8款最佳的开源在线学习CMS系统
如今,CMS变得越来越流行,因为它不需要太多的编程能力,即便你是新手也能利用CMS很好的完成相应的工作。网络上有许许多多的在线学习平台,但想要选到适宜的却不是简单之事。本文罗列了8款最好的开源在线学习平台,基于这些平台提供强大的功能及安全的用户界
如今,CMS变得越来越流行,因为它不需要太多的编程能力,即便你是新手也能利用CMS很好的完成相应的工作。网络上有许许多多的在线学习平台,但想要选到适宜的却不是简单之事。本文罗列了8款最好的开源在线学习平台,基于这些平台提供强大的功能及安全的用户界面,从而帮助Web开发者大大提高工作效率。
eFront Learning
efront是一套功能齐全的在线学习管理系统,其拥有强大的功能,可创建、访问、评估、分析与协作,它能够让管理员利用其提供的各种工具来创建和管理课程。同时它还作为一个独立的平台,基于此你可以部署在自己的服务器上。
Moodle
Moodle是一个开源课程管理系统(CMS),也被称为学习管理系统(LMS)。它已成为深受世界各地教育工作者喜爱的一种为学生建立网上动态网站的工具。用户需要将其安装在Web服务器上,无论是在自己的电脑或网络托管公司。Moodle 平台界面简单、精巧。使用者可以根据需要随时调整界面,增减内容。
Ilias
ILIAS是一套基于Web的学习管理系统。提供课程管理、邮件、即时对话、论坛、团体协作、文件共享、写作 工具、考试系统、个人桌面等。提供上下文帮助系统用于学习和写作。
Dokeos
Dokeos是一款很好的在线学习管理系统,基于开源软件标准,采用PHP语言开发,因此,来自世界各地的软件开发者可以以插件的形式不断完善其焦点功能。其主要特性有:创建在线培训课程、整合现有内容、可在所有设备上运行、无需安装,用户可以自主地根据实际需求开发新的功能。
Sakai
Sakai是一个自由、开源的在线协作和学习环境,由Sakai成员开发和维护。Sakai是一基于Java的面向服务的应用程序,具有可靠性、协作性和可扩展性。
Claroline
Claroline是一个开源的优秀eLearning和eWorking系统,它的设计目标是建立一个高效的、易操作的在线学习和课程管理系统。它特别强调合作性学习活动的管理,支持学习路线、学习追踪功能、内置wiki、小组协作、在线练习和作业、支持实时在线交流。
Atutor
是一款免费的开源的学习管理系统,常用于开发在线课程。用户可以在线学习,快速对基于Web的教学内容进行装配,打包和重新分配。
Olat
Olat是一个基于Web的开源学习管理系统/内容学习管理系统。它基于纯HTML的GUI。OLAT的课程编辑器可以在很短的时间内创建一个新的课程,它的课程系统是基于IMS学习设计的思想。
原文地址:8款最佳的开源在线学习CMS系统, 感谢原作者分享。

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Bei der Textanmerkung handelt es sich um die Arbeit mit entsprechenden Beschriftungen oder Tags für bestimmte Inhalte im Text. Sein Hauptzweck besteht darin, zusätzliche Informationen zum Text für eine tiefere Analyse und Verarbeitung bereitzustellen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz. Textanmerkungen sind für überwachte maschinelle Lernaufgaben in Anwendungen der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung. Es wird zum Trainieren von KI-Modellen verwendet, um Textinformationen in natürlicher Sprache genauer zu verstehen und die Leistung von Aufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachübersetzung zu verbessern. Durch Textanmerkungen können wir KI-Modellen beibringen, Entitäten im Text zu erkennen, den Kontext zu verstehen und genaue Vorhersagen zu treffen, wenn neue ähnliche Daten auftauchen. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source-Textanmerkungstools empfohlen. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens

Die allgemeine Matrixmultiplikation (GEMM) ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Anwendungen und Algorithmen und außerdem einer der wichtigen Indikatoren zur Bewertung der Leistung der Computerhardware. Eingehende Forschung und Optimierung der Implementierung von GEMM können uns helfen, Hochleistungsrechnen und die Beziehung zwischen Software- und Hardwaresystemen besser zu verstehen. In der Informatik kann eine effektive Optimierung von GEMM die Rechengeschwindigkeit erhöhen und Ressourcen einsparen, was für die Verbesserung der Gesamtleistung eines Computersystems von entscheidender Bedeutung ist. Ein tiefgreifendes Verständnis des Funktionsprinzips und der Optimierungsmethode von GEMM wird uns helfen, das Potenzial moderner Computerhardware besser zu nutzen und effizientere Lösungen für verschiedene komplexe Computeraufgaben bereitzustellen. Durch Optimierung der Leistung von GEMM

