ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ Kalman ແລະ Bayesian Filters ໃນ Python ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ FinalreleasebeforeswitchtoPython3.6.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Kalman ແລະ Bayesian Filters ໃນ Python 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.
ພາບຫນ້າຈໍ:
ການກັ່ນຕອງ Kalman ແລະ Bayesian ໃນ Python
DESCRIPTION:
ປື້ມ Kalman Filter ໂດຍໃຊ້ Jupyter Notebook. ສຸມໃສ່ການສ້າງ intuition ແລະປະສົບການ, ບໍ່ແມ່ນການພິສູດຢ່າງເປັນທາງການ. ລວມມີການກັ່ນຕອງ Kalman, ຂະຫຍາຍຕົວກອງ Kalman, ການກັ່ນຕອງ Kalman ທີ່ບໍ່ມີກິ່ນ, ການກັ່ນຕອງອະນຸພາກ, ແລະອື່ນໆອີກ. ການອອກກໍາລັງກາຍທັງຫມົດປະກອບມີການແກ້ໄຂ. ຂໍ້ຄວາມແນະນໍາສໍາລັບຕົວກອງ Kalman ແລະ Bayesian. ລະຫັດທັງຫມົດແມ່ນຂຽນໃນ Python, ແລະຫນັງສືຕົວມັນເອງແມ່ນຂຽນໂດຍໃຊ້ Juptyer Notebook ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດດໍາເນີນການແລະດັດແປງລະຫັດໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງທ່ານ. ມີວິທີໃດດີກວ່າທີ່ຈະຮຽນຮູ້? ຫນັງສືເຫຼັ້ມນີ້ສອນທ່ານວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາການກັ່ນຕອງທຸກປະເພດ. ໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ, ທັງຫມົດໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ Bayesian. ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ Bayesian ກໍານົດສິ່ງທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນຄວາມຈິງໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາ. ປຶ້ມນີ້ແມ່ນໂຕ້ຕອບໄດ້. ໃນຂະນະທີ່ທ່ານສາມາດອ່ານມັນອອນໄລນ໌ເປັນເນື້ອໃນຄົງທີ່, ມັນດີກວ່າທີ່ຈະໃຊ້ມັນຕາມຈຸດປະສົງ. ມັນຖືກຂຽນໂດຍໃຊ້ Jupyter Notebook, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດລວມເອົາຜົນໄດ້ຮັບຂອງຂໍ້ຄວາມ, ຄະນິດສາດ, Python ແລະ Python ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ດຽວ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ຂໍ້ຄວາມແນະນໍາສໍາລັບຕົວກອງ Kalman ແລະ Bayesian
- ປື້ມຫົວນີ້ມີບົດຝຶກຫັດ, ແຕ່ມັນຍັງມີຄໍາຕອບ
- ປຶ້ມຫົວນີ້ມີຫ້ອງສະໝຸດສະຫນັບສະຫນຸນສຳລັບສະຖິຕິຄອມພິວເຕີ
- ປຶ້ມແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ, ແລະມັນຖືກໂຮດຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າ
- ໃຊ້ພຽງແຕ່ຊອບແວຟຣີ ແລະເປີດເຊັ່ນ IPython ແລະ MathJax ເພື່ອສ້າງປຶ້ມ
- ປື້ມບັນທຶກດັ່ງກ່າວຖືກຂຽນເປັນຊຸດຂອງ Jupyter Notebooks, ເປັນລະບົບການໂຕ້ຕອບຂອງຕົວທ່ອງເວັບ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/kalman-and-bayesian.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.