visual studio 2019 点击run test 结果 outcomes not run
时间: 2024-05-17 15:17:46 浏览: 28
这可能是因为您的测试项目没有正确配置或代码中存在错误。以下是一些可能的解决方案:
1. 确保您的测试项目已正确配置。在Visual Studio中,您可以右键单击测试项目并选择“属性”选项。在“常规”选项卡上,确保“输出类型”为“类库”,并且“目标框架”与您的主项目相同。
2. 检查您的测试代码是否存在错误。您可以尝试在代码中添加调试语句并逐步调试代码以查找问题。
3. 确保您的测试方法已正确标记为测试。您的测试方法应该以“[TestMethod]”注释标记。
4. 尝试在测试资源管理器中手动运行测试。在Visual Studio中,您可以单击“测试”菜单,然后选择“Windows”>“测试资源管理器”。在测试资源管理器中,您可以手动选择要运行的测试方法并运行它们。
如果这些解决方案都无法解决问题,您可能需要进一步调查。您可以查看输出窗口以获取有关测试运行失败的更多信息。
相关问题
predicting patient outcomes with graph representation learning
随着医疗技术的不断发展和数据的不断积累,如何快速而准确地预测患者的治疗结果成为了医学界的一个重要问题。而基于图表示学习的方法正是近年来受到广泛关注的一种能够有效解决这个问题的技术。
基于图表示学习的方法旨在通过将数据转化为图的形式,进而对图进行学习,从而提取出具有代表性的特征信息。在医疗领域,这种方法可以将患者的病情、治疗与生活等方面的数据表示为图,并通过图的学习提取出潜在的特征信息,进而预测患者的治疗结果。
在具体实践中,基于图表示学习的方法可以采用半监督学习的方式,结合医生的领域知识来辅助模型的学习。同时,模型也可以结合多模态数据,如MRI、CT、生理指标等不同类型的数据进行多角度的预测和评估。
总之,预测患者治疗结果的成功并不仅仅依赖于模型的选择,更需要数据的质量和数量。基于图表示学习的方法可以充分挖掘多维度的数据信息,并对数据进行更加全面、准确的分析和建模,从而为患者的治疗提供更加有效的支持和指导。
<FreqDist with 1 samples and 1 outcomes>
这是一个 NLTK 中的频率分布对象(FreqDist),表示一个样本中的词频统计结果。这个输出表明,该样本中只有一个样本,出现了一次。这个样本可以是一个单词、一个字符或一个词语序列等。
通常,我们可以使用 NLTK 中的 FreqDist 对象来统计文本中的单词频率、字符频率等信息。例如,我们可以使用以下代码来统计一个文本中单词 "the" 出现的次数:
```
from nltk import FreqDist
text = "This is a sample text to demonstrate FreqDist."
fdist = FreqDist(text.split())
print(fdist["the"])
```
这个代码将输出单词 "the" 在该文本中出现的次数。如果输出结果为 0,则表示该文本中没有出现该单词。
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