Processing Large Datasets with Dask and Scikit-learn
本文揭示了如何利用 Dask 进行可扩展的数据处理，即使在有限的硬件限制下也是如此。本文揭示了如何利用 Dask 进行可扩展的数据处理，即使在有限的硬件限制下也是如此。
Gamified Learning: Transforming Employee Training Into An Engaging Experience
了解游戏化学习如何将员工培训转变为交互式、目标驱动的体验，从而提高参与度、保留率和绩效。本文首次发表在 eLearning Industry 上。
Finding Purpose: 12 helpful Tips To Discovering Your Purpose
当目的不明确时，虐待是不可避免的，许多人都错过了它，并且仅仅因为无法发现自己的目的而成为实现他人梦想的工具，每个存在的存在都背负着生命的目的。这些目的的发现可能会对那些故意[…]的人构成挑战。帖子“寻找目的：发现你的目的的 12 个有用的提示”首先出现在 FlashLearners 上。
Boredom: helpful ways to avoid it
无聊可能会导致您做出可能会后悔的行为，或者进行不应该进行的对话，从而让您在事后感到沮丧。这是许多人都经历过的普遍感受。它的特点是空虚感以及空虚感的刺激。无聊并不是出现在 […] 帖子《无聊：避免无聊的有用方法》中，它首先出现在 FlashLearners 上。
How To Differentiate Between Infatuation And Love
迷恋与爱情，人们大多会误认为其中一个，而迷恋中却找不到太多值得爱的东西，可能很难确定一个人在特定时间的具体感受；无论是爱还是迷恋，更多的是因为有些人不知道有这样的概念或[...]如何区分迷恋和爱情的帖子首先出现在FlashLearners上。
Ten Effective Factors That Affects Learning
学习是一个认知和社交的过程。它是认知性的，因为它需要注意、观察、思考、分析、解释，并最终为所看到的事件提供意义。学习也是一个社会过程，因为我们生活在一个社会中，因此很容易受到世界的感受和经验的影响，[…]影响学习的十大有效因素首先出现在 FlashLearners 上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 36, Issue 11, November 2025
1) 用于少样本图像识别的知识引导语义迁移网络作者：李泽超、唐浩、彭志茂、齐国军、唐金辉页数：19474 - 194882) 基于脑电图情绪识别的可解释性分层动态图卷积网络作者：叶梦清、C. L. Philip陈同张页数：19489 - 195003) 鲁棒旋转等变对比学习作者：白盖瑞、奚伟、洪小鹏、刘新辉、岳阳、赵松文页数：19501 - 195144) 图形互信息最大化的多智能体强化学习作者：丁世飞、杜伟、凌丁，张健，郭莉莉，安博页面：19515 - 195245）大视觉语言模型攻击调查：资源，进展和未来趋势作者：Daizong Liu，Mingyu Yang，Xiaoye Qu，Pan
simpleshow's New Feature Converts Slides Into Narrated Videos
新功能将静态演示文稿（例如 PowerPoint 文件）转换为动态的、由头像讲述的视频，将现有幻灯片与拟人演示者、自动配音和可定制的视觉风格相结合。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Microlearning: A Must-Have In Hybrid Work
通过混合工作中的微学习，员工可以在工作流程中随时随地、跨地点和使用设备快速学习。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
2026 Trends & Strategies Online Conference
这次年终线上会议，为您呈现掌控未来的可操作蓝图。学习成为 AI 变革推动者，推进基于技能的组织对话，并帮助重新设计 L&D 职能以提高速度和影响力。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Driving Global Sustainability: How EcoVadis Built An Award-Winning Academy
EcoVadis 与 Learning Pool 合作创建了一个全球学习学院，通过敏捷、可访问的微学习推动可衡量的可持续性改进。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Cross River University of Technology (CRUTECH): An Overview
克罗斯河州立科技大学于 2002 年 8 月根据克罗斯河州第 9 号法案（最近修订为 2004 年第 6 号法案）成立。在本文中，我们将了解克罗斯河州立科技大学 (CRUTECH)：概述。克罗斯河州立理工大学是 [...] 克罗斯河州立理工大学 (CRUTECH) 的成果：概述首先出现在 FlashLearners 上。
The Beginner’s Guide To Writing The Perfect CV
对于职业初学者来说，第一次写简历可能会让人感到畏惧，但这是有一天找到梦想工作的必要步骤。简历（也称为 CV 或简历）本质上是一种营销工具，可以向潜在雇主展示您的技能、经验和教育背景，重要的是要使其像 […] 这篇文章《编写完美简历的初学者指南》首先出现在 FlashLearners 上。
Top 14 Things to Do On the Internet.
在互联网上最好做的事情是什么？互联网对我们生活的影响是深远的，触及我们生活的方方面面。数百万人每天都通过互联网来赚钱、学习、建立人际网络并做一切可能的事情。在互联网的帮助下，没有什么是不可能的 […] 互联网上要做的 14 件事。首先出现在 FlashLearners 上。
Rights Of A Citizen In Nigeria You Should Know
每个尼日利亚人都享有各种现行法律规定的权利、义务、责任和特权。然而，某些权利受到 1999 年尼日利亚联邦共和国宪法第四章的宪法保障，这些权利被称为不可剥夺的权利。本文旨在向读者介绍第 [...] 章中的各种基本人权，您应该知道的尼日利亚公民的权利一文首先出现在 FlashLearners 上。
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
Metrics That Really Matter: How Top Learning Teams Measure Success
许多学习和发展团队对数据充满信心，但只有少数团队能够证明培训如何提高收入、保留率或质量。了解哪些指标真正能引起领导者的共鸣，如何从第一天起就将它们与 KPI 保持一致，以及为什么基线和控制组会改变 ROI 对话。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
40+ AI Prompts For Instructional Designers: From Storyboards To Scenario-Based Learning
通过面向教学设计师的 41 条 AI 提示，提升您的教学设计工作流程。从故事板到基于场景的学习，这些即用型提示可帮助您更快地创建引人入胜的课程、生成评估，并与您的 LMS 和创作工具无缝集成。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
