Name: Linux में चलाने के लिए CRFSharp Linux के लिए ऑनलाइन डाउनलोड करें
Brand: OnWorks
SKU: 84552a00891f6189cec5d907524d883d
Availability: OnlineOnly
Rating: 4.92 (1852 reviews)

यह Linux में ऑनलाइन चलने के लिए CRFSharp नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को CRFSharp.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

ऑनवर्क्स के साथ ऑनलाइन लिनक्स में चलाने के लिए CRFSharp नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।

इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:

- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।

- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।

- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।

- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।

- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।

- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।

ऐप डाउनलोड करें उबंटू में चलाएं फेडोरा में दौड़ें विंडोज सिम में चलाएं मैकोज़ सिम में चलाएं

स्क्रीनशॉट

Linux में ऑनलाइन चलाने के लिए वेब टूल या वेब ऐप CRFSharp डाउनलोड करें

लिनक्स में ऑनलाइन चलने के लिए CRFSharp

वर्णन

CRFSharp (उर्फ CRF#) कंडीशनल रैंडम फील्ड्स का एक .NET(C#) कार्यान्वयन है, जो उदाहरणों के लेबल अनुक्रमों से सीखने के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है। इसका व्यापक रूप से प्राकृतिक भाषा प्रक्रिया (एनएलपी) कार्यों में उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए: वर्ड ब्रेकर, पोस्टैगिंग, नामित इकाई मान्यता प्राप्त, क्वेरी चंकिंग इत्यादि।

सीआरएफ# का मुख्य एल्गोरिदम ताकू कुडो द्वारा लिखित सीआरएफ++ के समान है। यह एल-बीएफजीएस द्वारा मॉडल मापदंडों को एन्कोड करता है। इसके अलावा, इसमें CRF++ की तुलना में कई महत्वपूर्ण सुधार हैं, जैसे पूरी तरह से समानांतर एन्कोडिंग, मेमोरी उपयोग को अनुकूलित करना इत्यादि।

वर्तमान में, जब प्रशिक्षण कोष, CRF++ की तुलना में, CRF# मल्टी-कोर सीपीयू का पूर्ण उपयोग कर सकता है और केवल बहुत कम मेमोरी का उपयोग करता है, और प्रशिक्षण कोष, टैग की मात्रा बढ़ने पर मेमोरी वृद्धि बहुत आसानी से और धीरे-धीरे होती है। मल्टी-थ्रेड्स प्रक्रिया के साथ, CRF# अब CRF++ की तुलना में बड़े डेटा और टैग प्रशिक्षण के लिए अधिक उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, 64GB वाली मशीन में, CRF# 4.5 सौ मिलियन से अधिक सुविधाओं वाले मॉडल को शीघ्रता से एन्कोड करता है।

दर्शक

विज्ञान/अनुसंधान, शिक्षा, उन्नत अंतिम उपयोगकर्ता, डेवलपर्स, अन्य दर्शक, इंजीनियरिंग

यूजर इंटरफेस

कंसोल/टर्मिनल, कमांड-लाइन

प्रोग्रामिंग भाषा

यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/crfsharp/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।