23、测试驱动开发中的各类测试实践与模式

测试驱动开发中的各类测试实践与模式

1. 第三方代码的学习测试

在使用第三方代码时,测试驱动开发的开发者通常不需要为其编写测试,因为我们期望第三方代码已经经过了测试。然而,编写一些学习测试对我们是有帮助的。

不建议直接将第三方代码集成到应用中,因为这会将学习代码和应用学习混为一谈。更好的方法是通过编写测试来学习代码,以我们计划使用的方式来测试它。测试就像是可控实验,能让我们确切了解代码的行为。学会代码后,再将所学应用到产品中。

这种方法还有一个好处,即这些测试在接受供应商代码的新版本时能发挥重要作用。如果测试覆盖了我们使用该包的方式,那么接口或行为的变化就会显现出来,从而聚焦于不兼容性问题。

下面是一个学习 strtok 函数的例子:

// 测试解析单个元素
TEST(Parser, ParseOneElement)
{
    char * input = "abc";
    char * token = strtok(input, "., ");
    STRCMP_EQUAL(input, token);
}

// 最初测试解析两个元素,会崩溃
TEST(Parser, ParseTwoElement)
{
    char * input = "abc,def";
    char * token1 = strtok(input, "., ");
    char * token2 = strtok(0, "., ");
    STRCMP_EQUAL("abc", token1);
    STRCMP_EQUAL("def", token2
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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