我明天在火龙果在线讲堂分享的TDD/ATDD/BDD讲座内容提要

本文探讨了TDD、ATDD、BDD的概念及其相互关系,并对比了不同类型的代码实现方式。文章还分析了这些方法的工作流程、适用场景以及如何克服传统开发模式中的挑战。

议程

•了解概念
–什么是TDD/ATDD/BDD?它们之间是什么关系?为什么要用它们?
–TDD/ATDD/BDD的工作方法是什么?
–有哪些工具可以支持TDD/ATDD/BDD开发?
–TDD/ATDD/BDD适合什么项目?不适合什么项目?
•TDD与三种类型的ATDD/BDD的代码对比
•总结与答疑
•语音交流

答疑

•如何解决传统瀑布式开发的问题:需求总变化、文档总过时、成果非预期?
–目前项目中,有一部分开发人员着重关注开发前的需求分析,希望能讨论出明确的需求之后再开发,而领导与客户着重提出,先开发,做出一部分功能之后,再现有基础之上再完善需求。做为中间层很为难。
–开发过程中,文档跟不上,老是事后补文档,开发过程中注重文档的话,开发进程又保证不了。
–如何较好的解决文档总过时的问题?
•如果组织没有要求,是否自己先搭建后,如何影响组织?
–对于研发牵着测试鼻子走,怎么驱动(除了高层沟通)?如何驱动研发工作?
–如何从传统方式顺利过渡到TDD,请从管理上和个人思想及工作流程上给予解答。如何保证开发效率?
•哪些项目适于采用TDD?哪些不适应TDD?
•现在主流的开发模式?目前程序员前景、出路?进入一个公司需要具备的能力?
–软件开发架构设计?开发中进度管理?

免费报名链接:http://www.uml.com.cn/communicate/ex-ATDD-test.asp


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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