迟到的醒悟:为什么项目要有单元测试?

本文分享了一位程序员在没有编写单元测试的情况下进行项目开发的经历。通过对比以往编写测试的情况,作者深刻体会到了单元测试在面对需求变动时的重要作用。

项目接近尾声,再也不用没日没夜的加班写代码了,而我终于也有时间谈谈这次项目的这次项目的收获了,在这里我不想再重复理论性的东东,写出我实际的项目开发经历 :

 

在之前项目开发中,项目开始前经理总会提醒我,编码时别忘了写单元测试,于是乎循规蹈矩,但我对它一直不以为意,认为它无意中增加了我的工作量.

 

这次我被临时调入了现在的项目组,介绍项目成员时,我乐了,为啥? 这个项目的负责人在这块没多少经验,项目的成员也是新进职员,看到他们的代码,更喜了,不用写测试了....

 

就这样加了项目组 ...

 

二个月后,项目模块基本按预先设想的完成了,该给客户看下基本界面和功能了.

下午开完会回到公司,看到那一页页的需求改动要求, .... ,这时改动过程中我发现问题来了,(以前写测试虽说不情愿,但也还是写了,遇到现在这种情况,基本上不费多大功夫,改完功能跑下测试) .而 这次我没写测试,但是想想这也难不到我,不就是多跑几次服务器吗,后来在我的 不懈努力下 (其中的过程就不说了,相信大家都经历过) ,终于改动的部分如期完成了.还没来得及高兴,需求又有变化了,看到这些变化,我真的头皮发麻,之前的改动是如何完成的,现在我还历历在目,小小的一个改动,一个细节的疏忽,引来了一遍又一遍的DEBUG,可最终找到的结果让人欲哭不能( 虽然本人水平有限,系统设计也有问题,但这不是主要原因).现在要在这次基础之上再次改动,我再也没了自信...

 

开始怀念以前做项目时编写的测试,要是有它,就不会像现在这样郁闷了吧,至少不用花如此多的时间来查看那些由于疏忽而造成的这些问题.. ...

 

你是否还和我一样呢,大家都来谈谈吧...

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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