これはOryxというWindowsアプリで、最新リリースはOryx2.8.0.zipとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
Oryx with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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オリックス
DESCRIPTION
Oryx 2 は、Apache Spark と Apache Kafka に基づいて構築されたラムダ アーキテクチャを実現したものですが、リアルタイムの大規模機械学習に特化しています。 これはアプリケーションを構築するためのフレームワークですが、協調フィルタリング、分類、回帰、クラスタリングのためのパッケージ化されたエンドツーエンド アプリケーションも含まれています。 このアプリケーションは Java で書かれており、Apache Spark、Hadoop、Tomcat、Kafka、Zookeeper などを使用しています。 構成では単一の Typesafe Config 構成ファイルを使用し、アプリケーションはシステムの展開全体を構成します。 これには、バッチ、速度、およびサービス提供ロジックを実装する主要なインターフェイス クラスの実装が含まれます。 アプリケーションは、レイヤー バイナリの各インスタンスを使用して実装をパッケージ化し、デプロイします。 これらはそれぞれ、必要なサービスをすべて開始する実行可能な Java .jar です。
オプション
- 汎用ラムダ アーキテクチャ層。機械学習に固有ではない、バッチ/スピード/サービング層を提供します。
- ハイパーパラメータ選択などのための ML 抽象化を提供する最上位の特化。
- アプリケーションと同じ標準 ML アルゴリズム (ALS、ランダム デシジョン フォレスト、K 平均法) をエンドツーエンドで実装
- データ転送メカニズムは Apache Kafka のトピックです
- スピードレイヤーはSpark Streamingプロセスとして実装されます。
- バッチ層は、Hadoop クラスター上の Spark Streaming プロセスとして実装されます。
プログラミング言語
Java
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/oryx.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
