Tiếng AnhTiếng PhápTiếng Tây Ban Nha

Ad


Biểu tượng yêu thích OnWorks

Tải xuống DeepLearningProject cho Windows

Tải xuống miễn phí ứng dụng DeepLearningProject Windows để chạy trực tuyến Wine trong Ubuntu trực tuyến, Fedora trực tuyến hoặc Debian trực tuyến

Đây là ứng dụng Windows có tên DeepLearningProject có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới tên FirstreleaseoftheDeepLearningProject.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.

Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên DeepLearningProject với OnWorks này miễn phí.

Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:

- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.

- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.

- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.

- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.

- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.

- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.

- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.

Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.

MÀN HÌNH

Ad


Dự Án Học Sâu


MÔ TẢ

Hướng dẫn này cố gắng thực hiện điều mà hầu hết các hướng dẫn về Học máy có sẵn trực tuyến không làm được. Nó không phải là một hướng dẫn 30 phút dạy bạn cách "Đào tạo mạng nơ-ron của riêng bạn" hoặc "Học cách học sâu trong vòng chưa đầy 30 phút". Đó là một đường dẫn đầy đủ mà bạn sẽ cần làm nếu bạn thực sự làm việc với học máy - giới thiệu cho bạn tất cả các bộ phận cũng như tất cả các quyết định triển khai và chi tiết cần được thực hiện. Tập dữ liệu không phải là một trong những bộ tiêu chuẩn như MNIST hay CIFAR, bạn sẽ tạo cho bạn một tập dữ liệu rất riêng. Sau đó, bạn sẽ trải qua một vài thuật toán học máy thông thường, trước khi bắt đầu học sâu! Vào mùa thu năm 2016, tôi là thành viên giảng dạy (phiên bản TA của Harvard) cho lớp cao học về "Các chủ đề nâng cao trong khoa học dữ liệu (CS209 / 109)" tại Đại học Harvard. Tôi phụ trách thiết kế dự án lớp học được giao cho học sinh và hướng dẫn này đã được xây dựng dựa trên dự án mà tôi đã thiết kế cho lớp học.



Tính năng

  • Thiết lập môi trường chung cư trong sổ ghi chép jupyter
  • Thiết lập bộ chứa docker với docker-comp
  • Bạn có thể thêm gói conda hoặc pip vào hình ảnh
  • Giới thiệu cho người đọc toàn bộ quy trình máy học từ đầu
  • Kho lưu trữ có tệp cấu hình chung cư sẽ giúp thiết lập cực kỳ dễ dàng
  • Tạo một môi trường chung cư mới



Categories

HTML / XHTML, Máy học

Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/deeplearningproject.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ ​​một trong những Hệ thống hoạt động miễn phí của chúng tôi.


Máy chủ & Máy trạm miễn phí

Tải xuống ứng dụng Windows & Linux

Lệnh Linux

Ad