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發(fā)布時(shí)間:2025-04-30
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試技術(shù)編輯鎖定討論上傳視頻軟件測(cè)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(duì)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(cè)試報(bào)告,交于開發(fā)人員修改。軟件測(cè)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(cè)試技術(shù)簡介單元測(cè)試、集成測(cè)試主要步驟測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)常見測(cè)試回歸測(cè)試功能測(cè)試目錄1主要步驟2基本功能3測(cè)試目標(biāo)4測(cè)試目的5常見測(cè)試6測(cè)試分類7測(cè)試工具8同名圖書圖書1圖書2圖書3圖書4軟件測(cè)試技術(shù)主要步驟編輯1、測(cè)試計(jì)劃2、測(cè)試設(shè)計(jì)與開發(fā)3、執(zhí)行測(cè)試軟件測(cè)試技術(shù)基本功能編輯1、驗(yàn)證(Verification)2、確認(rèn)(Validation)軟件測(cè)試人員應(yīng)具備的知識(shí):1、軟件測(cè)試技術(shù)2、被測(cè)試應(yīng)用程序及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域軟件測(cè)試技術(shù)測(cè)試目標(biāo)編輯1、軟件測(cè)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(cè)試人員必須確保找出的軟件錯(cuò)誤得以關(guān)閉。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!上海軟件評(píng)測(cè)公司
將三種模態(tài)特征和三種融合方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,如表3所示。從表3可以看出,前端融合和中間融合較基于模態(tài)特征的檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,損失率更低。后端融合是三種融合方法中較弱的,雖然明顯優(yōu)于基于dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,但稍弱于基于字節(jié)碼3-grams特征的結(jié)果。中間融合是三種融合方法中**好的,各項(xiàng)性能指標(biāo)都非常接近**優(yōu)值。表3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本實(shí)施例提出了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法,提取了三種模態(tài)的特征(dll和api信息、pe格式結(jié)構(gòu)信息和字節(jié)碼3-grams),提出了通過三種融合方式(前端融合、后端融合、中間融合)集成三種模態(tài)的特征,有效提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,相對(duì)**且互補(bǔ)的特征視圖和不同深度學(xué)習(xí)融合機(jī)制的使用明顯提高了檢測(cè)方法的檢測(cè)能力和泛化性能,其中較優(yōu)的中間融合方法取得了%的準(zhǔn)確率,對(duì)數(shù)損失為,auc值為,各項(xiàng)性能指標(biāo)已接近**優(yōu)值?紤]到樣本集可能存在噪聲,本實(shí)施例提出的方法已取得了比較理想的結(jié)果。由于惡意軟件很難同時(shí)偽造多個(gè)模態(tài)的特征,本實(shí)施例提出的方法比單模態(tài)特征方法更魯棒。以上所述*為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。深圳軟件測(cè)試費(fèi)用人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用:艾策科技的實(shí)踐案例。
針對(duì)cma和cnas第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì),客戶在確定合作前需要同時(shí)確認(rèn)資質(zhì)的有效期,因?yàn)檐浖䴗y(cè)試資質(zhì)都是有一定有效期的,如果軟件測(cè)試公司在業(yè)務(wù)開展的過程中有違規(guī)或者不受認(rèn)可的操作和行為,有可能會(huì)被吊銷資質(zhì)執(zhí)照,這一點(diǎn)需要特別注意。第三,軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)的資質(zhì)所涵蓋的業(yè)務(wù)參數(shù),通常來講,軟件測(cè)試報(bào)告一般針對(duì)軟件的八大參數(shù)進(jìn)行測(cè)試,包括軟件功能測(cè)試、軟件性能測(cè)試、軟件信息安全測(cè)試、軟件兼容性測(cè)試、軟件可靠性測(cè)試、軟件穩(wěn)定性測(cè)試、軟件可移植測(cè)試、軟件易用性測(cè)試。這幾個(gè)參數(shù)在cma或者cnas的*都可以進(jìn)行查詢和確認(rèn)第四,軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)或者公司的本身信用背景,那么用戶可以去檢查一下公司的信用記錄,是否有不良的投訴或者法律糾紛,可以確保第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)出具的軟件測(cè)試報(bào)告的效力也沒有問題。那么,總而言之,找一家靠譜的第三方軟件測(cè)試機(jī)構(gòu)還是需要用戶從自己的軟件測(cè)試業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景出發(fā),認(rèn)真仔細(xì)比較資質(zhì)許可的正規(guī)性,然后可以完成愉快的合作和軟件測(cè)試報(bào)告的交付。
