国外开源学习平台|在线学习_爱学大百科共计10篇文章
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1.ePICEOpenSource215.9KB其它【ePICE开源项目详解】 ePICE,全称为\"Education Platform for Interactive Classroom and Extended Learning\",是一款开源的在线教育平台。它为教师和学生提供一个全方位的课程管理和交流工具,突破传统课堂时间和地点的限制,实现24/7的持续学习与互动。这个系统不仅允许教师上传和管理课程资料,如作业、讲义和笔记,还支持https://kaledl.com/down/8560057.html
2.LLM学习资源大全:gitgitee等网站精选推荐魔塔社区同类型网站Huggingface模型社区,这个是国外的,比较难访问,访问不上时,也可以用国内的 6.始智AI社区 始智AI-wisemodel-中国AI开源创新社区 7.Openxlab模型社区 OpenXLab浦源 - 模型中心 8.音视频剪辑的地址: GitHub - Cc-Edit/CcClip: vue and ffmpeg based tool for video clips. 使用vue(vue3) + ffmpeg + wasm 实https://blog.csdn.net/2401_84495872/article/details/144348809
3.AI从零到英雄:通过开源项目开始学习别担心,你并不孤单!许多人想了解 AI 工具,但不确定如何开始。本指南将帮助你了解五种有用的 AI 工具,它们可以帮助你在使用的时候又同时学习。 为什么要通过开源应用程序学习? 想想在学骑自行车吧。你不是从读一本关于自行车的书开始的——而是骑上自行车开始蹬车!学习人工智能也是一样。除了阅读人工智能书籍,你https://www.21cto.com/article/1241711259137116
4.21个国外受欢迎的学习编程的网站:总有一个理由会让你爱上它们一个通过手机学习Python,Java,Swift, HTML & CSS, SQL, Calculus, Astrophysics等多种编程语言的网站,让你可以随时随地学习编程。 3.Livecoding.tv 一个专门为世界各地的程序员和编程爱好者提供的在线编程和社交平台。你可以在线看别人写代码,观看学习视频,还可以在这里找工作。覆盖的编程语言有260多种。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1131182
5.2024年10个美国留学必备的学习网站及课程平台推荐(特色+价格+30%对于初到美国的各位同学来说,需要面临不少难题,比如美国的学习环境和氛围都和国内大不相同,接肘而至的就是诸多问题,比如准备上的课的教授好不好,论文怎么找资料,怎么做ppt等等。。但是现在网络如此发达,有不少相关的学习网站和课程平台很靠谱,所以有这些疑问的同学也不要一味着急。今天小编就整理出这10个美国留学https://www.extrabux.cn/chs/guide/5569123
6.款款经典:国外最受欢迎的30款免费工具服务器产业教育工作者的开源电子学习平台 28.Claroline Claroline中文版 Claroline是一个开源电子学习和电子工作平台,能建立网上课程和管理Web上的学习和工作。该软件包是基于PHP /MySQL的,并已被翻译成35种语言。它适用于Windows,Unix,Linux和Mac OS X操作系统。 29.Dokeos https://server.zol.com.cn/261/2613541_all.html
7.w3cschool编程狮,是一个专业的W3C前端开发及编程入门学习平台,提供包括HTML,CSS,Javascript,jQuery,C,PHP,Java,Python,Sql,Mysql等编程语言和开源技术的在线教程及使用手册,是类国外w3schools的W3C学习社区及菜鸟编程平台。 网站数据 目前w3cschool的浏览人数已达到846,如需查询该站的相关权重数据,请点击[爱站数据],[Chinaz数据https://www.jspoo.com/wz/524.html
8.自动驾驶仿真研究:国外打造闭环仿真平台,国内侧重嘲库建设在高等级自动驾驶开发中,仿真测试的重要性越发显现。2020-2021年,无论是国外还是国内企业,都在加紧自动驾驶仿真领域的布局。 国外仿真巨头致力打造闭环仿真平台,构建行业壁垒 从工业仿真向自动驾驶仿真这一细分市场挺进的过程中,Ansys、西门子等巨头通过不断的收购、合作和技术开发,对自动驾驶仿真的各个模块进行补齐短板,https://www.dongchedi.com/article/6950102851758703143
9.清华本科生开发强化学习平台天授:千行代码实现,性能吊打国外成熟江山代有才人出,开源一波更比一波强。 就在最近,一个简洁、轻巧、快速的深度强化学习平台,完全基于Pytorch,在Github上开源。 如果你也是强化学习方面的同仁,走过路过不要错过。 而且作者,还是一枚清华大学的本科生——翁家翌,他开发了”天授(Tianshou)“平台。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_6789097
