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Sujet · convex-optimization

convex-optimization

Dépôts open source suivis étiquetés convex-optimization, triés par étoiles.

Dépôts
13
Total d'étoiles
22 182
Étoiles en moyenne
1 706
Part
0,00%

Sujets qui apparaissent souvent aux côtés de convex-optimization sur un même dépôt.

Ascensions récentes

Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés convex-optimization.

Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.

  • cvxpy@cvxpy

    Un langage de modélisation intégré à Python pour les problèmes d'optimisation convexe.

    6 317+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Riskfolio-Lib@dcajasn

    Optimisation de portefeuille en Python

    4 478+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • skfolio@skfolio

    Bibliothèque Python pour l'optimisation de portefeuille construite sur scikit-learn

    2 333+29Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • osqp@osqp

    Le solveur QP par décomposition d'opérateur.

    2 183+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • cvxportfolio@cvxgrp

    Optimisation de portefeuille et back-testing.

    1 259+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • deepdow@jankrepl

    Optimisation de portefeuille par apprentissage profond.

    1 180-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Optimisation mathématique en Julia. Locale, globale, basée sur le gradient et sans dérivée. Optimisation linéaire, quadratique, convexe, en nombres entiers mixtes et non linéaire dans une interface simple, rapide et différentiable.

    835+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Une liste organisée de cours, conférences, livres, notes, bibliothèques, frameworks et logiciels d'optimisation mathématique.

    739+10Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • scs@cvxgrp

    Solveur conique de découpe

    634+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Convex.jl@jump-dev

    Un paquet Julia pour la programmation convexe disciplinée

    595+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Clarabel.rs@oxfordcontrol

    Clarabel.rs : solveur à points intérieurs pour les problèmes d'optimisation conique convexe en Rust.

    595+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • MetaOptNet@kjunelee

    Méta-apprentissage avec optimisation convexe différentiable (CVPR 2019 Oral)

    543+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • osqp-eigen@gbionics

    Wrapper Eigen-C++ simple pour la bibliothèque OSQP.

    503+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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