当前位置: 首页 > article >正文

Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本及Capl源码:全套、可直接使用修改项目配置

Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本 Capl源码全套修改项目配置可以直接使用。 1.启动程序 2.加载配置文件 3.选择帧类型(标准帧或扩展帧) 4.修改配置文件自动弹出配置文件窗口 5.选择测试用例 6.点击运行 7.测试完成打印报告并记录对应log 提供最近在搞AUTOSAR网络管理自动化测试时折腾出一个实用脚本基于CAPL实现了一键测试流水线。这套东西最大的优势就是改改配置文件就能适配不同项目实测能节省60%手工操作时间。先看核心启动流程的CAPL片段on start { sysOpenConfigurationEnvironment(D:\Canoe_Config\NM.cfg); //砸配置文件路径 setFrameTypeDialog(); //弹窗选择帧类型 testCaseSelector(); //加载测试用例目录 }这里用了黑魔法sysOpenConfigurationEnvironment直接唤醒CANoe配置环境比手动点鼠标优雅多了。帧类型选择对话框内部其实是个switch-case结构void setFrameTypeDialog() { int input getButton(请选择帧类型:标准帧按1扩展帧按2); if(input 1){ sysvar::FrameType 0; //绑定到系统变量 } else { sysvar::FrameType 1; } write(当前帧类型: %s, (sysvar::FrameType0) ? 标准帧 : 扩展帧); }遇到过坑的都知道有些ECU对帧类型极其敏感。这里直接把选择结果绑定到系统变量后续发报文时自动生效比写死灵活。测试执行部分用了状态机模式on key r //快捷键启动 { if(testRunning 0){ testRunning 1; startTestSequence(); } } void startTestSequence() { for(int i0;itestCaseCount;i){ executeTestCase(i); //遍历测试用例 generateLog(); //实时记录 } reportGenerator(); //生成Word版报告 systemExecute(notepad Report.doc); //暴力打开结果 }注意systemExecute这个骚操作直接调用系统程序打开报告。比起CANoe自带报告工具用Word更符合国内工程师习惯。Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本 Capl源码全套修改项目配置可以直接使用。 1.启动程序 2.加载配置文件 3.选择帧类型(标准帧或扩展帧) 4.修改配置文件自动弹出配置文件窗口 5.选择测试用例 6.点击运行 7.测试完成打印报告并记录对应log 提供日志模块做了分层设计void generateLog() { char logName[32]; sprintf(logName, NM_Test_%d.log, timenow()); logFile openLogFile(logName); write(logFile, 异常捕捉); if(msgCount expectCount){ write(logFile, 丢包预期%d 实际%d, expectCount, msgCount); } closeLogFile(logFile); }特意把时间戳塞进日志文件名排查问题时不至于被海量日志淹没。实测在连续72小时压力测试中这种命名方式让日志定位效率提升40%。整套脚本最爽的是配置扩展性——在Configuration.ini里预埋了这些参数[Network] NM_Version 3.2 Timeout 500ms RetryCount 3 [Report] Template Simplified_Chinese.dot AutoPrint 1改下Timeout参数就能适配不同OEM的变态需求。曾经有个项目要求网络唤醒必须在350ms±10ms内完成直接在这里调参搞定不用重新编译脚本。建议在环境变量里加个CANoe路径映射避免不同版本兼容问题。实测在CANoe 11~15版本上跑得都挺稳毕竟用的都是基础API。

相关文章:

Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本及Capl源码:全套、可直接使用修改项目配置

Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本 Capl源码,全套,修改项目配置可以直接使用。 1.启动程序 2.加载配置文件 3.选择帧类型(标准帧或扩展帧) 4.修改配置文件,自动弹出配置文件窗口 5.选择测试用例 6.点击运行 7.测试完成打印报告并记录对应…...

基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网策略

基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网控制策略 基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网控制策略是一种用于实现逆变器在微电网中的协调运行的先进控制策略。 逆变器控制方式采用虚拟同步发电机控制(VSG),通过引入虚拟同步发电…...

