我在以下JUnit任务中有许多测试失败。我如何告诉Junit输出每个测试的错误，以便我可以查看堆栈跟踪并调试问题。 最佳答案 您需要将格式化程序任务添加为batchtest任务的子任务(而不是junit任务的直接子任务)格式化程序的语法是:type可以是plain、brief、xml或failure之一.usefile="false"要求Ant将输出发送到控制台。向下滚动到http://ant.apache.org/manual/Tasks/junit.html的“格式化程序”上的h4了解更多详情。

我有一个允许我运行junit测试的build.xml。这是相关部分:如果我替换行:与更改会破坏类路径。我收到以下错误:Theformustincludejunit.jarifnotinAnt'sownclasspath据我所知，location属性在这两种情况下应该保持相同的值。那么可能是什么原因呢？作为附带问题，此构建文件将无法在具有不同junit版本的环境中运行(路径会中断)。是否可以向junit.jar添加“通用”路径？ 最佳答案 JUnit库位于您指定的位置。就个人而言，我会完全忘记链接Eclipse附带的jar文件，而是d

当我运行我的Ant构建时，它失败并出现以下异常:Unexpectedelement"{}target"{antlib:org.apache.tools.ant}target我正在使用Eclipse3.4.2。请让我知道我在这里遗漏了什么。 最佳答案 我可以通过在ant构建文件所需的project元素之外放置一个target来重现此问题。该错误表明您的构建文件中存在错误-有些东西(target元素)位于错误的位置。此构建抛出该错误:而这不是:在完整的错误消息中，您应该得到一个行号来引导您找到文件中需要注意的地方:#linenumber

如何用ANT重命名1..n文件？我想将任何带有xxxx.default.properties的文件重命名为xxxx.local.properties。谢谢。 最佳答案 使用move任务你可以做这样的事情:试一试并告诉我们。 关于java-如何用ANT重命名n个文件？(批处理作业)，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4224995/

我正在使用javadocAnt任务生成的javadoc来记录Web服务，我想从输出中排除一些构造函数。我该怎么做？ 最佳答案 公共(public)方法无法做到这一点。标准做法(甚至在相当多的JDK类中)是指示该方法或构造函数不供公共(public)使用。有一个plantoaddan@excludetaginthefuture:@exclude-forAPItobeexcludedfromgenerationbyJavadoc.Programmerwouldmarkaclass,interface,constructor,method

我目前有ANT_HOME位于/home//ant/1.8.4/ant-1.8.4.我刚下载theApacheIvytarballthatincludesitsdependencies.我解压到/home//ivy/2.3.0-rc1/ivy-2.3.0-rc1.然后我复制了/home//ivy/2.3.0-rc1/ivy-2.3.0-rc1/lib/*.jar至ANT_HOME/lib.如果我对Ant如何与插件/扩展一起工作的理解是正确的，那么Ant现在应该能够在运行时访问Ivy的所有任务。我的下一个问题是，如何在我的Ant构建文件中定义Ivy任务？假设我想使用ivy-retrieve

当我使用JavaIDE构建具有JUnit测试的项目(例如NetBeans)时，它们编译正常，但是当我尝试在IDE之外使用ant运行构建脚本时，我收到错误“packageorg.junit不存在”。 最佳答案 您应该将junit.jar添加到ant文件的类路径定义中。有很多方法可以做到这一点，一个例子是:...参见AntManual有关设置类路径的详细信息。 关于java-运行antbuild得到"packageorg.junitdoesnotexist"，我们在StackOverflow

我有一个包含8670个试验的训练数据集，每个试验的长度为125个样本，而我的测试集包含578个试验。当我从scikit-learn应用SVM算法时，我得到了很好的结果。但是，当我应用逻辑回归时，出现了这个错误:"ValueError:Thissolverneedssamplesofatleast2classesinthedata,butthedatacontainsonlyoneclass:1.0".我的问题是为什么SVM能够给出预测但逻辑回归给出这个错误？有没有可能是数据集中有问题，或者只是逻辑回归无法分类，因为训练样本看起来与它相似？ 最佳答案

假设我有一个这样的数据框category1category2other_colanother_col....a1a2a2a3a3a1b10b10b10b11b11b11我想从我的数据框中获取一个样本，以便category1的次数统一。我假设category1中每种类型的数量相同。我知道这可以通过使用pandas.sample()的pandas来完成。但是，我还想确保我选择的示例也具有同样的category2代表。因此，例如，如果我的样本量为5，我会想要这样的东西:a1a2b10b11b10我不想要这样的东西:a1a1b10b10b10虽然这是n=4的有效随机样本，但它不符合我的要求，因

我一直在尝试弄清楚scikit的随机森林sample_weight的用途，但我无法解释我看到的一些结果。从根本上说，我需要它来平衡分类问题与不平衡类。特别是，如果我使用全1的sample_weights数组，我会得到与wsample_weights=None相同的结果。此外，我正在考虑任何权重相等的数组(即全1、全10或全0.8……)都会提供相同的结果。在这种情况下，也许我对权重的直觉是错误的。代码如下:importnumpyasnpfromsklearnimportensemble,metrics,cross_validation,datasets#createasyntheticd