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SAE J3187-2022 (STPA) 评估推荐实践

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简介:
简介:SAE J3187-2022是基于STPA方法的安全评估标准,为复杂系统提供了一套预防性风险分析框架和建议措施,旨在提高系统的安全性。 SAE J3187-2022推荐了System Theoretic Process Analysis (STPA)在评估与汽车相关的安全性问题中的应用实践。这份文档为汽车行业提供了一套系统性的方法,用于分析并改进车辆的安全性能。通过采用STPA技术,可以更有效地识别潜在的风险和安全漏洞,并制定相应的预防措施以确保道路使用者的安全性。

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  • SAE J3187-2022 (STPA)
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    简介:SAE J3187-2022是基于STPA方法的安全评估标准,为复杂系统提供了一套预防性风险分析框架和建议措施,旨在提高系统的安全性。 SAE J3187-2022推荐了System Theoretic Process Analysis (STPA)在评估与汽车相关的安全性问题中的应用实践。这份文档为汽车行业提供了一套系统性的方法,用于分析并改进车辆的安全性能。通过采用STPA技术,可以更有效地识别潜在的风险和安全漏洞,并制定相应的预防措施以确保道路使用者的安全性。
  • 【新版】SAE J1455-2017 环境标准
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    《SAE J1455-2017环境实践推荐标准》为车辆设计和制造提供了全面的环境保护指导,涵盖材料选择、排放控制及生态兼容性等多个方面。 整理了一批最新版的文件【最新版】 SAE J1455-2017《电子设备推荐环境实践》.pdf。
  • 导师价与.xlsx
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    《导师评价与推荐》文档汇总了导师对学生的综合评价及推荐意见,旨在为学生未来的学习和职业发展提供指导和支持。 保研考研升学导师评价包含一万多条各大高校导师的评价信息,以Excel表格形式呈现。
  • 项目导向的协同过滤算法及其MAE
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    本研究提出了一种基于项目导向的协同过滤推荐算法,并对其进行了MAE(平均绝对误差)评估,以优化个性化推荐系统的准确性和用户满意度。 操作说明:1. 解压下载的CollaborativeFilteringBasedItem压缩文件。2. 确保操作系统已安装Java JDK 1.7或更高版本。3. 双击start.bat文件运行程序,在此过程中,会输出推荐结果和MAE值。
  • 优酷中个性化的应用
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    本文详细探讨了优酷视频平台在个性化内容推荐方面的实际应用与技术策略,旨在提升用户体验和用户黏性。 在优酷的个性化推荐实践中,系统首先通过理解用户与各种推荐场景的关系来收集结构化数据。接着利用这些数据构建用户特征模型和物品特征模型以更好地理解和描述两者的特点。整个系统的架构基于Hadoop平台进行设计,并采用多种机器学习算法优化推荐效果。此外,还探讨了其他相关议题。
  • 专业方法与的测试
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    本课程专注于教授如何运用专业的方法和工具进行系统化的测试评估,旨在提升学员在实际工作中的应用能力。 测试评估在IT行业中是一项至关重要的工作,它涵盖了软件开发、系统集成、产品质量控制等多个环节。通过对产品或服务进行系统的测试,可以确保它们在实际应用中能够达到预期的功能、性能和可靠性标准。 1. **测试目标与策略**:测试评估的目标通常包括发现并修复软件缺陷、验证功能正确性、衡量性能和稳定性、确认兼容性以及用户体验。测试策略可能包括单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等,每种测试都有其特定的用途和范围。 2. **测试计划**:在进行测试评估之前,需要制定详细的测试计划。这包括确定测试范围、选择合适的测试方法、分配资源、设定时间表和定义测试用例。每个具体的步骤都是为了确保全面覆盖可能遇到的各种情况。 3. **自动化测试**:随着技术的发展,自动化工具如Selenium、JUnit 和 Appium 等被广泛应用于提高效率和准确性。这些工具可以减少手动操作的工作量,并提供可重复且可靠的测试结果。 4. **性能测试**:评估系统在高负载下的表现是十分重要的部分。这包括负载测试(模拟多用户同时访问)、压力测试(检查极端条件下的稳定性)以及耐久性测试(长时间运行以确保系统的稳定性和可靠性)。 5. **安全性测试**:随着网络安全问题的日益突出,安全性成为了一个关键环节。安全测试涉及识别和防止漏洞、保护数据的安全性及阻止未经授权的访问等。常见的工具有OWASP ZAP 和 Nessus 等。 6. **回归测试**:当代码发生变化或新功能被添加时,进行回归测试以确保现有功能不受影响非常重要。这通常通过自动化脚本来实现,可以迅速检测出可能引入的新问题。 7. **质量保证与质量控制**:除了发现和解决问题之外,还要注重产品的整体质量和用户满意度。质量保证关注于预防潜在的问题而质量控制则侧重于识别并纠正这些问题。 8. **测试报告**:完成所有必要的测试后,需要编写详细的测试报告来总结结果、已知问题以及任何未解决的缺陷。这些信息对于决策者来说非常重要,可以帮助他们做出关于产品是否可以发布到市场的决定。 9. **持续集成与持续部署(CICD)**:在敏捷开发环境中,自动化测试通常会随着每次代码提交而立即运行,从而加快软件开发的过程并快速提供反馈。 10. **用户体验(UX)测试**:除了技术指标外,还需要关注用户的交互体验。这包括可用性测试、可访问性评估和满意度调查等方法来确保产品符合用户的需求。 通过上述这些测试策略与实践的应用,IT行业可以保证其产品和服务在正式发布前已经达到了高标准的质量要求,并赢得客户的信任和支持。同时,在实际操作中,测试评估是一个持续改进的过程,需要不断适应新技术的发展及市场变化。
