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)過程中的一個重要組成部分，是貫穿整個軟件開發(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——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誤,；2、軟件測試人員必須確保找出的軟件錯誤得以關(guān)閉,。專業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)證該程序內(nèi)存管理效率優(yōu)于行業(yè)平均水平23%,。軟件第三方系統(tǒng)測試

    k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k,?？蓤?zhí)行文件長短大小不一，為了防止該特征統(tǒng)計(jì)有偏,，使用∑knk,j進(jìn)行歸一化處理,。逆向文件頻率(inversedocumentfrequency，idf)是一個短序列特征普遍重要性的度量,。某一短序列特征的idf,，可以由總樣本實(shí)施例件數(shù)目除以包含該短序列特征之樣本實(shí)施例件的數(shù)目，再將得到的商取對數(shù)得到：其中,，|d|指軟件樣本j的總數(shù),，|{j:i∈j}|指包含短序列特征i的軟件樣本j的數(shù)目。idf的主要思想是：如果包含短序列特征i的軟件練樣本越少,，也就是|{j:i∈j}|越小,，idf越大，則說明短序列特征i具有很好的類別區(qū)分能力,。：如果某一特征在某樣本中以較高的頻率出現(xiàn),，而包含該特征的樣本數(shù)目較小，可以產(chǎn)生出高權(quán)重的,，該特征的,。因此，,，保留重要的特征。此處選取可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,，是因?yàn)樽止?jié)碼n-grams提取的特征很多,，很多都是無效特征，或者效果非常一般的特征,，保持這些特征會影響檢測方法的性能和效率,，所以要選出有效的特征即可能區(qū)分惡意軟件和良性軟件的短序列特征,。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,，然后分別采用前端融合方法,、后端融合方法和中間融合方法設(shè)計(jì)三種不同方案的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法。貴州軟件測評單位艾策檢測以智能算法驅(qū)動分析,，為工業(yè)產(chǎn)品提供全生命周期質(zhì)量管控解決方案,！

    且4個隱含層中間間隔設(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個隱含層,，其***個隱含層的神經(jīng)元個數(shù)是64,，第二個神經(jīng)元的隱含層個數(shù)是10，且2個隱含層中間設(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)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(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)練對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖17和圖18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(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)果比對為了綜合評估本實(shí)施例提出融合方案的綜合性能。

    您當(dāng)前的位置：首頁>商務(wù)服務(wù)>軟著退稅軟件測試報(bào)告軟件測評軟著退稅軟件測試報(bào)告軟件測評65531產(chǎn)品價(jià)格：面議發(fā)貨地址：北京豐臺包裝說明：不限產(chǎn)品數(shù)量：個產(chǎn)品規(guī)格：不限信息編號：公司編號：17099560徐經(jīng)理總經(jīng)理微信進(jìn)入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關(guān)產(chǎn)品：航標(biāo)**集團(tuán)有限公司軟件檢測報(bào)告|軟件測試報(bào)告依據(jù)科研項(xiàng)目驗(yàn)收考核指標(biāo),，對項(xiàng)目產(chǎn)品應(yīng)達(dá)到的主要技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行評測,，出具測試報(bào)告,。軟件檢測報(bào)告|軟件測試報(bào)告業(yè)主方驗(yàn)收評測適用于系統(tǒng)開發(fā)完成后，正式上線前的階段,。用戶收益：?為系統(tǒng)建設(shè)單位（**,、央企等）規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，提高政績;?幫助為基金/課題項(xiàng)目承接方（科研院校,、軟件企業(yè)等）提供驗(yàn)收依據(jù),；?系統(tǒng)建設(shè)單位更直觀準(zhǔn)確地了解系統(tǒng)實(shí)際表現(xiàn)；?為驗(yàn)收評審**提供參考數(shù)據(jù),；?幫助系統(tǒng)建設(shè)方（軟件企業(yè)）提升系統(tǒng)的含金量,；適用對象：?系統(tǒng)建設(shè)方；?系統(tǒng)開發(fā)的承建方,。服務(wù)流程（1）材料準(zhǔn)備《軟件產(chǎn)品登記測試委托申請表---模板》《用戶手冊---終稿》被測軟件產(chǎn)品著作權(quán)掃描件---確認(rèn)軟件名稱版本號,。代碼質(zhì)量評估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。

    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,。安全審計(jì)發(fā)現(xiàn)日志模塊存在敏感信息明文存儲缺陷,。軟件系統(tǒng)檢測報(bào)告價(jià)格

性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%。軟件第三方系統(tǒng)測試

    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——靜態(tài)和動態(tài)的測試軟件測試技術(shù)軟件測試的辨證論——正向思維和反向思維軟件測試的風(fēng)險(xiǎn)論——測試是評估軟件測試的經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)——為盈利而測試軟件測試的標(biāo)準(zhǔn)論——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y試和軟件測試自動化技術(shù),。附錄中還附錄了常見的軟件錯誤，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,。軟件第三方系統(tǒng)測試