Este é o aplicativo para Windows chamado Random Cut Forest da AWS, cuja versão mais recente pode ser baixada como 4.4.0-javasourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Random Cut Forest da AWS com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
Floresta de corte aleatório pela AWS
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DESCRIÇÃO
Este repositório contém implementações da estrutura de dados probabilística Random Cut Forest (RCF). Os RCFs foram originalmente desenvolvidos na Amazon para uso em um algoritmo não paramétrico de detecção de anomalias para dados de streaming. Posteriormente, novos algoritmos baseados em RCFs foram desenvolvidos para estimativa de densidade, imputação e previsão. Os diferentes diretórios correspondem a implementações equivalentes em diferentes linguagens, e vinculações a essas implementações base, utilizando recursos específicos da linguagem para maior flexibilidade de uso.
Recursos
- Este projeto adotou um código de conduta de código aberto
- Os diferentes diretórios correspondem a implementações equivalentes em diferentes idiomas
- Este repositório contém implementações da estrutura de dados probabilística Random Cut Forest (RCF)
- RCFs foram originalmente desenvolvidos na Amazon para uso em uma detecção não paramétrica de anomalias
- Detecção de anomalias, estimativa de densidade, imputação e muito mais
Linguagem de Programação
Java
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/random-cut-forest-aws.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
