一、在线学习——它更容易实现一对一的学与教之间交流二、在线学习——它充分尊重学的个性、激发学的动机在线学习的一个好处就是不受时间、地点、空间的限制，并且可以实现和现实当中一样的互动。在线学习的局限性，缺乏人性化的沟通。网络人为地拉大了人与人之间的距离，为直接的情感交流设置了障碍。缺乏员工间、讲师与员工之间的情感交流、情绪沟通，学习的效果可能大打折扣。实践功能薄弱。要真正获得和掌握知识、技术，通过E-Learning的讲解还不够，必须亲自参与练习，在现实环境中运用。教学内容传输上的局限。传统的培训是在讲师完全可以控制的学习环境——随时需要重新安排和变更，有许多因素影响教学的状况如讲师的努力和个人的能力、技巧、适应教学的环境和提供的课件。但在E-Learning情况下，由于与被培训者的网络的隔离，这种变更就不可能，就产生内容的关键的阻隔。学习内容方面的局限。在学习的内容上，国内比较缺乏高质量、多媒体互动的E-Learning课件和平台，不同的界面，重复注册，没有标准的软件，还有很多在线课程的不同格式。这样不不易管理，而且耗费很大，结果是在公司内难以建立良好的沟通体系，信息传递极其不顺畅。oTraining产品扩展方便。听见时代听学盒子的课程内容涵盖了各个方面，包括商务英语、旅游英语、口语等方面。开封课外书听学盒子厂家
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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非常丰富，满足不同学习者的需求。开封课外书听学盒子厂家
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