軟件產(chǎn)品測(cè)試 費(fèi)用

    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)。多平臺(tái)兼容性測(cè)試顯示Linux環(huán)境下存在驅(qū)動(dòng)適配問題。軟件產(chǎn)品測(cè)試 費(fèi)用

    先將訓(xùn)練樣本的dll和api信息特征視圖、格式信息特征視圖以及字節(jié)碼n-grams特征視圖分別輸入至一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中抽取高等特征表示，然后合并抽取的高等特征表示并將其作為下一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到多模態(tài)深度集成模型。進(jìn)一步的，所述多模態(tài)深度集成模型的隱藏層的***函數(shù)采用relu，輸出層的***函數(shù)采用sigmoid，中間使用dropout層進(jìn)行正則化，優(yōu)化器采用adagrad。進(jìn)一步的，所述訓(xùn)練得到的多模態(tài)深度集成模型中，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，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，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，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，且2個(gè)隱含層中間設(shè)置有dropout層；所述dropout層的dropout率均等于。本發(fā)明實(shí)施例的有益效果是，提出了一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測(cè)方法，應(yīng)用了多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法來融合dll和api、格式結(jié)構(gòu)信息、字節(jié)碼n-grams特征。貴陽第三方軟件測(cè)試中心網(wǎng)絡(luò)延遲測(cè)評(píng)顯示亞太地區(qū)響應(yīng)時(shí)間超歐盟2倍。

    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。

    您當(dāng)前的位置：首頁>商務(wù)服務(wù)>軟著退稅軟件測(cè)試報(bào)告軟件測(cè)評(píng)軟著退稅軟件測(cè)試報(bào)告軟件測(cè)評(píng)65531產(chǎn)品價(jià)格：面議發(fā)貨地址：北京豐臺(tái)包裝說明：不限產(chǎn)品數(shù)量：個(gè)產(chǎn)品規(guī)格：不限信息編號(hào)：公司編號(hào)：17099560徐經(jīng)理總經(jīng)理微信進(jìn)入店鋪在線咨詢QQ咨詢相關(guān)產(chǎn)品：航標(biāo)**集團(tuán)有限公司軟件檢測(cè)報(bào)告|軟件測(cè)試報(bào)告依據(jù)科研項(xiàng)目驗(yàn)收考核指標(biāo)，對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)品應(yīng)達(dá)到的主要技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)，出具測(cè)試報(bào)告。軟件檢測(cè)報(bào)告|軟件測(cè)試報(bào)告業(yè)主方驗(yàn)收評(píng)測(cè)適用于系統(tǒng)開發(fā)完成后，正式上線前的階段。用戶收益：?為系統(tǒng)建設(shè)單位（**、央企等）規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，提高政績(jī);?幫助為基金/課題項(xiàng)目承接方（科研院校、軟件企業(yè)等）提供驗(yàn)收依據(jù)；?系統(tǒng)建設(shè)單位更直觀準(zhǔn)確地了解系統(tǒng)實(shí)際表現(xiàn)；?為驗(yàn)收評(píng)審**提供參考數(shù)據(jù)；?幫助系統(tǒng)建設(shè)方（軟件企業(yè)）提升系統(tǒng)的含金量；適用對(duì)象：?系統(tǒng)建設(shè)方；?系統(tǒng)開發(fā)的承建方。服務(wù)流程（1）材料準(zhǔn)備《軟件產(chǎn)品登記測(cè)試委托申請(qǐng)表---模板》《用戶手冊(cè)---終稿》被測(cè)軟件產(chǎn)品著作權(quán)掃描件---確認(rèn)軟件名稱版本號(hào)。艾策科技：如何用數(shù)據(jù)分析重塑企業(yè)決策！

    坐標(biāo)點(diǎn)(0,1)**一個(gè)完美的分類器，它將所有的樣本都正確分類。roc曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。從圖9可以看出，該方案的roc曲線非常接近左上角，性能較優(yōu)。另外，前端融合模型的auc值為。(5)后端融合后端融合的架構(gòu)如圖10所示，后端融合方式用三種模態(tài)的特征分別訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進(jìn)行決策融合，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。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，后端融合模型的準(zhǔn)確率變化曲線如圖11所示，模型的對(duì)數(shù)損失變化曲線如圖12所示。從圖11和圖12可以看出，當(dāng)epoch值從0增加到5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)確率小幅提高，訓(xùn)練對(duì)數(shù)損失和驗(yàn)證對(duì)數(shù)損失緩慢下降；綜合分析圖11和圖12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40。確定模型的訓(xùn)練迭代數(shù)為40后，進(jìn)行了10折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：艾策科技如何提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。專業(yè)漏洞掃描公司

如何選擇適合企業(yè)的 IT 解決方案？軟件產(chǎn)品測(cè)試 費(fèi)用

    [3]軟件測(cè)試方法原則編輯1.盡早不斷測(cè)試的原則應(yīng)當(dāng)盡早不斷地進(jìn)行軟件測(cè)試。據(jù)統(tǒng)計(jì)約60%的錯(cuò)誤來自設(shè)計(jì)以前，并且修正一個(gè)軟件錯(cuò)誤所需的費(fèi)用將隨著軟件生存周期的進(jìn)展而上升。錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)得越早，修正它所需的費(fèi)用就越少。[4]測(cè)試用例由測(cè)試輸入數(shù)據(jù)和與之對(duì)應(yīng)的預(yù)期輸出結(jié)果這兩部分組成。[4]3.**測(cè)試原則(1)**測(cè)試原則。這是指軟件測(cè)試工作由在經(jīng)濟(jì)上和管理上**于開發(fā)機(jī)構(gòu)的**進(jìn)行。程序員應(yīng)避免檢査自己的程序，程序設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)也不應(yīng)測(cè)試自己開發(fā)的程序。軟件開發(fā)者難以客觀、有效地測(cè)試自己的軟件，而找出那些因?yàn)閷?duì)需求的誤解而產(chǎn)生的錯(cuò)誤就更加困難。[4](2)合法和非合法原則。在設(shè)計(jì)時(shí)，測(cè)試用例應(yīng)當(dāng)包括合法的輸入條件和不合法的輸入條件。[4](3)錯(cuò)誤群集原則。軟件錯(cuò)誤呈現(xiàn)群集現(xiàn)象。經(jīng)驗(yàn)表明，某程序段剩余的錯(cuò)誤數(shù)目與該程序段中已發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)目成正比，所以應(yīng)該對(duì)錯(cuò)誤群集的程序段進(jìn)行重點(diǎn)測(cè)試。[4](4)嚴(yán)格性原則。嚴(yán)格執(zhí)行測(cè)試計(jì)劃，排除測(cè)試的隨意性。[4](5)覆蓋原則。應(yīng)當(dāng)對(duì)每一個(gè)測(cè)試結(jié)果做***的檢查。[4](6)定義功能測(cè)試原則。檢查程序是否做了要做的事*是成功的一半，另一半是看程序是否做了不屬于它做的事。[4](7)回歸測(cè)試原則。應(yīng)妥善保留測(cè)試用例。軟件產(chǎn)品測(cè)試 費(fèi)用