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    讓教與學都更輕松、更快樂、更高效。公司的愿景是讓每一個孩子聽智慧聲音，見美好未來。為了實現這一愿景，聽見時代始終秉承先見、踐行、創變和融匯的價值觀。公司注重先見性，以30年為目光，不斷創新求變，聽見未見；同時，公司也非常注重踐行，務實實踐，知行合一；通過超文本傳輸協議方式，實現與外部系統交互。在本實施例中，資源管理模塊采用調度管理模式對分布式系統的計算資源進行統一調度。具體地，對于分布式系統的計算資源的調度可以通過調度管理模式來實現，上述調度管理模式為yarn模式，操作模塊提交了機器學習任務后，資源管理器會選擇一個計算節點，并控制該計算節點去啟動容器，并將該計算節點設置為管理節點，并由該管理節點向資源管理器請求計算所需的計算資源，資源管理器同意請求后分配計算資源給到管理節點，管理節點再基于分配到的計算資源將機器學習任務下發到與分配到的計算資源相對應的計算節點進行執行，并獲取執行結果，當機器學習任務執行完畢后，管理節點會釋放該計算資源。在本實施例中，資源管理模塊采用主從模式實現對單集群的計算資源的調度。具體地，對于小規模的計算資源的調度可以通過standalone模式來實現調度。聽見時代聽學盒子的學習效果非常好，可以讓你在短時間內提高聽力水平。

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    為了實現這一愿景，聽見時代始終秉承先見、踐行、創變和融匯的價值觀。公司注重先見性，以30年為目光，不斷創新求變，聽見未見；同時，公司也非常注重踐行，務實實踐，知行合一；基于上述計算資源模塊就能夠為機器學習系統搭建的機器學習模型提供算力，進而實現對機器學習模型的訓練和模型評估。在一種可能的實現方式中，所述機器學習算法及框架模塊通過計算引擎封裝于所述機器學習系統。示例性的，通過tensorflowonyarn(tony)計算引擎、spark計算引擎等將常用的機器學習算法和機器學習框架封裝在上述機器學習系統中。上述機器學習框架包括但不限于深度學習框架tensorflow、pytorch、mxnet、caffe、分布式機器學習框架spark以及輕量級單集群學習框架python等。上述機器學習算法包括但不限于線性回歸算法、回歸樹算法、邏輯回歸算法、支持向量機算法、決策樹算法、仿射傳播算法、聚類算法等。在一種可能的實現方式中，所述操作模塊包括交互式操作單元、批量式操作單元及接口式操作單元。應理解，操作模塊是機器學習系統根據機器學習任務搭建機器學習模型的操作平臺，其可以提供可拖拽式的組件，通過可拖拽式的組件來搭建機器學習模塊。中山小學聽學盒子