यह dlib नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण v20.0sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
ऑनवर्क्स के साथ dlib नाम के इस ऐप को ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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डीएलआईबी
वर्णन
Dlib एक आधुनिक C++ टूलकिट है जिसमें वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए C++ में जटिल सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और टूल शामिल हैं। यह रोबोटिक्स, एम्बेडेड डिवाइस, मोबाइल फोन और बड़े उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग वातावरण सहित डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में उद्योग और अकादमिक दोनों में उपयोग किया जाता है। Dlib का ओपन सोर्स लाइसेंसिंग आपको इसे किसी भी एप्लिकेशन में मुफ्त में उपयोग करने की अनुमति देता है। अच्छा यूनिट टेस्ट कवरेज, कोड की यूनिट टेस्ट लाइनों का कोड की लाइब्रेरी लाइनों का अनुपात लगभग 1 से 4 है। पुस्तकालय का परीक्षण एमएस विंडोज, लिनक्स और मैक ओएस एक्स सिस्टम पर नियमित रूप से किया जाता है। पुस्तकालय का उपयोग करने के लिए किसी अन्य पैकेज की आवश्यकता नहीं होती है, केवल एपीआई जो बॉक्स से बाहर ओएस द्वारा प्रदान किए जाते हैं, की आवश्यकता होती है। इससे पहले कि आप लाइब्रेरी का उपयोग कर सकें, किसी इंस्टॉलेशन या कॉन्फ़िगर चरण की आवश्यकता नहीं है। सभी ऑपरेटिंग सिस्टम विशिष्ट कोड OS एब्स्ट्रैक्शन लेयर्स के अंदर अलग-थलग होते हैं जिन्हें यथासंभव छोटा रखा जाता है।
विशेषताएं
- वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए पारंपरिक एसएमओ आधारित समर्थन वेक्टर मशीनें
- बड़े पैमाने पर वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए कम-श्रेणी के तरीके
- संरचनात्मक समर्थन वेक्टर मशीनों से जुड़ी अनुकूलन समस्या को हल करने के लिए एक उपकरण
- छवियों में वस्तु का पता लगाने के लिए संरचनात्मक एसवीएम उपकरण और साथ ही वस्तु का पता लगाने के लिए अधिक शक्तिशाली गहन शिक्षण उपकरण
- एक ऑनलाइन कर्नेलाइज्ड सेंट्रोइड अनुमानक/नवीनता डिटेक्टर और ऑफ़लाइन समर्थन वेक्टर एक-श्रेणी वर्गीकरण
- क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, रैखिक या कर्नेल k- साधन, चीनी फुसफुसाते हुए, और न्यूमैन क्लस्टरिंग
प्रोग्रामिंग भाषा
सी + +
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/dlib.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है ताकि इसे हमारे एक फ्री ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाया जा सके।
