DDT origin(转)

测试驱动开发(TDD)是一种软件开发过程,旨在通过编写测试来清晰、无歧义地描述设计需求并确保其实现的一致性。它解决了传统文档驱动开发中描述模糊、无法自动化验证及文档与程序不同步的问题。
看“测试驱动开发”这个名字,首先应该明确:与它对应的是“文档驱动开发”。它是一种开发过程,这里的测试是一个设计问题,而不是QA问题。在没有TDD之前,“正统的”开发过程要求有设计文档:高层设计描述一个模块“做什么事”,详细设计描述一个模块“如何做这些事”。软件工程课讲得清楚,只有源代码的软件不能算软件,因为它不可理解、不可维护;源代码加上文档,才算是程序员完整地交付了自己的工作。要做任何一件事之前,你必须首先清楚地知道自己要做什么(以及不要做什么),否则那就是crack,不是在从事职业的软件开发。

但这种文档有几个致命的缺陷。第一,自然语言的描述容易产生歧义;第二,不能自动化地验证;第三,不能保证文档与程序同步。测试驱动开发正是为了解决这些问题而产生的。在编写一段代码之前你所写的测试,不是为了确保这段代码不出错,而是为了描述你想要做的事情。当你拥有这个测试之后,持续集成会始终确保你的代码恰好是做了你想要做的事情。测试驱动开发是一种设计方法,它清晰无二义地描述你的设计,并保证设计与实现一致。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值