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搜索关键字:测试集 junit 打包测试    ( 3700个结果
视觉机器学习------KNN学习
KNN(K-Nearest Neighbor algorithm, K最近邻方法)是一种统计分类器,属于惰性学习。 基本思想:输入没有标签即未经分类的新数据,首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较;然后从样本中提取k个最邻近(最相似)数据特征的分类标签,统计这k个最邻近数据中出现次 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-02 21:13:33    阅读次数:188
当没有接口时、不可继承时,如果使用mock方案进行单元测试
原版代码: 采用方法工厂重构: 对其的测试: 采用类工厂重构: 对其的测试: ...
分类:其他好文   时间:2019-03-29 20:44:51    阅读次数:136
Jexl表达式引擎(3)-属性篇
import org.apache.commons.jexl3. ; import org.junit.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; / Created by Main on 2019/3/27. / public c ...
分类:其他好文   时间:2019-03-28 00:17:36    阅读次数:922
关于搭配junit 和JUnit报initializationError的解决方法
关于junit是什么就不复述了,网上有 junit的source code是可以下载的,各个版本都有 地址:https://github.com/junit-team 通过junit 的source code就可以直接导出对应版本的jar包,这种办法导出的jar包是可用的,亲测 重点是junit的使 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-27 12:54:24    阅读次数:168
IDEL+maven搭建mybatis例子
IDEL+maven搭建mybatis例子 参考于: 项目结构 pom.xml Employee.class EmployeeMapper.xml mybatis config.xml MyBatisTest mysql 表名 tbl_employee 运行结果 需要注意的地方 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-26 13:47:23    阅读次数:126
Postman+Newman+Jenkins接口自动化框架
postman做接口测试简单易用很容易上手,但是接口越来越多,每次手动点击runner进行测试不灵活,最近就研究了下newman,利用newman实现接口的自动化测试,但是每次需要命令行操作也不方便,就想着利用Jenkins做真正的自动化测试,刚好部门有现成的Jenkins环境就用了起来,目前已经实 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-26 10:35:40    阅读次数:170
DL中train\dev\test集
转自:https://blog.csdn.net/l8947943/article/details/80328721 training set:训练集是用来训练模型的。遵循训练集大,开发,测试集小的特点,占了所有数据的绝大部分。 development set:用来对训练集训练出来的模型进行测试,通 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-25 22:04:24    阅读次数:237
SpringBoot单元测试示例2
1 package cn.coreqi.security.controller; 2 3 import org.junit.Before; 4 import org.junit.Test; 5 import org.junit.runner.RunWith; 6 import org.springf... ...
分类:编程语言   时间:2019-03-25 20:41:31    阅读次数:178
junit-单元测试
一.JUnit简介 JUnit 是一个 Java编程语言的单元测试框架。JUnit 在测试驱动的开发方面有很重要的发展,是起源于 JUnit 的一个统称为 xUnit 的单元测试框架之一。 JUnit 是一个回归测试框架,被开发者用于实施对应用程序的单元测试,加快程序编制速度,同时提高编码的质量。J ...
分类:其他好文   时间:2019-03-24 12:25:34    阅读次数:155
过拟合 VS 欠拟合 偏差 VS 方差
1. 过拟合 欠拟合 过拟合:在训练集(training set)上表现好,但是在测试集上效果差,也就是说在已知的数据集合中非常好,但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多,造成这样的原因是考虑影响因素太多,超出自变量的维度过于多了; 欠拟合:模型拟合不够,在训练集(training set)上 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-23 13:12:23    阅读次数:202
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