更好的测试准则

高质量测试实践指南

 1. “测试名称应该从使用者的角度来描述是什么以及为什么”;核心思想是一名开发者应该能够从测试名称理解测试行为是什么样的。

 2. “测试也是代码,爱他们吧”;仅在产品代码中做重构是不够的。易于理解的测试更易于维护,而且后来的人也更容易弄清楚。 “我憎恨、憎恨长而复杂的测试。如果一个测试的setup方法有30行,请将这些代码放在一个creation方法中。一个长测试会激怒开发者并让其头昏眼花。如果在产品代码中没有长方法,为什么会允许在我们的测试代码中有长方法?”

 3. “不要设定单一fixture的模式/组织风格”;通常情况下是一个类对应一个test fixture,但有时候这样的标准并不适用。

 4.“测试外部行为而不是内部结构。” 或者,测试一个类的期望行为而不是它的目前结构。

 5. 尽可能做到每个测试一个断言。

 6. 如果在一个测试中有任何“if else”语句,将语句分支移到单独的测试方法中。

 7. 如果被测试的方法有if else分支,该方法应该被重构。

 8. 测试方法名称应该表明是某种测试。例如,TestMakeReservation与TestMakeNoReservation()是不同的。

 9.每测试一断言的说法为一个“逻辑断言”,“有时,由于被测试的api缺乏表达能力,你需要写多个断言语句来获得期望的结果。很多工作就是试图让一个断言做更多的工作。”

   10. 实作:Fixture命名保持一致

 11. 实作:模拟目标代码的命名空间

 12. 实作:Setup/TearDown方法命名保持一致

 13. 考虑:分离测试与产品代码

 14. 实作:按功能给测试命名

 15. 考虑:在期望异常的命名中使用“Cannot”作为前缀

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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