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NVIDIA FLARE-Download für Windows

Laden Sie die NVIDIA FLARE Windows-App kostenlos herunter, um Win Wine in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online auszuführen

Dies ist die Windows-App namens NVIDIA FLARE, deren neueste Version als AsynchronousIOimprovementssourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens NVIDIA FLARE 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

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NVIDIA FLARE


BESCHREIBUNG

NVIDIA Federated Learning-Anwendungslaufzeitumgebung

NVIDIA FLARE ist ein domänenunabhängiges, erweiterbares Open-Source-SDK, das es Forschern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, bestehende ML/DL-Workflows (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost usw.) an ein föderiertes Paradigma anzupassen. Es ermöglicht Plattformentwicklern, ein sicheres, die Privatsphäre wahrendes Angebot für eine verteilte Zusammenarbeit mit mehreren Parteien aufzubauen.

NVIDIA FLARE basiert auf einer komponentenbasierten Architektur, die es Ihnen ermöglicht, föderierte Lernworkloads von Forschung und Simulation in die reale Produktionsbereitstellung zu überführen.



Eigenschaften

  • Unterstützen Sie sowohl Deep Learning als auch herkömmliche Maschinenalgorithmen
  • Unterstützen Sie horizontales und vertikales föderiertes Lernen
  • Eingebaute FL-Algorithmen (zB FedAvg, FedProx, FedOpt, Scaffold, Ditto )
  • Unterstützung mehrerer Trainingsworkflows (z. B. Scatter & Gather, zyklisch) und Validierungsworkflows (globale Modellbewertung, standortübergreifende Validierung)
  • Unterstützen Sie sowohl die Datenanalyse (föderierte Statistiken) als auch das Lifecycle-Management für maschinelles Lernen
  • Datenschutz mit Differential Privacy, homomorphe Verschlüsselung
  • Sicherheitsdurchsetzung durch föderierte Autorisierung und Datenschutzrichtlinie
  • Leicht anpassbar und erweiterbar
  • Bereitstellung in der Cloud und vor Ort
  • Simulator für schnelle Entwicklung und Prototyping
  • Dashboard-Benutzeroberfläche für vereinfachtes Projektmanagement und Bereitstellung
  • Integrierte Unterstützung für Ausfallsicherheit und Fehlertoleranz des Systems


Programmiersprache

Python


Kategorien

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen

Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/nvidia-flare.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.


Kostenlose Server & Workstations

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    system, unterstützt gba, gbc, gb, sgb,
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    VBA-M herunterladen (archiviert – jetzt auf Github)
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    Stacer
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    Github-Repository:
    https://github.com/oguzhaninan/Stacer.
    Zielgruppe: Endbenutzer/Desktop. Benutzer
    Schnittstelle: Qt. Programmierung La ...
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    OrangeFuchs
    Fork von TeamWinRecoveryProject (TWRP)
    mit vielen Zusatzfunktionen, Neugestaltung
    und mehr Features: Unterstützt Höhen und
    Nicht-Treble-ROMsAktueller Oreo-Kernel,
    gebaut...
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