首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将上一次生成的.Coverage转换为TFS2017中SonarQubee的coveragexml

.Coverage是一个文件格式,用于表示代码覆盖率信息。它记录了每个代码文件的行数、被执行的行数以及被测试覆盖的行数,以便开发人员和测试人员了解他们的测试覆盖范围。

在TFS2017中,SonarQube是一个用于代码质量管理和静态代码分析的工具。它可以帮助团队监控代码质量,并提供有关代码规范、潜在的缺陷和漏洞的反馈。SonarQube需要.coverage文件的信息来计算代码覆盖率。

要将上一次生成的.coverage转换为TFS2017中SonarQube的coveragexml,可以按照以下步骤进行:

  1. 安装和配置SonarQube服务器:在TFS2017中,需要先安装和配置SonarQube服务器。可以参考TFS2017 SonarQube扩展来获取相关的安装和配置信息。
  2. 安装并配置代码覆盖率工具:在TFS2017中,可以使用OpenCover或者dotCover等工具来生成.coverage文件。根据具体的开发环境和要求,选择适合的代码覆盖率工具,并按照其文档进行安装和配置。
  3. 生成.coverage文件:使用选择的代码覆盖率工具,运行测试套件或执行代码,生成.coverage文件。
  4. 转换.coverage为coveragexml:使用SonarQube提供的工具或插件,将.coverage文件转换为SonarQube支持的coveragexml格式。可以使用SonarScanner或者其他适用的插件进行转换。具体的转换命令和步骤,可以参考SonarQube的官方文档或插件的文档。
  5. 导入coveragexml到SonarQube服务器:将生成的coveragexml文件导入到SonarQube服务器。可以使用SonarQube的Web界面或者命令行工具进行导入。具体的导入方法,请参考SonarQube的官方文档或插件的文档。

通过以上步骤,就可以将上一次生成的.coverage文件转换为TFS2017中SonarQube的coveragexml格式,并将其导入到SonarQube服务器进行代码质量管理和静态代码分析。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

不同模态MRI医学图像合成

医学影像对于不同疾病的诊断和治疗至关重要。通常不止一种成像模式参与临床决策,因为不同的模式常常提供互补的见解。 例如,计算机断层扫描(CT)具有提供组织的电子密度和物理密度的优势,这对于癌症患者的放射治疗剂量规划是必不可少的。然而,CT的缺点是软组织缺乏良好的对比度,且采集期间的辐射暴露也可能增加继发性癌症的风险。另一方面,磁共振成像(MRI)可以很好地对比软组织。与CT相比,MRI更安全,不涉及任何辐射;但它比CT昂贵得多,而且没有放射治疗计划或PET图像重建所需的密度信息。因此,近年来,研究人员极大地激发了从放射治疗计划中同一受试者对应的MR图像中估算CT图像的兴趣。医学图像合成可以在不需要实际扫描的情况下估计所需的成像模态。

02
  • Visual Studio使用Git忽略不想上传到远程仓库的文件

    作为一个.NET开发者而已,有着宇宙最强IDE:Visual Studio加持,让我们的开发效率得到了更好的提升。我们不需要担心环境变量的配置和其他代码管理工具,因为VS有丰富的拓展工具。废话不多说,直接进入正题。我们日常在使用VS开发相关的.NET项目时,经常会发现刚拉取下拉的代码什么都没有改动,就是运行了一下就会产生一些需要提交的文件,比如说最常见的bin/Debug, bin/Release,obj/Debug,obj/Release文件。但是我不想把这些文件提交到远程的git代码远程仓库中去,其实这个很简单只需要我们在初次创建项目的时候在项目目录下新增一个忽略文本文件(.gitignore),然后在使用git推送到远程仓库中就好了。

    01

    大语言模型距离替代程序员还有多远?

    “AI 助手”与程序员并肩工作的想法存在于我们的想象几十年了,它催生了来自编程语言Ferdowsifard et al. 2020; Miltner et al. 2019; Ni et al. 2021; Raychev et al. 2014和机器学习Guo et al. 2021; Kalyan et al. 2018; Xu et al. 2020社区的大量工作。由于大型语言模型(LLMs) Li et al. 2022; Vaswani et al. 2017的最新突破,这个梦想变得接近了。OpenAI的Codex模型Chen et al. 2021包含120亿个模型参数,训练了GitHub上5400万个软件库,能够正确解决30-70%的常规的Python问题,而DeepMind的AlphaCode Li et al. 2022在竞争性编程平台Codeforces上排名前54.3%,超过了5000名人类程序员。凭借这种令人印象深刻的表现,大型代码生成模型正在迅速逃离研究实验室,为工业编程助手工具提供动力,例如Github Copilot Friedman 2021。

    01

    既可生成点云又可生成网格的超网络方法 ICML

    本文发表在 ICML 2020 中,题目是Hypernetwork approach to generating point clouds。利用超网络(hypernetworks)提出了一种新颖的生成 3D 点云的方法。与现有仅学习3D对象的表示形式方法相反,我们的方法可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。我们 HyperCloud 方法主要的的想法是建立一个超网络,返回特定(目标)网络的权重,目标网络将均匀的单位球上的点映射到 3D 形状上。因此,特定的 3D 形状可以从假定的先验分布中通过逐点采样来生成,并用目标网络转换。因为超网络基于自动编码器,被训练来重建3D 形状,目标网络的权重可以视为 3D 表面的参数化形状,而不像其他的方法返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的方式找到基于网格的 3D 对象表示。

    03
    领券