覆盖率统计公式

DT测试

9.1覆盖率（% ）

电信集团规定：

覆盖率=DO覆盖区域内“终端接收功率>=-90dBm，且SINR>=-6dB,且终端发射功率<=15dBm ' 的采样点数目占所有采样点比例。

方法：

1. CAN->Analysis->Data Query，在Edit Fiter 中设定“终端接收功率>=-90dBm，且SINR>=-6dB, 且终端发射功率<=15dBm ”查询条件，

2?点“ Apply ”显示覆盖百分比

9.2 SINR信噪比

（1）出覆盖路径图，指标采用“Best ASP SINR”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》

（2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-〉Best ASP SINR

9.3终端接收功率

（1）出覆盖路径图，指标采用“Rx PowerO”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》

（2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Rx PowerO

9.4终端发射功率

（1）出覆盖路径图，指标采用“Tx Total Power ”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》

（2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Tx Total Power

9.5分组业务建立成功率（% ）

请参考1.6的分析方法;

9.6分组业务建立时延（s）

出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》

方法:

1.CAN->Data Service An alysis->PPP Delay An alysis

2.点Export导出PPP时延数据明细，采用附录A的工具统计区间分布（V7.01.0

3.0320统计的

9.7分组业务掉话率（% ）

电信集团规定：

定义：分组业务掉话率=异常释放的分组业务次数/分组业务建立成功总次数X 100 %

说明：

（1）满足以下条件之一均认为异常释放的分组呼叫次数：a）网络原因造成拨号连接异常断开，判断依据为在测试终端正常释放拨号连接前的任何中断。b）测试过程中超过3分钟FTP没有任何

数据传输，且尝试PING后数据链路仍不可使用。此时需断开拨号连接并重新拨号来恢复测试;

（

2）分组业务建立成功次数：同建立成功率的分组业务建立成功次数。

（3）统计FTP数据业务DT/CQT测试数据的掉话率，由于测试模式为“EVDO ONLY”，测试中因离开DO覆盖区而造成的掉话不纳入掉话统计

方法:

1. CNA->A nalysis->1xEVDO Co nn ection Release An alysis

* JKPOS CNA1 [V7. OJ. 03. 0309A3]fdownload. ZRX] 匚吕X ￡ila ml Etplt? 1^1 ± Iiiidaw

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9.8前向PER误

包率（%）

（1 ）出覆盖路径图，

指标采用“Average

PER”，不采用“PER”，图例请参考《中国电信EVDO RevA 网络评估报告图例.doc》

（2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：

CAN->A nalysis->Data Statistic-〉Average PER

9.9上行FTP吞吐率（kbps）

（1）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》的“2.2.2

上行RLP 层吞吐率”，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> 选FTP Transfer Statistics->Throughput 备注：FTP掉线时的数据不计入速率统计指标，判断上传下载方向请参考FTP Transfer Statistics 表中的Direction字段；

9.10下行FTP吞吐率(kbps)

(1)出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》的“2.2.1 下行RLP 层吞吐率”，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-〉选FTP Transfer Statistics->Throughput 备注：FTP掉线时的数据不计入速率统计指标，判断上传下载方向请参考FTP Transfer Statistics 表中的Direction字段；

ZT￡

9.11上行RLP 层吞吐率(kbps)

(1)出覆盖路径图，指标采用“ Rev MF RLP Throughput ”，图例请参考《中国电信EVDO RevA 网络评估报告图例.doc》

(2)出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：

CAN->A nalysis->Data Statistic-> Rev MF RLP Throughput

9.12下行RLP层吞吐率(kbps)

(1)出覆盖路径图，指标采用“Fwd MF RLP Throughput ”，图例请参考《中国电信EVDO RevA 网络评估报告图例.doc》

(2)出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：

CAN->A nalysis->Data Statistic-> Fwd MF RLP Throughput

9.13DRC 申请速率(kbps)

(1)出覆盖路径图，指标采用“ Average DRC Rate ”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》

(2)出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->A nalysis->Data Statistic-> Average DRC Rate

9.14虚拟软切换成功率(% )

电信集团规定：

定义：虚拟软切换成功率=虚拟软切换成功次数/虚拟软切换尝试次数x 100%

说明：

(1 )虚拟软切换尝试次数：DRCCover从NULL变为指向扇区的ID值(非NULL)为一次尝试；

(2)虚拟软切换成功次数：终端发送包含非NULL DRCCover并且Ack信道是enable状态；

(3)统计FTP数据业务DT测试过程中的前向虚拟切换成功率。

方法：

1.OMC->视图->系统工具->业务观察->DO观察->虚拟切换->点…

1.通过下图所示的“成功率”，观察虚拟切换成功率

* ID. bl. bb. lE36：yilJyy-NistNuieji MilfZXCID tiSSTB)

