هذا هو تطبيق Windows المسمى Synthetic Data Vault (SDV) والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v0.18.0-2023-01-24.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Synthetic Data Vault (SDV) مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
خزنة البيانات التركيبية (SDV)
الوصف
مخزن البيانات التركيبية (SDV) هو نظام بيئي لتوليد البيانات التركيبية للمكتبات يسمح للمستخدمين بسهولة تعلم مجموعات البيانات ذات الجدول الفردي والجداول المتعددة والسلاسل الزمنية لإنشاء بيانات تركيبية جديدة لها نفس التنسيق والخصائص الإحصائية مثل مجموعة البيانات الأصلية . يمكن بعد ذلك استخدام البيانات التركيبية لتكملة البيانات الحقيقية وزيادتها واستبدالها في بعض الحالات عند تدريب نماذج التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يتيح اختبار التعلم الآلي أو أنظمة البرامج الأخرى المعتمدة على البيانات دون التعرض لخطر التعرض الذي يأتي مع الكشف عن البيانات. يستخدم تحت غطاء المحرك العديد من النمذجة الرسومية الاحتمالية والتقنيات القائمة على التعلم العميق. لتمكين مجموعة متنوعة من هياكل تخزين البيانات ، فإننا نستخدم نماذج توليدية هرمية فريدة وتقنيات أخذ العينات العودية.
المميزات
- التعامل مع أنواع بيانات متعددة وبيانات مفقودة مع الحد الأدنى من إدخال المستخدم
- دعم القيود المحددة مسبقًا والمخصصة والتحقق من صحة البيانات
- تعريف البيانات الوصفية الكاملة لمجموعات البيانات متعددة الجداول باستخدام مخطط JSON مخصص ومرن
- استخدام تقنيات النمذجة العودية و Copulas
- أخذ العينات الشرطي على أساس السمات السياقية
- طريقة سهلة لاستخدام إطار عمل التقييم لتقييم جودة بياناتك التركيبية بسطر واحد من التعليمات البرمجية
لغة البرمجة
Python
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/synthetic-vault-sdv.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
