21、软件测试与开发的美学之道

软件测试与开发的美学之道

1. 软件开发的现状与问题

在软件开发领域,长期以来大量精力都投入到强调工作的负面方面。例如,在缺陷跟踪上花费了大量的时间、精力和金钱。然而,实际中通过跟踪缺陷来分析其报告和修复趋势,却鲜有人取得显著成功。如果把这些资源用于预防或修复缺陷,软件开发将会变得更加令人愉悦。

如今,有些团队在发现缺陷时会立即修复,无需进行缺陷跟踪,这些团队中存在的少量缺陷生命周期也很短。与不太敏捷的团队成员相比,这些团队的成员看起来更加快乐,但目前还缺乏对这类团队的心理分析。

2. 软件测试的发展与变革

软件测试领域正经历着有趣的变革。当我们认识到软件开发本质上是一个创造性过程,而非与制造或工程相关时,就能自由地质疑和改变现有的实践状态。

优秀的软件测试人员并非单纯验证功能,而是像书籍编辑、乐队指挥或戏剧导演一样,对软件的适用性做出美学判断,并为关注软件价值的人提供关键信息。伟大的软件测试人员则会对整个软件开发方法的适用性做出美学判断。

例如,Watir和Selenium等测试工具的诞生,就是对当时软件测试实践不佳状态的回应,它们正越来越多地定义着当今和未来的软件测试实践。20世纪90年代末,免费的软件测试工具几乎不存在,尤其是用于用户界面和基于浏览器测试的工具。当时可用的专有工具在面对真实用户界面时经常出现故障。

  • Watir的诞生 :最初的IEC工具问题较多,Paul Rogers花了几周时间从头重写框架并将其重命名为Watir(Web Application Testing In Ruby)后,它成为了一个可靠的工具。有人曾多次使用Wat
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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