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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テキスト注釈は、テキスト内の特定のコンテンツにラベルまたはタグを対応させる作業です。その主な目的は、特に人工知能の分野で、より深い分析と処理のためにテキストに追加情報を提供することです。テキスト注釈は、人工知能アプリケーションの教師あり機械学習タスクにとって非常に重要です。これは、自然言語テキスト情報をより正確に理解し、テキスト分類、感情分析、言語翻訳などのタスクのパフォーマンスを向上させるために AI モデルをトレーニングするために使用されます。テキスト アノテーションを通じて、AI モデルにテキスト内のエンティティを認識し、コンテキストを理解し、新しい同様のデータが出現したときに正確な予測を行うように教えることができます。この記事では主に、より優れたオープンソースのテキスト注釈ツールをいくつか推奨します。 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

画像の注釈は、ラベルまたは説明情報を画像に関連付けて、画像の内容に深い意味と説明を与えるプロセスです。このプロセスは機械学習にとって重要であり、画像内の個々の要素をより正確に識別するために視覚モデルをトレーニングするのに役立ちます。画像に注釈を追加することで、コンピュータは画像の背後にあるセマンティクスとコンテキストを理解できるため、画像の内容を理解して分析する能力が向上します。画像アノテーションは、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、グラフ ビジョン モデルなどの多くの分野をカバーする幅広い用途があり、車両が道路上の障害物を識別するのを支援したり、障害物の検出を支援したりするなど、幅広い用途があります。医用画像認識による病気の診断。この記事では主に、より優れたオープンソースおよび無料の画像注釈ツールをいくつか推奨します。 1.マケセンス

General Matrix Multiplication (GEMM) は、多くのアプリケーションやアルゴリズムの重要な部分であり、コンピューター ハードウェアのパフォーマンスを評価するための重要な指標の 1 つでもあります。 GEMM の実装に関する徹底的な調査と最適化は、ハイ パフォーマンス コンピューティングとソフトウェア システムとハードウェア システムの関係をより深く理解するのに役立ちます。コンピューター サイエンスでは、GEMM を効果的に最適化すると、計算速度が向上し、リソースが節約されます。これは、コンピューター システムの全体的なパフォーマンスを向上させるために非常に重要です。 GEMM の動作原理と最適化方法を深く理解することは、最新のコンピューティング ハードウェアの可能性をより有効に活用し、さまざまな複雑なコンピューティング タスクに対してより効率的なソリューションを提供するのに役立ちます。 GEMMのパフォーマンスを最適化することで

7月29日、AITO Wenjieの40万台目の新車のロールオフ式典に、ファーウェイの常務取締役、ターミナルBG会長、スマートカーソリューションBU会長のYu Chengdong氏が出席し、スピーチを行い、Wenjieシリーズモデルの発売を発表した。 8月にHuawei Qiankun ADS 3.0バージョンが発売され、8月から9月にかけて順次アップグレードが行われる予定です。 8月6日に発売されるXiangjie S9には、ファーウェイのADS3.0インテリジェント運転システムが初搭載される。 LiDARの支援により、Huawei Qiankun ADS3.0バージョンはインテリジェント運転機能を大幅に向上させ、エンドツーエンドの統合機能を備え、GOD(一般障害物識別)/PDP(予測)の新しいエンドツーエンドアーキテクチャを採用します。意思決定と制御)、駐車スペースから駐車スペースまでのスマート運転のNCA機能の提供、CAS3.0のアップグレード

顔の検出および認識テクノロジーは、すでに比較的成熟しており、広く使用されているテクノロジーです。現在、最も広く使用されているインターネット アプリケーション言語は JS ですが、Web フロントエンドでの顔検出と認識の実装には、バックエンドの顔認識と比較して利点と欠点があります。利点としては、ネットワーク インタラクションの削減とリアルタイム認識により、ユーザーの待ち時間が大幅に短縮され、ユーザー エクスペリエンスが向上することが挙げられます。欠点としては、モデル サイズによって制限されるため、精度も制限されることが挙げられます。 js を使用して Web 上に顔検出を実装するにはどうすればよいですか? Web 上で顔認識を実装するには、JavaScript、HTML、CSS、WebRTC など、関連するプログラミング言語とテクノロジに精通している必要があります。同時に、関連するコンピューター ビジョンと人工知能テクノロジーを習得する必要もあります。 Web 側の設計により、次の点に注意してください。

マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の画像テキスト認識、一般的な文書構造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換:さまざまなスタイルのグラフが利用可能:より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応:文書理解の詳しい説明も可能:ご存知「文書理解」 「」は現在、大規模な言語モデルの実装にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連携する製品もあります。

4月11日、ファーウェイはHarmonyOS 4.2 100台のアップグレード計画を初めて正式に発表し、今回は携帯電話、タブレット、時計、ヘッドフォン、スマートスクリーンなどのデバイスを含む180台以上のデバイスがアップグレードに参加する予定だ。先月、HarmonyOS4.2 100台アップグレード計画の着実な進捗に伴い、Huawei Pocket2、Huawei MateX5シリーズ、nova12シリーズ、Huawei Puraシリーズなどの多くの人気モデルもアップグレードと適応を開始しました。 HarmonyOS によってもたらされる共通の、そして多くの場合新しい体験を楽しむことができる Huawei モデルのユーザーが増えることになります。ユーザーのフィードバックから判断すると、HarmonyOS4.2にアップグレードした後、Huawei Mate60シリーズモデルのエクスペリエンスがあらゆる面で向上しました。特にファーウェイM

FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ