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A 0 -?喰确■閒B■器脛加為工践iNNetmfl- I同:UM*

处

①

9.15虚拟软切换时延（s）

电信集团规定:

定义：虚拟软切换时延=虚拟软切换时延=“终端在切换前发送的最后一个

NULL Cover ”与

端在切换后新的扇区上发送第一个

ACK 之间的时间间隔”。

说明：统计FTP 数据业务DT 测试数据中的前向虚拟软切换时延。

方法:

1. CAN->A nalysis->1xEVDO RevA An alysis->Virtual Han doff Performa nee An alysis

2.

点Export 导出数据，对虚拟切换时延进行手工处理求平均值。

对于虚拟软切换时延大于 240ms

的异常统计样本需要手工剔除后再统计。

9.16反向软切换成功率（%）

电信集团规定：

定义：反向软切换成功率 =反向软切换时的 TCC 消息（traffic channel complete ）次数/反向软切 换时RU 消息（Route Update ）次数。

说明：

（1）统计FTP 数据业务DT 测试数据中的反向软切换成功率。 （2 ）反向软切换过程区别于 CONNECT 建立过程的特点是只出现

RU 消息、而不出现

Connection Request 消息。

方法：

https://www.wendangku.net/doc/ac16556893.html,A->Analysis->1xEVDO Handoff

Statistic ，得到成功切换加次数、失败切换加次数、成功切

换去次数、失败切换去次数

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各种覆盖率方法介绍

目录 1 简介0 1.1 代码覆盖率分析0 1.2 结构化测试和功能测试（STRUCTURAL TESTING&FUNCTIONAL TESTING）1 1.3 假定1 2 基本的度量1 2.1 语句覆盖（STATEMENT COVERAGE ）1 2.2 判定覆盖（DECISION COVERAGE ）2 2.3 条件覆盖（CONDITION COVERAGE ）3 2.4 多条件覆盖（MULTIPLE CONDITION COVERAGE ）3 2.5 分支条件组合覆盖（CONDITION/DECISION COVERAGE ）4 2.6 修正条件/判定覆盖（MODIFIED CONDITION/DECISION COVERAGE）4 2.6.1 覆盖率的计算公式：5 2.7 路径覆盖（PATH COVERAGE ）5 3 其它度量6 3.1 函数覆盖（FUNCTION COVERAGE ）6 3.2 函数出入口覆盖（FUNCTION EXITS COVERAGE）6 3.3 调用覆盖（CALL COVERAGE ）6 3.4 线性代码顺序及跳转覆盖（LINEAR CODE SEQUENCE AND JUMP (LCSAJ) COVERAGE ）7 3.4.1 覆盖率的计算公式：7 3.5 数据流覆盖（DATA FLOW COVERAGE ）8 3.6 目标代码分支覆盖（OBJECT CODE BRANCH COVERAGE ）8 3.7 循环覆盖（LOOP COVERAGE ）8 3.8 竞争覆盖（RACE COVERAGE）8 3.9 比较操作符覆盖（RELATIONAL OPERATOR COVERAGE）8 3.10 弱变化覆盖（WEAK MUTATION COVERAGE）9 3.11 表覆盖（TABLE COVERAGE）9 4 比较各种覆盖9 4.1 对RELEASE版本的覆盖目标9 4.2 中间版本的覆盖目标9 5 总结10 6 参考10 7 术语表11 1 简介

代码覆盖率说明个人总结

代码覆盖率说明个人总 结 This model paper was revised by LINDA on December 15, 2012.

代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs仿真工具下覆盖率信息存储在.cm文件中，使用urg工具解析、合并和生成报告；在ncsim仿真工具下覆盖率信息存储在文件中，使用iccr工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在CovData目录下，ncsim生成的放入ncsim子目录、 vcs生成的放入vcs子目录。 覆盖率报告均放在CovReport目录下，ncsim生成的放入ncsim子目录、vcs生成的放入vcs子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total。 文档指令描述中，{TC_NAME}表示匹配用例名。 1、vcs仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/*

vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/ vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/ vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/ urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 -format text

云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率3年数据分析报告2019版

云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率3年数据分 析报告2019版

前言 本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率现状及趋势。 云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。 云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率数据分析报告深度解读云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率核心指标从城市公园数量，城市公园面积，建成区绿化覆盖率等不同角度分析并对云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

