大數(shù)據(jù)與人工智能教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件需求

大數(shù)據(jù)與人工智能教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)軟件需求建設(shè)目標(biāo)與定位大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以概括為5個(gè)V：數(shù)據(jù)量大（Volume）、速度快（Velocity）、類(lèi)型多（Variety）、價(jià)值（Value）、真實(shí)性(Veracity)。面對(duì)如此龐大又難處理的的數(shù)據(jù)集合，應(yīng)運(yùn)而生的便是大數(shù)據(jù)分析了。大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的集合，很難使用可用的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具或傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。挑戰(zhàn)包括捕獲，管理，存儲(chǔ)，搜索，共享，傳輸，分析和可視化此數(shù)據(jù)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析與人工智能應(yīng)用教研實(shí)訓(xùn)平臺(tái)建設(shè)探索我院應(yīng)用型創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)需要的實(shí)驗(yàn)室建設(shè)和教學(xué)改革方向，實(shí)現(xiàn)企業(yè)、學(xué)校優(yōu)質(zhì)資源融合、教學(xué)科研協(xié)同的實(shí)驗(yàn)教學(xué)新模式，服務(wù)學(xué)院向技術(shù)應(yīng)用型大學(xué)轉(zhuǎn)型需要。大數(shù)據(jù)分析與人工智能應(yīng)用教研實(shí)訓(xùn)平臺(tái)將定位為學(xué)院課程體系建設(shè)平臺(tái)、應(yīng)用型創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)基地、社會(huì)咨詢(xún)服務(wù)與培訓(xùn)基地。建設(shè)思路（1）統(tǒng)籌發(fā)展，科學(xué)交叉。大數(shù)據(jù)分析與人工智能應(yīng)用教研實(shí)訓(xùn)平臺(tái)由學(xué)院統(tǒng)籌謀劃，整體部署；工程技術(shù)學(xué)院為建設(shè)主體、各二級(jí)學(xué)院協(xié)同，共同規(guī)劃建設(shè)方案設(shè)計(jì)，并協(xié)同教務(wù)與科技部做好師資培養(yǎng)、課程安排等；實(shí)驗(yàn)中心科學(xué)規(guī)劃場(chǎng)地與裝修、軟硬件要求、標(biāo)書(shū)制作、設(shè)備維護(hù)與調(diào)試等工作，全力推進(jìn)中心建設(shè)；公保部承擔(dān)招標(biāo)、采購(gòu)等工作；相關(guān)職能部門(mén)全力配合中心建設(shè)工作推進(jìn)。（2）技術(shù)驅(qū)動(dòng)，創(chuàng)新人才培養(yǎng)。依托移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)，將教育技術(shù)與教學(xué)內(nèi)容完美融合，打造以學(xué)生為中心的智能化、感知化、泛在化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型教育形態(tài)和教育模式，徹底轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)理論教學(xué)，由“經(jīng)驗(yàn)教學(xué)”轉(zhuǎn)為“基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的教學(xué)”。平臺(tái)建設(shè)要求提供統(tǒng)一的平臺(tái)管理所有的課程教學(xué)資料、講義、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集、實(shí)驗(yàn)作業(yè)、實(shí)驗(yàn)報(bào)告書(shū)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)管理、用戶(hù)管理等。教師能夠上傳、下載、更新教學(xué)資源和實(shí)驗(yàn)資源，發(fā)布實(shí)驗(yàn)步驟、布置作業(yè)及其評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)驗(yàn)成績(jī)管理等。學(xué)生能夠管理自身的個(gè)性化資料，包括實(shí)驗(yàn)報(bào)告、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、以及自己的學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)資料，同時(shí)允許在線實(shí)驗(yàn)操作，定時(shí)實(shí)驗(yàn)作業(yè)考試，查閱教師所上傳的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)驗(yàn)資料，以及實(shí)驗(yàn)資料的上傳、移動(dòng)、更新、刪除、交互式編輯、復(fù)制拷貝等操作。教師、學(xué)生采用統(tǒng)一的登錄入口進(jìn)入實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)管理軟件平臺(tái)對(duì)接著后面的虛擬化管理集群和物理集群對(duì)用戶(hù)透明，支持虛擬機(jī)的按需分配，方便快速地訪問(wèn)實(shí)驗(yàn)所需的實(shí)驗(yàn)資料和數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)封裝虛擬機(jī)集群管理接口，教師或管理員在虛擬機(jī)云管理平臺(tái)上創(chuàng)建相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，給每組學(xué)生分配定額的虛擬機(jī)，在虛擬機(jī)集群節(jié)點(diǎn)上部署好相應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析軟件，學(xué)生根據(jù)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)中的步驟可以自主進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作。平臺(tái)建設(shè)目標(biāo)根據(jù)職業(yè)方向設(shè)置不同的課程學(xué)習(xí)路線，針對(duì)每門(mén)課程提供教學(xué)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)、在線視頻、資源包、實(shí)驗(yàn)示例代碼等，讓學(xué)生學(xué)以致用。項(xiàng)目案例提供行業(yè)典型項(xiàng)目及行業(yè)數(shù)據(jù)，項(xiàng)目涉及互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營(yíng)商、金融、農(nóng)村電子商務(wù)、政府等領(lǐng)域。通過(guò)在線學(xué)習(xí)、原理驗(yàn)證、實(shí)訓(xùn)應(yīng)用、綜合分析及自主設(shè)計(jì)等多層次的實(shí)驗(yàn)操作，為大數(shù)據(jù)教學(xué)提供一個(gè)完整的一體化的實(shí)驗(yàn)教學(xué)體系。以人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的目標(biāo)和方法為基礎(chǔ)，在實(shí)訓(xùn)教學(xué)上進(jìn)行優(yōu)化和設(shè)計(jì)，提出從人工智能基礎(chǔ)知識(shí)技術(shù)的認(rèn)知，到人工智能項(xiàng)目實(shí)操技能的訓(xùn)練，最終達(dá)到人工智能技術(shù)服務(wù)專(zhuān)業(yè)崗位能力提升的教學(xué)理念?？傮w技術(shù)要求人工智能教學(xué)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的建設(shè)采用B/S架構(gòu)，用戶(hù)通過(guò)瀏覽器進(jìn)行訪問(wèn)，且支持內(nèi)網(wǎng)與外網(wǎng)同時(shí)訪問(wèn)。平臺(tái)的管理功能是針對(duì)前端系統(tǒng)設(shè)置的對(duì)應(yīng)的管理功能，便于教學(xué)過(guò)程中對(duì)前端系統(tǒng)的自定義管理。系統(tǒng)課程學(xué)習(xí)模式包括實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、項(xiàng)目路徑和職業(yè)路徑，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的教學(xué)需求。在教學(xué)管理方面，平臺(tái)自帶人工智能課程推薦功能，可為學(xué)生提供個(gè)性化課程推薦及AI課程助手，助力學(xué)生定向就業(yè)。還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)生成學(xué)業(yè)報(bào)告，為學(xué)生就業(yè)提供橋梁，并作為教師教學(xué)的得力助手，為高校的學(xué)生能力培養(yǎng)及教師的工作提供強(qiáng)有力的支持。實(shí)訓(xùn)平臺(tái)采用私有云模式，所有課程均在云端進(jìn)行，自主研發(fā)設(shè)計(jì)的教學(xué)平臺(tái)可將硬件資源進(jìn)行集中調(diào)度分配，可管理大規(guī)模CPU、GPU、FPGA等高性能分布式計(jì)算集群，利用容器技術(shù)對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行虛擬化，以智能調(diào)度的方式對(duì)外提供計(jì)算服務(wù)，并依托開(kāi)源分布式計(jì)算框架和深度學(xué)習(xí)框架，支持訓(xùn)練、推理，支持CNN、RNN等各種類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)模型，支持Xgboost等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，適合大數(shù)據(jù)、人工智能、深度計(jì)算；課程內(nèi)容涵蓋操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言、Python數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等諸多方面，課程類(lèi)型包括基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)、關(guān)鍵技術(shù)掌握、應(yīng)用創(chuàng)新等，是一個(gè)綜合性的學(xué)習(xí)研究平臺(tái)；平臺(tái)配合專(zhuān)用的資源監(jiān)控系統(tǒng)、課程監(jiān)控系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)的監(jiān)控整個(gè)平臺(tái)的硬件資源負(fù)載以及學(xué)生學(xué)習(xí)的狀態(tài)，可幫助教師合理的安排課程及對(duì)應(yīng)資源。系統(tǒng)建設(shè)技術(shù)參數(shù)要求數(shù)據(jù)分析與人工智能應(yīng)用教研實(shí)訓(xùn)平臺(tái)序號(hào)設(shè)備名稱(chēng)數(shù)量單位技術(shù)參數(shù)1實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)1套一、實(shí)驗(yàn)管理平臺(tái)系統(tǒng)1、系統(tǒng)支持教師用戶(hù)和學(xué)生用戶(hù)自定義首頁(yè)默認(rèn)布局設(shè)置。支持一鍵恢復(fù)首頁(yè)默認(rèn)布局。教師用戶(hù)首頁(yè)支持全局模式、教學(xué)模式、備課模式和考試模式4種內(nèi)置首頁(yè)布局模式。本次項(xiàng)目提供100個(gè)用戶(hù)使用授權(quán)，且支持100個(gè)學(xué)生（每個(gè)學(xué)生開(kāi)啟3個(gè)虛擬機(jī)）同時(shí)上課，屆時(shí)將做并發(fā)測(cè)試，需無(wú)卡頓正常運(yùn)行。如有問(wèn)題將做廢標(biāo)處理。2、系統(tǒng)支持自定義排課功能，包含課程信息、上課班級(jí)、授課老師、上課地點(diǎn)、上課時(shí)間等信息。