大数据AI教学与实验系统是一个基于Docker容器技术研发的大数据人工智能在线教学、实验和科研的云平台。该云平台支持主流深度学习框架Tensorflow,能快速部署深度学习的训练环境,共享GPU计算资源,支持多人同时在线学习和实验。云平台还支持大数据hadoop实验,提供hadoop的安装和应用实验。在云平台上,老师可展开大数据、人工智能领域的教学与科研,学生可完成相关课程的学习、实验。本系统能有效降低大数据AI教学和科研的难度,利于高校大数据、人工智能的人才培养和科研创新。基于Docker的大数据AI教学与实验系统195《软件》杂志欢迎推荐投稿：大数据实验：hadoop安装、hadoop应用、R语言；基础实验：Linux、Python、数据库Mysql。添加基本流程如下：登录—教学管理—体系管理—添加或编辑—体系或模块，指定模块的镜像和相关参数。该模块前后端实现原理：用户点击“添加”按钮，输入相关名称、描述、镜像，点击提交，前端通过ajax的post方法将数据传输给后端，后台在view.py中写入函数获取前端传输的数据，进行相应处理后存入数据库。用户访问体系或模块，通过url跳转到view中对应的逻辑函数，从数据库中获取数据，数据AI教学与实验系统-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机折弯机进行一定处理以达到前端需要的格式后加载前端界面，即完成展示功能。交互流程图如下：图3添加体系/模块交互流程图本模块中体系和模块信息共用一个数据库，在数据库设计中通过设置parent_id字段来定义父节点和子节点。为了更好的表现层级关系，前端采用treeview框架，这是一款多级列表树插件，实现以简单和优雅的方式来显示一些继承树结构[6]。实现效果图如下：图4体系/模块界面图Fi添加、 本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 编辑课程课程管理模块：在每一个课程体系的具体模块下，可水平扩展教学和实验课程内容，教学课程内容基于markdown格式编写，用HTML格式展示[7]。课程内容包含实验目的、实验步骤，有演示代码和代码说明。实验内容包括，选择实验体系、实验模块，填写实验名称、实验简介、实验时长、实验描述，其中实验描述为markdown格式。基本流程模块id，实验详细信息传输给后台，后台获取相关数据后通过django的数据查询获取相应镜像信息，包括i等，根据自定义的容器名称命名规则为每个学生匹配对应的容器。后台调用docker-API的接口，通过startcontainer函数开启对应容器，前端启动上机实验界面。当学生学习完毕退出时，后台调用函数关闭容器进程，结束本次实验课程，释放占用的资源。实现界面如下图。图8实验课程界面图4结语本文针对在高校的人工智能的教学与科研的问题，研发了一套“大数据AI教学与科研云平台”，为老师和学生解决人工智能实验入门难、社会培训机构费用高、人工智能计算资源短缺、实验和科研环境配置复杂难度大、实验数据缺失、实训项目较少、资源管理缺失等问题[10]。平台提供了一个开放的、开源的、互利共享的人工智能学习和研究环境，提高广大师生的研究兴趣和水平。本文研发的教学与科研的云平台，对加快AI专业的课程建设，对开展高校人工智能的教学与实数据AI教学与实验系统-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/