测试模型

GANFuzz:A GAN-based industrial network protocol fuzzing framework 1.简介 1.GANFuzz，提出了一种新的测试用例生成方法，并在此基础上构建了一个模糊框架。 2.为了提高代码覆盖率和测试深度，提出了三种从不同维度对协议消息进行分类的聚类策略，利用这三种策略，所学习的生成模型可以生成更为多样化和格式良好的测试用例。 3.在实验中，使用GANFuzz原型测试了几个Modbus-TCP模拟器，成功地揭示了一些新的缺陷和已知的问题。 2.背景知识 GAN RNN作为generator CNN作为discriminator 3.方法 3.1 步骤 1.对msg进行聚类。在给定一个真实的协议msg集作为训练数据的情况下，我们采用三种聚类策略来提供三种方法来对数据进行分类。对于每一种策略，我们所关注的特征和功能w.r.t协议消息是不同的。它允许我们从不同的维度进行模糊处理。它有助于提高代码覆盖率和测试深度。 2.学习协议语法。我们使用生成对抗网络和SeqGan算法对将协议语法学习问题进行建模为估计生成模型的过程。通过深度学习训练，生成模型从真实的协议消息中自动揭示协议语法。 3.生成测试用例。学习的生成模型能够生成类似于真实协议消息的序列。利用生成模型可以生成模糊测试用例。 3.2 聚类msg NoClustering

1、上图来一张，Code Review翻译为：代码审查/代码评审 在金字塔中每一层测试的投入比例则要根据实际的产品特征来划分。在《Google 测试之道》一书中有提到，Google对产品测试类型划分为：小测试、中测试和大测试，釆用 70% (小）20% (中）/10% (大）的比例，大体对应测试金字塔中的Unit、Service和UI层。 1.1 单元自动化测试 单元自动化测试是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。对于单元测试中单元的含义，一般来说，要根据实际情况去判定其具体含义，如C语言中单元是指一个函数， Java中单元是指一个类，图形化的软件中单元是指一个窗口或一个菜单等。总的来说，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。规范的进行单元测试需要借助单元测试框架，如Java 语言的 Junit、TestNG, C#语言的 NUnit,以及 Python 语言的 unittest、pytest 等，目前几乎所有的主流语言都有其相应的单元测试框架。 1.2 接口自动化测试 Web应用的接口自动化测试大体分为两类：模块接口测试和Web接口测试。 1）模块接口测试，主要测试模块之间的调用与返回。当然,我们也可以将其看作是单元测试的基础。它主要强调对一个类方法或函数的调用，并对返回结果的验证，所用到的测试工具与单元自动化测试相同。 2）Web接口测试又可分为两类

面向对象软件工程知识点 1．封装是指把对象的（A）结合在一起，组成一个独立的对象。 A．属性和操作 B．信息流 C．消息和事件 D．数据的集合 2．状态图和活动图建立了UML面向对象开发过程中的对象动态（B）模型。 A．交互 B．状态 C．体系结构 D．软件复用 3．UML的（C）模型图由活动图、顺序图、状态图和合作图组成。 A．用例 B．静态 C．动态 D．系统 4．在UML的需求分析建模中，对用例模型中的用例进行细化说明应使用（A）。 A．活动图 B．状态图 C．配置图 D．构建图 5．设计模式就是对（D）的描述或解决方案，往往直接对应一段程序代码。 A．某个构件 B．成熟的设计 C．一个用例 D．特定问题 6．类和对象都有属性，它们的差别是：类描述了属性的类型，而对象的属性必须有（C）。 A．正负号 B．动作 C．具体值 D．私有成员 7．顺序图的模型元素有（A）、消息、生存线、激活期等，这些模型元素表示某个用例中的若干个对象和对象之间所传递的消息，来对系统的行为建模。 A．对象 B．箭头 C．活动 D．状态 8．状态图可以表现（B）在生存期的行为、所经历的状态序列、引起状态转移的事件以及因状态转移而引起的动作。 A．一组对象 B．一个对象 C．多个执行者 D．几个子系统 9．使得在多个类中能够定义同一个操作或属性名，并在每一个类中有不同的实现的一种方法是（B）。 A．继承

