This is the Windows app named Theseus whose latest release can be downloaded as 0.2.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Theseus with OnWorks for free.
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে যেকোনো OS OnWorks অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন, তবে আরও ভালো উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর।
- 5. OnWorks Windows OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন এবং এটি ইনস্টল করুন।
- 7. আপনার লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার সংগ্রহস্থল থেকে ওয়াইন ডাউনলোড করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ওয়াইন দিয়ে চালানোর জন্য অ্যাপটিতে ডাবল-ক্লিক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি PlayOnLinux ব্যবহার করে দেখতে পারেন, ওয়াইনের উপর একটি অভিনব ইন্টারফেস যা আপনাকে জনপ্রিয় উইন্ডোজ প্রোগ্রাম এবং গেম ইনস্টল করতে সাহায্য করবে।
ওয়াইন লিনাক্সে উইন্ডোজ সফ্টওয়্যার চালানোর একটি উপায়, কিন্তু কোন উইন্ডোজ প্রয়োজন নেই। ওয়াইন হল একটি ওপেন সোর্স উইন্ডোজ সামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর যা সরাসরি যেকোনো লিনাক্স ডেস্কটপে উইন্ডোজ প্রোগ্রাম চালাতে পারে। মূলত, ওয়াইন স্ক্র্যাচ থেকে পর্যাপ্ত উইন্ডোজ পুনরায় প্রয়োগ করার চেষ্টা করছে যাতে এটি আসলে উইন্ডোজের প্রয়োজন ছাড়াই সেই সমস্ত উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।
স্ক্রীনশটগুলি
Ad
থিসাস
বর্ণনাঃ
Theseus is a library for differentiable nonlinear optimization that lets you embed solvers like Gauss-Newton or Levenberg–Marquardt inside PyTorch models. Problems are expressed as factor graphs with variables on manifolds (e.g., SE(3), SO(3)), so classical robotics and vision tasks—bundle adjustment, pose graph optimization, hand–eye calibration—can be written succinctly and solved efficiently. Because solves are differentiable, you can backpropagate through optimization to learn cost weights, feature extractors, or initialization networks end-to-end. The implementation supports batched optimization on GPU, robust losses, damping strategies, and custom factors, making it practical for real-time systems. Helper packages provide geometry primitives and utilities for composing priors, relative constraints, and measurement models. Theseus bridges the gap between classical optimization and deep learning, enabling hybrid systems that learn components.
বৈশিষ্ট্য
- Differentiable Gauss-Newton and Levenberg–Marquardt solvers in PyTorch
- Factor-graph API with manifold variables like SE(3) and SO(3)
- Batched, GPU-accelerated solves with robust loss functions
- Autograd support to learn costs, features, or initializations end-to-end
- Geometry helpers and reusable factors for SLAM and bundle adjustment
- Extensible design for custom variables, factors, and damping policies
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/theseus.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
