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Jenetics - Algoritmos genéticos, programación genética, evolución gramatical, algoritmos evolutivos y optimización multiobjetivo.

Biblioteca de optimización evolutiva para Go (algoritmo genético, optimización por enjambre de partículas, evolución diferencial).

OptimLib: una biblioteca ligera de C++ para métodos de optimización numérica de funciones no lineales.

Desofuscación mediante optimización utilizando LLVM IR y análisis de ensamblador.

Interfaz ligera en C++ basada en Eigen para solucionadores de programación no lineal (Ipopt, Snopt).

EvalML es una biblioteca de AutoML escrita en Python.

Optimización matemática en Julia. Local, global, basada en gradiente y libre de derivadas. Optimización lineal, cuadrática, convexa, de enteros mixtos y no lineal en una interfaz simple, rápida y diferenciable.

Biblioteca de C++ solo de cabecera para optimización numérica.

Trabaja, juega y transmite sin interrupciones. Descarga usando el botón de Releases a continuación.

Introducción a CP-SAT: Uso y comprensión del solver CP-SAT de Google OR-Tools.

Un solucionador de QP rápido y diferenciable para PyTorch.

Puerto de Doom para DOS, optimizado para ser lo más rápido posible.

Repositorio de OpenMDAO.

Solucionadores de programación cuadrática en Python con una API unificada.

Bienvenido al proyecto de GitHub del Dashboard de Power BI para la optimización continua en la nube. En este repositorio encontrará toda la guía y los archivos necesarios para implementar el Dashboard en su entorno y obtener una vista unificada con información sobre sus recursos y servicios de Azure.

Optimización generativa de extremo a extremo para agentes de IA.

Una lista curada de cursos, conferencias, libros, notas, bibliotecas, marcos de trabajo y software de optimización matemática.

Biblioteca numérica de Rust con alto rendimiento y sintaxis amigable.

opensecurity: seguridad y cumplimiento de código abierto. Visualice y asegure su nube, contenedores, código, redes, despliegues y dispositivos. Defina sus reglas, obtenga comprobaciones precisas y corrija brechas rápidamente. Auditorías optimizadas. Sin rodeos.

Eliminación de azúcar sintáctico (desugaring) para el 'for' de Scala sin 'withFilter' implícitos.

Aprendizaje por refuerzo con control predictivo basado en modelos.

Una cola segura para hilos, más rápida y eficiente en recursos que los canales nativos de golang.

Solucionador de problemas de rutas de vehículos de código abierto y vanguardia en un paquete de Python fácil de usar.

Módulo para maximizar automáticamente la utilización de recursos de GPU en un clúster de Kubernetes mediante particionamiento dinámico en tiempo real y cuotas elásticas: ¡optimización sin esfuerzo en su máxima expresión!

Complementos y recursos para acelerar y optimizar tu sitio de WordPress.

Simulación y estimación de parámetros en geofísica: un paquete de Python para simulación y estimación de parámetros basada en gradientes en el contexto de aplicaciones geofísicas.

emhass: Gestión de energía para Home Assistant, es un módulo de Python diseñado para optimizar la interfaz de energía de tu hogar con Home Assistant.

Una biblioteca de C++ de solo cabecera para algoritmos L-BFGS y L-BFGS-B.

Apache Commons Math.

Una biblioteca de Python de código abierto y gratuita para optimización multiobjetivo