34、敏捷原则在测试自动化中的应用

敏捷原则在测试自动化中的应用

在测试自动化领域,将敏捷原则融入其中能显著提升测试效率和质量。以下将从团队协作、时间投入、学习实践、测试编码以及测试数据供应等方面进行详细阐述。

1. 团队协作的力量

团队协作是测试自动化成功的关键。当团队中的 Ruby 专家离职后,团队成员共同承担起维护和编写测试脚本的任务。每个程序员都购买了 Ruby 相关书籍,在更新脚本遇到问题时互相帮助。甚至有程序员在测试人员没时间时编写新脚本来测试新功能。当新测试人员加入后,测试人员能够独立处理脚本维护,程序员则无需再承担这些任务。

对于一些专业的技术测试,如安全或负载测试,可能需要引入外部专家。有些公司设有专业团队作为共享资源供产品团队使用,但敏捷团队仍需确保各类测试都能完成。同时,团队成员可能具备所需技能,只需采用创新方法挖掘。

部分组织有独立的测试团队进行开发后测试,开发团队应与这些团队紧密合作,利用测试反馈改进代码设计和促进自动化。

2. 合理投入时间

解决问题和实施好的解决方案需要时间。我们要让管理层明白,如果没有足够时间正确做事,技术债务会增加,开发速度会减慢。虽然正确实施解决方案前期需要时间,但从长远来看能节省时间,比如头脑风暴、正式培训和在职学习等都需要时间。

如果管理层不愿给团队时间实施自动化,要清晰解释利弊。短期内交付功能而没有自动化回归测试,后期会付出巨大代价。团队应寻求妥协,例如削减功能范围但保留核心价值,利用自动化交付和维护更好的产品。

在规划会议中,要预留时间推进自动化工作。团队应注重良好设计、强大的自动化测试集和充足的探索性测试,以质量而非速度为目标。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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