測(cè)試人員素質(zhì)要求1、責(zé)任心2,、學(xué)習(xí)能力3,、懷疑精神4、溝通能力5,、專注力6,、洞察力7,、團(tuán)隊(duì)精神8、注重積累軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目的編輯軟件測(cè)試的目的是為了保證軟件產(chǎn)品的**終質(zhì)量，在軟件開發(fā)的過程中,，對(duì)軟件產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量控制。一般來說軟件測(cè)試應(yīng)由**的產(chǎn)品評(píng)測(cè)中心負(fù)責(zé),，嚴(yán)格按照軟件測(cè)試流程,，制定測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試方案,、測(cè)試規(guī)范,，實(shí)施測(cè)試，對(duì)測(cè)試記錄進(jìn)行分析,，并根據(jù)回歸測(cè)試情況撰寫測(cè)試報(bào)告,。測(cè)試是為了證明程序有錯(cuò)，而不能保證程序沒有錯(cuò)誤,。軟件測(cè)試技術(shù)常見測(cè)試編輯回歸測(cè)試功能測(cè)試壓力測(cè)試負(fù)載測(cè)試性能測(cè)試易用性測(cè)試安裝與反安裝測(cè)試**測(cè)試安全性測(cè)試兼容性測(cè)試內(nèi)存泄漏測(cè)試比較測(cè)試Alpha測(cè)試Beta測(cè)試測(cè)試信息流1,、軟件配置2、測(cè)試配置3,、測(cè)試工具軟件測(cè)試技術(shù)-軟件測(cè)試的分類1,、從是否需要執(zhí)行被測(cè)試軟件的角度分類（靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試）。2,、從測(cè)試是否針對(duì)軟件結(jié)構(gòu)與算法的角度分類（白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試）,。3、從測(cè)試的不同階段分類（單元測(cè)試,、集成測(cè)試,、系統(tǒng)測(cè)試、驗(yàn)收測(cè)試）,。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,！山西cnas軟件測(cè)試

    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,。深圳第三方軟件測(cè)試艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策,！

    后端融合模型的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,。

    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(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)練好的分類器輸出決策進(jìn)行融合,，如圖2所示。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來,。

    軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試分類編輯軟件測(cè)試的狹義論和廣義論——靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)試的辨證論——正向思維和反向思維軟件測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)論——測(cè)試是評(píng)估軟件測(cè)試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)——為盈利而測(cè)試軟件測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)論——驗(yàn)證和確認(rèn)軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試工具編輯幾種常用的測(cè)試工具：1,、軟件錯(cuò)誤管理工具Bugzilla2、功能測(cè)試工具WinRunner3,、負(fù)載測(cè)試工具LoadRunner4,、測(cè)試管理工具TestDirector軟件測(cè)試技術(shù)同名圖書編輯軟件測(cè)試技術(shù)圖書1書名:軟件測(cè)試技術(shù)軟件測(cè)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(jiǎn)介本書詳盡地闡述了軟件測(cè)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(cè)試的基本原則,，以及常用的軟件測(cè)試技術(shù)入手,，介紹了與軟件測(cè)試領(lǐng)域相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。然后,，分別從單元測(cè)試,、集成測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試3個(gè)層面深入分析了如何選擇和設(shè)計(jì)有效的測(cè)試用例,，制定合適的測(cè)試策略等主題,。**后,，討論了面向?qū)ο蟮能浖y(cè)試和軟件測(cè)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(cè)試的實(shí)際應(yīng)用參考書,，除了力求突出基本知識(shí)和基本概念的表述外,，更注重軟件測(cè)試技術(shù)的運(yùn)用,。負(fù)載測(cè)試證實(shí)系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%,。深圳第三方軟件測(cè)試

艾策科技案例研究：某跨國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐,。山西cnas軟件測(cè)試

    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,，提取得到當(dāng)前軟件樣本的二進(jìn)制可執(zhí)行文件的字節(jié)碼n-grams的特征表示,。生成軟件樣本的dll和api信息特征視圖，是先統(tǒng)計(jì)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(gè)dll和api信息,；然后判斷當(dāng)前的軟件樣本的導(dǎo)入節(jié)里是否存在選擇出的某個(gè)引用頻率**高的dll和api信息,，如存在,，則將當(dāng)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(duì)當(dāng)前軟件樣本的所有dll和api信息進(jìn)行表示形成當(dāng)前軟件樣本的dll和api信息特征視圖。生成軟件樣本的格式信息特征視圖,，是從當(dāng)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(dāng)前軟件樣本的格式信息特征視圖,。從當(dāng)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(dāng)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(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征。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，,。山西cnas軟件測(cè)試