第六周作业

本文介绍了如何使用Python进行单元测试,包括城市与国家信息格式化的测试案例,以及员工类的创建与加薪功能测试。通过具体实例展示了如何定义测试用例、执行断言检查等操作。

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11-1 城市和国家:

'''module city_functions.py'''

def city_country(city, country):
	return str(city) + ", " + str(country) 
	
'''文件名: test_cities.py'''
import unittest
from city_functions import city_country

class CityCountryTest(unittest.TestCase):
	def test_city_country(self):
		formatted_name = city_country('Santiago', 'Chile')
		self.assertEqual(formatted_name, 'Santiago, Chile')
		
				
unittest.main()

运行结果:


11-2 人口数量:

'''module city_functions.py'''

def city_country(city, country, population=5000000):
	return str(city) + ", " + str(country) + " - population " + str(population)
	
'''文件名: test_cities.py'''
import unittest
from city_functions import city_country

class CityCountryTest(unittest.TestCase):
	def test_city_country(self):
		formatted_name = city_country('Santiago', 'Chile')
		self.assertEqual(formatted_name, 'Santiago, Chile - population 5000000')
		
	def test_city_country_population(self):
		formatted_name = city_country('Santiago', 'Chile', 5000000)
		self.assertEqual(formatted_name, 'Santiago, Chile - population 5000000')
		
				
unittest.main()
运行结果:

11-3 雇员:

class Employee():
	def __init__(self, last_name, first_name, salary):
		self.last_name = last_name
		self.first_name =first_name
		self.salary = salary
		
	def give_raise(self, count=5000):
		self.salary += count
'''文件名: test_employee.py'''
import unittest 
from employee import Employee

class TestEmployee(unittest.TestCase):
	def test_give_default_raise(self):
		formatted = Employee('dong', 'zhiqi', 10000)
		formatted.give_raise()
		self.assertEqual(formatted.salary, 15000)
		
	def test_give_custom_raise(self):
		formatted = Employee('dong', 'zhiqi', 10000)
		formatted.give_raise(10000)
		self.assertEqual(formatted.salary, 20000)
		

unittest.main()

运行结果:



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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