3 dépôts
Algorithms used to optimize objective functions by solving problems subject to specific linear constraints.
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Ce projet est une roadmap éducative complète conçue pour guider les ingénieurs logiciels à travers la maîtrise des fondamentaux de l'informatique et la préparation aux entretiens techniques. Il fournit un parcours d'apprentissage structuré et conscient des dépendances qui organise des concepts informatiques complexes dans un programme hiérarchique, permettant aux utilisateurs de construire une base d'ingénierie professionnelle grâce à une étude itérative et une mise en œuvre pratique. Le programme se distingue en intégrant les connaissances théoriques au développement professionnel, offrant un index unifié de ressources croisées, notamment des livres, des articles académiques et des tutoriels vidéo. Il met l'accent sur la standardisation de l'efficacité algorithmique par l'analyse de la complexité asymptotique et fournit une décomposition granulaire et modulaire des sujets pour faciliter un apprentissage ciblé et progressif à travers de vastes domaines techniques. Au-delà des algorithmes et des structures de données de base, le dépôt couvre une large surface de capacités, notamment la conception d'architecture système, les systèmes distribués, la sécurité informatique et la modélisation mathématique avancée. Il fournit également des conseils stratégiques pour l'ensemble du cycle de vie de l'embauche, de l'optimisation du CV et de la préparation aux entretiens comportementaux à la croissance de carrière à long terme. L'ensemble de la base de connaissances est maintenu en tant que dépôt contrôlé par version et piloté par markdown, permettant une approche agnostique de la plateforme et collaborative de l'éducation technique.
Master the mathematical foundations of objective function optimization and constraint satisfaction essential for algorithmic problem solving.
Ce projet est un dépôt complet d'implémentations computationnelles vérifiées conçu pour servir de ressource éducative pour l'informatique et la résolution de problèmes algorithmiques. Il fournit une collection structurée d'exemples de code qui couvrent les structures de données fondamentales, les opérations mathématiques et les concepts de programmation de base, permettant aux utilisateurs d'étudier la logique et la complexité derrière diverses méthodes computationnelles. Le dépôt se distingue par un modèle d'implémentation modulaire basé sur des références qui organise le code dans des espaces de noms logiques. Cette approche facilite l'exécution indépendante et la clarté éducative, permettant aux utilisateurs d'explorer l'évolution des stratégies computationnelles, des approches naïves par force brute aux solutions optimisées haute performance. En découplant les abstractions de structures de données des opérations algorithmiques, le projet garantit que les implémentations restent interchangeables et faciles à analyser. La surface de capacités couvre un large éventail de domaines techniques, notamment l'apprentissage automatique, la cryptographie, le calcul scientifique et la vision par ordinateur. Il inclut des implémentations pour la modélisation prédictive, les réseaux de neurones et l'analyse statistique, aux côtés d'outils pour le traitement du signal numérique, la gestion des flux réseau et la modélisation financière. La collection répond également à des besoins mathématiques spécialisés, tels que l'algèbre linéaire, les calculs géométriques et la manipulation de bits, fournissant une base large pour la recherche et les applications d'ingénierie.
Resolve objective functions under linear constraints to determine the most efficient resource distribution.
CGAL is a software library that provides a comprehensive collection of computational geometry algorithms and data structures. It is built around a geometry kernel that defines fundamental geometric primitives and operations, enabling the construction of complex geometric objects and the computation of geometric predicates with exact arithmetic for reliable results. The library covers a wide range of geometric computation capabilities, including the construction of convex hulls, triangulations of point sets, and the generation of Voronoi diagrams. It also supports the processing of polygonal m
Optimizes linear or quadratic objective functions subject to constraints.