[3]軟件測試方法原則編輯1.盡早不斷測試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測試,。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來自設(shè)計(jì)以前,，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早,，修正它所需的費(fèi)用就越少,。[4]測試用例由測試輸入數(shù)據(jù)和與之對應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測試原則(1)**測試原則,。這是指軟件測試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序,，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測試自己開發(fā)的程序,。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測試自己的軟件,，而找出那些因?yàn)閷π枨蟮恼`解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難,。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí),，測試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件,。[4](3)錯(cuò)誤群集原則。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象,。經(jīng)驗(yàn)表明,，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測試,。[4](4)嚴(yán)格性原則,。嚴(yán)格執(zhí)行測試計(jì)劃，排除測試的隨意性,。[4](5)覆蓋原則,。應(yīng)當(dāng)對每一個(gè)測試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測試原則,。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半,，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事,。[4](7)回歸測試原則。應(yīng)妥善保留測試用例,。第三方測評顯示軟件運(yùn)行穩(wěn)定性達(dá)99.8%,，未發(fā)現(xiàn)重大系統(tǒng)崩潰隱患。全國軟件測評機(jī)構(gòu)有哪些

    k為短序列特征總數(shù),，1≤i≤k,。可執(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(gè)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,。第三方軟件測評報(bào)告模板性能基準(zhǔn)測試GPU利用率未達(dá)理論最大值67%,。

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類器,，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角,，該分類器的性能越好,。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角,，性能較優(yōu),。另外，前端融合模型的auc值為,。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示,，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行決策融合,，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,。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,，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示，模型的對數(shù)損失變化曲線如圖12所示,。從圖11和圖12可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5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5到50的過程中,，前端融合模型的訓(xùn)練準(zhǔn)確率和驗(yàn)證準(zhǔn)確率小幅提高,，訓(xùn)練對數(shù)損失和驗(yàn)證對數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12的準(zhǔn)確率和對數(shù)損失變化曲線,，選取epoch的較優(yōu)值為40,。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),。

    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,。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南：艾策科技的實(shí)用建議。

    圖2是后端融合方法的流程圖,。圖3是中間融合方法的流程圖,。圖4是前端融合模型的架構(gòu)圖。圖5是前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖,。圖6是前端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖,。圖7是前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖8是規(guī)范化前端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖,。圖9是前端融合模型的roc曲線圖,。圖10是后端融合模型的架構(gòu)圖。圖11是后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖,。圖12是后端融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖,。圖13是后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖14是規(guī)范化后端融合模型的檢測混淆矩陣示意圖,。圖15是后端融合模型的roc曲線圖,。圖16是中間融合模型的架構(gòu)圖,。圖17是中間融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線圖。圖18是中間融合模型的對數(shù)損失變化曲線圖,。圖19是中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖,。圖20是規(guī)范化中間融合模型的檢測混淆矩陣示意圖。圖21是中間融合模型的roc曲線圖,。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,，顯然,，所描述的實(shí)施例**是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例,?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍,。艾策醫(yī)療檢測中心為體外診斷試劑提供全流程合規(guī)性驗(yàn)證服務(wù)。軟件評測機(jī)構(gòu)

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,。全國軟件測評機(jī)構(gòu)有哪些

    為了有效保證這一階段測試的客觀性,，必須由**的測試小組來進(jìn)行相關(guān)的系統(tǒng)測試。另外,，系統(tǒng)測試過程較為復(fù)雜,，由于在系統(tǒng)測試階段不斷變更需求造成功能的刪除或增加，從而使程序不斷出現(xiàn)相應(yīng)的更改,，而程序在更改后可能會出現(xiàn)新的問題,，或者原本沒有問題的功能由于更改導(dǎo)致出現(xiàn)問題。所以,，測試人員必須進(jìn)行回歸測試,。[2]軟件測試方法驗(yàn)收測試驗(yàn)收測試是**后一個(gè)階段的測試操作，在軟件產(chǎn)品投入正式運(yùn)行前的所要進(jìn)行的測試工作,。和系統(tǒng)測試相比而言，驗(yàn)收測試與之的區(qū)別就只是測試人員不同,，驗(yàn)收測試則是由用戶來執(zhí)行這一操作的,。驗(yàn)收測試的主要目標(biāo)是為向用戶展示所開發(fā)出來的軟件符合預(yù)定的要求和有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，并驗(yàn)證軟件實(shí)際工作的有效性和可靠性,，確保用戶能用該軟件順利完成既定的任務(wù)和功能,。通過了驗(yàn)收測試，該產(chǎn)品就可進(jìn)行發(fā)布,。但是,，在實(shí)際交付給用戶之后,，開發(fā)人員是無法預(yù)測該軟件用戶在實(shí)際運(yùn)用過程中是如何使用該程序的，所以從用戶的角度出發(fā),，測試人員還應(yīng)進(jìn)行Alpha測試或Beta測試這兩種情形的測試,。Alpha測試是在軟件開發(fā)環(huán)境下由用戶進(jìn)行的測試，或者模擬實(shí)際操作環(huán)境進(jìn)而進(jìn)行的測試,。全國軟件測評機(jī)構(gòu)有哪些