NUnit2.0详细使用方法

转载 于 2012-11-24 19:35:31 发布 · 582 阅读 · 0

本文介绍了一个流行的 .NET 测试框架 NUnit 的基本信息及其官方网站资源。

转载自：http://confach.cnblogs.com/archive/2005/06/20/177817.aspx

另附官网：http://nunit.org/index.php?p=home

NUnit2.0 详细使用方法
01-08
这个问题促使我相对NUnit做一个详细的介绍.因为我们大家都知道NUnit是在.NET进行TDD的利器. 如果你已经知道很多关于NUnit的应用,请指出我的不对之处和提出一些建议，使本文更加完善.如果你对NUnit还不是很了解的话,...
转：NUnit2.0详细使用方法
dengyang0029的博客
12-05 119
NUnit2.0详细使用方法 （http://dotnet.cnblogs.com/page/41729/） 注：NUnit中文文档可以参看我的另一个站点:http://www.36sign.com/nunit前一段时间,有人问我在.NET里如何进行TDD开发.这个问题促使我想对NUnit做一个详细的介绍.因为我们大家都知道NUnit是在.NET进行TDD的利器.如果你已经知道很多关于...
单元测试工具NUnit2.0详细使用方法
04-09
本文将详细介绍NUnit2.0的使用方法，帮助开发者更好地理解和运用这个强大的工具。 **一、安装与引入** 首先，你需要从NUnit的官方网站下载NUnit2.0的安装包，它通常包含一个dll文件，如nunit.framework.dll，这是...
NUnit2.0单元测试工具的详细介绍与使用指南
标题：“单元测试工具NUnit2.0详细使用方法” 知识点： NUnit是一个用于C#（以及其他.NET语言）的单元测试框架，它支持自动化测试，并允许开发者编写和运行测试以验证代码段的正确性。NUnit 2.0是该框架的一个重要...
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
ACM算法竞赛题解与优化技巧
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
基于CNN的医疗影像智能分析与辅助诊断系统设计与实现源码.zip
12-07
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这是一个基于Docsify构建的综合性个人技术学习笔记与知识管理仓库用于系统化记录和整理作者在多个编程语言开发框架系统架构及计算机科学核心领域的自学心得实践总结与参考资料_.zip
12-07
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【雷达跟踪与滤波-MATLAB例程】平面上的雷达跟踪与UKF（无迹卡尔曼滤波），估计目标轨迹，输出真值、误差曲线、误差特性等
12-07
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3HAC020738-en.pdf
12-07
ABB工业机器人手册
大一上学期C语言课程设计项目基于控制台界面的简易超市商品库存与销售管理系统_涵盖商品信息录入库存查询销售记录会员管理收银结算数据统计报表生成价格调整促销活动过期.zip
12-07
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采样的移动机器人路径规划算法，由Dijkstra、Astar和动态规划基于无向图.zip
12-07
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。
基于A星算法的无人机三维路径规划算法研究（Mattlab代码实现）
12-07
基于A星算法的无人机三维路径规划算法研究（Mattlab代码实现）内容概要：本文围绕基于A星算法的无人机三维路径规划展开研究，详细介绍了A星算法在复杂三维空间中为无人机寻找最优飞行路径的实现过程，并提供了完整的Matlab代码实现方案。研究重点包括三维环境建模、启发式函数设计、障碍物规避策略以及路径优化方法，旨在提升无人机在实际应用场景中的自主导航能力与路径规划效率。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，对路径规划、智能算法或无人机控制领域感兴趣的科研人员、研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 学习并掌握A星算法的基本原理及其在三维空间中的扩展应用；② 实现无人机在复杂环境下的避障与最优路径搜索；③ 为后续研究如多无人机协同路径规划、动态环境路径调整等提供技术基础与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注代价函数的设计与网格化环境建模方法，可通过修改环境参数或引入动态障碍物进行拓展实验，以加深对算法性能与局限性的理解。
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