组合测试（Combinatorial Test）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。
Sometimes, the easiest thing to do is to just find the distance between two objects. We just need to find some distance metric, compute the pairwise distances, and compare the outcomes to what's expected.
题目： Adaptive Pointwise-Pairwise Learning-to-Rank for Content-based Personalized Recommendation
PERMANOVA原理解释：这个统计检验可用于判断PCA/PCoA等的分群效果是否显著！
本文将介绍排序学习技术与推荐算法结合的 Pairwise 方法及其具体实现。
在黑盒用例设计方法中有一个大家耳熟能详的正交分析法，却鲜有人知 “Pairwise”设计理念。
参考资料：[官方文档]https://indrajeetpatil.github.io/ggstatsplot_slides/slides/ggstatsplot_presentation.html#35
美图神器ggstatsplot-专为学术论文而生 在CRAN(comprehensive R Achive Netwokrk)中已有13000多个R包了 简单讲ggstatsplot能够提供更为丰富信息的包,其实就是画出高质量的图 不需要我们花费过多的精力去调整绘图细节;举个例子,一般的探索性数据分过程析包括数据可视化与数据统计两个部分，而ggstatsplot正是达到两者结合的目的 举例说明 组间比较-ggbetweenstats 1library(ggstatsplot) 2library(ggplot
| 导语 腾讯神盾开放通用推荐系统一般将推荐问题转化为分类问题，而对于列表推荐场景，推荐问题更近似于排序问题。本文将介绍排序学习技术与推荐算法结合的Pairwise方法及其具体实现 – Pairwise Ranking Factorization Machines (PRFM) 算法，并分享PRFM算法在手Q动漫Feeds流推荐场景的应用，供想在其他场景应用此算法的同学参考。 1. 概述 目前神盾推荐中的算法一般将推荐问题形式化为二元分类问题：以动漫推荐为例，如左图所示，对于用户与他所曝光的物品集合，把点
Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中（如 孪生网络Siamese Nets 或 Triplet Nets），这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss 或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。
比较序列相似性（sequence similarity）可以考虑用biopython或者emboss的几种比对方法。
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。
Learning to Rank，即排序学习，简称为 L2R，它是构建排序模型的机器学习方法，在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。其达到的效果是：给定一组文档，对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序。本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标。 背景 随着互联网的快速发展，L2R 技术也越来越受到关注，这是机器学习常见的任务之一。信息检索时，给定一个查询目标，我们需要算出最符合要求的结果并返回，这里面涉及一些特征计算、匹配等算法，对于海量的数据，如果仅靠人工来干预其中的一些参
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 排序学习(Lear
成对测试（Pairwise Testing）又称结对测试、两两测试，是一种正交分析的测试技术。成对组合覆盖这一概念是Mandl于1985年在测试Aad编译程序时提出来的。是 当不可能遍历产品所有功能点时用到的一种测试手段，即如果用尽可能少的工作发现最多的缺陷（测试投入产出性价比）。
文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf
搜索排序：在一次会话中，用户在交互界面输入需要查询的query，系统给返回其排好序的doc例表的过程。
====================================== 这篇博客的目的主要是计算当需要计算多个不同组之间的成对比较，并计算P值。
根据数学统计分析，73%的缺陷（单因子是35%，双因子是38%）是由单因子或2个因子相互作用产生的。19%的缺陷是由3个因子相互作用产生的。也就是说，大多数的bug都是条件的两两组合造成的。
ggstatsplot是ggplot2包的扩展包，可以同时输出美观的图片和统计分析结果，对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用。
超级好用的移动窗口函数 最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。 rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量 函数 pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None) arg : DataFrame 或 numpy的ndarray 数组格式 window
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨开源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在真实的FAQ问答场景中，比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公开语义匹配数据集（LCQMC）进行评测准确率也达到了0.7532，性能超越同等复杂的CBOW基线模型。SimNet 显著改善了长冷 query 的搜索效果，提升了搜索智能化的水平，在百度搜索以及其它产品线广泛应用。
写了一段聪明的 Python 代码扔给 New Bing 去理解（出自118. 杨辉三角 - 力扣（Leetcode））。
标题：PAIRWISE LINKAGE FOR POINT CLOUD SEGMENTATION
上一篇链接：https://blog.csdn.net/qq_43804080/article/details/100739897
现有大多数推荐系统都是对观测到的交互数据进行优化，而这些数据受到之前曝光机制的影响，会表现出许多偏差，比如流行偏差。经常使用的基于pointwise的二元交叉熵和pairwise的贝叶斯个性化排序损失函数，并不是专门设计来考虑观测数据的偏差的。因此，对损失进行优化的模型仍然会存在数据偏差，甚至会放大数据偏差。例如，少数受欢迎的商品占据了越来越多的曝光机会，严重损害了小众物品的推荐质量。
“ 本文首先介绍排序学习的三种主要类别，然后详细介绍推荐领域最常用的两种高层排序学习算法框架：BPR和LambdaMART。因为排序学习的算法和实践大都来源于信息检索，一些理论也必须从信息检索的领域说起，所以本文也会涉及一些的信息检索、搜索方面的理论知识，但重点依然会放在推荐领域排序学习的应用思路。”
hostapd is an IEEE 802.11 AP and IEEE 802.1X/WPA/WPA2/EAP/RADIUS Authenticator. This page is dedicated to the Linux documentation of it’s implementation and use. Please refer to the hostapd home page for information for other Operating Systems. As far a Linux is concerned, out of the old drivers you can only use these 3 drivers with hostapd: HostAP madwifi prism54 All new mac80211 based drivers that implement AP functionality are supported with hostapd’s nl80211 driver. The mac80211 subsystem moves all aspects of master mode into user space. It depends on hostapd to handle authenticating clients, setting encryption keys, establishing