ApprovalTests.Net 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
ApprovalTests.Net 是一个用于.NET应用程序的测试框架,它允许开发者通过简单的注解和配置来创建测试。该项目主要用于单元测试,旨在提高测试的可读性和可维护性。ApprovalTests.Net 使用了 Approval Testing 的概念,它是一种行为驱动开发(BDD)的实践,能够帮助开发者更快地识别和修复代码中的问题。项目的主要编程语言是 C#,它是.NET环境中的一种面向对象的编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
ApprovalTests.Net 使用了以下几个关键技术和框架:
- .NET Framework 或 .NET Core:项目支持这两个.NET开发平台,开发者可以根据自己的需求选择使用。
- NUnit 或 MSTest:这些是.NET环境中常用的测试框架, ApprovalTests.Net 可以与它们无缝集成。
- 文本比较工具: ApprovalTests.Net 通过比较测试输出与预先批准的文本文件来工作,因此它需要一个文本比较工具来显示差异。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装 ApprovalTests.Net 之前,请确保你的开发环境已经满足以下要求:
- 安装了.NET SDK,对于.NET Core,建议版本为 3.1 或更高;对于.NET Framework,建议版本为 4.6.1 或更高。
- 安装了 Visual Studio 或其他支持.NET开发的IDE。
- 安装了 NUnit 或 MSTest 测试框架。
安装步骤
以下是 ApprovalTests.Net 的详细安装步骤:
-
克隆或下载项目
使用Git工具,将 ApprovalTests.Net 的源代码克隆到本地计算机:
git clone https://github.com/approvals/ApprovalTests.Net.git或者,如果你更喜欢直接下载压缩包,可以从 GitHub 项目的 releases 页面下载。
-
安装依赖项
打开 Visual Studio 或其他IDE,并加载 ApprovalTests.Net 的解决方案文件(.sln),IDE将自动处理所有必要的依赖项安装。
-
配置项目
根据你的开发环境,可能需要配置项目的目标框架。在 Visual Studio 中,你可以通过项目的属性页面来设置。
-
添加测试框架
如果你还没有添加 NUnit 或 MSTest,你需要在项目中添加这些测试框架的NuGet包。
对于 NUnit,你可以使用以下命令:
Install-Package NUnit Install-Package NUnit3TestAdapter Install-Package Microsoft.NET.Test.Sdk对于 MSTest,可以使用以下命令:
Install-Package MSTest.TestFramework Install-Package MSTest.Analyzers Install-Package MSTest.Sdk -
编写测试
使用 ApprovalTests.Net 编写测试非常简单,你只需要添加对 ApprovalTests.Net 的引用,并使用它的特性来创建测试。
-
运行测试
在IDE中,你只需点击“测试”菜单并选择“测试资源管理器”,然后选择并运行你的 ApprovalTests.Net 测试。
按照这些步骤,你应该能够成功安装和配置 ApprovalTests.Net,并开始在你的.NET项目中使用它来创建测试。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00