Aceasta este aplicația Windows numită DeepCTR a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v0.9.3.zip. Poate fi rulat online în furnizorul gratuit de găzduire OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită DeepCTR cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
DeepCTR
DESCRIERE
DeepCTR este un pachet ușor de utilizat, modular și extensibil de modele CTR bazate pe învățare profundă, împreună cu o mulțime de straturi de componente de bază care pot fi folosite pentru a construi cu ușurință modele personalizate. Puteți utiliza orice model complex cu model.fit() și model.predict(). Furnizați o interfață asemănătoare tf.keras.Model pentru experimente rapide. Furnizați interfață de estimare tensorflow pentru date la scară largă și instruire distribuită. Este compatibil atât cu tf 1.x, cât și cu tf 2.x. Cu marele succes al învățării profunde, tehnicile bazate pe DNN au fost utilizate pe scară largă în sarcina de predicție CTR. Datele din sarcina de estimare CTR includ, de obicei, caracteristici categorice rare și de cardinalitate ridicată și unele caracteristici numerice dense. Deoarece DNN sunt buni la manipularea caracteristicilor numerice dense, de obicei mapăm caracteristicile categoriale rare la numerice dense prin tehnica de încorporare.
DESCRIERE
- CCPM (Model de predicție a clicurilor convoluționale)
- PNN (Rețea neuronală bazată pe produs)
- FNN (rețea neuronală susținută de factorizare)
- MLR (regresie logistică mixtă/model liniar pe bucăți)
- NFM (mașină de factorizare neuronală)
- DCN (Deep & Cross Network)
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/deepctr.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.