CheckStyle、cobertura、Findbugs与Maven2的集成

最新推荐文章于 2019-01-22 10:46:08 发布
最新推荐文章于 2019-01-22 10:46:08 发布
阅读量164 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： Blog
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_17638/article/details/82044679
本文介绍如何将CheckStyle、cobertura、Findbugs等工具与Maven2进行集成，实现自动化代码检查和覆盖率分析等功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CheckStyle、cobertura、Findbugs与Maven2的集成


http://julianlali.blog.163.com/blog/static/58133643201023103035974/
iteye_17638
关注
【项目实战】Maven插件配置与介绍
本本本添哥
04-21 1062
Maven插件是用来扩展Maven构建过程的工具。Maven插件可以用来完成各种任务，例如编译代码、运行测试、打包应用程序等等。
CheckStyle、cobertura、Findbugs与Maven2的集成[转]
一条鱼 + 一条鱼
10-16 123
（一） 将 CheckStyle（http://maven.apache.org/plugins/maven-checkstyle-plugin/usage.html ）、FindBugs（http://mojo.codehaus.org/findbugs-maven-plugin/2.0.1/usage.html ） 集成到 Maven 中，代码检查可以通过构建工具自动完成...
Gradle 2.0 用户指南翻译——第三十一章. FindBugs 插件
一个码农的博客
01-22 743
第三十一章. FindBugs 插件 Chapter 31. The FindBugs Plugin FindBugs 插件使用 FindBugs 对项目的 Java 源文件执行质量检查，并从这些检查中生成报告。 The FindBugs plugin performs quality checks on your project's Java source files using FindBugs and generates reports from these checks.
maven插件 pmd、checkstyle、findbugs、cobertura 、N'SIQ 忽略检查
蛤蟆仙人
12-13 590
maven插件的忽略配置 1.CheckStyle   <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-checkstyle-plugin</artifactId> <version>2.7&...
代码测试覆盖率Cobertura使用
热门推荐
cathy_sunshine的博客
07-17 1万+
软件测试中，代码覆盖率是一项衡量是否所有代码都被测到的指标，下面以maven项目为例说明Cobertura工具的使用。（当然还有其他的代码覆盖率测试工具，Emma、Gcov、Lcov等，可以按自己的需求选择合适的工具）1.在maven中添加配置<plugin> <groupId>org.codehaus.mojo</groupId> <artifactId>cobertura-mav
Jenkins Maven checkstyle findbugs pmd静态代码检查
JackyZheng
06-20 4316
公司其他java和安卓项目都是用Gradle做配置管理，jenkins集成后使用静态代码检查工具没有问题，现在其他项目组使用Maven作为配置管理，对Maven研究了一哈，窃以为还是Gradle的语法更加简洁。 第一步还是确认环境，需要在jenkins哪里安装maven并进行环境配置，一切都是常规安装，修改profile文件之后执行mvn验证，如果没有问题会看到以下代码 [INFO] Sc
Maven Author Plugin-开源
04-24
Maven作者插件生成一个HTML报告，该报告显示从其他Maven报告（Checkstyle，FindBugs，PMD，Lint4j，JavaNCSS，JCoverage，Cobertura，Emma，Clover，任务列表等）收集的信息，并按源文件的作者进行分类。
【Maven与IDE集成攻略】：IntelliJ IDEA中的高效配置与使用
通过阐述Maven插件的安装与配置、仓库管理、生命周期理解、依赖解析、项目构建优化以及高级集成特性，本文展示了如何在IDEA环境中优化Maven项目，并解决实际构建中遇到的问题。文章还探讨了自动化
Maven 常用插件的详细整理
08-29
Maven 中的代码覆盖率插件是通过 cobertura-maven-plugin 和 emma-maven-plugin 实现的，该插件提供了对 Java 代码的代码覆盖率检查功能，能够检测出代码中的代码覆盖率。通过该插件，开发者可以对代码进行代码覆盖...
Java代码质量管理实践与Travis CI集成指南
例如，可以配置Surefire插件在test阶段执行，Failsafe插件在integration-test阶段执行，以及在verify阶段集成Checkstyle和FindBugs工具来检查代码质量。通过这种方式，Maven可以按照预定的流程自动化执行这些质量...
