1.精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队
2.基于密度的聚类聚类聚类算法（3）——DPC详解
3.weka如何处理分类型属性进行K均值聚类？
4.逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源码(2)
5.怎样开始阅读scikit-learn的分析分析源码？是否值得读
6.和lof(localoutlierfactor,即局部异常因子)算法相似的工

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

       作者：京东工业 宛煜昕

       ・百度百科：

       精准测试是一套计算机测试辅助分析系统。

       精准测试的源码源码核心组件包含软件测试示波器、用例和代码的聚类聚类双向追溯、智能回归测试用例选取、分析分析覆盖率分析、源码源码源码构建gsi缺陷定位、聚类聚类测试用例聚类分析、分析分析测试用例自动生成系统，源码源码这些功能完整的聚类聚类构成了精准测试技术体系。

       ・其他定义

       精准测试是分析分析中国自己有知识产权的完全的理论体系，它同时关注功能点和代码相关逻辑这样一个方法论，源码源码是聚类聚类一种灰盒的测试模式。

       最开始在年的分析分析国际软件测试大会上发布精准测试的时候，它叫穿线测试，源码源码英文名字叫Threading Test，表达了精准测试的本质，Threading这个英文单词本身有两个含义，一个是穿线一个是线程，建立用例和代码的关系，相当于把黑盒和白盒关联起来，做黑盒测试也能看到白盒数据，同时把开发和测试能够关联起来，测试一做完，开发的逻辑马上就能自动生成。另一个层面，精准测试最本质就是线程测试，因为精准测试基于覆盖率白盒理论产生，它跟白盒最大的区别是它的覆盖率是线程级的，也就是说要追溯到用例这个级别。

       ・历史发展

       ・成熟度模型的五级划分

       这里介绍两款，分别为JAVA和C/C++相关，

       第一，开发的基础和核心（编程）知识及所需要用到的版本管理工具（GIT）等。

       第二，领域特定的知识、技术需要具备如下：

       JAVA：Javassist（官网 - https://www.javassist.org/），

       ASM3.0（官网 - https://asm.ow2.io/），

       JaCoCo（官网 - https://www.eclemma.org/jacoco/）。

       C/C++：汇编、反汇编，PE，逆向工程（IDA）。

       要用C/C++实现，通用与效率等方面没得说，但各协议的插桩，代码信息的收集，复杂程度和工作量都不是一般人所能承受，要做好心理建设。java源码 a=0;

       直接使用JaCoCo需要注意覆盖率的误差，一些语句行，分支层级，其误差会被指数级放大。其更适用于偏向辅助个人开发者和小型项目组对项目覆盖率进行非常基础的评估。

       ・误差产生的具体成因：

       1. 复杂系统通常由大量子模块组成，JaCoCo无法实现对于内部被调用的子模块进行插装，因此对于子模块覆盖率的评估会产生显著的误差。

       2. 如果某个子模块没有被调用，那么对于JaCoCo来说，该模块内的方法等同于不存在。JaCoCo需要调用该子模块，才能将该子模块内的代码计入覆盖率计算的“分母”。

       3. 除了几种既定的逻辑意外事件，JaCoCo无法正确处理例外情况（Exception），如果在控制流程中遇到Exception，JaCoCo会把这种情况直接标记为未覆盖，这种判定方式直接的影响到了对程序逻辑关系的把控，造成对于覆盖率无法准确评估。

       ・误差引发的后果：

       1. 伪瓶颈的产生，以及对测试质量的错误高估。第一种情况，测试人员投入大量工作之后，却无法进一步提升覆盖率，造成对资源和实践的浪费；第二种情况，会让用户误将未达标的系统判定为达标，有可能引发严重的生产事故。

