测试初探

我的实践:

junit测试:【常用】

1. 通过@Test标记方法,可以单独执行该方法进行测试。

2. 新建ApplicationContext对象,传入spring上下文.xml文件名。

3. 调用getBean方法可以在Test类中获得需要@Autowired的服务。如IUserService userServiceImpl = (IUserService)ac.getBean("userService");,即可获得service,进而调用其方法。

4. 可以通过@Before注解,在测试类中定义一个before方法,用于执行在测试方法被执行之前,进行的一些操作。可以将ApplicationContext和service都声明为类区域,并在Before中建好,则在test方法中直接调用即可。

spring-test测试:

1. pom.xml中添加spring-test依赖。

2. 在测试类名上添加注解:

注解1:@RunWith(SpringJunit4ClassRunner.class)(就相当于测试类继承SpringJunit4ClassRunner类)。

注解2:@ContextConfiguration(location = {"value1","value2"},传入spring上下文.xml文件名(完整路径/单文件名 均可)。

注解3:
@TransactionConfiguration(defaultRollback = true)
@Transactional
此时,所有关于数据库的操作,在@Test方法执行完毕后将回滚,不会对现有数据造成影响。

3. 此时不再需要获取ac以及getBean获得服务。直接@Autowired即可加载服务。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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