0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

基于多語言的跨平臺靜態(tài)測試解決方案

經(jīng)緯恒潤 ? 2022-03-03 10:15 ? 次閱讀

背景

針對軟件靜態(tài)測試,ISO26262標(biāo)準(zhǔn)的Part 6部分給出了具體要求說明,隨著各大整車廠和供應(yīng)商靜態(tài)測試實(shí)施的逐漸深入, C、C++、Java、C#等混編語言以及復(fù)雜交叉編譯環(huán)境的應(yīng)用越來越多,多語言跨平臺的敏捷靜態(tài)測試及測試結(jié)果管理共享已經(jīng)成為關(guān)鍵需求。

如何較為高效地完成多語言跨平臺測試工程的構(gòu)建以及測試項(xiàng)目跟蹤,較大程度地實(shí)現(xiàn)信息共享,已經(jīng)成為提高測試效率的重要一環(huán)。

產(chǎn)品介紹

Klocwork是Perforce公司的產(chǎn)品,主要用于C、C++、C#、Java和python代碼的自動(dòng)化敏捷靜態(tài)分析工作,可以提供編碼規(guī)則檢查、代碼質(zhì)量度量、軟件結(jié)構(gòu)分析、測試結(jié)果管理、代碼評審等敏捷測試功能。Klocwork可以擴(kuò)展到任何規(guī)模的項(xiàng)目,與大型復(fù)雜環(huán)境、各種開發(fā)工具集成,并提供控制、協(xié)作和報(bào)告。Klocwork提供即時(shí)的分析結(jié)果,同時(shí)保持準(zhǔn)確性,并與CI/CD無縫集成,保護(hù)您的軟件在每次提交時(shí)免受漏洞的傷害。

Klocwork能夠準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)軟件中潛在的問題,例如:可發(fā)現(xiàn)代碼中的質(zhì)量缺陷和安全漏洞;發(fā)現(xiàn)軟件中運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤及缺陷以及不合規(guī)范代碼;發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)、過于復(fù)雜和不可移植代碼等問題。目前已廣泛應(yīng)用于汽車、電子商務(wù)、醫(yī)療器械、生產(chǎn)和通信等領(lǐng)域。

5b792298-9a42-11ec-a7f8-dac502259ad0.jpg

主要特點(diǎn)

能夠支持多種編程標(biāo)準(zhǔn)(如MISRA C:2012、OWASP、CWE、CERT C、AUTOSAR C++等),也支持?jǐn)U展映射多種其它行業(yè)編程規(guī)則

支持度量元檢測,包括圈復(fù)雜度、注釋占比等,可以擴(kuò)展定制的復(fù)雜度度量

支持團(tuán)隊(duì)協(xié)作,可通過Klocwork Portal實(shí)現(xiàn)用戶管理、插入評審、更改問題狀態(tài)、共享測試結(jié)果等,實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作

支持自動(dòng)化跟蹤編譯,敏捷部署測試

支持代碼評審,支持更改問題狀態(tài)等信息

支持版本迭代,每次分析結(jié)果都會保存,不會被覆蓋

能夠監(jiān)控不同版本之間度量元指標(biāo)的變化趨勢

支持任務(wù)劃分,項(xiàng)目敏捷管理

能夠提供多種報(bào)告內(nèi)容,同時(shí)可自定義報(bào)告內(nèi)容

能夠支持多種插件,如Eclipse、Visual Studio

支持支持CI/CD無縫集成,支持jenkins集成操作

支持命令行操作

5bb8b3d6-9a42-11ec-a7f8-dac502259ad0.jpg

小結(jié)

Klocwork支持C、C++、C#、Java以及python的自動(dòng)化跟蹤編譯,敏捷部署測試,支持多種規(guī)則檢測,度量元檢測,支持用戶管理、代碼評審、信息共享、任務(wù)劃分等,實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作、敏捷測試,支持多元化測試報(bào)告,可以滿足多語言跨平臺的敏捷測試需求。

欲了解更多相關(guān)信息,請點(diǎn)擊“閱讀原文”報(bào)名參加3月3日《基于Klocwork的靜態(tài)測試管理平臺應(yīng)用》,期待您的參與!

