17、集成测试与外部驱动测试实战

集成测试与外部驱动测试实战

1. 测试基础与测试金字塔

在进行测试时, capybara - screenshot 这个工具可以在测试失败时,自动在 /tmp 目录下生成 HTML 文件和截图,这有助于我们快速定位问题,比如发现卡在登录页面是因为忘记设置登录用户。

在 RSpec 系统测试中,有一个常用的测试隐喻——测试金字塔。测试金字塔中,单元测试数量相对较多,运行速度快,用于测试应用程序的小部分逻辑;集成测试数量较少,运行速度慢,用于测试整个应用程序。中间部分的测试既不完全是单元测试,也不是端到端的集成测试,例如 Rails 控制器测试,通常这类测试也不需要写太多。

测试类型 数量 速度 测试范围
单元测试 应用程序小部分逻辑
集成测试 整个应用程序

测试金字塔虽然能指导我们各类测试的相对数量,但容易让人觉得集成测试只是被动地建立在单元测试之上。实际上,把功能级测试看作房子的框架会更合适。没有完整的功能测试,就无法明确应用程序各部分如何协同工作;没有单元测试,就会存在各种潜

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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