Am 29. Juli nahm Yu Chengdong, Huawei-Geschäftsführer, Vorsitzender von Terminal BG und Vorsitzender von Smart Car Solutions BU, an der Übergabezeremonie des 400.000sten Neuwagens von AITO Wenjie teil, hielt eine Rede und kündigte an, dass die Modelle der Wenjie-Serie dies tun werden Dieses Jahr auf den Markt kommen Im August wurde die Huawei Qiankun ADS 3.0-Version auf den Markt gebracht und es ist geplant, die Upgrades sukzessive von August bis September voranzutreiben. Das Xiangjie S9, das am 6. August auf den Markt kommt, wird erstmals mit dem intelligenten Fahrsystem ADS3.0 von Huawei ausgestattet sein. Mit Hilfe von Lidar wird Huawei Qiankun ADS3.0 seine intelligenten Fahrfähigkeiten erheblich verbessern, über integrierte End-to-End-Funktionen verfügen und eine neue End-to-End-Architektur von GOD (allgemeine Hinderniserkennung)/PDP (prädiktiv) einführen Entscheidungsfindung und Kontrolle), Bereitstellung der NCA-Funktion für intelligentes Fahren von Parkplatz zu Parkplatz und Aktualisierung von CAS3.0

Die Technologie zur Gesichtserkennung und -erkennung ist bereits eine relativ ausgereifte und weit verbreitete Technologie. Derzeit ist JS die am weitesten verbreitete Internetanwendungssprache. Die Implementierung der Gesichtserkennung und -erkennung im Web-Frontend hat im Vergleich zur Back-End-Gesichtserkennung Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen gehören die Reduzierung der Netzwerkinteraktion und die Echtzeiterkennung, was die Wartezeit des Benutzers erheblich verkürzt und das Benutzererlebnis verbessert. Die Nachteile sind: Es ist durch die Größe des Modells begrenzt und auch die Genauigkeit ist begrenzt. Wie implementiert man mit js die Gesichtserkennung im Web? Um die Gesichtserkennung im Web zu implementieren, müssen Sie mit verwandten Programmiersprachen und -technologien wie JavaScript, HTML, CSS, WebRTC usw. vertraut sein. Gleichzeitig müssen Sie auch relevante Technologien für Computer Vision und künstliche Intelligenz beherrschen. Dies ist aufgrund des Designs der Webseite erwähnenswert

Neues SOTA für multimodale Dokumentverständnisfunktionen! Das Alibaba mPLUG-Team hat die neueste Open-Source-Arbeit mPLUG-DocOwl1.5 veröffentlicht, die eine Reihe von Lösungen zur Bewältigung der vier großen Herausforderungen der hochauflösenden Bildtexterkennung, des allgemeinen Verständnisses der Dokumentstruktur, der Befolgung von Anweisungen und der Einführung externen Wissens vorschlägt. Schauen wir uns ohne weitere Umschweife zunächst die Auswirkungen an. Ein-Klick-Erkennung und Konvertierung von Diagrammen mit komplexen Strukturen in das Markdown-Format: Es stehen Diagramme verschiedener Stile zur Verfügung: Auch eine detailliertere Texterkennung und -positionierung ist einfach zu handhaben: Auch ausführliche Erläuterungen zum Dokumentverständnis können gegeben werden: Sie wissen schon, „Document Understanding“. " ist derzeit ein wichtiges Szenario für die Implementierung großer Sprachmodelle. Es gibt viele Produkte auf dem Markt, die das Lesen von Dokumenten unterstützen. Einige von ihnen verwenden hauptsächlich OCR-Systeme zur Texterkennung und arbeiten mit LLM zur Textverarbeitung zusammen.

Am 11. April kündigte Huawei erstmals offiziell den 100-Maschinen-Upgradeplan für HarmonyOS 4.2 an. Dieses Mal werden mehr als 180 Geräte an dem Upgrade teilnehmen, darunter Mobiltelefone, Tablets, Uhren, Kopfhörer, Smart-Screens und andere Geräte. Im vergangenen Monat haben mit dem stetigen Fortschritt des HarmonyOS4.2-Upgradeplans für 100 Maschinen auch viele beliebte Modelle, darunter Huawei Pocket2, Huawei MateX5-Serie, Nova12-Serie, Huawei Pura-Serie usw., mit der Aktualisierung und Anpassung begonnen, was bedeutet, dass dass es mehr Benutzer von Huawei-Modellen geben wird, die das gemeinsame und oft neue Erlebnis von HarmonyOS genießen können. Den Rückmeldungen der Benutzer zufolge hat sich das Erlebnis der Modelle der Huawei Mate60-Serie nach dem Upgrade von HarmonyOS4.2 in allen Aspekten verbessert. Vor allem Huawei M

FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht länger das „Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine höhere Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchgängige Unterstützung großer Modelle, die als Open-Source-Lösung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung großer Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal höher als der von Doppelkarten. eins
