GCOV是随GCC一起发布的用于代码覆盖率统计的工具,一般配合其图形化工具LCOV一起使用. 一.安装 GCOV不需要单独安装,LCOV下载后执行sudo make install即可完成安装. 二.使用 下面以针对hello.c文件的覆盖率统计为例,说明使用方法. #include<stdio.h> int main(int argc,char* argv[]) { ) printf("if\n"); else printf("else\n"); ;

1.下载并安装 Eclipse IDE for C/C++ Developers https://eclipse.org/downloads/packages/eclipse-ide-cc-developers/lunasr1 2.下载并安装Cygwin https://www.cygwin.com/ 安装选择package的时候记得要选择gcc相关的所有 测试时使用到了boost,因此把boost相关的也装上 Devel下的包尽量都装一下. 3.下载并安装CDT gcov plugin htt

http://my.oschina.net/alphajay/blog/33725 1.Gcov是进行代码运行的覆盖率统计的工具,它随着gcc的发布一起发布的,它的使用也很简单,需要在编译和链接的时候加上-fprofile-arcs -ftest-coverage生成二进制文件,gcov主要使用.gcno和.gcda两个文件,.gcno是由-ftest-coverage产生的,它包含了重建基本块图和相应的块的源码的行号的信息..gcda是由加了-fprofile-arcs编译参数的编译后的文件运

目录 0. 序言 1. 项目描述 2. 项目构建 2.1 编译规则 2.2 构建过程 3. 覆盖率分析 0. 序言 在开始正文之前,请允许我先说明一下本文的目的和写作的动机,好让读者不惑. 我们知道,在Linux环境中,很多软件的组织都遵循GNU软件标准.不论是自己开发GNU软件还是阅读别人写好的源程序,能了解.熟悉GNU项目的构建方式,对我们的工作会起到事半功倍的效果.本文的目的,就是从零开始,告诉大家怎么构建一个GNU项目,如何阅读GNU源程序. 文章会涉及到的工具有: automake a

  1.GCOV查看arm-linux代码覆盖率 一.           关于gcov工具 gcov伴随gcc 发布.gcc编译加入-fprofile-arcs -ftest-coverage 参数生成二进制程序,执行测试用例生成代码覆盖率信息.1.如何使用gcov 用GCC编译的时候加上-fprofile-arcs -ftest-coverage选项,链接的时候也加上.fprofile-arcs参数使gcc创建一个程序的流图,之后找到适合图的生成树.只有不在生成树中的弧被操纵(instrum

原文: http://www.cnblogs.com/turtle-fly/archive/2013/01/09/2851474.html ---------------------------------------------------------------------------------------- 写在前面 这个过程几乎从0开始,在此之前,我几乎没有在 linux 下编译链接过项目.没有接触过 makefile.没有读过 man-db.只 gcov 过一个仅有几个C文件的项目

使用Lucene.Net实现全文检索 目录 一 Lucene.Net概述 二 分词 三 索引 四 搜索 五 实践中的问题 一 Lucene.Net概述 Lucene.Net是一个C#开发的开源全文索引库,其源码包括“核心”与“外围”两部分.外围部分实现辅助功能,而核心部分包括: Lucene.Net.Index 提供索引管理,词组排序. Lucene.Net.Search 提供查询相关功能. Lucene.Net.Store 支持数据存储管理,主要包括I/O操作. Lucene.Net.Util

最近做了一系列的单元测试相关的工作,除了各种规范及测试框架以外,讨论比较多的就是关于代码覆盖率的产生,c/c++与其他的一些高级语言或者脚本语言相比较而言,例如 Java..Net和php/python/perl/shell等,由于没有这些高级语言和脚本语言的反射的特性,其代码覆盖率的产生过程会稍微复杂一些.发现许多同学对C++的覆盖率如何产生在都不太清楚,这里做一个简单的介绍. 一.基本使用方法 在Linux上的c/c++开发一般都使用gcc/g++作为主要的编译器,如果需要产生覆盖率数据需要

地理坐标点(geo-point) 是指地球表面可以用经纬度描述的一个点.地理坐标点可以用来计算两个坐标位置间的距离,或者判断一个点是否在一个区域中.地理坐标点不能被动态映射(dynamic mapping)自动检测,而是需要显式声明对应字段类型为 geo_point . PUT /attractions { "mappings": { "restaurant": { "properties": { "name": { &quo

更多内容请参考 : https://www.felayman.com 翻译版本:https://es.xiaoleilu.com/310_Geopoints/00_Intro.html 官方原文:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/geoloc.html 本文只是针对这些内容通过具体的例子用java来实现其具体细节,如果只想看java实现部分,请直接往下面代码实现部分看 地理坐标点(geo-point) 是指地球

