Это приложение для Linux с именем dlib, последний выпуск которого можно загрузить как v19.23.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение с именем dlib бесплатно с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
dlib
ОПИСАНИЕ
Dlib — это современный набор инструментов C++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения на C++ для решения реальных задач. Он используется как в промышленности, так и в научных кругах в самых разных областях, включая робототехнику, встроенные устройства, мобильные телефоны и большие высокопроизводительные вычислительные среды. Лицензирование Dlib с открытым исходным кодом позволяет использовать его в любом приложении бесплатно. Хорошее покрытие модульными тестами, соотношение строк кода модульного теста к строкам кода библиотеки составляет примерно 1 к 4. Библиотека регулярно тестируется в системах MS Windows, Linux и Mac OS X. Никаких других пакетов для использования библиотеки не требуется, нужны только API, предоставляемые готовой ОС. Перед использованием библиотеки не требуется никаких действий по установке или настройке. Весь специфичный для операционной системы код изолирован внутри уровней абстракции ОС, которые остаются как можно меньшими.
Особенности
- Обычные машины опорных векторов на основе SMO для классификации и регрессии
- Методы пониженного ранга для крупномасштабной классификации и регрессии
- Инструмент для решения задачи оптимизации, связанной с машинами структурных опорных векторов.
- Структурные инструменты SVM для обнаружения объектов на изображениях, а также более мощные инструменты глубокого обучения для обнаружения объектов.
- Онлайновая ядерная центроидная оценка / детектор новизны и автономная классификация опорных векторов по одному классу
- Алгоритмы кластеризации, линейные или ядерные k-средние, китайский шепот и кластеризация Ньюмана
Язык программирования
C + +
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/dlib.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