  • DPU性能白皮书2022
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    本白皮书深入探讨并全面分析了2022年DPU(数据处理单元)的各项性能指标与技术特性,旨在为行业提供权威、详实的技术参考。 最近备受关注的专用数据处理器(DPU)已经有大量技术白皮书发布。随着相关技术逐渐趋同,现在需要从性能测试的角度来评估 DPU 的优劣。什么样的 DPU 才是高性能的?如何进行有效的 DPU 测试等问题,在这份白皮书中得到了详细的解答,并且根据不同的应用场景,如网络、存储、计算和安全等方面定义了具体的测试场景与方法。 芯片评测通常采用 PPA(性能-功耗-面积)作为评价标准来比较同类产品的优劣。然而,这个评估体系的前提是被比较的芯片必须属于同一类或至少级别相近,并且能够运行相同的操作系统。例如基于 X86 或 ARM 指令集的服务器级 CPU 就可以进行这种类型的对比。 对于新兴发展的 DPU 芯片来说,尽管它们都归为 DPU 这一大类别下,但不同厂商的产品在功能方面存在显著差异。因此,是否属于同一类别的问题仍需进一步探讨和界定。这导致了性能评价维度的多元化,并且给建立一个公平合理的 DPU 评估体系带来了挑战。
  • ASP在线选系统(
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    ASP在线评选系统是一款专为各类评选活动设计的高效管理工具,支持线上投票、统计与结果发布,确保评选过程透明公正。 【ASP在线评选系统】是一种基于Web的应用程序,用于组织在线投票活动。该系统采用ASP(Active Server Pages)技术,这是一种由Microsoft开发的服务器端脚本语言,用于动态生成HTML页面。在描述中提到的简单的网页制作模版指的是利用ASP来构建用户友好的界面,使得参与者能够方便地进行投票。 ASP在线评选系统的开发通常会结合其他工具和技术,如Dreamweaver和Access。Dreamweaver是Adobe公司的一款集成开发环境(IDE),它为Web开发者提供了可视化的布局工具和代码编辑功能,支持多种Web开发语言,包括ASP。通过Dreamweaver,开发者可以更高效地创建、编码和管理ASP网页,实现评选系统的界面设计和交互逻辑。 Access则是Microsoft Office套件中的关系数据库管理系统(RDBMS),用于存储和管理数据。在在线评选系统中,Access数据库将用于存储参选项目、投票结果等信息。开发者可以通过ASP与Access数据库进行交互,实现数据的增删查改,确保评选过程的记录和统计准确无误。 系统的主要组成部分可能包括以下模块: 1. **登录注册模块**:允许用户注册并登录系统,确保投票的公正性,防止重复投票。 2. **候选项目展示模块**:展示可供选择的选项或候选人,每个候选项都有详细的介绍和图片。 3. **投票模块**:用户选择心仪的候选项后,提交投票。系统需验证用户身份,并记录投票信息。 4. **结果统计模块**:实时更新投票结果,可以按照时间、票数等维度展示。 5. **安全保护模块**:防止SQL注入、XSS攻击等,保证系统和数据的安全。 6. **后台管理模块**:管理员可以添加、删除或修改候选项目,查看投票详情,处理异常投票等。 在【压缩包子文件的文件名称列表】中,仅列出了06这个文件名。这可能是实际项目文件的一部分,并且可能包含ASP页面、样式表(CSS)、JavaScript文件或其他资源。完整的项目通常会包含多个ASP文件(如index.asp、vote.asp、result.asp等)、数据库连接文件(如conn.asp)和图片文件夹,以及其他相关资源。 总结来说,asp在线评选系统是一个基于ASP技术的Web应用,借助Dreamweaver进行开发,并利用Access数据库存储数据。该系统的开发涵盖了用户交互设计、数据管理以及安全性等多个方面,旨在提供一个便捷且可靠的在线投票平台。对于学习ASP和Web开发的学生而言,这是一个很好的实践项目,可以深入理解动态网站的构建流程。
  • 具备情感分析功能的AJAX电影系统:通过内容类似影片并用户论的情感反应
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    本作品介绍了一种结合情感分析与AJAX技术的电影推荐系统。该系统不仅能依据内容为用户推荐相似度高的电影,还能智能解析和评估用户对电影的评论情感,从而提供更加个性化的观影建议和服务体验优化。 基于内容的电影推荐系统使用AJAX进行情感分析。该应用程序通过用户喜欢的电影来推荐相似影片,并且会分析这些评论的情感倾向。利用TMDB API获取每部电影的具体信息,如标题、类型、放映时间、评分及海报等。 为了进一步增强推荐系统的功能,在IMDb网站上抓取了用户的评论并进行情感分析处理。您可以通过链接查看现场演示和YouTube上的相关演示视频。 此外,我还开发了一个名为“电影院”的类似应用,它支持所有语言的电影,并使用TMDB的推荐引擎来提供服务。与本应用程序不同,“电影院”不局限于单一语种内容;然而,在此项目中创建的推荐部分无法处理多语言影片数据(即使部署到Heroku平台后),因为为TMDB中的70万部电影生成Count Vectorizer矩阵会消耗过多内存资源。 如果您对这一应用感兴趣,可以访问相关链接以获取更多信息。