本周二晚19:00战码先锋第6期直播丨共建测试子系统,赋能开发者提高代码质量

华为OpenHarmony高级测试工程师Andy将在6月21日的直播中分享测试子系统、基础框架、稳定性测试工具及兼容性测试套案例,帮助开发者了解如何参与OpenHarmony开源共建,提高代码质量。

OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)工作委员会首度发起「OpenHarmony开源贡献者计划」,旨在鼓励开发者参与OpenHarmony开源建设、贡献代码或者帮助社区提交和修复Bug,与OpenHarmony社区共同成长。

本期「OpenHarmony开源贡献者计划」以“战码先锋,PR 征集令”为主题,联合6大OpenHarmony开源大咖,精选5大简单上手的开源代码仓(Docs、ArkUI、媒体子系统、测试子系统、启动恢复),在【战“码”先锋直播间】,在线讲解贡献指南,帮助热爱开源的你更好地参与开源共建。

第6期直播我们邀请到了华为OpenHarmony 高级测试工程师Andy老师,给大家分享《共建测试子系统,赋能开发者提高代码质量》。

简介

本次直播将分享UI和单元测试框架的架构,以及稳定性测试工具的设计。兼容性测试套的测试用例示例说明。内容包括:

  • 测试子系统简介

  • 测试基础框架介绍

  • 稳定性测试工具设计

  • 兼容性测试套示例

时间

2022年6月21日(周二)19:00

讲师

Andy,华为OpenHarmony 高级测试工程师;

2009年毕业于吉林大学软件工程学院,加入华为后长期从事终端产品软件和系统框架的测试工作。当前为OpenHarmony 系统版本测试TSE,负责各个子系统整体测试设计工作。

参与方式

点击下方链接,预约直播!观看直播赢得周边好礼!

共建测试子系统,赋能开发者提高代码质量-优快云直播

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值