后端融合模型的10折交叉驗(yàn)證的準(zhǔn)確率是％，對數(shù)損失是,，混淆矩陣如圖13所示,，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖14所示。后端融合模型的roc曲線如圖15所示,，其顯示后端融合模型的auc值為,。(6)中間融合中間融合的架構(gòu)如圖16所示，中間融合方式用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從三種模態(tài)的特征分別抽取高等特征表示,，然后合并學(xué)習(xí)得到的特征表示，再作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入訓(xùn)練模型,，隱藏層的***函數(shù)為relu,，輸出層的***函數(shù)是sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化,，防止過擬合,，優(yōu)化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40,。圖16中,，用于抽取dll和api信息特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含3個(gè)隱含層，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是128,，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是64,，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32,，且3個(gè)隱含層中間間隔設(shè)置有dropout層。用于抽取格式信息特征視圖的深度神經(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,，其第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是32，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層,。用于抽取字節(jié)碼n-grams特征視圖的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含4個(gè)隱含層,，其***個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是512，第二個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是384,，第三個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是256,，第四個(gè)隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是125。網(wǎng)絡(luò)延遲測評顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍,。石家莊軟件測試中心

    步驟s2,、將軟件樣本中的類別已知的軟件樣本作為訓(xùn)練樣本，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法,，將訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖,、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型,；步驟s3,、將軟件樣本中的類別未知的軟件樣本作為測試樣本，并將測試樣本的dll和api信息特征視圖,、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖輸入步驟s2訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中,，對測試樣本進(jìn)行檢測并得出檢測結(jié)果。進(jìn)一步的,，所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的dll和api信息的特征表示,，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)前軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的pe格式結(jié)構(gòu)信息的特征表示,，是先對當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件進(jìn)行格式結(jié)構(gòu)解析,，然后按照格式規(guī)范提取**該軟件樣本的格式結(jié)構(gòu)信息；所述提取軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,，是先將當(dāng)前軟件樣本件的二進(jìn)制可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制字節(jié)碼序列,，然后采用n-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)，產(chǎn)生大量的連續(xù)部分重疊的短序列特征,。進(jìn)一步的,，采用3-grams方法在十六進(jìn)制字節(jié)碼序列中滑動(dòng)產(chǎn)生連續(xù)部分重疊的短序列特征。進(jìn)一步的,。洛陽軟件檢測單位負(fù)載測試證實(shí)系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%,。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測試技術(shù)是軟件開發(fā)過程中的一個(gè)重要組成部分，是貫穿整個(gè)軟件開發(fā)生命周期、對軟件產(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,。寫成測試報(bào)告,，交于開發(fā)人員修改。軟件測試人員的基本目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)軟件中的錯(cuò)誤,。中文名軟件測試技術(shù)簡介單元測試,、集成測試主要步驟測試設(shè)計(jì)與開發(fā)常見測試回歸測試功能測試目錄1主要步驟2基本功能3測試目標(biāo)4測試目的5常見測試6測試分類7測試工具8同名圖書圖書1圖書2圖書3圖書4軟件測試技術(shù)主要步驟編輯1、測試計(jì)劃2,、測試設(shè)計(jì)與開發(fā)3,、執(zhí)行測試軟件測試技術(shù)基本功能編輯1、驗(yàn)證（Verification）2,、確認(rèn)（Validation）軟件測試人員應(yīng)具備的知識：1,、軟件測試技術(shù)2、被測試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測試技術(shù)測試目標(biāo)編輯1,、軟件測試人員所追求的是盡可能早地找出軟件的錯(cuò)誤,；2、軟件測試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉,。