10.还在用开源图数据库Neo4j?国产自主可控的分布式图数据库不香么Neo4j作为国外开源产品,存在潜在的数据安全和平台安全的问题,即使现在企业版实行闭源,其官网也明确指出,产品出口受到美国法律和法规的限制,对于国内用户来说不能实现完全的自主可控。而在国产化方面,Neo4j在国产化服务器、CPU、操作系统等方面支持能力不足,无法很好地满足国产生态。 https://www.donews.com/news/detail/4/3292584.html
11.中国首个运筹学算法平台正式发布打破国外高价商业求解器垄断LEAVES是财大并行优化国际实验室(与斯坦福大学金融与风险管理研究所联合共建)与杉数科技共同牵头,多家知名高校、研究所与企业共同建设的一个运筹学与人工智能基础算法平台。它包括了对多个数学规划、机器学习和运筹学应用问题的开源算法和闭源解决方案,是大陆第一个成规模的运筹学算法求解器,对于我国运筹学算法的推动和https://www.guancha.cn/scroll-news/2017_10_18_431273.shtml
12.2019机器之心人工智能年度奖项正式公布:关注创业先锋,聚焦产品百度飞桨是中国首个也是目前国内唯一开源开放的产业级深度学习平台,具备开发便捷的核心框架、支持超大规模深度学习模型训练、多端多平台部署的高性能推理引擎和产业级开源模型库等领先技术。2019 年 4 月,飞桨首次公布了全景图,并发布 11 项新特性及服务;11 月,又全新发布和重要升级 21 个产品方向,在深度学习模型开https://www.zhuanzhi.ai/document/2abfb47db9cd9ab70b4144f329e147b8
13.走进开源大数据平台EMR学习笔记简介:快速学习走进开源大数据平台 EMR,介绍了走进开源大数据平台 EMR 系统机制, 以及在实际应用过程中如何使用。 开发者学堂课程【E-MapReduce入门:走进开源大数据平台 EMR】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。 课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/329/detail/3700 https://developer.aliyun.com/article/1084244
14.字节跳动破局联邦学习:开源Fedlearner框架,广告投放增效209%作为分布式的机器学习范式,联邦学习能够有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,挖掘数据价值。 近两年,联邦学习技术发展迅速,阿里、腾讯、百度、京东、蚂蚁金服、微众银行等一众互联网大厂、金融科技公司皆涉足其中。前不久,字节跳动联邦学习技术团队也开源了自研的联邦学习平台 Fedlearner 。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1550604028&efid=zqj9rqK7Yf_Us-lu-0Wnmg
15.OSCHINAOSCHINA.NET 是目前领先的中文开源技术社区。我们传播开源的理念,推广开源项目,为 IT 开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台https://www.oschina.net/
16.大模型为什么是深度学习的未来?人工智能蓝海大脑GPU一、开源开发框架,深度学习平台的基础核心 开源开发框架作为深度学习平台的基础核心,结合编程范式、大规模分布式等关键技术,打造易用、高效、可扩展的框架引擎,解决了工业应用中的广泛问题。培训、软件适配和硬件 ,专注于提高人工智能产品以及软硬件解决方案的开发效率和易用性。 https://xie.infoq.cn/article/d2563c7ce0c59b6c51ef774b8
17.kaggle热门!机器学习和数据科学社区平台Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.https://www.kaggle.com/
18.大数据基础术语精粹来袭DMP(Data-Management Platform)数据管理平台,是把分散的第一、第三方数据进行整合纳入统一的技术平台,并对这些数据进行标准化和细分,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境里。 DMP的核心元素包括: ·数据整合及标准化能力:采用统一化的方式,将各方数据吸纳整合。 http://www.mudan.gov.cn/2c908084831c4eb30183205259ac001f/2c908084831c4eb3018320df837d0020/1669185201282129920.html
19.技术成就梦想51CTO51CTO是中国知名的数字化人才学习平台和技术社区,以服务一亿数字化人才职业成长为己任,对中国数千万数字化人才拥有强大的影响力和服务能力。通过技术社区、技术博客和新媒体矩阵等综合产品服务体系,凝聚了2000万+IT技术人员、50万+位技术博主和近千家IT公司的CTO;通过丰http://publish.51cto.com/