Junit中的几个常用的注解

最新推荐文章于 2025-10-08 15:05:46 发布
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本文详细解析了JUnit中关键测试注解的用法，包括@Before、@After、@BeforeClass、@AfterClass及@Test，帮助读者理解如何在Java单元测试中有效运用这些注解。

@before:所有测试方法之前都要测试方法之前都要执行这个方法

@after:所有测试方法之后都要执行的方法

@BeforeClass:表示在类中的任意public static void方法执行之前执行

@AfterClass:表示在类中的任意public static void方法执行之后执行

@Test:使用该注解标注的public void方法会表示为一个测试方法

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基于VGG16与孪生神经网络的离线签名验证系统实现（附Python源码及技术文档）
最新发布
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本项目采用VGG16架构与孪生神经网络结构，构建了一套离线签名认证系统。该系统通过对签名图像进行特征提取和相似度比对，实现身份验证功能。所有核心算法均经过多轮测试验证，确保功能稳定可靠。 该研究适用于计算机科学、人工智能、信息工程、自动化控制及电子信息技术等相关专业领域，可供在校师生、科研人员及行业从业者参考使用。对于初级学习者而言，该系统代码结构清晰，注释完整，有助于深入理解深度学习在生物特征识别中的应用；对于具备一定基础的研究者，可基于现有框架进行算法优化或功能扩展，适用于毕业设计、课程实践及科研项目等多种场景。 使用前请仔细阅读项目文档，本资源仅供学术研究使用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的跳点搜索（JPS）全局路径规划与动态窗口法（DWA）局部避障的混合控制算法，用于解决机器人在动静态障碍物环境下的自主导航问题。该算法利用JPS提升传统A*的搜索效率，实现快速全局路径规划，并通过DWA实时规避动态障碍物，确保路径的安全性与可行性。文中提供了基于Matlab的代码实现，展示了算法在复杂环境中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定机器人学、路径规划基础的研究生、科研人员及从事自动驾驶、智能机器人开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人驾驶等需要自主导航的系统中；②解决静态地图中的高效路径搜索与动态环境中的实时避障问题；③为相关算法研究提供可复现的Matlab仿真平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，理解JPS对A*的优化机制以及DWA在局部避障中的作用，同时可通过修改地图和障碍物设置进行扩展实验，加深对混合导航策略的理解。
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【无人机通信】无人机辅助双上行协调非正交多址自适应解码机制研究（Matlab代码实现）
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【无人机通信】无人机辅助双上行协调非正交多址自适应解码机制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了无人机辅助的双上行协调非正交多址（NOMA）系统中的自适应解码机制，重点在于通过Matlab代码实现该通信系统的建模与仿真。研究探讨了在复杂无线环境中如何提升频谱效率和系统吞吐量，提出了一种自适应解码顺序调整方法，以应对信道状态变化和用户间干扰问题。通过对无人机作为空中基站的部署优势进行分析，结合NOMA技术的特点，实现了上下行链路的高效协调通信，并验证了所提机制在不同场景下的性能增益。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程及无线通信系统仿真的研究生或科研人员；有一定NOMA和无人机通信基础的高年级本科生或工程师。; 使用场景及目标：①用于科研学习与论文复现，深入理解无人机辅助NOMA系统的架构与关键技术；②掌握自适应解码机制的设计思路与Matlab仿真方法；③为后续开展空地一体化网络、6G通信等相关课题提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码逐步调试运行，理解每一步的信号处理流程，重点关注信道建模、功率分配、解码顺序决策等核心模块，同时可扩展至多用户场景进行性能对比分析。
qwen3大模型是transformer架构吗？
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### Qwen3 模型的架构类型 Qwen3 大模型确实采用了 **Transformer 架构**，这是当前主流的深度学习模型架构，特别适用于自然语言处理任务。Qwen3 作为 Qwen 系列的一个重要版本，其架构设计继承并优化了 Transformer 的核心组件，以支持更高效的训练和推理过程[^2]。 Qwen3 的架构主要包括以下几个关键组件： 1. **嵌入层（Embedding Layer）**：Qwen3 使用了无限制嵌入（untied embedding），这意味着嵌入层和输出层之间没有共享权重，从而提高了模型的灵活性和表达能力[^1]。 2. **旋转位置嵌入（Rotary Position Embedding）**：为了更好地处理序列数据中的位置信息，Qwen3 采用了旋转位置嵌入技术。这种技术能够在不增加额外参数的情况下，有效地捕捉序列中元素的位置关系[^1]。 3. **解码器层（Decoder Layers）**：Qwen3 的解码器由多个解码器层组成，每个解码器层都包含自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。这些层通过堆叠的方式，逐步提取和处理输入数据的特征[^4]。 4. **注意力机制（Attention Mechanism）**：Qwen3 的注意力机制中，除了注意力中的 QKV（Query-Key-Value）之外，没有使用偏差项，这有助于减少模型的复杂度并提高计算效率[^1]。 5. **正则化层（Normalization Layer）**：Qwen3 使用了 RMS 正则化层（Qwen2RMSNorm）来对隐藏状态进行正则化，这有助于加速训练过程并提高模型的稳定性[^4]。 6. **梯度检查点（Gradient Checkpointing）**：为了节省内存，Qwen3 支持梯度检查点技术，该技术可以在训练过程中动态地释放和重新计算中间激活值，从而降低内存占用[^4]。 以下是 Qwen3 模型的一个简化代码示例，展示了其核心架构的构建过程： ```python class Qwen3Model: def __init__(self, config: Qwen3Config): super().__init__(config) self.padding_idx = config.pad_token_id self.vocab_size = config.vocab_size self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.padding_idx) self.layers = nn.ModuleList( [Qwen3DecoderLayer(config, layer_idx) for layer_idx in range(config.num_hidden_layers)] ) self._attn_implementation = config._attn_implementation self.norm = Qwen3RMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps) self.gradient_checkpointing = False self.post_init() def forward(self, input_ids, attention_mask=None): # 嵌入层处理输入 hidden_states = self.embed_tokens(input_ids) # 通过解码器层处理 for layer in self.layers: hidden_states = layer(hidden_states, attention_mask=attention_mask) # 正则化处理 hidden_states = self.norm(hidden_states) return hidden_states ``` ###
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