圖書目錄第1章軟件測試描述第2章常見的軟件測試方法第3章設(shè)計測試第4章程序分析技術(shù)第5章測試分析技術(shù)第6章測試自動化的優(yōu)越性第7章測試計劃與測試標準第8章介紹一種企業(yè)級測試工具第9章學(xué)習(xí)一種負載測試軟件第10章軟件測試的經(jīng)驗總結(jié)附錄A常見測試術(shù)語附錄B測試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯誤附錄D有關(guān)的測試網(wǎng)站參考文獻軟件測試技術(shù)圖書4書名:軟件測試技術(shù)第2版作者：徐芳層次：高職高專配套：電子課件出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價:目錄第1章開始軟件測試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測試第3章測試用例設(shè)計第4章測試工具應(yīng)用第5章測試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測試組長第7章測試文檔實例詞條圖冊更多圖冊,。能耗評估顯示后臺服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準值42%,。軟件檢測報告怎么做

    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)機器學(xué)習(xí)旨在通過機器學(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,，然后將其用作機器學(xué)習(xí)算法的輸入,，訓(xùn)練機器學(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行融合,，如圖2所示。醫(yī)院信息系統(tǒng)軟件測評價格深圳艾策信息科技：打造智慧供應(yīng)鏈的關(guān)鍵技術(shù),。

    本書內(nèi)容充實,、實用性強，可作為高職高專院校計算機軟件軟件測試技術(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世紀高校計算機應(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)、測試理論的背景及發(fā)展,，簡要地分析了當前測試技術(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,。

    后端融合模型的10折交叉驗證的準確率是％，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個隱含層,，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是128,，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,，且3個隱含層中間間隔設(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個隱含層，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,，其第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是32,，且2個隱含層中間設(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個隱含層,，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是512,，第二個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是384，第三個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是256,，第四個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是125,。無障礙測評認定視覺障礙用戶支持功能缺失4項。

    3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確,，(4)節(jié)之間的“間縫”,，(5)可疑的代碼重定向，(6)可疑的代碼節(jié)名稱,，(7)可疑的頭部***,，(8)來自，(9)導(dǎo)入地址表被修改,，(10)多個pe頭部,，(11)可疑的重定位信息，(12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間,，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確,，(14)含有可疑標志。存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無證書表,；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件,，(3).text、.rsrc,、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常,，(4)資源節(jié)的資源個數(shù)少于正常文件,。生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖，是統(tǒng)計了每個短序列特征的詞頻(termfrequency,，tf),，即該短序列特征在軟件樣本中出現(xiàn)的頻率。先從當前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個短序列特征,；然后計算選取的每個短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積,，并將其作為選取的每個短序列特征的特征值，,，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強,；**后在選取的詞頻tf**高的多個短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖,。：＝tf×idf,；tf(termfrequency)是詞頻，定義如下：其中,，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù),，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和。策科技助力教育行業(yè)：數(shù)字化教學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用 ,。代碼審計

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：艾策科技的實踐案例,。軟件檢測報告怎么做

    所述生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計所有類別已知的軟件樣本的pe可執(zhí)行文件引用的dll和api信息,，從中選取引用頻率**高的多個dll和api信息,；然后判斷當前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個引用頻率**高的dll和api信息，如存在,，則將當前軟件樣本的該dll或api信息以1表示,，否則將其以0表示,，從而對當前軟件樣本的所有dll和api信息進行表示形成當前軟件樣本的dll和api信息特征視圖,。進一步的，所述生成軟件樣本的格式信息特征視圖,，是從當前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,，形成當前軟件樣本的格式信息特征視圖。進一步的,，所述從當前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的pe格式結(jié)構(gòu)特征,，是從當前軟件樣本的pe格式結(jié)構(gòu)信息中確定存在特定格式異常的pe格式結(jié)構(gòu)特征以及存在明顯的統(tǒng)計差異的格式結(jié)構(gòu)特征；所述特定格式異常包括：(1)代碼從**后一節(jié)開始執(zhí)行,，(2)節(jié)頭部可疑的屬性,，(3)pe可選頭部有效尺寸的值不正確，(4)節(jié)之間的“間縫”,，(5)可疑的代碼重定向,，(6)可疑的代碼節(jié)名稱，(7)可疑的頭部***，(8)來自,，(9)導(dǎo)入地址表被修改,，(10)多個pe頭部，(11)可疑的重定位信息,，,。軟件檢測報告怎么做