Questa è l'app di Windows denominata Darts la cui ultima versione può essere scaricata come Releaseminor0.22.0.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app chiamata Freccette con OnWorks gratuitamente.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI:
Freccette
DESCRIZIONE:
freccette è una libreria Python per una facile manipolazione e previsione delle serie temporali. Contiene una varietà di modelli, dai classici come ARIMA alle reti neurali profonde. I modelli possono essere utilizzati tutti allo stesso modo, utilizzando le funzioni fit() e predict(), simili a scikit-learn. La libreria semplifica inoltre il backtest dei modelli, la combinazione delle previsioni di diversi modelli e la presa in considerazione dei dati esterni. Darts supporta serie temporali e modelli sia univariati che multivariati. I modelli basati su ML possono essere addestrati su set di dati potenzialmente grandi contenenti più serie temporali e alcuni modelli offrono un ricco supporto per le previsioni probabilistiche. Ti consigliamo di configurare prima un ambiente Python pulito per il tuo progetto con almeno Python 3.7 utilizzando il tuo strumento preferito (conda, venv, virtualenv con o senza virtualenvwrapper).
Caratteristiche
- Una vasta raccolta di modelli di previsione; dai modelli statistici (come ARIMA) ai modelli di deep learning (come N-BEATS)
- TimeSeries può essere multivariato, ovvero contenere più dimensioni variabili nel tempo invece di un singolo valore scalare
- Tutti i modelli basati sull'apprendimento automatico (incluse tutte le reti neurali) supportano l'addestramento su più serie (potenzialmente multivariate).
- Gli oggetti TimeSeries possono (facoltativamente) rappresentare serie temporali stocastiche; questo può ad esempio essere utilizzato per ottenere intervalli di confidenza e molti modelli supportano diversi tipi di previsione probabilistica
- Molti modelli in Darts supportano serie temporali di covariate (dati esterni) osservate nel passato e/o note nel futuro come input per la produzione di previsioni
- Oltre ai dati dipendenti dal tempo, TimeSeries può contenere anche dati statici per ogni dimensione, che possono essere sfruttati da alcuni modelli
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere recuperata da https://sourceforge.net/projects/darts.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per poter essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.