https://meekrosoft.wordpress.com/2009/10/04/testing-c-code-with-the-googletest-framework/ GoogleTest 可以测试C代码吗? Google Mock开源库，提升Google Test C++的效率 ... ...

创建于 2013-04-25 ...以下是收录的嵌入式开发环境下的测试工具集合，以备学习工作用 C/C++ unit testing tools (18 found) Boost http://www.boost.org/libs/test/doc/index.htmlDescription:  The ...

XUnit，一个基于测试驱动开发的测试框架，它为我们在开发过程中使用 测试驱动开发提供了一个方便的工具，使我们得以快速的进行单元测试。XUnit的成员有很多，如JUnit，PythonUnit等。今天给大家介绍的 CppUnit即是...

1嵌入式系统学习路线 主要招聘的行业企业：智能家居、消费电子、医疗、工业自动化、通信设备、汽车电子 学习路线：Linux入门、C语言、linux应用开发、linux系统开发、linux驱动 误区：今天学这、明天学那，资料太多...

简单介绍cppunit的使用方法.看完这篇文档,就可以用cppunit的基本功能进行单元测试了

(1) 编译安装cppunit-1.12.1 ，切换至该目录。 执行./configure LDFLAGS='-ldl --host=arm-linux --prefix=/usr/local/arm/cppunit/  成功之后，执行make，再执行make install 进行安装。这时可以到/usr/local...

CppUnit单元测试工具 CppUnit也是对xUnit家族中的一个成员,C++语言实现的一个单元测试的框架,Micheal Feathers由JUnit移植过来了,GNULGPL条约。...在TestFixture中,可以建立被测试的类的实例,并编写TestC

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试： 7 ...验收测试：（在系统测试之后） 11 回归测试： 11 4.测试过程（干什么，怎么干） 12 5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:（测试阶段过程要素） 1...

它针对物联网平台，高吞吐量和混合网络上的高可用性。欢迎加入！ 概念： 是一些有助于理解该项目的概念的介绍。 依赖关系： 该框架取决于以下构建的包： dbus-1.0 (dbus-devel) libjson-cpp (jsoncpp-devel) lz4...

VcTester由深圳市领测科技有限公司自主研发，专业服务于嵌入式白盒测试领域的测试工具，它遵循第4代白盒测试方法（4GWM，The 4th Generation White-box-testing Methodology），为有效实施针对C语言的单元测试、...

核心提示： C/C++ unit testing tools (18 found) Boost ...

 问答|交流群|讲座|月刊|iProcess|uml.org.cn|网站地图 开放源码 C/C++ 单元测试工具，第 2 部分: 了解 CppUnit  2010-06-08 作者：Arpan Sen 来源：IBM 内容下载和安装 CppUnit使用 CppUnit 创建...

C/C++ unit testing tools (18 found) Boost http://www.boost.org/libs/test/doc/index.html Description: The Boost Test Library provides

开源、免费，不依赖第三方库，支持跨平台。 http://www.cs.wustl.edu/~schmidt/ACE.html(2)Asio Asio基于Boost开发的异步IO库，封装了Socket，简化基于socket程序的开发。 开源、免费，支持跨平台。 ...

恩格斯说“劳动从制造工具开始”，人和动物的本质区别是：人会制造与使用工具。IT产品研发也从选择合适的工具开始，工具好坏对项目成败往往起着关键作用，尤其是嵌入式领域的白盒测试工具选型。尽管业界已有众多商用...

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。 标准库 C++ Standard Library：是一系列类和函数的集合，使用核心...

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共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性，介绍用法 6.性能调优，如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

本套课程，以实际操作演示为主，代码实例详细讲解了在Spring Boot框架使用JPA的一些规则与常见套路。课程中涉及到JPA的使用规则、核心概念、实体关系使用规则和常见问题等内容。该套课程后，让你全面熟悉与掌握Spring Boot 中JPA的使用套路。Spring Boot中JPA模块主要使用Spring Data JPA一些规则，该套课程还会帮你掌握Spring Data JPA的常用规则。 帮助同学快速熟悉与掌握Spring Boot中使用JPA的常见套路与规则。 帮助同学快速掌握Spring Data JPA的常用使用规则

针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。

五一建模写的论文，当时是拿啦奖的，你们可以参考下哦

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。

2021华中杯第一问配套思路，内有处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，新增的RGB坐标。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

文中把历年来的常见的数学建模比赛模型总结在一起，便于大家的学习，总共有30中模型，每一种模型都会有详细的分析，议论文的形式展现出来......

Python是一种编程语言，可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人，都可以轻松学习和使用Python

参考了许多网络上的解法，自己做的练习题，完整的论文，附录有完整的python代码，仅大家供学习参考。

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验（一）——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验（二）——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验（三）——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓，提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

数学建模 校车安排问题 优秀论文

2020年东三省数学建模A题_论文展示。 采用了topsis和lstm长短期记忆人工神经网络深度学习模型。 研究新冠病毒疫情传播和世界主要国家疫情聚类和疫情管控评价。