smart testing with Groovy Spock

最新推荐文章于 2022-07-20 09:29:51 发布
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#Groovy

博客围绕Groovy和Spock展开智能测试相关内容，虽具体内容待附件查看，但可知是信息技术领域中关于测试方面的探讨，利用Groovy和Spock工具进行测试工作。

见附件

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Java Testing with Spock 中文翻译
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maven创建项目的模版类型（基于3.3.9版本）
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Spring Boot 3.0.0-M1 Reference Documentation(Spring Boot中文参考文档)-附录D-F
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maven3 archetype 汇总
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Maven 快速生成Java项目结构
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  Maven使用 archetype 来创建项目。要创建一个简单的 Java 应用程序，我们使用 maven-archetype-quickstart 插件。在下面的例子中，我们将创建一个基于Maven 的 Java 应用程序项目在 G:\workspace 文件夹。 让我们打开命令控制台，进入到 G:\workspace 目录并执行以下命令 mvn 命令。  Microsof...
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Java.Testing.with.Spock.2016
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考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略（Matlab代码实现）
最新发布
12-15
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开，结合Matlab代码实现，研究在可再生能源（如风电、光伏）出力具有不确定性的背景下，商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模（如场景生成与缩减）、优化模型构建（如随机规划、鲁棒优化）以及需求响应机制设计（如价格型、激励型），并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外，文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源，涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向，形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化；②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法；③复现论文结果或开展相关课题研究，提升科研效率与创新能力。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码实例，逐步理解模型构建与求解过程，重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑，同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
多微电网含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）
12-15
【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度方法，旨在通过共享储能资源提升多微电网系统的运行效率与经济性。文中结合博弈论思想，构建了多主体间的优化调度模型，考虑各微电网在储能租赁机制下的竞争与协作关系，实现了配电网中能量的合理分配与成本优化。该资源不仅提供了完整的Matlab代码实现，还涵盖了模型构建、算法设计及仿真分析全过程，适用于电力系统优化领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多微电网系统中共享储能的租赁机制与调度策略；②应用博弈论方法解决多主体能源优化问题；③通过Matlab仿真验证优化模型的有效性，提升配电网运行的经济性与稳定性。; 阅读建议：建议读者结合代码与理论模型同步学习，重点关注博弈模型的构建逻辑与Matlab实现细节，可进一步扩展至不同场景（如考虑可再生能源不确定性、需求响应等）进行二次开发与实验验证。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：legacy aarch64包
12-15
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：legacy aarch64包。
编译原理大作业：3-非递归预测分析-实验源码
12-15
本资源是文章《编译原理大作业：3-非递归预测分析》的对应源码资源，包含一个非递归预测分析器的完整实现代码，用于分析表达式语言。该分析器基于LL(1)文法设计，采用自上而下的语法分析方法，能够判断输入串是否为文法定义的句子。 资源内容主要为： LL(1)文法的数据结构表示，包括产生式数组Yy_pushtab[]和分析表数组Yy_d[] 预测分析器总控程序实现，使用分析栈进行语法分析 输出栈内容功能，便于与手工模拟分析过程比较 对输入串"1+2;"的分析示例，验证分析器正确性 该实现完整展现了预测分析器的工作原理，包括文法转换、分析表构建、栈操作等关键环节，可作为编译原理课程中语法分析部分的参考实现。
【未发表】基于鹈鹕优化算法POA优化支持向量机SVM实现故障诊断附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
groovy spock 测试使用
07-10
Groovy和Spock是一对非常强大的组合，用于编写测试代码。Groovy是一种基于JVM的动态语言，与Java紧密集成，而Spock是一个基于Groovy的测试框架。它提供了一种优雅的方式来编写可读性强、易于维护的测试代码。 要开始使用Groovy和Spock进行测试，首先需要确保在您的项目中引入了正确的依赖。然后，您可以创建一个Groovy类，并使用Spock的注解来定义测试用例。 下面是一个简单的例子，展示了如何使用Groovy和Spock编写一个测试用例： ```groovy import spock.lang.Specification class MathSpec extends Specification { def "addition test"(int a, int b, int expected) { expect: a + b == expected where: a | b | expected 2 | 3 | 5 4 | 5 | 9 6 | 7 | 13 } } ``` 在上面的例子中，我们定义了一个`MathSpec`类，它继承自Spock的`Specification`类。然后，我们使用`def`关键字定义了一个测试用例，名为"addition test"。我们使用`expect:`关键字来定义断言，确保a + b的结果等于expected。接着，我们使用`where:`关键字来定义多个测试数据，以及它们对应的期望结果。 您可以使用任何Groovy代码来编写测试用例，并且Spock提供了丰富的断言和注解来帮助您编写更强大的测试。 希望这个简单的例子能帮助您入门Groovy和Spock测试！如果您有更多问题，可以继续提问。
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