5、敏捷测试:原理、思维与实践

敏捷测试:原理、思维与实践

1. 敏捷测试概述

理解测试人员在敏捷团队中所执行的活动,有助于向团队展示测试人员能带来的价值。学习敏捷测试的核心实践,能助力团队交付令客户满意的软件。

敏捷测试强调个体与交互、可工作的软件、客户协作以及响应变化,与《敏捷宣言》紧密相关。它与传统测试不同,更聚焦于业务价值和满足客户所需的质量,而非仅仅遵循需求规范。同时,敏捷测试采用“全团队”方法,即参与软件交付的每个人都对交付高质量软件负责。在实际操作中,应运用敏捷价值观和原则来克服独特情境下出现的敏捷测试障碍。

2. 什么是敏捷测试人员

敏捷测试人员是指那些拥抱变化、能与技术和业务人员良好协作,并理解用测试来记录需求和推动开发的专业测试人员。他们通常具备良好的技术技能,懂得与他人协作进行测试自动化,也是经验丰富的探索性测试人员。他们愿意了解客户的业务,以便更好地理解客户的软件需求。

很多敏捷测试人员最初可能来自其他专业领域。例如,开发者可能会对测试产生兴趣,从而拓展到单元测试之外的领域;探索性测试人员习惯以敏捷方式工作,会被敏捷团队的理念所吸引;业务或功能分析师等其他角色的专业人员也可能具备相同特质并承担类似工作。

技能固然重要,但态度更为关键。测试人员往往能从用户或客户的角度看待应用程序,具有大局观,以客户为中心。

3. 敏捷测试思维

一个敏捷团队的标志是持续专注于做好工作并交付尽可能优质的产品。这需要大量的纪律、学习、时间、实验和团队协作。

敏捷测试人员不会将自己视为质量警察,而是积极收集和分享信息,与客户或产品所有者合作,帮助他们明确表达需求,并向所有人提供项目进度反

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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