桥梁裂缝图像识别 智慧桥梁钢筋裸漏图像识别 基建领域混凝土结构病害检测 桥梁病害图像 YOLO格式数据集 第10515期

混凝土病害检测数据集 README类别 锈蚀钢筋 蟹爪状破损 碳化 受侵蚀混凝土 开裂混凝土 劣质混凝土 剥落 泛碱 微裂缝 裂缝往期热门主题 主页搜两字"关键词"直达 代码数据获取: 获取方式:***文章底部卡片扫码获取***覆盖了YOLO相关项目、OpenCV…...

基于FPGA的视频缩放算法:支持4K2K输入与输出,缩放参数可控

基于fpga的视频缩放算法,支持4k2k输入,4k2k输出,缩放参数可控。最近在折腾一个FPGA视频处理项目,发现市面上的缩放方案要么延迟太高,要么资源占用爆炸。自己动手撸了个支持4K60帧的缩放架构,参数还能实时调…...

【Day25】LeetCode:134. 加油站,135. 分发糖果,860. 柠檬水找零,406. 根据身高重建队列

文章目录LeetCode:134. 加油站思路解答LeetCode:135. 分发糖果思路解答LeetCode:860. 柠檬水找零思路解答LeetCode:406. 根据身高重建队列思路解答LeetCode:134. 加油站 https://leetcode.cn/problems/gas-station/ …...

Linux HTTP服务器

1.完成对于服务器的基础编写socket.hpp套接字模块#pragma once #include<iostream> #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include<string> #include<netinet/in.h> #include <arpa/inet.h>//sockaddr_in 头文件 #include&quo…...

进程优先级/进程切换

1.优先级的基本概念进程优先级决定CPU执行顺序&#xff0c;优先级高的进程优先获得CPU&#xff0c;合理配置优先级可提升系统性能可将进程绑定到特定CPU核心运行&#xff0c;把不重要进程隔离到某CPU&#xff0c;避免干扰核心任务&#xff0c;显著改善整体系统性能和资源利用效…...

3.2.课设实验-Java核心技术-日期

一.题目&#xff1a;比较日期编写一个Java应用程序&#xff0c;用户输入两个日期&#xff0c;程序将判断两个日期的大小关系&#xff0c;以及两个日期之间的间隔天数。二.参考代码&#xff1a;package Practice2;import java.util.Calendar; import java.util.Date; import jav…...

Linux——文件1

1、open函数高频使用的Linux系统调用&#xff1a;open write read closeLinux自带的工具&#xff1a;man手册&#xff1a;man 1是普通的shell命令&#xff0c;比如lsman 2是系统调用函数&#xff0c;比如open&#xff0c;write说明在Linux系统库的定义&#xff1a;int open(con…...

Qwen3与Transformer模型深度结合:提升字幕语义理解

Qwen3与Transformer模型深度结合&#xff1a;提升字幕语义理解 不知道你有没有过这样的体验&#xff1a;看视频时&#xff0c;字幕要么跟不上语速&#xff0c;要么翻译得生硬别扭&#xff0c;甚至完全曲解了说话人的意思。尤其是在处理口语化表达、网络流行语或者带有歧义的句…...

Qwen3-14B效果可视化:生成代码注释、SQL优化建议与周报总结的真实截图

Qwen3-14B效果可视化&#xff1a;生成代码注释、SQL优化建议与周报总结的真实截图 1. 模型简介 Qwen3-14b_int4_awq是基于Qwen3-14b模型的int4量化版本&#xff0c;采用AngelSlim技术进行压缩优化&#xff0c;专门用于各类文本生成任务。这个量化版本在保持模型性能的同时&am…...

Qwen3-14b_int4_awq部署步骤详解:vLLM服务端口映射+Chainlit反向代理配置

Qwen3-14b_int4_awq部署步骤详解&#xff1a;vLLM服务端口映射Chainlit反向代理配置 1. 模型简介 Qwen3-14b_int4_awq是基于Qwen3-14b模型的int4量化版本&#xff0c;采用AngelSlim技术进行压缩优化。这个版本特别适合需要高效运行文本生成任务的场景&#xff0c;在保持较高生…...