經(jīng)緯恒潤通過與IBM、Dassault、ANSYS等知名工業(yè)軟件廠商合作,為用戶提供汽車電子領(lǐng)域數(shù)十種研發(fā)工具,并通過在研發(fā)流程、建模仿真、測試驗(yàn)證、平臺建設(shè)等領(lǐng)域的定制開發(fā)和技術(shù)服務(wù),助力用戶實(shí)現(xiàn)研發(fā)的流程化、數(shù)字化、智能化和平臺化,提升產(chǎn)品研發(fā)效率和市場競爭力。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 測試
    +關(guān)注

    關(guān)注

    8

    文章

    4925

    瀏覽量

    125944
  • 軟件
    +關(guān)注

    關(guān)注

    69

    文章

    4570

    瀏覽量

    86696
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    功率半導(dǎo)體器件靜態(tài)特性測試挑戰(zhàn)及應(yīng)對測試方案

    PMST系列功率器件靜態(tài)參數(shù)測試系統(tǒng)是武漢普賽斯正向設(shè)計(jì),精益打造的高精密電壓/電流測試分析系統(tǒng),是一致能夠提供IV,CV、導(dǎo)等豐富功能的綜合測試
    的頭像 發(fā)表于 07-23 15:43 ?271次閱讀
    功率半導(dǎo)體器件<b class='flag-5'>靜態(tài)</b>特性<b class='flag-5'>測試</b>挑戰(zhàn)及應(yīng)對<b class='flag-5'>測試</b><b class='flag-5'>方案</b>

    OpenHarmony開發(fā)技術(shù):【國際化】實(shí)例

    ArkUI開發(fā)框架對多語言的支持比較友好,只需要在?`resources`?目錄下創(chuàng)建對應(yīng)國家的文件夾,名稱對國家簡碼,例如中國為?`zh`?,則在?`resources`?下創(chuàng)建?`zh`?文件夾,然后在?`zh`?文件下創(chuàng)建對應(yīng)的類別文件,筆者以文本資源支持多語言為例
    的頭像 發(fā)表于 04-11 09:40 ?294次閱讀
    OpenHarmony開發(fā)技術(shù):【國際化】實(shí)例

    這個(gè)多語言包 怎么搜不到

    大家好,這個(gè)多語言包怎么搜不到 seven language lib 誰有離線包不 感謝分享,
    發(fā)表于 03-24 10:06

    語言模型(LLMs)如何處理多語言輸入問題

    研究者們提出了一個(gè)框架來描述LLMs在處理多語言輸入時(shí)的內(nèi)部處理過程,并探討了模型中是否存在特定于語言的神經(jīng)元。
    發(fā)表于 03-07 14:44 ?415次閱讀
    大<b class='flag-5'>語言</b>模型(LLMs)如何處理<b class='flag-5'>多語言</b>輸入問題

    語言模型中的語言與知識:一種神秘的分離現(xiàn)象

    自然語言處理領(lǐng)域存在著一個(gè)非常有趣的現(xiàn)象:在多語言模型中,不同的語言之間似乎存在著一種隱含的對齊關(guān)系。
    發(fā)表于 02-20 14:53 ?361次閱讀
    大<b class='flag-5'>語言</b>模型中的<b class='flag-5'>語言</b>與知識:一種神秘的分離現(xiàn)象

    靜態(tài)測試方案

    隨著自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展,汽車中包含的軟件越來越多。如何保證這些軟件的質(zhì)量就成了重中之重。經(jīng)緯恒潤擁有十幾年的嵌入式軟件研發(fā)及測試經(jīng)驗(yàn),經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件測試團(tuán)隊(duì),能夠借助測試工具及設(shè)備給客戶提供優(yōu)質(zhì)的
    的頭像 發(fā)表于 01-29 11:36 ?1277次閱讀
    <b class='flag-5'>靜態(tài)</b><b class='flag-5'>測試</b><b class='flag-5'>方案</b>

    時(shí)鐘域的解決方案

    在很久之前便陸續(xù)談過亞穩(wěn)態(tài),F(xiàn)IFO,復(fù)位的設(shè)計(jì)。本次亦安做一個(gè)簡單的總結(jié),從宏觀上給大家展示時(shí)鐘域的解決方案
    的頭像 發(fā)表于 01-08 09:42 ?713次閱讀
    <b class='flag-5'>跨</b>時(shí)鐘域的<b class='flag-5'>解決方案</b>

