This is the Windows app named ELF (Extensive Lightweight Framework) whose latest release can be downloaded as ELFsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named ELF (Extensive Lightweight Framework) with OnWorks for free.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ
Ad
ELF (облегченная обширная структура)
ОПИСАНИЕ
ELF (Extensive, Lightweight, and Flexible) is a high-performance platform for reinforcement learning research that unifies simulation, data collection, and distributed training. A C++ core provides fast environments and concurrent actors, while Python bindings expose simple APIs for agents, replay, and optimization loops. It supports both single-agent and multi-agent settings, with batched stepping and shared-memory queues that keep GPUs saturated during training. ELF introduced widely used reference systems, most notably ELF OpenGo, demonstrating at-scale self-play with strong analysis tooling and public checkpoints. Its design emphasizes reproducibility: deterministic seeds, logging, and evaluation harnesses make large-scale experiments trackable and comparable. Because the platform is modular—envs, samplers, learners, and collectors—researchers can drop in new environments or algorithms without re-architecting the pipeline.
Особенности
- C++ simulation core with Python bindings for fast RL loops
- Distributed actor–learner architecture with shared-memory queues
- Support for single- and multi-agent environments and batched stepping
- Reproducible training with logging, evaluation, and checkpointing
- Reference implementations including the ELF OpenGo self-play system
- Pluggable envs, replay buffers, and learners for rapid experimentation
Язык программирования
C + +
Категории
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/elf.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
