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。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Anotasi teks ialah kerja label atau teg yang sepadan dengan kandungan tertentu dalam teks. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan maklumat tambahan kepada teks untuk analisis dan pemprosesan yang lebih mendalam, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan. Anotasi teks adalah penting untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Ia digunakan untuk melatih model AI untuk membantu memahami maklumat teks bahasa semula jadi dengan lebih tepat dan meningkatkan prestasi tugasan seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan bahasa. Melalui anotasi teks, kami boleh mengajar model AI untuk mengenali entiti dalam teks, memahami konteks dan membuat ramalan yang tepat apabila data baharu yang serupa muncul. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi teks sumber terbuka yang lebih baik. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Pendaraban Matriks Umum (GEMM) ialah bahagian penting dalam banyak aplikasi dan algoritma, dan juga merupakan salah satu petunjuk penting untuk menilai prestasi perkakasan komputer. Penyelidikan mendalam dan pengoptimuman pelaksanaan GEMM boleh membantu kami lebih memahami pengkomputeran berprestasi tinggi dan hubungan antara perisian dan sistem perkakasan. Dalam sains komputer, pengoptimuman GEMM yang berkesan boleh meningkatkan kelajuan pengkomputeran dan menjimatkan sumber, yang penting untuk meningkatkan prestasi keseluruhan sistem komputer. Pemahaman yang mendalam tentang prinsip kerja dan kaedah pengoptimuman GEMM akan membantu kami menggunakan potensi perkakasan pengkomputeran moden dengan lebih baik dan menyediakan penyelesaian yang lebih cekap untuk pelbagai tugas pengkomputeran yang kompleks. Dengan mengoptimumkan prestasi GEMM

Pada 29 Julai, pada majlis pelepasan kereta baharu AITO Wenjie yang ke-400,000, Yu Chengdong, Pengarah Urusan Huawei, Pengerusi Terminal BG, dan Pengerusi Smart Car Solutions BU, menghadiri dan menyampaikan ucapan dan mengumumkan bahawa model siri Wenjie akan akan dilancarkan tahun ini Pada bulan Ogos, Huawei Qiankun ADS 3.0 versi telah dilancarkan, dan ia dirancang untuk terus naik taraf dari Ogos hingga September. Xiangjie S9, yang akan dikeluarkan pada 6 Ogos, akan memperkenalkan sistem pemanduan pintar ADS3.0 Huawei. Dengan bantuan lidar, versi Huawei Qiankun ADS3.0 akan meningkatkan keupayaan pemanduan pintarnya, mempunyai keupayaan bersepadu hujung-ke-hujung, dan mengguna pakai seni bina hujung ke hujung baharu GOD (pengenalpastian halangan am)/PDP (ramalan). membuat keputusan dan kawalan), menyediakan fungsi NCA pemanduan pintar dari ruang letak kereta ke ruang letak kereta, dan menaik taraf CAS3.0

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.

Pada 11 April, Huawei secara rasmi mengumumkan pelan peningkatan 100 mesin HarmonyOS 4.2 kali ini, lebih daripada 180 peranti akan mengambil bahagian dalam peningkatan, meliputi telefon bimbit, tablet, jam tangan, fon kepala, skrin pintar dan peranti lain. Pada bulan lalu, dengan kemajuan mantap pelan peningkatan 100 mesin HarmonyOS4.2, banyak model popular termasuk Huawei Pocket2, siri Huawei MateX5, siri nova12, siri Huawei Pura, dll. juga telah mula menaik taraf dan menyesuaikan diri, yang bermaksud bahawa akan ada Lebih ramai pengguna model Huawei boleh menikmati pengalaman biasa dan selalunya baharu yang dibawa oleh HarmonyOS. Berdasarkan maklum balas pengguna, pengalaman model siri Huawei Mate60 telah bertambah baik dalam semua aspek selepas menaik taraf HarmonyOS4.2. Terutamanya Huawei M

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu
