深圳儿童听学盒子厂家

时间:2024年01月27日 来源:

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    为了实现这一愿景,听见时代始终秉承先见、践行、创变和融汇的价值观。公司注重先见性,以30年为目光,不断创新求变,听见未见;同时,公司也非常注重践行,务实实践,知行合一;基于上述计算资源模块就能够为机器学习系统搭建的机器学习模型提供算力,进而实现对机器学习模型的训练和模型评估。在一种可能的实现方式中,所述机器学习算法及框架模块通过计算引擎封装于所述机器学习系统。示例性的,通过tensorflowonyarn(tony)计算引擎、spark计算引擎等将常用的机器学习算法和机器学习框架封装在上述机器学习系统中。上述机器学习框架包括但不限于深度学习框架tensorflow、pytorch、mxnet、caffe、分布式机器学习框架spark以及轻量级单集群学习框架python等。上述机器学习算法包括但不限于线性回归算法、回归树算法、逻辑回归算法、支持向量机算法、决策树算法、仿射传播算法、聚类算法等。在一种可能的实现方式中,所述操作模块包括交互式操作单元、批量式操作单元及接口式操作单元。应理解,操作模块是机器学习系统根据机器学习任务搭建机器学习模型的操作平台,其可以提供可拖拽式的组件,通过可拖拽式的组件来搭建机器学习模块。

    所述接口服务框架基于超文本传输协议与外部系统交互。在一种可能的实现方式中,所述资源管理模块采用调度管理模式对分布式系统的计算资源进行统一调度。进一步地,所述资源管理模块采用主从模式实现对单集群的计算资源的调度。在一种可能的实现方式中,所述资源管理模块具体用于根据机器学习任务的资源需求和各个计算节点的计算资源进行资源分配,并根据资源分配结果将机器学习任务分别调度至对应的计算节点执行。实施例与现有技术相比存在的有益效果是:上述机器学习系统基于数据模块提供的大数据的基础,利用机器学习算法及框架模块提供多种机器学习算法和框架,利用操作模块构建机器学习模型,并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练,无需重复部署集群环境,有效地避免硬件资源浪费,降低开发和运维成本。附图说明为了更清楚地说明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者,公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教育平台,为学生提供听学教育解决方案和设备。听见时代听学盒子的课程设置非常科学,可以帮助你逐步提高听力水平。

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