軟件企業(yè)cnas認(rèn)證

    不*可以用于回歸測(cè)試，也可以為以后的測(cè)試提供參考。[4](8)錯(cuò)誤不可避免原則。在測(cè)試時(shí)不能首先假設(shè)程序中沒有錯(cuò)誤。[4]軟件測(cè)試方法分類編輯軟件測(cè)試方法的分類有很多種，以測(cè)試過程中程序執(zhí)行狀態(tài)為依據(jù)可分為靜態(tài)測(cè)試（StaticTesting，ST）和動(dòng)態(tài)測(cè)試（DynamicTesting，DT）;以具體實(shí)現(xiàn)算法細(xì)節(jié)和系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的相關(guān)情況為根據(jù)可分黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試三類;從程序執(zhí)行的方式來分類，可分為人工測(cè)試（ManualTesting，MT）和自動(dòng)化測(cè)試（AutomaticTesting，AT）。[5]軟件測(cè)試方法靜態(tài)測(cè)試和動(dòng)態(tài)測(cè)試（1）靜態(tài)測(cè)試。靜態(tài)測(cè)試的含義是被測(cè)程序不運(yùn)行，只依靠分析或檢查源程序的語句、結(jié)構(gòu)、過程等來檢查程序是否有錯(cuò)誤。即通過對(duì)軟件的需求規(guī)格說明書、設(shè)計(jì)說明書以及源程序做結(jié)構(gòu)分析和流程圖分析，從而來找出錯(cuò)誤。例如不匹配的參數(shù)，未定義的變量等。[5]（2）動(dòng)態(tài)測(cè)試。動(dòng)態(tài)測(cè)試與靜態(tài)測(cè)試相對(duì)應(yīng)，其是通過運(yùn)行被測(cè)試程序，對(duì)得到的運(yùn)行結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果進(jìn)行比較分析，同時(shí)分析運(yùn)行效率和健壯性能等。這種方法可簡(jiǎn)單分為三個(gè)步驟:構(gòu)造測(cè)試實(shí)例、執(zhí)行程序以及分析結(jié)果。[5]軟件測(cè)試方法黑盒測(cè)試、白盒測(cè)試和灰盒測(cè)試（1）黑盒測(cè)試。代碼質(zhì)量評(píng)估顯示注釋覆蓋率不足30%需加強(qiáng)。軟件企業(yè)cnas認(rèn)證

    并分發(fā)至項(xiàng)目涉及的所有管理人員和開發(fā)人員。5)將測(cè)試目標(biāo)反映在測(cè)試計(jì)劃中。(II)啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程制訂計(jì)劃是使一個(gè)過程可重復(fù)，可定義和可管理的基礎(chǔ)。測(cè)試計(jì)劃應(yīng)包括測(cè)試目的，風(fēng)險(xiǎn)分析，測(cè)試策略以及測(cè)試設(shè)計(jì)規(guī)格說明和測(cè)試用例。此外，測(cè)試計(jì)劃還應(yīng)說明如何分配測(cè)試資源，如何劃分單元測(cè)試，集成測(cè)試，系統(tǒng)測(cè)試和驗(yàn)收測(cè)試的任務(wù)。啟動(dòng)測(cè)試計(jì)劃過程包含5個(gè)子目標(biāo):1)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃**并予以經(jīng)費(fèi)支持。2)建立**內(nèi)的測(cè)試計(jì)劃政策框架并予以管理上的支持。3)開發(fā)測(cè)試計(jì)劃模板井分發(fā)至項(xiàng)目的管理者和開發(fā)者。4)建立一種機(jī)制，使用戶需求成為測(cè)試計(jì)劃的依據(jù)之一。5)評(píng)價(jià)，推薦和獲得基本的計(jì)劃工具并從管理上支持工具的使用。(III)制度化基本的測(cè)試技術(shù)和方法?為改進(jìn)測(cè)試過程能力，**中需應(yīng)用基本的測(cè)試技術(shù)和方法，并說明何時(shí)和怎樣使用這些技術(shù)，方法和支持工具。將基本測(cè)試技術(shù)和方法制度化有2個(gè)子目標(biāo):1)在**范圍內(nèi)成立測(cè)試技術(shù)組，研究，評(píng)價(jià)和推薦基本的測(cè)試技術(shù)和測(cè)試方法，推薦支持這些技術(shù)與方法的基本工具。2)制訂管理方針以保證在全**范圍內(nèi)一致使用所推薦的技術(shù)和方法。第三級(jí)集成級(jí)在集成級(jí)，測(cè)試不**是跟隨在編碼階段之后的一個(gè)階段。工業(yè)軟件功能測(cè)評(píng)中心第三方實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證數(shù)據(jù)處理速度較上代提升1.8倍。

    圖書目錄第1章軟件測(cè)試描述第2章常見的軟件測(cè)試方法第3章設(shè)計(jì)測(cè)試第4章程序分析技術(shù)第5章測(cè)試分析技術(shù)第6章測(cè)試自動(dòng)化的優(yōu)越性第7章測(cè)試計(jì)劃與測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)第8章介紹一種企業(yè)級(jí)測(cè)試工具第9章學(xué)習(xí)一種負(fù)載測(cè)試軟件第10章軟件測(cè)試的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)附錄A常見測(cè)試術(shù)語附錄B測(cè)試技術(shù)分類附錄C常見的編碼錯(cuò)誤附錄D有關(guān)的測(cè)試網(wǎng)站參考文獻(xiàn)軟件測(cè)試技術(shù)圖書4書名:軟件測(cè)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(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2012-06-26ISBN:978-7-111-37884-6開本：16開定價(jià):目錄第1章開始軟件測(cè)試工作第2章執(zhí)行系統(tǒng)測(cè)試第3章測(cè)試用例設(shè)計(jì)第4章測(cè)試工具應(yīng)用第5章測(cè)試技術(shù)與應(yīng)用第6章成為***的測(cè)試組長(zhǎng)第7章測(cè)試文檔實(shí)例詞條圖冊(cè)更多圖冊(cè)。

