22、单元测试全面指南

单元测试全面指南及应用

单元测试全面指南

1. 测试心态

在代码构建过程中,开发者和测试者扮演着不同的角色,甚至可以说是对立的角色。开发者的职责是根据需求进行设计,并编写实现该设计的代码,目标是让代码正常运行。而测试者则要依据相同的需求和代码,设法让代码出错,他们会对代码进行各种极端操作,以暴露其中的错误,其工作就是找出问题,然后由开发者来修复。

由于开发者的主要任务是让代码正常工作,所以他们往往难以成为优秀的测试者。开发者编写测试用例时,通常使用典型、干净的数据,并且对测试能覆盖的代码量过于乐观,他们默认自己的代码会正常运行。因此,大多数软件开发组织会设立独立的测试团队,尤其是进行集成测试和系统测试时。不过,单元测试是开发者的责任,开发者需要学会思考测试、编写测试用例、运行测试并分析结果,要对自己的代码“狠”一点,同时还要修复发现的错误。

2. 测试时机

目前关于单元测试的时机有两种主流观点:
- 传统方法 :先编写代码,使其能够编译通过,消除语法错误,在认为某个函数或模块的代码完成后,再编写测试用例并进行单元测试。这种方法的优点是开发者在编写代码的过程中已经理解了需求,并且有机会思考测试用例,从而可以编写清晰的测试用例。在这种策略下,测试和调试紧密结合,几乎同时进行,能够及时发现错误、修复错误并重新运行失败的测试。
- 测试驱动开发(TDD) :这是一种源于敏捷方法,特别是极限编程的新方法。采用TDD时,在编写任何代码之前先编写单元测试。显然,一开始所有测试都会失败,因为最多只有一个方法的存根可供调用。但这是好事,因为在TDD中,编写代码的目标就是让所有测试通过。编写了一系列测试后

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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