Dies ist die Windows-App namens Oryx, deren neueste Version als Oryx2.8.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Oryx mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Oryx
BESCHREIBUNG
Oryx 2 ist eine Umsetzung der Lambda-Architektur, die auf Apache Spark und Apache Kafka basiert, jedoch auf groß angelegtes maschinelles Lernen in Echtzeit spezialisiert ist. Es ist ein Framework zum Erstellen von Anwendungen, umfasst aber auch verpackte End-to-End-Anwendungen für kollaboratives Filtern, Klassifizieren, Regression und Clustering. Die Anwendung ist in Java geschrieben und verwendet Apache Spark, Hadoop, Tomcat, Kafka, Zookeeper und mehr. Die Konfiguration verwendet eine einzige Typesafe Config-Konfigurationsdatei, in der Anwendungen eine gesamte Bereitstellung des Systems konfigurieren. Dazu gehören Implementierungen wichtiger Schnittstellenklassen, die die Batch-, Geschwindigkeits- und Bereitstellungslogik implementieren. Anwendungen verpacken ihre Implementierungen und stellen sie mit jeder Instanz der Layer-Binärdateien bereit. Bei jedem davon handelt es sich um eine ausführbare Java-.jar-Datei, die alle erforderlichen Dienste startet.
Eigenschaften
- Generische Lambda-Architekturschicht, die Batch-/Geschwindigkeits-/Bereitstellungsschichten bereitstellt, die nicht spezifisch für maschinelles Lernen ist
- Spezialisierung zusätzlich zur Bereitstellung von ML-Abstraktionen für die Auswahl von Hyperparametern usw.
- End-to-End-Implementierung der gleichen Standard-ML-Algorithmen wie eine Anwendung (ALS, Random Decision Forests, K-Means) obendrauf
- Der Datentransportmechanismus ist ein Apache Kafka-Thema
- Die Geschwindigkeitsschicht ist als Spark-Streaming-Prozess implementiert
- Die Batch-Schicht wird als Spark-Streaming-Prozess auf einem Hadoop-Cluster implementiert
Programmiersprache
Javac
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/oryx.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
