深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者，公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教育平台，为学生提供听学教育解决方案和设备。听见时代的社会价值在于倡导“用耳朵、真学习”，将“Heard”与“Learn”充分打通，用听来获取知识的同时，培养语感、乐感和表达... 【查看详情】

公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教育平台，为学生提供听学教育解决方案和设备。听见时代的社会价值在于倡导“用耳朵、真学习”，将“Heard”与“Learn”充分打通，用听来获取知识的同时，培养语感、乐感和表达、表演能力，从而认识世界、提升素养，让教与学都更轻松、更快乐、更高效。公司的愿景是让每一个孩子听智慧声音，见... 【查看详情】

在线学习系统教育系统编辑1.为院校决策研究提供服务，是各类教育资源的服务平台；2.在线备课、示范专业和精品课程的交流等；3.提供虚拟教研活动的开展，提供合理的教务管理功能及线上与线下相结合的教育方式；4.可实现师资共享、在线任教；学生流动、及时学习；数字校园、网上学习；数据共享、设施共享等；在线学习系统集团企业编辑1.可实现企业多... 【查看详情】

资源管理模块13会预先将节点划分为一个管理节点和若干个计算节点，由管理节点进行计算资源的管理和统一调度。具体地，资源管理模块13可以通过队列管理机制对机器学习任务进行管理。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者，公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教... 【查看详情】

让教与学都更轻松、更快乐、更高效。公司的愿景是让每一个孩子听智慧声音，见美好未来。为了实现这一愿景，听见时代始终秉承先见、践行、创变和融汇的价值观。公司注重先见性，以30年为目光，不断创新求变，听见未见；同时，公司也非常注重践行，务实实践，知行合一；还可通过手机APP可进行查看网络音箱的状态、拖拉音频播放进度、控制暂停/播放、调节... 【查看详情】

从而让教师与学生在网络上形成一种授课与学习的互动；而3G时代的来临让更加方便的学习不通过笨重的计算机，只要一个可以有大流量通的手机，通过3G的快速网络推进，我们就能更方便的直接地通过手机等掌上工具在线学习，而无线的网络使得人们的日常互动变得更加的有效！随着知识经济的到来，我们的学习模式受到了前所未有的冲击，各种新的学习模式如潮水般... 【查看详情】

让教与学都更轻松、更快乐、更高效。公司的愿景是让每一个孩子听智慧声音，见美好未来。为了实现这一愿景，听见时代始终秉承先见、践行、创变和融汇的价值观。公司注重先见性，以30年为目光，不断创新求变，听见未见；同时，公司也非常注重践行，务实实践，知行合一；通过超文本传输协议方式，实现与外部系统交互。在本实施例中，资源管理模块采用调度管理... 【查看详情】

深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科技企业。作为中国听学教育服务平台的开创者，公司致力于开发听学的教育技术、教育方案、教育内容和教育平台，为学生提供听学教育解决方案和设备。听见时代的社会价值在于倡导“用耳朵、真学习”，将“Heard”与“Learn”充分打通，用听来获取知识的同时，培养语感、乐感和... 【查看详情】

在学习的内容上，国内比较缺乏高质量、多媒体互动的E-Learning课件和平台，不同的界面，重复注册，没有标准的软件，还有很多在线课程的不同格式。这样不不易管理，而且耗费很大，结果是在公司内难以建立良好的沟通体系，信息传递极其不顺畅。oTraining产品扩展方便。深圳市听见时代科技有限公司是一家以听学教育解决方案为主题的互联网科... 【查看详情】

随时随地点播推送APP提供与教材同步的：语文、英语、数学、品德、科学、音乐等学科内容，还有学习园地、课文朗读、字词听写，必背篇章、中外名著、经典诗文、中华吟诵、名言佳句、校园音乐、英语教材同步内容、科学故事、音乐类、音乐大师课、示范诵读等内容提供点播学习。内容分别由名师团队、专业朗读播音员朗诵，有系统地梳理学习内容，保证了内容的品... 【查看详情】

在线学习系统技术路线编辑§基于J2EE技术体系及三层结构，采用大集中方式管理数据资源§以应用系统学员端作为系统展现的、管理端作为系统运行的保证§以分级管理、分级保护要求作为系统设计的主要约束§以面向服务（SOA）架构为基础搭建系统的应用支撑体系§采用组件式开发技术进行应用的快速开发§基于标准和接口保证整个体系的开放性在线学习系统系... 【查看详情】

也可以根据机器学习任务的执行时间来确定，在此不加以限制。可以理解的是，对于需要计算资源较大的机器学习任务，可以将机器学习任务进行分解，然后按照分解得到子任务来分配计算资源，并各个将子任务调度到对应的计算节点，由对应的计算节点执行子任务。需要说明的是，为了不占有其他机器学习任务的计算资源，可以为每个子任务分配设定的资源量，如果子任务... 【查看详情】