3、系統(tǒng)支持用戶(hù)在線制作實(shí)驗(yàn)環(huán)境，滿(mǎn)足不同的教學(xué)場(chǎng)景需求。支持Docker容器，支持Linux操作系統(tǒng),并且支持單機(jī)和集群模式,可以自定義每一個(gè)虛機(jī)或容器的物理配置。4、系統(tǒng)支持鏡像管理功能，系統(tǒng)內(nèi)置鏡像不少于200個(gè),支持對(duì)鏡像自定義標(biāo)簽，支持查詢(xún)和復(fù)用。5、系統(tǒng)支持對(duì)圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)所需的數(shù)據(jù)集進(jìn)行管理，支持?jǐn)?shù)據(jù)集的導(dǎo)入功能。6、系統(tǒng)支持內(nèi)置錄屏功能，提供容器、虛機(jī)、Jupyter三種錄屏環(huán)境。支持對(duì)屏幕錄像和文檔素材進(jìn)行管理，文檔素材支持word、ppt和excel格式。7、系統(tǒng)支持實(shí)驗(yàn)報(bào)告模板管理，內(nèi)置文檔編輯器，支持在線編輯模板。8、系統(tǒng)支持課程管理功能，包含系統(tǒng)內(nèi)置課程和教師自建課程。可按照課程標(biāo)簽快速篩選課程。支持對(duì)系統(tǒng)內(nèi)置課程復(fù)用，方便快速創(chuàng)建課程。9、系統(tǒng)支持查看課程詳情，包括上課時(shí)間、該課程累計(jì)上課次數(shù)、系統(tǒng)和自建標(biāo)簽以及學(xué)習(xí)路徑和班級(jí)信息展示。支持編輯所在院系、所學(xué)專(zhuān)業(yè)、所在班級(jí)，支持自定義課程名稱(chēng)、課程封面圖片。支持課程發(fā)布、學(xué)生申請(qǐng)、課程共享功能的一鍵開(kāi)關(guān)。10、系統(tǒng)支持課程編輯，需包括課程介紹、課程大綱、課程目錄、實(shí)驗(yàn)報(bào)告、提問(wèn)記錄、分組記錄等模塊。支持內(nèi)置文檔編輯工具，支持本地上傳文檔。11、系統(tǒng)支持課程目錄編輯。支持對(duì)章節(jié)內(nèi)容的編輯，可以添加實(shí)驗(yàn)，添加視頻、課件。支持選擇實(shí)驗(yàn)運(yùn)行系統(tǒng)；支持從系統(tǒng)導(dǎo)入或自主上傳實(shí)驗(yàn)手冊(cè)、報(bào)告模板、視頻、課件等素材；支持手動(dòng)排序功能。12、系統(tǒng)支持對(duì)班級(jí)成員進(jìn)行分組，支持手動(dòng)和隨機(jī)分組，可支持組長(zhǎng)設(shè)置。13、系統(tǒng)支持學(xué)生查看每個(gè)實(shí)驗(yàn)章節(jié)詳情，包括本節(jié)視頻、實(shí)驗(yàn)環(huán)境描述等信息，支持查看實(shí)驗(yàn)環(huán)境的節(jié)點(diǎn)數(shù)量、配置以及組網(wǎng)情況。支持查看節(jié)點(diǎn)IP地址。14、系統(tǒng)支持學(xué)生在線實(shí)驗(yàn)，支持刪除實(shí)驗(yàn)、保存實(shí)驗(yàn)、臨時(shí)關(guān)閉、共享桌面、上傳文件、下載文件、全屏操作、剪切板等8項(xiàng)基本環(huán)境操作功能。學(xué)生實(shí)驗(yàn)時(shí)在未完成當(dāng)前實(shí)驗(yàn)的情況下，不依賴(lài)于當(dāng)前章節(jié)編輯順序，可隨意跳轉(zhuǎn)并完成實(shí)驗(yàn)。支持一鍵重置實(shí)驗(yàn)。支持小窗口播放教學(xué)視頻。15、系統(tǒng)支持學(xué)生筆記功能，學(xué)生可按章節(jié)記錄課堂筆記，并對(duì)自己的筆記進(jìn)行管理，支持筆記導(dǎo)出。16、系統(tǒng)支持在線課堂功能，提供在線電子白板和在線討論功能。支持在線錄屏、簽到、隨機(jī)提問(wèn)、實(shí)驗(yàn)監(jiān)控等功能。支持在線同步共享實(shí)驗(yàn)環(huán)境界面讓學(xué)生觀看與學(xué)習(xí)。17、在線課堂支持在線發(fā)起簽到功能，支持設(shè)置學(xué)生簽到時(shí)間，支持每個(gè)班級(jí)的簽到記錄情況查詢(xún)，支持手動(dòng)補(bǔ)簽操作。支持以EXCL表格形式導(dǎo)出相關(guān)簽到數(shù)據(jù)。18、在線課堂支持互動(dòng)電子白板功能，可支持多種批注工具（圖形、文字、手寫(xiě)等），支持實(shí)時(shí)批注與多用戶(hù)實(shí)時(shí)批注功能。19、在線課堂支持教學(xué)資源播放功能，支持教學(xué)視頻，PPT教學(xué)資源的同步播放。支持上傳外部演示文件（PPT、Word、Excl等多種格式文件），支持分享外部視頻以供學(xué)生同步觀看。支持在線課程錄制，支持對(duì)錄制的視頻進(jìn)行查看、下載、以及刪除操作。20、在線課堂支持在線學(xué)習(xí)的用戶(hù)設(shè)置上課狀態(tài)，包含離開(kāi)、舉手、未決定、困惑、悲傷、高興、鼓掌、點(diǎn)贊、拍磚等，支持在線課堂中的主持和演示權(quán)限設(shè)置，可設(shè)置其他演示者與主持人權(quán)限。21、在線課堂支持課堂討論模塊，教師用戶(hù)擁有開(kāi)放討論和清空討論權(quán)限，支持發(fā)送內(nèi)置互動(dòng)表情。22、在線課堂支持在線隨機(jī)點(diǎn)名提問(wèn)功能，支持對(duì)學(xué)生回答打分。23、在線課堂支持實(shí)驗(yàn)監(jiān)控功能，支持查詢(xún)學(xué)生在線實(shí)驗(yàn)情況，支持一鍵提醒學(xué)生錄屏，支持遠(yuǎn)程協(xié)助功能，可對(duì)學(xué)生主機(jī)進(jìn)行操作指導(dǎo)。24、系統(tǒng)支持教師創(chuàng)建六種教學(xué)工具：容器演示環(huán)境、虛機(jī)演示環(huán)境、Jupyter演示環(huán)境、圖像分類(lèi)演示環(huán)境、目標(biāo)檢測(cè)演示環(huán)境、機(jī)器學(xué)習(xí)演示環(huán)境。25、機(jī)器學(xué)習(xí)演示環(huán)境支持通過(guò)鼠標(biāo)拖拽算法的方式快速生成機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，支持查看關(guān)鍵算法代碼和算法說(shuō)明，支持手動(dòng)調(diào)參優(yōu)化模型。支持查看模型訓(xùn)練歷史版本。系統(tǒng)支持用戶(hù)查看模型訓(xùn)練樣本的模型評(píng)估報(bào)告，支持查看當(dāng)前版本的模型訓(xùn)練的基本屬性、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、算法屬性。26、機(jī)器學(xué)習(xí)演示環(huán)境支持類(lèi)型轉(zhuǎn)換、添加序號(hào)列、拆分、缺失值填充、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、隨機(jī)采樣、系統(tǒng)采樣、分層采樣、去重、兩表連接等11種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法；支持特征尺度變換、特征離散、主成分分析、過(guò)濾式選擇、隨機(jī)森林特征等5種特征工程；支持分類(lèi)算法、聚類(lèi)算法、回歸算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、文本分析等5大類(lèi)共計(jì)17種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。27、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)演示環(huán)境支持用戶(hù)完成目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，支持選擇不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行循環(huán)多次訓(xùn)練，支持分配數(shù)據(jù)集訓(xùn)練、驗(yàn)證與測(cè)試的數(shù)據(jù)比例；支持設(shè)置模型訓(xùn)練參數(shù)，包含優(yōu)化器、模型迭代次數(shù)、Batch-size及學(xué)習(xí)率；支持設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架與算法以及計(jì)算資源環(huán)境等參數(shù)。支持對(duì)模型效果進(jìn)行測(cè)試；支持展示模型應(yīng)用效果。28、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)演示環(huán)境支持訓(xùn)練監(jiān)控功能，支持隨時(shí)讀取當(dāng)前訓(xùn)練信息與訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)度信息，查看訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息，支持以TensorBoard方式實(shí)時(shí)監(jiān)控目標(biāo)檢測(cè)訓(xùn)練過(guò)程。29、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)演示環(huán)境支持自動(dòng)生成評(píng)估報(bào)告，評(píng)估報(bào)告包含mAP、mAP@.50IOU、mAP@.75IOU、mAP(small)、mAP(medium))、mAP(large)等6個(gè)mAP值的相關(guān)數(shù)據(jù)，支持以列表方式呈現(xiàn)模型訓(xùn)練效果。30、深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)演示環(huán)境支持配置單點(diǎn)計(jì)算模式或分布式計(jì)算模式；支持配置深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；支持配置底層計(jì)算框架，包含Keras（vgg16、restnet50、alex、squeezenet、mobilenet、lenet、alexfcn、xception、inception-v1、vgg19、vggfcn等共計(jì)11種）；支持CPU、GPU的單機(jī)或集群環(huán)境，支持單GPU卡或多GPU卡方式進(jìn)行計(jì)算。31、深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)演示環(huán)境需支持隨時(shí)讀取當(dāng)前訓(xùn)練信息與訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)度信息，支持查看訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息，支持以TensorBoard方式實(shí)時(shí)監(jiān)控圖像分類(lèi)訓(xùn)練過(guò)程。支持對(duì)模型效果進(jìn)行測(cè)試；支持展示模型應(yīng)用效果。32、深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)演示環(huán)境需支持自動(dòng)生成評(píng)估報(bào)告，評(píng)估報(bào)告包含訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的精確率、精準(zhǔn)率、召回率、F1-score等4個(gè)指標(biāo)的圖表結(jié)果展示；系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算出top1-top5的準(zhǔn)確率；并展示訓(xùn)練結(jié)果的混淆矩陣等指標(biāo)結(jié)果信息。支持呈現(xiàn)模型訓(xùn)練效果。33、系統(tǒng)支持學(xué)員管理，支持查看班級(jí)成員、查看課程申請(qǐng)和添加重修學(xué)員，支持學(xué)員密碼重置。34、系統(tǒng)支持課堂管理功能。支持查看學(xué)生在線或離線情況、實(shí)驗(yàn)報(bào)告提交情況，支持通過(guò)遠(yuǎn)程協(xié)助進(jìn)入學(xué)生正在試驗(yàn)的環(huán)境；支持快照管理，可查看和刪除學(xué)生虛機(jī)快照。35、系統(tǒng)支持虛機(jī)管理，可查看和關(guān)閉學(xué)生虛機(jī)。提供平臺(tái)小助手模塊，可隨時(shí)管理虛機(jī)，支持設(shè)置平臺(tái)小助手的透明度。36、系統(tǒng)支持教師編輯不同課程章節(jié)的課堂備注信息，并支持批量刪除及導(dǎo)出。37、系統(tǒng)支持課件、視頻、手冊(cè)、圖片、軟件、數(shù)據(jù)及其他資源的上傳、下載、共享及刪除等文件管理功能。支持提供個(gè)人網(wǎng)盤(pán)功能。38、系統(tǒng)支持通過(guò)儀表盤(pán)展示Docker容器虛機(jī)資源使用情況，包含CPU、內(nèi)存和硬盤(pán)的使用比。