5、前端测试与异步函数测试全解析

前端测试与异步函数测试全解析

1. 客户端代码覆盖率测量

在完成客户端代码的编写和测试后,接下来要研究覆盖率报告。我们可以使用 Istanbul 来测量客户端代码的覆盖率,就像测量服务器端代码覆盖率一样。在工作区的客户端项目的 package.json 文件中,已经列出了必要的工具,包括 Istanbul 和所需的 Karma 插件,并且测试命令已经指定每次运行测试时生成覆盖率报告。

具体操作步骤如下:
1. 修改 karma.conf.js 文件 :在 tdd/client/palindrome 目录下的 karma.conf.js 文件中进行如下修改:

// preprocess matching files before serving them to the browser
// available preprocessors:
//
https://npmjs.org/browse/keyword/karma-preprocessor
preprocessors: {
  '**/src/*.js': 'coverage'
},
// test results reporter to use
// possible values: 'dots', 'progress'
// available reporters: https://npmjs.org/browse/keyword/karma-reporter
reporters: ['
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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