Это приложение для Windows под названием Theseus, последнюю версию которого можно скачать как 0.2.2sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите бесплатно онлайн это приложение под названием Theseus с помощью OnWorks.
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:
Тесей
ОПИСАНИЕ:
Theseus — это библиотека для дифференцируемой нелинейной оптимизации, позволяющая встраивать решатели, такие как Гаусс-Ньютон или Левенберг-Марквардт, в модели PyTorch. Задачи представляются в виде факторных графов с переменными на многообразиях (например, SE(3), SO(3)), поэтому классические задачи робототехники и машинного зрения — настройка пучков, оптимизация графа поз, калибровка руки и глаза — могут быть записаны кратко и решены эффективно. Поскольку решения дифференцируемы, можно использовать обратное распространение ошибки через оптимизацию для сквозного обучения весовых коэффициентов стоимости, экстракторов признаков или сетей инициализации. Реализация поддерживает пакетную оптимизацию на графических процессорах, робастные потери, стратегии демпфирования и пользовательские факторы, что делает её практичной для систем реального времени. Вспомогательные пакеты предоставляют геометрические примитивы и утилиты для составления априорных данных, относительных ограничений и моделей измерений. Theseus устраняет разрыв между классической оптимизацией и глубоким обучением, позволяя создавать гибридные системы, обучающиеся компонентам.
Особенности
- Дифференцируемые решатели Гаусса-Ньютона и Левенберга-Марквардта в PyTorch
- API фактор-графов с многообразными переменными, такими как SE(3) и SO(3)
- Пакетные решения с ускорением на GPU и надежными функциями потерь
- Поддержка Autograd для сквозного изучения затрат, характеристик или инициализаций
- Помощники геометрии и повторно используемые факторы для SLAM и корректировки пучков
- Расширяемая конструкция для пользовательских переменных, факторов и политик демпфирования
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/theseus.mirror/. Оно размещено на OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.