报告集成到jenkins才是最终目的,因此又进行了部分资料查找,得到html和xml报告集成jenkins的配置如下: 一 集成html报告 这种方式集成在你已经用gcov+lcov生成了html报告的基础上,在此只需要将它放到jenkins中,步骤如下: 1 打开jenkins->进入工程->配置->增加构建后操作步骤->Publish HTML reports                                               2 生成html报告:配置…

嗷嗷嗷!!!好激动,我好蠢.不过最后还是解决了.呜呜呜 有些都是东一块西一块查的,如果有侵权欢迎私信我,我注明出处. 一 gcov&CMake 昨天试了下测试代码和被测代码都是c++的情况,直接编译生成gcno文件,再一运行,生成gcda文件.脚本统计,blingbling生成了报表,简直漂亮! 不过我们的工程比较大= =.编译时也需要很多依赖文件. 因此使用场景为:在机器A目录编译,拷贝纯bin文件到B目录上运行.编译方式为CMake 1 修改编译脚本 找到CMakeList.txt文件,添加…

Jacoco   什么是Jacoco? Jacoco是一个开源的Java代码覆盖率工具,Jacoco可以嵌入到Ant .Maven中,并提供了EclEmma Eclipse插件,也可以使用JavaAgent技术监控Java程序.很多第三方的工具提供了对Jacoco的集成,如sonar.Jenkins等.   Jacoco远程统计tomcat服务的代码覆盖率   软件安装 Ant Jacoco   Ant 安装步骤 由于服务器上已经安装了Ant,所以没有亲自安装过在Linux服务器上,百度上有好多…

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,…

1:什么是jacoco? JaCoCo是一个开源的覆盖率工具(官网地址:http://www.eclemma.org/JaCoCo/),它针对的开发语言是java,其使用方法很灵活,可以嵌入到Ant.Maven中:可以作为Eclipse插件,可以使用其JavaAgent技术监控Java程序等等.很多第三方的工具提供了对JaCoCo的集成,如sonar.Jenkins等. 2:什么是代码覆盖? 测试过程中根据需求文档和设计文档编写测试用例.执行测试:为了更加全面的覆盖,我们可能还需要理解被测程序的…

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi…

//对传入sp的字符进行统计,三组两个相连字母“ea”"ou""iu"出现的次数,并将统计结果存入ct所指的数组中. #include <stdio.h> #include <string.h> #pragma warning (disable:4996) void fun(char*sp ,int *ct) { , b=, c=; while (*sp != '\0') { if (*sp == 'e')//利用if多重并列判断. { sp…

不多说,直接上代码. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.SalaryCount; import java.io.IOException; import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor…

统计是一组存储为柱状图的信息.柱状图是显示数据落入不通分类中的频率的一种统计结构.SQL Server存储的柱状图包括多大200行的列和索引键(或多列索引键的第一列)的数据分布采样.在两个连续采样值之间的索引键值范围上的信息被称为步骤.这些步骤由200个存储值之间的不通大小间隔组成. 一个步骤提供以下信息: 给定步骤的最高值(RANGE_HI_KEY): 等于RANGE_HI_KEY的行数(EQ_ROWS): 前一个最高值和当前最高值之间的行范围,这些样本不计算在内(RANGE_ROWS): 范…

全文引用自<统计学习方法>(李航) K近邻算法(k-nearest neighbor, KNN) 是一种非常简单直观的基本分类和回归方法,于1968年由Cover和Hart提出.在本文中,主要介绍了分类方法.其输入为特征空间中的点,输出为给定实例的类别,可以选择多个类输出.K近邻算法通过给定的训练集对特征空间进行分类,分类时,对于输入的实例,通过判断其最近的k个实例的类别,选择多数类别为本实例的最终分类.因此,k近邻算法本质上并不具有显示的学习过程. 本篇文章通过介绍K近邻算法的k值选择.距离…