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.
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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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ईएलएफ (व्यापक लाइटवेट फ्रेमवर्क)
वर्णन
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.
विशेषताएं
- 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
प्रोग्रामिंग भाषा
सी + +
श्रेणियाँ
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.