       2. 无法实现缺陷定位，大量的算法和应用依托覆盖率的输入，而缺陷定位更是其中最主要的实践。

       3. 回归测试的精准度，受到了严重的影响。

       ・无损插桩技术（推荐）

       精准测试推出的SABI和SASI是中国自己的技术

       SABI，SouceCode Analyzer ByteCode Intrumentation，就是说源码分析，字节码查看，观测和分析是在源码，插桩是在字节码。

       SASI，SouceCode Analyzer SouceCode Intrumentation，这是传统商用白盒最基础的技术，有时候对源码进行分析，直接在源码插装。源码插装以后，代码经过高级语言、高级编译器的编译，直接生成最后发布包。这种是团建小程序源码完全无损的标准技术，插装代码经过编译器编译后执行可靠性更高。

       四、总结与介绍大纲1、测试范围，代码分析2、差异化3、调用关系4、度量与分析5、质量评估6、知识库兼优化7、用例预分析8、自动化测试与精准测试

       五、平台> 设计思路

       从产品的需求、功能模块，开发的代码到测试的用例，从正向到逆向的覆盖，追溯和可视。

       > 大纲> 调用链与代码覆盖

       使用的是插桩，有点类似C++中的Hook技术，获取所需数据信息。

       协议，HTTP，MySql，Dubbo，Redis等，需要先进行分析，找到关键插桩位置，然后结合使用设计模式进行收集（所需）信息。

       设计模式推荐两个，1、反射 + 适配器，2、动态代理。

       需要注意，代码膨胀问题。

       > 影响范围

       假如有个应用系统开发出A版本提测，通过前端功能发起HTTP接口，平台的实时快照收到HTTP接口信息，将该次的接口相关信息（类、方法、执行代码行数）保存为系统快照； 当A版本开发后变为A_版本，使用平台对两次版本（Jar包或War包）进行比对，通过系统快照中信息会分析出变更项与影响项，如：类、方法、接口。

