2、探索C++中测试驱动开发的起点

探索C++中测试驱动开发的起点

在软件开发领域,测试驱动开发(TDD)是一种强大的开发方法,它能帮助开发者设计出更优质的代码,并且在对代码进行修改时,确保已验证的部分不会被破坏。本文将深入探讨如何使用C++进行测试驱动开发,从最基础的部分开始,逐步构建一个单元测试库。

技术要求

所有代码使用标准C++编写,可在任何支持C++ 17或更高版本的编译器和标准库上编译运行。后续可能会需要C++ 20的特性,但目前仅需C++ 17。

项目起点

我们从一个空的控制台项目开始,该项目包含一个名为 main.cpp 的源文件。如果开发环境在创建新的命令行或控制台项目时提供了“Hello, world!”项目,可以删除 main.cpp 文件的内容,因为我们将从一个空文件开始。

测试的目标

在开始学习测试驱动开发之前,我们不妨先思考一下测试的目标是什么。以解决实际问题的想法为例,我们通常无法一次性测试整个想法,而是应该关注其中的小部分。例如,想要设计一把更好的扫帚,我们可以先测试不同形状的扫帚柄、不同的握法或不同的清扫动作,将每个小部分转化为一系列步骤或操作进行测试。

在编程中,这些步骤可以用函数来表示。如果调用一个函数并得到预期的结果,就可以认为测试通过。

测试的形式

测试应该像声明和编写函数一样简单。为了简化,我们目前只关注测试函数的名称,返回类型使用 void ,并且不设置参数。

以下是一个简单的测试示例:


                
【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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