目录 第一节云南省城市公园数量、面积以及建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节云南省城市公园数量指标分析 (3) 一、云南省城市公园数量现状统计 (3) 二、全国城市公园数量现状统计 (3) 三、云南省城市公园数量占全国城市公园数量比重统计 (3) 四、云南省城市公园数量（2016-2018）统计分析 (4) 五、云南省城市公园数量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国城市公园数量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国城市公园数量（2017-2018）变动分析 (5) 八、云南省城市公园数量同全国城市公园数量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节云南省城市公园面积指标分析 (7) 一、云南省城市公园面积现状统计 (7) 二、全国城市公园面积现状统计分析 (7) 三、云南省城市公园面积占全国城市公园面积比重统计分析 (7) 四、云南省城市公园面积（2016-2018）统计分析 (8) 五、云南省城市公园面积（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国城市公园面积（2016-2018）统计分析 (9)

代码覆盖率说明(个人总结)

代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs 仿真工具下覆盖率信息存储在 .cm 文件中，使用 urg 工具解析、合并和生成报告；在ncsim 仿真工具下覆盖率信息存储在icc.data 文件中，使用i ccr 工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指 令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在 CovData 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生成的放入 vcs 子目录。 覆盖率报告均放在 CovReport 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生 成的放入 vcs 子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total 。 文档指令描述中，{TC_NAME} 表示匹配用例名。 1、vcs 仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/* vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +define+marco=VCS+ test_1.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/test_1.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +define+marco=VCS+ test_2.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/test_2.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +define+marco=VCS+ test_3.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/test_3.log urg -dir CovData/vcs/test_1.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/test_2.vdb - metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/test_3.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 - format text urg -dir CovData/vcs/*.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/total -format text urg -dir CovData/vcs/test_1.cm -metric line+cond+fsm+tgl -report CovReport/vcs/test_1 -format text

山东省诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率3年数据洞察报告2019版

山东省诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率3年数据洞察报告2019版

前言 本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率现状及趋势。 诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率数据洞察报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 本报告深度解读诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率核心指标从人均日生活用水量，建成区绿化覆盖率等不同角度分析并对诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。

目录 第一节诸城市人均日生活用水量和建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节诸城市人均日生活用水量指标分析 (3) 一、诸城市人均日生活用水量现状统计 (3) 二、全省人均日生活用水量现状统计 (3) 三、诸城市人均日生活用水量占全省人均日生活用水量比重统计 (3) 四、诸城市人均日生活用水量（2016-2018）统计分析 (4) 五、诸城市人均日生活用水量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省人均日生活用水量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省人均日生活用水量（2017-2018）变动分析 (5) 八、诸城市人均日生活用水量同全省人均日生活用水量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节诸城市建成区绿化覆盖率指标分析 (7) 一、诸城市建成区绿化覆盖率现状统计 (7) 二、全省建成区绿化覆盖率现状统计分析 (7) 三、诸城市建成区绿化覆盖率占全省建成区绿化覆盖率比重统计分析 (7) 四、诸城市建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (8) 五、诸城市建成区绿化覆盖率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (9)

代码覆盖率工具LCOV.doc

c代码覆盖率工具 2011-01-24 21:48 306人阅读评论(0) 收藏举报 转自：https://www.wendangku.net/doc/ac16556893.html,/?p=7218 C/C++程序的代码覆盖率统计工具非常少，与JAVA相比开源免费的工具更是寥寥无几，好用又开源的简直是凤毛麟角。左挑右选最后看中了基于GCOV的LCOV作为NGINX测试的覆盖率统计工具。选择LCOV的原因很简单：一是适合GCOV是GCC配套的测试覆盖率工具；二是NGINX是纯C的程序，GCOV对纯C代码的覆盖率展现更加精确；三是LCOV 作为GCOV的扩展，能够生成直观的HTML的带源码的覆盖率报表。那么下面就来看看，怎么通过LCOV来展现NGINX测试代码覆盖率的情况。 一、下载和安装 1、LCOV的主页：https://www.wendangku.net/doc/ac16556893.html,/coverage/lcov.php 2、如果你有root权限解压后直接make insall安装到系统的执行目录，然后在任意地方都可以执行LCOV工具的命令了。 3、如果你没有root或者sudo的权限，也没问题，可以直接在Makefile里定义PREFIX变量并指向拥有权限的安装目录（例如：PREFIX=/home/mylcov），然后make install安装到指定的目录，通过带路径的命令形式来使用LCOV工具的命令（例如： /home/mylcov/lcov …..）。 4、GCOV无需安装，伴随着GCC和LINUX一起发行。 二、如何统计覆盖率

