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这个开源的Python库用于大规模黑箱优化（PyPop7）得到了深圳市基础研究计划的支持（2021年至2023年，南方科技大学（SUSTech）的史教授获得了2000000元的资助，位于中国深圳），并且由他的团队成员积极开发（段琪琪也在哈尔滨工业大学，邵畅也在悉尼科技大学，以及周国琛也在浙江大学）。
现在，来自腾讯/悉尼科技大学（UTS）/北京航空航天大学的Yijun Yang帮助推荐关于贝叶斯优化（BO）和其他新型/高级黑箱优化器（BBO）的论文。
现在，来自南方科技大学/新南威尔士大学/北京工业大学的赵琦帮助校对大部分在线文档。
自2024年5月1日起，周星宇来自南方科技大学，被添加为核心开发者之一，主要负责编码和检查来自机器学习社区的新BBO。
从2024年起，南方科技大学的黄宇伟被添加为核心开发者之一，以增加主要来自自动控制社区的新BBO。
从2024年起，南方科技大学的谭雅静被添加为核心开发者之一，以增加新的BBO（例如，SPSA）。
自2021年起，来自伯明翰大学（UoB）/电子科技大学的冯明阳帮助搜索了涉及该库的多篇论文，并在MacOS X上测试了一些代码。
从2023年起，广东警官学院/哈尔滨工业大学的曾健帮助收集数据挖掘方面的BBOs。
从2022年到2023年，UTS的Zhuowei Wang帮助在Linux上测试了一些代码并校对了一些在线文档。
2023年，来自华威大学/伦敦帝国理工学院的Minghan Zhang帮助搜索了一些涉及该库的论文，并在MacOS X上测试了一些代码。
2023年，来自南方科技大学的杨浩斌帮助校对和标准化了一些在线文档。
2023年，来自南方科技大学的陈祥龙帮助校对和标准化了一些在线文档。
在2023年，来自南方科技大学的何宗翰帮助测试了在Windows10操作系统上的安装过程。
我们还要感谢与郝彤（当时在南科大，现在在UoB）的初期（2017年）讨论，以及最近（2022年）与黄昌武（在南科大）的讨论。
最后，我们非常感谢以下所有开源代码，使得可重复性变得更加容易（仍在更新中）：
Dr. Ilya Loshchilov: C code for LMCMA ( 已损坏 )