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非序贯蒙特卡洛RTS79可靠性评估
2021-08-27 19:10:46 2KB 蒙特卡洛算法 可靠性 matlab
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本书分为5个部分: 第Ⅰ部分“奠定坚实的基础”涵盖了软件工程的关键概念,例如SOLID和DRY原 则,还讨论了单元测试和测试驱动开发的优点。 在第Ⅱ部分“测试基于模式的代码”中,我们描述并使用测试驱动开发创建了 几个有用的代码模式。 第Ⅲ部分“测试和编写高级JavaScript特性”描述了如何使用和测试 JavaScript语言更高级的特性。 第Ⅳ部分“测试中的特殊主题”提供了测试DOM操作的样例,还演示了用于增 强代码标准的静态分析工具的使用。第Ⅴ部分“总结”回顾了测试驱动开发的概念,还展示了一些本书用到的JavaScript习 语。
2021-08-26 10:47:53 102.37MB JavaScript 测试 驱动
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资源名称:编写可靠的JAVAscript代码 测试驱动开发JAVAscript商业软件内容简介:《编写可靠的Javascript代码 测试驱动开发Javascript商业软件》分为5个部分:第Ⅰ部分“奠定坚实的基础”涵盖了软件工程的关键概念,例如SOLID和DRY原则,还讨论了单元测试和测试驱动开发的优点。在第Ⅱ部分“测试基于模式的代码”中,我们描述并使用测试驱动开发创建了几个有用的代码模式。第Ⅲ 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
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openGJK {#mainpage} openGJK库使用Gilbert-Johnson-Keerthi(GJK)算法来计算凸多边形之间的最小距离。 该实现遵循“ ”中的描述,并已在Unix和Windows系统上针对C,C#和Matlab程序进行了测试。 该库为研究人员提供了一种开箱即用的工具:您可以将其导入程序中,并用它来测量3D中两个凸多面体之间的距离。 它所需要的只是描述两个物体的顶点的坐标。 该库并未针对生产进行优化,但确实提供了全面而强大的实现。 对于大多数应用程序来说,它足够快,您也可以从此处构建以适合您自己的应用程序。 例如,openGJK不适用于增量版本,也不适用于NURBS,但它为此类特定应用程序提供了一个很好的起点。 入门 使用openGJK非常简单。 本指南将帮助您开始编译和使用openGJK。 我什么时候应该使用openGJK? OpenGJK在设计时充分考虑了准确性和鲁棒性,适用于工程仿真。 该库的好用法包括有限元方法(FEM)和离散元方法(DEM)。 基本上,openGJK可以测量任何凸多面体之间的距离。 例如: 线段 三角形 四面体 立方体。
2021-08-26 09:34:03 125KB algorithm matlab collision gjk
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持续交付-发布可靠软件的系统方法(完整版)
2021-08-25 09:51:37 41.43MB 持续交付
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示波器在开关电源的功率测量应用指南,包括:开关损耗 和导通损耗,dI/dt 和 dV/dt 转换速率,电源抑制比 (PSRR)等
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可靠性技术是在第二次世界大战后首先从航空工业和电子工业领域发展起来的,后来广泛应用于宇航、化工、机电工业等领域。
2021-08-24 14:00:15 4.98MB 可靠性工程
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