1、要让LCOV能最后统计并展现出覆盖率，需要在编译被测的NGINX的时候添加一些选项，从而打开GCOV的代码覆盖率支持。编译选项：-fprofile-arcs -ftest-coverage 链接选项：-lgcov NGINX使用autoconf生成makefile，我们只需要在configure时加入以上的选项，请执行以下的命令行开启NGINX的代码覆盖率功能。 ./configure –with-pcre –with-http_ssl_module –with-cc-opt=”-fprofile-arcs -ftest-coverage” –with-ld-opt=-lgcov标红加粗的部分就是前述的选项。 2、编译安装NGINX并初始化LCOV统计数据在执行完刚才的CONFIGURE命令后，直接make 和make install就把带有统计代码覆盖的NGINX版本安装好了。这个时候会发现在源码的编译目录里有不少.gcno和.gcda文件，.gcno是覆盖率统计的路径弧长文件，.gcda 是覆盖率文件。我们接下来要做的事情是要将覆盖率的数据初始化，并且今后在每次重新统计覆盖率之前都需要进行初始化。在刚才源码的编译目录中执行lcov –d ./ -z，意思是将当前目录（./）下的gcda覆盖率文件清空，是覆盖率数据回复到空的状态。 3、启动NGINX执行各种各样的测试吧

白银市(市辖区)绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专题报告2019版

白银市（市辖区）绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专 题报告2019版

序言 白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告从绿地总面积，建成区绿化覆盖率等重要因素进行分析，剖析了白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状、趋势变化。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状及发展趋势。白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率专题报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。 白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告知识产权为发布方即 我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告需注明出处。 白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率真实状况及发展脉络，为需求者提供必要借鉴及重要参考。

目录 第一节白银市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节白银市绿地总面积指标分析（均指市辖区） (3) 一、白银市绿地总面积现状统计 (3) 二、全国绿地总面积现状统计 (3) 三、白银市绿地总面积占全国绿地总面积比重统计 (3) 四、白银市绿地总面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、白银市绿地总面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国绿地总面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国绿地总面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、白银市绿地总面积同全国绿地总面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节白银市建成区绿化覆盖率指标分析（均指市辖区） (7) 一、白银市建成区绿化覆盖率现状统计 (7) 二、全国建成区绿化覆盖率现状统计分析 (7) 三、白银市建成区绿化覆盖率占全国建成区绿化覆盖率比重统计分析 (7) 四、白银市建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (8) 五、白银市建成区绿化覆盖率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (9)

巴彦淖尔市(市辖区)绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专题报告2019版

巴彦淖尔市（市辖区）绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专题报告2019版

序言 巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告从绿地总面积，建成区绿化覆盖率等重要因素进行分析，剖析了巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状、趋势变化。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状及发展趋势。巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率专题报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。 巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告需注明出处。 巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率真实状况及发展脉络，为需求者提供必要借鉴及重要参考。

目录 第一节巴彦淖尔市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节巴彦淖尔市绿地总面积指标分析（均指市辖区） (3) 一、巴彦淖尔市绿地总面积现状统计 (3) 二、全国绿地总面积现状统计 (3) 三、巴彦淖尔市绿地总面积占全国绿地总面积比重统计 (3) 四、巴彦淖尔市绿地总面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、巴彦淖尔市绿地总面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国绿地总面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国绿地总面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、巴彦淖尔市绿地总面积同全国绿地总面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节巴彦淖尔市建成区绿化覆盖率指标分析（均指市辖区） (7) 一、巴彦淖尔市建成区绿化覆盖率现状统计 (7) 二、全国建成区绿化覆盖率现状统计分析 (7) 三、巴彦淖尔市建成区绿化覆盖率占全国建成区绿化覆盖率比重统计分析 (7) 四、巴彦淖尔市建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (8) 五、巴彦淖尔市建成区绿化覆盖率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (9)

【CN110008115A】代码覆盖率统计方法、装置、电子设备及可读存储介质【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910147332.5 (22)申请日 2019.02.27 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100083 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 鄂乾宇　 (74)专利代理机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 11319 代理人 莎日娜 (51)Int.Cl. G06F 11/36(2006.01) (54)发明名称 代码覆盖率统计方法、装置、电子设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种代码覆盖率统计方法、装 置、电子设备及可读存储介质。所述方法，包括： 根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包 含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非 主运行子模块；分别获取每个所述子模块对应的 编译文件；根据所述编译文件，分别统计每个所 述子模块的代码覆盖率。由此解决了现有的代码 覆盖率统计方法针对包含多个子模块的项目的 代码覆盖率统计结果准确性不高的技术问题。取 得了提高代码覆盖率统计结果准确性的有益效 果。权利要求书2页 说明书8页 附图2页CN 110008115 A 2019.07.12 C N 110008115 A

