Dies ist die Windows-App namens Hiera, deren neueste Version als v0.1.4_CodeLicenseisnowApache2.0!sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Hiera 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:
hier
BESCHREIBUNG:
Hiera ist ein hierarchischer Vision Transformer, der für schnelle, einfache und leistungsstarke Bild- und Videoerkennungsaufgaben konzipiert ist. Die Kernidee besteht darin, einfache hierarchische Aufmerksamkeit mit minimalem architektonischen Schnickschnack zu nutzen, um eine konkurrenzfähige oder höhere Genauigkeit zu erreichen und gleichzeitig deutlich schneller in der Inferenz und oft auch schneller zu trainieren. Das Repository bietet Installationsoptionen (aus dem Quellcode oder Torch Hub), einen Modellzoo mit vortrainierten Checkpoints sowie Code zur Evaluierung und Feinabstimmung anhand von Standard-Benchmarks. Die Dokumentation betont, dass Modellgewichte separat lizenziert werden können und dass der Code auf praktische Experimente sowohl für die Forschung als auch für nachgelagerte Aufgaben ausgerichtet ist. Community-Diskussionen behandeln Themen wie Dataset-Pretrains, Integration in andere Frameworks und Vergleiche mit verwandten Implementierungen. Sicherheits- und Beitragsrichtlinien folgen den Open-Source-Praktiken von Meta, und die Aktivität zeigt anhaltendes Interesse und Nutzung in der gesamten Community.
Eigenschaften
- Hierarchische Aufmerksamkeitstransformatorarchitektur
- Hochdurchsatz-Inferenz mit hoher Genauigkeit
- Modellzoo mit einsatzbereiten Kontrollpunkten
- Trainings- und Feinabstimmungsskripte für gängige Benchmarks
- Torch Hub und Quellinstallationspfade
- Aktive Community-Diskussionen und Problemverfolgung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/hiera.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.