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EWECT评测技术报告-炬火-SMP2020

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简介：
本报告为EWECT项目组针对SMP2020评测活动所撰写的分析文档，详细记录并评估了炬火系统在各项任务中的表现与技术细节。 在SMP2020微博情绪分类技术评测中，本段落基于哈工大发布的roberta_wwm_ext_large模型，通过迁移学习、k-fold交叉验证及投票方法进行改进。

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  • EWECT评测技术报告-炬火-SMP2020
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    本报告为EWECT项目组针对SMP2020评测活动所撰写的分析文档，详细记录并评估了炬火系统在各项任务中的表现与技术细节。 在SMP2020微博情绪分类技术评测中，本段落基于哈工大发布的roberta_wwm_ext_large模型，通过迁移学习、k-fold交叉验证及投票方法进行改进。
     
  • SMP2020微博情感分类技术评估数据集
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    SMP2020微博情感分类技术评估数据集是由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会发布的，用于评测针对新浪微博文本的情感分析和分类的技术水平。该数据集包括大量标注了正面、负面、中性情绪的微博样本，为研究人员提供了一个有价值的资源来开发和完善他们的情感分析模型。 SMP2020微博情绪分类技术评测数据集使用了由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供的标注数据集，该原始数据来源于新浪微博，并由微热点大数据研究院提供支持。整个数据集分为两个部分： 第一部分是通用微博数据集，其中的微博内容随机选取自各类话题，覆盖面较广。 第二部分则是疫情相关的微博数据集，在疫情期间通过特定关键字筛选获得与新冠疫情相关的内容。 因此，本次评测的数据包含两类训练资料：一是涵盖广泛主题的普通微博训练数据；二是反映新冠疫情影响的相关信息。相应的测试集也分为通用和疫情两组。参赛者可以使用这两类训练数据来优化他们的模型。 每条微博被标记为以下六种情绪类别之一：无情绪、积极、愤怒、悲伤、恐惧或惊奇。 具体而言，普通微博的数据集中包括27,768条训练样本以及2,000条验证集和5,000条测试数据。疫情相关微博的训练数据则包含8,606条记录，并且同样拥有各自的验证（2,000）与测试集（3,000）。
     
  • 软件测试技术实践报告
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    《软件测试技术实践报告》详细记录了在实际项目中运用多种软件测试技术和方法的过程与心得，涵盖功能、性能及安全等多方面的测试案例和经验总结。 广东工业大学软件测试技术实训报告，内含源码。
     
  • 软件测试技术实验报告
    优质
    《软件测试技术实验报告》详细记录了在软件开发过程中进行的各项测试活动和结果分析。通过系统地执行单元测试、集成测试及系统测试等流程，旨在发现并修复潜在的软件缺陷，确保最终产品满足质量标准与客户需求。这份报告不仅是对项目开发阶段的一个总结，也为后续改进提供了重要的参考依据。 【HNUST】20级软件测试技术实验报告内容包括：1、单元测试；2、黑盒测试；3、白盒测试；4、性能与自动化测试。
     
  • GANomaly-MvTec-grid: 火炬版
    优质
    GANomaly-MvTec-grid: 火炬版 是一款基于深度学习技术的异常检测工具包，专为MvTec AD数据集设计，采用生成对抗网络（GAN）模型识别图像中的异常模式，适用于产品质量控制等场景。 GANomaly-MvTec-网格介绍配套结果如下：auc为0.9039264828738514，最佳准确率为0.8717948717948718，最佳阈值为0.1464714982744258，最佳F1分数为0.9256198347107438。
     
  • Nessus试用评测报告
    优质
    本报告详细评测了网络安全扫描工具Nessus的各项功能与性能表现，为用户提供了全面了解和使用该软件的参考依据。 Nessus 是一款功能强大且易于使用的远程安全扫描器，它不仅免费而且更新迅速。它是世界上最流行的漏洞扫描程序之一，全球有超过75000个组织在使用它。安全扫描器的主要作用是对指定网络进行安全性检查，并找出可能引起攻击的安全漏洞。 该系统采用客户端/服务器模式设计：服务器端执行安全检查任务，而客户端用于配置和管理服务器端操作。服务端还采用了插件体系结构，允许用户加入特定功能的插件以实现更快速、复杂的扫描工作。Nessus中还有一个共享的信息接口——知识库，它保存了之前的安全检查结果。 除此之外，Nessus也是渗透测试的重要工具之一，用于定位目标系统上的漏洞，并依赖于特定格式的数据源来执行安全检测任务。用户可以在其官网上找到家庭版和专业版两种版本的Nessus。
     
  • MongoDB性能测评报告
    优质
    本报告深入分析了MongoDB数据库的各项性能指标，涵盖查询效率、数据吞吐量及系统资源消耗等方面，并提出优化建议。 在服务器上进行了MongoDB的性能测试，涉及5亿数据级别的插入和查询操作，并考虑了GridFS以及组合索引对性能的影响。
     
  • 软件测试自评报告
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    《软件测试自评报告》是对个人或团队在特定项目中执行的软件测试活动进行全面回顾和评估的文档。它涵盖了测试策略、执行过程、发现的问题及改进建议等内容，旨在提升未来项目的质量保证能力。 软件自测报告是软件开发过程中的重要环节之一，它详细记录了在各个阶段的测试结果，确保产品在发布前满足预期的功能与性能标准。以下是各部分测试用例的具体解析： 1. **视频功能测试**： - **本地视频选择**：此测试旨在验证系统能否识别和筛选3至60秒之间的视频，并以列表形式展示；同时检查用户界面是否正确显示。 - **视频拍摄**：该测试涵盖了从开始到结束的整个录制过程，包括使用闪光灯、切换摄像头等操作。确保这些功能在UI界面上的操作反馈准确无误。 - **视频上传**：此部分测试验证了用户能否通过列表选择或直接上传已拍摄的视频，并确认选中的视频有明显的标记。 2. **成长书首页与轮播广告**： - **首页展示**：该测试旨在验证成长书首页及轮播广告的功能，包括不同角色（家长、教师、园长）进入入口是否正常。 - **广告交互**：点击后跳转逻辑的优化需要进一步跟踪和调整，以确保用户体验的一致性。 3. **成长书购买功能**： - 该测试涵盖了从选择购买数量到支付方式的选择整个流程，并验证总价计算及订单页面信息展示的准确性。 4. **教师与园长首页优化**： - 测试确认家园内容成功整合至首页，用户可直接访问相关栏目。UI布局需进一步调整以提升用户体验。 5. **启动页广告**： - 该测试旨在验证在用户信息完整的情况下，APP启动后是否能正确弹出并导向登录页面的广告展示功能，优化首次使用体验。 编写软件自测报告时的关键在于详细记录每个测试用例中的输入、预期输出以及实际结果，以便开发团队能够准确理解问题所在，并进行相应的修复。同时，UI界面的功能性和美观性也是用户体验的重要组成部分，必须确保其质量。此外，报告应包含发现的问题、待解决事项及后续跟进计划，以促进软件品质的持续提升。
     
  • 《软件测试技术实验一报告》.docx
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    本文档为《软件测试技术实验一报告》，详细记录了初次软件测试技术实验的过程、方法及结果分析，旨在评估和改进软件质量。 实验目的：1. 掌握黑盒测试技术，并能够应用该技术设计测试用例；2. 熟练掌握白盒测试技术及其在设计测试用例中的运用；3. 学会优化测试用例的设计方法；4. 深入理解单元测试技术，按照相关要求制定有效的单元测试方案；5. 掌握一种单元测试工具的使用。