基于MATLAB Simulink的六轴机器人阻抗力控制算法仿真与应用 · 机器人技术
08-14
六轴机器人阻抗力控制算法的实现方法及其在MATLAB Simscape平台上的仿真应用。文章首先解释了六轴机器人和阻抗力控制算法的基本概念，然后展示了如何在Simscape环境中构建虚拟机器人模型，并通过M文件设置Simulink参数，实现对机器人运动轨迹和阻抗参数的精确控制。文中还提供了视频演示，直观展示了期望轨迹与实际轨迹的对比，验证了算法的有效性。最后，强调了一键运行的功能，简化了工程实践的操作流程，提升了效率。 适合人群：对机器人技术和控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解六轴机器人阻抗力控制算法的工作原理及其实现方法的人群，旨在提高他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：通过本项目的实践，读者不仅可以掌握机器人阻抗力控制算法的关键技术点，还能学会利用MATLAB工具进行高效建模和仿真的方法。这对于后续的研究和开发工作具有重要的指导意义。
（2025）《劳动合同法》知识竞赛试题库及答案（通用版）.docx
08-14
（2025）《劳动合同法》知识竞赛试题库及答案（通用版）.docx
Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
08-14
Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
基于COMSOL的狄拉克半金属BDS超材料性能分析及其多元应用展望
最新发布
08-14
狄拉克半金属BDS超材料的性能分析与应用前景，特别是借助COMSOL仿真工具进行的深入研究。文中指出，狄拉克半金属因其独特的电子结构和能带特征，在电子学、光学及磁学等多个领域展现出巨大的应用潜力。同时，作为超材料的一种，它能够有效调控电磁波的传播路径，适用于制造高效能的电子和光学设备。此外，该材料还在通讯、成像、电磁防护、能源转换等方面有着广泛的应用可能性。 适合人群：从事材料科学、物理学、电子工程等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解狄拉克半金属的基本性质及其在超材料中的角色；②掌握COMSOL仿真工具在材料性能预测方面的应用方法；③探索该材料在未来高科技产品开发中的具体应用场景。 其他说明：文章强调了跨学科合作对于推进此类前沿研究的重要性，鼓励更多学者参与到相关领域的创新实践中来。
基于Python的应急大数据时空关联分析系统-互联网数据爬取-自然灾害监测预警-流感疫情预测-犯罪热点分析-社会管理决策支持-时空数据库构建-多源异构数据融合-分布式存储计算-机器.zip
08-14
基于Python的应急大数据时空关联分析系统_互联网数据爬取_自然灾害监测预警_流感疫情预测_犯罪热点分析_社会管理决策支持_时空数据库构建_多源异构数据融合_分布式存储计算_机器.zip上传一个【Rust】VIP资源
BES秃鹰优化算法在Matlab中优化LSSVM的多特征变量输入、单因变量输出拟合预测模型
08-14
如何利用BES秃鹰优化算法改进LSSVM（最小二乘支持向量机）模型，以实现多特征变量输入、单个因变量输出的拟合预测。文中首先简述了LSSVM和BES秃鹰算法的基本概念及其优势，接着展示了在MATLAB环境中具体的代码实现步骤，包括数据准备、参数优化、模型训练和预测。最后，通过实验结果分析证明了该组合模型的有效性和优越性。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和预测建模感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度预测的应用场景，如金融风险评估、环境监测、工业生产控制等领域。目标是提升预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接用于Excel数据集，便于快速上手实践。同时鼓励读者根据自身需求调整相关参数，探索更多可能。
GAPSO-LSTM 遗传粒子群优化算法提升LSTM网络预测精度的技术研究与应用 LSTM
08-14
内容概要：本文探讨了遗传粒子群优化算法（GAPSO）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，旨在提高时间序列预测的准确性。传统的粒子群优化（PSO）方法在优化LSTM参数时容易陷入局部最优解，而GAPSO通过引入遗传算法的交叉和变异机制，有效解决了这一问题。文中详细介绍了GAPSO-LSTM的核心代码实现，包括精英保留策略、交叉操作和变异操作的具体步骤。此外，还展示了如何在LSTM模型中应用GAPSO进行参数优化，如调整隐藏层维度、网络深度和dropout比例。实验结果显示，GAPSO-LSTM在电力负荷预测任务中显著提升了预测精度，将平均绝对误差（MAE）从13.7降低到了11.2。尽管迭代时间增加了约40%，但其优化效果明显优于传统PSO-LSTM。 适合人群：对机器学习、深度学习以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用场景，如金融、能源等领域的时间序列数据分析。目标是通过改进优化算法，提高预测模型的性能和稳定性。 其他说明：虽然GAPSO-LSTM带来了更好的预测效果，但也需要注意其计算成本较高，因此在实际应用中需要权衡时间和精度之间的关系。
混合有源滤波器（HAPF）在MATLAB-Simulink仿真中的谐波补偿效果对比
08-14
混合有源滤波器（HAPF）在MATLAB-Simulink环境下的仿真及其对电力系统谐波的有效抑制。文中首先描述了传统无源滤波器面对谐波问题的局限性，随后展示了HAPF的独特优势，即结合了无源滤波的成本效益和有源滤波的精确补偿能力。作者通过具体的三相整流负载场景搭建，利用Simulink进行建模，并深入探讨了HAPF内部的双环控制系统以及关键的谐波检测算法。实验结果显示，在应用HAPF之后，系统的总谐波失真率（THD）显著降低，特别是对于5次和7次谐波的抑制效果尤为明显。此外，还讨论了一些实际操作中的注意事项和技术细节，如避免LC参数引起的谐振问题、优化直流母线电压管理以及引入负序分量补偿机制。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要解决电力系统中谐波污染问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解HAPF工作原理及其在电力系统中具体应用的研究人员；旨在为工程实践中遇到的谐波治理难题提供解决方案的技术团队。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的实践经验分享，有助于读者更好地理解和掌握HAPF的设计与实施要点。同时提醒读者注意仿真过程中可能出现的问题，确保最终的应用效果达到预期。
SurePass.rar
08-14
SurePass.rar
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值