基于Golang的在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,Golang,微服务,消息推送,WebSocket的论文, 主要内容为互联网的持续发展使得教育与互联网的关系愈发密切,在线教育模式使得教育可以脱离地点、时间和受众规模等限制。面对系统高并发和大流量访问问题,如何以更低的成本为更多用户提供服务是个重要课题。Golang独特的协程机制使得协程的粒度比线程更小,能以KB的内存代价维持一个请求,因此Golang语言能满足平台开发需要。本文分析了在线教育的国内外研究现状与发展前景,简述了在线教育平台设计实现的核心技术,详细介绍了在线教育平台的设计与实现过程。主要的工作体现在以下几个方面:1)在系统架构方面,传统单体架构存在扩展性差、模块耦合严重以及编译慢等缺点。针对这一问题,本平台的业务系统采用微服务架构设计,按业务边界进行横向拆分,分别设计实现五个独立的微服务。结合在线教育平台的特性,在架构中加入聚合适配层,为老师端、学生端以及管理端提供定制化的接口,并且减小了微服务之间的耦合,提高了可扩展性。2)平台需要推送上课通知、支付结果以及系统通知到客户端,常用的轮询方案,对于系统来说增加了许多无意义的HTTP连接,占用了系统资源,且实时性不高,而租用第三方推送平台需额外费用。本平台基于Web Socket协议设计了消息推送系统,提供开放接口,转发来自业务系统中需主动推送给客户端的消息,此方式提高了消息的实时性和可靠性,降低了运营成本。同时结合中国剩余定理对消息进行加密处理,来确保在传输链路中的安全性。3)详细分析了系统需求,对系统的基本功能和设计进行了介绍,阐述了业务系统和消息推送系统的实现,业务系统和消息推送系统后端采用Golang开发,客户端使用React框架实现,使用云OSS对象存储、关系型数据库My SQL和非关系型数据库Redis三者联合的方式完成数据存储。针对本文实现的在线教育平台,在云服务器中进行部署与测试。功能、安全性、实用性以及性能测试结果表明平台运行状态良好,功能和性能满足设计要求,具有一定工程和商用推广价值。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
基于Golang的在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,Golang,微服务,消息推送,WebSocket的论文, 主要内容为互联网的持续发展使得教育与互联网的关系愈发密切,在线教育模式使得教育可以脱离地点、时间和受众规模等限制。面对系统高并发和大流量访问问题,如何以更低的成本为更多用户提供服务是个重要课题。Golang独特的协程机制使得协程的粒度比线程更小,能以KB的内存代价维持一个请求,因此Golang语言能满足平台开发需要。本文分析了在线教育的国内外研究现状与发展前景,简述了在线教育平台设计实现的核心技术,详细介绍了在线教育平台的设计与实现过程。主要的工作体现在以下几个方面:1)在系统架构方面,传统单体架构存在扩展性差、模块耦合严重以及编译慢等缺点。针对这一问题,本平台的业务系统采用微服务架构设计,按业务边界进行横向拆分,分别设计实现五个独立的微服务。结合在线教育平台的特性,在架构中加入聚合适配层,为老师端、学生端以及管理端提供定制化的接口,并且减小了微服务之间的耦合,提高了可扩展性。2)平台需要推送上课通知、支付结果以及系统通知到客户端,常用的轮询方案,对于系统来说增加了许多无意义的HTTP连接,占用了系统资源,且实时性不高,而租用第三方推送平台需额外费用。本平台基于Web Socket协议设计了消息推送系统,提供开放接口,转发来自业务系统中需主动推送给客户端的消息,此方式提高了消息的实时性和可靠性,降低了运营成本。同时结合中国剩余定理对消息进行加密处理,来确保在传输链路中的安全性。3)详细分析了系统需求,对系统的基本功能和设计进行了介绍,阐述了业务系统和消息推送系统的实现,业务系统和消息推送系统后端采用Golang开发,客户端使用React框架实现,使用云OSS对象存储、关系型数据库My SQL和非关系型数据库Redis三者联合的方式完成数据存储。针对本文实现的在线教育平台,在云服务器中进行部署与测试。功能、安全性、实用性以及性能测试结果表明平台运行状态良好,功能和性能满足设计要求,具有一定工程和商用推广价值。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