支持對(duì)教師和學(xué)生的虛機(jī)進(jìn)行查詢(xún)、刪除等操作。39、系統(tǒng)支持用戶(hù)在保存實(shí)驗(yàn)時(shí)一鍵生成快照，支持對(duì)所有快照進(jìn)行查詢(xún)、管理、刪除等操作。40、系統(tǒng)支持任務(wù)調(diào)度功能，支持對(duì)正在運(yùn)行的測(cè)試或訓(xùn)練任務(wù)進(jìn)行暫停、終止操作，支持對(duì)已完成的任務(wù)進(jìn)行篩選、查看、刪除等操作。41、系統(tǒng)支持在線考試功能，支持自定義系統(tǒng)內(nèi)所有試題的難度系數(shù)和權(quán)重。支持對(duì)試題來(lái)源、所屬科目和試題題型等進(jìn)行編輯和修改；支持單選題、多選題、判斷題、簡(jiǎn)答題、填空題及實(shí)驗(yàn)題等題型；考試題支持在線編輯添加和word文件導(dǎo)入添加兩種操作方式，系統(tǒng)內(nèi)置word試題模板；支持通過(guò)圖形顯示不同題型分配比例和數(shù)量統(tǒng)計(jì)。42、在線考試支持編輯添加實(shí)驗(yàn)題，實(shí)驗(yàn)題支持容器、虛機(jī)、Jupyter三種運(yùn)行環(huán)境，支持單機(jī)、集群兩種環(huán)境類(lèi)別，支持設(shè)置主、從節(jié)點(diǎn)的參數(shù)。43、在線考試支持自動(dòng)組卷和手動(dòng)組卷兩種方式添加試卷。通過(guò)對(duì)不同題型所屬的試題科目進(jìn)行題目總數(shù)設(shè)定，支持自動(dòng)計(jì)算總分?jǐn)?shù)。完成快速自動(dòng)組卷。系統(tǒng)支持將任意已發(fā)布的試卷自動(dòng)設(shè)為模板，支持對(duì)模板試卷的復(fù)用功能。支持試卷以word格式批量導(dǎo)出。44、在線考試支持查看試卷滿(mǎn)分、最高分、最低分、平均分、及格率、已提交人數(shù)等考試信息。支持查看學(xué)生的考試時(shí)間、答題時(shí)長(zhǎng)、成績(jī)、及格狀態(tài)等數(shù)據(jù)。支持以excel格式導(dǎo)出學(xué)生成績(jī)。支持考試分析功能，展示錯(cuò)題率統(tǒng)計(jì)圖和成績(jī)排名圖。45、系統(tǒng)支持自定義學(xué)習(xí)路徑功能，支持對(duì)課程的學(xué)科分類(lèi)、學(xué)科內(nèi)容及學(xué)科適用職業(yè)進(jìn)行定位，支持對(duì)學(xué)習(xí)路徑新增分類(lèi)、新增路徑小類(lèi)、新增崗位。支持學(xué)習(xí)路徑的可視化分析，展示崗位能力達(dá)成圖、技術(shù)能力分布圖、學(xué)習(xí)路徑課程分布圖。支持通過(guò)課程、班級(jí)以及姓名篩選查看。46、系統(tǒng)支持教師查看班級(jí)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告分析，展示報(bào)告滿(mǎn)分、最高分、最低分、平均分和已提交人數(shù)等數(shù)據(jù)，展示整個(gè)班級(jí)成績(jī)排名圖和實(shí)驗(yàn)分析圖。支持學(xué)生查看個(gè)人實(shí)驗(yàn)報(bào)告分析，展示完成率、提交報(bào)告次數(shù)和報(bào)告成績(jī)分析圖。47、系統(tǒng)支持人臉表情識(shí)別功能。支持dlib庫(kù)和訓(xùn)練好的人臉特征點(diǎn)模型，系統(tǒng)內(nèi)置68模型（shape_predictor_68_face_landmarks.dat），支持使用OpenCV對(duì)圖片進(jìn)行操作，支持對(duì)識(shí)別出的人臉標(biāo)注出特征點(diǎn)。支持用戶(hù)從本地上傳圖片，或使用系統(tǒng)內(nèi)置圖片，或使用攝像頭捕獲圖片上傳至平臺(tái)，本地上傳圖片類(lèi)型支持jpg、png格式。系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算，以可視化的方式展示當(dāng)前模型使用效果。48、系統(tǒng)支持圖片風(fēng)格遷移功能。支持tensorflow實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格遷移，支持把一張圖片的內(nèi)容和一張圖片的風(fēng)格結(jié)合在一起，使內(nèi)容圖片的風(fēng)格變成風(fēng)格圖片的風(fēng)格樣式。支持7種風(fēng)格圖片模型，輸入一張內(nèi)容圖片，支持隨機(jī)輸出一張改變風(fēng)格后的圖片。支持用戶(hù)從本地上傳圖片，或使用系統(tǒng)內(nèi)置圖片，或使用攝像頭捕獲圖片上傳至平臺(tái)，本地上傳圖片類(lèi)型支持jpg、png格式。系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算，以可視化的方式展示當(dāng)前模型使用效果。49、系統(tǒng)支持看圖說(shuō)話功能。支持tensorflow實(shí)現(xiàn)Google的image-to-text模型，支持把圖像轉(zhuǎn)換成文字。支持根據(jù)輸入的圖片，把圖片內(nèi)容描述以字符串的形式輸出。支持用戶(hù)從本地上傳圖片，或使用系統(tǒng)內(nèi)置圖片，或使用攝像頭捕獲圖片上傳至平臺(tái)，本地上傳圖片類(lèi)型支持jpg、png格式。系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算，以可視化的方式展示當(dāng)前模型使用效果。50、系統(tǒng)支持YOLO目標(biāo)檢測(cè)功能。支持使用Keras實(shí)現(xiàn)YOLOv3模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)于緊湊密集或者高度重疊目標(biāo)的檢測(cè)有顯著效果。支持輸入多張圖片，并對(duì)圖片中的物體檢測(cè)標(biāo)注，然后輸出標(biāo)注好后的圖片。支持用戶(hù)從本地上傳圖片，或使用系統(tǒng)內(nèi)置圖片，或使用攝像頭捕獲圖片上傳至平臺(tái)，本地上傳圖片類(lèi)型支持jpg、png格式。系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算，以可視化的方式展示當(dāng)前模型使用效果。51、系統(tǒng)支持識(shí)別人體關(guān)鍵點(diǎn)功能。支持使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)OpenPose模型，能夠識(shí)別出人體的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)，通過(guò)人體的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，可以辨別出人體的姿態(tài)，通過(guò)人體的姿態(tài)可在一些場(chǎng)景下做出判斷并提醒。輸入圖片，然后通過(guò)處理，輸出標(biāo)注好人體關(guān)鍵點(diǎn)的圖片。支持用戶(hù)從本地上傳圖片，或使用系統(tǒng)內(nèi)置圖片，或使用攝像頭捕獲圖片上傳至平臺(tái)，本地上傳圖片類(lèi)型支持jpg、png格式。系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算，以可視化的方式展示當(dāng)前模型使用效果。52、系統(tǒng)支持性別年齡識(shí)別功能。支持使用tensorflow實(shí)現(xiàn)用于人的年齡和性別的估算。首先識(shí)別出圖片中的人臉，然后再通過(guò)人臉去識(shí)別人的年齡和性別。通過(guò)輸入一張有人臉的照片，能夠識(shí)別出人臉和人的性別和年齡，并標(biāo)注在圖像上，然后輸出標(biāo)注處理好的圖像。支持用戶(hù)從本地上傳圖片，或使用系統(tǒng)內(nèi)置圖片，或使用攝像頭捕獲圖片上傳至平臺(tái)，本地上傳圖片類(lèi)型支持jpg、png格式。系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算，以可視化的方式展示當(dāng)前模型使用效果。53、系統(tǒng)支持磁盤(pán)管理功能，支持自動(dòng)或手動(dòng)清理磁盤(pán)。54、系統(tǒng)支持組織管理、班級(jí)管理和用戶(hù)管理。支持對(duì)系統(tǒng)賬戶(hù)進(jìn)行編輯、重置密碼、禁用和刪除操作。支持從回收站還原賬戶(hù)。55、系統(tǒng)支持在線用戶(hù)管理功能，支持查看系統(tǒng)當(dāng)前在線用戶(hù)的會(huì)話編號(hào)、姓名、瀏覽器、操作系統(tǒng)、登錄時(shí)間、登錄IP、登錄地點(diǎn)等信息，支持對(duì)系統(tǒng)當(dāng)前在線用戶(hù)進(jìn)行強(qiáng)退及批量強(qiáng)退操作。56、系統(tǒng)支持登錄日志管理功能，支持查看登錄用戶(hù)的姓名、賬號(hào)、瀏覽器、操作系統(tǒng)、登錄IP、登錄地點(diǎn)、登錄狀態(tài)、錯(cuò)誤信息、操作耗時(shí)、登錄時(shí)間的信息，支持批量刪除及導(dǎo)出操作。57、系統(tǒng)支持操作日志管理功能，支持查看用戶(hù)操作的姓名、操作模塊、錯(cuò)誤信息、操作方法、請(qǐng)求參數(shù)、操作IP、操作時(shí)間、賬號(hào)、操作狀態(tài)、操作耗時(shí)、操作內(nèi)容、返回參數(shù)、操作地點(diǎn)等信息，支持刪除操作。58、系統(tǒng)支持安全管理功能，支持對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行備份，支持按時(shí)間段查詢(xún)所有備份的數(shù)據(jù)庫(kù)信息、支持備份的恢復(fù)與刪除。59、系統(tǒng)支持系統(tǒng)信息設(shè)置功能，支持自定義系統(tǒng)名稱(chēng)、技術(shù)支持的名稱(chēng)、系統(tǒng)說(shuō)明、系統(tǒng)LOGO等信息。支持一鍵還原初始設(shè)置。60、系統(tǒng)支持添加、導(dǎo)入及批量刪除敏感詞，支持對(duì)已有敏感詞狀態(tài)進(jìn)行開(kāi)啟或關(guān)閉操作，支持對(duì)所選敏感詞進(jìn)行編輯及刪除操作。61、系統(tǒng)支持通知管理功能，支持對(duì)系統(tǒng)通知進(jìn)行查看、撤銷(xiāo)及刪除操作。2云計(jì)算管理系統(tǒng)1套二、云計(jì)算管理系統(tǒng)1、系統(tǒng)采用Docker底層虛擬化技術(shù)，對(duì)底層算力資源統(tǒng)一管理，池化計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源、軟件資源。可實(shí)現(xiàn)對(duì)資源統(tǒng)一監(jiān)控，GPU、CPU統(tǒng)一調(diào)度，Pod資源管理，以及容器資源編排等功能。2、系統(tǒng)支持docker管理模塊。支持配額調(diào)度，支持啟動(dòng)/停止/重啟容器、暫停/恢復(fù)容器、刪除容器、限制容器對(duì)CPU的使用、限制容器對(duì)內(nèi)存的使用、限制容器對(duì)BlockIO的使用。3、支持私有DockerRegistry，用戶(hù)可在本地地搭建私有DockerRegistry。4、支持基于容器的應(yīng)用部署、維護(hù)和滾動(dòng)升級(jí)。5、支持負(fù)載均衡和服務(wù)發(fā)現(xiàn)。6、支持認(rèn)證、授權(quán)、訪問(wèn)控制、API注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)等機(jī)制。7、支持維護(hù)集群狀態(tài)，比如故障檢測(cè)、自動(dòng)擴(kuò)展、滾動(dòng)更新。8、支持維護(hù)容器的生命周期，支持Volume（CVI）和網(wǎng)絡(luò)（CNI）管理。9、支持秒級(jí)創(chuàng)建資源：即從用戶(hù)在頁(yè)面點(diǎn)擊“創(chuàng)建”按鈕，到集群資源成功創(chuàng)建完成所花費(fèi)時(shí)間不能超過(guò)10秒鐘。10、系統(tǒng)支持管理模塊。支持自定義配置，支持根據(jù)業(yè)務(wù)需求自定義云主機(jī)配置，包括CPU、內(nèi)存、鏡像等。11、支持創(chuàng)建快照，支持可分別針對(duì)系統(tǒng)盤(pán)和數(shù)據(jù)盤(pán)創(chuàng)建快照，并通過(guò)快照恢復(fù)磁盤(pán)數(shù)據(jù)。12、支持動(dòng)態(tài)調(diào)整配置，無(wú)需重啟和中斷業(yè)務(wù)，即可調(diào)整虛擬機(jī)的CPU和內(nèi)存。13、支持熱遷移，實(shí)現(xiàn)跨主機(jī)的熱遷移，保證云主機(jī)業(yè)務(wù)不中斷。14、支持加載安全組，支持針對(duì)單臺(tái)戒多臺(tái)云主機(jī)加載安全防護(hù)策略，在入口和出口方向上迚行數(shù)據(jù)包過(guò)濾。