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我有一组算法 A、B、C 和 D。它们中的每一个都有特定的执行时间和一定的精度（MSE）。是否有一种正式的方法来计算执行时间（速度）和准确性之间的权衡？

例如，如果 A 的精度为 0.1，计算时间为 3s，而算法 B 的精度为 0.095，但需要 150s 才能执行。尽管 B 的性能稍好一些，但折衷方案应该有利于 A，因为执行所需的时间要少得多。

我可以使用任何方程式或正式方法来计算这种权衡吗？

所以，事情就是这样。我真的很喜欢微服务的想法，并且想在决定是否在生产中使用它之前对其进行设置和测试。然后，如果我确实想使用它，我想慢慢消除旧 Rails 应用程序的碎片并将逻辑转移到微服务中。我认为我可以使用 HAProxy 并根据 URL 设置不同的路由。所以这应该被覆盖。

然后我的下一个最大担忧是我不希望有太多开销来确保基础设施方面的一切顺利运行。我想要最好的低配置和易于开发、测试和部署。

现在，我想知道每种样式的优缺点是什么。Akka（集群）与 Kubernetes 之类的东西（甚至可能是 fabric8）。

我还担心的是容错。我不知道您如何使用 Kubernetes 做到这一点。然后您是否必须包含一些消息队列以确保您的消息不会丢失？如果其中一个队列出现故障，那么还有多个队列？或者只是重试直到队列再次出现？Akka 演员已经拥有这样的权利？重试和邮箱？微服务的容错策略有哪些？它们是否因每种方法而异？

有人请赐教！;)

I'm actually working on high dimensional data (~50.000-100.000 features) and nearest neighbors search must be performed on it. I know that KD-Trees has poor performance as dimensions grows, and also I've read that in general, all space-partitioning data structures tends to perform exhaustive search with high dimensional data.

Additionally, there are two important facts to be considered (ordered by relevance):

• Precision: The nearest neighbors must be found (not approximations).
• Speed: The search must be as fast as possible. (The time to create the data structure isn't really important).

So, I need some advice about:

1. The data structure to perform k-NN.
2. If it will be better to use an aNN (approximate nearest neighbor) approach, setting it as accurate as possible?.

假设我决定按如下方式组织所有个人开发的包：

此外，假设它们之间有大量的代码重用，所以我决定将整个 $GOPATH 工作空间保留在同一个 Git 存储库下（每个包都可以是一个子模块），而不是子包不太连贯的更传统场景（仅因为go get从同一工作区使用而共存）：

我可以看到，使用前一种方法（不在github.com/<me>/ 包路径中使用），go get将无法获取包，因为它们没有“声明”自己可以在线使用。但是，可以通过使用 git 子模块轻松解决​​这个问题，因此首先会获取所有包（请注意，它是一个严格控制的生态系统，因此不会出现名称冲突）。

是否有任何其他限制（除了go get）不使用包的完整路径？

（我最关心的是某些代码重构/分析工具所产生的限制，这些工具利用了允许在线查找包的repository path as base path 约定。）go get

我正在开发一个 Web 应用程序。它有一个页面加载与人相关的信息（姓名、姓氏、电话等）。除了这个默认信息之外，还有一个图标，它代表另一个外部系统中的人的状态。

每次加载人员页面时，我们的系统都会调用一个 WS 来更新图标：

• State = 1 意味着 icon_color=red
• State = 2 意味着 icon_color=blue
• State = 3 意味着 icon_color=grey

重要的一点是外部系统通过他/她的手机与人进行交互，而我们的系统没有。这意味着该人可以随时更改其在外部系统上的状态。

问题是外部服务器接收到大量用于检索状态信息的调用。我们的目标是尽可能减少对 WS 的调用次数。

我们正在评估以下方法。在我们的数据库中添加状态信息。我们会每天更新一次。这种方法的问题是状态信息自上次更新以来可能会发生变化，因此图标颜色可能不是实际的颜色。

简而言之，我们有一种始终完全最新的方法，导致对外部 WS 的许多调用。另一方面，我们有一种方法会每天调用一次 WS，但存储在我们系统中的信息可能不是最新的。

我的问题是是否存在权衡方法。

我很少听过像 scala 这样的现代编程语言（以及其他一些我现在不记得名字的语言）的演讲，当演讲者谈论时经常会感到兴奋：“如果是我们编程语言中的一个表达式，它返回值，哇”。所以问题是，为什么当if一个表达式而不是一个像 in 这样的语句C更好？

我正在构建一个 Angular 2 ngrx/store 应用程序并尝试了解最佳实践。

• 我喜欢有一个不可变的状态，它只根据调度的动作而改变，这样应用程序的状态就非常清晰和可调试。
• 我喜欢从“智能”容器向下流的单向数据，因为这允许我们使用异步管道来减少对状态的检查。

但是我不明白为什么我们要在将动作发送到商店之前将事件从哑组件一直“冒泡”到智能组件。是拥有可重用组件的唯一理由吗？在我看来，大多数组件无论如何都不会被重用，因为在很多情况下我希望所有东西都相同，包括 CSS。我还缺少其他好处吗？从可维护性/可读性的角度来看，能够看到在发生交互的组件上调度的操作不是更好吗？

I have never seen such learning curves. Am I right, that huge overfitting occurs? The model is fitting better and better to the training data, while it generalizes worse for the test data.

Usually when there is high variance, like here, more examples should help. In this case, they won't, I suspect. Why is that? Why such example of learning curves can't be found easily in literature/tutorials?

Learning curves. SVM, param1 is C, param2 is gamma

我正在尝试将 Watson Tradeoff Analytics 服务集成到 SAP WEB IDE 的外部项目中，因此我下载了以下示例：

github.com/dolevdotan/tradeoff-analytics-v2-vanilla-nodejs

在 Bluemix 上的服务中，我 生成了以下凭据

我将此凭据放入 app.js

我正在运行我的服务，它在开始时很好，但如果按下按钮“帮助我决定”，则会出现以下错误：

哎呀！出了点问题 后端服务不可用。请稍后再试。

最有趣的是现在！如果我使用已部署的官方 TradeOff 示例运行以下链接：

权衡分析-v2-demo.mybluemix.net/#cars

之后，我自己的服务将按预期工作，没有任何错误。但我需要先运行这个链接。为什么这么奇怪？我该怎么做才能纠正和避免？

谢谢！

我们可以使用std::findon std::set，但它可能会很慢，因为std::set它的成员函数std::set::find通常比std::find.

std::find仅适用于其元素可能未排序的容器，std::list例如？

可以std::find阻止用户使用它来查找东西std::set吗？