软件开发-思考(摘抄)

对于我们自己的程序,我想可以在以下两个主要的方面进行检查:

1、我们是否真正理解了用户的需求,是否从用户的角度为其设计并开发了程序。

如果当初在编写程序的时候没有了解相关的业务,也没有仔细听取客户所提出的需求,那么很可能我们做出的东西在我们自己测试的时候不会出错,一切都按照我们自己预想的情况运行。但是一旦到了客户那里,由于根本不符合客户的工作习惯,就会被他们认为是错误的。

2、我们是否在编写了程序之后完成了相关的测试。

这里的测试不仅仅包括正常数据的测试,而且还会包括非正常数据的测试,边缘情况的测试,也即是说,已经根据测试的原则选取了比较完备的测试用例。

另外,除了单元测试之后,如果出问题的程序是与其他模块相关的话,还需要做整合测试,否则很可能出现的情况是,自己测试的时候没有问题,而别人测试的时候就出现了问题。我就曾经遇到过这种情况,修改一本程序,在自己这里测试已经都没有问题了,结果交出去之后,在其他环节运行出了相关联的问题,后果很严重。

做了这些检查之后,多数时候我们会发现可能是因为忽略了某个环节,导致自己的程序出了问题,因为此时你还没有去指责别人,说那并非自己的错误,所以可以很简单地向他表示感谢,然后纠正自己的错误就可以了。

如果做了所有的检查之后,还是不能够发现他们所说的问题,那么接下来就需要与测试人员或者客户沟通了。

比方说,我们会问测试人员,你用什么样的数据进行的测试啊?能否帮忙给我演示一下,如果情况是可以重现的,那么我们就会很容易地针对具体的情况进行调试,从而找到错误了。

或者我们会问客户,你说我做的东西不符合你的要求,那么能否具体地说明是什么地方不符合呢?你的要求是什么样的呢?此时一定要抱着虚心学习的态度和客户交流,这样客户就会耐心地和你讲解、说明,可能你还会学习到很多重要的业务知识呢。

需要注意的是,此时我们向测试人员或者客户想要获取的信息必须是具体的,我们需要耐心地和他们说,请不要告诉我不对,也不要告诉我错误,我想知道的是你用的是什么样的数据,在什么样的情况下出的错,错误的表现是什么样的,你所想要的结果是什么样的等等,只有得到这些具体的信息之后,我们才能够做到有的放矢,有目的性地去解决问题。

一旦在所有的情况都检查过了之后,真的发现时测试人员或者客户出了问题,我们也不需要大惊小怪,小题大做,比方说,用很不屑的语气告诉他们:“以后测我的程序小心一点儿,你知不知道我浪费了多少时间。”或者说:“你如果不懂的话就不要乱说!”这样即便你在这个问题上表面上是胜利了,实际上却是一个失败者,因为你失去了和他们交流,从而成为朋友的机会,你会和测试人员或者客户成为冤家,以后不管什么事儿,都不会有任何的转圜余地,从而你以后的工作都会很难开展。

我们应该做的就是要宽容一些,人都是会犯错的,不要过分深究,可以说:“程序没事儿就好了,你测试的还是挺仔细的。”或者和客户说:“这个问题可能是当初咱们考虑得不够完备,系统暂时的实现就是这样的,如果你有好的建议还是可以告诉我的。”总之要表明自己的目的,就是要让自己的程序的质量更高,更能够为业务所服务。这样的话,我们对别人宽容,反过来别人也会对我们宽容,并且在测试和检查的时候也会更仔细,我们的程序的质量就会越来越高,一切都向着良性循环的方向发展。

最后说一句,这条原则其实不仅仅是做程序员所应该知道的,也应该是在生活中的各个方面所要做到的,让我们一起共勉。


需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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