    基于機(jī)器翻譯增加的語言機(jī)器閱讀理解算法

    語義對齊,并利用教師指導(dǎo)來校準(zhǔn)模型輸出,增強(qiáng)語言傳輸性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,我們的方法在三個(gè)多語言 MRC 數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色,優(yōu)于現(xiàn)有的最先進(jìn)方法。
    的頭像 發(fā)表于 12-12 10:28 ?486次閱讀
    基于機(jī)器翻譯增加的<b class='flag-5'>跨</b><b class='flag-5'>語言</b>機(jī)器閱讀理解算法

    GT Designer3 畫面多語言切換功能

    新建工程后點(diǎn)擊“系統(tǒng)”---選擇 “語言切換”---勾選“使用語言切換”----填寫“語言切換軟元件 D200(可自定義PLC未使用的軟元件)”通過改變語言切換軟元件D200的值可對相
    的頭像 發(fā)表于 12-04 15:07 ?1132次閱讀
    GT Designer3 畫面<b class='flag-5'>多語言</b>切換功能

    多語言開發(fā)的流程詳解

    現(xiàn)在不少應(yīng)用都是要求有多語言切換的, 使用QT開發(fā)上位機(jī)也同樣需要做多語言功能, 不過QT是自帶了多語言翻譯功能, 可以很方便的借助原生工具進(jìn)行, 下面就簡單來看看多語言開發(fā)的流程!
    的頭像 發(fā)表于 11-30 09:08 ?895次閱讀

    Step7-管理多語言文本功能

    當(dāng)改變語言時(shí),可以從向所選擇的項(xiàng)目導(dǎo)入期間指定的所有語言中選擇。"標(biāo)題和注釋"的語言改變只適用于所選擇的對象。"顯示文本"的語言改變總是適用于整個(gè)項(xiàng)目。
    的頭像 發(fā)表于 11-27 10:50 ?599次閱讀
    Step7-管理<b class='flag-5'>多語言</b>文本功能

    S7-1500:設(shè)置CPU語言的步驟

    對于CPU上文本的多語言管理,必須使用CPU的多語言屬性來選擇項(xiàng)目中所需的語言。這是例如 ProDiag消息文本使用多種語言所必需的。
    的頭像 發(fā)表于 11-16 16:13 ?738次閱讀
    S7-1500:設(shè)置CPU<b class='flag-5'>語言</b>的步驟

    如何在TSMaster面板和工具箱中實(shí)現(xiàn)多語言切換

    TSMaster軟件平臺已經(jīng)提供了多語言的支持,對于軟件內(nèi)部用戶二次開發(fā)的模塊如Panel和工具箱模塊,TSMaster也提供了多語言的支持。這一特性讓基于TSMaster開發(fā)的工程只需要制作
    的頭像 發(fā)表于 11-11 08:21 ?695次閱讀
    如何在TSMaster面板和工具箱中實(shí)現(xiàn)<b class='flag-5'>多語言</b>切換

    語言提示:改進(jìn)語言零樣本思維推理

    進(jìn)一步地,提出了Cross-Lingual Self-consistent Prompting (CLSP),利用不同語言專家的知識和不同語言間更加多樣的思考方式,集成了多個(gè)推理路徑,顯著地提高了self-consistency的
    的頭像 發(fā)表于 11-08 16:59 ?547次閱讀
    <b class='flag-5'>跨</b><b class='flag-5'>語言</b>提示:改進(jìn)<b class='flag-5'>跨</b><b class='flag-5'>語言</b>零樣本思維推理

    基于LLaMA的多語言數(shù)學(xué)推理大模型

    MathOctopus在多語言數(shù)學(xué)推理任務(wù)中,表現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能。MathOctopus-7B 可以將LLmMA2-7B在MGSM不同語言上的平均表現(xiàn)從22.6%提升到40.0%。更進(jìn)一步,MathOctopus-13B也獲得了比ChatGPT更好的性能。
    發(fā)表于 11-08 10:37 ?379次閱讀
    基于LLaMA的<b class='flag-5'>多語言</b>數(shù)學(xué)推理大模型