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我正在使用该fit 函数来拟合具有很多参数的曲线。事实证明，在我的问题中，很难预测值应该位于的参数范围（这需要对数据进行大量的预分析）。此外，我需要的拟合精度水平相当高。我已经尝试过，但我无法真正绕过这两个事实，它们只是由我手头的物理问题决定的。

然而，一个好处是我真的没有运行时问题。所以我想做的是牺牲运行时间以获得更高的拟合精度。本质上，我只是希望程序运行更长时间并采样更多的参数空间。

我已阅读适合选项页面。参数DiffMinChange,DiffMaxChange和起初看起来很有希望MaxIter，TolX但从我收集的信息来看，这些参数都没有达到我想要的效果。我错过了什么吗？我应该使用不同的功能吗？

我有一个非常笼统的问题。例如，我有一个包含姓名、地址、年龄、性别、部门等的员工表。当用户想要查看员工的整体信息时，我不需要从数据库中提取整个列。我想首先通过对每个部门的员工姓名进行分组来显示整体员工信息。然后，如果他/她有更多的兴趣，用户可以选择一位特定的员工。要实现这一点，哪种方法会更好。

1) 应用两个不同的 API，这将通过应用不同的查询产生两个不同的数据结果。因此，如果我采用这种方法，即使我必须调用两个不同的 API，它似乎也很有效。

2）应用一个API，即使整个员工信息不需要完整的详细员工信息，也会产生一个包括整个员工相关列的数据结果。一旦我得到这些数据，我就可以根据不同的需求，通过处理已经从前端提取的数据来重新格式化员工信息。

通常，开发人员在 1) 和 2) 之间采用哪种方法？我认为 1) 是有道理的，但 API 将过于专业化，而不是通用化。在前端（Angular 2）中操作从后端（RESTful）获取的数据是一种理想的方式吗？在创建相对更多数量的专用 API 或在获取整个数据后在前端操作数据之间，哪种方法更受欢迎？如果有一些标准可以采取哪种方法，我必须考虑哪些理由？这是正确的想法吗？如果有人对此有所了解，您能否提供一些指导？

以下是计算给定数组子集的代码：

1. 位操作方法：如何分析？

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2. 回溯法：如何分析

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firestore 文档没有深入讨论使用子集合与顶级集合所涉及的权衡，但确实指出它们的灵活性和“可扩展性”较低。鉴于您牺牲了在子集合中设置数据的灵活性，除了精神上令人满意的结构之外，还必须有一些明确的优势。

例如，与从小得多的集合中获取所有项目相比，对大型集合中的单个键进行 firestore 查询的时间如何？

假设我们要为一个家庭单元中的所有人查询一个大型集合“人”。或者，首先按家庭将数据划分为家庭单位。

人 -> 人：{family: 'Smith'}

相对

家庭 -> 家庭：{name:'Smith'} -> 人 -> 人

我希望后者更有效率，但这是正确的吗？每个都有大 O 估计吗？子集合的任何其他优势（例如交易）？

我有一个要在可变长度数据集中搜索的元素列表。我尝试过二进制搜索，但发现当目标是搜索元素列表时，它并不总是有效的。

我做了以下研究并得出结论，如果要搜索的元素数量少于数据的 5%，则二进制搜索是有效的，否则线性搜索更好。

以下是详细信息
元素数量：100000
要搜索的元素数量：5000
迭代次数（二分搜索）= log2 (N) x SearchCount=log2 (100000) x 5000=83048

搜索元素数量的进一步增加导致比线性搜索更多的迭代。

对此有什么想法吗？

仅当要搜索的数字元素小于 5% 时，我才调用以下函数。

在代码中，我重新调整索引而不是值，因为我需要在调用函数中使用索引。如果 i=-1，则调用函数将值重置为之前的 i，并再次调用该函数并使用要搜索的新元素。

输入是：第一行 - 数组的数量（k）；每下一行 - 第一个数字是数组大小，下一个数字是元素。

最大 k 为 1024。最大数组大小为 10*k。0 到 100 之间的所有数字。内存限制 - 10MB，时间限制 - 1 秒。推荐的复杂度为 k ⋅ log(k) ⋅ n，其中 n 是数组长度。

示例输入：

示例输出：

我有 4 个解决方案。一种使用 heapq 并逐块读取输入行，一种使用 heapq，一种使用 Counter，一种什么都不使用。

这个使用 heapq （有利于时间，但不利于内存，我认为堆是正确的方式，但是如果我将逐行读取，也许可以对其进行优化，这样我就不需要整个输入的内存）：

这个是前一个的高级版本。它逐块读取行，但是它是非常复杂的解决方案，我不知道如何优化这些读取：

这个有利于记忆（使用计数器排序，但我没有使用所有数组都排序的信息）：

这对时间有好处（但可能还不够好）：

完美，如果我在第一个示例中按部分排列数组，那么我不需要整个输入的内存，但我不知道如何正确地逐块读取行。

您能否提出一些解决问题的建议？

我尝试手动计算测试集的 mse 值，并使用 MLmetrics 包中的 MSE 函数，但得到不同的结果。

这是一个可重现的示例：

0.4489796 是手动计算的结果，0.4285714 是 MSE 函数的结果。

我的错误在哪里，为什么我得到相同的结果？

实际上，我正在为自定义策略名称“magicline”处理警报（Pine 脚本 4）。

当工具价格上涨、持平和下跌时，这条魔线分别显示为绿色、黑色或红色。我想根据上述颜色创建买入或卖出警报。一些身体可以帮助我。我是这个松树脚本的新手，并且对它了解很多。

我面临的问题是有时它会持续工作并发出警报。有时它没有显示任何东西。

寻求您的帮助。我们在松树上的努力如下所述

谢谢 n 问候 Gazi

描述“在局部和全局最优决策之间进行权衡”的算法的技术术语是什么？

它将成为名称的一部分，因此我希望用更短但适当的术语替换上述描述。

非常感谢您提前。

我一直在做一个超分辨率的任务。我有一个关于确定损失函数的问题，所以在手头的任务中，我想用 SSIM 作为损失函数来训练我的模型。我确实得到了很好的结果。最近我遇到了感知损失函数，我们在其中比较了预训练模型如何看待地面实况（GT）图像和超分辨率（SR）图像（模型生成的图像）​​。我的问题是，我正在考虑同时使用 ((1-SSIM(SR,GT))+Perceptual loss(SR,GT)) 损失进行反向传播，那么我应该在这两种损失之间使用权衡参数吗？如果是这样，我该如何设置这些权衡参数？或者我应该以相同的权重添加这些损失。

PS：感知损失是通过从预训练模型中找到 GT 和 SR 图像的特征图之间的 SSIM 来计算的