यह थिसस नाम का एक विंडोज़ ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण 0.2.2sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
Theseus नामक इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
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:
Theseus
विवरण:
थिसस एक अवकलनीय अरैखिक अनुकूलन लाइब्रेरी है जो आपको गॉस-न्यूटन या लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड जैसे सॉल्वर को PyTorch मॉडल में एम्बेड करने की सुविधा देती है। समस्याओं को मैनिफोल्ड्स (जैसे, SE(3), SO(3)) पर चरों के साथ फ़ैक्टर ग्राफ़ के रूप में व्यक्त किया जाता है, इसलिए शास्त्रीय रोबोटिक्स और दृष्टि कार्य—बंडल समायोजन, पोज़ ग्राफ़ अनुकूलन, हाथ-आँख अंशांकन—संक्षेप में लिखे जा सकते हैं और कुशलतापूर्वक हल किए जा सकते हैं। चूँकि समाधान अवकलनीय होते हैं, आप लागत भार, फ़ीचर एक्सट्रैक्टर, या आरंभीकरण नेटवर्क को शुरू से अंत तक सीखने के लिए अनुकूलन के माध्यम से बैकप्रोपेगेट कर सकते हैं। यह कार्यान्वयन GPU पर बैच्ड ऑप्टिमाइज़ेशन, मज़बूत हानियों, अवमंदन रणनीतियों और कस्टम फ़ैक्टरों का समर्थन करता है, जिससे यह रीयल-टाइम सिस्टम के लिए व्यावहारिक हो जाता है। सहायक पैकेज प्रायोर, सापेक्ष बाधाओं और मापन मॉडल की रचना के लिए ज्यामिति प्राइमेटिव और उपयोगिताएँ प्रदान करते हैं। थिसस शास्त्रीय अनुकूलन और गहन शिक्षण के बीच की खाई को पाटता है, जिससे घटकों को सीखने वाली हाइब्रिड प्रणालियाँ सक्षम होती हैं।
विशेषताएं
- PyTorch में अवकलनीय गॉस-न्यूटन और लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड्ट सॉल्वर
- SE(3) और SO(3) जैसे मैनिफोल्ड चरों के साथ फैक्टर-ग्राफ API
- मजबूत हानि कार्यों के साथ बैच, GPU-त्वरित समाधान
- लागत, सुविधाओं या आरंभीकरणों को अंत-से-अंत तक जानने के लिए ऑटोग्राड समर्थन
- SLAM और बंडल समायोजन के लिए ज्यामिति सहायक और पुन: प्रयोज्य कारक
- कस्टम चर, कारक और अवमंदन नीतियों के लिए विस्तार योग्य डिज़ाइन
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/theseus.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।