def linear_searching(list,size,target): for i in range(0,size): if(list[i]==target): return i; return -1单元测试

时间: 2024-05-10 14:14:21 浏览: 115
您需要为这个函数编写单元测试吗?如果是的话,可以使用以下代码作为参考: ``` def test_linear_searching(): # Test case 1 list1 = [1, 2, 3, 4, 5] size1 = len(list1) target1 = 3 assert linear_searching(list1, size1, target1) == 2 # Test case 2 list2 = [10, 20, 30, 40, 50] size2 = len(list2) target2 = 60 assert linear_searching(list2, size2, target2) == -1 # Test case 3 list3 = [100, 200, 300, 200, 400] size3 = len(list3) target3 = 200 assert linear_searching(list3, size3, target3) == 1 # Test case 4 list4 = [] size4 = len(list4) target4 = 10 assert linear_searching(list4, size4, target4) == -1 print("All test cases passed") test_linear_searching() ``` 这个测试函数包含了4个测试用例,分别测试了函数的正常情况和一些边界情况。如果函数通过了所有测试用例,就意味着它的实现是正确的。
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def compute_mAP(trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label): """ compute mAP by searching testset from trainset https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash """ for x in trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label: x.long() AP = [] Ns = torch.arange(1, trn_binary.size(0) + 1) Ntest = torch.arange(1, tst_binary.size(0) + 1) print("trn_binary.size(0):",trn_binary.size(0)) print("tst_binary.size(0):", tst_binary.size(0)) print("Ns:",Ns) print("Ns:", Ntest) # print("Ns(train):",Ns) for i in range(tst_binary.size(0)): query_label, query_binary = tst_label[i], tst_binary[i] # 把测试图像编码和标签赋值给->查询图像编码和标签 _, query_result = torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort() # 判断查询图像编码是否等于训练图像编码,相等的总和,并排序。 print("查询标签-----------------------------------------------------:",query_label) print("查询二进制:", query_binary) print(len(query_binary)) print("查询结果:",query_result) print("是否相等:",query_binary != trn_binary) print("查询结果1:", torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1)) print("查询结果2:",torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort()) correct = (query_label == trn_label[query_result]).float() # 正确匹配的二进制编码个数 print("trn_label[query_result]:",trn_label[query_result]) num_ones = torch.sum(correct == 1) print("查询正确的个数:",num_ones) print("查询正确:",correct) P = torch.cumsum(correct, dim=0) / Ns print("torch.cumsum(correct, dim=0)",torch.cumsum(correct, dim=0)) print("查询正确/Ns",torch.Tensor(P)) #每个位置的精度 P AP.append(torch.sum(P * correct) / torch.sum(correct)) # print("---:",AP) acc = num_ones / tst_binary.size(0) print("ACC================================== ", acc) mAP = torch.mean(torch.Tensor(AP)) return mAP 请问怎么将这段代码改成EER评估指标的代码

# toplevel CMakeLists.txt for a catkin workspace # catkin/cmake/toplevel.cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(Project) set(CATKIN_TOPLEVEL TRUE) # search for catkin within the workspace set(_cmd "catkin_find_pkg" "catkin" "${CMAKE_SOURCE_DIR}") execute_process(COMMAND ${_cmd} RESULT_VARIABLE _res OUTPUT_VARIABLE _out ERROR_VARIABLE _err OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ERROR_STRIP_TRAILING_WHITESPACE ) if(NOT _res EQUAL 0 AND NOT _res EQUAL 2) # searching fot catkin resulted in an error string(REPLACE ";" " " _cmd_str "${_cmd}") message(FATAL_ERROR "Search for 'catkin' in workspace failed (${_cmd_str}): ${_err}") endif() # include catkin from workspace or via find_package() if(_res EQUAL 0) set(catkin_EXTRAS_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/${_out}/cmake") # include all.cmake without add_subdirectory to let it operate in same scope include(${catkin_EXTRAS_DIR}/all.cmake NO_POLICY_SCOPE) add_subdirectory("${_out}") else() # use either CMAKE_PREFIX_PATH explicitly passed to CMake as a command line argument # or CMAKE_PREFIX_PATH from the environment if(NOT DEFINED CMAKE_PREFIX_PATH) if(NOT "$ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}" STREQUAL "") if(NOT WIN32) string(REPLACE ":" ";" CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) else() set(CMAKE_PREFIX_PATH $ENV{CMAKE_PREFIX_PATH}) endif() endif() endif() # list of catkin workspaces set(catkin_search_path "") foreach(path ${CMAKE_PREFIX_PATH}) if(EXISTS "${path}/.catkin") list(FIND catkin_search_path ${path} _index) if(_index EQUAL -1) list(APPEND catkin_search_path ${path}) endif() endif() endforeach() # search for catkin in all workspaces set(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE TRUE) find_package(catkin QUIET NO_POLICY_SCOPE PATHS ${catkin_search_path} NO_DEFAULT_PATH NO_CMAKE_FIND_ROOT_PATH) unset(CATKIN_TOPLEVEL_FIND_PACKAGE) if(NOT catkin_FOUND) message(FATAL_ERROR "find_package(catkin) failed. catkin was neither found in the workspace nor in the CMAKE_PREFIX_PATH. One reason may be that no ROS setup.sh was sourced before.") endif() endif() catkin_workspace()在哪添加target_link_libraries(your_target_name avcodec avformat swscale)

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