Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Лучшие практики jmh по изменению состояния от тестов

Рассмотрим jmh-тест ниже.

@State(Scope.Thread)
public class Test {
    private int value;

    @Benchmark
    public int testF() {
        return f(value);
    }

    @Benchmark
    public int testG() {
        return g(value);
    }
}

Как лучше всего протестировать функции f и g для широкого диапазона их аргументов? @Param будет работать только для небольшого количества различных входных данных, @Setup(Level.Invocation) может повлиять на точность результатов. Другие способы (такие как создание массива входных данных и увеличение индекса внутри эталонных тестов) приводят к изменению состояния из методов эталонных тестов.

private int[] values;
private int index;

@Setup
private void generateValues() {
    values = new int[0x10000];
    ...

    index = 0;
}

private int nextValue() {
    return values[index++ & 0xFFFF];
}

@Benchmark
private int testF() {
    return f(nextValue());
}

Как правило, это плохая идея - изменить состояние с помощью тестовых методов?

08.09.2016

Ответы:


1

Вы можете использовать OptionsBuilder, который позволяет программно устанавливать параметры через OptionsBuilder::params(String, String[]). Конструктор параметров также продемонстрировано в примерах.

11.09.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..