2、探索 Cucumber:软件开发的高效测试与沟通利器

探索 Cucumber:软件开发的高效测试与沟通利器

1. 值得倾听的理由

有两位在软件开发领域拥有近二十年经验,且使用自动化测试近十年的专业人士。其中一位在 2008 年创建了 Cucumber,另一位从其诞生之初就是最活跃的使用者之一。他们使用 Cucumber 测试过各种系统,从 Ruby on Rails 网络应用、Flash 游戏到企业级 Java 网络服务,还培训了数百名开发者如何使用 Cucumber。Cucumber 社区充满了活跃的讨论,他们在业余时间与其他用户交流,不断打磨自己的想法,并希望将这些知识和经验融入到分享中。

2. 自动化测试与软件开发

2.1 软件项目面临的挑战

软件始于一个想法,但很多时候有想法的人没有编程技能将其实现,这就需要将想法传达给他人。在软件项目中,团队协作很常见,高质量的沟通对成功至关重要。仅仅清晰地表达想法还不够,还需要获取反馈以确保理解正确。但即便采用迭代开发,开发者仍可能因误解需求而浪费时间和精力,甚至破坏代码的完整性。

2.2 自动化验收测试的起源与作用

自动化验收测试的概念源于极限编程(XP)中的测试驱动开发(TDD)。在这种模式下,开发者和业务利益相关者合作编写自动化测试,表达利益相关者期望的结果,这些测试被称为验收测试,因为它们定义了软件可接受的标准。与单元测试不同,单元测试主要面向开发者,确保软件设计的正确性,而验收测试确保开发的是正确的产品。自动化验收测试能帮助团队聚焦于最有价值的工作,减少错误,让开发者按时下班。

2.3 行为驱动开发(BDD)

BDD 建立在 TDD 基础上,它规范了优秀 TDD

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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