在线教育专业建站工具 EduWind ,源码下载,源码分享整理

EduWind是一款由北京水木信步网络科技有限公司开发的在线教育建站工具,提供开源版和SaaS云服务平台。开源版基于PHP+MYSQL,支持快速搭建课程学习平台,包含课程管理、SNS功能等。SaaS平台适合个体教师和教育团队,提供独立域名的网校服务。

在线教育专业建站工具 EduWind ,源码下载,

Eduwind是由北京水木信步网络科技有限公司开发的网校服务,公司位于清华科技园。目前,EduWind的产品系列包括以下两大版本:
EduWind网校开源软件;
EduWind网校SaaS平台。

本文重点介绍EduWind开源版本,这是一个用PHP+MYSQL开发的开源在线教育系统,可以帮助你快速搭建一个课程学习平台。Eduwind还整合了SNS功能,可以方便地用来创建讨论组、圈子等等。
EduWind是一个帮助用户建立自己网站的程序,特别是适用于建立在线教育类网站,例如网校。EduWind可以方便地帮助用户创建一个带课程功能的网站,在这个网站里,教师可以向网站上传、分享视频课程,学生可以在线观看课程,做笔记。师生还可以通过网站进行互动交流。
EduWind采用响应式设计,完美支持IOS,安卓,Windows等手机客户端,在手机上,EduWind也能如常浏览,在移动互联网的大潮里,EduWind为在线教育者提供了有力的支持。

EduWind功能模块包括:
1、课程功能:包括创建、管理课程,在线观看课程视频,以及做笔记。参与课程评论等。
2、小组功能:包括创建、审核小组,小组管理,发帖,关注帖子等。
3、提醒功能:即系统通知功能。
4、站内私信功能:用户之间可以互发私信。
5、个人空间功能:维护和管理个人信息,个人设置。
6、后台管理功能:对网站的方方面面进行设置,管理。

在线教育建站工具 EduWind 发布网校 SaaS 平台

2015年6月,EduWind 开发了 SaaS 云服务版本,该产品适用于所有富有开创精神的个体教师和教育团队,无需 IT 基础。SaaS 云平台可以帮助你建立起专属自己的网校,拥有自己的独立域名,确保学生及其数据专属于自己,网校与网校之间彼此隔离。

EduWind 开源版本是 EduWind 的另一个产品,它是一个用 PHP+MYSQL 开发的开源在线教育系统,可以帮助你快速搭建一个课程学习平台。它还整合了 SNS 功能,可以方便地用来创建讨论组、圈子等等。
EduWind 专注于教育领域,为学校,培训机构和个人教育者提供在互联网、移动互联网技术支持。 目前推出了开源产品和 SaaS 云服务两个版本。
Eduwind是由北京水木信步网络科技有限公司开发的网校服务,公司位于清华科技园。目前,EduWind的产品系列包括以下两大版本:
EduWind网校开源软件;
EduWind网校SaaS平台。

本文重点介绍EduWind开源版本,这是一个用PHP+MYSQL开发的开源在线教育系统,可以帮助你快速搭建一个课程学习平台。Eduwind还整合了SNS功能,可以方便地用来创建讨论组、圈子等等。
EduWind 是一个帮助用户建立自己网站的程序,特别是适用于建立在线教育类网站,例如网校。EduWind可以方便地帮助用户创建一个带课程功能的网站,在这个网站 里,教师可以向网站上传、分享视频课程,学生可以在线观看课程,做笔记。师生还可以通过网站进行互动交流。
EduWind采用响应式设计,完美支持IOS,安卓,Windows等手机客户端,在手机上,EduWind也能如常浏览,在移动互联网的大潮里,EduWind为在线教育者提供了有力的支持。


本文固定链接: http://www.jiandaima.com/blog/archives/554.html | 源码分享网

转载于:https://my.oschina.net/jiandaima/blog/881029

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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