Grails用CONSOLE测试，比写集成测试还快

最新推荐文章于 2021-08-10 11:06:06 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/aguncn/p/5565260.html
本文讨论了在软件开发过程中集成测试的作用及其实现方式。指出在正规的开发流程中，集成测试不仅是必要的，而且其结果可以作为报告提交。文章还提到了脚本测试作为一种可能的测试手段。

一般，这个可以用过开发当中的脚本测试吧。

如果正规的开发流程里，集成测试显然可以作为报告提交，必不可少。

转载于:https://www.cnblogs.com/aguncn/p/5565260.html

5、Grails开发入门与插件详解
q6r7s8t9的博客
07-01 44
本文介绍了Grails开发的基础知识，包括Grails的安装步骤、应用的创建与运行流程、Grails命令行工具的使用、支持的IDE工具以及Grails插件系统的核心与可选插件功能和依赖关系。通过详细的操作步骤和图表说明，帮助开发者快速上手Grails开发，并合理利用插件提升开发效率。
grails-console:基于Web的Groovy控制台，用于交互式运行时应用程序管理和调试
05-03
概括 基于Web的Groovy控制台，用于交互式运行时应用程序管理和调试 安装 版本适用于Grails 2。 版本适用于Grails 。 版本适用于Grails 3.3+。 谷物2 在BuildConfig.groovy中添加一个依赖项： grails . project . dependency . resolution = { // ... plugins { runtime ' :console:1.5.12 ' // ... } } 谷物3+ 注意：如果使用Grails 3.0.4，则需要将build.gradle中的资产管道依赖关系更新为3.0.6或更高版本。 默认情况下使用3.0.5，该版本具有一个错误，导致无法呈现控制台页面。 注意：如果使用Grails 3.0.12，则需要将其添加到配置中： grails.resources.pat
[Grails]使用Grails的Console执行简单的CRUD操作
汪海的实验室
01-25 3420
Grails中可以使用Groovy脚本实现一些基本的操作测试，比如对数据库的CRUD操作。 先说一下基本的结构，主要是两个域类。 Bookmark.groovy是书签类，主要是链接标题和创建日期，对于Tag有一对多的映射关系： package com.why.bookmarks class Bookmark { static hasMany = [tags : Tag]//每个Bo
9、grails console打印sql语句配置
iteye_11781的博客
09-23 405
[code="java"]development { dataSource { dbCreate = "update" // one of 'create', 'create-drop', 'update', 'validate', '' url = "jdbc:mysql://115.28.151.196:3306/mixbo...
grails项目中的java类中调用service方法
weixin_34344677的博客
11-16 245
最近写java多线程时需要调用service，尝试后唯一下方法可行: 以task.java里调用smsStackService内方法testSingleMt（）方法为例 1).在resources.groovy内 beans = { myBean(com.crm.my.company.MyBeanImpl) { smsStackS...
Grails 测试指南
weixin_30492047的博客
07-12 678
基础知识概要 测试分类 黑盒测试：无法打开的黑盒，测试人员不考虑任何内部逻辑，按照软件设计说明书编写测试用例进行测试，保证程序准确无误运行（测试人员） 白盒测试：借助程序内部逻辑相关信息，检测内部逻辑动作是否按照软件设计说明书要求进行，检测每条通路是否工作正常，是从程序结构层面出发对软件进行测试（开发人员） 测试方法 单元测试 单...
8.2 Spring Boot集成Groovy、Grails开发
AI天才研究院
04-25 8813
8.2 Spring Boot集成Groovy、Grails开发 本章介绍Spring Boot集成Groovy，Grails开发。我们将开发一个极简版的pms（项目管理系统）。 Groovy和Grails简介 Groovy简介 Groovy 是一种动态语言，它在 JVM 上运行，并且与 Java 语言无缝集成。 Groovy 可以大大减少 Java 代码...
Grails命令简解
肖斌 的专栏
01-18 3365
<br /><br />grails add-proxy  :为internet连接添加代理服务器<br />grails bootstrap  :执行容器外的引导程序,可以做初始化工作。<br />grails bug-report  :打包必要的内容为ZIP文件,以报告BUG给JIRA等bug跟踪工具<br />grails clean   :清除各种资源,如生成的类<br />grails clear-proxy  :清除代理服务器配置<br />grails compile   :预编译Java与G
Grails配置-启动类配置，数据源配置，连接Mysql数据库
umbrella_show的专栏
08-10 1661
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04-18
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10-26
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Grails测试驱动开发(TDD)实践：编码效率提升10倍的秘密
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springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
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09-05
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