4、测试驱动开发入门与列表渲染实践

测试驱动开发入门与列表渲染实践

1. 测试驱动开发基础

1.1 优秀测试的结构

一个好的测试通常包含三个不同的部分:
- Arrange(准备) :设置测试依赖。
- Act(执行) :执行被测试的生产代码。
- Assert(断言) :检查是否满足预期。

这被称为 Arrange, Act, Assert (AAA) 模式,所有测试都应遵循此模式。

1.2 卓越测试的特点

一个卓越的测试不仅要好,还应具备以下特点:
- 简短
- 具有描述性
- 独立于其他测试
- 无副作用

1.3 TDD 循环

TDD 的核心是红 - 绿 - 重构循环,步骤如下:
1. 编写失败的测试 :编写一个简短的测试来描述你想要的功能,执行测试并观察其失败。如果测试没有失败,则它是不必要的测试,删除它并编写另一个。
2. 使测试通过 :编写最简单的生产代码使测试变绿,暂时不必担心代码结构,稍后可以进行整理。
3. 重构代码 :停下来,放慢速度,抵制直接进入下一个功能的冲动,努力使生产代码和测试代码尽可能简洁。

1.4 简化测试流程

为了提高测试效率,需要确保能够快速执行以下操作:
- 在 src/Appointment.js

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值