单元测试是验证函数是否按预期执行的利器，是保障代码质量的有效手段之一。项目能够通过单元测试找到代码中潜在的问题，充足的单元测试用例也是代码使用方法的最好诠释。通常项目的单测质量采用单测覆盖率进行指标衡量，本文结合在项目中的实践，给出maven多模块项目该如何集成jacoco及codecov单测工具。
对于一个持续开发的大型工程而言，足够的测试是保证软件行为符合预期的有效手段，而不是仅仅依靠 code review 或者开发者自己的技术素质。测试的编写理想情况下应该完全定义软件的行为，但是通常情况都是很难达到这样理想的程度。而测试覆盖率就是检验测试覆盖软件行为的情况，通过检查测试覆盖情况可以帮助开发人员发现没有被覆盖到的代码。
就是 version 这一类里的一种图标，选择 npm 一栏填入包名，然后复制成 Markdown 内容，就会得到诸如：
如果熟悉 GIthub 我们经常可以在一些开源项目的 PR 上看到会配置测试的验证以及覆盖率的报告，并且可以强制覆盖率不低于设定的值才可以进行 Merge PR。
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在开源项目中，质量和效率是至关重要的因素。本文将介绍如何利用 GitHub Actions，结合 ChatGPT Code Review、Autofix、Codecov 和 Publish PyPI 四个强大的 Actions，打造一个自动化流程，提升开源项目的代码质量和发布效率。
作者以 SciTime 项目（一个对算法训练时间进行估计的包）的发布为例，详细解释了发布的每个步骤。
从使用 Vue 写出第一个 Hello world 到现在已经有近两年时间了，期间利用业余时间折腾了一套组件 we-vue，起初是出于实践学到的新知识，更多的是玩的意思，不过后来维护的过程中渐渐积累了一些经验，并开始享受这种过程。 在 we-vue 更新到 v2.0 的时候，开始全面地编写单元测试。起先使用 karma + mocha + chrome-headless 这种组合完成的行级覆盖率达到 96% 的测试。但最近，我又放弃了这种组合，转而使用 Jest。在这连番的折腾中，入过不少坑（当然，很多时
代码覆盖率（Code coverage）是指在软件测试中测试用例执行时覆盖的代码量与总代码量的比例。代码覆盖率是软件测试中一个重要的指标，它对于保障软件质量、提高软件可靠性和可维护性具有许多好处：发现代码缺陷、提高代码的可维护性、确保代码的正确性和优化测试用例质量等。
编写 HDL 通常是 FPGA 开发中耗时最少的部分，最具挑战性和最耗时的部分可能是验证。根据最终应用程序，验证可能非常简单，也可能非常复杂，简单的话只需对大多数功能进行检查或执行完全独立开发的测试平台来演示功能和代码覆盖率。
命令行工具对于我们来说非常的熟悉，一些命令行的操作也极大的简化了我们的日常工作。本文就基于我写的一个Node命令行代码计数器来进行展开。
如果你和我一样，希望将编写的 Python 实用程序与同事共享，最好的方法是制作一个软件包：它很容易安装，而且不需要复制粘贴。
最近在 H5 开发与 APP 客户端工程师的联调过程中， 经常需要实现一些常用的移动端事件封装成接口提供给客户端，例如用户的单击 tap 事件、双击事件、长按事件以及拖动事件。但由于浏览器默认只提供了 touchstart、touchmove、touchend 三个原生事件，在实际的开发过程中，我们常用的解决方案便是通过监听touchstart 和 touchend 事件配合定时器来实现我们的自定义移动端事件，为了实现常用自定义事件的复用，我们对其进行了封装，并提供方便用户使用的工具函数，这也是我们实现 mt-events 的初衷。
项目地址: diana 文档地址: http://muyunyun.cn/diana/ 造轮子的意义 为啥已经有如此多的前端工具类库还要自己造轮子呢？个人认为有以下几个观点吧： 定制性强，能根据自己的需求为主导延伸开发。万一一不小心还能帮到别人（比如 React 库）； 纸上得来终觉浅，很多流行的库，只是照着它们的 API 进行使用，其实这些库里蕴含着大量的知识、技巧，最好的办法就是仿照它们来写些小 demo，从而体会这些库的精髓； 造轮子的过程中能让自己体会到与平常业务开发不一样的乐趣；比如和日常业务
单元测试的目的是为了随着时间的变化，系统能够按预期工作。一来系统质量得到了保证，开发人员能够提前发现和解决问题，不用身陷bug的泥潭无法自拔；二来开发人员有更多的时间和精力去完善自己技术、提升自己的生活质量，从而形成一个良性循环。
早年间有幸在Raychee哥门下当小弟，学到两把刷子。在编程路上，他的很多思想深深影响了我，比如笔者今天要分享的主题。在程序开发中，有个utils包，叫做实用程序包，程序员们会把项目中通用的东西抽离出来放到这个里面，这有利于项目工程化的落地，提高项目的可维护性，减少代码冗余，锻炼编码能力，提高编码效率，理解编程思想。
