远程教育的问题 面对意外的锁定，许多学校唯一可以使用的唯一工具就是Zoom，尽管使用起来非常简单，但事实证明它是不安全的。 远程教育的问题与在家工作有关，但有一些例外。学生通常不那么成熟，并且大多数人缺乏成年人的注意力。他们没有职业或收入可担心的地方，因此，通常来说，他们往往不太专注于完成任务。 LanSchool是一个完整的产品，它是从头开始创建的，专门用于解决学区和教师面临的远程学习问题。处于问题中间的老师们开发了这种方法。 许多使用该系统的老师表示，对他们来说，最大的好处是，他们觉得自己又像老师一样，而不是像保姆那样失败。 该程序中的软件使教师能够在这些新的虚拟教室中加速技术的应用。 有自定义选项，可以增加使用该系统的老师的独特需求。 LanSchool Air的推出是最近的一项变化，它可以更好地支持教育向云的迁移，并且特别适合学校在关闭校园的情况下继续为学生提供教育。
某些初入在线教育行业的投资商，在打算进行远程教育系统开发的时候，已经做足了很多功课，但是在远程教育系统开发后续中还是可能存在很多问题。 1.jpg 一、很多远程教育系统开发项目没有规划就开始了 远程教育系统开始于一个基于需求的想法，对应市场需求，但是很多投资商在远程教育系统开发项目启动之前，没有对这个项目作出一个好的规划，就好比建房子没有建组图直接盖 ，不仅最后远程教育系统与企业预期大相庭径，而且由于没有一个好的规划预期，远程教育系统开发过程中修修改改，导致项目延期。 比如在远程教育系统开发过程中，投资商有很多突发的灵感，然后就要求将这些灵感加入远程教育系统中，对于远程教育系统开发者而言，大多加进来的东西可能是多余的，一个远程教育系统必须有自己的功能主线或者核心功能。 所以，测试人员是参与远程教育系统开发团队中，所处位置比较客观的群体，因此，如果对远程教育系统开发新功能的平衡性存有疑问，不如去问问他们。
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1、远程教育平台的发展趋势不是单一化、综合性（大而全），而是有特色、多样性，以期更具针对性、适用性，向定制化方向发展。 2、远程教育平台的模块化、可拆装化是一个趋势。 一方面，学校可以择优组合，选择各个平台中好的、适合自己的部分。 3、远程教育平台开发应注意到标准问题 遵循标准有利于优化组合，有利于资源的交换和共享，有利于系统的兼容性。 远程教育平台开发不是只懂得教育理论就行了，还需要了解用户。 远程教育平台要充分发挥这两方面优势，真正成为一个信息交流的平台，要让学习者感觉不是孤立的，而是在一个环境中、在一个集体中。 6、面向现实的同时着眼将来。
我们知道，一套需要用作于课堂直播、远程教育的直播系统主要包括推流端、服务端处理、播放端以及互动系统，从下面的架构图可以看出，EasyDSS则刚好满足了这几大模块： 1.前端视频源设备（PC、手机、摄像机等 降低音视频数据的体积后通过流媒体传输协议将数据按照固定格式传递到RTMP服务器EasyDSS中； 3.EasyDSS接收到流媒体数据后即可实时回看、流媒体服务器端直播、录像与回放； 4.客户端的用户可以通过不同系统 当系统组成和系统功能都完善了之后，一套完整的流媒体服务器才算建立完成。
从目前的网路分布式应用系统发展过程中，有两条不同但并行的系统结构正在持续应用，这两种系统结构常被应用在诸如搭建远程教育平台、远程会议平台一类的服务中。 online-5268332__340_副本.jpg 一、C/S结构 所谓C/S结构，指的是由客户机与服务器合作完成的二层结构系统平台结构。 这种结构比较适合规模比较小的搭建远程教育平台项目。 综合来看，这种结构比较适用于现今应用软件开发的首选，而且从兼容性和实用性上来看，不论是规模比较大的搭建远程教育平台项目，还是比较小的项目，都很适用。 以上，就是搭建远程教育平台时，可能用会到的体系结构。下一篇文章中，小编将会全方位对比这两种体系，选出搭建远程教育平台的最合适结构。
