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    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。3完善的岗位课程体系通过岗位课程的对照关系，员工登录后可以自动获得本岗位的相关课程学习权限。系统还支持员工在岗位之间的移动调整。员工的岗位发生改变后，系统自动为其分配新的岗位课程，无需人工干预。同时支持企业内部岗位认证机制。4灵活的权限管理机制系统的角色和其所具有的功能不是固化的，系统管理员可以根据实际管理需要来定义角色和权限，灵活的权限机制有效的保障各项管理工作的实际需要。5良好的课件兼容性系统提供对标准(SCORM、AICC)和非标准的课件的良好支持;既可保障客户前期的课件投资，还能的整合学习资料。6net高速缓存技术提高系统性能10倍，将相应数据存储起来以避免数据的重复创建、处理和传输，可有效提高性能。

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    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；上述机器学习框架包括但不限于深度学习框架tensorflow、pytorch、mxnet、caffe、分布式机器学习框架sparkmllib以及轻量级单集群学习框架python等。上述机器学习算法包括但不限于线性回归算法、回归树算法、逻辑回归算法、支持向量机算法、决策树算法、仿射传播算法、聚类算法等。具体地，资源管理模块13用于对所述计算资源进行调度。在本实施例中，上述资源管理模块13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。具体地，资源管理模块13先该机器学习系统的底层计算节点(提供计算资源的设备)进行初始化后，获取各个计算节点可用的cpu资源和gpu资源。并将获取到的各个计算节点可用的cpu资源和gpu资源反馈至管理节点，由管理节点根据当前的机器学习任务的资源需求为各个计算节点分配计算任务，并将各个分配计算任务调度至对应的计算节点执行计算。需要说明的是。听见时代听学盒子的学习方式便捷，满足您随时随地进行学习的需要。河南家用听学盒子

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