15、外驱开发与行为驱动开发全解析

外驱开发与行为驱动开发全解析

外驱测试驱动开发(Outside-In TDD)

在软件开发过程中,当面临特定阶段时,通常有两种选择。可以采用广度优先策略,继续实现 Cook 方法,确保当前抽象层次的工作完成;或者实现 MicrowavesGenerator 类中的 SwitchOnFor 方法。其流程都是先编写公共接口,再延迟实现,不断重复这个过程。

如果不从 Main 方法开始,而是使用测试驱动代码,并通过模拟对象(mocks)或桩(stubs)注入协作者的依赖,这种方法会更强大,这就是伦敦学派测试驱动开发(TDD)的核心思想。

外驱TDD也被称为伦敦学派TDD、验收测试驱动开发(ATDD)或模拟主义TDD。在这种方法中,我们使用模拟对象来勾勒对系统中尚不了解部分的设计。与经典TDD不同,我们不会等到代码混乱后再提取子组件,而是在编写测试时就用模拟对象来勾勒它们。在经典TDD中,大多数设计决策在重构阶段做出;而在外驱TDD中,关于公共接口的设计决策在测试失败阶段(红阶段)就已确定。

这里,责任的概念至关重要。识别不同的责任能让我们了解可能需要的协作类型。在这个阶段,无需实现子模块,因为可以为其创建桩并模拟其行为以进行测试。这一操作本身就是一个关键的设计决策,因为我们实际上是在设计协作者的公共接口,将实现的上下文切换推迟。这本质上是一种将问题分解为子任务的方法,一次解决一个抽象层的问题,而不是立即深入细节。这种方法的优势在于能让思维一次专注于一个子问题、一个责任和一个抽象层次。

外驱TDD和经典TDD的另一个重大区别在于断

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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