目录 Django框架的初使用-1 1 Django MVT回顾 2 模型M 2.1 ORM框架 2.2 模型设计 3 视图V 3.1 定义视图函数 3.2 配置URLconf 3.3 视图-匹配过程的解释 4 模版T 4.1 创建模版 4.2 定义模版 4.3 视图调用模板 5 总结 Django框架的初使用-1 笔者在上篇文章 Django框架的初使用 已对Django框架的前世今生、基本逻辑以及使用的基本框架搭建（ 搭建虚拟环境/创建Django项目/创建Django项目下的应用/运行服务器 ）进行了阐述，本文将从M模版、V视图、T模版依次论述，进一步梳理Django框架使用操作的逻辑流程，期望可以在加深本人理解的同时给他人带来一点帮助。 1 Django MVT回顾 （1）Django MVT框架图 （2）具体功能介绍： M全拼为Model：负责和数据库交互，进行数据处理。 V全拼为View：接收请求，进行业务处理，返回应答。 T全拼为Template：负责封装构造要返回的html。 下面依次对模型M、视图V以及模版T进行逻辑梳理： 2 模型M 问1: 我们之前操作数据库是通过写sql语句，那么在使用Django能不能不写sql语句就可以操作数据库呢？ 答1: 可以，就是通过接下来要给大家讲的 ORM框架 。 2.1 ORM框架 即通过类和对象操作对应的数据表

经验误差与过拟合 关键词： 错误率（error rate），精度（accuracy） 。 错误率好理解，就是m个样本中，a个样本分类错误，则错误率E = a/m 。 精度 就是 1-E。 其实很简单，但是为什么我还要提一提呢，因为机器学习里还有很多相关名词，例如：准确率，召回率，精确度等等，所以希望大家能清楚认识。 关键词： 经验误差（empirical error） 。 在训练集上，预测输出与样本的真实输出之间的差异（差异！）称为经验误差或训练误差。 关键词： 泛化误差（generalization） 。 在新样本上的误差称为泛化误差。 关键词： 过拟合（overfitting） 。 刚接触机器学习时候，就碰到过拟合这个很抽象的词， 当时是说的曲线拟合 。曲线拟合其实就是一个过程。该过程是通过实际曲线上的一些样本点（成为训练样本），经过一个模型训练，得到一条预测曲线。（敲黑板：拟合就是一个过程）。那么过拟合就是，拟合过头了，预测曲线非常好的适合训练样本，然而对实际曲线的其他样本不太适合。 推广一下到分类器（模型）上就是，训练好的分类器对训练样本很好的分类，但是对测试样本的分类结果很糟糕。 有过拟合当然有欠拟合啦，欠拟合可以认为是该分类器学习能力太差，连在训练样本上都没有很好的分类，更不要说在测试样本上了。 评估方法 关键词： 留出法（hold-out） 。

对程序化模型测试来说，所测试的期货品种越多，越能检验出模型对不同品种的适用性。 01、测试参数的设置 测试参数设置的不同所得到的测试结果差异很大，客观设置测试参数关系到模型交易效果的真伪和对模型的最终取舍。程序化交易模型的测试结果对未来市场有多大的适用性是由以下三大要素决定的： 一是测试的品种数量：所测试的期货品种越多，越能检验出模型对不同品种的适用性； 二是测试的时间跨度：测试所采用的历史数据越多、时间跨度越长，测试涵盖的各种市场状况就越全面，模型的可靠性就越大； 三是交易成本费率的设置：除了手续费费率设置的高低会影响模型盈亏效果以外，另一个最重要的设置参数就是滑点问题。 所谓 滑点 ，是指下单价与实际成交价之间的差价。在期货市场，滑点的产生大部分是因为行情波动剧烈，导致网络数据传输延迟。 例如，股指期货某合约盘中即时报价为：买价3200.2，15手；卖价3200.4，20手；某投资者想在3200.4价位买入20手，但等他敲入指令后的那一瞬间，有人抢先买了，结果该投资者在3200.4就没有买到，而且由于行情快速上涨，卖价挂单瞬间变成了3201.0，30手。 为了能保证成交，该投资者只得撤单后，比即时卖价还要上跳两个单位进行报价，即以3201.4，20手的买单敲入指令，结果有15手成交价为3201.2，另外5手成交价为3201.4。出现的滑点分别是1跳和2跳。显然滑点增加

