1、C++ 测试驱动开发:从入门到实践

C++ 测试驱动开发:从入门到实践

一、TDD 与 C++ 开发简介

在软件开发领域,测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种强大的开发方法。它强调在编写实际代码之前先编写测试用例,通过测试来驱动代码的实现。C++ 作为一门广泛应用的编程语言,在使用 TDD 时需要额外的工具和库支持。

有一位开发者 Abdul Wahid Tanner,自 1992 年起就开始从事 C++ 编程,并有着多年的教学经验。他在 2005 年左右开始对 TDD 产生兴趣,最初使用 C# 和相关测试框架实现了一个喜欢的棋盘游戏。到 2014 年,他尝试将 C++ 与 TDD 结合使用。当时虽然有很多运行 C++ 测试的工具,但他觉得这些工具过于庞大复杂,于是自己编写了一个约 650 行代码的单元测试库,本书中的代码是对早期代码的完善重写。

本书的审稿人 Serban Stoenescu 是一位 C++ 软件开发专家,有着丰富的项目经验,涉及 OpenCV、机器学习、CAD、大数据等多个领域,还在 Udemy 上开设了多门热门课程。

二、TDD 开发的优势与适用人群

TDD 开发具有诸多优势,它能帮助开发者编写符合用户期望、易于维护且能清晰传达代码功能的软件。通过先编写测试用例,可以确保在添加新功能时不会破坏已有的代码,同时也能让代码的设计更加直观,便于用户理解和使用。

本书适合已经熟悉 C++ 日常开发的开发者,即使不是专家,但了解一些现代 C++ 知识和模板的使用,也能从本书中获得很大的收益。如果你在大型项目中添加新功能时担心破坏现有软件,或者在改进设计时因风险过高而犹豫不决,又或者有新团队成员需要快速

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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