Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
. از شمال با بازار ماهی و سبزیجات دبی و دیره کورنیش در نزدیکی میدان بانیاس در خیابان سیکت الخالی که در چند قدمی ایستگاه اتوبوس دیره قرار دارد، همسایه است. همچنین می توانید با استفاده از متروی دبی به الغبیبه و آبرا (قایق) معمولی از نزدیکی بر دبی در سراسر نهر به بازار طلای دبی برسید. بازار طلای دبی در چند قدمی ایستگاه دریایی بازار قدیمی قرار دارد. موزه دبی. موزه دبی موزه اصلی امارات متحده عربی است. این بنا در قلعه الفهیدی (به عربی: حصن الفهیدی) واقع شده است که در سال ۱۷۸۷ ساخته شده است و قدیمی ترین ساختمان موجود در دبی است. این موزه توسط حاکم دبی در سال ۱۹۷۱ و با هدف ارائه سبک زندگی سنتی در امارت دبی افتتاح شد. این شامل آثار باستانی محلی و همچنین آثاری از کشورهای آفریقایی و آسیایی است که با دبی تجارت می کردند. همچنین شامل چندین ژرفانما است که زندگی در امارت را قبل از ظهور نفت نشان می دهد، علاوه بر آثار باستانی از اکتشافات اخیر به قدمت ۳۰۰۰ سال قبل از میلاد مسیح در آن به نمایش گذاشته شده است. در سال ۲۰۰۷، موزه دبی روزانه پذیرای ۱۸۰۰ بازدیدکننده بود که مجموعاً سالانه ۶۱۱۸۴۰ بازدیدکننده داشت. در مارس ۲۰۰۸، موزه ۸۰
۰۰۰ بازدیدکننده داشت. محبوب ترین زمان ها از اوت تا آوریل است. این موزه در سال ۲۰۱۳ بیش از ۱ میلیون بازدید کننده داشت. خور دبی. دبی کریک یک خور آب دریا است که در دبی، امارات متحده عربی (امارات متحده عربی) واقع شده است. به پناهگاه حیات وحش رأس الخور ختم می شود. برخی منابع می گویند که این خور تا منطقه العین امتداد داشت و یونانیان باستان آن را رودخانه زارا می نامیدند. از نظر تاریخی، خور دبی شهر را به دو بخش اصلی دیره و بر دبی تقسیم کرده است. در امتداد منطقه خور بر دبی بود که اعضای قبیله بنی یاس برای اولین بار در قرن نوزدهم ساکن شدند و سلسله آل مکتوم را در این شهر تأسیس کردند. در اوایل قرن بیستم، خور به عنوان یک بندر کوچک برای جهازهایی که تا دوردست هایی مانند هند یا شرق آفریقا مسافرت می کردند، عمل می کرد. منطقه بستکیه. این منطقه به محله الفهیدی یا دبی قدیمی معروف است. ساخت بستکیه به دهه ۱۸۹۰ برمی گردد. در دوران اوج خود، این محله توانایی پشتیبانی از ۶۰ واحد مسکونی را داشت که بیشتر آنها با خطوط باریک و پیچ در پیچ از هم جدا شده بودند. مسیر مسابقه میدان. میدان مسابقه اسب دوانی واقع در دبی، امارات متحده عربی است. در ۲۷
مارس ۲۰۱۰ افتتاح شد و جایگزین میدان مسابقه ناد الشبا شد. این میدان مسابقه می تواند بیش از ۶۰۰۰۰ تماشاگر را در یک جایگاه به طول یک مایل در خود جای دهد. هنگامی که برای مسابقات استفاده نمی شود، به عنوان یک مرکز تجاری و کنفرانس مورد استفاده قرار می گیرد. موزه و گالری اسب دوانی نیز برنامه ریزی شده است. این توسعه همچنین شامل یک زمین گلف با ۹ سوراخ است. میدان مسابقه میدانی به مساحت۷.۵ میلیون متر مربع شامل میدان مارینا، اولین هتل پنج ستاره کنار پیست جهان با ۲۸۵ اتاق، دو پیست مسابقه و همچنین رستوران، موزه مسابقه و ۷۲ سوئیت شرکتی برای سرگرمی در طول سال است. دارای یک مسیر مسابقه چمن چپگرد ۲۴۰۰ متری و یک مسیر خاکی مصنوعی اسب دوانی به طول ۸.