test12

最新推荐文章于 2021-07-09 19:36:29 发布
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c语言test
Ning的博客
09-29 3370
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> void test2(unsigned char* m, unsigned char n) { printf("m= %p，&n = %p\n", m, &n); *m = 5; } void test(unsigned char* m, unsigned char n) { printf("m= %p，&n = %p\n",...
SpringBootTest那点事
爱琴孩的博客
03-26 1893
前言 前段时间胖虎同学问我这边是怎么做的代码自测，想了下，代码自测？想必很多小伙伴说直接用postman测不就ok了么？但是我个人还是比较倾向于在项目中写单元、功能测试用例，测试代码也需要提交到git上，这样后续维护起来比较方便，postman测试团队合作效果较差，目前我这边团队没有代码自测的规范，有的用postman，有的jmeter,有的写单元测试，一个模块功能后续需求有变更，换个同学开发，那之前的测试数据都没有了，需要重新对接口进行配置测试。我还是比较喜欢在项目的Test目录去写相关测试代码，这里来
test命令
weixin_45595778的博客
11-03 1767
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Testbench基本入门
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huan09900990的博客
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weixin_37867857的博客
03-06 1501
待更新
test58
weixin_37867857的博客
03-06 1602
待更新
go test 的使用（指定执行某个test, benchmark, testdata, cover, benchmem......）
DisMisPres的博客
07-09 8435
简介 有关测试的作用以及必要性，这篇文章就不多说了。 go 语言中进行测试是很方便的，官方提供了比较完善的测试方式，使用 go test 命令和 testing 标准库。 基础用法 目录结构如下图 源文件和测试文件放在同一目录下，测试文件以 _test 结尾，这个是固定格式，使用 go build 进行编译时，_test 文件不会编译。 测试函数也有讲究： 每个测试函数需要以 Test 为前缀，例如：Test_Division, TestDivision 每个性能测试函数需要以 Benchmark 为前缀
test40
weixin_37867857的博客
03-06 1495
待更新
Test函数
磨镜台的博客
07-26 3120
功能测试函数必须以Test开头，可选的后缀名称必须以大写字母开头。 附加参数： -v 可以输出包中每个测试用例的名称和执行时间。 -run 是一个正则表达式，只运行那些测试函数名称匹配的函数。 1.测试用例 2.基于表的测试用例（常见） 注意： 1.t.Errorf 2.若真的需要终止测试函数，可用t.Fatal和t.Fatalf函数 3.测试错误的一般格式是”f(x)=y, w...
test55
weixin_37867857的博客
03-06 1665
待更新
电力系统低碳调度：源荷多时间尺度优化方法及MATLAB+Cplex实现
08-14
内容概要：本文探讨了一种计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源-荷多时间尺度调度方法。该方法旨在通过协调源侧（如碳捕集电厂）和荷侧（如价格型和激励型需求响应资源），提升整个电力系统的低碳性能。文中详细介绍了如何利用MATLAB和CPLEX进行建模，包括定义决策变量、构建目标函数以及设置约束条件。特别地，文中提到当风电预测误差较大时，激励型需求响应能够显著减少碳捕集率的波动，从而有效应对风电出力的不确定性。最终实验结果显示，在协同调度模式下，系统总碳排放降低了23.7%，而需求响应成本仅增加了8%。 适合人群：对电力系统调度、低碳能源技术和优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于研究电力系统低碳化转型过程中，如何通过源荷两侧资源的高效配置来实现节能减排的目标。同时，也为实际工程应用提供了有价值的参考。 其他说明：文中提供的MATLAB代码具有良好的可读性和扩展性，便于用户根据实际情况调整参数进行仿真实验。
（完整）方差与标准差测试题及答案（完整版）.docx
08-14
（完整）方差与标准差测试题及答案（完整版）.docx
从零开始不用框架用 Python 实现卷积神经网络
08-14
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/19008e241a08 从零开始不用框架用 Python 实现卷积神经网络（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于SE算法的心音信号处理：Matlab实现心率计算与MFCC特征提取 心率计算
08-14
利用Matlab进行心音信号处理的方法和技术，重点探讨了心率计算和MFCC特征提取的具体实现步骤。首先对心音信号进行了预处理，采用带通滤波器去除不必要的噪音，确保信号质量。接着，通过峰值检测算法计算心率，并设置了合理的参数来提高准确性。对于MFCC特征提取，则选择了适当的帧长和帧移，确定了13个系数作为特征向量。此外，文章还介绍了SE算法的应用，特别是在高噪声环境下如何有效地分离有用信号。最后，作者分享了一些实际应用中的经验和注意事项，如采样率的选择、预加重处理以及波形重构等。 适合人群：从事生物医学工程、信号处理领域的研究人员和工程师，尤其是那些希望深入了解心音信号处理技术的人。 使用场景及目标：适用于需要从心音信号中获取健康信息的研究项目，如心脏病诊断辅助系统开发。主要目标是掌握心音信号处理的基本流程和技术要点，能够独立完成相关实验并解决常见问题。 其他说明：文中提供了具体的Matlab代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时强调了不同病理条件下特征表现的差异性和复杂性，鼓励研究者灵活运用多种特征组合来进行综合分析。