权　利　要　求　书1/2页CN 110008115 A 1.一种代码覆盖率统计方法，其特征在于，包括： 根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非主运行子模块； 分别获取每个所述子模块对应的编译文件； 根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤，包括： 从所述目标项目对应的目标服务器中，获取所述目标项目的主运行子模块对应的编译文件，以及所述主运行子模块所依赖的第一依赖类库； 根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件的步骤，包括： 从所述第一依赖类库中获取每个所述非主运行子模块对应的第二依赖类库； 根据所述第二依赖类库，获取得到每个所述非主运行子模块对应的编译文件。 4.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤，包括： 根据所述目标项目的源代码，获取每个子模块对应的代码区段； 根据每个所述子模块对应的所述代码区段，获取每个所述子模块对应的编译文件。 5.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率的步骤，包括： 执行所述编译文件，并根据执行后的编译文件中标志位的标记结果，分别统计所述每个所述子模块的代码覆盖率。 6.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，在所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤之后，还包括： 根据所述编译文件，获取所述目标项目的代码覆盖率。 7.一种代码覆盖率统计装置，其特征在于，包括： 子模块识别模块，用于根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非主运行子模块； 编译文件获取模块，用于分别获取每个所述子模块对应的编译文件； 第一代码覆盖率统计模块，用于根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率。 8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述编译文件获取模块，包括： 第一编译文件获取子模块，用于从所述目标项目对应的目标服务器中，获取所述目标项目的主运行子模块对应的编译文件，以及所述主运行子模块所依赖的第一依赖类库； 第二编译文件获取子模块，用于根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件。 9.一种电子设备，其特征在于，包括： 处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中的任一项所述的代码 2

韶关市(市辖区)绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专题报告2019版

韶关市（市辖区）绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专 题报告2019版

序言 韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告从绿地总面积，建成区绿化覆盖率等重要因素进行分析，剖析了韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状、趋势变化。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状及发展趋势。韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率专题报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。 韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告知识产权为发布方即 我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告需注明出处。 韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率真实状况及发展脉络，为需求者提供必要借鉴及重要参考。

目录 第一节韶关市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节韶关市绿地总面积指标分析（均指市辖区） (3) 一、韶关市绿地总面积现状统计 (3) 二、全国绿地总面积现状统计 (3) 三、韶关市绿地总面积占全国绿地总面积比重统计 (3) 四、韶关市绿地总面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、韶关市绿地总面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国绿地总面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国绿地总面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、韶关市绿地总面积同全国绿地总面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节韶关市建成区绿化覆盖率指标分析（均指市辖区） (7) 一、韶关市建成区绿化覆盖率现状统计 (7) 二、全国建成区绿化覆盖率现状统计分析 (7) 三、韶关市建成区绿化覆盖率占全国建成区绿化覆盖率比重统计分析 (7) 四、韶关市建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (8) 五、韶关市建成区绿化覆盖率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (9)

山东省菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率3年数据分析报告2019版

山东省菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率3年数据分析报告2019版

序言 菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率数据分析报告旨在运用严谨的数据分析，以更为客观、真实的角度，对菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率进行剖析和阐述。 菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率数据分析报告同时围绕关键指标即人均公园绿地面积，建成区绿化覆盖率等，对菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率进行了全面深入的分析和总结。 菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率数据分析报告可以帮助投资决策者效益最大化，是了解菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率的重要参考渠道。本报告数据来源于中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等权威部门，数据客观、精准。

目录 第一节菏泽市人均公园绿地面积和建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节菏泽市人均公园绿地面积指标分析 (3) 一、菏泽市人均公园绿地面积现状统计 (3) 二、全省人均公园绿地面积现状统计 (3) 三、菏泽市人均公园绿地面积占全省人均公园绿地面积比重统计 (3) 四、菏泽市人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、菏泽市人均公园绿地面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省人均公园绿地面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省人均公园绿地面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、菏泽市人均公园绿地面积同全省人均公园绿地面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节菏泽市建成区绿化覆盖率指标分析 (7) 一、菏泽市建成区绿化覆盖率现状统计 (7) 二、全省建成区绿化覆盖率现状统计分析 (7) 三、菏泽市建成区绿化覆盖率占全省建成区绿化覆盖率比重统计分析 (7) 四、菏泽市建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (8) 五、菏泽市建成区绿化覆盖率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (9)