15、支持日志查看，查看云主機(jī)運(yùn)行產(chǎn)生的日志。16、支持WEB控制臺(tái)，瀏覽器無(wú)需安裝任何插件即可操作云主機(jī)，即使云主機(jī)網(wǎng)絡(luò)不通，管理員也可以進(jìn)行維護(hù)。17、支持分配浮動(dòng)IP，支持為云主機(jī)分配公網(wǎng)IP，實(shí)現(xiàn)從公網(wǎng)訪問(wèn)該云主機(jī)。18、支持資源配額，為項(xiàng)目分配資源，實(shí)現(xiàn)資源隔離和限制。19、支持虛擬機(jī)鏡像查找及檢索系統(tǒng)，支持多種虛擬機(jī)鏡像格式（AKI、AMI、ARI、ISO、QCOW2、Raw、VDI、VHD、VMDK），支持創(chuàng)建上傳鏡像、刪除鏡像、編輯鏡像基本信息的功能。20、支持公有鏡像和私有鏡像兩類(lèi)。私有鏡像僅供創(chuàng)建該鏡像的用戶(hù)使用。也可以轉(zhuǎn)化為公有鏡像22、支持創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，用戶(hù)可以迅速創(chuàng)建屬于自己的私有網(wǎng)絡(luò)，包括虛擬交換機(jī)、虛擬路由器、防火墻及分配私有/共有IP等。23、支持網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，支持Linuxbridge等網(wǎng)絡(luò)插件，支持flat、vlan、gre、vxlan等網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。24、支持自定義防火墻，云平臺(tái)默認(rèn)default策略禁止從外部訪問(wèn)云主機(jī)，用戶(hù)可在此策略的基礎(chǔ)上，修改云主機(jī)在入口方向或出口方向所允許和禁止的訪問(wèn)端口，也可自定義防火墻策略并綁定至云主機(jī)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層訪問(wèn)的控制。25、支持密鑰對(duì)，用戶(hù)可在云平臺(tái)上生出密鑰并將私鑰下載到用戶(hù)本地，在創(chuàng)建云主機(jī)時(shí)選擇對(duì)應(yīng)的密鑰對(duì)名稱(chēng)即可實(shí)現(xiàn)通過(guò)密鑰方式登錄云主機(jī)，此功能保證云主機(jī)被訪問(wèn)的高度可控性。25、支持操作日志，云平臺(tái)記錄用戶(hù)在此平臺(tái)的所有操作日志，提供按條件的查詢(xún)和導(dǎo)出功能。26、支持身份認(rèn)證，支持身份驗(yàn)證、安全策略管理和目錄服務(wù)的功能。27、支持監(jiān)控集群整體資源使用情況，包括：cpu利用率，內(nèi)存利用率，硬盤(pán)利用率。28、支持監(jiān)控每一個(gè)項(xiàng)目（租戶(hù)）的資源使用情況，包括：項(xiàng)目的CPU利用率，項(xiàng)目?jī)?nèi)存利用率，項(xiàng)目的硬盤(pán)利用率，項(xiàng)目的浮動(dòng)IP使用，項(xiàng)目的安全組使用等。29、支持監(jiān)控系統(tǒng)服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)，包括：計(jì)算服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，塊存儲(chǔ)服務(wù)，編排服務(wù)等。30、支持監(jiān)控所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)虛擬機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，數(shù)量等。31、需與實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)統(tǒng)一平臺(tái)管理，界面無(wú)感切換，數(shù)據(jù)交換無(wú)縫連接。3鏡像倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)1套三、鏡像倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)1、基于角色的訪問(wèn)控制：用戶(hù)和存儲(chǔ)的鏡像通過(guò)“項(xiàng)目”進(jìn)行組織，用戶(hù)可以對(duì)項(xiàng)目下的docker鏡像擁有不同的訪問(wèn)權(quán)限。2、基于策略的復(fù)制：可以使用帶有多個(gè)篩選器（存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)，標(biāo)記和標(biāo)簽）的策略在Harbor鏡像倉(cāng)庫(kù)之間復(fù)制（同步）docker鏡像。不論遇到什么錯(cuò)誤，Harbor都會(huì)自動(dòng)重試復(fù)制。該功能非常適合負(fù)載均衡，高可用，多數(shù)據(jù)中心，混合云和多云等場(chǎng)景。3、支持LDAP/AD：Harbor支持與企業(yè)現(xiàn)有的LDAP/AD服務(wù)進(jìn)行集成，以進(jìn)行用戶(hù)身份驗(yàn)證和管理，并支持將LDAP中的組導(dǎo)入Harbor并為其分配適當(dāng)?shù)捻?xiàng)目角色。4、支持項(xiàng)目級(jí)別的磁盤(pán)配額，可以設(shè)置每一個(gè)項(xiàng)目中的鏡像個(gè)數(shù)和占用磁盤(pán)空間。5、鏡像刪除和垃圾數(shù)據(jù)收集：Harbor支持刪除倉(cāng)庫(kù)中的docker鏡像，并回收硬盤(pán)空間。6、圖形化門(mén)戶(hù)：用戶(hù)可以輕松使用瀏覽器，搜索鏡像倉(cāng)庫(kù)和管理項(xiàng)目。7、審計(jì)：支持跟蹤harbor鏡像倉(cāng)庫(kù)的所有操作。9、RESTfulAPI：harbor提供適用于大多數(shù)管理操作的RESTfulAPI，易于與外部系統(tǒng)集成。通過(guò)嵌入式SwaggerUI提供可用于功能探索和測(cè)試的API。10、保存云計(jì)算管理系統(tǒng)所需的docker鏡像：云計(jì)算管理系統(tǒng)提供教學(xué)用的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。構(gòu)成云計(jì)算管理系統(tǒng)的系統(tǒng)鏡像由harbor存儲(chǔ)。11.提供多用戶(hù)管理：harbor支持為不同的教師創(chuàng)建獨(dú)立賬號(hào)?？墒共煌慕處煼謩e管理各自的鏡像。12、公開(kāi)項(xiàng)目和私有項(xiàng)目：harbor基于項(xiàng)目管理鏡像。教師在創(chuàng)建項(xiàng)目時(shí)可以選擇是否公開(kāi)。公開(kāi)項(xiàng)目中的鏡像所有人都可以拉取，私有項(xiàng)目中的鏡像只有所有者可以拉取。12、服務(wù)課工場(chǎng)：大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)管理平臺(tái)系統(tǒng)的課工場(chǎng)功能允許教師自定義docker鏡像。harbor負(fù)責(zé)存儲(chǔ)教師自定義的docker鏡像。13、鏡像管理功能：要求能顯示鏡像列表、要求能顯示鏡像構(gòu)建歷史、能從容器創(chuàng)建新鏡像、要求能夠從Dockerfile構(gòu)建鏡像、從registry下載鏡像、能將鏡像上傳到registry、要求能夠刪除Dockerhost中的鏡像、支持使用Dockerfile構(gòu)建鏡像。14、需與實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)統(tǒng)一平臺(tái)管理，界面無(wú)感切換，數(shù)據(jù)交換無(wú)縫連接。。4實(shí)驗(yàn)管理課程系統(tǒng)1套1)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)（Hadoop）課程內(nèi)容資源需包含不少于17個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)和17個(gè)教學(xué)視頻，教學(xué)視頻總時(shí)長(zhǎng)不少于600分鐘。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。所有實(shí)驗(yàn)需提供集群實(shí)驗(yàn)為一主兩從真分布式環(huán)境。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容需包含【Hadoop安裝部署、Hadoop常用命令、HDFS:IOUtils方式讀取文件、URL方式讀取文件、文件創(chuàng)建與寫(xiě)入、文件內(nèi)容追加、文件元數(shù)據(jù)獲取、MapReduce編程:單詞計(jì)數(shù)、數(shù)據(jù)過(guò)濾及保存、檢索特定群體搜索記錄、UID去重、自定義計(jì)數(shù)器、Map端join、自定義Split大小、Map端本地聚合、自定義分區(qū)、檢索特定偏好用戶(hù)】2)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Hive）課程內(nèi)容資源需包含不少于27個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)和27個(gè)教學(xué)視頻，教學(xué)視頻總時(shí)長(zhǎng)不少于500分鐘。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。所有實(shí)驗(yàn)需提供集群實(shí)驗(yàn)為一主兩從真分布式環(huán)境。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容需包含【Hive數(shù)倉(cāng)：元數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL安裝、安裝部署、導(dǎo)入集合類(lèi)型數(shù)據(jù)、創(chuàng)建刪除數(shù)據(jù)庫(kù)表、導(dǎo)入導(dǎo)出表數(shù)據(jù)、操作分區(qū)表、使用桶表、修改表分區(qū)列、使用distributeby查詢(xún)數(shù)據(jù)、使用clusterby查詢(xún)數(shù)據(jù)、使用UNIONALL合并表數(shù)據(jù)、使用JOIN聯(lián)接查詢(xún)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)視圖、創(chuàng)建數(shù)據(jù)索引、自定義函數(shù)UDF、自定義函數(shù)UDTF、自定義函數(shù)UDAF、分析車(chē)輛銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、分析搜狗搜索日志、ETL工具：Sqoop安裝部署、導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)至HDFS、導(dǎo)出Hive數(shù)據(jù)至MySQL、調(diào)度引擎：編譯安裝Azkaban、簡(jiǎn)易操作Azkaban、Azkaban腳本調(diào)度、Azkaban調(diào)度搜狗日志分析任務(wù)、Azkaban調(diào)度微博數(shù)據(jù)分析任務(wù)】3)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)（NoSQL）課程資源包含不少于81個(gè)教學(xué)視頻和23個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)1000分鐘以上。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。所有實(shí)驗(yàn)需提供集群實(shí)驗(yàn)為一主兩從真分布式環(huán)境。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Zookeeper分布式協(xié)調(diào)框架：Zookeeper安裝部署、Zookeeper編程、Kafka消息訂閱系統(tǒng)：Kakfa安裝部署、Kakfa編程、HBase數(shù)據(jù)庫(kù)：HBase安裝部署、WEBUI界面、HBase表設(shè)計(jì)、HBase客戶(hù)端配置、HBase表操作、HBase比較過(guò)濾器、HBase列族過(guò)濾器、HBase行鍵過(guò)濾器、HBase單列排除過(guò)濾器、HBase分頁(yè)過(guò)濾器、讀取HBase表數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)至HBase表、HBase計(jì)數(shù)器、HBase協(xié)處理器、Storm實(shí)時(shí)流計(jì)算框架：ETL導(dǎo)入數(shù)據(jù)、Storm安裝部署、Storm詞頻統(tǒng)計(jì)、Storm文本追加、Storm數(shù)據(jù)入庫(kù)?！?)