       根据影响用例中的菜单与接口，到接口测试工具中进行执行。apicloud知识付费源码

       > 实现与应用

       通过数据进行可视化，显示服务 / 应用的启动，拓扑图，调用链，代码覆盖，版本比对等信息。

       >> 项目列表

       添加，服务 / 应用

       >> 项目动态

       启动，服务 / 应用

       1、搜索

       可显示多个服务 / 应用的拓扑关系图

       1）详情视图

       ・表结构，可查看接口与数据库表间的关联

       ・热点，可查看接口与数据库表的关联个数

       2）展开快照

       这里显示的节点是保存到系统快照的。

       ・表结构 - 数据库表，远程服务 - 调用的 rpc 接口，源码 - 代码关系图层；

       ・远程服务，显示远程调用接口，如 dubbo 接口；

       ・源代码关系图谱，可查看代码关联关系和覆盖程度；

       ・清除图谱，清除表结构、远程服务、源代码关系节点；

       ・详情页，跳转到快照详情页；

       ・概要，显示快照详情中；

       ・删除节点，删除显示的节点；

       2）搜索

       ・搜索数据库表中，表名，字段名，筛选条件；

       ・搜索接口，HTTP 接口；

       2、监控台

       通过HTTP接口实时获取到协议、代码相关信息，不同于通过单元测试得到代码覆盖率，然后将这些信息保存下来（我的快照和系统快照）。

       1）实时监控

       实时展示接口的调用链及链上各节点信息

       2）我的快照

       实时监控中可保存为我的快照，

       2.1）调用链和链路分析的可视化

       调用链即是服务与中间件的调用链拓扑图层；链路分析即是代码链路分析关系图谱。

       ・"流程图（拓扑图）" 中可查看到覆盖后端及各中间件信息；

       ・"堆栈列表" 中展示服务与中间件的应用名，类型，服务 / 方法，用时等信息；

       ・点击 "" 弹窗为代码图谱（代码链路分析关系图谱），点击某个节点，即显示某个方法的方法名称、执行到的代码行数、代码总数、代码覆盖率和圈复杂度信息，

       根据某个尾节点，能寻到开始节点；

       2.2）查看代码覆盖率报告

       代码覆盖率信息列表，显示我的快照列表中所有覆盖率信息，类名、方法名、真实值和源码执行代码行数、方法行数、覆盖率、圈复杂度；

       3、应用中心

       1）在线应用

       2）应用

       2.1）系统快照

       快照目录，点击链接进入系统快照详情页

       系统快照详情页，基本信息页签

       系统快照详情页，流程图页签

       系统快照详情页，堆栈列表页签，点击 打开代码关系图层（代码关系链）

       2.2）版本比对

       比对文件格式为 Jar 或 War 包，比对之后会产生记录报告

       开始比对后的结果显示，能查看报告，显示差异项，（比对）日志输出（新增、修改、变更、删除的文件与方法，类与方法的影响数）

       2.2.1）报告

       比对成功后查看报告，显示变更项，影响用例，对比日志；点击影响用例链接，会跳转到（系统）快照详情页

基于密度的聚类算法（3）——DPC详解

       基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解

       基于密度的聚类算法（2）——OPTICS详解

       1. DPC简介

       年，一种新的基于密度的聚类算法被提出，并在Science上发表，引起了广泛关注，至今仍是一种较新的聚类算法。相较于经典的Kmeans聚类算法，DPC无需预先确定聚类数目，全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法（clustering by fast search and find of density peaks, DPC）。DPC在论文中的数据聚类结果非常出色，但也有观点认为DPC只适用于某些数据类型，并非所有情况下效果都好。论文链接：science.org/doi/abs/....；官网链接：people.sissa.it/~laio/R...；包含源代码程序及相关数据。此外，还有一些基于DPC的改进算法被提出，可参见相关论文。

       该算法基于两个基本假设：1）簇中心（密度峰值点）的局部密度大于围绕它的邻居的局部密度；2）不同簇中心之间的距离相对较远。为了找到同时满足这两个条件的簇中心，该算法引入了局部密度的定义。

       DPC的优缺点分析如下：优点：1）对数据分布要求不高，尤其对于非球形簇；2）原理简单，功能强大；缺点：1）二次时间复杂度，效率低，大数据集不友好；2）不适合高维；3）截断距离超参的选择。

       2. DPC算法流程及matlab实现

       在官方网站下载相应的数据及代码后，可直接在matlab里运行。此外，运行过程中需要两个操作，得到最终的聚类结果。1）输入数据文件名：example_distances.dat；2）得到决策图之后选中偏右上角的几个点（说明其值较大，也是此次聚类的中心点），即可得到最终的聚类结果，代码及结果图如下：

       图中可以看出，根据决策图中选中的5个点，聚类结果为5类（黑色的噪声点，不包含在聚类的结果中）。另外需要注意的一点是，上述程序的输入数据是原始二维数据之间的距离，而不是原始数据，因此可将原始数据处理成相应的距离数据，即可直接利用上述程序。

       当然也可以通过修改代码，直接输入原始数据得到聚类结果。代码如下：

       还有一点需要注意的就是，DPC聚类得到的结果图不是原始数据的聚类结果图（看坐标值可以看出来），而是以一种表示方式展示聚类的结果。可以根据聚类得到的数据（分好类的数据）以及聚类中心绘制原始数据聚类结果图，用分好类的数据直接plot即可。

       3. 总结

       DPC作为一种较新的基于密度的聚类算法，得到了广泛的应用，但同时也有人认为DPC只适用于某些数据类型，并非所有情况下效果都好。因此，选择何种聚类算法，还需要根据自己的数据特点及需求，不能盲目选择。

weka如何处理分类型属性进行K均值聚类？

       在数据分析中，聚类分析是一个关键工具，尤其是通过Weka进行的。聚类不同于分类，其核心在于将数据实例分组成“簇”，每个簇内的实例紧密聚集，而不同簇间实例的距离相对较远。对于数值型属性，聚类通常采用欧氏距离作为度量。

