Mac打开matlab提示:Warning: the font “Times” is not available……

1、问题描述:

mac安装matlab以后,命令行窗口提示:Warning: the font "Times" is not available, so "Lucida Bright" has been substituted, but may have unexpected appearance or behavior.Re-enable the “Times” font to remove this warning.

2、问题分析:

英文提示已经比较明显,就是系统中没有可用的“Times”字体没有导致的。

3、问题解决:

(1)下载“Times”字体,下载地址:https://www.freebestfonts.com/download?fn=1911

(2)安装字体:

  • 在Mac中打开字体册,双击打开:
  • 字体册 > 文件 > 添加字体,找到本地已经下载好的地址,选中安装即可。

 

<think> 我们有两个主要问题需要解决: 1. 测试中因无基线数据无法进行基线标准评估。 2. 在'verify'操作符中使用'=='操作符比较'real_T'类型表达式可能产生意外结果。 首先,我们分析第一个问题:无基线数据无法进行评估。 在测试中,基线数据通常用作参考标准。如果没有基线数据,评估就无法进行。可能的解决方案包括: - 生成或获取基线数据:如果测试环境允许,可以创建模拟的基线数据,或者从其他来源获取。 - 修改评估方法:如果无法获得基线数据,考虑使用其他评估标准,比如使用历史数据作为参考,或者采用无监督的评估指标。 其次,第二个问题:在'verify'操作符中使用'=='比较'real_T'类型表达式可能产生意外结果。 这里,'real_T'类型通常表示浮点数。由于浮点数的精度问题,直接使用'=='比较两个浮点数是否相等通常是不安全的,因为微小的舍入误差可能导致两个理论上相等的数在计算机中表示不相等。 解决方案: - 使用近似比较:设定一个小的容差值(epsilon),当两个浮点数的差小于这个容差值时,认为它们相等。 - 避免直接使用'==':在编写测试时,使用专门针对浮点数比较的方法。 根据上述引用[1]中提到的“match operators”可以用于限制搜索过滤器中的属性值,我们可以考虑在测试中使用类似的匹配操作符(如近似匹配)来替代严格的相等比较。 具体到我们的问题,我们可以这样处理: 对于问题1(无基线数据): - 如果测试需要基线数据,那么我们需要确保在测试开始前,基线数据已经存在。如果确实无法获得,可能需要跳过该测试或标记为不适用,并记录原因。 - 或者,我们可以使用模拟数据生成技术来创建基线数据(例如,使用已知正确的算法生成预期结果)。 对于问题2(浮点数比较): - 修改'verify'操作符中比较'real_T'类型的方式,将'=='替换为检查两个数的绝对值差是否小于一个很小的容差(例如1e-9)。 - 或者,使用专门的浮点数比较函数。 下面给出一个示例代码,展示如何实现浮点数的比较: ```c // 假设我们有一个real_T类型的变量a和b real_T a = ...; real_T b = ...; real_T epsilon = 1e-9; // 使用容差进行比较 if (fabs(a - b) < epsilon) { // 认为a和b相等 } else { // 不相等 } ``` 在测试框架中,我们可以封装一个函数来进行这种比较,并在'verify'操作符中调用该函数。 因此,我们的解决方案是: 1. 确保基线数据可用,否则生成模拟数据或跳过测试。 2. 在比较浮点数时,避免使用'==',而是使用容差比较。 注意:容差值的选择需要根据实际应用场景和精度要求来确定。 相关问题: 1. 在测试中如何生成有效的基线数据? 2. 如何选择合适的浮点数比较容差值? 3. 除了浮点数比较问题,还有哪些常见的测试陷阱需要注意? </think> ### 解决测试中无基线数据及浮点数比较问题 #### 1. 无基线数据问题解决方案 当测试中缺少基线数据时,可采用以下方法: - **动态生成基线数据** 使用参考算法或标准库生成临时基线数据: ```python # Python 伪代码示例 if baseline_data is None: baseline_data = generate_baseline(inputs) # 调用参考实现 evaluate_results(test_output, baseline_data) # 执行评估 ``` - **使用容错阈值评估** 对于数值计算,避免绝对匹配: ```c // C 伪代码示例 real_T tolerance = 1e-6; // 设定容差 if (fabs(result - expected) < tolerance) { // 视为通过 } ``` - **标记未验证测试** 明确标识缺失基线数据的测试用例: ```javascript // JavaScript 伪代码 if (!baselineExists(testCase)) { report.warning("未进行标准评估:缺少基线数据"); } ``` #### 2. 浮点数比较问题解决方案 `real_T`类型(通常是`float/double`)避免直接使用`==`比较: - **自定义比较函数** 实现安全的浮点数比较: ```c++ // C++ 示例 bool isEqual(real_T a, real_T b, real_T tol = 1e-9) { return std::abs(a - b) < tol * std::max(std::abs(a), std::abs(b)); } ``` - **使用相对误差评估** 在测试框架中优先使用相对误差: ```python # Python unittest 示例 self.assertAlmostEqual(result, expected, delta=1e-6) ``` - **避免链式比较** 将复杂表达式拆解为中间变量: ```matlab % MATLAB 不推荐 verify(a*b + c == d) % 推荐 temp = a*b + c; verify(abs(temp - d) < tol) ``` #### 3. 集成解决方案 在测试框架中统一处理: ```python def safe_verify(actual, expected, baseline=None): if baseline is None: baseline = generate_baseline(actual.inputs) # 动态生成基线 log.warning("动态生成基线数据") if is_float_type(actual): # 浮点数类型检查 return abs(actual - expected) < config.FLOAT_TOL else: return actual == expected ``` ### 关键注意事项 1. **容差选择原则** - 工程计算:$10^{-6} \sim 10^{-8}$ - 科学计算:$10^{-12} \sim 10^{-15}$ - 动态调整:$tol = \epsilon \times \max(|a|,|b|,1.0)$ 其中$\epsilon$为机器精度[^1] 2. **基线数据管理** - 添加版本控制到基线数据集 - 实现基线自动更新机制 - 对动态生成基线添加校验和验证 3. **测试框架增强** ```xml <!-- 测试配置示例 --> <verification> <float_tolerance>1e-7</float_tolerance> <baseline_generation>fallback</baseline_generation> <strict_mode>false</strict_mode> </verification> ``` ### 总结建议 对于无基线数据问题,优先采用**动态生成+警告标记**策略;对于浮点数比较,必须使用**相对容差比较**替代`==`操作符。在验证关键系统时,建议结合两种方法: ```c result = complex_calculation(inputs); expected = (baseline_exists) ? load_baseline() : reference_implementation(inputs); verify(fabs(result - expected) < system_tolerance); ```
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