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場景法模擬用戶操作軟件時(shí)的場景，主要用于測試系統(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。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)測試用例降低測試用例設(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)量的測試用例，而不需要太多測試經(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)。數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：艾策科技的最佳實(shí)踐。南京軟件測評(píng)單位

    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。長沙軟件評(píng)測機(jī)構(gòu)跨設(shè)備測試報(bào)告指出平板端UI元素存在比例失調(diào)問題。

    ***級(jí)初始級(jí)TMM初始級(jí)軟件測試過程的特點(diǎn)是測試過程無序，有時(shí)甚至是混亂的，幾乎沒有妥善定義的。初始級(jí)中軟件的測試與調(diào)試常常被混為一談，軟件開發(fā)過程中缺乏測試資源，工具以及訓(xùn)練有素的測試人員。初始級(jí)的軟件測試過程沒有定義成熟度目標(biāo)。第二級(jí)定義級(jí)TMM的定義級(jí)中，測試己具備基本的測試技術(shù)和方法，軟件的測試與調(diào)試己經(jīng)明確地被區(qū)分開。這時(shí)，測試被定義為軟件生命周期中的一個(gè)階段，它緊隨在編碼階段之后。但在定義級(jí)中，測試計(jì)劃往往在編碼之后才得以制訂，這顯然有背于軟件工程的要求。TMM的定義級(jí)中需實(shí)現(xiàn)3個(gè)成熟度目標(biāo):制訂測試與調(diào)試目標(biāo)，啟動(dòng)測試計(jì)劃過程，制度化基本的測試技術(shù)和方法。(I)制訂測試與調(diào)試目標(biāo)軟件**必須消晰地區(qū)分軟件開發(fā)的測試過程與調(diào)試過程，識(shí)別各自的目標(biāo)，任務(wù)和括動(dòng)。正確區(qū)分這兩個(gè)過程是提高軟件**測試能力的基礎(chǔ)。與調(diào)試工作不同，測試工作是一種有計(jì)劃的活動(dòng)，可以進(jìn)行管理和控制。這種管理和控制活動(dòng)需要制訂相應(yīng)的策略和政策，以確定和協(xié)調(diào)這兩個(gè)過程。制訂測試與調(diào)試目標(biāo)包含5個(gè)子成熟度目標(biāo):1)分別形成測試**和調(diào)試**，并有經(jīng)費(fèi)支持。2)規(guī)劃并記錄測試目標(biāo)。3)規(guī)劃井記錄調(diào)試目標(biāo)。4)將測試和調(diào)試目標(biāo)形成文檔。

    等價(jià)類劃分法將不能窮舉的測試過程進(jìn)行合理分類，從而保證設(shè)計(jì)出來的測試用例具有完整性和**性。有數(shù)據(jù)輸入的地方，可以使用等價(jià)類劃分法。從大量數(shù)據(jù)中挑選少量**數(shù)據(jù)進(jìn)行測試有效等價(jià)類：符合需求規(guī)格說明書規(guī)定的數(shù)據(jù)用來測試功能是否正確實(shí)現(xiàn)無效等價(jià)類：不合理的輸入數(shù)據(jù)**—用來測試程序是否有強(qiáng)大的異常處理能力（健壯性）使用**少的測試數(shù)據(jù)，達(dá)到**好的測試質(zhì)量邊界值分析法對(duì)輸入或輸出的邊界值進(jìn)行測試的一種黑盒測試方法。是作為對(duì)等價(jià)類劃分法的補(bǔ)充，這種情況下，其測試用例來自等價(jià)類的邊界。邊界點(diǎn)1、邊界是指相對(duì)于輸入等價(jià)類和輸出等價(jià)類而言，稍高于、稍低于其邊界值的一些特定情況。2、邊界點(diǎn)分為上點(diǎn)、內(nèi)點(diǎn)和離點(diǎn)。如果是范圍[1,100]需要選擇0,1,2,50,99,100,101如果是個(gè)數(shù)**多20個(gè)[0,20]需要測0,10,20，-1,21因果圖分析法用畫圖的方式表達(dá)輸入條件和輸出結(jié)果之間的關(guān)系。1恒等2與3或4非5互斥1個(gè)或者不選6***必須是1個(gè)7包含可以多選不能不選8要求如果a=1，則要求b必須是1，反之如果a=0時(shí)，b的值無所謂9**關(guān)系當(dāng)a=1時(shí)，要求b必須為0；而當(dāng)a=0時(shí)。多平臺(tái)兼容性測試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0軟件測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。軟件測試是使用人工或自動(dòng)的手段來運(yùn)行或測定某個(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，測試方法主要有白盒測試和黑盒測試。白盒測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、基夲路徑測試法、域測試、符號(hào)測試、路徑覆蓋和程序變異。黑盒測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、場景法等。[1]從是否執(zhí)行程序的角度劃分，測試方法又可分為靜態(tài)測試和動(dòng)態(tài)測試。靜態(tài)測試包括代碼檢査、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。動(dòng)態(tài)測試由3部分組成：構(gòu)造測試實(shí)例、執(zhí)行程序和分析程序的輸出結(jié)果。深圳艾策信息科技：賦能中小企業(yè)的數(shù)字化未來。cma軟件檢測報(bào)告

負(fù)載測試證實(shí)系統(tǒng)最大承載量較宣傳數(shù)據(jù)低18%。南京軟件測評(píng)單位

    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。南京軟件測評(píng)單位