开篇：测试过程中，对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织，之前一直使用【正交分析法】进行用例组织，说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合，用Python脚本实现，就是itertools模块中product方法（又称笛卡尔积法）。组合生成器，例：importitertoolsa=(

importjava.util.HashMap;/***PairWise（成对）测试方法*author:likeqc*date:2021-4-411:06:59*/classPairWise{/***@paramstrString[][]，二维数组，一维数组str[i]中存放第i个因素的因子*/privatestaticvoidsolution(String[][]s

https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/130037400tripletloss中需要计算每个样本之间的距离，从而计算出loss，作者认为同一类的某些样本可能存在有害的信息，所以不应该将所有样本都用于计算loss。作者提出的SPloss中只计算挑选出来的样本的距离，从而得到loss。我们提出

目录概ListNetPermutationProbabilityTop-kProbabilityCaoZ.,QinT.,LiuT.,TsaiM.andLiH.Learningtorank:frompairwiseapproachtolistwiseapproach.ICML,2008.概ListwiseRanking.ListNet以文档检索为例,假设我们有query\(q\)和一堆候选的文档

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终于过了，感觉还是有点东西的。首先我们有一个很好想的\(O(n(\lnA+\sqrt{A})\logn)\)的做法。首先这个式子能写成\(p_i=\sum\limits_{j=1}^i\sum\limits_{k=1}^i\left(a_j-a_k\left\lfloor\dfrac{a_j}{a_k}\right\rfloor\right)\)的形式。前面求和那部分是简单的，我们主要去

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组合测试组合测试（CombinatorialTest）是一种黑盒测试用例生成方法，主要针对多输入参数组合场景。目前业界较流行的两种组合测试方法，一种是Pairwise/All-Pairs，即配对组合。OA