Esta es la aplicación para Linux llamada dlib, cuya última versión se puede descargar como v20.0sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada dlib con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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dlib
DESCRIPCIÓN
Dlib es un conjunto de herramientas moderno de C++ que contiene algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para crear software complejo en C++ para resolver problemas del mundo real. Se utiliza tanto en la industria como en el mundo académico en una amplia gama de dominios, incluidos la robótica, los dispositivos integrados, los teléfonos móviles y los grandes entornos informáticos de alto rendimiento. La licencia de código abierto de Dlib le permite usarlo en cualquier aplicación, sin cargo. Buena cobertura de prueba de unidad, la proporción de líneas de código de prueba de unidad a líneas de código de biblioteca es de aproximadamente 1 a 4. La biblioteca se prueba regularmente en sistemas MS Windows, Linux y Mac OS X. No se requieren otros paquetes para usar la biblioteca, solo se necesitan las API proporcionadas por un sistema operativo listo para usar. No se necesita ningún paso de instalación o configuración antes de poder usar la biblioteca. Todo el código específico del sistema operativo está aislado dentro de las capas de abstracción del sistema operativo, que se mantienen lo más pequeñas posible.
Caracteristicas
- Máquinas de vectores de soporte basadas en SMO convencionales para clasificación y regresión
- Métodos de rango reducido para clasificación y regresión a gran escala
- Una herramienta para resolver el problema de optimización asociado con las máquinas de vectores de soporte estructural
- Herramientas SVM estructurales para la detección de objetos en imágenes, así como herramientas de aprendizaje profundo más potentes para la detección de objetos
- Un estimador de centroide kernelizado en línea/detector de novedad y una clasificación de una clase de vector de soporte fuera de línea
- Algoritmos de agrupamiento, k-means lineales o kernel, susurros chinos y agrupamiento de Newman
Lenguaje de programación
C + +
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/dlib.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