key rotation policy, and other aspects of the wireless infrastructure. Due to this, the old method of issuing ‘ iwconfig <wireless interface> mode master’ no longer works. Userspace programs like hostapd now use netlink (the nl80211 driver) to create a master mode interface for your traffic and a monitor mode interface for receiving and transmitting management frames. Getting hostapd Using your distributions hostapd It is advisable to try your distributions version of hostapd before taking the time to compile and install your own copy. This will make future maintenance easier as you’ll be able to use the init scripts shipped by the distro and hostapd will be updated by it as well. If your distribution ships 0.6.8 or later, you can test with this bare minimum config by creating the file hostapd-minimal.conf: #change wlan0 to your wireless device interface=wlan0 driver=nl80211 ssid=test channel=1 If that config errors out with something like: hostapd $ sudo hostapd ./hostapd-minimal.conf Configuration file: ./hostapd-minimal.conf Line 2: invalid/unknown driver ‘nl80211’ 1 errors found in configuration file ‘./hostapd-minimal.conf’ that means that your distro is not shipping hostapd with nl80211 driver support and you’ll need to follow the building instructions that follow. If it works, you can skip down to the configuring hostapd secti
说到learning to rank,大家应该都比较熟悉,但是说到用XGB做learning to rank,很少有人实现过.举个例子,比方说赛马,我们可以基于马的个头,体重,历史战绩等信息,建立XGB模型,进行二分类,最后选择赢的概率最高的马.这样做并没有问题,但是考虑到马是否能跑赢,和对手紧密相关,不管我选的马能力如何,只要他能跑赢同场比赛其他马即可,这就是排序.
PICT（Pairwise Independent Combinatorial Testing，成对独立组合测试）PICT工具微软公司内部使用的一款承兑组合的命令行生成工具，现在已经对外提供，可以下载。PICT是一个测试用例生成工具，可以有效地按照两两测试的原理，进行测试用例设计。在使用PICT时，需要输入与测试用例相关的参数，以达到全面覆盖的效果。它可以生成测试用例和测试配置，其理论基础是成对测试技术（Pairwise Testing）。
一、学习排序（Learning to Rank） LTR（Learning torank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法。LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多，比如上面提到的tf，idf，dl等。有很多经典的模型来完成这一任务，比如VSM，Boolean model，概率
双塔模型，使用ERNIE-Gram预训练模型，使用margin_ranking_loss训练模型。
但一旦你陷入这种打包好了的高级绘图函数的甜蜜时，你的想象力，你的绘图技能，也将止步在那里。
文章链接： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8371605/
PICT（Pairwise Independent Combinatorial Testing），是微软开发的用于 Pairwise 的用例生成工具，按照规定的数据结构设置，PICT 默认会按照两两组合的原理设计并输出测试用例，通过 “/o:N” 参数也可支持 “N-wise” 的用例生成。
这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。
1写在前面 写毕业课题统计时编写的一段代码，大量数据很快就可以统计出结果并作用，方便的很。统计使用的是r基础stat包，绘图使用的ggplot2包。都是很常见的，网上教程也很多。 2示例数据 示例为利用excel随机生成的一列数字 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板，可以用read.xlsx，read.table，read.csv等函数读取已经整理好的数据。分组信息也可读入。 3输入分组信息 a1 <- factor(c(rep(c
在孪生网络中，我们把一张图片$X_1$作为输入，得到该图片的编码$G_W(X_1)$。然后，我们在不对网络参数进行任何更新的情况下，输入另一张图片$X_2$，并得到改图片的编码$G_W(X_2)$。由于相似的图片应该具有相似的特征（编码），利用这一点，我们就可以比较并判断两张图片的相似性
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对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。
the i-th necklace has a brightness ai, where all the ai are pairwise distinct (i.e. all ai are different), the i-th bracelet has a brightness bi, where all the bi are pairwise distinct (i.e. all bi are different). Kuroni wants to give exactly one necklace and exactly one bracelet to each of his daughters. To make sure that all of them look unique, the total brightnesses of the gifts given to each daughter should be pairwise distinct. Formally, if the i-th daughter receives a necklace with brightness xi and a bracelet with brightness yi, then the sums xi+yi should be pairwise distinct. Help Kuroni to distribute the gifts.
hostapd是一个IEEE 802.11的AP和IEEE 802.1X/WPA/WPA2/EAP/RADIUS验证器.此页面用于怎么在linux系统下使用它.其他操作系统请参考hostapd主页
KNN(K近邻算法)是一种不需要学习任何参数同时也非常简单的机器学习算法，既可以用来解决分类问题也可以用来解决回归问题。直观解释这个算法就是'近朱者赤，近墨者黑'，当输入一个新样本时，根据与其相近的样本值来估计新输入的样本。如下图所示新输入的样本会被分类为W1。
今天分享一篇谷歌在CIKM'18上发表的排序学习listwise损失函数优化的论文「LambdaLoss」[1]，可以认为是沿袭着微软早期代表性工作[2]的路线，即：
协调过滤推荐概述 协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。 协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最
美团搜索与NLP部与国内两所高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名。本文系获奖作者的经验总结文章。
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