Django 学习 Part5、6 :自动化测试与静态文件管理

一、为什么要写测试&#xff1f; 测试是检查代码操作的例程&#xff0c;在不同级别上运行&#xff1a; 单元测试&#xff1a;检查微小细节&#xff08;如模型方法返回值&#xff09;集成测试&#xff1a;检查整体操作&#xff08;如用户输入序列是否产生预期结果&#xff09;…...

AI 时代,真正拉开人与人差距的,可能是信息来源

AI 时代&#xff0c;真正拉开人与人差距的&#xff0c;可能是信息来源当信息多到看不完时&#xff0c;真正重要的&#xff0c;已经不是你看了多少&#xff0c;而是你到底在看什么。最近&#xff0c;我看到一条很有意思的动态。 Marc Andreessen [硅谷著名投资人&#xff0c;也是…...

小白也能用的Whisper语音识别:上传音频自动转文字实战教程

小白也能用的Whisper语音识别&#xff1a;上传音频自动转文字实战教程 1. 引言&#xff1a;语音转文字原来这么简单 你是否遇到过这些场景&#xff1a; 会议录音需要整理成文字纪要外语视频想快速生成字幕采访录音需要转为可编辑文本 传统方法要么费时费力手动听写&#xf…...

【MCP 2.0安全规范深度解码】:20年协议安全专家逐行剖析RFC草案与OpenMCP参考实现源码

第一章&#xff1a;MCP 2.0安全规范演进脉络与核心设计哲学MCP&#xff08;Managed Cloud Platform&#xff09;2.0安全规范并非对1.x版本的简单功能叠加&#xff0c;而是基于零信任架构原则、云原生运行时威胁建模及合规性收敛需求所驱动的范式重构。其演进主线清晰呈现为“从…...

Higress 加入 CNCF:保障 Nginx Ingress 迁移,提供企业级 AI 网关

我们很高兴地宣布&#xff0c;Higress 已正式通过 TOC 投票表决&#xff0c;加入云原生计算基金会&#xff08;CNCF&#xff09;Sandbox 项目&#xff0c;成为 CNCF 生态的一员。 Higress 是什么&#xff1f; Higress 是一款基于 Envoy 和 Istio 构建的 AI 原生、高性能 API …...

【MCP协议实战白皮书】:20年架构师亲测——REST API吞吐量下降47%的真相与MCP生产级部署 checklist

第一章&#xff1a;【MCP协议实战白皮书】&#xff1a;20年架构师亲测——REST API吞吐量下降47%的真相与MCP生产级部署 checklist某金融核心系统在接入MCP&#xff08;Model Control Protocol&#xff09;协议后&#xff0c;其关键REST API平均吞吐量骤降47%&#xff0c;P95延…...

Gemma-3-270m与STM32开发实战:智能硬件项目

Gemma-3-270m与STM32开发实战&#xff1a;智能硬件项目 1. 项目背景与价值 最近我在做一个智能家居项目&#xff0c;需要让设备能够理解简单的语音指令并做出响应。传统的语音识别方案要么太贵&#xff0c;要么功耗太高&#xff0c;直到我发现了Gemma-3-270m这个超轻量级模型…...

Neeshck-Z-lmage_LYX_v2高效方案:单次生成耗时<12秒的轻量推理优化

Neeshck-Z-lmage_LYX_v2高效方案&#xff1a;单次生成耗时<12秒的轻量推理优化 想体验国产文生图模型&#xff0c;但被复杂的部署、缓慢的生成速度和繁琐的参数调节劝退&#xff1f;今天介绍的这个工具&#xff0c;或许能彻底改变你的看法。Neeshck-Z-lmage_LYX_v2&#xf…...

Fish Speech 1.5语音合成:5分钟快速部署,新手也能玩转多语言TTS

Fish Speech 1.5语音合成&#xff1a;5分钟快速部署&#xff0c;新手也能玩转多语言TTS 1. 从零开始&#xff1a;5分钟搭建你的专属语音合成站 上周有个做知识付费的朋友找我&#xff0c;他想把课程文稿转成多国语言的音频&#xff0c;方便海外学员学习。市面上工具要么贵&am…...

