LMS OLAT

 OLAT下载地址 www.olat.org  1概述   Olat有两种安装方式：installer版和source版。如果只需使用其功能，直接下载installer版安装即可，不需要jdk，tomcat和数据库；如果需要做二次开发，可下载source版安装，但需要提前安装jdk，tomcat和数据库（MySQL或PostgreSQL）。   以下为source版安装步骤。   2准备工作  

 LMS OLAT Q.项目名称含义？  Learning Management System: 学习管理系统  Online Learning And Training: 在线学习与练习 Q.发起组织是谁？  瑞士苏黎世大学 从1999年开发的 Q.开发语言？  java Q.开源协议？  Apache授权协议 Q.使用了那些国际或业界标准？  使用e-learning的 IMS-CP, IMS

目前正在带领团队做一个网络智能教学的产品，想实现knewton类似的功能，可国内可参照的资料很少。一切都靠自己去想，走了不少弯路，今天在带领团队架构重构的过程中。找到了OLAT，部署试了一下，详细还待研究。 OLAT(Online Learning And Training:在线学习与练习)是一个基于Web的开源学习管理系统(LMS))/内容学习管理系统(LCMS).它基于纯HTML的GUI。OL

出现这种异常是因为没有设置 project.build.home.directory 参数，系统找不到源代码文件的位置。 解决办法： 1.首先下载源代码，可参考如何下载olat源代码并在eclipse中查看 2.在部署的服务中找到 olat.local.properties 文件，并在其中设置project.build.home.directory参数，以覆盖 olat.properties 的内

1.自我介绍 2.项目深挖（挖了5,6分钟） 3.水平垂直居中 4.flex布局自适应 5.webpack了解过吗 6.Vue相关的，不过问的比较啥，主要考察一些基础知识 7.异步？  Promise/  async  await  事件循环，  还出了几道相关的 输出顺序题（想了挺久的），楼主自学基础不扎实（大家一定要好好学知识，后面面试官也是我基础不是很牢固，我很认可他的一句话，基础和框架应该

QA职责 QA起到监督项目执行进度、监控项目质量的重要责任； QA辅助项目经理，推进项目开发； QA向公司的QA部门负责人汇报； QA需了解项目的所有需求； QA人员，同时承担项目上的开发工作，开发与项目保障并进。 对于目前的状况，QA的规划有如下特点： QA不作为公司的一个单独部门，而是由分散到每个项目的指定开发人员临时担任； QA是培养项目经理的重要岗位 QA工作内容 每天的进度反馈（从用户视

两周培训规划 基础培训及考核-2d 代码规范培训-4h Linux基础-20h 工具培训及考核-6d gulp-4h webpack-4h postman-4h webstorm-4h git-8h gitlab-4h npm-4h bower-4h Lo-Dash-8h Chrome-dev-tool-4h Swagger-4h Graphql-4h SecureCRT-2h gitbook/m

DevOps培训认证可以帮助任何渴望成为DevOps工程师职业的人。认证可从亚马逊网络服务，红帽，微软学院，DevOps Institute获得。 下面我们将一个一个地来了解他们 - AWS认证DevOps工程师 此DevOps工程师证书将测试如何使用最常见的DevOps模式在AWS上开发，部署和维护应用程序。它还会评估DevOps方法的核心原则。 该认证有两个必要条件。认证费用为美元，持续时间为

概述 毫末的技术人员，需要掌握的技能从以下几个方面逐步提升： 工作必备技能。通过老员工在实际项目中教授新员工的方式。例如：git、jira等。 编码能力。编码能力，对我们公司而言是非常重要的基本功。将通过代码质量流程、以考促学等方式促进员工编码能力提升。 调试技巧。调试技巧对工作中解决问题而言非常关键。 理论知识。主要指的工作中经常用到的框架、工具背后的工作原理。 初级培训 初级升中级培训 中级升

版本选择 VERSION RT-Thread 完整版 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统，系统完全开源，它不仅仅是一个实时内核，还具备丰富的中间层组件，包括如文件系统、图形库等较为完整的中间件组件，具备低功耗、安全、通信协议支持和云端连接能力的软件平台，RT-Thread 就是一个 IoT OS。更多... 适用于需要使用RT-Thread的丰富功能，如各类外设、物联网组件、软件包等

我想在aws sagemaker上培训YOLOv5，还要在sagemaker上部署模型，还需要了解entrypoint python脚本。我如何为此构建管道？

我正在阅读神经网络和深度学习（前两章），我正在尝试跟进并构建自己的ANN以从MNIST数据集中对数字进行分类。 我已经抓耳挠腮好几天了，因为我的实现在从测试集中分类数字时达到了约57%的准确率（有些5734/10000)在10个纪元后（训练集的准确率在第10个纪元后停滞不前，测试集的准确率可能会因为过度拟合而恶化）。 我使用与书中几乎相同的配置：所有层完全连接的2层前馈ANN（784-30-10）