北京性能軟件檢測報告

    本書內(nèi)容充實、實用性強(qiáng)，可作為高職高專院校計算機(jī)軟件軟件測試技術(shù)課程的教材，也可作為有關(guān)軟件測試的培訓(xùn)教材，對從事軟件測試實際工作的相關(guān)技術(shù)人員也具有一定的參考價值。目錄前言第1章軟件測試基本知識第2章測試計劃第3章測試設(shè)計和開發(fā)第4章執(zhí)行測試第5章測試技術(shù)與應(yīng)用第6章軟件測試工具第7章測試文檔實例附錄IEEE模板參考文獻(xiàn)軟件測試技術(shù)圖書3基本信息書號：軟件測試技術(shù)7-113-07054作者：李慶義定價：出版日期：套系名稱：21世紀(jì)高校計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)系列規(guī)劃教材出版單位：**鐵道出版社內(nèi)容簡介本書主要介紹軟件適用測試技術(shù)。內(nèi)容分為三部分，***部分為概念基礎(chǔ)、測試?yán)碚摰谋尘凹鞍l(fā)展，簡要地分析了當(dāng)前測試技術(shù)的現(xiàn)狀；第二部分介紹軟件測試的程序分析技術(shù)、測試技術(shù)，軟件測試的方法和策略，分析了軟件業(yè)在測試方面的研究成果，并總結(jié)了測試的基本原則和一些好的實踐經(jīng)驗；第三部分介紹了兩種測試工具軟件——基于Windows的WinRunner和服務(wù)器負(fù)載測試軟件WAS。本書結(jié)合實際，從一些具體的實例出發(fā)，介紹軟件測試的一些基本概念和方法，分析出軟件測試的基本理論知識，適用性比較強(qiáng)。云計算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。北京性能軟件檢測報告

    每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺，聽覺，視覺，嗅覺。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息的能力。多模態(tài)學(xué)習(xí)從1970年代起步，經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，在2010年后***步入深度學(xué)習(xí)(deeplearning)階段。在某種意義上，深度學(xué)習(xí)可以被看作是允許我們“混合和匹配”不同模型以創(chuàng)建復(fù)雜的深度多模態(tài)模型。目前，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要有三種融合方式：前端融合(early-fusion)即數(shù)據(jù)水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即決策水平融合(decision-levelfusion)以及中間融合(intermediate-fusion)。前端融合將多個**的數(shù)據(jù)集融合成一個單一的特征向量空間，然后將其用作機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如圖1所示。由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的前端融合往往無法充分利用多個模態(tài)數(shù)據(jù)間的互補(bǔ)性，且前端融合的原始數(shù)據(jù)通常包含大量的冗余信息。因此，多模態(tài)前端融合方法常常與特征提取方法相結(jié)合以剔除冗余信息，基于領(lǐng)域經(jīng)驗從每個模態(tài)中提取更高等別的特征表示，或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法直接學(xué)習(xí)特征表示，然后在特性級別上進(jìn)行融合。后端融合則是將不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示。軟件 測評哪家好可靠性評估連續(xù)運行72小時出現(xiàn)2次非致命錯誤。

    并分發(fā)至項目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員。5)將測試目標(biāo)反映在測試計劃中。(II)啟動測試計劃過程制訂計劃是使一個過程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ)。測試計劃應(yīng)包括測試目的，風(fēng)險分析，測試策略以及測試設(shè)計規(guī)格說明和測試用例。此外，測試計劃還應(yīng)說明如何分配測試資源，如何劃分單元測試，集成測試，系統(tǒng)測試和驗收測試的任務(wù)。啟動測試計劃過程包含5個子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測試計劃**并予以經(jīng)費支持。2)建立**內(nèi)的測試計劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發(fā)測試計劃模板井分發(fā)至項目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機(jī)制，使用戶需求成為測試計劃的依據(jù)之一。5)評價，推薦和獲得基本的計劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測試技術(shù)和方法?為改進(jìn)測試過程能力，**中需應(yīng)用基本的測試技術(shù)和方法，并說明何時和怎樣使用這些技術(shù)，方法和支持工具。將基本測試技術(shù)和方法制度化有2個子目標(biāo):1)在**范圍內(nèi)成立測試技術(shù)組，研究，評價和推薦基本的測試技術(shù)和測試方法，推薦支持這些技術(shù)與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內(nèi)一致使用所推薦的技術(shù)和方法。第三級集成級在集成級，測試不**是跟隨在編碼階段之后的一個階段。