单元测试的代码覆盖率统计

单元测试的代码覆盖率统计 今天广州中软卓越软件测试培训课程简要讲解一下单元测试的代码覆盖率统计。 单元测试的代码覆盖率统计，是衡量测试用例好坏的一个的方法，有的公司直接把代码测试覆盖率作为一个硬性要求。尤其在多人合作的情况下。很有可能在后期维护时候牵一发而动全身的代码修改中起到至关重要的检测。不过代码覆盖率也不是唯一标准，测试用例的好坏主要还是看能不能覆盖尽可能多的情况。 一、打包编译JS代码覆盖率问题 之前代码覆盖率在JS代码不需要编译的情况下。直接可以使用KARMA的karma-coverage这个工具就可以直接统计结果。不过由于我的项目用上了WEBPACK的打包和babel的ES6编译。所以单单使用karma-coverage统计的代码覆盖率统计的是，编译打包后的代码，这个覆盖率直接没有了参考价值。一般打包后代码的覆盖率只有可怜的10%-20%因为WEBPACK帮你加入了很多它的代码。而测试要做到这些代码的覆盖是完全没有意义的。所以就需要找一个可以查看编译前代码覆盖率的一个方法。 二、单元测试覆盖率 做测试时，想要知代码覆盖道是否所有代码都测试到了。这就是所谓的率。 单元测试覆盖率有四个测量维度： 1、行覆盖率（line coverage）：是否每一行都执行 2、函数覆盖率（function coverage）：是否每个函数都调用 3、分支覆盖率（branch coverage）：是否每个if代码块都执行 4、语句覆盖率（statement coverage）：是否每个语句都执行 常用的前端js测试覆盖率框架：istanbul 我们代码使用ES6来编写的，使用babel来转码，所以选择了另一个专门针对es6的babel 转码工具isparta 生成报告 isparta使用istanbul来生成报告

市场格局分析报告

第一篇市场格局篇 第一篇市场格局篇 本篇是针对目前感冒药的市场总体格局，特别是口服液类感冒药的市场格局进行阐述，从而为进一步讨论品牌特征、消费者特征、消费者习惯和媒体习惯前，对市场有一个总体的把握和认识。主要研究的内容包括了感冒药的市场状况和发展前景，香雪抗病毒口服液的覆盖率状况、以及市场划分情况等。 本篇的主要架构如下： ?第一章感冒药市场简况 ·市场状况 ·竞争状况 ?第二章香雪的覆盖率状况 ·产品铺货率 ·新包装到达率 ?第三章香雪的销售比例 ·医院和药店的销售比例

·城市和乡村的销售比例 ?第四章市场划分情况 第一章感冒药市场简况 一、市场状况 1、感冒药品市场潜力巨大 感冒类药品是我国非处方药（OTC）的重要组成部分。而OTC药品是药品行业中增长迅速且潜力巨大的品种。据相关资料显示：1990年，我国的OTC药品销售总额是19.1亿元，1994年大约为77.16亿元，1996年达到了99.32亿元，1999年增长到了178亿元，2001年更是超过了200亿元。有关专家预计，在未来五年内，OTC类药品还将以年均15%的速度增长，到2005年可望达到600亿元，2020年我国将成为全球最大的OTC销售市场之一。 据有关资料统计，感冒类药品大约占有OTC市场20%左右的销售比例，仅次于保健类药品（大约占OTC30%）。而据国家统计局对我国城镇居民常用药消费调查，感冒药居首位，有85%的服用率，其次的润喉药、止咳药，分别有55%和48%的服用率，这三类药品实际上均属于感冒和呼吸道用药，感冒药已经城镇居民的首位常用药品。 据权威部门估计，目前我国感冒药品的市场容量大约是30—50亿元。但事实上，感冒药品的潜在市场空间是非常巨大，若这一潜在市场得以实现的话，感冒药市场容量将远远不止30-50亿元。国家统计部门的相关资料显示，全国约75%的人每年至少患一次感冒，这意味着每年全国大约有10亿人左右至少需要服用一次感冒药物，按照每次平均用药10—20元来计算，则意味着国内感冒药的潜在市场空间有100—200亿元。以上估算尚未考虑重复服用的情况。从目前实际容量和潜在容量的对比来看，感冒药无疑具有巨大的发展空间。 而且，随着我国城镇人口每年以1000万的速度增长；我国人口老年化趋势加快；城镇居民收入的增加较快；基本医疗保险制度和医疗体制改革；人们自我保健意识的增强，都会促进感冒药市场的快速发展。