本文档旨在收集对C++最佳实践所进行的协作性讨论，是《Effective C++》(Meyers) 和《C++ Coding Standards》(Alexandrescu, Sutter) 等书籍的补充。在讨论如何确保整体代码质量的同时，补充了一些没有讨论到的较低级别的细节，并提供了具体的风格建议。
我们如果希望和某个 Github 项目开发者沟通，比如给这个项目提个 bug 之类。传统的方式是在该项目创建一个 issue ，等开发者看到后（可能是很久之后~），回复该 issue。但是，如果你希望进行实时的进行沟通，能有个聊天室就好了~
为了避免重复造轮子 ，我们往往会借助开源的项目实现一些功能。很多时候，选择使用哪一个开源项目就像选择男、女朋友一样，固然内在很重要，但是眼缘也很关键，只有看对了眼，才会进一步地了解。作为开源项目的开发者，当然是希望自己写出来的成果能被更多的人尝试使用，所以这篇文章主要谈一谈怎样让开源项目看起来“高大上”，从而让别人有使用的冲动。 首先要弄清楚一个问题：怎样的开源项目才算“高大上”呢？这里举出两个例子，一个是在 2017 年越来越火的前端框架 Vue，还有一个是我所在团队大神 avwo 开源的 web 调试代
作者 | Mahmoud Hashemi 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Mahmoud Hashemi 的个人博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 2020 年可谓反复无常。尽管一切都超出了人们的控制，但随着时间的推移，我发现自己把越来越多的时间地投入到一件感觉唾手可及的事情中：为我帮助构建的大型企业级 Web 应用程序 SimpleLegal 设计一个面向未来的解决方案。 现在已经完成了，这次平台升级很容易就可以在我最复杂的项目中名列前茅，此时此刻，最幸福的结局。幸福
当时我学习Deep Learning已有两个月，看了很多论文、教程与博客，于是尝试着去阅读Keras的源代码来学习别人是怎么实现的，尤其是back propagation这一块。
为了避免重复造轮子，我们往往会借助开源的项目实现一些功能。很多时候，选择使用哪一个开源项目就像选择男、女朋友一样，固然内在很重要，但是眼缘也很关键，只有看对了眼，才会进一步地了解。作为开源项目的开发者，当然是希望自己写出来的成果能被更多的人尝试使用，所以这篇文章主要谈一谈怎样让开源项目看起来“高大上”，从而让别人有使用的冲动。
精准测试云平台的逻辑可视化部分主要基于函数调用图、控制流程图和简易控制流程图这三个图形，其中函数调用图是函数模块级的逻辑图形，控制流程图和简易控制流程图是代码级的逻辑图形，这三种图形形成了源代码逻辑交替深入展示的一种形式，并在图形中加入了覆盖率、复杂度等信息，使展示的信息元素更加丰富。
作为 SET 和 SWE, 我们经常需要编写单元测试或集成测试用例来验证系统/应用的正确性, 但同时我们也常会质疑我们的测试是否充分了. 这时测试覆盖率是可以辅助用来衡量我们测试充分程度的一种手段, 增强发布成功率与信心, 同时给了我们更多可思考的视角. 值的注意的是代码覆盖率高不能说明代码质量高, 但是反过来看, 代码覆盖率低, 代码质量不会高到哪里去.
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覆盖率是用来衡量单元测试对功能代码的测试情况，通过统计单元测试中对功能代码中行、分支、类等模拟场景数量，来量化说明测试的充分度。
每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~
周五给学生讲课的时候，学生听得有点蒙，故写下这篇抢救一下。为了节省敲键盘的次数，下面部分内容来自维基百科。
作者｜冯张弛 编辑｜孙瑞瑞 本文由 InfoQ 整理自 OPPO 商业能力中心 - 工程效能组 - 高级 DevOps 工程师 冯张弛 在 QCon 全球软件开发大会（北京站）2022 上的演讲《代码快照 x 覆盖率：洞察研发体系的最后 100 米》。 大家好，我是冯张弛，来自 OPPO 商业能力中心 - 工程效能组。本文主要基于 OPPO 近年在落地持续交付时遇到的一些实际问题，阐述我们是如何利用代码快照技术与传统的代码覆盖率相结合，来定位与解决问题的。希望编译技术在能效领域的应用能给各位带来新
作者：张大威，TEG 安全平台部。2013年加入安全平台部，从事多媒体信息安全、智能安全领域，目前在色情语音识别和藏维语识别领域，利用深度学习技术构建恶意音视频主动识别过滤体系。 鉴黄小趣事作者：“做视频分类时，有时会忘记控制音量。有次被旁边的组长听到了，他就在部门的大群里面吐槽说他都没法工作了，周围都是“嗯...啊...哦...”的声音，自己都快有反应了。。。这件事被公司的同事笑了好久。” 基于音频指纹的涉黄涉暴视频检测技术前言当今人们在社交软件上发布的视频数以亿计，其中不乏大量的恶意视频，涉及政治、
大家好，今天我来和大家一起来了解前端工程化的知识，如有疑问和错误，欢迎指正，一起交流探讨哈！
