得瑟一下测试上的事。

测试实践与技术优化
1)数据自包容。
每个test case负责自己的测试数据。

2)Test environment/target product独立。
应当先假设所需的测试环境是独立的。测试前你可以手动、自动创建测试环境。
运行测试代码时,把这些相关环境数据配置进去。
被测试的对象,也应该是独立的。如果需要把测试数据部署到测试对象上,也应该是建立好对象之后注入的,而不是在构建测试对象时同时在测试对象里构建测试数据。这会产生较大的耦合。

3)自解释。
测试代码里应该把测试目的写清,简要的tese case描述。这样利用程序(比如javadoc),就能生成对应test requirment的简要case doc.
测试代码写入tag(有层次的tag),表示此用例的分类。

4)TestResult可回溯。
测试框架应该能够方便的从exception,failed的标记处获test case的描述(自解释部分生成)。

5)Good format report.
不仅是美学上的漂亮,也需要逻辑上的漂亮--容易定位问题。

6) 为提高测试效率。考虑并行执行不相干case。这个是高级闲人话题了...,一般小项目用不着。

如果不怕苦,以上可忽略...
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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