尽管与面对面教学相比，远程学习呈现出许多有趣的教育优势，但它并非没有缺点。 我们首先评估了远程学习作为一个整体所带来的教育挑战，并确定了目前远程学习与面对面教学相比所面临的4个主要挑战：缺乏社交互动、学生的参与度和专注度降低、理解力和信息保持力降低，以及缺乏灵活和可定制的教师资源 在对这些挑战进行深入评估后，我们研究了AR/VR技术如何服务于解决每一个挑战以及它们目前的不足之处，最后概述了为充分了解AR/VR技术应用于远程学习的潜力所需要的进一步研究。
实现业务数据和用户行为数据打通，加强了某远程教育机构的数据价值密度，为实现数字化奠定了数据基础。 2、数据分析助力打造优势教学内容和智慧化学习产品。 某远程教育机构用诸葛io用户行为数据分析能力，将客户满意度数据与交易和运营数据相结合，真正实现以用户中心。随着终身学习意识的增强，线上教育市场规模仍将继续扩大。 ① 可接入的数据源非常广泛和丰富，保障了数据的全面性和系统性 系统可以全面采集广告数据、官网/App/小程序等营销数据，以及客户档案、客户细分、行为轨迹相关的客户数据，同时可以集成销售、订单类型的交易数据 另外，系统可以轻松对接企业CRM、OA、ERP等第三方业务系统，让数据可以在同一个平台进行智能统一管理。 4、数据分析助力打造优势教学内容和智慧化学习产品 某远程教育机构作为在线教育领域的头部企业之一，一直秉承“把网站内容和教学内容做好，才能真正利用日益先进的网络技术，更好地提升教育和服务的质量。”
让我们来看一个现在热议的话题：机器学习系统中的偏见。当然，这种偏见本质上来自于训练数据的偏见，这反映了社会中的各种偏见。举个例子，你拿警察的记录作为训练数据来训练一个系统，以预备未来的刑事案件。 当他们开发下一代机器学习系统的时候，能意识到这种偏见，并弥补它。 问：所以斯坦福大学将教授人们如何识别偏见，以及如何权衡不同的道德因素? 轩尼诗：是的。以及如何构建系统来弥补数据中的偏见。 个体学习能力不同，远程教育项目实施起来远比我们想象得难 问：我想问一个关于远程教育的问题。 他们是真的想学习和掌握一些技能，所以他们找到了一个非常好的机会——远程教育。 这些人可以称得上是非常成功的，因为他们知道学习新技能的重要性。我认为，我们在远程教育方面还需要更努力奋斗的方面是了解它在增强其他非传统学生的方面可以发挥怎样的作用。
在某教育云项目中，应用了redis分布式缓存产品，在近期的远程教育中发挥了巨大的作用。 ? 一、远程教育遇到了技术问题 近期学校集中通过pc、iptv等方式进行远程教育，对于后台的能力，普遍采用云计算架构。远程教育的特征主要有以下几点： 1、在上午、下午上课时间存在高峰效应。 如果远程教育采用私有云的方式难以满足业务体验需求，主要表现为带宽不足、业务并发量不足。 ? 如果此时被减少的服务器上有客户正在使用，将造成session文件的丢失，此时，远程教育系统将要求学生再次登录系统，影响教学顺畅的体验。 大型网站系统的分布式计算，是一个非常庞大的知识集合，今天我们讲解的仅仅是session数据的横向扩展。 如果您觉得好，希望长期关注本公众号的专业、风趣、实时的信息，请在以下二维码长按，以关注。
image.png 车载娱乐系统IVI In-Vehicle Infotainment 简称 IVI，车载娱乐信息系统，是集成于汽车中控台的一 台智能多媒体设备，俗称汽车导航。 众所周知，从全球IVI系统的OS市场份额来看，QNX的出货量处于主导地位（在2015年到2017年占据全球IVI系统OS的约52%-55%的市场份额），而某些始于上世纪80年代的实时操作系统（RTOS系统 SOC:片上系统，MCU只是芯片级的芯片，而SOC是系统级的芯片，它既MCU(51，avr)那样有内置RAM、ROM同时又像MPU那样强大，不单单是放简单的代码，可以放系统级的代码，也就是说可以运行操作系统 SOC系统功能组成部分 SOC系统功能主要有以下部分: 收音机 蓝牙 车载手机互联 多媒体 导航 诊断 倒车影像、倒车辅助线 收音机 车载收音机是安装在汽车上的一种语音娱乐配置，是车载影音娱乐系统最早最常见配置之一 image.png 蓝牙 车载娱乐系统的蓝牙是为了支持手机连接，在手机连接蓝牙后，可以通过车载系统拨打电话和播放音乐。 ?
