实现测试框架与TFS权限配置指南

1、练习13 - 1:实现一个简单的测试框架:1. 以Luke身份登录并启动Visual Studio。出于本练习的目的,无需连接到团队基础服务器(TFS)。2. 创建一个名为TestHarness的控制台应用程序的新Visual Studio项目。为解决方案创建一个目录,但将其文件定位在本地硬盘上工作区之外的位置(通过文件|新建|项目,选择Visual C#,Windows控制台应用程序)。3. 在Program.cs文件的底部创建新的命名空间TestDrivers。在这个命名空间中添加测试适配器类ImageTest以及一个名为Run的方法。4. 添加相应语句,在Program类中创建一个Main静态方法,以便在程序执行时调用测试适配器。5. 最后,选择“调试|开始调试”来构建并运行应用程序,以确认一切正常。

该练习指导了实现简单测试框架的步骤,包括:

  • 登录
  • 创建项目
  • 添加命名空间和类
  • 添加静态方法
  • 构建运行程序来确认正常

2、练习13 - 2:编写一个失败的测试:1. 将断言语句添加到测试适配器类ImageTest的Run()方法中:public void Run() { System.Diagnostics.Debug.Assert(pic.Area(3,2) == 6); } 2. 为了能构建程序,将Image类添加到Program.cs底部的一个命名空间中,并实现Area方法使其返回0。你还需要在ImageTest中添加一个Image实例变量,并在构造函数中对其进行初始化。3. 构建并运行应用程序,确认程序会触发断言,因为在执行测试时,Image.Area()方法不会返回值6。

此练习的步骤为:

  1. 在测试适配器类 ImageTest Run() 方法里添加断言语句,用于验证 pic.Area(3, 2) 是否等于 6。
  2. Program.cs 文件底部的一个命名
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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