一对一英语直播学习平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,一对一英语培训,直播课程,动作分析的论文, 主要内容为随着网络直播技术的发展,也衍生了许多通过学生与老师以视频形式进行一对一、一对多上课的教育产品,而伴随着越来越多的家长对英语教育兴趣启发和纯正口语培养的重视,在线少儿英语直播课程是具有潜力和广阔发展空间的市场。笔者实习公司研发的少儿外教一对一在线直播课程平台就是如今行业中的领头者。公司通过签约大量北美专职教师,让学生只需要一部手机或者平板电脑可以根据自己的兴趣选择上课时间、偏好老师进行纯正英语学习,既能够实现个性化的辅导,也能免去家长们接送的烦恼,解决了传统的真人面对面授课时间安排不自由、纯正外教资源稀缺、教育大众化等问题。笔者在实习过程中主要负责平台学生端学习中心的功能设计与实现,通过研究少儿在线英语教育市场的现状、痛点以及学生上课过程中涉及的业务及注意事项,确定了学习中心需要具备的功能性和非功能性需求;学习中心平台使用Spring Boot,Maven Archetype,Spring Cloud技术框架进行开发,使用MySQL、HDFS以及Redis等数据库进行数据的存储,方便进行数据查询等过程;笔者设计与实现了平台与直播课程相关的生成直播教室、生成课程报告、视频录制回放等功能,以及查看个人信息、查看课程表、老师推荐、查看老师、预约课程、评价课程等学习辅助功能,另外笔者使用了协同过滤算法完成了教师推荐,也运用前沿的ECO Lite算法完成了视频课程的动作识别模型的训练和应用方案设计;平台也最终通过了笔者设计的功能性测试以及非功能性测试,完成了相应功能的上线。本论文设计的功能均已投入使用,仅直播视频分析算法模型处于已训练完成状态,上线测试准确率达到95%,正处于上线方案确认中。目前本平台已成为市场领先的少儿英语学习产品,坐拥二十万余用户,功能和服务广受家长好评,富有趣味和启发性的学习过程也被越来越多的孩子喜爱。
基于多臂赌博机算法的个性化学习系统研究
这是一篇关于多臂赌博机算法,强化学习,协同推荐,在线教育平台的论文, 主要内容为作为一种解决信息过载的有力方式,推荐系统已经出现许久。随着网络用户规模日益增长,越来越多的学者投入到对各种推荐系统平台的推荐算法研究。虽然在很多领域得到了有效应用,但仍然存在一些问题,例如最常见的冷启动问题和数据稀疏问题。在线教育平台作为新兴的一种推荐系统因其灵活性和便利性等优点广受用户欢迎,因此具备较大的发展潜力和研究价值。本文首先阐述了课题的研究意义和与推荐系统、在线教育平台有关的研究现状,并对强化学习、协同过滤算法以及几种常见的多臂赌博机算法等基础理论做出详细介绍,还介绍了推荐系统的常用评价指标。针对用户冷启动问题,本文主要工作如下:首先描述了一种基于多臂赌博机的协同推荐算法。由于传统的多臂赌博机算法没有考虑用户对项目反馈信息的重要性,并且在推荐过程中没有考虑背景信息和用户之间协同工作的重要意义。因此在上下文多臂赌博机算法的基础上,引入基于用户协同推荐有助于提高推荐性能。当为目标用户推荐项目时,目标用户与邻居用户会共同对推荐结果产生影响,实现目标用户自身特征起主导作用的同时邻居用户起到协同推荐的作用,从而实现推荐性能的提升。推荐完成后根据用户真实反馈、所推荐项目的特征一起去更新用户特征,在尽可能少的回合数内,用项目特征快速拟合到用户偏好,有效缓解用户冷启动问题带来的影响;其次在基于B2C商业模式下利用Java,SSM框架集,HTML,CSS等前后端技术实现了一个B/S架构的在线教育平台,并展示了在线教育平台的需求分析,模块设计等构建过程与具体实现结果,为用户提供获取教育资源的平台。
基于Golang的在线教育平台设计与实现
这是一篇关于在线教育平台,Golang,微服务,消息推送,WebSocket的论文, 主要内容为互联网的持续发展使得教育与互联网的关系愈发密切,在线教育模式使得教育可以脱离地点、时间和受众规模等限制。面对系统高并发和大流量访问问题,如何以更低的成本为更多用户提供服务是个重要课题。Golang独特的协程机制使得协程的粒度比线程更小,能以KB的内存代价维持一个请求,因此Golang语言能满足平台开发需要。本文分析了在线教育的国内外研究现状与发展前景,简述了在线教育平台设计实现的核心技术,详细介绍了在线教育平台的设计与实现过程。主要的工作体现在以下几个方面:1)在系统架构方面,传统单体架构存在扩展性差、模块耦合严重以及编译慢等缺点。针对这一问题,本平台的业务系统采用微服务架构设计,按业务边界进行横向拆分,分别设计实现五个独立的微服务。结合在线教育平台的特性,在架构中加入聚合适配层,为老师端、学生端以及管理端提供定制化的接口,并且减小了微服务之间的耦合,提高了可扩展性。2)平台需要推送上课通知、支付结果以及系统通知到客户端,常用的轮询方案,对于系统来说增加了许多无意义的HTTP连接,占用了系统资源,且实时性不高,而租用第三方推送平台需额外费用。本平台基于Web Socket协议设计了消息推送系统,提供开放接口,转发来自业务系统中需主动推送给客户端的消息,此方式提高了消息的实时性和可靠性,降低了运营成本。同时结合中国剩余定理对消息进行加密处理,来确保在传输链路中的安全性。3)详细分析了系统需求,对系统的基本功能和设计进行了介绍,阐述了业务系统和消息推送系统的实现,业务系统和消息推送系统后端采用Golang开发,客户端使用React框架实现,使用云OSS对象存储、关系型数据库My SQL和非关系型数据库Redis三者联合的方式完成数据存储。针对本文实现的在线教育平台,在云服务器中进行部署与测试。功能、安全性、实用性以及性能测试结果表明平台运行状态良好,功能和性能满足设计要求,具有一定工程和商用推广价值。
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