1、测试驱动开发实用指南

测试驱动开发实用指南

1. 测试驱动开发简介

测试驱动开发(TDD)是一种编程方式,先编写测试,再编写使测试通过的代码。它能让程序更清晰、易设计、易维护,还能减少缺陷。TDD并非魔法,而是程序员自己的实践,通过先关注测试,能从用户角度设计程序,逐个编写测试可创建专注于问题的简单设计,积累小测试能排除代码中的大部分缺陷,保存测试则便于程序后续的维护和改进。

2. 适用人群
  • 想要采用极限编程(XP)的人:TDD 是 XP 的核心,掌握 TDD 能让 XP 过程更有效。
  • 想编写更清晰、健壮、易扩展且简洁代码的人。
  • 认为在编写代码前花费数周或数月画图不是最佳方式的人。
  • 想让编程再次变得有趣的人。

阅读前,读者最好有至少中级的 Java 理解能力,有其他一两种面向对象语言(如 Smalltalk、C++、Python 或 Ruby)的良好背景能收获更多。

3. 相关概念和技术
  • 极限编程(XP) :TDD 是 XP 的核心部分,XP 是一种敏捷过程,低开销、低仪式,但高纪律、有效且适应变化能力强。不过,不采用 XP 也能实践 TDD 并受益。TDD 是 XP 中的主要设计工具之一,测试是其副产品。有了测试,就能安全地使用 XP 中的重构实践,重构能在不改变代码外部行为的情况下改进代码结构,测试可确认行为未改变,让开发者有勇气对现有代码进行修改,使代码更清晰、易扩展和维护。
  • 重构 :重构是在不改变代码外部行为的情况下
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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