Agile Java 一些感想

本文分享了作者学习AgileJava后的体会,强调了测试驱动开发(TDD)的重要性,并探讨了结对编程如何帮助提高代码质量及团队协作效率。
最近看了一些关于敏捷的东西,

很认真的学习了Agile Java这本书.

虽然一直都很认真的写测试,但是基本上都是开发驱动测试,为了完成覆盖率而写.

用了两天时间将这本书的例子都跑了一遍之后发现,其实TDD还是真得不错,先构建测试有助于理解我们需要实现什么功能,以及功能实现时可能存在的边界问题.

Agile Java中驱动我是这么看得
1.写一个测试,运行得到失败的报告,Case只需要覆盖一个功能点
2.编写代码,代码只需要保证Case能够正常的通过.
3.运行测试,保证测试通过.
4,重构代码,确保代码没有什么臭味道.
5.修改测试代码,确保测试代码易懂.

重此往复.

坚持TDD的关键,就在于坚持在没有无法通过的测试的时候,就不要增加新的代码.
凡是增加新功能,或者修改功能的时候都必须要有新的无法通过测试用例.

可是无休止的增加测试用例,对于程序员来说是一项灾难性的工作,我们大多时候都难以坚持,我们会认为,我们的代码足够强装,新的测试用例所测试的范围我们以后的代码已经照顾到了.不需要增加这样的测试用例.

至于测试用例有多么的重要和必要,就不多说了,但是经过几年来不断的版本升级,足够强壮的自动测试是软件持续演进必不可少的一环.不管你的代码写的如何臭不可闻,但是至少软件的已有功能不会受到影响.

为了让TDD能够贯彻始终,敏捷团队中特意提出的结对编程这种方式.以这种方式客服一个人的惰性.

我是没有什么真正的结对编程的经验,只是有一些两人一同开发,一人负责测试用例,一人负责代码的经验.即使如此,代码的质量也大大高于一个人开发.

我们团队是以FDD模式在运作,但是在程序员级别上,我们有意推行Strum团队编程,很不幸或者恨幸运被选作Strum master,来带动整个团队的运行.

结对编程,据说在其他项目组中运用重来没有取得过成功,但是我还是想一开始就运用他,而不是仅仅只是用Scrum来管理进度.

我所看到的结对编程的优点:
1.最大的优点就是所有敏捷团队中首要的第一点交流,与更快的反馈.
2.能够更好的贯彻TDD开发.
3.能够更好的避免一个人编程中出现的不仔细的失误.
4.更好的互相成长和学习.
5.更优质的代码.

但是也许结对编程的很多存在问题由于没有实践而无法获得,但是不管如何,总的等一个周期运行结束之后再来总结一下得失,才知道是真好,还是假好.
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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