       以K-means算法为例，其过程包括：首先随机选择K个簇中心，然后将每个实例分配到最近的簇中心，形成初始K个簇；接着，计算每个簇的实例均值并更新簇中心，这个过程反复进行直到簇中心和分配不再变化。Weka自动处理分类属性，并对数值型数据进行标准化处理。

       在使用Weka的“Explorer”中，我们以"bank.arff"数据为例，选择“SimpleKMeans”算法，设定“numClusters”为6，设置随机种子为。点击开始后，我们会看到“Within cluster sum of squared error”这一评估标准，数值越小表示簇内实例间距离越小，可通过尝试不同的随机种子来优化结果。

       结果显示包括簇中心位置（数值型属性为均值，分类型属性为众数）、标准差以及每个簇的实例数量。可视化聚类结果可通过“Visualize cluster assignments”，在散点图中观察实例分布。最后，你可以保存聚类结果到新的ARFF文件中，便于后续分析。

扩展资料

       Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自New Zealand的the University of Waikato。

逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源码(2)

       年，我开发了第二个安全运营工具——统一运营，专为驻场运营管理员设计。该工具需要与第一个工具安全事件分析（ailx：逆向pyinstaller打包的exe软件）配合使用。安全事件分析工具会产生一个db文件，存储客户态势感知平台上的安全事件信息。统一运营工具对多个客户的数据进行横向AI聚类分析和纵向历史基线分析，并构建分析报表，自动生成邮件。在此过程中，我使用了一个复杂的算法进行横向对比，即9:1开，强制%的安全驻场不及格。近期，遇到一个beacon加密程序被同事破解，激发了我对逆向的兴趣，于是我开始逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源代码。

       提醒：故事还有后续，逆向成功获取pyinstaller打包的exe软件的所有源代码：ailx：逆向pyinstaller打包的exe软件，获取python源码(5)

       自动化运营周报小工具说明：

       第一步：对exe程序进行反编译[1]

       第二步：进入新获得的extracted文件夹

       第三步：查看struct.pyc和main.pyc前8字节之间的区别

       第一个软件前个字节，第二个软件只有前8个字节相同，不知道为啥，不过我这里并未处理

       第四步：反编译pyc文件得到python源代码

       第五步：欣赏一下反编译的代码

       非常遗憾，暂时只能看到主函数，看不到最核心的my_core函数，不知道咋弄

怎样开始阅读scikit-learn的源码？是否值得读

       值得阅读scikit-learn源码，开启方式如下：

       一、明确目标

       在阅读scikit-learn源码之前，你需要明确自己的目的。是想深入了解某个算法的实现细节，还是希望对整个框架有更深的理解，或者是寻找性能优化的灵感？明确目标可以帮助你更有针对性地阅读源码。

       二、选择入口点

       由于scikit-learn是一个庞大的库，涵盖了许多机器学习算法和工具，建议从你最熟悉的或者最感兴趣的模块开始阅读。例如，可以从分类、回归、聚类等核心模块开始，逐步深入到相关的算法实现。

       三、阅读文档和注释

       scikit-learn的源码文档中有很多有用的注释和说明，这些可以帮助你理解代码的逻辑和结构。在开始阅读代码之前，建议先查看官方文档和相关模块的API文档。在阅读代码时，重点关注函数的逻辑、数据结构和算法实现。

       四、逐步深入

       不要试图一次性理解整个库的源码，这可能会非常困难。建议逐步深入，先从核心模块开始，然后逐渐扩展到其他模块。在阅读代码的过程中，如果遇到不理解的地方，可以先做标记，继续阅读后面的内容，等理解了一些相关内容后再回头查看。

