很早以前就知道JUnit也知道它用来做单元测试。今天突然又想到还是要学一下这个JUnit,不然说出去不知道怎么用JUnit做单元测试……作为一个程序员怪丢人的。第一篇JUnit不算是一个总结性的文章,只算是第一次摸索着学习JUint怎么来用。到目前来看,确实可能和网上说的一样,不过是多了几个main方法而已,不过,我相信随着学习的深入,JUnit不仅仅是作为几个main方法来调用这么简单。 使用JUnit官方提供了几种方法,一是手动导入jar包,但在手动导入jar包的时候一定要记得导入两个包: image
Asserts that two longs are equal. If they are not, an
对于单元测试这个知识点,其实很多开发者是不太接触的,包括笔者,在实习之前也并未实用过单元测试,或者说并没感受到单元测试的好处。
Spring Test与JUnit等其他测试框架结合起来,提供了便捷高效的测试手段。而Spring Boot Test 是在Spring Test之上的再次封装,增加了切片测试,增强了mock能力。
Junit 4 断言方法允许检查测试方法的期望结果值和真实返回值。Junit的org.junit.Assert类提供了各种断言方法来写junit测试。这些方法被用来检查方法的真实结果值和期望值。下列一些有用的断言方法列表:
最近基于Spring Boot2.x版本中的JUnit5进行单元测试,发现Assert类已经不存在了,在JUnit5中使用Assertions进行替代。而且Junit5不仅仅替代了这么一个类,还有其他大量的类被重新定义和替换,在使用的时候大家需要留意。
assertEquals(double expected,double actul) 被废弃了,换成assertEquals(double expected,double actul,double delta)
自动化测试通过允许他们自动化重复性的任务来帮助简化软件测试人员的生活,而开源测试自动化框架(如Selenium)使用户能够大规模自动化Web测试体验。但是,如果您无法验证测试用例是否通过,则自动化测试有什么用?
在一条单车道上有 n 辆车,它们朝着同样的方向行驶。 给你一个长度为 n 的数组 cars ,其中 cars[i] = [positioni, speedi] ,它表示:
GitHub地址: https://github.com/Ziphtracks/JavaLearningmanual
assertEquals(mixed expected, mixed actual[, string
Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台,是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文和上文将带领大家来分析Alink中 聚类评估 的实现。
作者的话:这篇文章重点是讲清楚多层神经网络的计算过程和程序实现。 复杂海量数据的分布式计算,多层的训练的梯度衰减等问题,可以从本文基础上去进一步改进优化。层数多时,也有很多用ReLU代替Sigmoid函数,来改善前面隐含层的学习变化越来越弱的问题。 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题。 程序
在为期两个月的C++速成班结束后,魔鬼的老师布置了大作业,幸运的是这次的大作业可以选择自己找题目。正好小编最近在学一些启发式算法,所以心地善良的小编就想呀,如果能把作业和推文和学习结合在一起,“learning+working+sharing”的形式岂不是很好吗~所以这次给大家带来了大作业的分享——启发式算法和精确式算法的时间消耗比较。
根据视频与音频之间的比较 , 如果视频比音频快 , 那么增大视频帧之间的间隔 , 降低视频帧绘制速度 ; 如果视频比音频慢 , 那么需要丢弃部分视频帧 , 以追赶上音频的速度 ;
先来看一个小故事,转自(链接:http://blog.csdn.net/fudan_abc/article/details/2052642),假如老板要你解决一个问题,你绞尽脑汁还是想不出来,叫天天不应,叫地地不灵,这时你走进老板办公室,可以采取3种策略:
$$ \mathbf{G}_{b}(u, v)=\mathbf{G}_{a}(u, v) e^{-2 \pi i\left(\frac{u \Delta x}{M}+\frac{v \Delta y}{N}\right)} $$
任何问题都有其涉及的范围,称之为问题的“状态空间”,求解一个问题,就是在这个状态空间里的遍历与映射
在Android Studio中新建一个项目的时候,app的gradle中会默认添加单元测试的相关依赖库:
正好最近在学启发式算法和java,为了造福人类小编打算提供模拟退火法和迭代局部搜索求解TSP的java版本,方便一些不喜欢C++的同鞋~~
周期信号 信息 都在其 周期组织区间内 , 其它区间都是周期性重复的 , 因此这里只分析
妈妈每天都要出去买菜,但是回来后,兜里的钱也懒得数一数,到底花了多少钱真是一笔糊涂帐。现在好了,作为好儿子(女儿)的你可以给她用程序算一下了,呵呵。
3年前学习Matlab时写的一段简单的有限元程序,使用三角形平面应力单元,模拟一块左边固定,右下角受拉的薄板的位移和应力分布情况。所有的前处理、刚度矩阵和外力矩阵的组装,以及求解和后处理均在程序内部完成。当时求解结果和ANSYS 做过比对,基本完全一致。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自华为诺亚方舟实验室、北京大学、悉尼大学的研究者提出了一种受量子力学启发的视觉 MLP 新架构。 近年来,计算机视觉领域的新型架构层出不穷,包括视觉 Transformer、MLP 等,它们在很多任务上都取得了超越 CNN 的性能,受到广泛关注。其中,视觉 MLP 具有极其简单的架构,它仅由多层感知器(MLP)堆叠而成。与 CNN 和 Transformer 相比,这些简洁的 MLP 架构引入了更少的归纳偏置,具有更强的泛化性能。 然而,现有视觉 MLP 架构的性能依然弱于
Hystrix是Netflix开源的限流、熔断降级组件,去年发现Hystrix已经不再更新了,而在github主页上将我引导到了另一个替代项目——resilience4j,这个项目是基于Java 8开发的,并且只使用了vavr库,也就是我们今天要介绍的主角。
一阶四面体单元,共有4个节点,每个节点有ux, uy, uz 3个自由度,共有12个自由度。一阶四面体单元的位移函数u(x,y,z), v(x,y,z) 和w(x,y,z)均为线性函数,故其单元应变场和单元应力场皆为常量。一阶四面体单元的单元刚度矩阵Ke的公式推导可参考《有限元方法基础教程(第5版)》相关的章节。
遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法,从刚开始接触,到后来具体去研究,再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛,整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解,在此基础上,便去学习和研究了粒子群算法,人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间,总结下我对于遗传算法的理解,主要还是些基本的知识点的理解。
运动估计是视频去噪技术的重要组成之一,计算相邻两帧视频序列各像素的相对运动偏移量,从而得到其运动轨迹。
“前一篇文章介绍了半正弦冲击的对比,本篇将介绍其他试验规范之间的对比:正弦扫频,宽频随机,正弦叠加随机”
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 来自华为诺亚方舟实验室、北京大学、悉尼大学的研究者提出了一种受量子力学启发的视觉 MLP 新架构。 近年来,计算机视觉领域的新型架构层出不穷,包括视觉 Transformer、MLP 等,它们在很多任务上都取得了超越 CNN 的性能,受到广泛关注。其中,视觉 MLP 具有极其简单的架构,它仅由多层感知器(MLP)堆叠而成。与 CNN
今天群里一个初级开发者问为什么测试人员测出来他写的价格计算模块有计算偏差的问题,他检查了半天也没找出问题。这里小胖哥要提醒你,商业计算请务必使用`BigDecimal`,浮点做商业运算是不精确的。因为计算机无法使用二进制小数来精确描述我们程序中的十进制小数。《Effective Java》在第48条也推荐“使用BigDecimal来做精确运算”。今天我们就来总结归纳其相关的知识点。
这是一种改进型的局部搜索算法。它利用不同的动作构成的邻域结构进行交替搜索,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡。
在相机坐标系下,一般来说,我们用到的单位长度,不是“米”这样的国际单位,而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小,是在图像处理领域的一个非常重要的物理量。
在很多代码需要使用数学计算,在用到 double 很难直接判断一个值是 0 或者 1 ,判断两个值相等。 本文提供一个数学扩展,让大家可以简单使用到 double 判断
说到这个人工鱼群算法,又想起了小编的卢浮宫……在今年年初的美赛中,小编用的就是这个算法,只不过……参加今年美赛的同学都懂的。
结构光法原理其实是跟双目视觉一样的,都是要确定对应“匹配点”,利用“视差”三角关系计算距离,所不同的是:
感知器PLA是一种最简单,最基本的线性分类算法(二分类)。其前提是数据本身是线性可分的。 模型可以定义为 ,sign函数是阶跃函数,阈值决定取0或1。 模型选择的策略,利用经验损失函数衡量算法性能,由
一个 n * n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动,你能任意交换两列或是两行的位置。
在了解特征值分解之后,我们知道,矩阵A不一定是方阵。为了得到方阵,可以将矩阵A的转置乘以该矩阵。从而可以得到公式:
如图所示,为三角测距激光雷达的原理图。首先激光发射器(Laser)发射激光,打到物体(Object)表面时,将反射至CMOS相机处,经过相机焦点与图像交于 X 1 X_1 X1。
应用:实际开发项目时,利用改变对比度和亮度的方法,实现光照不均匀的干扰。 代码: #include "opencv2/core/utility.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat srcImage, dstIm
本文介绍了ML工作流程中的特征预处理阶段,强调了其重要性,并介绍了几种特征预处理方法,包括标准化、去相关、分箱、标准化、Sigmoid函数、零相成分分析(ZCA美白)等。
支持向量机 SVM(Support Vector Machine) 是一种有监督的学习模型,它的核心有两个:一、核函数 (kernel trick);二、序列最小优化算法 SMO(Sequential minimal optimization)是 John Platt 在 1996 年发布的用于训练 SVM 的有效算法。本文不打算细化 SVM 支持向量机的详细推倒算法,只涉及以上两点的内容做一个说明,最后给出算法实现和一个实验对比图。 核函数 核函数在处理复杂数据时效果显著,它的做法是将某一个维度的线性
很久之前就听说过这个算法,当时六校联考的时候Day1T1是一道很有意思的递推,神仙zzx不会做于是就拿BM算法艹出了递推式Orzzzzzzzzzzx
一种比较方便的删除轮廓的处理方式,是我刚刚学习到的一个方法,在这之前,如果我想删除一个不需要的轮廓,用的方法是将该轮廓填充为背景色,之前的博客提到过,在countours容器中,如果把轮廓填充为背景色,那么只是视觉上看不到该轮廓,但是实际上还存在在容器中。所以之前总是要填充之后从新copyto一下,然后重新找一遍轮廓,达到删除轮廓的效果。这种方式实在是low。 [见之前的博客http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/52858661 代码如下:
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来,让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧!
与遗传算法的第一次接触 遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法,从刚开始接触,到后来具体去研究,再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛,整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解,在此基础上,便去学习和研究了粒子群算法,人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间,总结下我对于遗传算法的理解,主要还是些基本的知识点的理解。 遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法,它的基本思
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