Questa è l'app di Windows denominata TreeLiker la cui ultima versione può essere scaricata come treeliker_javadoc.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata TreeLiker con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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Tree Liker
DESCRIZIONE
TreeLiker è una raccolta di algoritmi veloci per lavorare con dati strutturati complessi in forma relazionale. I dati possono, ad esempio, descrivere grandi molecole organiche come proteine o gruppi di individui come reti sociali o reti predatore-preda ecc. Gli algoritmi inclusi in TreeLiker sono unici in quanto, in linea di principio, sono in grado di cercare determinati insiemi di modelli relazionali in modo esaustivo, garantendo così che se esiste qualche buon modello che cattura una caratteristica importante del problema, sarà trovato. In esperimenti con dati della vita reale, è stato dimostrato che gli algoritmi sono in grado di costruire set completi di modelli non ridondanti per set di dati chimici che coinvolgono diverse migliaia di molecole, nonché per set di dati comparabilmente grandi di genomica o proteomica.
Gli algoritmi di apprendimento relazionale inclusi sono adattati alle cosiddette caratteristiche ad albero per le quali alcuni sottoproblemi altrimenti molto difficili (NP-hard) diventano trattabili.
Pubblico
Scienza / Ricerca
Interfaccia utente
Altalena Java
Linguaggio di programmazione
Java
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere scaricata da https://sourceforge.net/projects/treeliker/. È stato ospitato in OnWorks per essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