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測(cè)試方法編輯鎖定本詞條由“科普**”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項(xiàng)目審核。軟件測(cè)試是使用人工或自動(dòng)的手段來運(yùn)行或測(cè)定某個(gè)軟件系統(tǒng)的過程,其目的在于檢驗(yàn)它是否滿足規(guī)定的需求或弄清預(yù)期結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差別。[1]從是否關(guān)心軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)的角度劃分,測(cè)試方法主要有白盒測(cè)試和黑盒測(cè)試。白盒測(cè)試方法主要有代碼檢査法、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析法、靜態(tài)質(zhì)量度量法、邏輯覆蓋法、基夲路徑測(cè)試法、域測(cè)試、符號(hào)測(cè)試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測(cè)試方法主要包括等價(jià)類劃分法、邊界值分析法、錯(cuò)誤推測(cè)法、因果圖法、判定表驅(qū)動(dòng)法、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)法、功能圖法、場(chǎng)景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分,測(cè)試方法又可分為靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測(cè)試由3部分組成:構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。艾策科技:如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策!
之所以被稱為黑盒測(cè)試是因?yàn)榭梢詫⒈粶y(cè)程序看成是一個(gè)無法打開的黑盒,而工作人員在不軟件測(cè)試方法考慮任何程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)和特性的條件下,根據(jù)需求規(guī)格說明書設(shè)計(jì)測(cè)試實(shí)例,并檢查程序的功能是否能夠按照規(guī)范說明準(zhǔn)確無誤的運(yùn)行。其主要是對(duì)軟件界面和軟件功能進(jìn)行測(cè)試。對(duì)于黑盒測(cè)試行為必須加以量化才能夠有效的保證軟件的質(zhì)量。[5](2)白盒測(cè)試。其與黑盒測(cè)試不同,它主要是借助程序內(nèi)部的邏輯和相關(guān)信息,通過檢測(cè)內(nèi)部動(dòng)作是否按照設(shè)計(jì)規(guī)格說明書的設(shè)定進(jìn)行,檢查每一條通路能否正常工作。白盒測(cè)試是從程序結(jié)構(gòu)方面出發(fā)對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行設(shè)計(jì)。其主要用于檢查各個(gè)邏輯結(jié)構(gòu)是否合理,對(duì)應(yīng)的模塊**路徑是否正常以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否有效。常用的白盒測(cè)試法有控制流分析、數(shù)據(jù)流分析、路徑分析、程序變異等,其中邏輯覆蓋法是主要的測(cè)試方法。[5](3)灰盒測(cè)試;液袦y(cè)試則介于黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試之間;液袦y(cè)試除了重視輸出相對(duì)于出入的正確性,也看重其內(nèi)部表現(xiàn)。但是它不可能像白盒測(cè)試那樣詳細(xì)和完整。它只是簡單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來判斷其內(nèi)部的運(yùn)行情況,因此在內(nèi)部結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤,但輸出結(jié)果正確的情況下可以采取灰盒測(cè)試方法。因?yàn)樵诖饲闆r下灰盒比白盒**。第三方驗(yàn)證實(shí)際啟動(dòng)速度較廠商宣稱慢0.7秒。上海軟件評(píng)測(cè)公司
從傳統(tǒng)到智能:艾策科技助力制造業(yè)升級(jí)之路。上海軟件評(píng)測(cè)公司
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。上海軟件評(píng)測(cè)公司