【转载】NUnit在Visual Studio 2010中的配置和使用

本文介绍如何使用NUnit进行单元测试,包括下载NUnit、配置VS2010、创建测试项目及运行测试等步骤。

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1、下载NUnit的bin包。这里使用bin包而不是msi自动安装包,因为这样更容易理解下面步骤的意图。

image

http://launchpad.net/nunitv2/2.5/2.5.9/+download/NUnit-2.5.9.10348.zip

 

2、解压到任意位置,比如C:\NUnit-2.5.9.10348。

 

3、在VS工具栏的“工具”菜单下的“外部工具”中,新加一个外部工具指向你的C:NUnit-2.5.9.10348\bin\net-2.0\nunit.exe。初始目录设为项目的exe目录。

image

 

4、在VS2010中新建一个C#项目,并且新建一个类Game,代码如下:

 

Game代码
复制代码
1 using System;
2   using System.Collections.Generic;
3   using System.Linq;
4   using System.Text;
5
6   namespace test_nunit
7 {
8 class Game
9 {
10 private int score;
11
12 public int Score
13 {
14 get { return score; }
15 set { score = value; }
16 }
17 public Game( int newScore)
18 {
19 score = newScore;
20 }
21 }
22 }
23  
复制代码

 

5、项目新建一个Test目录,在其中新建Test类,用来进行测试。

image

代码如下:

 

Test代码
复制代码
1 using System;
2   using System.Collections.Generic;
3 using System.Linq;
4 using System.Text;
5 using NUnit.Framework;
6
7
8 namespace test_nunit.Test
9 {
10 [TestFixture]
11 public class Test
12 {
13 [Test]
14 public void TestScore()
15 {
16 Game g = new Game( 1 );
17 g.Score = 2 ;
18 Assert.AreEqual( 2 , g.Score);
19 }
20 }
21 }
复制代码

 

6、编译项目,在菜单工具栏使用刚才建立的NUnit工具,并且载入编译好的exe文件。

image

Run一下,

image

可以看到测试成功。

 

NUnit的详细用法参见附带的doc文档,这里不再赘述。

PS:也可以不使用外部工具而是用VS的扩展,在VS2010扩展管理器中有Visual Nunit这个玩意,差不多的用法。

image

转载于:https://www.cnblogs.com/lianou2009/archive/2012/05/10/2493870.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景发展潜力。
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