害怕自动化(1)

害怕自动化(1)

陈能技

2007-12-6

原文:Fear of Automation - Linda Hayes

由于技术的复杂性,测试自动化非常难成功,但是如果项目组成员缺乏积极性的话则完全不可能成功。不幸的是,有些人仍然害怕自动化,因为他们担心自动化会把他们替换掉。这明显是错误的,但是它的反面则是正确的:自动化测试提供了一个黄金的机会,让我们不可或缺。

更高的效率 = 更高的价值

当我听到一位手工测试人员说测试自动化会替代他们时,我的本能反映是:斯蒂芬·金(Stephen King)是否会害怕Word会替代他。毕竟Word也是工具,Word把你的知识(或想象)捕获并复制它。测试自动化和文学都一样只能与作者一样好,不可能超越作者,因此你的专业技术才是最有价值的 不是工具。

从这方面来看:每卖一本书,斯蒂芬·金的价值都在增加;不会减少。每执行一次你的自动化测试,你的效率都在增加;随着你的效率在增加,你的价值也在随着增加。

我最喜欢举的一个例子是:一个为几个应用程序独立开发了几千小时的自动化执行的自动化顾问,在5年的时间里,免遭于5次的解雇行动,而最初的解雇是针对非雇员进行的。每次的待解雇名单中都有他的名字,但是每次都有几个经理为他辩护,要留下他,因为他太有效率了。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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