编者：本文来自搜狗资深研究员舒鹏在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了深度学习在搜狗无线搜索广告中的应用及成果。戳上面的“携程技术中心”（ctriptech）关注，可获知更多技术分享信息哦。 舒鹏老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。 搜索引擎广告是用户获取网络信息的渠道之一，同时也是互联网收入的来源之一，通过传统的浅层模型对搜索广告进行预估排序已不能满足市场需求。近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用并已取得较好的成果，本次演讲就是分享深度学习如何有效的运用在
很多情况下由于内存限制等原因无法将多个样本混合在一起拼接，这样每个样品单独拼接、预测获得的基因集在合并分析时可能会有很多冗余。要构建多个样品、多个项目的非冗余基因集，需要根据一定的相似度阈值对不同样品的基因序列进行聚类。常用的软件有CD-HIT、MMseqs、Linclust等。
本文从以下五个方面介绍了可视化序列比对数据和相关的tracks： 文件格式：推荐的是BAM/SAM，其他格式，并且需要进行sorting&indexing Read 覆盖率：整体视图，默认的覆盖率视图，和扩展覆盖率视图 序列比对track：颜色、透明度、插入、缺失和排序 PE序列比对：将reads以pairs形式和颜色来区分，同时可以分为几个屏幕看。 文件格式 IGV推荐使用格式是：BAM以及SAM格式。 除了BAM，GOBY、VCF、PSL、BED、TDF等格式IGV也支持。 Sort和Index BAM
CodeCov漏洞是否会带来下一个大型软件供应链攻击事件？ 最新消息，软件审计平台Codecov遭黑客入侵，该事件可能影响其2.9万名客户，并且引发大量公司连锁数据泄露，造成又一起”供应链“重大安全危机。 下游用户面临安全危机 1月31日开始，黑客瞄准Codecov，利用Codecov的Docker映像创建过程中出现的错误，非法获得了其Bash Uploader脚本的访问权限并且进行了修改。而这意味着攻击者很有可能导出存储在Codecov用户的持续集成（CI）环境中的信息，最后将信息发送到Codecov基础
美团搜索与NLP部与国内两所高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名。本文系获奖作者的经验总结文章。
推荐系统最有效的方法就是A/B test进行模型之间的对比，但是由于现实原因的局限，存在现实实时的困难性，所以，梳理了一些可以补充替代的指标如下，但是离线评估也存在相应的问题：
Discover Vulnerabilities with Flow Sensitive Fuzzing
本文介绍了如何通过精简用例来提高测试效率，首先分析了精简用例的必要性和优势，然后详细阐述了精简用例的方法和步骤，最后得出了精简用例的收益和后期验证与维护的方法。
1 背景 手机管家目前有6年多的历史了，一直在持续不断的加入新特性，每次发布前除了新增功能之外，旧的核心功能也是发布之前必须确保的。 1.1当前用例情况 6年的沉淀，虽然每次版本都会用例存档，但是日积月累下来，出现了以下几个问题： 1、新增功能的用例直接添加上去存档，并不会修改优先级，当前版本新增功能中有些路径的优先级是1，2级，但是站在整个版本上来看或许并不是这么重要。 2、旧功能的修改或删减，对已有功能做出修改或者是废弃，用例也是直接归档，并没有对之前的用例修改或删除，虽然用例后面都有写最后需改的版本
相信每个测试同学都会有这样的疑问，有时候评测效果很棒的项目，仍然会接到某些场景下的用户反馈，这个时候就需要我们重新思考应该怎么去整体的评估产品质量的好坏，怎么样建立完整的评测体系。将评测点用系统化的思维整理起来，形成全面的质量覆盖，就是我们今天要讲的软件评测体系。
“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标，包括评分预测指标，集合推荐指标，排名推荐指标以及多样性和稳定性等。”
开发UT实现：朱浩禹 测试UT实现：韩小晴、余轶斐 FT其他参与者：陈智、熊琦楠 （名字均按首字母排序） 一、为何要做单元测试？ 腾讯视频Mac项目研发质量较高，为了进一步提高代码质量，增强代码健壮性，从根源最早发现问题并及时解决，单元测试是个值得去实践的方向。 二、单元测试SDK选型 本次将范围锁定在Mac腾讯视频开源库XXXOpenSource,相比主工程,XXXOpenSource的优势在于 1）开源库工程，包含了所有腾讯视频依赖的第三方开源组件工程和源代码； 2）无依赖关系，不像mainProje
首先感谢中国DevOps社区提供的平台，让我有机会去分享这个话题。对于持续测试这个话题，最近也比较火，大家都有不同的实践和认知。所以借这个机会和大家分享一下我的看法。也感谢当时线上听讲的小伙伴们。本文主要针对议题内容做一个整体的回顾，若有疑问，欢迎私聊。
可以看到src目录下的my_status.py文件代码覆盖率为24%，其余代码覆盖率为100%。
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