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最新推荐文章于 2024-08-26 08:12:22 发布
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linux test指令大全,linux test命令详解
weixin_39903538的博客
05-12 2368
test命令是linux下的一个命令，那么它的具体语法是怎样的呢?下面由学习啦小编为大家整理了linux test命令的相关知识，希望对大家有帮助!1.linux test命令基本格式test expressionexpression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2.linux test命令返回值...
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...
@Test注解
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李度的博客
07-31 1万+
@Test 注解是TestNG的核心注解，被打上该注解的方法，表示为一个测试方法。 1.语法 @Test(param1 = ..., param2 = ...) 参数常见取值 alwaysRun : 如果=true,表示即使该测试方法所依赖的前置测试有失败的情况，也要执行 dataProvider : 选定传入参数的构造器。(@DataProvider注解将在后面章节介绍) dataProv...
Test 测试
Mr.J
01-05 2182
注：文章皆为个人纪录，可用性请以最终结果为准，若有错还请大佬们指出，谢谢！ 方式一：org.junit.Test; 缺点： 无法进行依赖注入，运行时注入的对象为null 优点： 方便，随用随删 1. 导入依赖： <!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit --> <dependency> <groupId>junit&lt...
Google Test使用简介
adasdfadsa的博客
08-01 5808
Google Test功能及作用介绍
深入理解Java的@SpringBootTest注解
私聊前往站内信：https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/weixin_44976692
08-07 1万+
是Spring Boot中的一个注解，提供了对Spring上下文进行集成测试的能力。它可以在测试中启动整个Spring应用程序上下文，这意味着你可以测试所有的Spring beans，包括那些依赖于外部资源（如数据库、消息队列等）的bean。@Test// 测试Spring应用上下文是否加载成功@Bean// 测试代码。
Springboot - 12.test集成
yueerba126的博客
09-02 2929
是Spring Boot框架中的一个模块，用于支持在项目中进行单元测试和集成测试。它提供了一些依赖项和工具，使得编写和运行测试变得更加方便。以下是关于的全面介绍：包含了一系列用于测试的依赖项，包括JUnit、Mockito、Hamcrest等。这些依赖项使得编写测试变得更加容易，开发人员可以利用这些工具来创建和执行各种类型的测试。提供了许多功能和工具，帮助开发人员编写高质量的单元测试和集成测试。以下是一些主要功能：Spring应用程序上下文管理：会自动配置一个Spring应用程序上下文，这使得在测试中可以使
Go test 命令行参数
Lucky小黄人的博客
04-10 2981
转自：《Go专家编程》Go test 命令行参数 前言 go test有非常丰富的参数，一些参数用于控制测试的编译，另一些参数控制测试的执行。 有关测试覆盖率、vet和pprof相关的参数先略过，我们在讨论相关内容时再详细介绍。 控制编译的参数 -args 指示go test把-args后面的参数带到测试中去。具体的测试函数会跟据此参数来控制测试流程。 -args后面可以附带多个参数，所有参数都...
用好 if 中的 test 命令
不惜留恋_
01-20 2572
test 命令的空格 shell 的 test 命令用来测试一个表达式，例如 #!/bin/bash if test -n $1; then echo "\$1 = $1" fi 但是这种形式很丑陋，我们习惯在 if 语句后使用括号来执行判断语句，因此 test 命令有一个简写形式，那就是 [。对，你没有看错，test 命令的简写形式只有一个开括号 [，并不包括另外一个闭括号 ]。 如果 t...
@Test 注解
独断万码
03-18 1万+
@Test注解的使用 使用@Test注解报错Failed to execute goal org.codehaus.mojo:exec-maven-plugin:3.0.0:exec (default-cli) on projec的解决方法
Speedtest-Linux 使用教程
gitblog_00587的博客
08-26 1350
Speedtest-Linux 使用教程 项目介绍 Speedtest-Linux 是一个基于Python的开源项目，旨在提供命令行界面下的互联网速度测试功能。它利用 Ookla 提供的 Speedtest API，使得开发者、系统管理员以及对技术感兴趣的用户能够方便地从终端测量上传、下载速度及网络延迟。此工具无需依赖图形界面浏览器，适用于包括Raspberry Pi在内的低功耗设备，以及各类L...
eNetTest 网管内网单机测速工具
06-01
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ECU-TEST基本教程
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### ECU-TEST基本教程知识点概述 #### 一、ECU-TEST简介 ECU-TEST是一款由Vector公司开发的专业汽车电子控制单元（Electronic Control Unit, ECU）测试工具，它能够实现对ECU进行全面而深入的功能性测试，并且支持...
BurnInTest V9.2
01-06
BurnInTest可以在短时间内彻底运行基于Windows的服务器，台式机，笔记本电脑和平板电脑*的硬件，就像正常应用长时间使用PC一样。这利用了这样的事实，即计算机硬件在其生命早期或经过数千小时的使用后往往失败。通常...
corcoef_test.R.r
10-02
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springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Testlimit Windows系统强度测试工具
- **程序测试工具概念**：Testlimit 是指的程序测试工具，这类工具被设计用于检验软件在特定条件下的性能表现和稳定性。在 Windows 系统环境下，这类工具能够模拟高负载、异常输入等极端情况，帮助开发者和测试人员...
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