单元测试代码覆盖率浅谈

单元测试代码覆盖率浅谈 在做单元测试时，代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标，甚至，用代码覆盖率来考核测试任务完成情况，比如，代码覆盖率必须达到80％或90％。于是乎，测试人员费尽心思设计案例覆盖代码。用代码覆盖率来衡量，有利也有有弊。本文我们就代码覆盖率展开讨论，也欢迎同学们踊跃评论。 首先，让我们先来了解一下所谓的“代码覆盖率”。我找来了所谓的定义： 代码覆盖率＝代码的覆盖程度，一种度量方式。 上面简短精悍的文字非常准确的描述了代码覆盖率的含义。而代码覆盖程度的度量方式是有很多种的，这里介绍一下最常用的几种： 1. 语句覆盖(StatementCoverage) 又称行覆盖(LineCoverage)，段覆盖(SegmentCoverage)，基本块覆盖(BasicBlockCoverage)，这是最常用也是最常见的一种覆盖方式，就是度量被测代码中每个可执行语句是否被执行到了。这里说的是“可执行语句”，因此就不会包括像C＋＋的头文件声明，代码注释，空行，等等。非常好理解，只统计能够执行的代码被执行了多少行。需要注意的是，单独一行的花括号｛｝也常常被统计进去。语句覆盖常常被人指责为“最弱的覆盖”，它只管覆盖代码中的执行语句，却不考虑各种分支的组合等等。假如你的上司只要求你达到语句覆盖，那么你可以省下很多功夫，但是，换来的确实测试效果的不明显，很难更多地发现代码中的问题。 这里举一个不能再简单的例子，我们看下面的被测试代码： int foo(int a, int b) {

return a / b; } 假如我们的测试人员编写如下测试案例： TeseCase: a = 10, b = 5 测试人员的测试结果会告诉你，他的代码覆盖率达到了100％，并且所有测试案例都通过了。然而遗憾的是，我们的语句覆盖率达到了所谓的100%，但是却没有发现最简单的Bug，比如，当我让b=0时，会抛出一个除零异常。 正因如此，假如上面只要求测试人员语句覆盖率达到多少的话，测试人员只要钻钻空子，专门针对如何覆盖代码行编写测试案例，就很容易达到主管的要求。当然了，这同时说明了几个问题： 1.主管只使用语句覆盖率来考核测试人员本身就有问题。 2.测试人员的目的是为了测好代码，钻如此的空子是缺乏职业道德的。 3.是否应该采用更好的考核方式来考核测试人员的工作？ 为了寻求更好的考核标准，我们必须先了解完代码覆盖率到底还有哪些，如果你的主管只知道语句覆盖，行覆盖，那么你应该主动向他介绍还有更多的覆盖方式。比如： 2. 判定覆盖(DecisionCoverage) 又称分支覆盖(BranchCoverage)，所有边界覆盖(All-EdgesCoverage)，基本路径覆盖(BasicPathCoverage)，判定路径覆盖(Decision-Decision-Path)。它度量程序中每一个判定的分支是否都被测试到了。这句话是需要进一步理解的，应该非常容易和下面说到的条

固原市(市辖区)绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专题报告2019版

固原市（市辖区）绿地总面积和建成区绿化覆盖率3年数据专 题报告2019版

序言 固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告从绿地总面积，建成区绿化覆盖率等重要因素进行分析，剖析了固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状、趋势变化。 借助对数据的发掘及分析，提供一个全面、严谨、客观的视角来了解固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状及发展趋势。固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率专题报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗而得。 固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告知识产权为发布方即 我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告需注明出处。 固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率数据专题报告以数据呈现方式客观、多维度、深入介绍固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率真实状况及发展脉络，为需求者提供必要借鉴及重要参考。

目录 第一节固原市绿地总面积和建成区绿化覆盖率现状 (1) 第二节固原市绿地总面积指标分析（均指市辖区） (3) 一、固原市绿地总面积现状统计 (3) 二、全国绿地总面积现状统计 (3) 三、固原市绿地总面积占全国绿地总面积比重统计 (3) 四、固原市绿地总面积（2016-2018）统计分析 (4) 五、固原市绿地总面积（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国绿地总面积（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国绿地总面积（2017-2018）变动分析 (5) 八、固原市绿地总面积同全国绿地总面积（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节固原市建成区绿化覆盖率指标分析（均指市辖区） (7) 一、固原市建成区绿化覆盖率现状统计 (7) 二、全国建成区绿化覆盖率现状统计分析 (7) 三、固原市建成区绿化覆盖率占全国建成区绿化覆盖率比重统计分析 (7) 四、固原市建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (8) 五、固原市建成区绿化覆盖率（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国建成区绿化覆盖率（2016-2018）统计分析 (9)

