Ito ang Windows app na pinangalanang StabLe na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang StabLe.tar.gz. 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 StabLe sa 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.
StabLe
Ad
DESCRIPTION
Ang Stable Graphical Model Learning (StabLe) ay isang algorithm para sa pag-aaral ng istruktura at mga parameter ng stable graphical (SG) na mga modelo mula sa data.
Ang mga matatag na random na variable ay inuudyukan ng central limit theorem para sa mga densidad na may (potensyal na) walang hangganang pagkakaiba at maaaring ituring bilang natural na paglalahat ng distribusyon ng Gaussian sa skewed at heavy-tailed phenomenon. Ang mga modelo ng SG ay multi-variate stable distribution na kumakatawan sa mga Bayesian network na ang mga gilid ay naka-encode ng mga linear na dependency sa mga random na variable. Ang isang preprint na bersyon ng manuskrito na naglalarawan ng mga matatag na graphical na modelo ay makukuha sa http://arxiv.org/abs/1404.4351.
Audience
Agham/Pananaliksik
Wika ng Programming
C + +
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/sgmodels/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