1．依赖: <dependency> <groupId>org.codehaus.mojo</groupId> <artifactId>sonar-maven-plugin</artifactId> <version></version> </dependency> 2．配置sonar的主机ip <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF

[ 声明:版权全部.欢迎转载,请勿用于商业用途. 联系信箱:feixiaoxing @163.com] 非常多project师都有一个不好的习惯,由于大多数itproject师都喜欢写代码.可是不喜欢測试代码.在他们眼里,把功能做出来是一件非常牛逼的事情,而软件測试则是一件低级.价值量不高的事情. 其实是否真的如此呢.恐怕未必.姑且不谈你写的这份代码是否真的会给用户或者消费者带来价值,可是一份极其不稳定甚至时常崩溃的软件,肯定不会带来什么好感.这也就意味着公司投资你作了这个劳动非常可能是个无用功

1.简介 Redis的五大数据类型也称五大数据对象:前面介绍过6大数据结构,Redis并没有直接使用这些结构来实现键值对数据库,而是使用这些结构构建了一个对象系统redisObject:这个对象系统包含了五大数据对象,字符串对象(string).列表对象(list).哈希对象(hash).集合(set)对象和有序集合对象(zset):而这五大对象的底层数据编码可以用命令OBJECT ENCODING来进行查看. redisObject结构 typedef struct redisObject {

一.SDS 1,SDS源码解读 sds (Simple Dynamic String),Simple的意思是简单,Dynamic即动态,意味着其具有动态增加空间的能力,扩容不需要使用者关心.String是字符串的意思.说白了就是用C语言自己封装了一个字符串类型,这个项目由Redis作者antirez创建,作为Redis中基本的数据结构之一,现在也被独立出来成为了一个单独的项目,项目地址位于这里. sds 有两个版本,在Redis 3.2之前使用的是第一个版本,其数据结构如下所示: typedef

我们再来学习如何从跳跃表中查询数据,跳跃表本质上是一个链表,但它允许我们像数组一样定位某个索引区间内的节点,并且与数组不同的是,跳跃表允许我们将头节点L0层的前驱节点(即跳跃表分值最小的节点)zsl->header.level[0].forward当成索引0的节点,尾节点zsl->tail(跳跃表分值最大的节点)当成索引zsl->length-1的节点,索引按分值从小到大递增查询:也允许我们将尾节点当成索引0的节点,头节点L0层的前驱节点当做索引zsl->length-1的节点,索

1.Gcov是进行代码运行的覆盖率统计的工具.它随着gcc的公布一起公布的,它的使用也非常easy,须要在编译和链接的时候加上-fprofile-arcs -ftest-coverage生成二进制文件,gcov主要使用.gcno和.gcda两个文件..gcno是由-ftest-coverage产生的.它包括了重建基本块图和对应的块的源代码的行号的信息. .gcda是由加了-fprofile-arcs编译參数的编译后的文件运行所产生的.它包括了弧跳变的次数和其它的概要信息.gcda文件的生成须要先

http://blog.csdn.net/wangyezi19930928/article/details/42638345 http://www.uml.org.cn/Test/201208311.asp

背景介绍 配合CppUTest单元测试框架,lcov提供了一套比较完整的工程工具来对UT覆盖率进行度量.但对有些团队来说,历史负担太重,大量的遗留代码没有相应的UT.在这种情况下,对新增代码进行覆盖率检查,可能对团队来说是一种可行性较强的措施.在此目标基础上,并提出如下需求: 1)利用现有的lcov资源: 2)可以对指定git cmmit提交的代码进行UT覆盖率检查: 3)可以指定需要UT覆盖率检查的软件模块.文件: 4)可以设置UT覆盖率阈值: 5)检查结果可视化展示,有良好的用户体验: 为实

Elasticsearch在2.x版本的时候把filter查询给摘掉了,因此在query dsl里面已经找不到filter query了.其实es并没有完全抛弃filter query,而是它的设计与之前的query太重复了.因此直接给转移到了bool查询中. Bool查询现在包括四种子句,must,filter,should,must_not. 为什么filter会快? 看上面的流程图就能很明显的看到,filter与query还是有很大的区别的. 比如,query的时候,会先比较查询条件,然后

 Mysql慢查询和慢查询日志分析   众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的.下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化. 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like "%slow%"; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下   log-slow-queries 

我们之前从开发者的角度谈了一些有关搜索引擎的技术,其实对于用户来说,我们不需要知道网络爬虫到底是怎样爬取网页的,也不需要知道倒排索引是什么,我们只需要输入我们的查询词query,然后能够得到我们想要的网页或者答案就可以了.这就是搜索引擎技术中相对顶层的技术——查询处理. 转载自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7978451 1. 查询处理的流程 用户输入想要查询的query,搜索引擎是怎样一步一步对查询进行处理的,或者说搜索引擎是怎样一步