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这个用于大规模黑箱优化的开源 Python 库 (PyPop7) 得到了深圳市基础研究计划（2021年至2023年授予南方科技大学史教授团队200万元人民币）的支持，并由其团队成员积极开发（段琪琪，同时在哈尔滨工业大学；邵昶，同时在悉尼科技大学；周国琛，同时在浙江大学）。
目前，来自腾讯/悉尼科技大学（UTS）/北京航空航天大学的杨一君正在帮助推荐关于贝叶斯优化（BO）和其他新型/先进黑箱优化器（BBO）的论文。
目前，来自南方科技大学/新南威尔士大学/北京工业大学的赵琦正在帮助校对大部分在线文档。
自2024年5月1日起，来自南方科技大学的周星宇加入成为核心开发者之一，负责编写和检验主要来自机器学习领域的新型黑箱优化器。
自2024年起，来自南方科技大学的黄宇威已加入成为核心开发者之一，旨在增加主要来自自动控制领域的新型黑箱优化器。
自2024年起，来自南方科技大学的谭雅靖已加入成为核心开发者之一，旨在增加新型黑箱优化器（例如 SPSA）。
自2021年起，来自伯明翰大学（UoB）/电子科技大学的冯铭洋帮助检索了该库涉及的大量论文，并在 MacOS X 上测试了部分代码。
自2023年起，来自广东警官学院/哈尔滨工业大学的曾健正在帮助收集数据挖掘领域的黑箱优化器。
2022年至2023年，来自悉尼科技大学的王卓玮帮助在 Linux 上测试了部分代码，并校对了一些在线文档。
2023年，来自华威大学/帝国理工学院的张铭瀚帮助检索了该库涉及的一些论文，并在 MacOS X 上测试了部分代码。
2023年，来自南方科技大学的杨浩彬帮助校对并规范化了一些在线文档。
2023年，来自南方科技大学的陈翔龙帮助校对并规范化了一些在线文档。
2023年，来自南方科技大学的何宗翰帮助在 Windows10 操作系统上测试了安装过程。
我们还要感谢与童浩（时任南方科技大学，现任伯明翰大学）的初步（2017年）讨论，以及与黄常武（南方科技大学）的近期（2022年）讨论。
最后，我们非常感谢以下所有开源代码，它们使得可复现性变得更加容易（仍在更新中）
Ilya Loshchilov 博士: LMCMA 的 C 代码 ( 链接已失效 )
何晓宇教授: MMES 的 MATLAB 代码 ( 已fork )