JaCoCo Java Code Coverage Library JaCoCo is a free Java code coverage library distributed under the Eclipse Public License. Check the for downloads, documentation and feedback. Please use our for questions regarding JaCoCo which are not already covered by the . Note: 欢迎一起开发，有问题提issue JaCoCo二次开发基于Git分支差分实现增量代码覆盖率 方案设计 我们设计的方案也是基于 JaCoCo 做相应改造，生成我们所需要的覆盖率模型，并通过 JaCoCo 开放的 API 实现相关功能。这里面主要需要解决的点在获取

基于python3.9.7，界面由ticker实现，数据集来自stk

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）**

基于代码覆盖率的精准测试提效实践 有赞零售 基于代码覆盖率的精准测试提效实践 有赞零售 基于代码覆盖率的精准测试提效实践 有赞零售

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。