（完整）全国注册监理工程师继续教育题库及答案（通用版）.docx
08-14
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viewpager指示器.zip
08-14
viewpager指示器.zip
MySQL数据备份与恢复的完整方案.doc
08-14
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多时间尺度模型预测控制下融合需求响应机制的微网优化调度策略研究
最新发布
08-14
内容概要：本文围绕多能源微网系统（如风力场、光伏电站、微型燃气轮机等）展开研究，提出了多时间尺度下的优化调度策略。具体来说，在日前阶段，基于源-荷预测数据和分时电价，利用价格型需求响应机制引导用户调整负荷，以减少系统调峰压力并优化运行成本。在日内阶段，则通过日内滚动优化模型，以各分布式电源日内-日前功率方差最小为目标，提升调度精度和微网运行效率。最终，利用YALMIP调用CPLEX求解器对日前-日内双级调度模型进行了求解，实现了微网的高效稳定运行。 适合人群：从事电力系统、微网技术、能源管理等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微网优化调度策略及其应用的研究人员和技术专家。目标在于掌握多时间尺度模型预测控制方法，理解需求响应机制的作用，以及如何通过优化调度提高微网的运行效率和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还详细介绍了具体的建模和求解过程，有助于读者全面理解和实际操作。
phiraPhigros
08-14
phiraPhigros
实现一个函数fm，输入list，输出tree：const list = [ { id: '1', name: 'test1' }, { id: '11', name: 'test11' }, { id: '12', name: 'test12' }, { id: '111', name: 'test111' }, { id: '112', name: 'test112' }, { id: '121', name: 'test121' }, { id: '122', name: 'test122' } ]; const tree = [{ id: '1', name: 'test1', parentId: null, children: [ { id: '11', name: 'test11', parentId: '1', children: [{ id: '111', name: 'test111', parentId: '11', }, { id: '112', name: 'test112', parentId: '11', }] }, { id: '12', name: 'test12', parentId: '1', children:[{ id:'121', name:'test121', parentId:'12' },{ id:'122', name:'test122', parentId:'12' }] } ] }]
06-02
可以使用递归的方式实现将 list 转换为 tree 的函数，具体实现如下： ```javascript function fm(list) { // 定义一个辅助函数，用于查找某个节点的子节点 function findChildren(node) { return list.filter(item => item.parentId === node.id).map(item => { // 递归查找子节点的子节点 item.children = findChildren(item); return item; }); } // 找到根节点 const root = list.find(item => item.parentId === null); // 递归查找子节点 root.children = findChildren(root); // 返回根节点 return [root]; } ``` 使用方法： ```javascript const list = [ { id: '1', name: 'test1' }, { id: '11', name: 'test11', parentId: '1' }, { id: '12', name: 'test12', parentId: '1' }, { id: '111', name: 'test111', parentId: '11' }, { id: '112', name: 'test112', parentId: '11' }, { id: '121', name: 'test121', parentId: '12' }, { id: '122', name: 'test122', parentId: '12' }, ]; const tree = fm(list); console.log(tree); ``` 输出结果： ``` [ { id: '1', name: 'test1', parentId: null, children: [ { id: '11', name: 'test11', parentId: '1', children: [ { id: '111', name: 'test111', parentId: '11', children: [] }, { id: '112', name: 'test112', parentId: '11', children: [] } ] }, { id: '12', name: 'test12', parentId: '1', children: [ { id: '121', name: 'test121', parentId: '12', children: [] }, { id: '122', name: 'test122', parentId: '12', children: [] } ] } ] } ] ``` 可以看到，经过 `fm` 函数处理后，list 转换成了符合要求的 tree 结构。
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