Coursera，Udacity，edX：MOOC（大规模在线开放课程）的三座大山

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解析百度Apollo自动驾驶平台
weixin_33697898的博客
06-25 3169
最近对百度的自动驾驶平台Apollo项目做了一些了解。下面将我所了解到的一些信息分享给大家。 Apollo项目介绍 阿波罗（Apollo）是百度发布的面向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台。发布时间是2017年4月19日，旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)
jaccen的专栏
05-11 2834
《Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks》 介绍:使用卷积神经网络的图像缩放. 《Proceedings of The 32nd International Conference on Machine Learning》 介绍:ICML2015 论文集,优化4个+稀疏优化1个；强化学习4个，深度学习3个+深度学
7、大规模开放在线课程（MOOC）的现状与挑战
honey的博客
09-27 26
本文探讨了大规模开放在线课程（MOOC）的兴起、现状与面临的挑战，重点分析了当前MOOC在学生支持、教学模式和完成率方面的不足。通过多个案例，如为教师设计的计算MOOC和不同支持模式的对比，文章展示了提升参与度与学习成果的可能路径。同时，提出了加强导师支持、引入动态学习活动、应用学习分析技术等综合策略，并展望了MOOC在个性化学习、跨学科融合与国际合作方面的发展前景。
coursera和udacity_Edx和Coursera哪个更好？
weixin_42346710的博客
01-14 1099
Long long long ago～～我曾经在博客上写过一篇关于慕课的文章，但是这篇文章大概已经被深埋在时间的沙砾里了哈哈。 最近接触慕课比较频繁，所以就在上次的那篇文章基础上出一个2.0升级版咯，希望可以帮助到大家～什么是慕课？慕课这个词语在几年前就火了起来，它来自于英文MOOC的音译，而MOOC又是Massive Open Online Course的简称。想要知道慕课是什么，只要把MOOC...
70、大规模开放在线课程（MOOC）：包容性与终身学习前景的动态分析
p4q5r6s7t的博客
10-05 57
本文深入分析了大规模开放在线课程（MOOC）在推动包容性与终身学习方面的潜力与挑战。文章介绍了MOOC的发展历程、平台特点、课程分类及其在全球范围内的注册趋势，探讨了其在商业管理、工程、人文学科等多个领域的广泛应用。同时，系统梳理了MOOC的优势，如促进知识共享、提供优质教育资源和低成本学习，也指出了其在学习深度、实时互动和评估机制方面的不足。通过文献综述与现状分析，文章预测了MOOC未来在多元化内容、与传统教育融合及个性化学习方面的发展趋势，并提出了优化课程设计、加强互动功能和改进评估方式等应对策略，强调
coursera和udacity_三大MOOC平台Coursera、EdX和Udacity的可用性比较研究
weixin_36217058的博客
01-14 835
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn三大MOOC平台Coursera、EdX和Udacity的可用性比较研究作者：张岳李德高来源：《中国教育信息化·基础教育》2016年第04期摘要：文章对三大MOOC平台(Coursera、EdX和Udacity)进行网站可用性测试，从可靠性、可学习性和满意度三个角度来研究比较三个网站的可用性，找出每个网站的可用性缺陷，最后给出了提高网站可用性...
Coursera,Udacity,Edx 课程列表(更新ing)
Voidsky
10-11 3957
Coursera,Udacity,Edx 课程列表(更新ing)Coursera有很多特别好的课程，平时没有机会听到国外大牛的课程，通过Coursera算是可以弥补一下吧，国外的课程普遍比国内的老师教的好，深入浅出，真是一入Coursera深似海呀。通过在知乎和blog上查询，列了一个预备学习的课程表。 知乎里有个问答，觉得对第一次上Coursera的人很有帮助：第一次在 Coursera 学习，
coursera和udacity_Coursera edX Udacity 认证介绍 认证指南
weixin_30430517的博客
01-17 3998
以下我将证书类别分为：免费、付费、专项课程证书。免费：Coursera：学习证明书(Statement of Accomplishment)(上图)／edX：荣誉证书(Honor Code Certificate)(下图)接触的资源跟付费完全课程一样，当总分在达到最低分数需求会颁发。证明书上会显示学生姓名、课程名称、课程简介、讲师的签名、与Coursera/edX的标志，edX的会额外标是大学的标...
1、用户中心设计：大规模开放在线课程（MOOCs）的策略
j2k3l4的博客
07-28 70
本文探讨了大规模开放在线课程（MOOCs）的用户中心设计策略，分析了教育技术变革背景下MOOCs的发展特点与挑战。文章从促进社交学习、优化交互设计、提升包容性、完善评估策略以及未来发展趋势等多个角度出发，提出了改进MOOCs体验的具体方法。此外，还总结了MOOCs的关键要点，并展望了其在个性化学习、跨学科融合、全球合作及新兴技术结合方面的未来发展路径，旨在为研究人员、教育工作者和学习者提供有价值的参考。
14、移动学习与固定学习：MOOC学习效果大揭秘
3a9bq4r8t2y的博客
05-13 75
本研究探讨了移动学习与固定学习在MOOC中的学习效果差异，并分析了环境变量（如日光和拥挤程度）对学习效果的影响。通过实验发现，移动学习由于多任务处理、中断和干扰的增加，其学习增益和效率普遍低于固定学习。此外，白天且拥挤的环境进一步降低了学习效果。研究还揭示了移动学习给学习者带来的更高工作量和压力，为MOOC的设计和学习者的策略提供了重要启示。
2018全球MOOC平台大览：从Coursera到Udemy
全球大规模开放在线课程（MOOCs）为学习者提供了丰富的教育资源，无论是在学术领域还是职业发展上，都能找到相应的课程进行自我提升。以下是各个平台的特点和重点： 1. Coursera（https://www.coursera.org/）：...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
12-03
（41页PPT）某高校智算中心解决方案.pptx
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