Rubygem i18n_interpolation_spec：测试国际化文件插值完整性

Ruby
需积分: 14 0 下载量 93 浏览量 更新于2024-11-28 收藏 12KB ZIP 举报
资源摘要信息:"i18n_interpolation_spec是一个RSpec扩展，它提供了一种简便的方法来测试应用程序中的语言环境文件（例如YAML文件）是否具有完整的插值参数。在多语言应用程序中，确保翻译文件格式正确、插值参数完整是非常重要的，因为这直接影响到应用程序在不同语言环境下的表现和用户体验。 这个gem添加到了Ruby语言环境文件的测试工具集中，特别是用于测试i18n（国际化）功能的RSpec测试框架。i18n是软件国际化的一个术语，它代表了对软件进行国际化处理的23个字母，i与n之间的18个字母被省略了。在软件开发中，国际化意味着将应用程序设计为可以适应不同语言和区域的需要，而无需代码的修改。 RSpec是一个行为驱动开发（BDD）工具，它允许开发者编写可读的测试用例。RSpec匹配器是一种特定类型的测试方法，用于断言某个特定的对象是否符合预期的条件。在这个上下文中，i18n_interpolation_spec扩展了RSpec的匹配器，以便于开发者可以轻松地测试语言环境文件的完整性。 描述中提供了基本的安装和使用方法。首先，需要在项目的Gemfile文件中添加gem 'i18n_interpolation_spec'，并指定其仅在测试组中使用。之后，通过运行bundle install命令来安装gem。接着，就可以编写RSpec测试用例了，用it { is_expected . to be_a_complete_interpolation_of 'config/locales/en.yml' }这样的语句来测试特定的语言环境文件是否完整地包含了参考语言环境文件的插值参数。 使用这个gem的好处在于，它可以帮助开发者快速识别和修复语言环境文件中可能存在的问题，例如缺失的插值参数，这些参数通常用于动态地将数据插入到翻译文本中。例如，在多种语言环境下，某个按钮可能需要显示不同的文本，但是按钮的样式或行为是相同的，插值参数确保了数据的灵活性和可配置性。 标签"Ruby"指示了这个gem是为Ruby语言环境设计的，因此，它将与Ruby的测试框架RSpec配合使用。这个gem能够被Ruby社区广泛接受，并可能成为Ruby开发项目中不可或缺的一部分。 最后，压缩包子文件的文件名称列表中提到了'i18n_interpolation_spec-master'，这表明可能有一个公共的源代码仓库托管在GitHub或类似的代码托管服务上，该仓库包含了最新或最原始的源代码。开发者可以从这个源代码仓库获取该gem的最新版本，并且可以根据需要对其进行修改或定制。由于文件名称中包含"master"，这可能意味着该仓库的代码是从主分支检出的，代表了最新的稳定版本。"

Newton_interpolation_Lagrange_interpolation.rar_newton_拉格朗日插值法

2022-09-22 上传
在计算机科学和数值分析领域，插值是一种基本的数学技术，用于找到一个函数，该函数在给定的一系列离散点上与原始数据完全匹配。牛顿插值法和拉格朗日插值法是两种常见的插值方法，主要用于构建多项式函数来逼近或...

i18n-globals:增加了对I18n全局变量的支持，该变量可用于对每个转换进行插值

2021-05-17 上传
全局变量可用于每个转换中的插值，而无需在对I18n.translate的调用中显式指定它们。 可以通过I18n.config.globals访问变量。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'i18n-globals' 然后执行： $ ...

nurbs.zip_nurbs interpolation_nurbs插补_site:www.pudn.com_数控_数控插补绘

2022-09-24 上传
这类文件通常包含C或C++语言的代码，用于演示如何在实际项目中应用NURBS插补。 总的来说，NURBS插补是数控技术中不可或缺的一部分，它允许高效、精确地控制机械运动，实现复杂几何形状的制造。通过理解和应用NURBS...

class Dog6: def __init__(self, initial_name): self._name = initial_name def get_self(self): return self def __str__(self): # # Implement this! # return __ def __repr__(self): return "<Dog named '" + self._name + "'>" def test_inside_a_method_self_refers_to_the_containing_object(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, fido.get_self()) # Not a string! def test_str_provides_a_string_version_of_the_object(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual("Fido", str(fido)) def test_str_is_used_explicitly_in_string_interpolation(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, "My dog is " + str(fido)) def test_repr_provides_a_more_complete_string_version(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, repr(fido)) def test_all_objects_support_str_and_repr(self): seq = [1, 2, 3] self.assertEqual(__, str(seq)) self.assertEqual(__, repr(seq)) self.assertEqual(__, str("STRING")) self.assertEqual(__, repr("STRING"))

2023-06-01 上传
Note that in `test_str_is_used_explicitly_in_string_interpolation`, the expected output is `"My dog is Fido"` instead of `"My dog is <Dog named 'Fido'>"` because the `+` operator implicitly calls `str...

