This is the Windows app named ELF (Extensive Lightweight Framework) whose latest release can be downloaded as ELFsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named ELF (Extensive Lightweight Framework) with OnWorks for free.
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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
ELF (Marco de trabajo extenso y ligero)
DESCRIPCIÓN
ELF (Extensive, Lightweight, and Flexible) is a high-performance platform for reinforcement learning research that unifies simulation, data collection, and distributed training. A C++ core provides fast environments and concurrent actors, while Python bindings expose simple APIs for agents, replay, and optimization loops. It supports both single-agent and multi-agent settings, with batched stepping and shared-memory queues that keep GPUs saturated during training. ELF introduced widely used reference systems, most notably ELF OpenGo, demonstrating at-scale self-play with strong analysis tooling and public checkpoints. Its design emphasizes reproducibility: deterministic seeds, logging, and evaluation harnesses make large-scale experiments trackable and comparable. Because the platform is modular—envs, samplers, learners, and collectors—researchers can drop in new environments or algorithms without re-architecting the pipeline.
Caracteristicas
- C++ simulation core with Python bindings for fast RL loops
- Distributed actor–learner architecture with shared-memory queues
- Support for single- and multi-agent environments and batched stepping
- Reproducible training with logging, evaluation, and checkpointing
- Reference implementations including the ELF OpenGo self-play system
- Pluggable envs, replay buffers, and learners for rapid experimentation
Lenguaje de programación
C + +
Categorías
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/elf.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