消息發(fā)布訂閱系統(tǒng)（Kafka）課程資源包含不少于11個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。所有實(shí)驗(yàn)需提供集群實(shí)驗(yàn)為一主兩從真分布式環(huán)境。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Kafka消息訂閱系統(tǒng)：Kafka安裝部署、基本命令、KafkaTopic、Kakfa生產(chǎn)者和消費(fèi)者、Kafka編程、集成Flume、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的發(fā)送與接收、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的發(fā)送與接收、Spark消費(fèi)Kafka、編程實(shí)現(xiàn)Kafka集成Flume、KafkaOffsetMonitor安裝與使用?！?)Scala編程課程資源包含不少于36個(gè)教學(xué)視頻和12個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)400分鐘以上。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Scala安裝部署、Scala控制結(jié)構(gòu)與函數(shù)、Scala數(shù)組、Scala元組與映射、Scala類(lèi)與對(duì)象、Scala包的導(dǎo)入、Scala類(lèi)的繼承、Scala文件操作與類(lèi)層級(jí)結(jié)構(gòu)、Scala特質(zhì)、Scala1匿名類(lèi)與高階函數(shù)、Scala樣例類(lèi)與模式匹配、Scala隱式轉(zhuǎn)換與隱式參數(shù)。】6)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)（Spark）-基礎(chǔ)課程資源包含不少于39個(gè)教學(xué)視頻和13個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)400分鐘以上。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。所有實(shí)驗(yàn)需提供集群實(shí)驗(yàn)為一主兩從真分布式環(huán)境。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Spark安裝部署：Standalone模式、OnYarn模式、Spark編程工具：使用IDEA、SparkCore：Scala單詞計(jì)數(shù)、Java單詞計(jì)數(shù)、SparkSQL：命令方式、普通樣例類(lèi)編程、領(lǐng)域API編程、SparkStreaming：實(shí)時(shí)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)計(jì)算HDFS數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)計(jì)算Flume數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)計(jì)算Kafka數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)實(shí)時(shí)計(jì)算結(jié)果至HBase】。7)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)（Spark）-中級(jí)課程資源包含不少于13個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【RDD編程、Scala編程、詞頻統(tǒng)計(jì)、Apache日志分析、SparkSQL編程、實(shí)時(shí)詞頻統(tǒng)計(jì)、SparkMLlib編程、SparkGraphX編程、SparkIndexedRDD編程、SparkR安裝部署與編程、Alluxio安裝部署與使用、SparkKeystoneML編程、SparkBlinkDB編程】。8)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)（Spark）-高級(jí)課程資源包含不少于5個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【分析日志流、分析Uber數(shù)據(jù)、分析犯罪數(shù)據(jù)、分析電商產(chǎn)品關(guān)注度、分析流量日志?！?)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：Python編程課程資源包含不少于12個(gè)教學(xué)視頻和12個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)200分鐘以上。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Python入門(mén)、變量與數(shù)據(jù)類(lèi)型、運(yùn)算符與表達(dá)式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用字符串、控制結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)、類(lèi)與對(duì)象、使用函數(shù)、異常處理、操作文件、使用模塊】10)數(shù)據(jù)分析與挖掘課程資源包含不少于7個(gè)教學(xué)視頻和7個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)400分鐘以上。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Numpy介紹與使用、Pandas介紹與使用、數(shù)據(jù)繪圖可視化、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分類(lèi)與預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析、時(shí)序數(shù)據(jù)分析處理?！?1)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)課程資源包含不少于14個(gè)教學(xué)視頻和14個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)600分鐘以上。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Superset安裝部署、Superset數(shù)據(jù)可視化、Zeppelin安裝部署與數(shù)據(jù)可視化、Anaconda可視化、Matplotlib可視化、k-NearestNeighbor可視化、LinearRegression可視化、SupportVectorMachine可視化、DecisionTree可視化、RandomForest可視化、模型優(yōu)化、Pandas可視化、數(shù)據(jù)降維可視化、ClusterAnalysis可視化。】12)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：Docker平臺(tái)應(yīng)用課程資源包含不少于23個(gè)教學(xué)視頻和23個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)400分鐘以上。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【安裝docker服務(wù)、使用Dockerfile構(gòu)建鏡像、調(diào)試Dockerfile以及鏡像命名、使用dockercommit構(gòu)建新鏡像、使用公共Registry、搭建本地Registry、搭建企業(yè)級(jí)docker倉(cāng)庫(kù)、運(yùn)行容器和進(jìn)入容器、docker容器的常用操作、限制docker容器的內(nèi)存、限制docker容器使用CPU、限制docker容器的BlockIO、docker的原生網(wǎng)絡(luò)、自定義docker容器網(wǎng)絡(luò)、容器之間和容器與外部的通信、docker存儲(chǔ)bindmount、使用dockermanagedvolume、容器之間共享數(shù)據(jù)、docker常用監(jiān)控命令、使用weave網(wǎng)路、使用WeaveScope容器地圖、使用rancher搭建k8s集群、部署Graylog日志系統(tǒng)】13)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：Linux基礎(chǔ)課程資源包含9個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Linux命令基礎(chǔ)練習(xí)、Linux用戶(hù)和權(quán)限管理、Linux軟件包安裝、啟動(dòng)流程和服務(wù)管理、進(jìn)程管理和計(jì)劃任務(wù)、Linux系統(tǒng)監(jiān)控和日志管理、Apache服務(wù)、使用ssh遠(yuǎn)程管理Linux、mysql數(shù)據(jù)庫(kù)管理】14)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：java程序設(shè)計(jì)課程資源包含不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Java編程：JDK安裝與配置、Java編程：人機(jī)猜拳游戲、Java編程：設(shè)計(jì)編寫(xiě)寵物樂(lè)園程序、Java編程：設(shè)計(jì)投票程序、Java編程：模擬銀行取款業(yè)務(wù)、Java編程：實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的增刪改查、Java編程：設(shè)計(jì)圖形化計(jì)算器、Java編程：讀取文件目錄、Java編程：模擬售票系統(tǒng)、Java編程：簡(jiǎn)易聊天室】15）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模與挖掘課程資源包含不少于6個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：統(tǒng)計(jì)分布、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：假設(shè)檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：多變量線性回歸、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與建模：廣義線性模型、數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析】16）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用課程資源包含不少于16個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【數(shù)據(jù)準(zhǔn)備操作、操作實(shí)驗(yàn)(一)、操作實(shí)驗(yàn)(二)、Python編程操作RDB、Redis基本操作和實(shí)踐、python訪問(wèn)Redis實(shí)現(xiàn)基本增刪改查、RDB與RDB+Redis架構(gòu)SQL查詢(xún)對(duì)比、RDB編程操作數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)移植到RDB+Redis、學(xué)習(xí)并實(shí)踐Phoenix+HBase安裝部署、HBase原生查詢(xún)實(shí)踐、程序讀取數(shù)據(jù)插入HBase實(shí)踐、Phoenix+HBase查詢(xún)實(shí)踐、學(xué)習(xí)并實(shí)踐GeoMesa+HBase部署、對(duì)比了解阿里云GeoGanos和GeoMesa、GeoMesa時(shí)空數(shù)據(jù)操作、基于Java的編程操作GeoMesa、使用時(shí)空索引和未使用索引的性能差異】17）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)課程資源包含不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【MySql安裝部署、數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建與管理、數(shù)據(jù)表創(chuàng)建與管理、數(shù)據(jù)更新和數(shù)據(jù)查詢(xún)、SQL編程基礎(chǔ)、視圖和索引、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器、MySql用戶(hù)管理與權(quán)限操作、MySql用戶(hù)管理與權(quán)限操作】18）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：數(shù)據(jù)分析技術(shù)（SPSS）課程資源包含不少于16個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【SPSS安裝、SPSS窗口介紹、SPSS數(shù)據(jù)文件的建立、SPSS-單因素方差分析、SPSS-多因素方差分析、SPSS-線性回歸分析、SPSS-非線性回歸分析、SPSS-Logistic回歸分析、SPSS-因子分析、SPSS-主成分分析、SPSS-K-均值聚類(lèi)分析、SPSS-分層聚類(lèi)分析、SPSS-判別分析、SPSS-信度分析、SPSS-尺度分析、SPSS-時(shí)間序列分析】19）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：數(shù)據(jù)挖掘-典型算法課程資源包含不少于13個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Anaconda及PyCharm的安裝與配置、使用sklearn進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)梳理、利用apriori算法發(fā)現(xiàn)毒蘑菇近似特征、使用fpGrowth算法發(fā)現(xiàn)購(gòu)物關(guān)聯(lián)、基于SVM分析UCI銀行營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)集、邏輯回歸LogistcalRegression分析鳶尾花數(shù)據(jù)集、基于貝葉斯算法的鳶尾花數(shù)據(jù)分類(lèi)、用LSTM實(shí)現(xiàn)股票預(yù)測(cè)、使用DBSCAN對(duì)紅酒類(lèi)型聚類(lèi)、使用K均值對(duì)UCIwine數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析、基于SK-learnLabelPropagation的半監(jiān)督算法實(shí)現(xiàn)、文本特征詞的提取、word2vec及doc2vec的訓(xùn)練及使用】20）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：機(jī)器學(xué)習(xí)-基礎(chǔ)課程資源包含不少于11個(gè)教學(xué)視頻和11個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容，視頻總時(shí)長(zhǎng)300分鐘以上。