[翻译]如何坚持TDD──使用者出现的问题以及解决方案

本文探讨了TDD(测试驱动开发)初学者常遇的问题及放弃原因,并提供了包括培训、实践和社区支持等在内的策略,帮助开发者养成TDD习惯。
刚在InfoQ上翻译了一篇文章,作者是Mark Levison,介绍了TDD初学者容易遇到哪些困难,为什么许多人浅尝之后就放弃了,最后他还介绍了一些方法,能够帮助开发者形成TDD的习惯。
通过对采用TDD的开发人员调查,Mark发现主要有以下问题:
* 由于经验不足,大家发现自己直接TDD比较困难。
* TDD培训的例子比实际应用简单得多。
* 需要更多的时间来实验和尝试,不要有赶紧发布软件的压力。
* 实际中应用的语言,比如Visual Basic和JavaScript,在单元测试文档或者课堂练习中从来不会用到。
* 通常的代码都有很多遗留代码,而培训时不会介绍如何改进这些代码。
* 永远没有足够的时间用来学习──随时都有尽早交付产品的(人为的)压力,于是没有时间学习提高自己。

根据Mark,他建议综合采用以下多种方法:
* 课堂培训
* 在线培训
* 耐心
* 衡量测试覆盖率
* 内心感到自豪
* 管理层的支持
* 结对编程
* 社区
* 编程道场
* 阅读工坊
* 教练定期走访

详细内容,您可以参看InfoQ全文:[url]http://www.infoq.com/cn/news/2009/02/levison-TDD-adoption-strategy[/url]。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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