我目前正在做一个三维刚体模拟程序。我目前已经设法使刚体碰撞地板和弹跳正确地利用冲力。然而,我的问题是,一旦他们反弹,他们不断地加速,尽管使用摩擦矢量试图减缓他们。 谢谢 编辑:这里是集成代码。
考虑一个3D太阳系模拟。 我的模拟循环: null 提升FPS 降低我的行星的速度(降低引力常数??) 与呈现循环一起运行相比,有一个单独的模拟循环,但速度更快 对于任何感兴趣的人,我使用的是three.js。
建筑。格雷德尔:
我喜欢线程安全的,它允许我使用和方法“阻止”直到新项目可用,例如阻止最大值1秒: 什么是的C++/boost模拟?
我试图用模拟的dbcontext为我的服务创建一个单元测试。我创建了一个接口,具有以下函数:
但是,当我有一个有一百万个依赖项的类时,我更喜欢注释语法--Mockito@mock/@injectmocks或EasyMock@mock/@testsubject。 MockitoJUnitRunner支持字段注入,但据我所见,后者需要构造器/设置器注入。当我需要使用一个不同的运行器,并且不想在我的生产代码中添加构造函数或设置器来进行测试时,我似乎会被EasyMockRule卡住。
我使用Spring Initializr生成了一个Spring Bootweb应用程序,使用嵌入式Tomcat+Thymeleaf模板引擎,并将其打包为一个可执行的JAR文件。 类NexTelsMSSender: . 但这似乎并不是在嘲弄对象属性,因为当我打包应用程序时。我有一个错误:
我是一个新的android,当我点击运行按钮创建AVD时,它出现如下,我不能理解它说什么,请帮助我理解它是什么意思,我如何解决这个问题 C:\users\neil\appdata\local\android\sdk2\tools\emulator.exe-avd Nexus_S_API_21-netspeed full-netdelay none使用参数创建文件系统:无法获取wglGetExten
这一节会讲讲如何模拟登陆。 模拟登陆是爬虫中非常常见的场景,网络上的数据有些是打开就看得到的,比如腾讯新闻、拉勾网等,有些是需要登录才可见的,比如上一节说的知乎首页,点评评论翻页等等。所以模拟登录时非常常见的一种数据获取手段。 模拟登陆一般有两种方法: 手动 自动 比如模拟登陆知乎,我们可以先打开知乎首页,然后输入我们自己的账号密码,打开控制台,将其中的cookies复制下来,完成业务操作。 我们
No alarms and no surprises. — Radiohead 我讨厌惊喜。有时你的 Puppet 配置清单没有像你预期的那样执行, 或者在你不知情的情况下,或许别人又提交了改变。 不管哪种情况发生,在 Puppet 执行配置清单之前能精确地获知它将要执行些什么是非常必要的。 例如,若更新了一个生产服务的配置文件并重新启动该服务,很可能会导致非计划性的停机时间。 又如,有时人为的手
今天公司的B2C平台需要一个一个小小的重构,其中有个货币菜单是原生的select下拉菜单,需要用可定义的 html来模拟,这个任务分给我啦。这也不是难事啦,用过div模拟,用一个隐藏文本域来接受传递的值就OK,国旗开始还想了下,后来换了个思路就迎刃而 解啦,灰常简单的实现,不过我又是用Jquery来实现的哦。不多废话啦,我直接贴代码了。这个我是基于jquery-1.6.2.min.js版本做 的。
问题内容: 我正在编写pytest插件,该插件应测试旨在在一组特定环境中运行的软件。 我正在编写的软件在一个更大的框架内运行,这使某些Python模块仅在框架内运行我的Python软件时可用。 为了测试我的软件,我需要“模拟”或伪造整个模块(实际上是很多模块)。我需要以某种类似的方式实现其功能,但是我的问题是,如何使用py.test插件将该虚假的Python模块提供给我的软件代码? 例如,假设我的
我有一项服务,我需要通过rest向外部服务器询问一些信息: 如何为getListofObjectsA()编写JUnit测试? 我尝试了以下方法: 然而,上面的代码不起作用,它表明为。如何更正测试以正确模拟restTemplate。交换?
在客户机-服务器体系结构中,当模拟客户机和模拟服务器时,最好的方法是什么。我理解单元测试应该只测试给定的类,每个依赖对象都被模拟,而集成测试应该测试整个特性。当谈到API调用时,我感到困惑的是,我应该模拟用于API调用的客户机,还是应该使用一些服务器模拟框架,让真正的客户机调用模拟服务器。 在这种情况下,我应该(不是强制性的)测试我是否使用了正确的API url、正确的方法以及在查询参数或请求正文
在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢? 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error)。通俗来讲,