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【線性回歸、邏輯回歸、最大期望算法、主題模型、聚類(lèi)算法、支持向量機(jī)、決策樹(shù)與隨機(jī)森林、隱馬爾科夫模型、Mahout安裝部署、Mahout聚類(lèi)算法、Mahout分類(lèi)算法】21）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：機(jī)器學(xué)習(xí)-中級(jí)課程資源包含不少于11個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)600分鐘以上、不少于11個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。每個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)有對(duì)應(yīng)的操作講解視頻。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【動(dòng)物圖片識(shí)別、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、SparkMLlib庫(kù)介紹與使用、鳶尾花分類(lèi)、棋類(lèi)游戲、提取文章摘要、監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)自編碼、氣象數(shù)據(jù)分析、足球比賽聚類(lèi)分析】22）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：機(jī)器學(xué)習(xí)-高級(jí)課程資源包含不少于16個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【安裝配置pycharm與anaconda、基于線性回歸預(yù)測(cè)糖尿病、使用決策樹(shù)預(yù)測(cè)隱形眼鏡類(lèi)型、使用決策樹(shù)對(duì)銀行貸款進(jìn)行建模、利用神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)MINST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、用CNN實(shí)現(xiàn)MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、使用SVM實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、基于SVM分析Kaggle泰坦尼克數(shù)據(jù)集、使用樸素貝葉斯分類(lèi)器從個(gè)人廣告中獲取區(qū)域傾向、使用樸素貝葉斯對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、在病馬死亡數(shù)據(jù)集上運(yùn)用AdaBoost、DBSCAN聚類(lèi)算法實(shí)踐、使用K均值對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析、利用PCA分析鳶尾花數(shù)據(jù)、基于SVD構(gòu)建餐館菜肴推薦系統(tǒng)、用HMM求解最可能的天氣】23）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：深度學(xué)習(xí)-算法基礎(chǔ)課程資源包含不少于16個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【安裝配置pycharmanaconda、數(shù)據(jù)擬合與廣義線性回歸、SMO算法求解SVM、構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、從零開(kāi)始搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)Dropout、梯度下降優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、梯度下降優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略、Mnist手寫(xiě)數(shù)據(jù)集識(shí)別、RNN實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制加法、彩票預(yù)測(cè)1、彩票預(yù)測(cè)2、PCA主成分分析、基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的圖像去噪方法、AutoEncoder自編碼器】24）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：深度學(xué)習(xí)-主流框架課程資源包含不少于8個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【DeepLearning初窺：Theano簡(jiǎn)單應(yīng)用、DeepLearning初窺：TensorFlow簡(jiǎn)單應(yīng)用、DeepLearning初窺：Keras識(shí)別手寫(xiě)字體、DeepLearning初窺：Keras與Scikit-Learn混合編程、DeepLearning初窺：KerasCNN圖片分類(lèi)、DeepLearning初窺：KerasLSTM影評(píng)分類(lèi)、DeepLearning初窺：Caffe手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、DeepLearning初窺：Caffecifar10圖片分類(lèi)】案例課：深度學(xué)習(xí)-典型實(shí)例課程資源包含不少于8個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【DeepLearning實(shí)踐：Python實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DeepLearning實(shí)踐：CaffeCNN實(shí)現(xiàn)圖片分類(lèi)、DeepLearning實(shí)踐：CNN實(shí)現(xiàn)圖片風(fēng)格遷移、DeepLearning實(shí)踐：自聯(lián)想存儲(chǔ)器的python實(shí)現(xiàn)、DeepLearning實(shí)踐：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫(xiě)識(shí)別、DeepLearning實(shí)踐：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的自編碼器實(shí)現(xiàn)、DeepLearning實(shí)踐：自編碼器進(jìn)行人臉數(shù)據(jù)降維、DeepLearning實(shí)踐：有監(jiān)督學(xué)習(xí)人臉識(shí)別】25）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：AI-算法基礎(chǔ)課程資源包含不少于16個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【安裝配置pycharm與anaconda、prolog環(huán)境搭建、梵塔問(wèn)題、農(nóng)夫過(guò)河問(wèn)題、利用A-star算法尋路、二叉樹(shù)遍歷、搜索兩點(diǎn)之間路徑、初識(shí)prolog、prolog家族關(guān)系判斷、衣服搭配專(zhuān)家系統(tǒng)、Mycin專(zhuān)家系統(tǒng)、在玩具數(shù)據(jù)集中比較不同的聚類(lèi)算法、高斯混合模型、DBSCAN聚類(lèi)算法、jieba分詞庫(kù)使用、最大匹配算法】26）案例課：數(shù)據(jù)挖掘-案例課課程資源包含6個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【20newsgroup分類(lèi)分析、KMeans聚類(lèi)乳腺癌數(shù)據(jù)集分析、LDA主題發(fā)現(xiàn)演練分析、服裝數(shù)據(jù)集分析、使用K均值分析天平數(shù)據(jù)集、使用決策樹(shù)對(duì)三好學(xué)生評(píng)選進(jìn)行建?！?7）案例課：機(jī)器學(xué)習(xí)-案例課課程資源包含不少于6個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【機(jī)器學(xué)習(xí)-收入數(shù)據(jù)集分析、機(jī)器學(xué)習(xí)-房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)案例建模、機(jī)器學(xué)習(xí)-人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集分析、機(jī)器學(xué)習(xí)-使用DBSCAN進(jìn)行聚類(lèi)、機(jī)器學(xué)習(xí)-新聞分類(lèi)、機(jī)器學(xué)習(xí)-用LSTM實(shí)現(xiàn)MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別】28）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：深度學(xué)習(xí)-案例課課程資源包含不少于6個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【深度學(xué)習(xí)-SVM分類(lèi)Iris數(shù)據(jù)集、深度學(xué)習(xí)-句子分類(lèi)訓(xùn)練1、深度學(xué)習(xí)-句子分類(lèi)訓(xùn)練2、深度學(xué)習(xí)-蒙特卡羅方法計(jì)算圓周率、深度學(xué)習(xí)-深度學(xué)習(xí)模型實(shí)用技巧、深度學(xué)習(xí)-約會(huì)網(wǎng)站配對(duì)效果判定】29）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：數(shù)據(jù)分析與挖掘案例課程資源包含不少于6個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)、消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)、流失情況預(yù)測(cè)、熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)、fashion分類(lèi)、語(yǔ)音處理】30）課程資源包含不少于9個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【創(chuàng)建和操作Tensor、梯度下降和自動(dòng)求梯度、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、Pytorch開(kāi)發(fā)技巧、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法優(yōu)化、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理】31）案例課：AI-案例課32）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：計(jì)算機(jī)視覺(jué)33）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：NLP自然語(yǔ)言處理課程資源包含不少于16個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【NLP-相似度模型實(shí)驗(yàn)、WordCloud制作詞云實(shí)驗(yàn)、NLTK工具包使用、中文短文本分類(lèi)實(shí)驗(yàn)、中文短文本聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)、word2Vec影評(píng)數(shù)據(jù)分析、SVM分類(lèi)垃圾短信、簡(jiǎn)易聊天機(jī)器人、基于TensorFlow的DeepQA聊天機(jī)器人實(shí)驗(yàn)、LSTM情感分析實(shí)驗(yàn)、基于LSTM輕松生成各種古詩(shī)、CNN與RNN中文文本分類(lèi)-基于TENSORFLOW實(shí)現(xiàn)、利用lstm生成特定作家小說(shuō)、中英文翻譯系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、語(yǔ)音識(shí)別實(shí)驗(yàn)、基于文本的個(gè)性化推薦系統(tǒng)】34）課程資源包含不少于15個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Kettle的安裝與運(yùn)行、Python環(huán)境的安裝和運(yùn)行、Python導(dǎo)入數(shù)據(jù)并處理缺失值、異常數(shù)據(jù)、運(yùn)用Kettle合并多源數(shù)據(jù)、運(yùn)用Kettle處理缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)、用Python生成與讀取CSV文件、用Python讀取與轉(zhuǎn)換JSON文件、將XML文件轉(zhuǎn)換為JSON文件、使用Kettle抽取本地XML文件、將JSON文件轉(zhuǎn)換為CSV文件、使用Kettle抽取CSV數(shù)據(jù)并輸出為文本、在Kettle中用正則表達(dá)式清洗數(shù)據(jù)、使用Kettle過(guò)濾數(shù)據(jù)表、使用Kettle生成隨機(jī)數(shù)并相加、清洗員工信息、清洗在消費(fèi)數(shù)據(jù)】35）、基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch基礎(chǔ)編程課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【環(huán)境部署、Tensor基本用法、張量的科學(xué)計(jì)算、梯度和優(yōu)化、線性回歸和邏輯回歸、數(shù)據(jù)集加載和處理、可視化實(shí)現(xiàn)方法、單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)iris數(shù)據(jù)集分類(lèi)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)】36)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch圖像分類(lèi)與識(shí)別課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【CentOS實(shí)