optimization

Collective Knowledge (CK), Collective Mind (CM/CMX) und MLPerf-Automatisierungen: Community-gesteuerte Projekte, um zu lernen, wie KI-, ML- und andere aufkommende Workloads effizienter und kostengünstiger über verschiedene Modelle, Datensätze, Software und Hardware hinweg mithilfe der MLPerf-Methodik und -Benchmarks ausgeführt werden können.

MICA – Auf dem Weg zur metrischen Rekonstruktion menschlicher Gesichter [ECCV2022]

TorchOpt ist eine effiziente Bibliothek für differenzierbare Optimierung, die auf PyTorch basiert.

Splitting Conic Solver

Die kluge Wahl für Ruby-Memoization

🐦 Opytimizer ist eine Python-Bibliothek, die aus metaheuristischen Optimierungsalgorithmen besteht.

Nichtlineare Optimierung (Nullstellensuche, kleinste Quadrate, ...) in JAX+Equinox. https://docs.kidger.site/optimistix/

🤗 Optimum Intel: Beschleunigung der Inferenz mit Intel-Optimierungstools

ET ist eine leistungsstarke Anwendung zur Leistungssteigerung, zum Entschlacken, Optimieren und Verbessern des Datenschutzes unter Windows 10/11.

Ein Framework für die Ein- und Mehrzieloptimierung mit Metaheuristiken

Glide Bitmap Pool ist eine Speicherverwaltungsbibliothek zur Wiederverwendung von Bitmap-Speicher

VeraGrid, eine plattformübergreifende Software für Energiesysteme in Python mit Benutzeroberfläche für Forschung und Industrie

Python-MIP: Sammlung von Python-Tools zur Modellierung und Lösung gemischt-ganzzahliger linearer Programme

Clarabel.rs: Interior-Point-Solver für konvexe konische Optimierungsprobleme in Rust.

Verwendung von PyTorch-Modellen mit CasADi für datengesteuerte Optimierung oder lernbasierte optimale Steuerung. Unterstützt Acados.

Die Advanced Proximal Optimization Toolbox.

ICLR 2025 Oral. Automatisierung der Generierung agentenbasierter Workflows.

Chromium-Browser, kompiliert mit dem Clang/LLVM-Compiler

Offizielles Repository für das Paper "Grokfast: Accelerated Grokking by Amplifying Slow Gradients"

On-Device Neural Engine

Eine Gentoo Portage-Konfiguration für Builds mit -O3-, Graphite- und LTO-Optimierungen

MATLAB-Toolbox für Optimierungsmodellierung

Graphbasierte Zwischenrepräsentation und Backend für optimierende Compiler

Modul für statistisches Lernen mit besonderem Schwerpunkt auf zeitabhängiger Modellierung

Desktop-Anwendung zur Bildkonvertierung und -optimierung.

Eine einheitliche Schnittstelle für Optimierungsalgorithmen und Experimente

🧩 Form-sichere symbolische Differenzierung mit algebraischen Datentypen

Eine Python-Plattform zur parallelen Berechnung von Optimierungsaufgaben (global und lokal) mittels des asynchronen, generalisierten Inselmodells

PyLops – Eine Linear-Operator-Bibliothek für Python

Optimale Binning-Verfahren: Monotones Binning mit Einschränkungen. Unterstützt Batch- und Stream-Verarbeitung, Scorecard-Modellierung sowie kontrafaktische Erklärungen.