9、软件开发:从传统困境到敏捷破局

软件开发:从传统困境到敏捷破局

1. 随机代码破解体验

为了增添乐趣,我们可以下载 cb/47/bin/codebreaker 文件,其代码如下:

#!/usr/bin/env ruby
$LOAD_PATH.unshift File.expand_path('../../lib', __FILE__)
require 'codebreaker'

def generate_secret_code
  options = %w[1 2 3 4 5 6]
  (1..4).map { options.delete_at(rand(options.length))}.join
end

game = Codebreaker::Game.new(STDOUT)
secret_code = generate_secret_code
at_exit { puts "\n***\nThe secret code was: #{secret_code}\n***" }
game.start(secret_code)

while guess = gets.chomp
  game.guess(guess)
end

这段代码添加了一个生成随机密码的方法,让你可以尝试破解密码。同时,还添加了一个 at_exit 钩子,在程序结束时会输出正确的密码,这样当你无法破解时,就能知道自己面对的是什么密码了。需要注意的是,这不是生产代码,只是一个原型开发辅助工具,用于进行探索性测试。

2. 探索性测试与持续开发

在软件开发过程中,

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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