ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ Awesome Graph Classification ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ Baserelease..zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Awesome Graph Classification ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ການຈັດປະເພດ Graph ທີ່ດີເລີດ
ລາຍລະອຽດ
ການເກັບກໍາວິທີການຈັດປະເພດກາຟ, ກວມເອົາການຝັງ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, kernel ເສັ້ນສະແດງແລະເອກະສານປັດໄຈທີ່ມີການປະຕິບັດການອ້າງອິງ. ຊຸດຂໍ້ມູນມາດຕະຖານການຈັດປະເພດກຣາບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງມີໃຫ້. ຄໍເລັກຊັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນກ່ຽວກັບການຊອກຄົ້ນຫາຊຸມຊົນ, ການຈັດປະເພດ/ຕົ້ນໄມ້ການຖົດຖອຍ, ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ, ການຊອກຫາຕົ້ນໄມ້ Monte Carlo, ແລະເອກະສານການຊຸກຍູ້ການເລື່ອນຊັ້ນດ້ວຍການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ການຈັດປະເພດທີ່ອະທິບາຍໄດ້ຂອງເຄືອຂ່າຍສະໝອງຜ່ານ Contrast Subgraphs
- ພື້ນຖານທີ່ງ່າຍດາຍແຕ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການຈັດປະເພດກາຟທີ່ບໍ່ແມ່ນຄຸນລັກສະນະ
- Multi-Graph Multi-Label ການຮຽນຮູ້ໂດຍອີງໃສ່ Entropy
- ການສຳຫຼວດຄຸນສົມບັດໂຄງສ້າງຮ່ວມກັນ
- ວິທີການທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຕໍ່ກັບຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງເຄືອຂ່າຍເອກະລາດຂະໜາດ
- Regularization for Multi-Task Graph Classification
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/awesome-graph-class.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