۷۵ فریم (۱۷۵۰ متر) چپگرد است. از نوامبر تا مارس فعالیت می کند و دارای چالش مسابقه زمستانی، کارناوال بین المللی مسابقه دوبی و شب جام جهانی دبی است. جام جهانی دبی با بیش از ۲۶.۲۵ میلیون دلار جایزه غنی ترین مسابقه اسب دوانی در جهان است. منطقه مسیر مسابقه ۶۷ میلیون فوت مربع (۶۲۰ هکتار) را اشغال می کند. با این حال، توسعه کلی شهر میدان ۲۰۰ میلیون فوت مربع (۱۹۰۰ هکتار) است. این منطقه به چهار
بخش فرعی تقسیم می شود: مسیر مسابقه میدان، کلانشهر میدان، افق میدان و پارک گودولفین میدان. منطقه مسیر مسابقه میدان یکی از مناطق مرتبط با محمد بن راشد آل مکتوم، معاون رئیس جمهور امارات و نخست وزیر و حاکم دبی است. اسکی دبی. اسکی دبی یک پیست اسکی سرپوشیده با ۲۲۵۰۰ متر مربع فضای داخلی اسکی است. بخشی از مرکز خرید امارات، یکی از بزرگترین مراکز خرید جهان، واقع در دبی، امارات متحده عربی است. این توسط گروه ماجد الفطیم، که مرکز خرید امارات را نیز اداره می کند، توسعه یافته است. این پیست اسکی سرپوشیده که در نوامبر ۲۰۰۵ افتتاح شد، دارای یک کوه سرپوشیده به ارتفاع ۸۵ متر با ۵ شیب و شیب های متفاوت است. آسانسور چهارگانه و یدک کش اسکی بازان و اسنوبوردها را به بالای کوه می برد. در مجاورت دامنه ها، یک منطقه بازی پارک برفی به مساحت ۳۰۰۰ متر مربع است که شامل مسیرهای سورتمه، سرسره بدنه یخی، برج های کوهنوردی، گلوله های برفی غول پیکر، و یک غار یخی است. اسکی دبی همچنین تعدادی پنگوئن را در خود جای داده است که روزانه چندین بار از محوطه خود خارج می شوند. برخورد پنگوئن ها را می توان رزرو کرد و به عموم اجازه می دهد تا مستقیماً با پنگوئن ها
ارتباط برقرار کنند. لباس زمستانی، تجهیزات اسکی و اسنوبرد در قیمت ورودی گنجانده شده است.
گابریل فرونزی قازاریان (؛ زادهٔ ) یک سیاستمدار اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۰۱۴ تا تاریخ ۲۰۱۶ در دولت هوویک آبراهامیان و از تاریخ ۲۰۱۸ تا تاریخ ۲۰۱۹ در دولت اول نیکول پاشینیان سمت وزیر ورزش و امور جوانان ارمنستان را برعهده داشت. زندگی نامه. در ۱۲ مارس ۱۹۷۲ در ایروان به دنیا آمد و از انستیتو دولتی فرهنگ سلامت و ورزش پرورش اندام ارمنستان فارغ التحصیل شد..
سورن هاملتی کارایان (؛ زادهٔ ) یک سیاستمدار، و اقتصاددان اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۷ سپتامبر ۲۰۱۶ تا تاریخ ۲۰۱۸ در دولت کارن کاراپتیان و دولت دوم سرژ سارگسیان سمت وزیر اقتصاد ارمنستان و سپس وزیر توسعه اقتصادی و سرمایه گذاری ارمنستان را برعهده داشت. زندگی نامه. در ۲۶ آوریل ۱۹۷۳ در آچاجور، استان تاووش به دنیا آمد و از دانشگاه دولتی ایروان فارغ التحصیل شد. وی همچنین برنده نشان آنانیا شیراکاتسی (۲۰۰۸) شده است.
آشوت لوونی مانوکیان (؛ زادهٔ ) یک سیاستمدار اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۵ مه ۲۰۱۷ تا تاریخ ۱۴ مه ۲۰۱۸ در دولت کارن کاراپتیان سمت وزیر انرژی و منابع طبیعی ارمنستان را برعهده داشت. زندگی نامه. در ۸ آوریل ۱۹۶۸ به دنیا آمد و از دانشگاه پلی تکنیک ارمنستان فارغ التحصیل شد.
