20、构建与测试主机管理及端口扫描应用

构建与测试主机管理及端口扫描应用

1. 测试主机管理子命令

在开发应用时,使用 Cobra 生成的样板代码虽然能提高开发速度,但会给编写测试带来一定困难,因为会受到生成器选择的限制。为了克服这个问题,我们采用了如 listAction deleteAction 这样的动作函数进行开发,这些函数独立于生成的代码,便于进行测试。

1.1 准备测试文件

首先,在应用的 cmd 目录下创建并编辑 actions_test.go 文件,定义包和导入所需的包:

package cmd

import (
    "bytes"
    "fmt"
    "io"
    "io/ioutil"
    "os"
    "strings"
    "testing"

    "pragprog.com/rggo/cobra/pScan/scan"
)
1.2 创建测试环境辅助函数

由于应用会将主机列表保存到文件中,测试需要临时文件。我们创建一个辅助函数 setup 来设置测试环境:

func setup(t *testing.T, hosts []string, initList bool) (string, func()) {
    // Create temp file
    tf, err := ioutil.Tem
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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