16、软件测试与开发:技术与业务双视角的实践指南

软件测试与开发:技术与业务双视角的实践指南

在软件开发的过程中,测试是确保软件质量的关键环节。技术层面的测试为开发提供了坚实的基础,而业务层面的测试则引导开发朝着正确的方向前进。然而,当团队未能有效执行这些测试时,会面临诸多挑战。下面将探讨团队在不同测试环节可能遇到的问题及相应的解决办法,同时介绍所需的工具和基础设施。

团队不执行测试的应对策略

许多组织虽有意尝试敏捷开发,但在转型过程中往往缺乏正确的方法。当团队未进行象限 1 的测试时,测试人员和管理者可以采取以下措施:

测试人员的应对方法
  • 避免放弃并积极思考 :如果所在的“敏捷”团队未进行单元测试自动化或持续构建,测试人员不应轻易放弃,要持续集思广益,寻找推动积极转变的方法。可以利用社交时间或轻松的活动,共同探讨新的思路,让团队成员达成共识。
  • 避免编写单元测试 :测试人员应避免编写单元测试,因为测试驱动开发(TDD)本质上是一种设计活动,应由编写代码的程序员在编写代码之前编写测试,以获得即时反馈。他人在代码编写后编写的单元测试虽能防止回归缺陷,但无法发挥程序员编写测试的最大价值。
  • 借鉴变革模式 :可以参考《无畏变革》中的模式来推动团队变革。例如,“寻求帮助”模式,即引入新想法时,寻找支持的人员和资源。曾有人想让团队使用 FitNesse,便与支持该想法的程序员合作编写测试,该程序员向其他成员分享了好处,促使大家尝试。“棕色袋会议”也是有效的模式,团队可以共同编写单元测试。“身边的专家”模式则是借助团队中受尊重且理解目标的成员的帮助
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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