D-单元测试方案(K)

最新推荐文章于 2021-04-15 09:37:39 发布
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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 2794
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）；
【k-匿名（k-Anonymity）代码实现】差分隐私代码实现系列（三）
谈论现实
12-06 9673
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
新中新二代证验证系统软件V2.01 _DKQ-A16D
06-17
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
TensorFlowNews
09-25 6912
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
2021-04-15 测试面试题
weixin_46043529的博客
04-15 8030
第一部分 基础知识部分 (1)请简单列举出你了解的计算机编程语言 C C++ JAVA PHP HTML PYTHON CSS (2)请列举出你了解的熟悉的操作系统 WINDOWS Linux unix qnx (3)简要说明一下数组和链表的区别 不同点:链表是链式的存储结构；数组是顺序的存储结构 链表通过指针来连接元素与元素，数组则是把所有元素按次序依次存储。 链表的插入删除元素相对数组较为简单，不需要移动元素，且较为容易实现长度扩充，但是寻找某个元素较为困难； 数组
一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
12-03
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（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
12-03
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mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip
12-03
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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12-03
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全球回归分析软件市场规模，头部前十大生产商排名及市场份额.pdf
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状态估计基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文研究基于无迹卡尔曼滤波（UKF）、自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）和扩展无迹卡尔曼滤波（EUKF）三种方法在电力系统三相状态估计中的应用，并提供Matlab代码实现。文章聚焦于非线性系统状态下【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统三相状态估计研究（Matlab代码实现）对电力系统运行状态的精确估计，通过对比不同UKF变体算法的性能，提升状态估计的鲁棒性和准确性，适用于存在噪声和不确定性因素的实际电力系统环境。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统状态估计相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于智能电网状态监控与实时数据分析；②用于提升含新能源接入等不确定因素下的电力系统状态估计精度；③为学术研究提供UKF系列算法的实现参考与性能对比依据； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解各类UKF算法在电力系统三相状态估计中的具体实现流程与参数调优策略，同时可拓展至其他非线性状态估计问题的研究。
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指纹识别指纹应用程序（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了一个基于Matlab实现的指纹识别应用程序，涵盖指纹图像的采集、预处理、特征提取及匹配等关键步骤，旨在通过Matlab代码帮助用户理解和实现完整的指纹识别流程。文中可能涉及图像增强、二值化、细化及细节特征（如端点、分叉点）提取等技术，并构建相应的识别逻辑，适用于生物特征识别领域的学习与研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，对图像处理和生物特征识别感兴趣的【指纹识别】指纹应用程序（Matlab代码实现）科研人员或高校学生；适用于从事模式识别、信息安全、自动化等相关领域的初、中级研究人员。; 使用场景及目标：①学习指纹识别的基本原理与实现方法；②开展生物特征识别相关的课程设计、毕业设计或科研项目；③为后续开发更复杂的生物识别系统提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合文中代码逐步调试运行，理解各模块功能，重点关注图像预处理与特征提取部分的算法实现，并可尝试在不同指纹图像上测试算法鲁棒性，进一步优化识别精度。
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