、深度学习逐渐引入，提高了推荐效果。 用户标签工程挑战更大 image.png 内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。 除了这些之外推荐系统还兼顾了推荐结果的多样性，新鲜度，逼格和惊喜度等多个维度，更能够满足用户多样性的需求。 然后，介绍了推荐排序系统架构、推荐机器学习排序算法演进。 近期也去参加了内部推荐大赛真实地操作了一轮，同时开始学习推荐系统的基础知识，相关架构等，为下一步工作打下必要的基础。 这也就是大家都在做推荐系统，虽然用起来傻傻的，效果也差强人意，依然愿意大力投入的根本原因。 几句胡诌，前期学习过后的简单总结，自己还有很多东西和细节需要继续学习和研究。
1、主控节点(Master Node) 运行Storm nimbus后台服务的节点(Nimbus)，它是storm系统的中心，负责接收用户提交的作业(如同spark submit一样 即为jar 用户可以通过使用浏览器访问控制台节点的Web页面，提交、暂停和撤销作业，也可以以只读的形式获取系统配置、作业及各个组件的运行时状态。 作业提交： 1、首先，如同spark-submit执行一样，将作业达成jar包，通过Storm的客户端命令或者控制台节点的Web接口，提交至Storm系统的主控节点。 2、主控节点根据系统的全局配置和作业中的局部配置，将接受的代码分发至调度的工作节点。 3、工作节点下载来自主控节点的代码包，并根据主控节点的调度生成相关的工作进程和线程。
本质上，webpack 是一个现代 JavaScript 应用程序的静态模块打包器(module bundler)。当 webpack 处理应用程序时，它会递归...
ML 系统的类型 ML 系统主要有三类： 监督模式（监督，无监督，强化学习） 学习模式（在线学习，批量学习） 推理类型（基于实例，基于模型） 这些标准不是相互排斥的，可以根据场景的需要进行组合：自动驾驶机器可以利用 ML 监督学习系统，通过批量学习学习，并通过统计模型 “思考” 允许它做出短期预测（“前面的机器正在制动，我很快就会激活制动器”）。 学习模式： ML 系统的另一个重要特征是它们可以在一次性（批量学习）模式或连续增量（在线学习）模式下学习。 但是，如果你需要更快的系统来应对变化（例如，检测商业欺诈或网络攻击的症状），最好的解决方案是在线学习。 在在线学习（也称为实时学习）的情况下，通过将称为小批量的小批量数据作为输入来顺序地训练系统。 从新数据中学习是便宜的（在计算方面）并且快速，并且系统在收集时从即时数据中学习。 在需要反应系统响应或计算能力较弱的情况下，在线学习是最佳选择。
在将系统部署到最终用户之前，你可以对系统执行测试，而无需创建用户帐户。然后你可以准备该系统，以便下次以 OOBE 启动。 将更多自定义项添加到参考映像，此操作将减少必须管理的映像数量。 file=Quickstart.md 关键功能： 系统备份：选中当前系统，点击恢复功能-系统备份-然后输入WIM文件路径，最后点击确定即可。 ? WeiyiGeek.备份 系统恢复：Dism++为了降低恢复系统的难度，程序支持热还原模式,点击恢复功能 - 系统还原 - 选择WIM文件路径后，点击确定即可： ? 特点： 万能驱动7可在PE环境下直接向目标系统安装驱动，这种驱动安装方式在1~6代中均无是一个全新的功能（优启通），“PE下安装驱动”实质上是将根据系统和硬件环境所筛选好的驱动导入了系统驱动库。 系统封装前的优化与清理 联机激活系统，因为许多系统设置需要在激活后才能调整，注意：此处激活后，安装封装好的系统时仍然需要激活。
