9、异步测试与并发任务组的实践指南

异步测试与并发任务组的实践指南

1. 异步测试优化

1.1 引入超时任务

在测试异步代码时,为避免测试挂起,可将 for await 循环包裹在 TimeoutTask 中。以 testModelCountdown() 方法为例,修改后的代码如下:

try await TimeoutTask(seconds: 10) { 
  for await request in TestURLProtocol.requests { 
    print(request) 
  } 
} 
.value

此操作将迭代请求的代码封装在最大时长为 10 秒的 TimeoutTask 中,并等待任务的 value 属性,该属性包含了超时逻辑。

1.2 使用 async let 并行执行任务

为解决测试挂起问题,可使用 async let 并行执行多个异步任务。具体步骤如下:
1. 定义倒计时任务

async let countdown: Void = model.countdown(to: "Tada!")

由于 countdown(to:) 方法无返

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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