帮我补充代码：class LanguageModel(LanguageModel): def get_unigram_logp(self, unigram): """Computes the log-probability of unigram under this LanguageModel. Args: unigram (str): Unigram for which to compute the log-probability. Returns: log_p (float): Log-probability of unigram under this LanguageModel. """ ### Begin your code ### End your code def get_bigram_logp(self, w_1, w_2): """Computes the log-probability of unigram under this LanguageModel. Note: Use self.lambda_ for the unigram-bigram interpolation factor. Args: w_1 (str): First word in bigram. w_2 (str): Second word in bigram. Returns: log_p (float): Log-probability of bigram under this LanguageModel. """ ### Begin your code ### End your code def get_query_logp(self, query): """Computes the log-probability of query under this LanguageModel. Args: query (str): Whitespace-delimited sequence of terms in the query. Returns: log_p (float): Log-probability assigned to the query under this LanguageModel. """ ### Begin your code ### End your code

2023-06-04 上传
在class LanguageModel的基础上，补充完整代码如下： ``` class LanguageModel(LanguageModel): def get_unigram_logp(self, unigram): """Computes the log-probability of unigram under this LanguageModel. ...

Imagenet Superresolution Dataloader Performs following ops in order: 1. crops a crop of size s from image either as random or center crop 2. resizes crop to size with cv2.area_interpolation 3. degrades resized crop with degradation_fn :param size: resizing to size after cropping :param degradation: degradation_fn, e.g. cv_bicubic or bsrgan_light :param downscale_f: Low Resolution Downsample factor :param min_crop_f: determines crop size s, where s = c * min_img_side_len with c sampled from interval (min_crop_f, max_crop_f) :param max_crop_f: "" :param data_root: :param random_crop:解析

2023-06-12 上传
这是一个用于加载和处理数据的类，用于在ImageNet数据集上进行超分辨率处理。该类对数据进行以下操作： 1. 从图像中裁剪大小为`s`的图像块，可以是随机裁剪或中心裁剪。其中`s`的大小由`min_crop_f`和`max_crop_f`...

将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

2023-05-28 上传
1. 修改了 `kernel_interpolation` 函数，加入了一个可选参数 `x2`，用于指定插值的数据点序列。若 `x2` 未指定，则默认使用 `x1`。 2. 新增了一个 `adaptive_sampling` 函数，用于生成自适应序列采样的数据点序列 ...

recat 在哪里配置i18n

2023-06-02 上传
在 React 中配置 i18n，需要使用第三方库 react-i18next。以下是基本的配置步骤： 1. 安装 react-i18next： ``` npm install react-i18next ``` 2. 创建 i18n.js 文件并配置： ```javascript import i18n from '...

react i18n默认语言不生效

2023-06-03 上传
在 React 中使用 i18n 库时，默认语言可能不会生效，这可能是因为没有正确地设置语言环境。 可以通过在应用程序的根组件中使用 `I18nextProvider` 来设置语言环境，例如： ```jsx import React from 'react'; ...

import matplotlib.image as img import glob import numpy as np from scipy.ndimage import filters, measurements, interpolation from math import pi import cv2 #图像直方图均衡化 def image_histogram_equalization(image): return cv2.equalizeHist(image) for saliency in glob.glob("output_scaled/zebra.png"): print(saliency) s = img.imread(saliency) s = cv2.imread(saliency,0) print(s.shape) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) image[image>255 - 15.5] = 255 image[image<=255 - 15.5] = 0 print(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_fg/" + saliency[len("output_scaled/"):], image) image = image_histogram_equalization(s) print(image.max()) v = np.zeros_like(image) v[image>15.5] = 0 v[image<=15.5] = 255 print(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):]) cv2.imwrite(r"output_bg/" + saliency[len("output_scaled/"):], v)上面这段代码可以逐行讲一下吗？

2023-06-09 上传
这里使用`glob`库找到`output_scaled`文件夹中的`zebra.png`文件，并将其赋值给`saliency`变量。 4.读取图像并进行直方图均衡化 ```python s = img.imread(saliency) s = cv2.imread(saliency,0) image = image_...
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