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메인프레임와 혼합형 학습

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

메인프레임와 혼합형 학습의 차이

메인프레임 vs. 혼합형 학습

IBM z시리즈 800 (앞 좌측) 리눅스를 사용. 메인프레임(mainframe, 큰 쇳덩이로 부름) 또는 대형 컴퓨터()는 통계 데이터나 금융 관련 전산업무, 전사적 자원 관리와 같이 복잡한 작업을 처리하는 컴퓨터이. 혼합형 학습(Blended Learning, 블랜디드 러닝)은 두 가지 이상의 학습방법을 결합하여 이루어지는 학습이.

메인프레임와 혼합형 학습의 유사점

메인프레임와 혼합형 학습는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

메인프레임와 혼합형 학습의 비교.

메인프레임에는 29 개의 관계가 있고 혼합형 학습에는 1 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (29 + 1).

참고 문헌

이 기사에서는 메인프레임와 혼합형 학습의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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