,常用于优化三个或者更少数量的超参数,本质是一种穷举法背景尽管在日常的开发工作中,开发团队已经在发布产品前花费大量资源和精力进行软件测试,但实际上,已发布的软件仍然有一些错误,而这些错误往往表现为release...:定义LLL为C1C_1C1和C2C_2C2之间所有公共帧序列(子序列)的集合,LiL_iLi为公共帧序列之一,Si,1,Si,2,…Si,kS_{i, 1}, S_{i, 2},\ldots S_{i..., k}Si,1,Si,2,…Si,k为LiL_iLi内相匹配的函数L={L1,Ls,L3…}Li={Si,1,Si,2,Si,3,…Si,k…}L=\left{L_{1}, L_{s}, L_{3}...…}Li={Si,1,Si,2,Si,3,…Si,k…}定义POS(Cq,Si,k)POS(C_q, S_{i,k})POS(Cq,Si,k)为Si,kS_{i,k}Si,k在CqC_qCq堆栈内的位置...,但因为项目的不同,合适的参数也会不同,所以还是需要一个训练过程来学习这些参数的最优值首先我们需要根据历史Bucket内的数据和相应的崩溃报告构建数据集,从同一Bucket中提取由开发人员确认的由相同错误引起的崩溃报告作为聚类正确的数据