我想指出极其重要的一点：这里有一个指向软件包算法描述的链接--这在 R 中很常见--我还没见过哪个软件包没有算法描述。所有 R 软件包都不是黑盒子，都有算法说明，通常还有讨论和批准的文献列表。
参考文献 Nash, John C. and Varadhan, Ravi (2011) Unifying Optimisation Algorithms to Aid Software System Users: optimx for R, Journal of Statistical Software, publication pending
所有这些都将 R 定义为专业开发环境和统计专业人员的环境。此外，还有微软购买并支持的 R 版本。在当今的统计领域，其他所有软件都是 "kolkhoz"，无法与 R 相提并论。再过 5-10 年，R 的竞争对手就会出现，比如 SPSS，而现在一个也没有。
迪克！你能反对这种专业的编程方法吗？我承认你写的东西很出色。这对我们有什么好处？难道你不明白，任何一个正常的程序员都不会把钱托付给一个自制的程序吗？如果你有独创的优化算法，那就打包放到 CRAN 上。但是，从你拥有的东西到 CRAN 的距离是巨大的。要把自制的算法变成专业的、普遍可用的工具，需要付出巨大的努力。顺便说一句，R 语言中的优化算法只是 R 语言的外壳，算法本身是 C++ 或 Fortran 语言。
Provides a replacement and extension of the optim() function to call to several function minimization codes in R in a single statement. These methods handle smooth, possibly box constrained functions of several or many parameters. Note that function 'optimr()' was prepared to simplify the incorporation of minimization codes going forward. Also implements some utility codes and some extra solvers, including safeguarded Newton methods. Many methods previously separate are now included here. This is the version for CRAN.
还有极其重要的一点：有一个指向软件包算法描述的链接--这在 R 中很常见--我还没见过没有算法描述的软件包。
参考文献 Nash, John C. and Varadhan, Ravi (2011) Unifying Optimisation Algorithms to Aid Software System Users: optimx for R, Journal of Statistical Software, publication pending
所有这些都将 R 定义为专业开发环境和统计专业人员的环境。此外，还有微软购买并支持的 R 版本。在当今的统计领域，其他所有软件都是 "kolkhoz"，无法与 R 相提并论。在 5-10 年前，R 还存在竞争对手，例如 SPSS，但现在已经没有了。
迪克！你能反对这种专业的编程方法吗？我承认你写的东西非常出色。这对我们有什么好处？难道你不明白，任何一个正常的程序员都不会把钱托付给一个自制的程序吗？如果你有一个巧妙的优化算法，你可以把它打包放到 CRAN 上，但从你拥有的东西到 CRAN 的距离是巨大的。要把自制的算法变成专业的、普遍可用的工具，需要付出巨大的努力。而最重要的障碍是，如何发布你的巧妙算法并获得专业社区的认可。 顺便说一句，优化算法--在 R 中只有一个 shell，其余的都是 C++ 或 Fortran。
但你了解这些算法是如何工作的，他们已经把它从一个软件包中...
他们不会来的，他们甚至不能从你的库里得到数据 我告诉过你，他花了三天时间写了一个for循环
我提出用同样的方法来讨论因果推理......在我自己头上。他的回答是 "垫底"。
他们为什么这么生气，像成年人一样说话，抽烟，说脏话？
他们为什么这么吵闹，像成年人一样说话，抽烟，说脏话？
因为你可以在论坛上做任何事，而且不会得到任何回报。
因为你可以在论坛上做任何事，但却得不到任何回报。
我真的不知道盲目相信软件包的依据是什么？也许在某个地方有关于 AO 软件包的比较测试？
盲目相信的不是软件包，而是专业的开发环境。
专业环境的第一个标志就是可以在这个环境中找到一些东西。如果我们谈论的是 R，那么它就属于统计领域。
优化实际上并不是一种统计，但由于显而易见的原因，R 包含与优化相关的软件包。点击两下，我就找到了一个链接，链接到一个庞大得令人望而却步的与优化相关的软件包列表，见上文。
R 中的软件包是一组软件工具，在组成、设计、测试和维护方面都满足节制要求。
我选择了列表中的第一个软件包 optimx。
它在https://cran.r-project.org/web/packages/optimx/index.html 中的引用信息如下：
文档：
Rvmmin15
SNewton
下载：
我不会对所有位置发表评论，我们只看看手册https://cran.r-project.org/web/packages/optimx/optimx.pdf。
原来，该软件包包含几十个函数。
我想指出极其重要的一点：这里有一个指向软件包算法描述的链接--这在 R 中很常见--我还没见过哪个软件包没有算法描述。所有 R 软件包都不是黑盒子，都有算法说明，通常还有讨论和批准的文献列表。
