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。5G 與物聯(lián)網(wǎng)：深圳艾策的下一個(gè)技術(shù)前沿。軟件系統(tǒng)測(cè)評(píng)報(bào)告價(jià)格

    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(wú)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(shuō)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(shuō)明準(zhǔn)確無(wú)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(shuō)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(jiǎn)單的靠一些象征性的現(xiàn)象或標(biāo)志來(lái)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**。軟件性能測(cè)試中心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！

    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(lái)說(shuō)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）。

    在介紹諸多知識(shí)點(diǎn)的過程當(dāng)中結(jié)合直觀形象的圖表或?qū)嶋H案例進(jìn)行深入淺出的分析，從而使讀者可以更好地理解秋掌握軟件測(cè)試?yán)碚撝R(shí)，并迅速地運(yùn)用到實(shí)際測(cè)試工作中去。本書適合作為各層次高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)的教學(xué)用書，也可作為軟件測(cè)試人員的參考書。目錄前言第1章概述第2章軟件測(cè)試基礎(chǔ)第3章單元測(cè)試第4章集成測(cè)試第5章系統(tǒng)測(cè)試……軟件測(cè)試技術(shù)圖書2書名:軟件測(cè)試技術(shù)層次：高職高專配套：電子課件作者：徐芳出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2011-6-21ISBN:開本：16開定價(jià):￥內(nèi)容簡(jiǎn)介本書根據(jù)軟件測(cè)試教學(xué)的需要，結(jié)合讀者對(duì)象未來(lái)的職業(yè)要求和定位，除了盡力***闡述軟件測(cè)試技術(shù)基本概念外，采取了計(jì)劃、設(shè)計(jì)與開發(fā)、執(zhí)行這樣的工程步驟來(lái)描述軟件測(cè)試的相關(guān)知識(shí)，使學(xué)生在學(xué)習(xí)軟件測(cè)試的技術(shù)知識(shí)時(shí)，能夠同時(shí)獲得工程化思維方式的訓(xùn)練。本書共7章。第1章介紹軟件測(cè)試的基本知識(shí)；第2章介紹如何制定軟件測(cè)試計(jì)劃；第3章介紹測(cè)試用例的設(shè)計(jì)和相關(guān)技術(shù)；第4章介紹執(zhí)行測(cè)試中相關(guān)技術(shù)和方法；第5章介紹實(shí)際工作中各種測(cè)試方法；第6章介紹MI公司的一套測(cè)試工具的使用，包括功能、性能和測(cè)試管理工具；第7章通過一個(gè)實(shí)例，給出了完整的與軟件測(cè)試相關(guān)的文檔?？煽啃栽u(píng)估連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)出現(xiàn)2次非致命錯(cuò)誤。

    12)把節(jié)裝入到vmm的地址空間，(13)可選頭部的sizeofcode域取值不正確，(14)含有可疑標(biāo)志；所述存在明顯的統(tǒng)計(jì)差異的格式結(jié)構(gòu)特征包括：(1)無(wú)證書表；(2)調(diào)試數(shù)據(jù)明顯小于正常文件，(3).text、.rsrc、.reloc和.rdata的characteristics屬性異常，(4)資源節(jié)的資源個(gè)數(shù)少于正常文件。進(jìn)一步的，所述生成軟件樣本的字節(jié)碼n-grams特征視圖的具體實(shí)現(xiàn)過程如下：先從當(dāng)前軟件樣本的所有短序列特征中選取詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征；然后計(jì)算選取的每個(gè)短序列特征的逆向文件頻率idf與詞頻tf的乘積，并將其作為選取的每個(gè)短序列特征的特征值，，表示該短序列特征表示其所在軟件樣本的能力越強(qiáng)；**后在選取的詞頻tf**高的多個(gè)短序列特征中選取，生成字節(jié)碼n-grams特征視圖；：＝tf×idf；其中，ni,j是短序列特征i在軟件樣本j中出現(xiàn)的次數(shù)，∑knk,j指軟件樣本j中所有短序列特征出現(xiàn)的次數(shù)之和，k為短序列特征總數(shù)，1≤i≤k；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。進(jìn)一步的，所述步驟s2采用中間融合方法訓(xùn)練多模態(tài)深度集成模型。能耗評(píng)估顯示后臺(tái)服務(wù)耗電量超出行業(yè)基準(zhǔn)值42%。系統(tǒng)上線測(cè)評(píng)報(bào)告報(bào)價(jià)

跨設(shè)備測(cè)試報(bào)告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。軟件系統(tǒng)測(cè)評(píng)報(bào)告價(jià)格

    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。軟件系統(tǒng)測(cè)評(píng)報(bào)告價(jià)格