Programming JUnitee

JUnitEE在应用服务器中运行测试的探讨
JUnitEE是JUnit的简单扩展,可让标准测试用例在J2EE应用服务器内运行。它能在生产环境中测试基于EJB/ servlet的应用,但也有人认为它会让人放弃改进设计以方便测试,且部署等操作浪费时间。还介绍了测试步骤及与XDoclet的协作实践。

 

Abstract:

JUnitEE is a simple extension to JUnit which allows standard test cases to be run from within a J2EE application server. JUnit provides the framework for writing your unit tests, and JUnitEE gives you the possibility to run these tests inside your application server. This has the advantage of testing your EJB/servlet-based application in the same environment it will run when in production

But I hate JUnitee, for what people really need is "run test without application server", the existing of JUnitee gives guys a peg to give up improving their design to make testing easier, and much time is wasted on deploying/starting/stopping/undeploying, even it is automatic.

Test Approach:

Step 1, Package JUnitee and your test code with the application to be tested.

Step 2, Start application server

Step 3, Deploy the package

Step 4, Run tests via JUnitee servlet

Step 5, Undeploy the package

Step 6, Stop application server

Practice:

1, Cooperate with XDoclet to automated Step 1: provide a subclass of org.junite.servlet.JUnitEEServlet which labeled with @web and @ejbref

2, Cooperate with Ant <exec> and application server script to automated Step 2,3,5,6

3, Cooperate with Cactus to automated Step 4, and make cycle for Step 3,4,5

4, Cooperate with Ant script to automated all Steps

User Guide:

http://www.junitee.org/usersguide.html

Ant How To:

http://www.junitee.org/antguide.html

 

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值