سرکشی کردن، یا عملیات سرکشی، در علوم کامپیوتر، اشاره به نمونه برداری فعال از وضعیت یک دستگاه خارجی توسط برنامه سرویس گیرنده به عنوان یک فعالیت همزمان دارد. سرکشی اغلب از لحاظ ورودی / خروجی () مورد استفاده قرار می گیرد و همچنین به عنوان سرکشی شده یا هدایت شده توسط نرم افزار شناخته می شود. توضیحات. سرکشی فرایندی است که رایانه یا دستگاه کنترل کننده منتظر یک دستگاه خارجی می ماند تا آمادگی یا حالت آن را اغلب با سخت افزار کم سطح بررسی کند. به عنوان مثال، هنگامی که یک چاپگر از طریق یک پورت موازی متصل می شود، کامپیوتر منتظر می ماند تا چاپگر کاراکتر بعدی را دریافت کند. این فرایندها می توانند حتی به دقیقه بکشند تا فقط یک بیت را بخوانند. این گاهی اوقات مترادف با با سرکشی انتظار مشغول است. در این وضعیت، هنگامی که یک عمل مورد نیاز است، کامپیوتر به غیر از بررسی وضعیت دستگاه تا زمان آماده شدن آن در زمان های دسترسی به دستگاه، کاری نمی کند. به عبارت دیگر، کامپیوتر منتظر می ماند تا دستگاه آماده باشد. سرکشی همچنین به وضعیتی که دستگاه به طور مرتب برای آمادگی مورد بررسی قرار می گیرد اشاره می کند و اگر آماده نبود، کامپیوتر دوباره
به یک کار دیگر می رود. اگرچه به اندازه انتظار مشغول چرخه پردازنده هدر نمی دهد، اما این به طور کلی به عنوان جایگزینی کارآمد برای سرکشی، وقفه محور نیست. در یک سیستم ساده یک هدفه، حتی انتظار مشغول اگر تا زمانی که دسترسی به هیچ کاری نتوان انجام داد، کاملاً مناسب است، اما در اغلب موارد این به طور سنتی نتیجه سخت افزار ساده و سیستم عامل های غیر چند وظیفه ای هست. سرکشی اغلب با لایه سخت افزار بسیار پایین درگیر می شود. به عنوان مثال، سرکشی یک پورت موازی پرینتر برای بررسی اینکه آیا آن آماده دریافت کاراکتر دیگری می باشد نیازمند بررسی یک بیت از بایت می باشد. این بیت در زمان خواندن نشان می دهد که آیا یک سیم تک در کابل چاپگر دارای ولتاژ کم یا زیاد است. دستورالعمل که این بایت را می خواند به طور مستقیم وضعیت ولتاژ هشت سیم واقعی را به هشت مدار (فلیپ فلاپ) منتقل می کند که یک بایت یک ثبات CPU را تشکیل می دهند. سرکشی ازین جهت نامناسب است که اگر دستگاه های زیادی برای چک کردن وجود داشته باشند، زمان مورد نیاز برای نظارت بر آنها می تواند از زمان در دسترس برای سرویس دهی دستگاه I / O بیشتر باشد. الگوریتم. سرکشی می تواند در مراحل زیر شر
ح داده شود (یک عکس اضافه کنید): اقدامات میزبان: اقدامات کنترل کننده: انواع. یک چرخه سرکشی زمانی است که هر عنصر یکبار بررسی می شود. چرخه سرکشی مطلوب بر اساس چندین عامل، از جمله سرعت مورد نیاز پاسخ و سربار (به عنوان مثال، زمان پردازنده و پهنای باند) سرکشی متفاوت خواهد بود. در سرکشی فراخوان چرخشی، دستگاه سرکشی یا فرایند هر عنصر در یک لیست را با یک ترتیب ثابت پرس وجو می کند. از آنجایی که آن برای یک پاسخ از هر عنصر منتظر می شود، مکانیزم زمان بندی برای جلوگیری از قفل شدن ناشی از عناصر غیر پاسخ دهنده ضروری است. سرکشی فراخوان چرخشی اگر سربار پیام های سرکشی بالا باشد، می تواند ناکارآمد باشد. در هر چرخه سرکشی عناصر متعددی مورد بررسی قرار می گیرند و فقط چند عنصر فعال هستند. در سرکشی قطبی، که همچنین به عنوان سکرشی نشانه شناخته می شود، هر عنصر، عنصر بعدی را در یک دنباله ثابت بررسی می کند. این تا زمانی ادامه می یابد که به اولین عنصر برسد، که در آن زمان دوره سرکشی دوباره شروع می شود. سرکشی می تواند در زمینه های محاسباتی مختلف به منظور کنترل اجرا یا توالی انتقال عناصر مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، در سیستم عامل های چند