Spring MVC起步 Spring将请求调度Servlet、处理器映射（handler mapping）、控制器以及视图解析器（view resolver）之间移动。 跟踪Spring MVC的请求 Web请求从离开浏览器开始到获取响应返回，它会经历好多站，每站都会留下一些信息同时带上其他信息。 请求带着URL以及其他信息离开浏览器后，第一站是Spring的DispatcherServlet（前端控制器）。它的任务将请求发送给Spring MVC控制器。由于可能有多个控制器，DispatcherServlet会查询一个或多个处理器映射来确定请求的下一站，处理器映射会根据URL信息来决策。选择合适的控制器后，DispatcherServlet将请求发送给选中的控制器。到了控制器，它会处理请求带来的信息。 控制器处理完成后，会将模型数据打包，并且标示出用于渲染输出的视图名。它接下来将请求连同模型和视图名发送回DispatcherServlet，目的是解耦。传递给DispatcherServlet的视图名并不直接标示某个特定的JSP。它仅仅传递了一个逻辑名称，用来查找产生结果的真正视图。DispatcherServlet将会使用视图解析器来将逻辑视图名匹配为一个特定的视图实现（可能是JSP） DispatcherServlet的最后一站是视图的实现（可能是JSP）

交叉验证 交叉验证的理论是由 Seymour Geisser 所开始的。 它对于防范 testing hypotheses suggested by the data 是非常重要的， 特别是当后续的 样本 是危险、成本过高或不可能（ uncomfortable science ）去搜集。 交叉验证(Cross-validation)：有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。 中文名 交叉验证 外文名 Cross validation 实 质 建模应用中 特 点 PCR 、PLS 回归建模中 目录 1 概念 2 基本思想 3 目的 4 常见的交叉验证形式 ▪ Holdout 验证 ▪ K-fold cross-validation ▪ 留一验证 交叉验证概念 　　这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)。 交叉验证基本思想 　　交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set)

原文地址 提示： 建议一定要看后面的@RequestBody的核心逻辑源码以及六个重要结论！ 本文前半部分的内容都是一些基 本知识常识，可选择性跳过。 声明 ： 本文是基于SpringBoot，进行的演示说明。 基础知识介绍 ： @RequestBody主要用来接收前端传递给后端的json字符串中的数据的(请求体中的数据的)；GET方式无请求体，所以使用@RequestBody接收数据时，前端不能使用GET方式提交数据，而是用POST方式进行提交。在后端的同一个接收方法里，@RequestBody与@RequestParam()可以同时使用，@RequestBody最多只能有一个，而@RequestParam()可以有多个。 注：一个请求，只有一个RequestBody；一个请求，可以有多个RequestParam。 注：当同时使用@RequestParam（）和@RequestBody时，@RequestParam（）指定的参数可以是普通元素、 数组、集合、对象等等(即:当，@RequestBody 与@RequestParam()可以同时使用时，原SpringMVC接收 参数的机制不变，只不过 RequestBody 接收的是请求体里面的数据；而RequestParam接收的是key-value 里面的参数 ，所以它会被切面进行处理从而可以用普通元素、数组、集合、对象等接收)。

先解释几个概念 机器学习主要分为：监督学习和无监督学习。 · 监督学习： 从已知类别的数据集中学习出一个函数，这个函数可以对新的数据集进行预测或分类，数据集包括特征值和目标值，即有标准答案；常见算法类型可以分为：分类和回归。 分类问题常见算法：K-近邻(KNN)、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、神经网络 回归常用于预测，比如房价，常见算法：线性回归、岭回归 · 无监督学习： 与监督学习的主要区别是，数据集中没有人为标注的目标值，即没有标准答案；常见算法有：聚类，生成对抗网络。 K-近邻算法 这是机器学习中最简单的一个算法，先看定义 定义：如果一个样本与特征空间中的K个样本 距离 最近，这K个样本中的大多数属于A类别，那么该样本也属于A类别。 通俗说就是通过你最近的K个邻居来求出你的类别； 比如现在要求你所在的区域，A在朝阳区，B在海淀区，C在海淀区，D在房山区，你与ABC的距离分别是：20，28，23，35；K值取3，那么这三个离你最近的邻居是A、B、C，这三个中有两个属于海淀区，按照K-近邻算法，你所在的区域就是海淀区；如果K取1，就是朝阳区； 由此也说明了K近邻算法的结果很大程度上受K取值的影响，通常K值取不大于20的整数。 K-近邻中的距离如何计算？ 这里的距离一般使用欧式距离，公式如下： 比如有两个样本：A (a1,a2,a3) ,B (b1,b2,b3)