    軟件測試技術(shù)測試分類編輯軟件測試的狹義論和廣義論一一靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論一一正向思維和反向思維軟件測試的風(fēng)險(xiǎn)論一一測試是評估軟件測試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)一一為盈利而測試軟件測試的標(biāo)準(zhǔn)論一一驗(yàn)證和確認(rèn)軟件測試技術(shù)測試工具編輯幾種常用的測試工具：1,、軟件錯(cuò)誤管理工具Bugzilla2、功能測試工具WinRunner3,、負(fù)載測試工具LoadRunner4,、測試管理工具TestDirector軟件測試技術(shù)同名圖書編輯軟件測試技術(shù)圖書1書名:軟件測試技術(shù)軟件測試技術(shù)作者：曲朝陽出版社：**水利水電出版社出版時(shí)間：2006ISBN:97開本：16定價(jià):元內(nèi)容簡介本書詳盡地闡述了軟件測試領(lǐng)域中的一些基本理論和實(shí)用技術(shù)。首先從軟件測試的基本原則,，以及常用的軟件測試技術(shù)入手,，介紹了與軟件測試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識。然后,，分別從單元測試,、集成測試和系統(tǒng)測試3個(gè)層面深入分析了如何選擇和設(shè)計(jì)有效的測試用例，制定合適的測試策略等主題,。**后,，討論了面向?qū)ο蟮能浖�測試和軟件測試自動(dòng)化技術(shù)。附錄中還附錄了常見的軟件錯(cuò)誤,，供讀者參閱。本書作為軟件測試的實(shí)際應(yīng)用參考書,，除了力求突出基本知識和基本概念的表述外,，更注重軟件測試技術(shù)的運(yùn)用。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱慢0.7秒。

    在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的,，軟件檢測公司已成為保障各行業(yè)信息化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的力量,。深圳艾策信息科技有限公司作為國內(nèi)軟件檢測公司領(lǐng)域的企業(yè)，始終以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)力,，深耕電力能源,、科研教育、政企單位,、研發(fā)科技及醫(yī)療機(jī)構(gòu)等垂直場景,，為客戶提供從需求分析到運(yùn)維優(yōu)化的全鏈條質(zhì)量保障服務(wù)。以專業(yè)能力筑牢行業(yè)壁壘作為專注于軟件檢測的技術(shù)型企業(yè),，艾策科技通過AI驅(qū)動(dòng)的智能檢測平臺(tái),，實(shí)現(xiàn)了測試流程的自動(dòng)化、化與智能化,。其產(chǎn)品一一軟件檢測系統(tǒng),，整合漏洞掃描、壓力測試,、合規(guī)性驗(yàn)證等20余項(xiàng)功能模塊,，可快速定位代碼缺陷、性能瓶頸及安全風(fēng)險(xiǎn),，幫助客戶將軟件故障率降低60%以上,。針對電力能源行業(yè)，艾策科技開發(fā)了電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)專項(xiàng)檢測方案,，成功保障某省級電力公司百萬級用戶數(shù)據(jù)安全,；在科研教育領(lǐng)域，其實(shí)驗(yàn)室管理軟件檢測服務(wù)覆蓋全國50余所高校,，助力科研數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析的合規(guī)性升級,。此外，公司為政企單位政務(wù)云平臺(tái),、研發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品,、醫(yī)療機(jī)構(gòu)智慧醫(yī)療系統(tǒng)提供的定制化檢測服務(wù)，均獲得客戶高度認(rèn)可,。差異化服務(wù)塑造行業(yè)作為軟件檢測公司,，艾策科技突破傳統(tǒng)檢測模式，推出“檢測+培訓(xùn)+咨詢”一體化服務(wù)體系,。通過定期發(fā)布行業(yè)安全白皮書,、舉辦技術(shù)研討會(huì)。深圳艾策信息科技：可持續(xù)發(fā)展的 IT 解決方案,。太原第三方軟件檢測中心

用戶隱私測評確認(rèn)數(shù)據(jù)采集范圍超出聲明條款3項(xiàng),。石家莊軟件測試中心

    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)識別、語音識別等研究領(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,。石家莊軟件測試中心