       关于是否值得读scikit-learn的源码：

       是的，阅读scikit-learn的源码对于深入理解机器学习和提升编程能力都非常有帮助。

       1. 理解算法原理：通过阅读源码，可以深入了解各种机器学习算法的实现细节，从而更深入地理解其原理。

       2. 学习编程技巧：scikit-learn的源码非常干净、简洁，且使用了很多高级的编程技巧，如优化、并行处理等。阅读源码可以学习到很多编程技巧和方法。

       3. 拓展视野：了解源码可以帮助你更全面地了解机器学习的生态系统，了解哪些工具和方法是最常用的，哪些是比较新的。

       总之，阅读scikit-learn的源码对于机器学习爱好者和开发者来说是非常有价值的。

和lof(localoutlierfactor,即局部异常因子)算法相似的工

       基于局部异常因子检测算法与高斯混合模型的配电网异常缺失数据一体化动态清洗方法，旨在解决传统数据清洗过程中阈值设定与效率问题。提出一种改进算法，实现自动准确选择异常数据阈值。

       LOF算法的核心在于无监督学习，通过比较数据点与其邻域内其他点的密度判断异常。具体步骤包括计算k距离邻域、局部可达密度和局部异常因子。

       GMM作为概率密度函数的聚类方法，假设数据集中的聚类由高斯分布混合而成，通过估计模型参数实现数据点的动态分配，增强处理复杂数据分布的灵活性。

       算例分析展示了主函数与完整源代码链接，时间序列结果和二维数据可视化展示。

       参考文献提供了相关研究背景，强调基于机器学习的配电网异常缺失数据动态清洗方法的重要性。

       本文内容来源于网络，仅用于学习参考。如有版权问题，可联系删除。

什么是r语言

       R语言是用于统计计算和图形绘制的一种编程语言。

       R语言是一种为统计计算和图形绘制而设计的编程语言。它主要用于数据分析、数据挖掘以及预测建模等方面。其以S语言和Scheme语言为基础，不仅拥有强大的统计功能，还包括多种图形输出功能。这种语言能够存储数据，进行数据分析，展示结果以及制作图表等。其开源的特性使得用户可以根据自身需求进行二次开发，从而扩展其功能。由于其强大的功能和灵活性，R语言在数据科学领域得到了广泛的应用。

R语言的特点包括：

       1. 强大的统计功能：R语言拥有大量的统计计算方法和算法，可以进行复杂的数据分析。例如回归分析、主成分分析、聚类分析等。这些功能使得R语言在统计学领域具有广泛的应用。

       2. 丰富的图形功能：除了强大的统计计算功能外，R语言还提供了丰富的图形绘制功能。用户可以使用这些功能制作各种数据可视化图表，从而直观地展示数据和分析结果。这使得数据分析过程更加直观和易于理解。

       3. 开源和灵活性：作为一种开源软件，用户可以自由地访问和使用R语言的源代码。这使得用户可以根据自己的需求进行二次开发，从而扩展其功能。此外，用户还可以根据需要选择使用不同的包和库来扩展R语言的功能。这使得R语言具有极高的灵活性和可扩展性。同时用户也可以和其他编程语言的代码互相调用，十分便利灵活。并且可以通过专门的IDE进行编程操作，使得编程过程更加便捷高效。

       因此，无论是对于数据分析专家还是初学者来说，R语言都是一个强大且实用的工具。

psclib是什么意思？

       psclib是什么意思？

       psclib是一个用于分类（Classification）和聚类（Clustering）的R软件包。它提供了各种基于概率和距离度量的分类和聚类模型。psclib可用于从文本、图像、音频和其他形式的数据中发现模式并创建分类。与其他软件包相比，它提供了一堆对多元统计分析的陈述性文档和易于使用的命令行接口。

       psclib支持基于贝叶斯和频率学派训练的多种分析技术。其模型包括Na?ve Bayes、K-近邻分类器、支持向量机、K-均值聚类、分层聚类和其他常用技术。另外，psclib还包括一些数据准备和可视化工具，可以帮助用户进行数据预处理、清理和可视化。

       总之，psclib提供了在R中进行分类和聚类的强大功能。它是一个开放源代码软件包，可以帮助研究人员和数据科学家处理各种类型的数据分析任务。如果你正在寻找一种简单易用的分类和聚类工具，则psclib是值得一试的优秀选择。