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Dlib

Dlib es una biblioteca de software multiplataforma de propósito general escrita en el lenguaje de programación C++ . Su diseño está fuertemente influenciado por ideas del diseño por contrato y la ingeniería de software basada en componentes . Por lo tanto, es, ante todo, un conjunto de componentes de software independientes. Es un software de código abierto publicado bajo una licencia Boost Software .

Desde que comenzó su desarrollo en 2002, Dlib ha crecido hasta incluir una amplia variedad de herramientas. A partir de 2016, contiene componentes de software para tratar con redes , subprocesos , interfaces gráficas de usuario , estructuras de datos , álgebra lineal , aprendizaje automático , procesamiento de imágenes , minería de datos , análisis de XML y texto, optimización numérica , redes bayesianas y muchas otras tareas. En los últimos años, gran parte del desarrollo se ha centrado en la creación de un amplio conjunto de herramientas de aprendizaje automático estadístico y en 2009 Dlib se publicó en el Journal of Machine Learning Research . [2] Desde entonces, se ha utilizado en una amplia gama de dominios. [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]

Véase también

Referencias

  1. ^ "Versión 19.24.6". 9 de agosto de 2024. Consultado el 22 de agosto de 2024 .
  2. ^ King, DE (2009). "Dlib-ml: un conjunto de herramientas de aprendizaje automático" (PDF) . J. Mach. Learn. Res. 10 (julio): 1755–1758. CiteSeerX 10.1.1.156.3584 .  
  3. ^ Investigación académica que utiliza Dlib
  4. ^ Dlib en mloss.org
  5. ^ Sistema móvil autónomo 2009
  6. ^ ESS: Serialización extremadamente simple para C++
  7. ^ Gould, S. (2012). "Darwin: un marco para la investigación y el desarrollo del aprendizaje automático y la visión artificial" (PDF) . J. Mach. Learn. Res. 13 (diciembre): 3533–3537. CiteSeerX 10.1.1.413.8518 .  
  8. ^ Yan, Junchi, et al. "Regresión incremental en línea para la predicción del precio de la electricidad". Service Operations and Logistics, and Informatics (SOLI), Conferencia internacional IEEE de 2012 sobre. IEEE, 2012. Yan, J.; Tian, ​​C.; Wang, Y.; Huang, J. (2012). "Regresión incremental en línea para la predicción del precio de la electricidad". Actas de la Conferencia internacional IEEE de 2012 sobre operaciones de servicio y logística e informática . p. 31. doi :10.1109/SOLI.2012.6273500. ISBN 978-1-4673-2401-4. Número de identificación S2CID  19017900.
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