💢 اهمیت ریاضی در برنامه نویسی

ریاضیات برای برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی بسیار حائز اهمیت است. اصول ریاضیات در این حوزه‌ها به صورت گسترده ای استفاده می‌شود و نقش مهمی در توسعه الگوریتم‌ها، مدل‌سازی سیستم‌ها، حل مسائل بهینه‌سازی و حتی طراحی شبکه‌های عصبی دارد.

🔝 کاربرد در برنامه‌نویسی

- الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها: ریاضیات برای تحلیل و طراحی الگوریتم‌ها و ساختار داده‌ها اساسی است. مثلاً، ریاضیات در تعیین پیچیدگی زمانی الگوریتم و اثبات صحت الگوریتمها بسیار کاربردی است.

- گراف تئوری: در حوزه شبکه‌ها، گراف تئوری به عنوان یکی از شاخه‌های ریاضیات، برای مدل‌سازی و حل مسائل بسیار کاربردی است. از الگوریتم‌های داده شده توسط گراف تئوری برای برنامه‌نویسی شبکه و سیستم‌های توزیع‌شده بهره می‌بریم.

#پست_پیشنهادی
#math #programming
☕ @CodeExplore

💱 کاربرد در هوش مصنوعی

- احتمالات و آمار: احتمالات و آمار در تشخیص الگوها، یادگیری ماشین، توزیع احتمالاتی و تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی به کار می‌روند. تئوری احتمالات و فرآیندهای تصادفی بسیار مهم است.

- جبر خطی و بهینه‌سازی: مسائل بهینه‌سازی، مسائل خطی و غیرخطی، معادلات دیفرانسیل و جبر خطی در تحلیل و طراحی الگوریتم‌ها و مدل‌سازی داشته و به طور گسترده در الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

➕ معرفی منابع

- برای مطالعه بیشتر در مورد ارتباط ریاضیات و برنامه‌نویسی، کتاب "Concrete Mathematics" نوشته Ronald L. Graham، Donald E. Knuth را پیشنهاد می‌کنیم. این کتاب به مطالعه ترکیبات، تحلیل و تعدادی از مسائل مهم ریاضیات در برنامه‌نویسی می‌پردازد.

اگر شما هم کتاب ها دیگه ای میشناسید در این رابطه توی کامنت ها معرفی کنید تا بقیه دوستان هم استفاده کنن 🤍

#پست_پیشنهادی
#math #ai
☕ @CodeExplore

آمار چنل از شروع فعالیت (13 سپتامبر) تا پایان سال 2023 ⚡❄️

دوستان بی نهایت از همراهیتون سپاس گذاریم و سعی میکنیم محتوا های چنل رو روز به روز بهتر و مفید تر ارائه بدیم. مارو به دوستانتون هم معرفی کنید🤍🔥

امیدواریم بهترین ها توی سال میلادی جدید براتون رقم بخوره 🎉

نظرتون در رابطه با پیشرفت چنل تو این مدت چطور بوده ؟ 🧐

ممنون‌میشم اگه پیشنهادی/ انتقادی دارید توی کامنت ها با ما در میون بزارید و یا در آیدی زیر مطرح کنید🙏 :

👉 @amirmasoudzamani

#Christmas
☕ @CodeExplore

یاد گرفتن زبان های مختلف 😅😁

#fun
☕️ @CodeExplore

🖥 ترتیب دیده شدن عناصر در css

🔔 اگه تازه کار هستید و CSS رو شروع کردید این تصاویر رو ذخیره کنید، چون مطمنم خیلی به دردتون می‌خوره

✅ دوستان خواهشاً وقتی چیزی رو متوجه نمی‌شید یا درک نمی‌کنید حتما تو گوگل سرچ کنید و یادبگیرید یا از طریق همین تصاویر ببینید به احتمال زیاد درکش کنید.چون تصاویر مطالب رو بهتر یاد میدن.

#css
☕️ @CodeExplore

Sign in form With HTML & CSS & JavaScript 🔥🌟

#sign_in
☕️ @CodeExplore

▪️Sign in form With HTML & CSS & JavaScript Source Code

⚠️ پسورد فایل :

@CodeExplore

#html #css #js
☕️ @CodeExplore

من موقع زدن بقیه کلید ها و موقع زدن کلید اینتر 😅👌

#fun
☕️ @CodeExplore

Part 1

الگو و سرویس MLOPS چیست ؟ هدف آن چیست !