    的值不一定判定表法根據(jù)因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動作樁:所有結(jié)果3條件項:針對條件樁的取值4動作項:針對動作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動作樁好男人11壞男人1場景法模擬用戶操作軟件時的場景，主要用于測試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實現(xiàn)，然后再使用等價類和邊界值進(jìn)行檢測?；玖髡_的業(yè)務(wù)流程來實現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯誤的操作流程用例場景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對路徑使用路徑分析的方法設(shè)計測試用例降低測試用例設(shè)計難度，只要搞清楚各種流程，就可以設(shè)計出高質(zhì)量的測試用例，而不需要太多測試經(jīng)驗1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說明或界面原型，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫出業(yè)務(wù)流程axure4寫用例，覆蓋所有路徑分支錯誤推斷法利用經(jīng)驗猜測出出錯的可能類型，列出所有可能的錯誤和容易發(fā)生錯誤的情況。多考慮異常，反面，特殊輸入，以攻擊者的態(tài)度對臺程序。正交表對可選項多種可取值進(jìn)行均等選取組合，**大概率覆蓋測試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個合適的正交表2列舉取值并編號。網(wǎng)絡(luò)延遲測評顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時間超歐盟2倍。

    綜合上面的分析可以看出，惡意軟件的格式信息和良性軟件是有很多差異性的，以可執(zhí)行文件的格式信息作為特征，是識別已知和未知惡意軟件的可行方法。對每個樣本進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析，提取**每個樣本實施例件的格式結(jié)構(gòu)信息，可執(zhí)行文件的格式規(guī)范都由操作系統(tǒng)廠商給出，按照操作系統(tǒng)廠商給出的格式規(guī)范提取即可。pe文件的格式結(jié)構(gòu)有許多屬性，但大多數(shù)屬性無法區(qū)分惡意軟件和良性軟件，經(jīng)過深入分析pe文件的格式結(jié)構(gòu)屬性，提取了可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的136個格式結(jié)構(gòu)屬性，如表2所示。表2可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)屬性特征描述數(shù)量(個)引用dll的總數(shù)1引用api的總數(shù)1導(dǎo)出表中符號的總數(shù)1重定位節(jié)的項目總數(shù)，連續(xù)的幾個字節(jié)可能是完成特定功能的一段代碼，或者是可執(zhí)行文件的結(jié)構(gòu)信息，也可能是某個惡意軟件中特有的字節(jié)碼序列。pe文件可表示為字節(jié)碼序列，惡意軟件可能存在一些共有的字節(jié)碼子序列模式，研究人員直覺上認(rèn)為一些字節(jié)碼子序列在惡意軟件可能以較高頻率出現(xiàn)，且這些字節(jié)碼序列和良性軟件字節(jié)碼序列存在明顯差異?？蓤?zhí)行文件通常是二進(jìn)制文件，需要把二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制的文本實施例件，就得到可執(zhí)行文件的十六進(jìn)制字節(jié)碼序列。人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實踐案例。軟件性能效率測試費用

隱私合規(guī)檢測確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。北京性能軟件檢測報告

    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個epoch，整個訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。本次實驗使用了80％的樣本訓(xùn)練，20％的樣本驗證，訓(xùn)練50個迭代以便于找到較優(yōu)的epoch值。隨著迭代數(shù)的增加，前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的驗證準(zhǔn)確率和驗證對數(shù)損失有一定程度的波動；當(dāng)epoch值從5到50的過程中，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗證準(zhǔn)確率基本不變，訓(xùn)練和驗證對數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6的準(zhǔn)確率和對數(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折交叉驗證實驗。前端融合模型的10折交叉驗證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是，混淆矩陣如圖7所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測閾值變化下檢測率與誤報率之間的關(guān)系曲線。北京性能軟件檢測報告