• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Solving Optimisation Problems with Linear Programming скачать в хорошем качестве

Solving Optimisation Problems with Linear Programming 2 недели назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Solving Optimisation Problems with Linear Programming
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Solving Optimisation Problems with Linear Programming в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Solving Optimisation Problems with Linear Programming или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Solving Optimisation Problems with Linear Programming в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Solving Optimisation Problems with Linear Programming

About the Talk Solving Optimisation Problems with Linear Programming Optimisation sits at the core of many real-world problems, from allocating limited resources to planning schedules and maximising outcomes under constraints. In this Devday session, Sagar Khandelwal, Solution Consultant at Sahaj Software, delivered a practical and accessible introduction to Linear Programming, focusing on how it can be applied directly to everyday engineering and business challenges. Rather than diving into heavy mathematical theory, the talk demonstrated how optimisation problems can be identified, modeled, and solved programmatically. Using Python libraries like PuLP, Sagar showed how sophisticated optimisation problems can be framed and solved with just a few lines of code making linear programming approachable for a wide audience. 📌 This talk covered: What linear programming is and where it fits in real-world optimisation How to spot optimisation opportunities in everyday projects Modeling constraints, objectives, and decision variables effectively Solving optimisation problems using Python and PuLP Applying data-driven decision-making without complex math About the Speaker Sagar Khandelwal Solution Consultant, Sahaj Software Sagar is a results-driven IT specialist with over 12 years of experience leading agile teams and building scalable, distributed, cloud-native systems. He specializes in system architecture, technical leadership, and delivering high-performance applications across industries, bringing a strong practical lens to problem-solving and optimisation. 🎥 Watch the full talk to learn how linear programming can unlock smarter, data-driven decisions for real-world challenges. #devday #sahajsoftware #linearprogrammingproblem #optimization #python #PuLP #datadrivendecisions #softwareengineering #FromPromptsToPower

Comments
  • Practical Testing Strategies for Databricks: A Software Engineer’s Journey into Data Engineering 2 недели назад
    Practical Testing Strategies for Databricks: A Software Engineer’s Journey into Data Engineering
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Optimization Techniques: Linear Programming to Reinforcement Learning - Part 1 7 месяцев назад
    Optimization Techniques: Linear Programming to Reinforcement Learning - Part 1
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Controlled Reach-Avoid Set Computation for Discrete-Time Polynomial Systems via Convex Optimization 4 дня назад
    Controlled Reach-Avoid Set Computation for Discrete-Time Polynomial Systems via Convex Optimization
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Optimization Techniques: Linear Programming to Reinforcement Learning - Part 2 7 месяцев назад
    Optimization Techniques: Linear Programming to Reinforcement Learning - Part 2
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Лофай Студийные Биты для Кодирования, Сосредоточения и Глубокой Работы Relax Coding 🌌
    Лофай Студийные Биты для Кодирования, Сосредоточения и Глубокой Работы Relax Coding 🌌
    Опубликовано:
  • Edge AI & Quantization Explained | TinyML Seminar Lecture 1 13 дней назад
    Edge AI & Quantization Explained | TinyML Seminar Lecture 1
    Опубликовано: 13 дней назад
  • OpenPhase Tutorial: Elasticity Coupling in Phase-Field Simulations | Ni–Ti Precipitation | OP Studio 10 дней назад
    OpenPhase Tutorial: Elasticity Coupling in Phase-Field Simulations | Ni–Ti Precipitation | OP Studio
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Азы программирования в 1С за 3 часа Трансляция закончилась 5 лет назад
    Азы программирования в 1С за 3 часа
    Опубликовано: Трансляция закончилась 5 лет назад
  • Я В ШОКЕ! Обновление Windows убило ноутбук за 5 минут. Вот что случилось... 2 дня назад
    Я В ШОКЕ! Обновление Windows убило ноутбук за 5 минут. Вот что случилось...
    Опубликовано: 2 дня назад
  • 4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation 4 года назад
    4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation
    Опубликовано: 4 года назад
  • Democratizing Large Model Training on Smaller GPUs with FSDP 4 месяца назад
    Democratizing Large Model Training on Smaller GPUs with FSDP
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок? 1 месяц назад
    Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Deep House Mix 2024 | Deep House, Vocal House, Nu Disco, Chillout Mix by Diamond #3 1 год назад
    Deep House Mix 2024 | Deep House, Vocal House, Nu Disco, Chillout Mix by Diamond #3
    Опубликовано: 1 год назад
  • eBPF for Developers: Observability Without Overhead 7 месяцев назад
    eBPF for Developers: Observability Without Overhead
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • “Сына отдать на войну? Да, пожалуйста!”: Иван Толстой о Z-эпохе и лицемерии российского общества 3 дня назад
    “Сына отдать на войну? Да, пожалуйста!”: Иван Толстой о Z-эпохе и лицемерии российского общества
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Why Unit Tests Fail, Even When they Pass? 4 месяца назад
    Why Unit Tests Fail, Even When they Pass?
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Model Pruning & Quantization in TinyML | Seminar Lecture 2 (Practical Session) 13 дней назад
    Model Pruning & Quantization in TinyML | Seminar Lecture 2 (Practical Session)
    Опубликовано: 13 дней назад
  • Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде 9 дней назад
    Лекция от легенды ИИ в Стэнфорде
    Опубликовано: 9 дней назад
  • Олимпиада, февраль, война: слишком много совпадений / Наброски #219 7 дней назад
    Олимпиада, февраль, война: слишком много совпадений / Наброски #219
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Recommender Systems in the Real World: Tackling the Cold Start Challenge 2 месяца назад
    Recommender Systems in the Real World: Tackling the Cold Start Challenge
    Опубликовано: 2 месяца назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5