emma 小记

EMMA是一款开源工具,用于检测和报告JAVA代码的覆盖率。它支持多种级别的覆盖率指标,包括包、类、方法等,并能生成不同形式的报告。EMMA可通过在.class文件中插入字节码来跟踪代码执行情况,支持Onthefly和Offline两种模式。

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--简介

EMMA 是一个用于检测测试代码覆盖率和报告 JAVA 代码覆盖率的开源工具。它不但能很好的用于小型项目,很方便得得出覆盖率报告,而且适用于大型企业级别的项目。

EMMA 有许多优点,首先你能免费得到它,并把它用于自己项目的开发。它支持许多种级别的覆盖率指标:包,类,方法,语句块(basic block)和行,特别是它能测出某一行是否只是被部分覆盖,如条件语句短路的情况。它能生成 text,xml,html 等形式的报告,以满足不同的需求,其 html 报告提供下钻功能,我们能够从 package 开始一步步链接到我们所关注的某个方法。EMMA 能和 Makefile 和 Ant 集成,便于应用于大型项目。特别还须指出的一点是,EMMA 的效率很高,这对于大型项目来说很重要。

EMMA 是通过向 .class 文件中插入字节码的方式来跟踪记录被运行代码信息的。EMMA 支持两种模式:On the fly 和 Offline 模式。

On the fly 模式往加载的类中加入字节码,相当于用 EMMA 实现的 application class loader 替代原来的 application class loader。

Offline 模式在类被加载前,加入字节码。

On the fly 模式比较方便,缺点也比较明显,如它不能为被 boot class loader 加载的类生成覆盖率报告,也不能为像 J2EE 容器那种自己有独特 class loader 的类生成覆盖率报告。这时,我们能求助于 Offline 模式。

EMMA 也支持两种运行方式:Command line 和 Ant。

命令行一般和 On the fly 模式一起适用,对于简单的项目能够快速产生覆盖率报告。通过 Ant task 来运行 EMMA 的话,特别适用于大型的项目。

参考:

http://www.ltesting.net/ceshi/ruanjianzhiliangbaozheng/rjdl/2009/0603/163548.html

http://www.oschina.net/p/emma


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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