通过以上介绍，想必已对Stream有了初步认识，下面开始系统学习Stream。 1. 流和集合 首先我们还是要弄清楚流和集合在概念上的区别。 下面我们来学习如何使用流。 2. 创建流 在对流进行操作之前，我们首先需要获得一个Stream对象，创建流有以下几种方式。 流的操作 流创建好了，下面学习对流进行操作。
在将系统部署到最终用户之前，你可以对系统执行测试，而无需创建用户帐户。然后你可以准备该系统，以便下次以 OOBE 启动。 将更多自定义项添加到参考映像，此操作将减少必须管理的映像数量。 file=Quickstart.md 关键功能： 系统备份：选中当前系统，点击恢复功能-系统备份-然后输入WIM文件路径，最后点击确定即可。 WeiyiGeek.备份 系统恢复：Dism++为了降低恢复系统的难度，程序支持热还原模式,点击恢复功能 - 系统还原 - 选择WIM文件路径后，点击确定即可： WeiyiGeek.恢复 使用Dism ++可以格式化系统盘。 系统封装前的优化与清理 联机激活系统，因为许多系统设置需要在激活后才能调整，注意：此处激活后，安装封装好的系统时仍然需要激活。
教科文组织号召运用高技术、低技术和无技术方法，帮助各国实施创新的、符合国情的远程教育解决方案。 在教科文组织“教育2030目标”的指引下，IIOE将帮助发展中国家伙伴院校的教师提升ICT应用能力、建立混合式学习和在线学习的能力，以增加其获取优质高等教育的机会。 ? IIOE手机版 ? 发布会上，IIOE在线学习平台、主文本、监测和评估方案、培训计划、加入机制等中英法三语资源包同步上线。IIOE秘书处秘书长李铭在致辞中指出，“千里之行，始于足下”。 IIOE的成功上线只是第一步，未来，我们将秉持“吾将上下而求索”的精神，吸纳更多优质在线课程资源，打造用户友好型的学习平台，开展教师ICT能力培训和评测，给伙伴大学的教师和学习者带去更多实实在在的好处” IIOE全球伙伴网络 作为IIOE的合作伙伴，腾讯教育将在云服务、大数据、人工智能、远程教育等方面提供支持与帮助。
许多学生在可视化描述一个新概念时面临着巨大的挑战，尤其是在远程学习环境中。所有西点军校的学员都必须学习一门使用数学模型将解决问题的技能应用于实际情况的课程。 部署到Wolfram云上的FormPage和FormFunction示例 我相信CloudDeploy函数是在远程和混合学习环境中增强学习的强大工具。 一学期来，我建立了以下表格实例来解释离散动力系统的概念，涉及递归方程、流态图、变换矩阵和散点图。 线性离散动力系统（基于微分方程） 您可以创建您的单线性离散动力系统(DDS)，由一个递归方程p(n)和初始条件p(0)组成，以模拟增长、衰减、振荡或平衡： ? 扫描二维码，嵌入其他网站，并将您的笔记本作为网页发布 您也可以复制并粘贴生成的网站地址作为任何学习管理系统(LMS)的链接。
看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，如果你之前已经读过该文章 需要构建高度专业化的分布式学习算法和高效的服务系统来处理youtube庞大的用户和视频数量。 2）Freshness：这体现在两方面，一方面视频更新频繁，另一方面用户行为更新频繁。 构造一个强健的系统是十分困难的。 面临如此多的挑战，youtube是如何搭建自己的推荐系统的呢？我们一起来看看。 2、Youtube推荐系统 整体架构 Youtube推荐系统的整体架构如下： ? 但是上述仅是经验之谈，也许类似阿里深度学习演化网络中RNN + Attention的方法，能够取得更好的推荐效果。 5、总结 好了，本文就到这里了，我们一起回顾了一下Youtube的视频推荐系统，它是一个两阶段的系统。在每一个阶段，都有很多值得我们思考和学习的细节。
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