ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ Bayesian Optimization ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v3.1.0sourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Bayesian Optimization 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
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ Bayesian
ລາຍລະອຽດ
ນີ້ແມ່ນຊຸດການເພີ່ມປະສິດທິພາບລະດັບໂລກທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ສ້າງຂຶ້ນຕາມການ inference bayesian ແລະຂະບວນການ gaussian, ທີ່ພະຍາຍາມຊອກຫາມູນຄ່າສູງສຸດຂອງຟັງຊັນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກໃນຊ້ໍາຊ້ອນເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເຕັກນິກນີ້ແມ່ນເຫມາະສົມໂດຍສະເພາະສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ, ສະຖານະການທີ່ມີຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງການສໍາຫຼວດແລະການຂຸດຄົ້ນແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນ. ຂໍ້ມູນລະອຽດເພີ່ມເຕີມ, ຄຸນນະສົມບັດຂັ້ນສູງອື່ນໆ, ແລະຄໍາແນະນໍາກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ / ການປະຕິບັດສາມາດພົບເຫັນຢູ່ໃນໂຟນເດີຕົວຢ່າງ. ປະຕິບັດຕາມປື້ມບັນທຶກການທ່ອງທ່ຽວຂັ້ນພື້ນຖານເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີໃຊ້ຄຸນສົມບັດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງແພັກເກດ. ເບິ່ງປື້ມບັນທຶກການທ່ອງທ່ຽວແບບພິເສດເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີເຮັດໃຫ້ຊຸດມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍຂຶ້ນ, ວິທີການຈັດການກັບຕົວກໍານົດການປະເພດ, ວິທີການນໍາໃຊ້ຜູ້ສັງເກດການ, ແລະອື່ນໆ. ສຳຫຼວດຕົວເລືອກທີ່ຍົກຕົວຢ່າງຄວາມດຸ່ນດ່ຽງລະຫວ່າງການສຳຫຼວດ ແລະ ການຂຸດຄົ້ນ ແລະ ວິທີຄວບຄຸມມັນ. ຄົ້ນຫາປື້ມບັນທຶກການຫຼຸດຜ່ອນໂດເມນເພື່ອຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິທີທີ່ການຄົ້ນຫາສາມາດເລັ່ງໄດ້ໂດຍການປ່ຽນຂອບເຂດຂອງພາລາມິເຕີແບບເຄື່ອນໄຫວ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ Bayesian ເຮັດວຽກໂດຍການກໍ່ສ້າງການແຈກຢາຍຫນ້າທີ່ຫລັງ
- ໃນຂະນະທີ່ທ່ານເຮັດຊ້ໍາເລື້ອຍໆ, ສູດການຄິດໄລ່ຈະດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຕ້ອງການຂອງການຂຸດຄົ້ນແລະການຂຸດຄົ້ນໂດຍຄໍານຶງເຖິງສິ່ງທີ່ມັນຮູ້ກ່ຽວກັບຫນ້າທີ່ເປົ້າຫມາຍ.
- ໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນການ Gaussian ຂະບວນການແມ່ນເຫມາະກັບຕົວຢ່າງທີ່ຮູ້ຈັກ (ຈຸດທີ່ໄດ້ສໍາຫຼວດໃນເມື່ອກ່ອນ), ແລະການແຜ່ກະຈາຍຫຼັງຈາກນັ້ນ,
- ຂະບວນການນີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນຂັ້ນຕອນທີ່ຕ້ອງການເພື່ອຊອກຫາການປະສົມປະສານຂອງຕົວກໍານົດການທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບການປະສົມປະສານທີ່ດີທີ່ສຸດ.
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ Bayesian ແມ່ນພຽງພໍທີ່ສຸດສໍາລັບສະຖານະການທີ່ການເກັບຕົວຢ່າງການທໍາງານທີ່ຈະໄດ້ຮັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບແມ່ນຄວາມພະຍາຍາມລາຄາແພງຫຼາຍ.
- ນີ້ແມ່ນຊຸດການເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ, ເພາະສະນັ້ນ, ສ່ວນປະກອບທໍາອິດແລະສໍາຄັນທີ່ສຸດແມ່ນ, ແນ່ນອນ, ຫນ້າທີ່ທີ່ຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/bayesian-optimization.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
