樂昌軟件檢測(cè)報(bào)告

    為了有效保證這一階段測(cè)試的客觀性，必須由**的測(cè)試小組來進(jìn)行相關(guān)的系統(tǒng)測(cè)試。另外，系統(tǒng)測(cè)試過程較為復(fù)雜，由于在系統(tǒng)測(cè)試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加，從而使程序不斷出現(xiàn)相應(yīng)的更改，而程序在更改后可能會(huì)出現(xiàn)新的問題，或者原本沒有問題的功能由于更改導(dǎo)致出現(xiàn)問題。所以，測(cè)試人員必須進(jìn)行回歸測(cè)試。[2]軟件測(cè)試方法驗(yàn)收測(cè)試驗(yàn)收測(cè)試是**后一個(gè)階段的測(cè)試操作，在軟件產(chǎn)品投入正式運(yùn)行前的所要進(jìn)行的測(cè)試工作。和系統(tǒng)測(cè)試相比而言，驗(yàn)收測(cè)試與之的區(qū)別就只是測(cè)試人員不同，驗(yàn)收測(cè)試則是由用戶來執(zhí)行這一操作的。驗(yàn)收測(cè)試的主要目標(biāo)是為向用戶展示所開發(fā)出來的軟件符合預(yù)定的要求和有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，并驗(yàn)證軟件實(shí)際工作的有效性和可靠性，確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務(wù)和功能。通過了驗(yàn)收測(cè)試，該產(chǎn)品就可進(jìn)行發(fā)布。但是，在實(shí)際交付給用戶之后，開發(fā)人員是無法預(yù)測(cè)該軟件用戶在實(shí)際運(yùn)用過程中是如何使用該程序的，所以從用戶的角度出發(fā)，測(cè)試人員還應(yīng)進(jìn)行Alpha測(cè)試或Beta測(cè)試這兩種情形的測(cè)試。Alpha測(cè)試是在軟件開發(fā)環(huán)境下由用戶進(jìn)行的測(cè)試，或者模擬實(shí)際操作環(huán)境進(jìn)而進(jìn)行的測(cè)試。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。樂昌軟件檢測(cè)報(bào)告

    置環(huán)境操作系統(tǒng)+服務(wù)器+數(shù)據(jù)庫+軟件依賴5執(zhí)行用例6回歸測(cè)試及缺陷**7輸出測(cè)試報(bào)告8測(cè)試結(jié)束軟件架構(gòu)BSbrowser瀏覽器+server服務(wù)器CSclient客戶端+server服務(wù)器1標(biāo)準(zhǔn)上BS是在服務(wù)器和瀏覽器都存在的基礎(chǔ)上開發(fā)2效率BS中負(fù)擔(dān)在服務(wù)器上CS中的客戶端會(huì)分擔(dān)，CS效率更高3安全BS數(shù)據(jù)依靠http協(xié)議進(jìn)行明文輸出不安全4升級(jí)上bs更簡(jiǎn)便5開發(fā)成本bs更簡(jiǎn)單cs需要客戶端安卓和ios軟件開發(fā)模型瀑布模型1需求分析2功能設(shè)計(jì)3編寫代碼4功能實(shí)現(xiàn)切入點(diǎn)5軟件測(cè)試需求變更6完成7上線維護(hù)是一種線性模型的一種，是其他開發(fā)模型的基礎(chǔ)測(cè)試的切入點(diǎn)要留下足夠的時(shí)間可能導(dǎo)致測(cè)試不充分，上線后才暴露***開發(fā)的各個(gè)階段比較清晰需求調(diào)查適合需求穩(wěn)定的產(chǎn)品開發(fā)當(dāng)前一階段完成后，您只需要去關(guān)注后續(xù)階段可在迭代模型中應(yīng)用瀑布模型可以節(jié)省大量的時(shí)間和金錢缺點(diǎn)1）各個(gè)階段的劃分完全固定，階段之間產(chǎn)生大量的文檔，極大地增加了工作量。2）由于開發(fā)模型是線性的，用戶只有等到整個(gè)過程的末期才能見到開發(fā)成果，從而增加了開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。3）通過過多的強(qiáng)制完成日期和里程碑來**各個(gè)項(xiàng)目階段。4）瀑布模型的突出缺點(diǎn)是不適應(yīng)用戶需求的變化瀑布模型強(qiáng)調(diào)文檔的作用，并要求每個(gè)階段都要仔細(xì)驗(yàn)證。天津第三方軟件測(cè)評(píng)單位整合多學(xué)科團(tuán)隊(duì)的定制化檢測(cè)方案，體現(xiàn)艾策服務(wù)于制造的技術(shù)深度。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過程，其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分，測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測(cè)試法、域測(cè)試、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類劃分法、邊界值分析法、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法、判定表驅(qū)動(dòng)法、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、功能圖法、場(chǎng)景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分，測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成：構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。

