CppUnit源码解读20120325

CppUnit源码解析
最新推荐文章于 2018-07-11 16:18:46 发布
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本文提供了CppUnit源码的详细解读链接,深入分析了该单元测试框架的核心实现原理和技术细节。

CppUnit源码解读

http://morningspace.51.net/resource/cppunit/cppunit_anno.html

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CppUnit源码解读
01-31
### CppUnit源码解读 #### 一、引言与背景 随着软件开发技术的不断发展,单元测试成为了软件质量保障的重要组成部分。CppUnit作为一种流行的C++单元测试框架,为开发者提供了一个强大的工具来验证代码的功能性和...
CppUnit源码解读.doc
05-07
【CppUnit源码解读】 CppUnit是一个用于C++开发的自动化单元测试框架,它提供了丰富的功能,便于开发者编写和组织测试用例。本教程通过详细解读CppUnit的源码,帮助读者理解其内部机制和设计理念。 【CppUnit的...
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01 cppunit 源码解读
qq_32949807的博客
07-11 248
背景 相关:STL:标准模板库 ,有六大组件:容器、迭代器、算法、仿函数、迭代适配器、空间配置器Design Pattern:设计模式(Design pattern)代表了最佳的实践,通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。CppUnit的总体构成:core:核心部分;output:输出管理;helper:一些辅助类extensi...
cppunit源码解读 1序言
xinpo66的专栏
08-01 698
感谢原创  http://morningspace.51.net/resource/cppunit/preface.html   output:掌管结果输出 helper:一些辅助类 extension:作为单元测试的延伸,对CppUnit core部分的扩展(比如:常规测试,重复测试) listener:监视测试进程和测试结果 textui:一个运行单元测试的文本环境 portabili
CppUnit源码解读(6)
第四跑道
12-29 1033
在CppUnit中,除了提供基本的单元测试之外,还增加了很多扩展测试,比如:重复测试(RepeatedTest),正规测试(OrthodoxTest),这些内容都悉数收录在extension中。 [TestDecorator] [RepeatedTest] [Orthodox] [TestSetUp] [后记]  正如我在“CppUnit源码解读(1)”一文中所说,这一系列的文章是从《
cppunit源码解读 2核心部分(Core)——2.1基本测试类
xinpo66的专栏
08-01 581
感谢原创  http://morningspace.51.net/resource/cppunit/core_1.html   在CppUnit中,有一个贯穿始终的最基本的pattern,那便是Composite Pattern。在GoF中对该pattern有如下描述:将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。Composite使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。在Cp
CppUnit源码解读(1)--序言
第四跑道
12-29 760
序言 这一系列的文章摘选自笔者的《CppUnit源码解读》。 CppUnit是一个用c++语言实现的Open Source的单元测试框架,属于xUnit系列中的一员,是从JUnit移植过来的。[引言] 如何将诸多技术综合运用到一个实际的framework中来,笔者以为,CppUnit为我们提供了一个难易适中的参考范例。这应该是一个很好的例子,因为它不甚复杂,却汇聚了一个framew
CppUnit源码解读(3)
第四跑道
12-29 830
这里开始,将要讲述core中,测试结果记录的相关部分。 CppUnit是支持多线程的,你可以在一个线程中执行测试,在另一个线程中收集测试结果;或者在不同线程中并行执行多个测试,而用一个线程收集测试结果。framework中为此提供了简单而必要的支持。 [SynchronizedObject] [TestListener] [TestResult]  相关文件:SynchronizedO
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
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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
09-05
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# 适用操作系统:Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
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1、压缩文件中包含: 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明: (1)本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用; (2)只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; (3)不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字: jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
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Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
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机器学习(预测模型):Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录,包含 6000 条精心整理的记录,涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源,可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息:数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征,为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息:每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据,可以发现客户的购买习惯和偏好,例如哪些时间段是订单高峰期,哪些菜品最受欢迎。 支付信息:数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率,以及支付成功率等关键指标。 评价信息:客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要,能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈,从而改进服务质量。 配送细节:数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据,可以优化配送路线和时间,提高客户满意度。 数据集的应用场景:客户行为分析:通过分析客户的购买习惯、偏好和评价,可以更好地了解客户需求,从而提供更个性化的服务。 客户流失预测:利用数据集中的客户行为和评价数据,可以构建模型预测哪些客户可能会流失,以便提前采取措施挽留。 客户细分:根据客户的人口统计信息和购买行为,可以将客户划分为不同的群体,为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析:通过分析订单数据,可以发现销售的增长或下降趋势,为业务决策提供依据。 情感洞察:通过分析客户的评价和评论,可以了解客户对产品或服务的情感倾向,及时发现潜在问题并加以改进。
深入解析CppUnit源码:完整参考资料指南
CppUnit源码解读是一个深入理解单元测试框架原理和内部机制的过程。通过阅读和理解CppUnit的源码,可以进一步提升编写高质量C++单元测试的能力,从而提高代码质量、减少错误和bug。以上是对CppUnit源码的主要知识点...
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  • 按装 autoconf 出现 需要安装m4-1.4.16.tar.gz的错误

    ^O^326: 我的make之后显示是这个,然后查看版本显示找不到,这是为什么 e[1]: Entering directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18' Making all in . make[2]: Entering directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18' make[2]: Nothing to be done for 'all-am'. make[2]: Leaving directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18' Making all in examples make[2]: Entering directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18/examples' make[2]: Nothing to be done for 'all'. make[2]: Leaving directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18/examples' Making all in lib make[2]: Entering directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18/lib' make all-am make[3]: Entering directory '/home/ma-user/anaconda3/envs/bc/Yolov7_for_PyTorch/bison-2.7/m4-1.4.18/lib'

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