XcodeCoverage提供了一种生成Xcode项目的Objective-C代码覆盖率报告的简单方法。 生成的报告包括HTML和Cobertura XML。 覆盖率数据不包括Apple的SDK，并且可以自定义排除规则。 遗憾的是，不支持Swift覆盖。 安装方式：标准 如果要自定义XcodeCoverage以排除某些文件和目录（例如第三方库），请使用标准安装。 否则，下面描述的CocoaPods安装可能会更方便。 分叉此存储库。 将XcodeCoverage文件夹与Xcode项目放在同一文件夹中。 在主要目标的构建阶段中，添加运行脚本构建阶段以执行XcodeCoverage/exp

CodeCoverageMerge 一个正在进行的项目，它将来自同一源代码的多个代码覆盖率文件合并为一个。 **尚无更多详细信息，但如有需要，可以随意进行分叉，理解和修改（请在之后向我发送合并请求）**

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快速近似反走样是一种后处理式反走样技术,其效果好、效率高,但由于是根据亮度值检测边缘,导致模型纹理贴图上的条纹和高光部分也会被检测出来,从而造成不必要的反走样.针对这一问题,该算法提出了一种改进的反走样方法:根据物理和阴影信息检测出模型与阴影边缘,再以边缘周围状况计算确定混合朝向,最后结合亚像素覆盖率进行反走样运算.实验表明,该算法在保留了原快速近似反走样效率的同时,有效地消除了不必要的反走样.

2022年最新版微软AZ305考证题库AzureAZ-305，6月25考试通过，覆盖率挺高。

DUT为倍数放大模型，模型功能正常，带有可选择的BUG。 reference model使用包含C和C++两种，通过dpi和SV通信。 包含完整的VUM验证组件。

全球植被覆盖率TIF栅格数据-精度1Km（含数据源信息）；数据有数据源网址信息，可以公开发文章使用。

Android Native C++代码覆盖率统计 Demo。 C++代码需要基于Clang编译（Android Studio目前默认用Clang），Android NDK版本为NDK 21。

介绍如何由NDVI计算得到植被覆盖率及相关的一些知识介绍

C++ Test实验（覆盖率测试）.pdf