SnarQube Scanner_安装和分析项目

博客介绍了SnarQube Scanner客户端的安装配置及项目分析方法。客户端可通过多种插件扫描分析,选用Sonar - Scanner作为检测客户端,说明了其下载地址、环境变量配置、文件修改及验证方法。还介绍了项目分析时新建文件、执行命令及查看报告的步骤。

SnarQube Scanner_安装和分析项目

SnarQube Scanner客户端安装配置

客户端可以通过IDE插件、Sonar-Scanner插件、Ant插件和Maven插件方式进行扫描分析。常用的有扫描器有Sonar-Scanner和Sonar-Runner,使用起来都差不多。这里我使用Sonar-Scanner来作为检测客户端。

1、下载地址:https://docs.sonarqube.org/display/SCAN/Analyzing+with+SonarQube+Scanner

2、配置环境变量

SONAR_SCANNER_HOME = E:\Tools\sonar-scanner-3.2.0.1227
PATH加上%SONAR_SCANNER_HOME%\bin

3、修改配置
sonar-scanner.properties

#sonar服务器的url
sonar.host.url=http://localhost:9000
sonar.sourceEncoding=UTF-8

4、验证
sonar-scanner -v

项目分析

1、在项目下新建sonar-project.properties文件,添加以下内容

#key,唯一标识,直接用项目名即可
sonar.projectKey=项目名
sonar.projectName=项目名
sonar.projectVersion=1.0
#要扫描的代码路径,sonar-project.properties文件的相对路径。【配成.或src】
sonar.sources=.
sonar.sourceEncoding=UTF-8
sonar.language=java

2、在项目下目录下执行以下命令

sonar-scanner

3、查看报告
http://localhost:9000查看分析报告

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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