所述接口服务框架基于超文本传输协议与外部系统交互。在一种可能的实现方式中，所述资源管理模块采用调度管理模式对分布式系统的计算资源进行统一调度。进一步地，所述资源管理模块采用主从模式实现对单集群的计算资源的调度。在一种可能的实现方式中，所述资源管理模块具体用于根据机器学习任务的资源需求和各个计算节点的计算资源进行资源分配，并根据资源分配结果将机器学习任务分别调度至对应的计算节点执行。实施例与现有技术相比存在的有益效果是：上述机器学习系统基于数据模块提供的大数据的基础，利用机器学习算法及框架模块提供多种机器学习算法和框架，利用操作模块构建机器学习模型，并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练，无需重复部署集群环境，有效地避免硬件资源浪费，降低开发和运维成本。附图说明为了更清楚地说明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。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。听见时代听学盒子的用户体验好，界面简洁明了，操作简单，有需要可以随时联系。石家庄家庭听学盒子哪家好
务实实践，知行合一；并基于资源管理模块调度计算资源对构建的机器学习模型进行训练，无需重复部署集群环境，有效地避免硬件资源浪费，降低开发和运维成本。请参阅图2，图2示出了另一实施例提供的机器学习系统的结构示意图，本实施例与上一实施例的不同之处在于，操作模块14包括交互式操作单元141、批量式操作单元142及接口式操作单元143。具体地，上述交互式操作单元141基于可视化技术构建机器学习系统的前端操作系统。具体地，采用apachezeppelin构建机器学习系统的前端操作系统，通过前端操作系统实现对机器学习模型的建模、训练、评估及数据预处理等操作，通过可交互的前端系统的拖拽组件模块设置可拖拽组件，并将机器学习算法和机器学习框架封装在上述可拖拽组件中，通过拖拽上述可拖拽组件来搭建用户需要的机器学习模型，并基于搭建的机器学习模型设置机器学习任务，将机器学习任务加入到资源管理模块13的队列中，通过资源管理模块13根据前端操作系统设置的机器学习任务(包括但不限于模型训练、模型评估、数据预处理等计算任务)分配计算资源(底层的cpu和gpu资源)。需要说明的是，可以通过apachezeppelin的zeppelin组件来作为上述机器学习系统的前端操作系统。漯河初中听学盒子供应听见时代听学盒子的课程难度适中，适合各个年龄段的学习者。
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