    且4個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于輸入合并抽取的高等特征表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含2個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64，第二個(gè)神經(jīng)元的隱含層個(gè)數(shù)是10，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層。且所有dropout層的dropout率等于。本次實(shí)驗(yàn)使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗(yàn)證，訓(xùn)練50個(gè)迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖17所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖18所示。從圖17和圖18可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到20過程中，模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率快速提高，模型的訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失快速減少；當(dāng)epoch值從30到50的過程中，中間融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率基本保持不變，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18的準(zhǔn)確率和對(duì)數(shù)損失變化曲線，選取epoch的較優(yōu)值為30。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為30后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。中間融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對(duì)數(shù)損失是，混淆矩陣如圖19所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖20所示。中間融合模型的roc曲線如圖21所示，auc值為，已經(jīng)非常接近auc的**優(yōu)值1。(7)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比對(duì)為了綜合評(píng)估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。多平臺(tái)兼容性測(cè)試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題。

    I)應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷。這時(shí)的軟件**能夠記錄軟件缺陷，分析缺陷模式，識(shí)別錯(cuò)誤根源，制訂防止缺陷再次發(fā)生的計(jì)劃，提供**這種括動(dòng)的辦法，并將這些活動(dòng)貫穿于全**的各個(gè)項(xiàng)目中。應(yīng)用過程數(shù)據(jù)預(yù)防缺陷有礴個(gè)成熟度子目標(biāo):1)成立缺陷預(yù)防組。2)識(shí)別和記錄在軟件生命周期各階段引入的軟件缺陷和消除的缺陷。3)建立缺陷原因分析機(jī)制，確定缺陷原因。4)管理，開發(fā)和測(cè)試人員互相配合制訂缺陷預(yù)防計(jì)劃，防止已識(shí)別的缺陷再次發(fā)生。缺陷預(yù)防計(jì)劃要具有可**性。(II)質(zhì)量控制在本級(jí)，軟件**通過采用統(tǒng)計(jì)采樣技術(shù)，測(cè)量**的自信度，測(cè)量用戶對(duì)**的信賴度以及設(shè)定軟件可靠性目標(biāo)來推進(jìn)測(cè)試過程。為了加強(qiáng)軟件質(zhì)量控制，測(cè)試組和質(zhì)量保證組要有負(fù)責(zé)質(zhì)量的人員參加，他們應(yīng)掌握能減少軟件缺陷和改進(jìn)軟件質(zhì)量的技術(shù)和工具。支持統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制的子目標(biāo)有:?1)軟件測(cè)試組和軟件質(zhì)量保證組建立軟件產(chǎn)品的質(zhì)量目標(biāo)，如:產(chǎn)品的缺陷密度，**的自信度以及可信賴度等。2)測(cè)試管理者要將這些質(zhì)量目標(biāo)納入測(cè)試計(jì)劃中。3)培訓(xùn)測(cè)試組學(xué)習(xí)和使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。4)收集用戶需求以建立使用模型(III)優(yōu)化測(cè)試過程在測(cè)試成熟度的***，己能夠量化測(cè)試過程。這樣就可以依據(jù)量化結(jié)果來調(diào)整測(cè)試過程。安全掃描確認(rèn)軟件通過ISO 27001標(biāo)準(zhǔn)，無高危漏洞記錄。軟件測(cè)試報(bào)告功能測(cè)試

數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐。樂昌軟件檢測(cè)報(bào)告

    這樣做的好處是，融合模型的錯(cuò)誤來自不同的分類器，而來自不同分類器的錯(cuò)誤往往互不相關(guān)、互不影響，不會(huì)造成錯(cuò)誤的進(jìn)一步累加。常見的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、貝葉斯規(guī)則融合(bayes’rulebased)以及集成學(xué)習(xí)(ensemblelearning)等。其中集成學(xué)習(xí)作為后端融合方式的典型**，被廣泛應(yīng)用于通信、計(jì)算機(jī)識(shí)別、語音識(shí)別等研究領(lǐng)域。中間融合是指將不同的模態(tài)數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)化為高等特征表達(dá)，再于模型的中間層進(jìn)行融合，如圖3所示。以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一層一層的管道映射輸入，將原始輸入轉(zhuǎn)換為更高等的表示。中間融合首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成高等特征表達(dá)，然后獲取不同模態(tài)數(shù)據(jù)在高等特征空間上的共性，進(jìn)而學(xué)習(xí)一個(gè)聯(lián)合的多模態(tài)表征。深度多模態(tài)融合的大部分工作都采用了這種中間融合的方法，其***享表示層是通過合并來自多個(gè)模態(tài)特定路徑的連接單元來構(gòu)建的。中間融合方法的一大優(yōu)勢(shì)是可以靈活的選擇融合的位置，但設(shè)計(jì)深度多模態(tài)集成結(jié)構(gòu)時(shí)，確定如何融合、何時(shí)融合以及哪些模式可以融合，是比較有挑戰(zhàn)的問題。字節(jié)碼n-grams、dll和api信息、格式結(jié)構(gòu)信息這三種類型的特征都具有自身的優(yōu)勢(shì)。樂昌軟件檢測(cè)報(bào)告