D-单元测试方案(K)

最新推荐文章于 2023-11-27 17:10:40 发布

原创最新推荐文章于 2023-11-27 17:10:40 发布 · 213 阅读

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#单元测试 #软件测试 #Ant #Eclipse #XML

博客涉及软件测试中的单元测试，提及了Ant、Eclipse和XML等工具。这些工具在软件测试流程中发挥着重要作用，有助于提高测试效率和质量。

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区块链安全应用----压力测试

2201_76041915的博客

04-17

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有一个临时的解决方案，进入node_modules/@hyperledger/caliper-fisco-bcos目录，编辑该目录下的package.json文件，在"dependencies"中添加一项"secp256k1": “^3.8.0”，随后在该目录下执行npm i，更新完成后测试程序就能启动了。变动文件二：绿色为新增的代码，红色为源代码，需要删除。在部署完成后，可以通过。：用于指定需要测试的区块链平台，即受测系统（***S***ystem ***u***nder ***T***est）；

磁盘I/O测试工具-FIO

qq_36737982的博客

10-10

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（Flexible I/O Tester）是一款功能强大的I/O性能测试工具，用来对硬件进行压力测试和验证。通过灵活的配置和丰富的命令参数，可以模拟各种复杂的I/O负载场景，帮助用户全面了解存储设备的性能表现。磁盘IO是检查磁盘性能的重要指标，可以按照负载情况分成照顺序读写，随机读写两大类。GFIO 是 FIO 的图形监测工具，它提供了图形界面的参数配置，和性能监测图像。

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ISELED---氛围灯方案的新选择

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sha_123456789的博客

05-22

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这是最全的测试方案模板没有之一，值得大家看看。

系统测试方案通用版

qq_41899204的博客

09-17

7736

** 系统测试方案通用版 ** 1 测试范围 1.1 功能性测试 1.1.1 功能测试 1、表单提交非空判断：不输入任何信息直接提交，查看会不会有非空提示，根据提示进行填写（注意查看提示信息是否正确），直到不有提示能够提交表单，能提交了再查看还有那些标有必填符号（一般以“*”标识）是否都已填写，那些填写的字段没有标识必填。 2、文本框、文本域输入：先查看表结构看看各个文本框（文本域）的长度，然后试着输入超过字段的长度的信息，然后进行提交查看是否会出错，当然也有些文本框做了长度限制所以无法入过长的字段

【回眸】Tessy 单元测试软件使用指南（二）常见导入问题答疑篇

tianbutian_的博客

11-27

7349

这里导入头文件很有讲究，如果只是几个头文件，可以放在一个文件夹里，选第一个添加文件夹的标志，选择对应的文件夹，如果面对的是很大一个项目，那么则需要谨慎，选择第二个添加文件夹的标志，递归导入头文件。清除.h前的路径，如（#include "S32K116/include/S32K116_features.h"）改成（#include "S32K116_features.h"）多个文件夹递归导入是选中第二个添加文件夹的标志后选择三个点导入头文件所在路径，然后Select All，点击OK以后就可以递归导入。

单元测试实践思考(junit5+jmockit+testcontainer)

陈晨_软件五千言

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文章目录背景方案设计单元测试指导思想单层隔离内部穿透技术实现依赖管理基础架构封装Junit5&Jmockit单元测试配置TestContainer封装官方方案实际方案完整类代码实现实例总结背景之前整理过一篇，基于（SpringCloud+Junit5+Mockito+DataMocker）的框架整理的单元测试。当时的项目是一个编排层的服务项目，所以没有涉及到数据库或者其他中间件的复杂问...

一文搞懂K-means聚类算法

天明宇朗的博客

12-01

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一步步教你轻松学K-means聚类算法阅读目录目录聚类K-means（k均值）聚类算法案例描述从文件加载数据集计算两个向量的欧氏距离构建一个包含 K 个随机质心的集合K-Means 聚类算法分析数据：聚类可视化结果讨论与分析算法描述二分 K-Means 聚类算法伪代码二分 K-Means 聚类算法代码测试二...

【k-匿名（k-Anonymity）代码实现】差分隐私代码实现系列（三）

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差分隐私代码实现系列（三）写在前面的话回顾kkk-匿名（kkk-Anonymity）检查kkk-匿名（Checking for kkk-Anonymity）生成满足kkk-匿名的数据（Generalizing Data to Satisfy kkk-Anonymity）数据越多泛化越好？（Does More Data Improve Generalization?）删除异常值（Removing Outliers）总结写在前面的话书上学来终觉浅，绝知此事要躬行。回顾数据： 1、显式标识符（ID，能够

基于K-L变换的人脸识别

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原理介绍 K-L变换是模式识别中常用的一种特征提取方法，出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且相互之间是不相关的，实现数据的降维。在人脸识别中，可以用K-L变换对人脸图像的原始空间进行转换，即构造人脸图像数据集的协方差矩阵，求出协方差矩阵的特征向量，再依据特征值的大小对这些特征向量进行排序，这些特征向量表示特征的一个集合，它们共同表示一个人...

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它包含了新中新DKQ-A16D驱动，这是硬件设备与计算机通信的关键组成部分，使得计算机能够正确识别和处理二代身份证内置的RFID芯片数据。 SDK（Software Development Kit）开发包是该系统的核心部分之一，它为开发者...

测试使用K-最近邻（kNN）算法的30个问题

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作者|SUNIL RAY 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍如果你要问我机器学习中2种最直观的算法——那就是k最近邻（kNN）和基于树的算法。两者都易于理解，易于解释，并且很容易向人们展示。有趣的是，上个月我们对这两种算法进行了技能测试。如果你不熟悉机器学习，请确保在了解这两种算法的基础上进行测试。它们虽然简单，但是功能强大，并且在工业中得到广泛使用。此技能测试将帮助你在k最近邻算法上进行自我测试。它是专为你测试有关kNN及其应用程序的知识而设计的。超过650人注册了该

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内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性；阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。

UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）

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