🔹 یک مقدار مطلب زیاد هستش اما ریز و بم این الگو رو براتون خلاصه و مفید در دو پست بیان کردیم که ، دیگه نیاز به گشتن در اینترنت نداشته باشید

❕ بدون مقدمه میریم سر اصل مطلب ...


🔻بخش اول : اصلا الگو و سرویس MLOPS چیست ؟

ام ال او پی سی ، به یک الگویی گفته می شود که
شامل جنبه‌هایی مانند بهترین روش‌ها، مجموعه‌ای از مفاهیم، و همچنین فرهنگ توسعه، زمانی که صحبت از مفهوم‌ پردازی، پیاده‌سازی، نظارت، استقرار و مقیاس‌پذیری محصولات یادگیری ماشین می‌شود.

در کل اگر بخواهیم به زبان ساده بگیم یک روش مهندسی است که در کنار هم قرار گرفتن 3 رشته متفاوت تشکیل شده است .

• رشته اول : یادگیری ماشین

• رشته دوم : مهندسی نرم افزار به ویژه DevOps

• رشته سوم : مهندسی داده

است که در کنار هم قرار گرفتن این 3 رشته ، یک سیستم و الگو به نام MLOPS تشکیل شده است

• خب تا اینجای کار ما یک مقدار فهمیدیم که MLOPS اصلا چیست !

#mlops #devops #Ai #پست_پیشنهادی
☕️ @CodeExplore

Part 2

🔻 بخش دوم : اصلا الگو و سرویس MLOPS چه کاری انجام میده ، هدف از تشکل این سرویس چیست !!

هدف MLOps تولید سیستم‌های یادگیری ماشین با پر کردن شکاف بین توسعه (Dev) و عملیات (Ops) است. اساساً، MLOps با استفاده از این اصول قصد دارد ایجاد محصولات یادگیری ماشین را تسهیل کند: خودکارسازی CI/CD، هماهنگ‌سازی گردش کار، تکرارپذیری؛ نسخه‌بندی داده ها، مدل ها و کدها؛ همکاری؛ آموزش و ارزیابی مستمر ML؛ ردیابی و ثبت فراداده ML؛ نظارت مستمر؛ و حلقه های بازخورد.

تعدادی هدف وجود دارند که شرکت‌ها می‌خواهند از طریق سیستم‌های MLOps که ML را با موفقیت در سراسر سازمان پیاده‌سازی می‌کنند به آنها دست یابند از جمله چند نمونه اگر بخوایم خدمت شما بگیم :

استقرار و خودکارسازی

تکرارپذیری مدل‌ها و پیش‌بینی‌ها

تشخیص

نظارت و انطباق با مقررات

مقیاس پذیری

همکاری

کاربردهای تجاری

نظارت و مدیریت

یک روش استاندارد، مانند MLOps، هر یک از زمینه های ذکر شده را در نظر می‌گیرد، که می‌تواند به شرکت‌ها در بهینه سازی گردش کار و جلوگیری از مشکلات در حین اجرا کمک کند.

یک معماری رایج سیستم MLOps شامل پلتفرم‌های علم داده است که در آن مدل‌ها ساخته می‌شوند و موتورهای تحلیلی که در آن محاسبات انجام می‌شوند، با ابزار MLOps که حرکت مدل‌های یادگیری ماشین، داده‌ها و نتایج را بین سیستم‌ها هماهنگ می‌کند.

🔻 و اینکه جالبه دوستان بدونین که :

طبق گفته آقای گارتنر، MLOps زیر مجموعه ای از ModelOps است. MLOps بر عملیاتی‌سازی مدل‌های ML متمرکز است، در حالی که ModelOps عملیاتی‌سازی انواع مدل‌های هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد.

مفهوم AIOPS با نام مشابه، اما متفاوت  استفاده از هوش مصنوعی (ML) در فناوری اطلاعات و عملیات می باشد .

امیدواریم که براتون مفید بوده باشه ...

🔹شخصا پیشنهاد میکنم دوستان مقاله رسمی زیر رو هم برای اطلاعات بیشتر مطالعه بفرمایید حتما ، مثال و مطالب جالبی رو در اختیارتون قرار داده 

🔗 لینک های مفید ...