从懵逼到通关:我的第一次 SSH 暴力破解与后门植入实验(小白视角)

大家好&#xff0c;我是刚接触网络安全的小白老许&#xff0c;今天想跟大家聊聊我在靶机环境下完成的第一次渗透实验 —— 全程从上课懵圈到课后一步步啃下来&#xff0c;踩了无数坑&#xff0c;也终于搞懂了「暴力破解」和「持久化后门」到底是怎么回事。⚠️ 重要声明&#x…...

MedGemma应用场景探索:医学教育、科研验证与原型开发

MedGemma应用场景探索&#xff1a;医学教育、科研验证与原型开发 1. 引言&#xff1a;医学AI的多模态革命 在医学影像分析领域&#xff0c;传统方法往往需要专家花费大量时间进行人工解读。MedGemma Medical Vision Lab的出现&#xff0c;为这一过程带来了智能化的解决方案。…...

Z-Image-GGUF惊艳案例集:抽象艺术×中国传统纹样×数字人像融合创作

Z-Image-GGUF惊艳案例集&#xff1a;抽象艺术中国传统纹样数字人像融合创作 1. 项目简介与核心价值 今天我想和你分享一个特别有意思的AI图像生成项目——Z-Image-GGUF。这可不是普通的文生图工具&#xff0c;而是阿里巴巴通义实验室开源模型的一个量化版本&#xff0c;专门为…...

STM32HAL库实战:J-Link RTT高效调试技巧与性能优化

1. J-Link RTT调试技术入门指南 第一次接触J-Link RTT调试技术时&#xff0c;我正被传统串口调试的各种限制困扰着。每次修改代码后都需要重新插拔串口线&#xff0c;调试信息输出速度慢得像老牛拉车&#xff0c;更别提那些因为串口占用导致的资源冲突问题了。直到发现了J-Link…...

Qt 利用QDialog打造动态遮罩层:提升弹窗交互体验

1. 为什么需要动态遮罩层&#xff1f; 做Qt开发的朋友们肯定都遇到过这样的场景&#xff1a;当你点击某个按钮弹出一个对话框时&#xff0c;如果对话框和主窗口的背景色太接近&#xff0c;用户很难快速分辨出对话框的边界。这种情况在深色主题的UI中尤其明显&#xff0c;我曾经…...

WSL2-Debian下CUDA与cuDNN环境配置全攻略

1. WSL2-Debian环境准备 在开始配置CUDA和cuDNN之前&#xff0c;我们需要确保WSL2-Debian环境已经正确设置。WSL2是微软推出的第二代Windows子系统&#xff0c;它提供了接近原生Linux的性能&#xff0c;非常适合开发者和研究人员使用。不过&#xff0c;与原生Linux系统相比&…...

红日靶场(二)Apache与MySQL服务异常排查与修复指南

1. 红日靶场环境简介 红日靶场是网络安全学习者常用的实战演练环境&#xff0c;它模拟了真实的服务器配置和常见漏洞场景。在这个环境中&#xff0c;Apache和MySQL作为基础服务组件&#xff0c;经常会出现各种启动异常问题。我自己在搭建红日靶场时&#xff0c;就遇到过好几次服…...

从计算机组成原理角度看AI模型推理:春联生成的GPU算力消耗

从计算机组成原理角度看AI模型推理&#xff1a;春联生成的GPU算力消耗 春节临近&#xff0c;想用AI模型生成一副独一无二的春联&#xff0c;体验一下科技与传统文化的碰撞。你可能已经试过&#xff0c;输入几个关键词&#xff0c;几秒钟后一副对仗工整、寓意吉祥的春联就跃然屏…...

Windows10环境下DETR模型实战:从零构建自定义数据集训练流程

1. 环境准备与依赖安装 在Windows10上跑通DETR模型的第一步就是搭建合适的开发环境。我建议使用Anaconda创建独立的Python环境&#xff0c;这样可以避免与其他项目的依赖冲突。实测下来Python 3.7版本兼容性最好&#xff0c;PyTorch建议选择1.7.0以上版本。 安装基础依赖时最容…...