用于Groovy的SonarQube插件 从获取测试版本。 描述 这个插件可以在SonarQube中分析Groovy。 它利用针对编码规则和提出问题，以解决复杂的循环问题。 为了覆盖代码，应使用SonarQube 插件。 此外，此插件仍支持导入JaCoCo二进制报告（不推荐使用，以后将删除）和 。 插入 1.4 / 1.5 1.6 1.7 CodeNarc 0.25.2 1.4 1.4 GMetrics 0.7 1.0 1.0 声纳 5.6-6.7 6.7-7.9 7.8-8.3 分析Groovy项目的步骤 安装SonarQube服务器 安装SonarQube Scanner，并确保您可以从拥有源代码的目录中调用sonar-scanner 安装Groovy插件。 在项目的根目录下创建一个sonar-project.properties文件 从项目根目录运行sonar-scanner命令 单击分析结尾处提供的链接，以在SonarQube UI中浏览项目的质量 笔记 CodeNarc ：可以通过设置sonar.groovy.codenarc.repor

drupal-code-quality：包含用于Drupal的各种QA工具的Docker映像

Java质量检查 工具类 以下是一些工具，可确保在执行以下操作时遵循良好的做法： 单元测试的代码覆盖率。 团队中的通用编码标准。 避免简单的错误，例如未使用的变量，方法，空的catch块，吃异常而不是抛出异常等。 避免复制/粘贴大于特定数量的令牌的代码。 哈科科 是用于测量和报告Java代码覆盖率的开源工具包。 jacoco的Gradle配置位于。 命令： gradle test integrationTest jacocoTestCoverageVerification 输出： 请注意，该服务包已被排除，因为在此示例中将其视为集成测试。 这只是出于演示目的，在现实生活中，也应为服务包编写单元测试。 PMD 是源代码分析器。 它发现常见的编程缺陷，例如未使用的变量，空的catch块，不必要的对象创建等。 PMD的Gradle配置位于。 PMD检查在中定义。 命令： gradle pmdMain 输出： 持续专业发展 是PMD提供的复制/粘贴检测器。 它有助于查找重复的代码。 它是使用字符串匹配算法编写的。 CPD的Gradle配置位于。 命令： gradle c

posthtml-美化 一个可以美化您的html文件的插件 为什么？ 根据，格式化html和内联css标记。 支持的选项的完整列表： 转换小写元素名称 转换小写属性名称 仅双引号 关闭所有html元素 在自动关闭中删除尾部斜杠 删除等号处的空格 添加空行以分隔大型或逻辑代码块 增加2个缩进空间。 不要使用TAB 。 添加语言属性 添加字符编码 属性顺序 布尔属性 从内联样式创建文件 创建作用域类名（使用css-modules ）而不是内联样式 验证元素和属性名称 解析Internet Explorer条件注释（不支持下层显示和有效版本， ） 安装 npm i -S posthtml posthtml-beautify 注意：此项目与节点v10 +兼容 用法 import { readFileSync , writeFileSync } from 'fs' ; import posthtml from 'posthtml' ; import beautify from 'posthtml-beautify' ; const html = readFil

Klimerko：:cloud:DIY空气质量测量装置

The hand is quicker than the eye. In many cases, so is digital video. Maintaining image quality in bandwidth - and memory - restricted environments is quickly becoming a reality as thriving research delves ever deeper into perceptual coding techniques, which discard superfluous data that humans cannot process or detect. Surveying the topic from a Human Visual System (HVS)-based approach, "Digital Video Image Quality and Perceptual Coding" outlines the principles, metrics, and standards associated with perceptual coding, as well as the latest techniques and applications. This book is divided broadly into three parts. First, it introduces the fundamental theory, concepts, principles, and techniques underlying the field, such as the basics of compression, HVS modeling, and coding artefacts associated with current well-known techniques. The next section focuses on picture quality assessment criteria; subjective and objective methods and metrics, including vision model based digital video impairment metrics; testing procedures; and international standards regarding image quality. Finally, practical applications come into focus, including digital image and video coder designs based on the HVS as well as post-filtering, restoration, error correction, and concealment techniques. The permeation of digital images and video throughout the world cannot be understated. Nor can the importance of preserving quality while using minimal storage space, and "Digital Video Image Quality and Perceptual Coding" provides the tools necessary to accomplish this goal.

This is a step-by-step tutorial enriched with practical examples and the necessary screenshots for easy and quick learning. This book is for you if you are a Java developer or a Team Manager familiar with Java and want to ensure the quality of your code using Sonar.

历年图像质量评价（iqa）论文及代码资料大全（无参考型） 2002年论文 NO-REFERENCE PERCEPTUAL QUALITY ASSESSMENT OF JPEG COMPRESSED IMAGES 附代码 2005年论文 Reduced-Reference Image Quality Assessment Using A Wavelet-Domain Natural Image Statistic Model 附代码 2005年论文 No-Reference Quality Assessment Using Natural Scene Statistics: JPEG2000 附代码 2010年论文 A Two-Step Framework for Constructing Blind Image Quality Indices 附代码 2010年论文 A DCT Statistics-Based Blind Image Quality Index 附代码 2011年论文 Blind Image Quality Assessment Using a General Regression Neural Network 附代码 2011年论文 Blind Image Quality Assessment: From Natural Scene Statistics to Perceptual Quality 附代码（牛文） 2012年论文 RRED Indices: Reduced Reference Entropic Differencing for Image Quality Assessment 附代码 2012年论文 Blind Image Quality Assessment Without Human Training Using Latent Quality Factors 附代码 2012年论文 Blind Image Quality Assessment: A Natural Scene Statistics Approach in the DCT Domain 附代码 2012年论文 MAKING IMAGE QUALITY ASSESSMENT ROBUST 附代码 2012年论文 No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain 附代码 2013年论文 Objective Quality Assessment of Tone-Mapped Images 附代码 2013年论文 Making a “Completely Blind” Image Quality Analyzer 附代 码 2013年论文 Video Quality Assessment by Reduced Reference Spatio-Temporal Entropic Differencing 附代码

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