2021-06-08

软件测试工程师作为软件质量的把关者,其职能在于保证交付到客户手中的软件可靠好如好 用,运行畅通无阻。从产品定义到产品开发再到产品维护,都离不了软件测试。按其级 别和职位的不同,可分为三类,即:高级软件测试工程师,熟练掌握软件测试与开发 技术,且对所测试软件对口行业非常了解,能够对可能出现的问题进行分析评估:中级 软件测试工程师,编写软件测试方案、测试文档,与项目组一起制定软件测试阶段的工作计 划,能够在项目运行中合理利用测试工具完成测试任务;↵初级软件测试工程师,其工作通常都是按照软件测试方案和流程对产品进行功能测验,检察产品是否有缺陷。

软件测试就是使用人工或自动手段,来运行或测试某个系统的过程。其目的在于检验它 是否满足规定的需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别。开发工作的根本是尽量实现软 件用户的需求,测试工作的根本是检验软件系统是否满足软件用户的需求。软件测试工 程师简单的说是软件开发过程中的质量检测者和保障者,负责软件质量的把关工作。软件测 试工程师具体工作有:、使用各种测试技术和方法来测试和发现软件中存在的软件 缺陷。测试技术主要分为黑盒测试和白盒测试两大类。其中黑盒测试技术主要有等价类划分 法、边界值法、因果图法、状态图法、测试大纲法以及各类典型的软件故障模型等;白盒测 试的主要技术有语句覆盖、分支覆盖、判定覆盖、基木路径覆盖等:2、测试工作需要 贯穿整个软件开发生命周期。完整的软件测试工作包括单元测试、集成测试、确认测试和系 统测试工作。单元测试工作主要在编码阶段完成,由开发人员和软件测试工程师共同完成, 其主要依据是详细测试。集成测试的主要工作测试软件模块之间的接口是否正确实现,基木 依据是软件体系结构设计。确认测试和系统测试是在软件开发完成后,验证软件的功能与需 求的一致性、验证软件在相应的硬件条件下的系统功能是否满足用户需求,其主要依据是用 户需求。3、测试人员将发现的缺陷编写成正式的缺陷报告,提交给开发人员进行缺降 的确认和修复。缺陷报告编写最主要的要求是保证缺陷的重现。要求测试人员具有很好的文 字表达能力和语言组织能力。4、测试人员需要分析软件质量。在测试完成后,测试人 员需要根据测试结果来分析软件质量,包括缺陷率、缺陷分布、缺陷修复趋势等。给出软件 各种质量特性包括有功能性、可靠性、易用性、安全性、时间与资源特性等的具体度量。最 后给出一个软件是否可以发布或提交用户使用的结论。5、测试过程中,为了更好地组 织与实施测试工作,测试负责人需要制定测试计划,包括有测试资源、测试进度、测试策略、 洞汇试方法 、测试风险等行洲诫工县测试人员延国写面面进行测试保证。

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型,并且输出如下: ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确!** 接下来你应该执行: ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑,使用我们之前修复过的区间筛选函数(作用于索引)即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`? | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引? | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列? | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`? | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码(确保流程完整) ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`,可以安全用于以下操作: ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日,比如 `2024-03-28`,它是一个 `pd.Timestamp`,支持 `.year`、`.month` 等属性,不会再报错! --- ### ✅ 示例:查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确: ```python # 调试:打印各个区间的起始时间(以最后一个日期为基准) last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例: ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”,之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结:你现在可以继续了! 只要你完成了以下几步: 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`(即 DatetimeIndex)的过滤函数 那么之前的两个错误(`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`)都已彻底解决,现在可以放心运行完整的绩效分析代码。 --- ###
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