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收藏查看我的收藏0有用+1已投票0软件测试技术编辑锁定讨论上传视频软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品（包括阶段性产品）进行验证和确认的活动过程，其目的是尽快尽早地发现在软件产品中所存在的各种问题——与用户需求、预先定义的不一致性。检查软件产品的bug。写成测试报告，交于开发人员修改。软件测试人员的基本目标是发现软件中的错误。中文名软件测试技术简介单元测试、集成测试主要步骤测试设计与开发常见测试回归测试功能测试目录1主要步骤2基本功能3测试目标4测试目的5常见测试6测试分类7测试工具8同名图书▪图书1▪图书2▪图书3▪图书4软件测试技术主要步骤编辑1、测试计划2、测试设计与开发3、执行测试软件测试技术基本功能编辑1、验证（Verification）2、确认（Validation）软件测试人员应具备的知识：1、软件测试技术2、被测试应用程序及相关应用领域软件测试技术测试目标编辑1、软件测试人员所追求的是尽可能早地找出软件的错误；2、软件测试人员必须确保找出的软件错误得以关闭。覆盖软件功能与性能的多维度检测方案设计与实施！上海软件评测公司
将三种模态特征和三种融合方法的结果进行了对比，如表3所示。从表3可以看出，前端融合和中间融合较基于模态特征的检测准确率更高，损失率更低。后端融合是三种融合方法中较弱的，虽然明显优于基于dll和api信息、pe格式结构特征的实验结果，但稍弱于基于字节码3-grams特征的结果。中间融合是三种融合方法中**好的，各项性能指标都非常接近**优值。表3实验结果对比本实施例提出了基于多模态深度学习的恶意软件检测方法，提取了三种模态的特征(dll和api信息、pe格式结构信息和字节码3-grams)，提出了通过三种融合方式(前端融合、后端融合、中间融合)集成三种模态的特征，有效提高恶意软件检测的准确率和鲁棒性。实验结果显示，相对**且互补的特征视图和不同深度学习融合机制的使用明显提高了检测方法的检测能力和泛化性能，其中较优的中间融合方法取得了％的准确率，对数损失为，auc值为，各项性能指标已接近**优值。考虑到样本集可能存在噪声，本实施例提出的方法已取得了比较理想的结果。由于恶意软件很难同时伪造多个模态的特征，本实施例提出的方法比单模态特征方法更鲁棒。以上所述*为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。深圳软件测试费用人工智能在金融领域的应用：艾策科技的实践案例。
针对cma和cnas第三方软件测试机构的资质，客户在确定合作前需要同时确认资质的有效期，因为软件测试资质都是有一定有效期的，如果软件测试公司在业务开展的过程中有违规或者不受认可的操作和行为，有可能会被吊销资质执照，这一点需要特别注意。第三，软件测试机构的资质所涵盖的业务参数，通常来讲，软件测试报告一般针对软件的八大参数进行测试，包括软件功能测试、软件性能测试、软件信息安全测试、软件兼容性测试、软件可靠性测试、软件稳定性测试、软件可移植测试、软件易用性测试。这几个参数在cma或者cnas的官方网站都可以进行查询和确认第四，软件测试机构或者公司的本身信用背景，那么用户可以去检查一下公司的信用记录，是否有不良的投诉或者法律纠纷，可以确保第三方软件测试机构出具的软件测试报告的效力也没有问题。那么，总而言之，找一家靠谱的第三方软件测试机构还是需要用户从自己的软件测试业务需求场景出发，认真仔细比较资质许可的正规性，然后可以完成愉快的合作和软件测试报告的交付。
收藏查看我的收藏0有用+1已投票0软件测试方法编辑锁定本词条由“科普**”科学百科词条编写与应用工作项目审核。软件测试是使用人工或自动的手段来运行或测定某个软件系统的过程，其目的在于检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别。[1]从是否关心软件内部结构和具体实现的角度划分，测试方法主要有白盒测试和黑盒测试。白盒测试方法主要有代码检査法、静态结构分析法、静态质量度量法、逻辑覆盖法、基夲路径测试法、域测试、符号测试、路径覆盖和程序变异。黑盒测试方法主要包括等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法、判定表驱动法、正交试验设计法、功能图法、场景法等。[1]从是否执行程序的角度划分，测试方法又可分为静态测试和动态测试。静态测试包括代码检査、静态结构分析、代码质量度量等。动态测试由3部分组成：构造测试实例、执行程序和分析程序的输出结果。艾策科技：如何用数据分析重塑企业决策！
之所以被称为黑盒测试是因为可以将被测程序看成是一个无法打开的黑盒，而工作人员在不软件测试方法考虑任何程序内部结构和特性的条件下，根据需求规格说明书设计测试实例，并检查程序的功能是否能够按照规范说明准确无误的运行。其主要是对软件界面和软件功能进行测试。对于黑盒测试行为必须加以量化才能够有效的保证软件的质量。[5]（2）白盒测试。其与黑盒测试不同，它主要是借助程序内部的逻辑和相关信息，通过检测内部动作是否按照设计规格说明书的设定进行，检查每一条通路能否正常工作。白盒测试是从程序结构方面出发对测试用例进行设计。其主要用于检查各个逻辑结构是否合理，对应的模块**路径是否正常以及内部结构是否有效。常用的白盒测试法有控制流分析、数据流分析、路径分析、程序变异等，其中逻辑覆盖法是主要的测试方法。[5]（3）灰盒测试。灰盒测试则介于黑盒测试和白盒测试之间。灰盒测试除了重视输出相对于出入的正确性，也看重其内部表现。但是它不可能像白盒测试那样详细和完整。它只是简单的靠一些象征性的现象或标志来判断其内部的运行情况，因此在内部结果出现错误，但输出结果正确的情况下可以采取灰盒测试方法。因为在此情况下灰盒比白盒**。第三方验证实际启动速度较厂商宣称慢0.7秒。上海软件评测公司
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每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉。多模态机器学习旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。多模态学习从1970年代起步，经历了几个发展阶段，在2010年后***步入深度学习(deeplearning)阶段。在某种意义上，深度学习可以被看作是允许我们“混合和匹配”不同模型以创建复杂的深度多模态模型。目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)即数据水平融合(data-levelfusion)、后端融合(late-fusion)即决策水平融合(decision-levelfusion)以及中间融合(intermediate-fusion)。前端融合将多个**的数据集融合成一个单一的特征向量空间，然后将其用作机器学习算法的输入，训练机器学习模型，如图1所示。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，基于领域经验从每个模态中提取更高等别的特征表示，或者应用深度学习算法直接学习特征表示，然后在特性级别上进行融合。后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出决策进行融合，如图2所示。上海软件评测公司
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