2.1.junit之SpringMVC

本文详细介绍了如何使用Spring MVC 3.0、iBATIS和JUnit4进行集成测试,包括两种测试方式的实现与应用,以及XML配置文件的使用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">1.springmvc3.0 +ibatis +Junit4(添加org.springframework.test-3.0.5.RELEASE.jar和junit.jar)</span>

2.因为业务逻辑都在Service中,所以测试Service即可,如果想测试action,使用spring3.2更方便(以后再写)
a.方式1:

public class UserTest {

	private EssayListService essayListService;

	@Before
	public void before() {
		@SuppressWarnings("resource")
		ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(
				new String[] { "classpath:spring/applicationContext.xml" });//xml可以写多个
		essayListService = (EssayListService) context.getBean("essayListService");
	}

	@Test
	public void queryUser() {
		System.out.println(((List<MinSysScoreBean>) essayListService.queryRecentlySysScoreByUId(602744)).get(0)
				.toString());

	}
}

b.方式2:

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@TransactionConfiguration(transactionManager = "txManager", defaultRollback = true)//继承AbstractTransactionalJUnit4SpringContextTests后的事务配置
@ContextConfiguration(locations = { "classpath:spring/applicationContext.xml" })
//或者使用file全路径:file:res/spring/applicationContext.xml或者"file:WebContent/WEB-INF/springMVCForm-servlet.xml"
//具体见http://lohasle.iteye.com/blog/1617929,有配置读取
public class JUnitDaoBase extends AbstractTransactionalJUnit4SpringContextTests {
//也可以不继承AbstractTransactionalJUnit4SpringContextTests,及不配置上边的@TransactionConfiguration
//如果继承,事务配置见(http://blog.youkuaiyun.com/funi16/article/details/8691575)

	@Autowired
	private EssayListService essayListService;

	@Test
	public void rrrTest() {
		System.out.println(((List<MinSysScoreBean>) essayListService.queryRecentlySysScoreByUId(602744)).get(0)
				.toString());
	}

}

参考:http://developer.51cto.com/art/201207/349175.htm

3....


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值