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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。听见时代听学盒子的课程内容涵盖面广，包括商务英语、旅游英语、口语等。高三听学盒子价格

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    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模式对分布式系统的计算资源进行统一调度。具体地，对于分布式系统的计算资源的调度可以通过调度管理模式来实现，上述调度管理模式为yarn模式，操作模块提交了机器学习任务后，资源管理器会选择一个计算节点，并控制该计算节点去启动容器，并将该计算节点设置为管理节点，并由该管理节点向资源管理器请求计算所需的计算资源，资源管理器同意请求后分配计算资源给到管理节点，管理节点再基于分配到的计算资源将机器学习任务下发到与分配到的计算资源相对应的计算节点进行执行，并获取执行结果，当机器学习任务执行完毕后，管理节点会释放该计算资源。在本实施例中，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。具体地，对于小规模的计算资源的调度可以通过standalone模式来实现调度。听见时代听学盒子的课程内容丰富，可以满足不同学习者的需求。

    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。听见时代听学盒子的学习方式便捷，随时随地进行学习。许昌家庭听学盒子电话

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