🌐 Open Link service

🌐 Open Link service

#mlops #devops #Ai #پست_پیشنهادی
☕️ @CodeExplore

حجم کدهای نوشته شده برای توسعه اپ‌ها و سیستم‌های عامل مختلف

💪 دوستان ویندوز 3 میلیارد خط کد براش نوشته شده؛البته اینم در نظر داشته باشید کدنویسی این اپ‌ها یا سیستم‌های عامل کاملا بهینه هستش و یهو می بینید که تو  یک بخشی که ما تو 100 خط کد مینویسم ،اونا تو 50 خط می‌نویسند 👀

☕️ @CodeExplore

💢 نظریه گراف یا Graph Theory چیست؟

یک حوزه مهم و جذاب در علوم کامپیوتر و ریاضیات است. مربوط به مطالعه ساختارها و مسائلی است که با استفاده از شبکه‌هایی انتزاعی به نام گراف‌ها مدل می‌شوند. گراف‌ها از گره‌ها (نقاط) و یال‌ها (یا لبه‌ها) که ارتباط بین گره‌ها را نشان می‌دهند، تشکیل شده‌اند. این حوزه در بسیاری از زمینه‌ها از جمله شبکه‌ها، الگوریتم‌ها، بهینه سازی، محاسبات گرافی، هوش مصنوعی، بیوالگوریتم‌ها و حتی ارتباطات شبکه‌ای بسیار کاربرد دارد.

یکی از مسائل مهم در نظریه گراف، مسئله‌ی مسیر‌یابی است. مثلا در یک شبکه‌ی مخابراتی، چگونه می‌توان بهینه‌ترین مسیر بین دو نقطه را انتخاب کرد که کمترین تاخیر را داشته باشد؟ یا به چه صورت می‌توان این مسئله را به صورت مطالعه‌ی مسیرها در یک گراف مدل کرد؟

پیچیدگی الگوریتم‌ها نیز از دیگر موضوعات مهم در نظریه گراف است. چگونه می‌توان الگوریتم‌هایی را برای حل مسائل مختلف اعم از پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر، جستجوی در گراف، رنگ‌آمیزی گراف برای مسائل رنگ آمیزی نقشه و ... طراحی کرد. این مسائل به شکل مستقیم و غیرمستقیم بسیاری از رویدادها و مسائل مهم را مدل می‌کنند.

نظریه گراف کاربردهای گسترده‌ای نیز در حوزه‌های دیگر دارد. برای مثال در شبکه‌های اجتماعی، می‌توان از این نظریه برای آنالیز شبکه‌های اجتماعی، تحلیل ارتباطات، شناسایی افراد کلیدی و تأثیر آنها استفاده کرد.

به طور خلاصه، یادگیری اصول نظریه گراف می‌تواند به عنوان یک ابزار بسیار کارآمد برای حل مسائل و مسائل واقعی در علوم کامپیوتر، مهندسی، ریاضیات و حتی در زندگی روزمره ما باشد.

#پست_پیشنهادی
#graph_theory
☕ @CodeExplore

وقتی تو کدای خودم از کدای یکی دیگه استفاده میکنم 😅

#fun
☕️ @CodeExplore

✅ اکستنشن ESLint برای ویژوال استودیو کد یک ابزار قدرتمند برای بررسی کد هست که این اکستنشن میتونه خطاها ، هشدارها و پیشنهادات را در کد شما شناسایی کنه و به شما کمک کنه تا کدی با کیفیت بالاتر بنویسید.

✅ یا  اگر بخوام راحت تر بگم یک خطایاب هستش و واسه پیدا کردن سریع مشکلات، کد شما را آنالیز میکنه

😎 بریم از ویژگی‌های کلیدی افزونه ESLint برای ویژوال استودیو رو ببینیم 😌:

➕ شناسایی خطاها، هشدارها و پیشنهادات
➕ امکان تنظیم قوانین مورد استفاده
➕ امکان تنظیم سطح حساسیت
➕ امکان نمایش خطاها و هشدارها در قسمت حاشیه‌ی کد

لینک اکستنشن رو پایین براتون می زارم 👇

👉 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dbaeumer.vscode-eslint

#vsc #extension #eslint
☕️ @CodeExplore