基于GIS的植被覆盖度估算

1.绪论 1.1 课题研究的目的与意义 植被，包括森林、灌丛、草地和农作物，既是生态系统的主要组成部分，也是生态系统存在的基础，具有截流降雨、减缓径流、防沙治沙、保持水土等功能，联结着土壤、大气和水分等自然过程，在陆地表面的能量交换、生物地球化学循环和水文循环等过程中扮演着重要角色，是全球变化研究中的“指示器”[1]。植被根据生态系统中水、气等的状况，调控其内部与外部的物质、能量交换。植被覆盖与气候因子关系极为密切，研究植被覆盖变化 对气候的影响是气候变化研究的主要内容之一，它影响着土壤湿度、地表温度和地表能量与水的循环(李苗苗，2004)。 植被覆盖度(vegetation fractional cover，简称FC)是指植被(包括叶、茎、枝)在 地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比[2]。它是植被对地面的垂直投影比例，对于山坡进行植被覆盖度测量时，应该采用垂直于坡面的角度。植被覆盖度具有强烈的尺度效应，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。如一个地区的植被覆盖度很高，但平均到全国水平就大大降低了[3]。植被覆盖度在提示地表植被分布规律, 探讨植被分布影响因子, 分析评价区域生态环境, 及时准确地掌握其动态变化, 分析其发展趋势对维护区域生态平衡等方面都具有重要意义。[4]而城市植被则是城市生态系统重要的还原组织和最重要的元素,对于保护城市生态环境具有不可忽视的作用[5] ,如有效缓解城市“热岛效应”,改善城市区域小气候[5～7] 等。 城市化的迅速推进，带来了多样化的生态足迹，植被覆盖度，土壤污染率，地表侵蚀率，逐渐成为生态研究的热点，也成为环境保护的重点。借助于高速发展的RS与GIS 技术来进行植被覆盖度的估算，将是当前环境监测的必要步骤。 徐州是由矿区发展起来的城市，由于长期开采矿产，导致了一系列严重的生态问题，如塌陷地广布，植被破坏率严重，土地侵蚀率增大，等。在此背景下，研究徐州市整体的土地覆盖情况，即是现实需要，也是未来生态城市规划的重要步骤。研究的最终结果也会给徐州市的城市规划提供信息支持与技术保障。 1.2 国内外植被覆盖度研究现状 由于植被覆盖度是许多学科的重要参数，为了得到准确的植被覆盖度信息，植 被覆盖度监测技术的提高，就成了多个领域发展的需要。根据检测手段，测量植被 覆盖度的方法可分为传统的地面测量和新兴的遥感测量两大类。其中，地面测量又 可以根据测量原理，分为目估法、采样法、仪器法和模型法；遥感测量依据对植被 光谱信息与植被覆盖度所建立的关系不同，可分为物理模型法和统计模型法。统计 模型法中使用较多的有植被指数法、回归模型法、像元分解法、分类决策树和人工 神经网络法；物理模型法中模型反演法使用最多。 地面测量曾经一度是植被覆盖度监测的最主要方法。主要包括目估法、采样法、 仪器法和模型法。虽然遥感技术的发展使地面测量的主导性地位有所降低，但地面 测量依然具有其重要性，它不仅是最精确的测量方法，也为遥感测量提供了基础标 定数据，是无可替代的。

代码覆盖率工具BullseyeCoverage使用手册模板

Bullseye Coverage的使用说明 工具介绍 Bullseye Coverage 是Bullseye 公司提供的一款C/C++代码覆盖率测试工具。除了支持各种Unix 下的编译器之外, 在Windows 下支持VC、Borland C++、Gnu C++、Inter C++。提供的代码覆盖率是条件/分支覆盖率而不是一般代码覆盖率。 Bullseye Coverage的安装准备 Bullseye Coverage 能够从, 先登记后等待Bullseye 回Email, 在回复的Email 会包括具体的下载地址和一个30 天的试用License。 Bullseye Coverage的安装文件能够从VSS上获得, 路径为: \\eptserver\tcr应用软件组\需求资料库\应用软件\代码覆盖工具\ Bullseye Coverage.rar 申请的试用Lisence: 1xZE9z2F77eX30f4ii29KHTb 此Lisence的使用期限为04-09-27到04-10-26。欲使用此Lisence, 请将系统日期改为04-09-27再进行安装, 否则会安装失败。 安装前请关闭VC。

Bullseye Coverage的安装 一．将Bullseye Coverage.rar进行解压缩, 点击安装文件开始安装: 二．点击”下一步”:

三．输入从Bullseye获得的Lisence: 四．点击”下一步”, 关闭打开的相关文件, 之后点击”下一步”, 选择安装路径。点击”下一步”, 此处能够更改覆盖文件(.cov)的存放路径和文件名称, 请根据需要进行设置