本文主要是介绍Python 教学平台，支持“多班教学”的课程授课方式｜ModelWhale 版本更新，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
龙行龘龘、前程朤朤，ModelWhale 新一轮的版本更新，期待为大家带来更优质的使用体验。
本次更新中，ModelWhale 主要进行了以下功能迭代：
- 新增 课程（包括课件、作业、算力）按班级管理（团队版✓ ）
- 优化 门户参赛体验（团队版✓ ）
- 新增 模型服务的转移交接（团队版✓ ）
- 新增 Notebook 自定义快捷键（基础版✓ 专业版✓ 团队版✓ ）
1、新增 课程（包括课件、作业、算力）按班级管理（团队版✓ ）
当某专业人数较多、某课程报名人数较多时，ModelWhale 教学平台支持学校使用“同一门课、多班教学”的授课方法：各班带课老师可以按班级管理自己的学生，根据各班实际学习进度发布教学课件、作业。后续的作业批改、成绩汇总，也均支持按班级统计。而，备课组老师只需维护一份共用的教学材料（包括代码、数据、环境、模型、PPT 等）。
老师在平台创建班级并将邀请链接发给学生，学生点击链接后即可获取内容权限：查看自己所在班级可见的课件、作业，使用 Python 或 R 开展学习任务。
（1）班级管理、学生邀请
（2）课件，支持按班级发布
（3）作业，支持按班级发布、批改、统计、汇总成绩
（4）课程算力、镜像（软件研究环境），支持按班级分发
如开展保密性较高的课程活动，可使用“安全配置”按不同班级分发权限，比如：不允许下载数据、不允许下载代码。下述展示班级算力管理：
2、优化 门户参赛体验（团队版✓ ）
ModelWhale 是数据科学的科研平台、教学平台，还是专业的竞赛平台，已有多年的经验沉淀。为培养学生的数据科学思维、提升科研能力和效率，校方除了可以使用 ModelWhale 完成教学任务外，还可以开展丰富的校内赛、训练营，通过“赛训结合”的方式以“实战”促学。这些专业赛事的经验累积，也将帮助学生在更激烈的省级、国家级比赛中赢得荣誉。
ModelWhale 数据科学竞赛支持简单的参赛方式：学生（选手）报名比赛后，即可进入校方（主办方）使用的 ModelWhale 数据科学平台，查看竞赛数据、使用平台专业分析工具及多人代码项目协作功能等，开展诸如数据探索、算法研究、模型调优等竞赛实践。
3、新增 模型服务的转移交接（团队版✓ ）
ModelWhale 支持将模型部署为网页应用，让模型在真实场景中广泛应用，提高业务效率。当模型服务的开发者离职，平台支持将其名下模型服务转移给其他人：完成工作成果交接的同时，维持原有业务流程不受人员异动带来的影响。
Tips：该功能也适用于日常的工作任务交接。
4、新增 Notebook 自定义快捷键（基础版✓ 专业版✓ 团队版✓ ）
平台 Notebook 交互式分析报告，输入输出一一对应，让数据分析、研究探索一目了然。我们也提供一系列快捷键，帮助提高工作效率。现在，你还可以自定义快捷键的使用方式，让它更符合你的工作习惯，比如：将“复制”的快捷键从默认的“C”调整为“Ctrl+C”。
注：快捷指令开头必须使用“Cmd、Ctrl、Alt、或 Shift”，避免与代码输入冲突。功能入口在「帮助」中。
以上，就是本期 ModelWhale 版本更新的全部内容。
进入 Modelwhale 官网，免费试用 Modelwhale 专业版（个人研究）或团队版（组织协同），获赠 CPU、GPU 算力！（建议使用 pc 端体验试用）
若对 ModelWhale 有任何建议、疑问，或有试用续期需求，欢迎点击【联系产品顾问】，MoMo 很高兴为你服务、与你交流（咨询备注“产品咨询”）。
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