驗(yàn)環(huán)境概覽、CentOS7.9編程開(kāi)發(fā)環(huán)境配置、Anaconda的安裝部署、Python開(kāi)發(fā)環(huán)境部署、PyTorch等擴(kuò)展庫(kù)的安裝及使用、基于AlexNet網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜樣本多分類(lèi)圖像識(shí)別、編程實(shí)現(xiàn)VGGNet并以生物圖像為例解決二分類(lèi)問(wèn)題、基于GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特定物體圖像的識(shí)別應(yīng)用、構(gòu)建ResNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行室內(nèi)外場(chǎng)景的自動(dòng)識(shí)別、DenseNet編程及檔案照片分類(lèi)識(shí)別實(shí)踐應(yīng)用】37)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch目標(biāo)檢測(cè)課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【CentOS命令操作、Linux編程開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹、Anaconda的安裝部署、Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境的安裝及使用、PyTorch等擴(kuò)展庫(kù)的安裝及張量的生成、圖像的矩陣化表示、圖像讀取與圖像像素格式轉(zhuǎn)換、OpenCV對(duì)視頻文件的操作、目標(biāo)檢測(cè)案例解析、基于CenterNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像目標(biāo)檢測(cè)】38）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch目標(biāo)分割課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Linux實(shí)驗(yàn)環(huán)境概覽、Linux編程開(kāi)發(fā)環(huán)境、Anaconda的安裝部署、Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境、圖像處理擴(kuò)展庫(kù)的安裝、數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)表示、VGG網(wǎng)絡(luò)模型編程及數(shù)據(jù)集圖像目標(biāo)辨識(shí)、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)ResNet模型進(jìn)行目標(biāo)分割圖像判別、基于FCN預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行圖像的多目標(biāo)分割、基于PyTorch構(gòu)建自己的目標(biāo)分割網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行應(yīng)用分析】39）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch目標(biāo)跟蹤課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【CentOS命令操作基礎(chǔ)、Linux編程開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹、Anaconda的安裝部署、Python程序開(kāi)發(fā)IDE的安裝及使用、PyTorch及OpenCV等圖像處理擴(kuò)展庫(kù)的安裝、圖像的矩陣化表示、圖像讀取與圖像像素格式轉(zhuǎn)換、OpenCV對(duì)視頻文件的操作、使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)視頻序列跟蹤目標(biāo)的精確提取、構(gòu)建SiameseFC網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)視頻目標(biāo)跟蹤】40）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch圖像描述課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【CentOS命令操作基礎(chǔ)、Linux編程開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境的安裝部署、Python程序開(kāi)發(fā)IDE的安裝及使用、Python程序開(kāi)發(fā)IDE的安裝及使用、圖像的矩陣化表示、圖像讀取與圖像像素格式轉(zhuǎn)換、圖像描述中語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、編程實(shí)現(xiàn)基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的描述語(yǔ)句生成、圖像描述綜合實(shí)例編程應(yīng)用】41）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch圖像超分辨率重建課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【Linux命令操作基礎(chǔ)、Linux實(shí)驗(yàn)環(huán)境部署、Conda的安裝部署、Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境、圖像處理擴(kuò)展庫(kù)的安裝及使用、數(shù)字圖像的矩陣化表示、圖像讀取與圖像像素格式轉(zhuǎn)換、基于PyTorch的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程實(shí)現(xiàn)、圖像超分辨率重建與深度殘差網(wǎng)絡(luò)、SRResNet算法及圖像超分重建編程實(shí)現(xiàn)】42）基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)課：PyTorch圖像生成課程資源包含不少于10個(gè)教學(xué)視頻，視頻總時(shí)長(zhǎng)60分鐘以上、不少于10個(gè)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)等教學(xué)內(nèi)容。課程提供實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包含【CentOS命令操作基礎(chǔ)、Linux編程開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹、Anaconda的安裝部署、Python程序開(kāi)發(fā)IDE的安裝及使用、PyTorch等擴(kuò)展庫(kù)的安裝及張量的生成、Pillow圖像處理標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的使用、PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱、基于反卷積原理搭建最小均方誤差圖像生成網(wǎng)絡(luò)模型、手寫(xiě)數(shù)字圖像的生成器-識(shí)別器網(wǎng)絡(luò)模型編程實(shí)現(xiàn)、PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱】44)情緒分析（實(shí)戰(zhàn)案例）項(xiàng)目通過(guò)工單歷史數(shù)據(jù)和專(zhuān)席通話記錄數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)情緒進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)防高危用戶(hù)流失，降低投訴次數(shù)，提高用戶(hù)體驗(yàn)。項(xiàng)目提供數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【1）申告量統(tǒng)計(jì)分析；2）處理量統(tǒng)計(jì)分析；3）回單量統(tǒng)計(jì)分析；4）回單率統(tǒng)計(jì)分析；5）重障量統(tǒng)計(jì)分析；6）重障率統(tǒng)計(jì)分析；7）及時(shí)量統(tǒng)計(jì)分析；8）及時(shí)率統(tǒng)計(jì)分析；9）成功率統(tǒng)計(jì)分析；10）用戶(hù)等級(jí)多維度統(tǒng)計(jì)分析?！?5)行業(yè)案例課：Fashion分類(lèi)識(shí)別項(xiàng)目通過(guò)對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【數(shù)據(jù)預(yù)處理、拆分訓(xùn)練集和測(cè)試集、數(shù)據(jù)建模、模型評(píng)估、模型優(yōu)化、模型應(yīng)用】46)搜索引擎構(gòu)建（實(shí)戰(zhàn)案例）項(xiàng)目在線爬取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)處理、建立索引等操作實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易的搜索引擎系統(tǒng)。項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為現(xiàn)場(chǎng)爬取，提供的測(cè)試數(shù)據(jù)約為10M，全量數(shù)據(jù)約為10G。項(xiàng)目提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)至少提供以下功能模塊：【1）在線互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取、解析、處理；2）利用中文分詞技術(shù)，建立數(shù)據(jù)索引；3）基于HBase數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分詞表構(gòu)建簡(jiǎn)易搜索引擎；4）利用簡(jiǎn)易搜索引擎系統(tǒng)完成對(duì)數(shù)據(jù)的搜索和查看。】47）需與實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)統(tǒng)一平臺(tái)管理，界面無(wú)感切換，數(shù)據(jù)交換無(wú)縫連接。5實(shí)驗(yàn)管理案例課程包1套成熟產(chǎn)品、不接受后期定制開(kāi)發(fā)。1)行業(yè)案例課：顧客流失情況預(yù)測(cè)項(xiàng)目通過(guò)采用數(shù)據(jù)挖掘中的一些技術(shù)，首先對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后進(jìn)行特征處理，并把數(shù)據(jù)拆分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，建立決策樹(shù)模型并擬合，最后模型優(yōu)化和模型優(yōu)劣判斷。對(duì)客戶(hù)流失數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同變量對(duì)用戶(hù)流失的影響程度，進(jìn)而建立客戶(hù)流失預(yù)測(cè)模型，利用該模型，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)流失群體，預(yù)測(cè)流失趨勢(shì)，進(jìn)而制定有效的控制策略，最大限度地降低客戶(hù)流失率。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【修改字段名為英文、數(shù)據(jù)缺失值及ID唯一性檢驗(yàn)、對(duì)兩字段進(jìn)行分箱處理、使用熱力圖查看各特征之間的關(guān)聯(lián)性、CART（分類(lèi)回歸樹(shù)）算法、對(duì)決策樹(shù)優(yōu)化可調(diào)參數(shù)、使用“剪枝”法解決模型過(guò)擬合問(wèn)題、ROC曲線和AUC值】2)行業(yè)案例課：居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測(cè)項(xiàng)目通過(guò)分析2001年起到2015年共15年某省居民消費(fèi)水平的十三個(gè)指標(biāo)，挖掘其中的隱藏模式，對(duì)未來(lái)兩年的消費(fèi)水平進(jìn)行預(yù)測(cè)，為相關(guān)決策的制定提供依據(jù)。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【相關(guān)系數(shù)分析、Lasso回歸模型、構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型，對(duì)所選特征值進(jìn)行預(yù)測(cè)、建立支持向量回歸模型、使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)】3)行業(yè)案例課：熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目通過(guò)針對(duì)微博熱點(diǎn)話題詞進(jìn)行整理排序，方便用戶(hù)查看當(dāng)前熱點(diǎn)詞條信息，對(duì)微博數(shù)據(jù)集的話題詞提取，通過(guò)分詞、過(guò)濾、聚類(lèi)等技術(shù)排序出熱點(diǎn)話題。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【微博數(shù)據(jù)獲取與整合、采集到的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)進(jìn)行中文分詞、選取特征詞進(jìn)行文本建模、微博熱點(diǎn)話題詞抽取】4)行業(yè)案例課：互動(dòng)預(yù)測(cè)項(xiàng)目通過(guò)預(yù)測(cè)微博文本的傳播規(guī)模和傳播深度，對(duì)用戶(hù)以往發(fā)表的微博數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶(hù)特征提取和微博文本特征提取處理，采用了微博發(fā)送時(shí)間、微博標(biāo)題、文本長(zhǎng)度、是否含有表情、符號(hào)、是否提到@某人等要素，結(jié)合微博用戶(hù)的關(guān)注關(guān)系、微博的內(nèi)容類(lèi)型和情感分析以及初期的傳播模式為預(yù)測(cè)條件。采用隨機(jī)森林對(duì)新微博文本互動(dòng)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。該方法可以對(duì)高互動(dòng)微博提供特征信息，以便于人們熟悉高互動(dòng)微博特征。