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。

1.处理器在选择电脑配置时,处理器是至关重要的组件之一。对于玩CS这样的游戏来说,处理器的性能直接影响游戏的流畅度和反应速度。推荐选择IntelCorei5或i7系列的处理器,因为它们具有强大的多核处理能力和高频率,可以轻松应对CS的高要求。2.显卡显卡是游戏性能的重要因素之一。对于射击游戏如CS而言,显卡的性能直接影响游戏画面的清晰度和流畅度。建议选择NVIDIAGeForceGTX系列或AMDRadeonRX系列的显卡,它们具备出色的图形处理能力和高帧率输出,能够提供更好的游戏体验3.内存电

隐马尔可夫模型(HMM)是用于对序列数据建模的强大统计模型类型。它们在语音识别、自然语言处理、金融和生物信息学等众多领域都有用途。Python是一种多功能编程语言,提供了一系列用于实施HMM的库。在本文中,我们将发现用于HMM的独特Python库,并评估它们的功能、性能和易用性,迟早会揭示满足您需求的最佳选择。隐马尔可夫模型入门在深入了解这些库之前,让我们简要回顾一下HMM的概念。HMM是一种概率模型,表示系统随时间在隐藏状态之间转换的情况。它由以下部分组成- 一组隐藏状态初始状态概率分布状态转

5月2日消息,目前大多数AI聊天机器人都需要连接到云端进行处理,即使可以本地运行的也配置要求极高。那么是否有轻量化的、无需联网的聊天机器人呢?一个名为MLCLLM的全新开源项目已在GitHub上线,完全本地运行无需联网,甚至集显老电脑、苹果iPhone手机都能运行。MLCLLM项目介绍称:“MLCLLM是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在一组不同的硬件后端和本地应用程序上,此外还有一个高效的框架,供每个人进一步优化自己用例的模型性能。一切都在本地运行,无需服务器支持,并通过手机和笔

作为一个技术博主,了不起比较喜欢各种折腾,之前给大家介绍过ChatGPT接入微信,钉钉和知识星球(如果没看过的可以翻翻前面的文章),最近再看开源项目的时候,发现了一个ChatGPTWebUI项目。想着刚好之前没有将ChatGPT接入过WebUI,有了这个开源项目可以拿来使用,真是不错,下面是实操的安装步骤,分享给大家。安装官方在Github的项目文档上提供了很多中的安装方式,包括手动安装,docker部署,以及远程部署等方法,了不起在选择部署方式的时候,一开始为了简单想着

深度推荐模型(DLRMs)已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景,如视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务,极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据,频繁地迭代更新需求,以及高昂的训练成本,都对 DLRM 训练提出了严峻挑战。在 DLRM 中,需要先在嵌入表(EmbeddingBags)中进行查表(lookup),再完成下游计算。嵌入表常常贡献 DLRM 中 99% 以上的内存需求,却只贡献 1% 的计算量。借助于 GPU 片上高速内存(High Bandwidth

自从Midjourney发布v5之后,在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善,并且在prompt理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。相比之下,StableDiffusion虽然免费、开源,但每次都要写一大长串的prompt,想生成高质量的图像全靠多次抽卡。最近StabilityAI的官宣,正在研发的StableDiffusionXL开始面向公众测试,目前可以在Clipdrop平台免费试用。试用链接:https://clipdrop.co/stable-diff

刚刚,哥伦比亚大学系统生物学助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布,他们从头训练了一个名为 OpenFold 的模型,该模型是 AlphaFold2 的可训练 PyTorch 复现版本。Mohammed AlQuraishi 还表示,这是第一个大众可用的 AlphaFold2 复现。AlphaFold2 可以周期性地以原子精度预测蛋白质结构,在技术上利用多序列对齐和深度学习算法设计,并结合关于蛋白质结构的物理和生物学知识提升了预测效果。它实现了 2/3 蛋白质结构预测的卓

细粒度图像识别 [1] 是视觉感知学习的重要研究课题,在智能新经济和工业互联网等方面具有巨大应用价值,且在诸多现实场景已有广泛应用…… 鉴于当前领域内尚缺乏该方面的深度学习开源工具库,南京理工大学魏秀参教授团队用时近一年时间,开发、打磨、完成了 Hawkeye——细粒度图像识别深度学习开源工具库,供相关领域研究人员和工程师参考使用。本文是对 Hawkeye 的详细介绍。1.什么是 Hawkeye 库Hawkeye 是一个基于 PyTorch 的细粒度图像识别深度学习工具库,专为相关领域研究人员和


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具