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测试相关内容
最新推荐文章于 2021-09-11 20:51:36 发布
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testestsetet

GoogleTest之primer
u010378559的博客
05-05 2351
:testing::InitGoogleTest() 解析命令行参数，必须要在RUN_ALL_TESTS()前调用，详细信息参考https://google.github.io/googletest/advanced.html。gtest在pthreads库中被设计为是线程安全的，在其他情况下多线程下是不安全的，大多数情况下断言只在main线程中执行，所以不会有问题，如果要支持多线程安全需要使用gtest-port.h中的同步机制。如果要使用main，就需要返回RUN_ALL_TESTS()
TestContainer介绍
xiaoyi52的专栏
09-09 2540
在日常开发过程中，经常会用到第三方组件或中间件，如redis，mq，db等。因为这些第三方组件的引入，测试过程会变得复杂起来。可能换了一个环境之后，因为中间件的缺失，测试用例就跑不起来了。而TestContainer可以通过和docker结合，很方便的在代码中启动docker容器，在docker容器中运行这些第三方组件，从而方便进行测试。 基本使用 以maven构建的springboot工程为例，引入依赖 <dependency> <groupId>org.testco
test42
weixin_37867857的博客
03-06 1557
待更新
test命令用法
CN_LiTianpeng的博客
09-11 3859
1、判断表达式2、判断字符串3、判断整数4、判断文件 基本格式： test expression expression为test命令构造的表达式。 这里expression是test命令可以理解的任何有效表达式，该简化格式将是读者可能会踫见的最常用格式 返回值： test命令或者返回0(真) 或者返回1(假). test可理解的表达式类型分为四类： 表达式判断 字符串比较 数字比较 文件比较 1、判断表达式 if test (.
教你使用C++ test10.4.1做单元测试 续一
newstu1987的博客
10-23 1832
分析测试文件的结构 首先是包含头文件，#include “cpptest.h” 要用C++test提供的api 要用包含上面的头文件。 CPPTEST_CONTEXT(“Examples/ATM/Source Files/Account.cxx”); CPPTEST_TEST_SUITE_INCLUDED_TO(“Examples/ATM/Source Files/Account.cxx”); 上...
ABTest
erinapple的博客
07-02 5140
在倡导数据驱动的公司中，会通过大量的数据分析来了解产品业务的进展以及做相关的决定。一个较大的产品或者策略改进上线以后，需要进行一段时间的abtest，以决定这个产品或者策略改进是否符合预期，是否要扩大流量，或者需要中止实验。ABTest系统背景互联网与传统软件行业的开发最大区别就是快速迭代,新增一个业务或者新增一个基于老业务的算法更新也许只是某个工程师一天的结果。在这种代码高速发布过程中, 必然存...
googletest测试
gaotihong的博客
10-22 5471
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/jcjc918/article/details/52029455 https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/6705067.html [gtest快速入门] gtest 提供了一套优秀的 C++ 单元测试解决方案，简单易用，功能完善，非常适合在项目中使用以保证代码质量。 安装 官方传送门：googlete...
8. maven test
lucyLee的博客
03-28 5387
絮絮叨叨 在学习maven的生命周期和插件时，我们知道test阶段是与maven-surefire-plugin:test绑定的。 想要创建单元测试，必须添加junit依赖，并且依赖范围是test。 <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <
test测试类
ChenYaJie
11-23 4169
package com.chen.test; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.beans.factory.annotat...
java中如何创建test_详解spring cloud如何使用spring-test进行单元测试
weixin_28844235的博客
02-25 2159
上篇和大家学习了spring cloud 如何整合reids，在测试时借用了web形式的restful接口进行的。那还有没有别的方式可以对spring boot和spring cloud编写的代码进行单元测试呢？答案：肯定是有的。这篇讲解一下如何使用 spring-boot-starter-test进行单元测试1、新建项目sc-test，对应的pom.xml文件如下xsi:schemaLocati...
speedtest服务器搭建教程
05-17
(speedtest服务器搭建教程) 本篇教程旨在指导读者搭建speedtest服务器，通过安装PHPStudy、配置WNMP和Nginx、下载并配置speedtest测速平台，实现本地测速功能。 一、 PHPStudy 安装和配置 PHPStudy 是一个集成...
C++ Test 7.2及9.2版本（附带许可证）学习资料！！
08-16
内含 C++Test 两个版本的软件 、 VC++6.0（可以在Win 10 环境使用） 、 C++ Test 许可证书 、C语言编码规范（试用） 详细情况请见文章里面包含使用该软件的步骤及配置过程...
SM2_TEST.zip_SM2 证书_SM2_TEST_SM2算法证书_cfca 算法哭_sm2test
09-21
SM2密码算法CFCA测试用证书链，标准的SM2证书验证用。
ECU-Test高级教程
11-19
### ECU-Test高级教程知识点解析 #### 一、ECU-Test概述 **ECU-Test**是一款专为汽车电子控制单元(ECU)开发与验证而设计的强大工具。它支持自动化测试流程，并能有效管理和控制整个测试环境，极大地提高了ECU开发...
Testbench超全教程
10-28
Test Bench 经典教程.pdf test bench.ppt Writing Testbenches using SystemVerilog.pdf Xilinx—Writing Efficient Testbenches.pdf 一些好的关于testbench资料// A Verilog HDL Test Bench Primer.pdf An ...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
void test
09-26
在编程中，`void test` 通常表示一个返回值类型为 `void`（即不返回任何值）且函数名为 `test` 的函数。以下以几种常见编程语言为例介绍其含义及应用： ### C/C++ 在 C 和 C++ 中，`void` 用于表示函数不返回任何值...
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