【工作日志】靠别人?那你就等着背黑锅吧!

一次功能上线引发的客户投诉,揭示了软件开发中过度依赖他人测试和紧急修复bug的风险。本文通过一个真实案例,强调了软件测试的重要性,以及个人在工作中保持独立思考和全面测试的责任。

当想着靠别人的时候,你已经离背黑锅不远了。

事情是这样的:

今天上线了一个新的功能,开发时候,没有自测完全;测试部门经过几天的“严密”测试,ok,上线;然后问题立马来了,硬币转经验的关键点上出乱子,客户一个劲的投诉上来。

领导帮忙紧急修复了bug。其实我是半夜,也就是刚刚才知道还有这回事!中国好领导。

但以后,再也不敢依赖别人帮忙测试,依赖别人帮忙紧急修复bug,依赖别人提醒哪些需求点还没做好做细致。

这是份工作跟这是分内工作,差别很大,马虎不得。

转载于:https://www.cnblogs.com/JohnnyNiu/p/5107977.html

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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