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以此提供较快的计算速度、较强的计算能力以及系统的可靠性。上述计算机集群系统可以是同构计算机集群系统，也可以是异构计算机集群系统。请参阅图1，如图1所示的一种机器学习系统，其包括计算资源模块11、机器学习算法及框架模块12、资源管理模块13、操作模块14以及数据模块15。具体地，上述计算资源模块11用于为机器学习系统提供计算资源。具体地的，上述计算资源模块为分布式的cpu资源和/或gpu资源，能够为机器学习系统提供基础计算能力，可以基于分布式的cpu资源和/或gpu资源来提供机器学习的模型训练和模型评估时所需的计算能力。具体地，上述分布式的cpu资源、gpu资源可以是cpu与gpu的混合集群系统提供的cpu资源和gpu资源。具体地，上述机器学习算法及框架模块12用于提供构建机器学习模型的机器学习的算法和框架。能够提供多种算法及框架，以支撑不同应用场景的需求。在本实施例中，上述机器学习算法及框架模块12通过计算引擎封装于所述机器学习系统。具体地，通过tensorflowonyarn(tony)计算引擎、spark计算引擎等将常用的机器学习算法和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。江苏智能听学盒子哪里买听见时代听学盒子的学习方式便捷，方便随时随地进行学习。
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。
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、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；支持无限层级的管理机制系统采用集中部署、无限分级管理机制。采用树型组织结构，用户可以任意增加组织管理节点，同时授权该节点培训管理员可在所属管辖范围内管理、组织培训，包括人员管理、课程资源管理、统计查询等管理功能。2完整的培训过程管理遵照ISO10015标准的完整培训过程管理:包含培训需求-培训计划-培训实施-培训评估-培训统计-培训数据管理在内的全过程管理。系统中能够对传统线下培训和在线培训进行统一管理。听见时代听学盒子的课程设置非常灵活，可以根据自己的需求进行选择。
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