Ito ang Windows app na pinangalanang Kalman at Bayesian Filters sa Python na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang FinalreleasebeforeswitchtoPython3.6.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Kalman at Bayesian Filters sa Python gamit ang OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
Kalman at Bayesian Filter sa Python
DESCRIPTION
Kalman Filter book gamit ang Jupyter Notebook. Nakatuon sa pagbuo ng intuwisyon at karanasan, hindi mga pormal na patunay. Kasama ang mga Kalman filter, pinalawak na Kalman filter, unscented Kalman filter, particle filter, at higit pa. Lahat ng pagsasanay ay may kasamang mga solusyon. Panimulang teksto para sa mga filter ng Kalman at Bayesian. Ang lahat ng code ay nakasulat sa Python, at ang aklat mismo ay nakasulat gamit ang Juptyer Notebook upang maaari mong patakbuhin at baguhin ang code sa iyong browser. Ano ang mas mahusay na paraan upang matuto? Itinuturo sa iyo ng aklat na ito kung paano lutasin ang lahat ng uri ng mga problema sa pag-filter. Gumamit ng maraming magkakaibang algorithm, lahat ay nakabatay sa posibilidad ng Bayesian. Sa simpleng mga termino, tinutukoy ng probability ng Bayesian kung ano ang malamang na totoo batay sa nakaraang impormasyon. Interactive ang librong ito. Bagama't mababasa mo ito online bilang static na nilalaman, mas mabuting gamitin ito ayon sa nilalayon. Isinulat ito gamit ang Jupyter Notebook, na nagbibigay-daan sa iyong pagsamahin ang text, math, Python, at Python na output sa isang lugar.
Mga tampok
- Panimulang teksto para sa mga filter ng Kalman at Bayesian
- Ang aklat na ito ay may mga pagsasanay, ngunit mayroon din itong mga sagot
- Ang aklat na ito ay may sumusuporta sa mga aklatan para sa mga istatistika ng pag-compute
- Ang aklat ay libre, at ito ay naka-host sa mga libreng server
- Gumagamit lamang ng libre at bukas na software tulad ng IPython at MathJax upang likhain ang aklat
- Ang aklat ay isinulat bilang isang koleksyon ng Jupyter Notebook, isang interactive, browser based system
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/kalman-and-bayesian.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