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)清洗、建立特征工程、數(shù)據(jù)分析、模型的建立以及預(yù)測(cè)運(yùn)行程序，查看結(jié)果】5)、行業(yè)案例課：語(yǔ)音處理與識(shí)別項(xiàng)目通過(guò)對(duì)音頻中的噪聲進(jìn)行處理，噪聲存在于音頻中的每個(gè)時(shí)刻和位置，通過(guò)調(diào)制解調(diào)的方式對(duì)噪聲進(jìn)行處理，便于后續(xù)的步驟的有序進(jìn)行。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【讀取音頻文件、查看音頻文件波形圖、生成噪聲音頻、給音頻文件添加噪聲、查看添加噪聲后的音頻文件、降噪處理】6)行業(yè)案例課：自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)項(xiàng)目通過(guò)采用自然語(yǔ)言處理中的一些技術(shù)，對(duì)用戶(hù)輸入的問(wèn)句進(jìn)行分析處理,理解用戶(hù)提問(wèn)的意圖，然后在按照一定的規(guī)則、策略查找、生成答案,返回給用戶(hù)。項(xiàng)目提供實(shí)際數(shù)據(jù)、提供《實(shí)驗(yàn)手冊(cè)》和《系統(tǒng)安裝部署文檔》、提供項(xiàng)目源代碼及代碼注釋。系統(tǒng)需至少提供以下功能模塊：【編寫(xiě)分詞程序、建立FAQ匹配庫(kù)、編寫(xiě)倒排索引程序、測(cè)試倒排索引程序、編寫(xiě)相似度計(jì)算程序、編寫(xiě)問(wèn)題提問(wèn)程序、運(yùn)行程序，查看結(jié)果】8)醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用案例課程-兒童心肺聽(tīng)診音異常識(shí)別分析案例本案例實(shí)驗(yàn)方法，主要借助python的音頻處理庫(kù)librosa和深度學(xué)習(xí)庫(kù)keras。通過(guò)調(diào)用他們的api，實(shí)現(xiàn)呼吸音的分類(lèi)識(shí)別任務(wù)。1、數(shù)據(jù)源通過(guò)醫(yī)院提供的呼吸音樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以wav無(wú)損格式存儲(chǔ)，樣本采樣率為4k，樣本包括正常人肺音和呼吸音異常，樣本比例大約為異常音：200個(gè)，正常音：800個(gè)。2、實(shí)驗(yàn)方法通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入、特征提取、人工智能算法等步驟，實(shí)現(xiàn)呼吸音數(shù)據(jù)的智能分類(lèi)判斷，給出該呼吸音數(shù)據(jù)中可能存在的異常。實(shí)驗(yàn)包括以下步驟：數(shù)據(jù)輸入特征提取數(shù)據(jù)拆分（訓(xùn)練集/驗(yàn)證集）人工智能算法模型建立數(shù)據(jù)識(shí)別（二分法，判斷有異常/無(wú)異常；）9）需與實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)統(tǒng)一平臺(tái)管理，界面無(wú)感切換，數(shù)據(jù)交換無(wú)縫連接。序號(hào)設(shè)備名稱(chēng)數(shù)量單位技術(shù)參數(shù)1大數(shù)據(jù)分析與人工智能實(shí)驗(yàn)技賽輔助平臺(tái)1套核心模塊模塊需支持管理員、裁判長(zhǎng)、評(píng)分裁判、補(bǔ)錄裁判、選手5種角色劃分。管理員用戶(hù)核心功能是對(duì)所有軟件資源、所有用戶(hù)權(quán)限的管理，擁有最大權(quán)限。裁判長(zhǎng)用戶(hù)核心功能是添加試題，添加試卷，設(shè)置參考答案，打印比賽中需要的二維碼，發(fā)布比賽，對(duì)比賽結(jié)果管理，對(duì)比賽成績(jī)管理，對(duì)比賽過(guò)程中申請(qǐng)答案記錄進(jìn)行管理。補(bǔ)錄裁判用戶(hù)核心功能是支持對(duì)場(chǎng)外比賽分?jǐn)?shù)進(jìn)行補(bǔ)錄，對(duì)參賽隊(duì)伍綜合素質(zhì)評(píng)分進(jìn)行補(bǔ)錄。評(píng)分裁判用戶(hù)核心功能是支持對(duì)選手提交的答案和系統(tǒng)評(píng)分結(jié)果進(jìn)行質(zhì)疑。參賽選手用戶(hù)核心功能是參與答題，申請(qǐng)參考答案。框架基礎(chǔ)：要求基于Docker+K8S架構(gòu)容器開(kāi)放式云平臺(tái)架構(gòu),優(yōu)勢(shì)：更高效的利用系統(tǒng)資源、秒級(jí)的啟動(dòng)時(shí)間、更輕松的遷移、更輕松的維護(hù)和擴(kuò)展。與大數(shù)據(jù)分析與人工智能應(yīng)用教研實(shí)訓(xùn)平臺(tái)隨時(shí)聯(lián)動(dòng)，支持與實(shí)訓(xùn)平臺(tái)相互教學(xué)鏡像和通用鏡像。滿(mǎn)足教學(xué)時(shí)對(duì)特定實(shí)驗(yàn)技賽環(huán)境的需求。鏡像庫(kù)中的分區(qū)鏡像可由任何系統(tǒng)調(diào)用，支持同一分區(qū)鏡像供多個(gè)系統(tǒng)使用，達(dá)到分區(qū)共享目的，無(wú)論系統(tǒng)鏡像如何變化，數(shù)據(jù)鏡像可保持一致。管理端可以識(shí)別并將差異化的信息保存在終端硬盤(pán)中，避免每次啟動(dòng)提示安裝信息?？蛻?hù)端不需要對(duì)硬盤(pán)進(jìn)行任何的操作，不需要分區(qū)和預(yù)裝軟件，連上服務(wù)端即可使用。一、管理員角色：管理員用戶(hù)包含權(quán)限管理和系統(tǒng)管理兩個(gè)入口，權(quán)限管理包含用戶(hù)管理、角色管理、資源管理、組織管理。系統(tǒng)管理包含字典管理、登錄信息管理、日志管理、系統(tǒng)設(shè)置、智能分析。1、用戶(hù)管理：支持新增裁判長(zhǎng)、評(píng)分裁判、補(bǔ)錄裁判、參賽選手4種角色，設(shè)置相關(guān)賬號(hào)信息、姓名、編號(hào)、郵箱、手機(jī)、性別、組織選擇，支持對(duì)以創(chuàng)建用戶(hù)做相關(guān)修改，刪除。模塊支持對(duì)已經(jīng)創(chuàng)建用戶(hù)進(jìn)行編輯、重置密碼、停用、刪除等操作，每次重置密碼會(huì)生成一個(gè)隨機(jī)初始密碼，模塊支持顯示序號(hào)、用戶(hù)名、初始密碼、姓名、性別、組織、創(chuàng)建時(shí)間、狀態(tài)是否有效或禁用等相關(guān)信息，同時(shí)對(duì)相關(guān)信息支持進(jìn)行打印賬號(hào)信息、導(dǎo)出EXCL等操作，上傳批量用戶(hù)創(chuàng)建。2、角色管理：支持新增或修改裁判長(zhǎng)、評(píng)分裁判、補(bǔ)錄裁判、參賽選手等角色類(lèi)型，編輯不同角色的角色編碼、名稱(chēng)、描述、權(quán)重、菜單權(quán)限。3、資源管理：支持新增、修改和刪除菜單/按鈕，對(duì)菜單編碼、名稱(chēng)、類(lèi)型、圖標(biāo)、URL、權(quán)限描述、權(quán)重、是否管理，是否支持用，上級(jí)菜單選擇等。4、組織管理：支持實(shí)現(xiàn)對(duì)組織編碼、名稱(chēng)、描述、權(quán)重、是否支持用、上級(jí)組織選擇的新增和修改，刪除選擇組織名稱(chēng)。5、字典管理：支持對(duì)字典編碼、名稱(chēng)、備注、權(quán)重、是否支持用、上級(jí)字典等新增，修改，刪除選擇的字典編碼。6、登錄信息：支持查看不同角色用戶(hù)登錄的信息，對(duì)相關(guān)登錄信息刪除。信息包含學(xué)校、操作用戶(hù)、用戶(hù)標(biāo)識(shí)、登錄時(shí)間、登出時(shí)間、操作時(shí)間。7、日志管理：支持查看不同用戶(hù)角色操作日志，對(duì)相關(guān)日志進(jìn)行刪除。日志信息包含學(xué)校、操作用戶(hù)、描述、耗時(shí)（毫秒）、操作方法、參數(shù)。8、系統(tǒng)設(shè)置：支持對(duì)系統(tǒng)名稱(chēng)，技術(shù)支持公司，系統(tǒng)LOGO進(jìn)行編輯保存和還原。9、智能分析：支持查看每個(gè)考試人員的試卷答題詳情，顯示序號(hào)、隊(duì)編碼、隊(duì)伍、學(xué)校名稱(chēng)、隊(duì)員、分?jǐn)?shù)等相關(guān)信息。二、裁判長(zhǎng)角色：裁判長(zhǎng)用戶(hù)包含比賽管理和資源中心兩個(gè)入口，比賽管理支持對(duì)發(fā)布比賽、申請(qǐng)記錄、報(bào)告管理、結(jié)果管理、成績(jī)管理等功能模塊進(jìn)行操作。資源中心包含試題領(lǐng)域、比賽試題、參考答案、比賽試卷、生成碼圖能功能模塊。1、比賽發(fā)布模塊：比賽發(fā)布模塊支持對(duì)比賽進(jìn)行發(fā)布和調(diào)整比賽時(shí)間，能詳細(xì)顯示比賽名稱(chēng)，對(duì)比賽做相關(guān)描述，體現(xiàn)試卷名稱(chēng)，開(kāi)始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間，創(chuàng)建時(shí)間和發(fā)布狀態(tài)等信息。并能對(duì)相關(guān)比賽新增和修改，搜索具體比賽。2、申請(qǐng)記錄模塊：支持對(duì)相關(guān)參賽隊(duì)伍信息進(jìn)行打印申請(qǐng)確認(rèn)單的操作，并查看相關(guān)隊(duì)伍報(bào)名信息。支持展示比賽項(xiàng)目名稱(chēng)、隊(duì)伍名稱(chēng)、學(xué)校名稱(chēng)、隊(duì)伍成員等信息，并對(duì)信息做相關(guān)搜索和打印。3、報(bào)告管理模塊：支持打印比賽報(bào)告和查看比賽報(bào)告，根據(jù)比賽項(xiàng)目名稱(chēng)顯示隊(duì)伍編碼，隊(duì)伍名稱(chēng)，學(xué)校名稱(chēng)，隊(duì)伍成員等相關(guān)信息。4、結(jié)果管理模塊：支持對(duì)結(jié)果審核，查看審核記錄，打印賽程確認(rèn)單，根據(jù)比賽項(xiàng)目名稱(chēng)顯示隊(duì)伍編碼，隊(duì)伍名稱(chēng)，學(xué)校名稱(chēng)，隊(duì)伍成員等相關(guān)信息。5、成績(jī)管理模塊：支持打印成績(jī)?cè)攩危鶕?jù)比賽項(xiàng)目名稱(chēng)顯示隊(duì)伍編碼，隊(duì)伍名稱(chēng)，學(xué)校名稱(chēng)，隊(duì)伍成員，分?jǐn)?shù)等相關(guān)信息，并對(duì)信息做搜索、打印比賽總成績(jī)列表、打印比賽詳單成績(jī)、導(dǎo)出EXCL等操作。6、試題領(lǐng)域：支持對(duì)相關(guān)試題領(lǐng)域做新增、修改、刪除等操作，支持自定義領(lǐng)域名稱(chēng)并對(duì)領(lǐng)域做相關(guān)描述，選擇領(lǐng)域支持用和不支持用。支持對(duì)已有領(lǐng)域進(jìn)行名稱(chēng)修改，領(lǐng)域做相關(guān)描述修改，選擇領(lǐng)域支持用和不支持用。支持刪除已有不需要的試題領(lǐng)域。7、比賽試題：支持新增試題、修改試題、刪除試題，新增試題支持進(jìn)行試題類(lèi)型選擇包含圖像采集題、附件采集題、比賽報(bào)告等，試題分類(lèi)支持選擇相關(guān)試題領(lǐng)域，提供不少于30個(gè)腳本類(lèi)型選擇或不選擇，自定義試題名稱(chēng)，做試題描述，詳細(xì)試題內(nèi)容，編輯答題說(shuō)明，并選擇是否需要作答。支持修改已有試題類(lèi)型，分類(lèi)腳本類(lèi)型試題名稱(chēng)，試題描述，試題內(nèi)容，答題說(shuō)明、是否需要作答。支持刪除選中試題。8、參考答案：支持選擇對(duì)相關(guān)試題做配置參考答案。9、比賽試卷：支持做新增試卷，修改試卷，刪除試卷操作。新增試卷要求支持自定義試卷名稱(chēng)，試卷描述選擇已配置好的試題，并顯示已選試題。修改試卷支持修改試卷名稱(chēng)，試卷描述選擇已配置好的試題，并顯示已選試題。支持刪除已經(jīng)配置好的比賽試卷。10、生成碼圖：支持對(duì)每一只參賽隊(duì)伍生成二維碼，并自定義目的地坐標(biāo)：X（）Y（），對(duì)生成二維碼支持下載及打印。支持查詢(xún)每一個(gè)隊(duì)伍生成二維碼信息，包含二維碼、隊(duì)伍名稱(chēng)、內(nèi)容、創(chuàng)建時(shí)間。三、評(píng)分裁判角色：1、裁判員功能模塊：支持對(duì)不同賽區(qū)顯示。支持按隊(duì)伍編碼進(jìn)行查看操作。支持查看整體得分以及不同題目的得分情況，以及備注。支持學(xué)員得分的質(zhì)疑。五、補(bǔ)錄裁判角色：1、成績(jī)補(bǔ)錄模塊：補(bǔ)錄裁判登錄后主頁(yè)展示基本信息，在顯著位置提供比賽管理、賽事名稱(chēng)、詳情頁(yè)面的展示等功能。支持比賽管理模塊中包含成績(jī)補(bǔ)錄功能并支持針對(duì)賽事名稱(chēng)、學(xué)校名、隊(duì)名等進(jìn)行篩選，支持一鍵刷新功能，其詳情頁(yè)面主要展示序號(hào)、隊(duì)編碼、隊(duì)名、學(xué)校名稱(chēng)、隊(duì)員等信息并支持進(jìn)行查看操作。通過(guò)查看功能，支持提供對(duì)當(dāng)前考試題目手動(dòng)錄入分值并進(jìn)行保存操作。六、參賽選手角色：參賽選手的比賽管理包含提交結(jié)果、申請(qǐng)答案、提交報(bào)告功能。1、提交結(jié)果模塊：支持考試試題內(nèi)容答題，針對(duì)每個(gè)試題答題完成后支持提交單個(gè)試題。2、申請(qǐng)答案模塊：支持申請(qǐng)查看本題參考答案，視為主動(dòng)放棄本題（即本題不得分），并將在本次比賽成績(jī)中額外扣除一定的分?jǐn)?shù)。3、提交報(bào)告模塊：提交綜合報(bào)告從評(píng)分系統(tǒng)下載"綜合報(bào)告模版"，根據(jù)要求完成報(bào)告的撰寫(xiě)，上傳到評(píng)分系統(tǒng)，提交一個(gè)DOCX文檔格式的文件。支持下載參考文檔，支持對(duì)上傳結(jié)果和已上傳結(jié)果進(jìn)行查看。七、需與實(shí)驗(yàn)管理系統(tǒng)統(tǒng)一平臺(tái)管理，界面無(wú)感切換，數(shù)據(jù)交換無(wú)縫連接。1大數(shù)據(jù)人工智能服務(wù)底座1套功能要求SAAS租戶(hù)1）支持多租戶(hù)，不限制租戶(hù)數(shù)量。

2）支持多租戶(hù)統(tǒng)一應(yīng)用，也支持單個(gè)租戶(hù)個(gè)性化開(kāi)發(fā)應(yīng)用。支持開(kāi)發(fā)出來(lái)的菜單及功能可快速應(yīng)用到所有租戶(hù)下，也支持僅給某些租戶(hù)開(kāi)通菜單或功能。

3）支持同一功能的不同租戶(hù)的個(gè)性化開(kāi)發(fā)能力。

4）支持不同租戶(hù)按數(shù)據(jù)庫(kù)及表進(jìn)行數(shù)據(jù)隔離。

5）不同租戶(hù)的服務(wù)路由，隔離及配置。

6）數(shù)據(jù)字典按租戶(hù)個(gè)性化配置。多端運(yùn)行

零代碼或低代碼開(kāi)發(fā)出來(lái)的功能支持在PC端+移動(dòng)端（APP、