30、测试自动化的障碍与敏捷策略

测试自动化的障碍与敏捷策略

测试自动化的障碍

在测试自动化的道路上,存在着诸多阻碍因素,这些因素可能会让团队在实现自动化测试的过程中困难重重。

  1. 学习障碍与遗留代码

    • 当团队成员需要处理设计糟糕的遗留代码时,学习测试自动化会变得异常困难。例如,ePlan Services团队最初尝试为一个未考虑测试性而编写的遗留系统编写单元测试,发现这几乎是一项不可能完成的任务。于是他们决定在新的、可测试的架构中编写新代码。有趣的是,大约一年后,他们发现为旧代码编写单元测试并非那么难,问题在于他们一开始根本不知道如何编写单元测试,而在设计良好的架构上学习会更容易。
    • 这表明,对于新接触敏捷和测试自动化的团队来说,遗留代码是一个巨大的挑战。如果团队没有预留足够的时间来思考如何处理遗留代码,就很难有效地开展测试自动化工作。
  2. 初始投资与工具选择

    • 自动化测试需要大量的初始投资,包括时间和资源。团队需要花费时间研究选择合适的测试框架,考虑是自行构建还是使用外部工具。此外,还可能需要购买新的硬件和软件,团队成员也需要时间来学习如何使用自动化测试工具。
    • 很多组织曾购买过供应商的捕获 - 回放工具,但期望这些工具能解决所有自动化问题往往是不现实的。例如,有些工具可能会被闲置在一旁,生成的大量GUI测试脚本无人能懂,或者难以维护而失去作用。
    • 测试设计技能对自动化投资是否能立即获得回报有着巨大影响。糟糕的测试设计会导致测
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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