参考文献 Nash, John C. and Varadhan, Ravi (2011) Unifying Optimisation Algorithms to Aid Software System Users: optimx for R, Journal of Statistical Software, publication pending
所有这些都将 R 定义为专业开发环境和统计专业人员的环境。此外，还有微软购买并支持的 R 版本。在当今的统计领域，其他所有软件都是 "kolkhoz"，无法与 R 相提并论。再过 5-10 年，R 的竞争对手就会出现，比如 SPSS，而现在一个也没有。
迪克！你能反对这种专业的编程方法吗？我承认你写的东西很出色。这对我们有什么好处？难道你不明白，任何一个正常的程序员都不会把钱托付给一个自制的程序吗？如果你有独创的优化算法，那就打包放到 CRAN 上。但是，从你拥有的东西到 CRAN 的距离是巨大的。要把自制的算法变成专业的、普遍可用的工具，需要付出巨大的努力。顺便说一句，R 语言中的优化算法只是 R 语言的外壳，算法本身是 C++ 或 Fortran 语言。
盲目相信的不是软件包，而是专业发展环境。
专业环境的第一个标志就是可以在这个环境中找到一些东西。如果我们谈论的是 R，那么就在统计领域找到它。
优化实际上并不是一种统计，但由于显而易见的原因，R 包含与优化相关的软件包。只需点击两次，我就找到了一个与优化相关的软件包的链接，其列表之大令人望而却步，请参见上文。
R 中的软件包是一组软件工具，在组成、设计、测试和维护方面满足节制要求。
我选择了列表中的第一个软件包 optimx。
它有一个链接https://cran.r-project.org/web/packages/optimx/index.html，其中包含以下信息：
文档：
Rvmmin15
SNewton
下载：
我不会对所有位置发表评论，让我们只看手册https://cran.r-project.org/web/packages/optimx/optimx.pdf。
原来，该软件包包含几十个函数。
还有极其重要的一点：有一个指向软件包算法描述的链接--这在 R 中很常见--我还没见过没有算法描述的软件包。
参考文献 Nash, John C. and Varadhan, Ravi (2011) Unifying Optimisation Algorithms to Aid Software System Users: optimx for R, Journal of Statistical Software, publication pending
所有这些都将 R 定义为专业开发环境和统计专业人员的环境。此外，还有微软购买并支持的 R 版本。在当今的统计领域，其他所有软件都是 "kolkhoz"，无法与 R 相提并论。在 5-10 年前，R 还存在竞争对手，例如 SPSS，但现在已经没有了。
迪克！你能反对这种专业的编程方法吗？我承认你写的东西非常出色。这对我们有什么好处？难道你不明白，任何一个正常的程序员都不会把钱托付给一个自制的程序吗？如果你有一个巧妙的优化算法，你可以把它打包放到 CRAN 上，但从你拥有的东西到 CRAN 的距离是巨大的。要把自制的算法变成专业的、普遍可用的工具，需要付出巨大的努力。而最重要的障碍是，如何发布你的巧妙算法并获得专业社区的认可。 顺便说一句，优化算法--在 R 中只有一个 shell，其余的都是 C++ 或 Fortran。
哇87页的描述！酷，这一定是件好事！
我想也是，盲目的信仰。
福缅科，你似乎还不明白，软件包里并没有什么巫术，它们都是普通人写的。
"不是软件包，而是这些软件包的本地用户：)就像流浪汉在翻找它们，没有特别的目的"。(C)
这里有很多有趣的东西。
https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html
我曾经问过你如何查找车辆是否经过重新培训。
给你https://cran.r-project.org/web/packages/pbo/index.html
https://github.com/mrbcuda/pbo
有什么问题吗，Renate？CRAN 没有错过？
是否可以从 MT5 集成 R 程序中调用 .ex5 库？
盲目相信的不是软件包，而是专业发展环境。
....以上所述正是 R 作为专业开发环境和统计专业人员环境的定义。
.....
没有一个正常的程序员不会把钱委托给一个自制的程序？如果你有一个巧妙的优化算法，那就将其正式打包并放到 CRAN 上。但是，从你拥有的东西到 CRAN 的距离是巨大的。要把你的自制算法变成一个专业的、普遍可用的工具，需要付出巨大的努力。顺便说一句，R 语言中的优化算法只是 R 语言的外壳，算法本身是 C++ 或 Fortran 语言。
我不会说 R 软件包是由超级程序员编写的，他们能得到完美绝对精确的代码。当你投入足够的时间，对代码进行处理和测试，发现并修复错误时，代码就会接近理想状态。
当弗拉基米尔关于 Darch 软件包的文章出现时，我做了很多实验。
通过这些实验，我提出了一些改进软件包的建议，甚至发现了 2-3 个错误。
显然，新的编辑改动了其他地方，他不想处理这些改动，也不想浪费时间。据我所知，当时他已经放弃了这个项目，正在做其他工作。从最后一次编辑是在 5-6 年前这一事实来看，一切都没有改变。这个项目已经被放弃，而且漏洞百出。幸运的是，它已经被删除了https://cran.r-project.org/web/packages/darch/index.html
因此，如果我们努力工作，任何人都可以创造出比被遗弃的 Darcha 更好的代码。
因此，在数以百计的软件包中，我只相信那些有时间和修复的软件包。比如有资金支持的 katbusta 等（或者没有资金支持，但有热情而不是被遗弃）。
接下来发生了什么？)