收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測(cè)試技術(shù)是軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的一個(gè)重要組成部分，是貫穿整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期,、對(duì)軟件產(chǎn)品（包括階段性產(chǎn)品）進(jìn)行驗(yàn)證和確認(rèn)的活動(dòng)過(guò)程,，其目的是盡快盡早地發(fā)現(xiàn)在軟件產(chǎn)品中所存在的各種問(wèn)題一一與用戶需求、預(yù)先定義的不一致性,。檢查軟件產(chǎn)品的bug,。寫(xiě)成測(cè)試報(bào)告，交于開(kāi)發(fā)人員修改,。軟件測(cè)試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤。中文名軟件測(cè)試技術(shù)簡(jiǎn)介單元測(cè)試,、集成測(cè)試主要步驟測(cè)試設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)常見(jiàn)測(cè)試回歸測(cè)試功能測(cè)試目錄1主要步驟2基本功能3測(cè)試目標(biāo)4測(cè)試目的5常見(jiàn)測(cè)試6測(cè)試分類(lèi)7測(cè)試工具8同名圖書(shū)圖書(shū)1圖書(shū)2圖書(shū)3圖書(shū)4軟件測(cè)試技術(shù)主要步驟編輯1,、測(cè)試計(jì)劃2、測(cè)試設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)3,、執(zhí)行測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)基本功能編輯1,、驗(yàn)證（Verification）2、確認(rèn)（Validation）軟件測(cè)試人員應(yīng)具備的知識(shí)：1,、軟件測(cè)試技術(shù)2,、被測(cè)試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目標(biāo)編輯1、軟件測(cè)試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤,；2,、軟件測(cè)試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉。覆蓋軟件功能與性能的多維度檢測(cè)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施,！上海軟件評(píng)測(cè)公司

    將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,，如表3所示,。從表3可以看出，前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,，損失率更低,。后端融合是三種融合方法中較弱的，雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,，但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的,，各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值,。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息,、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams),，提出了通過(guò)三種融合方式(前端融合、后端融合,、中間融合)集成三種模態(tài)的特征,，有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,，相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能,，其中較優(yōu)的中間融合方法取得了％的準(zhǔn)確率，對(duì)數(shù)損失為,，auc值為,，各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值�,？紤]到樣本集可能存在噪聲,，本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征,，本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒,。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍,。深圳軟件測(cè)試費(fèi)用人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實(shí)踐案例,。

    針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)，客戶在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期,，因?yàn)檐浖�測(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的,，如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開(kāi)展的過(guò)程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為，有可能會(huì)被吊銷(xiāo)資質(zhì)執(zhí)照,，這一點(diǎn)需要特別注意,。第三，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù)，通常來(lái)講,，軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試,，包括軟件功能測(cè)試、軟件性能測(cè)試,、軟件信息安全測(cè)試,、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試,、軟件穩(wěn)定性測(cè)試,、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試,。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的*都可以進(jìn)行查詢和確認(rèn)第四,，軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景，那么用戶可以去檢查一下公司的信用記錄,，是否有不良的投訴或者法律糾紛,，可以確保第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的效力也沒(méi)有問(wèn)題。那么,，總而言之,，找一家靠譜的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)還是需要用戶從自己的軟件測(cè)試業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景出發(fā)，認(rèn)真仔細(xì)比較資質(zhì)許可的正規(guī)性,，然后可以完成愉快的合作和軟件測(cè)試報(bào)告的交付,。

    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(xiě)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(lái)運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過(guò)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(lèi)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。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策,！

    之所以被稱(chēng)為黑盒測(cè)試是因?yàn)榭梢詫⒈粶y(cè)程序看成是一個(gè)無(wú)法打開(kāi)的黑盒,，而工作人員在不軟件測(cè)試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下，根據(jù)需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)設(shè)計(jì)測(cè)試實(shí)例,，并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說(shuō)明準(zhǔn)確無(wú)誤的運(yùn)行,。其主要是對(duì)軟件界面和軟件功能進(jìn)行測(cè)試。對(duì)于黑盒測(cè)試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量,。[5]（2）白盒測(cè)試,。其與黑盒測(cè)試不同，它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息,，通過(guò)檢測(cè)內(nèi)部動(dòng)作是否按照設(shè)計(jì)規(guī)格說(shuō)明書(shū)的設(shè)定進(jìn)行,，檢查每一條通路能否正常工作。白盒測(cè)試是從程序結(jié)構(gòu)方面出發(fā)對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行設(shè)計(jì),。其主要用于檢查各個(gè)邏輯結(jié)構(gòu)是否合理,，對(duì)應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測(cè)試法有控制流分析,、數(shù)據(jù)流分析,、路徑分析、程序變異等,，其中邏輯覆蓋法是主要的測(cè)試方法,。[5]（3）灰盒測(cè)試�,；液袦y(cè)試則介于黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試之間,。灰盒測(cè)試除了重視輸出相對(duì)于出入的正確性,，也看重其內(nèi)部表現(xiàn),。但是它不可能像白盒測(cè)試那樣詳細(xì)和完整。它只是簡(jiǎn)單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來(lái)判斷其內(nèi)部的運(yùn)行情況,，因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤,，但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測(cè)試方法,。因?yàn)樵诖饲闆r下灰盒比白盒**。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱(chēng)慢0.7秒,。上海軟件評(píng)測(cè)公司

從傳統(tǒng)到智能：艾策科技助力制造業(yè)升級(jí)之路,。上海軟件評(píng)測(cè)公司

    每一種信息的來(lái)源或者形式，都可以稱(chēng)為一種模態(tài),。例如,，人有觸覺(jué)，聽(tīng)覺(jué),，視覺(jué),，嗅覺(jué)。多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)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(gè)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(gè)**的數(shù)據(jù)集融合成一個(gè)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(wú)法充分利用多個(gè)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(yàn)從每個(gè)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(jí)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(lèi)器輸出決策進(jìn)行融合，如圖2所示,。上海軟件評(píng)測(cè)公司