    程序利用windows提供的接口(windowsapi)實(shí)現(xiàn)程序的功能。通過一個(gè)可執(zhí)行程序引用的動(dòng)態(tài)鏈接庫(dll)和應(yīng)用程序接口(api)可以粗略的預(yù)測(cè)該程序的功能和行為。統(tǒng)計(jì)所有樣本的導(dǎo)入節(jié)中引用的dll和api的頻率，留下引用頻率**高的60個(gè)dll和500個(gè)api。提取特征時(shí)，每個(gè)樣本的導(dǎo)入節(jié)里存在選擇出的dll或api，該特征以1表示，不存在則以0表示，提取的560個(gè)dll和api特征作為***個(gè)特征視圖。提取格式信息特征視圖pe是portableexecutable的縮寫，初衷是希望能開發(fā)一個(gè)在所有windows平臺(tái)上和所有cpu上都可執(zhí)行的通用文件格式。pe格式文件是封裝windows操作系統(tǒng)加載程序所需的信息和管理可執(zhí)行代碼的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)**是大量的字節(jié)碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有機(jī)融合。pe文件格式被**為一個(gè)線性的數(shù)據(jù)流，由pe文件頭、節(jié)表和節(jié)實(shí)體組成。惡意軟件或被惡意軟件***的可執(zhí)行文件，它本身也遵循格式要求的約束，但可能存在以下特定格式異常：(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(gè)pe頭部；(11)可疑的重定位信息；。隱私合規(guī)檢測(cè)確認(rèn)用戶數(shù)據(jù)加密符合GDPR標(biāo)準(zhǔn)要求。

    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練基本都是基于梯度下降的，尋找函數(shù)值下降速度**快的方向，沿著下降方向迭代，迅速到達(dá)局部**優(yōu)解的過程就是梯度下降的過程。使用訓(xùn)練集中的全部樣本訓(xùn)練一次就是一個(gè)epoch，整個(gè)訓(xùn)練集被使用的總次數(shù)就是epoch的值。epoch值的變化會(huì)影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值的更新次數(shù)。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，前端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖5所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖6所示。從圖5和圖6可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5過程中，模型的驗(yàn)證準(zhǔn)確率和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失有一定程度的波動(dòng)；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)確率基本不變，訓(xùn)練和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失基本不變；綜合分析圖5和圖6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)。前端融合模型的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7所示，規(guī)范化后的混淆矩陣如圖8所示。前端融合模型的roc曲線如圖9所示，該曲線反映的是隨著檢測(cè)閾值變化下檢測(cè)率與誤報(bào)率之間的關(guān)系曲線。基于 AI 視覺識(shí)別的自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)，助力艾策實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線上的零缺陷品控目標(biāo)！軟件測(cè)試性能

云計(jì)算與 AI 融合：深圳艾策的創(chuàng)新解決方案。軟件企業(yè)cnas認(rèn)證

    的值不一定判定表法根據(jù)因果來制定判定表組成部分1條件樁:所有條件2動(dòng)作樁:所有結(jié)果3條件項(xiàng):針對(duì)條件樁的取值4動(dòng)作項(xiàng):針對(duì)動(dòng)作樁的取值不犯罪，不抽*是好男人，不喝酒是好男人，只要打媳婦就是壞男人條件樁1不犯罪1102不抽*1013不喝酒011動(dòng)作樁好男人11壞男人1場(chǎng)景法模擬用戶操作軟件時(shí)的場(chǎng)景，主要用于測(cè)試系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程先關(guān)注功能和業(yè)務(wù)是否正確實(shí)現(xiàn)，然后再使用等價(jià)類和邊界值進(jìn)行檢測(cè)。基本流正確的業(yè)務(wù)流程來實(shí)現(xiàn)一條操作路徑備選流模擬一條錯(cuò)誤的操作流程用例場(chǎng)景要從開始到結(jié)束便利用例中所有的基本流和備選流。流程分析法流程-路徑針對(duì)路徑使用路徑分析的方法設(shè)計(jì)測(cè)試用例降低測(cè)試用例設(shè)計(jì)難度，只要搞清楚各種流程，就可以設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的測(cè)試用例，而不需要太多測(cè)試經(jīng)驗(yàn)1詳細(xì)了解需求2根據(jù)需求說明或界面原型，找出業(yè)務(wù)流程的哥哥頁面以及流轉(zhuǎn)關(guān)系3畫出業(yè)務(wù)流程axure4寫用例，覆蓋所有路徑分支錯(cuò)誤推斷法利用經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)出出錯(cuò)的可能類型，列出所有可能的錯(cuò)誤和容易發(fā)生錯(cuò)誤的情況。多考慮異常，反面，特殊輸入，以攻擊者的態(tài)度對(duì)臺(tái)程序。正交表對(duì)可選項(xiàng)多種可取值進(jìn)行均等選取組合，**大概率覆蓋測(cè)試用例1根據(jù)控件和取值數(shù)選擇一個(gè)合適的正交表2列舉取值并編號(hào)。軟件企業(yè)cnas認(rèn)證