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江蘇學生聽學盒子供應

來源: 發布時間:2023-12-06

    務實實踐,知行合一;并基于資源管理模塊調度計算資源對構建的機器學習模型進行訓練,無需重復部署集群環境,有效地避免硬件資源浪費,降低開發和運維成本。請參閱圖2,圖2示出了另一實施例提供的機器學習系統的結構示意圖,本實施例與上一實施例的不同之處在于,操作模塊14包括交互式操作單元141、批量式操作單元142及接口式操作單元143。具體地,上述交互式操作單元141基于可視化技術構建機器學習系統的前端操作系統。具體地,采用apachezeppelin構建機器學習系統的前端操作系統,通過前端操作系統實現對機器學習模型的建模、訓練、評估及數據預處理等操作,通過可交互的前端系統的拖拽組件模塊設置可拖拽組件,并將機器學習算法和機器學習框架封裝在上述可拖拽組件中,通過拖拽上述可拖拽組件來搭建用戶需要的機器學習模型,并基于搭建的機器學習模型設置機器學習任務,將機器學習任務加入到資源管理模塊13的隊列中,通過資源管理模塊13根據前端操作系統設置的機器學習任務(包括但不限于模型訓練、模型評估、數據預處理等計算任務)分配計算資源(底層的cpu和gpu資源)。需要說明的是,可以通過apachezeppelin的zeppelin組件來作為上述機器學習系統的前端操作系統。聽見時代聽學盒子的用戶體驗非常好,界面簡潔明了,操作簡單方便。江蘇學生聽學盒子供應

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    以此提供較快的計算速度、較強的計算能力以及系統的可靠性。上述計算機集群系統可以是同構計算機集群系統,也可以是異構計算機集群系統。請參閱圖1,如圖1所示的一種機器學習系統,其包括計算資源模塊11、機器學習算法及框架模塊12、資源管理模塊13、操作模塊14以及數據模塊15。具體地,上述計算資源模塊11用于為機器學習系統提供計算資源。具體地的,上述計算資源模塊為分布式的cpu資源和/或gpu資源,能夠為機器學習系統提供基礎計算能力,可以基于分布式的cpu資源和/或gpu資源來提供機器學習的模型訓練和模型評估時所需的計算能力。具體地,上述分布式的cpu資源、gpu資源可以是cpu與gpu的混合集群系統提供的cpu資源和gpu資源。具體地,上述機器學習算法及框架模塊12用于提供構建機器學習模型的機器學習的算法和框架。能夠提供多種算法及框架,以支撐不同應用場景的需求。在本實施例中,上述機器學習算法及框架模塊12通過計算引擎封裝于所述機器學習系統。具體地,通過tensorflowonyarn(tony)計算引擎、spark計算引擎等將常用的機器學習算法和深圳市聽見時代科技有限公司是一家以聽學教育解決方案為主題的互聯網科技企業。作為中國聽學教育服務平臺的開創者。

    在線學習是通過計算機互聯網,或是通過手機無線網絡,在一個網絡虛擬教室與教室進行網絡授課、學習的方式,是隨著互聯網的發展而興起來的。人們可以通過學習網站或者手機APP來進行隨時隨地的在線學習,沒有時間與地點的限制,非常方便利用空余時間來充實提升自身知識素養。隨著互聯網的發展,教育行業就推廣遠程教育,通過互聯網虛擬教室來實現遠程視頻授課,電子文檔共享,從而讓教師與學生在網絡上形成一種授課與學習的互動;而3G時代的來臨讓更加方便的學習不通過笨重的計算機,只要一個可以有大流量通的手機,通過3G的快速網絡推進,我們就能更方便的直接地通過手機等掌上工具在線學習,而無線的網絡使得人們的日常互動變得更加的有效!隨著知識經濟的到來,我們的學習模式受到了前所未有的沖擊,各種新的學習模式如潮水般涌現,在所有學習模式中,有沖擊力的便是隨著網絡技術發展而出現的網絡化學習,又稱在線學習,它是通過在網上建立教育平臺,學員應用網絡進行在線學習的一種全新方式。這種在線學習方式是由多媒體網絡學習資源、網上學習社區及網絡技術平臺構成的全新的學習環境。相對于其他的學習模式來說,它具有無可比擬的優勢。聽見時代聽學盒子的課程難度適中,可以讓您在輕松愉快的氛圍中提高聽力水平。

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