第四节 Questasim中覆盖率统计 在做验证的最后一步，需要输出覆盖率的报告，通过该报告，我们能够得到 当前各个文件和各个模块的覆盖率情况，从而能够修正下一步给 DUT施加的激 励。同时，该报告也是我们验证工作的一个总结和一个指标性的要求。在通常的 验证中，验证工程师需要覆盖到 95%的代码、分支以及状态。 下面我们来看看如何输出覆盖率报告。 首先，我们需要在验证工程的编译过程中加上–cover 这个参数。通过 该参数使能编译器运行过程中所有设计单元的许多覆盖率信息。这里仅介绍部分 重要的参数含义。 该参数 spec的选择为下面的一个或多个。 b—收集分支统计数据。 c—收集条件统计数据。 e—收集表达式统计数据。 s—收集状态统计数据。

通过当前产品特征提取方法获得的在线评论的产品特征集具有较低的评论信息覆盖率。 为了解决这个问题，本文提出了一种基于KNN算法的产品特征提取方法。 首先建立产品特征集的分类系统。 然后我们手动提取一部分产品特征作为训练集，并根据词与分类系统之间的相似性，快速对所有评论的产品特征进行分类和提取。 最后，使用PMI算法对其进行过滤和补充，以提高产品特征集的正确率和评论信息覆盖率。 通过淘宝平台在线服装评论数据示例，证明该方法可以有效提高产品功能集的评论信息覆盖率。

C++代码覆盖率工具（支持动态跟踪） 包括详细使用文档

点评《金融企业财务规则（征求意见稿）：拨备覆盖率或有上限，部分银行可释放利润.pdf

又称行覆盖(LineCoverage)，段覆盖(SegmentCoverage)，基本块覆盖(BasicBlockCoverage)，这是最常用也是最常见的一种覆盖方式，就是度量被测代码中每个可执行语句是否被执行到了。这里说的是“可执行语句”，因此就不会包括像C＋＋的头文件声明，代码注释，空行，等等。非常好理解，只统计能够执行的代码被执行了多少行。需要注意的是，单独一行的花括号｛｝ 也常常被统计进去。语句覆盖常常被人指责为“最弱的覆盖”，它只管覆盖代码中的执行语句，却不考虑各种分支的组合等等。假如你的上司只要求你达到语句覆盖，那么你可以省下很多功夫，但是，换来的确实测试效果的不明显，很难更多地发现代码中的问题。

Ashok B. Mehta (auth.) - SystemVerilog Assertions and Functional Coverage_ Guide to Language, Methodology and Applications-Springer International Publishing 非常好的学习验证的中文资料，尤其是assertion 。极力推荐。

覆盖率是用来度量测试完整性的一个手段，现在有越来越多的测试工具能够支持覆盖率测试，但是它们本身并不包含测试技术，只是测试技术有效性的一个度量。白盒测试中经常用到的覆盖率是逻辑覆盖率。覆盖率对于软件测试有着非常重要的作用，通过覆盖率我们可以知道我们的测试是否充分，我们测试的弱点在哪些方面，进而指导我们设计能够增加覆盖率的测试用例，有效的提高测试质量。一方面覆盖率技术可以指导测试用例的设计；另一方面，可以通过覆盖率来衡量白盒测试的力度。（1）语句覆盖；（2）判定覆盖；（3）条件覆盖；（4）判定条件覆盖；（5）条件组合覆盖；（6）路径覆盖。1、语句覆盖（StatementCoverage）语句覆盖的

行业分类-物理装置-一种覆盖率确定方法、装置及存储介质.zip

全名：jacoco-0.8.7.zip

咕噜咕噜评论 解析 lcov 报告并在 src 文件夹中缺少任何文件时抛出错误 入门 这个插件需要 Grunt。 如果您以前没有使用过 ，请务必查看指南，因为它解释了如何创建以及安装和使用 Grunt 插件。 熟悉该过程后，您可以使用以下命令安装此插件： npm install coverage-check --save-dev 安装插件后，可以使用以下 JavaScript 代码在 Gruntfile 中启用它： grunt . loadNpmTasks ( 'coverage-check' ) ; “covreview”任务 概述 在项目的 Gruntfile 中，将名为covreview的部分添加到传递给grunt.initConfig()的数据对象中。 grunt . initConfig ( { covreview : { options : {