وظیفه ای، سرکشی می تواند برای اختصاص زمان پردازنده و سایر منابع به فرآیندهای مختلف رقابتجو استفاده شود. در شبکه ها، سرکشی برای تعیین گره هایی که می خواهند به شبکه دسترسی داشته باشند استفاده می شود. همچنین توسط پروتکل های مسیریابی برای بازیابی اطلاعات مسیریابی مورد استفاده قرار می گیرد، همان طور که در مورد EGP (پروتکل دروازه خارجی) استفاده می شود. یک جایگزین برای سرکشی، استفاده از وقفه است که سیگنال های تولید شده توسط دستگاه ها یا فرایندها است و نشان دهنده نیاز آنها به توجه، خواستار ارتباط و غیره می باشد. گرچه سرکشی می تواند بسیار ساده باشد، در بسیاری از موارد (به عنوان مثال، سیستم عامل های چند وظیفه ای)، استفاده از وقفه ها بیشتر کارآمد است، زیرا می تواند مصرف پردازنده یا مصرف پهنای باند را کاهش دهد. پیام سرکشی. یک پیام سرکشی یک پیام تصدیق کنترل است. در یک خط چند منظوره (یک کامپیوتر مرکزی و پایانه های مختلف که در آن پایانه ها یک خط ارتباطی مشترک را به و از طرف کامپیوتر به اشتراک می گذارند)، سیستم از چینش سرکشی ارباب / برده استفاده می کند که در آن کامپیوتر مرکزی پیام (پیام سرکشی) ترمینال خاص در خط خروجی می فرست
د. تمام پایانه ها به خط خروجی گوش می دهند، اما فقط ترمینالی که سرکشی شده است با ارسال هر گونه اطلاعاتی که آماده انتقال به خط ورودی است، پاسخ می دهد. در شبکه های ستاره ای که در ساده ترین شکل شامل یک سوئیچ مرکزی، هاب یا رایانه ای است که به عنوان یک کانال برای ارسال پیام ها عمل می کند، برای اجتناب از هرج و مرج در خطوط، سرکشی مورد نیاز نیست، اما اغلب برای اجازه دادن به ارباب برای به دست آوردن ورودی به صورت منظم استفاده می شود. این پیام های سرکشی متفاوت از موارد خطوط چند منظوره است زیرا آدرس سایت مورد نیاز نیست و هر ترمینال فقط پیام ها سرکشی دریافت می کند که به آن هدایت شده است.
در علوم داده از نمای دقت تجمعی (CAP) برای نمایش میزان قدرت جداسازی (تمیز) یک مدل استفاده می شود. CAP یک مدل نشان دهنده تعداد تجمعی نتایج مثبت در امتداد محور y در مقابل تعداد تجمعی یک پارامتر طبقه بندی در امتداد محور x می باشد. CAP با مشخصه عامل گیرنده (ROC) فرق دارد، زیرا ROC نرخ واقعی مثبت را در برابر نرخ مثبت کاذب نمایش می دهد. برای مثال. فرض کنید شما یک فروشنده لباس هستید. فروشگاهتان در مجموع ۱۰۰٬۰۰۰ مشتری دارد که ما آن را در محور افقی قرار می دهیم. بر اساس مشاهدات شما، هر بار که معامله ای را به مشتریان خود پیشنهاد می دهید، ۱۰٪ آن ها پاسخ مثبت می دهند و محصول را می خرند و این بدان معناست که ۱۰٪ از کل (۱۰٬۰۰۰) بر محور عمودی قرار می گیرد. حالا ما پیشنهادی داریم که می خواهیم ارائه دهیم و می خواهیم خطی را روی نمودار رسم کنیم که نشان دهنده انتخاب تصادفی باشد. شیب این خط برابر با 10٪ است که معادل مقدار پاسخ مثبتی است که از قبل می دانیم به طور متوسط به یک پیشنهاد داده می شود. حالا سؤال این است که چگونه مشتریان خود را انتخاب کنیم؟ ابتدا، یک مدل بخش بندی مشتریان می سازیم. این مدل پیش بینی خواهد کرد که آیا مشتریان م
حصول را خریداری خواهند کرد یا نه. این یک فرایند بسیار ساده است. این همان چیزی است که چون خریداری شده نیز یک متغیر دودویی بله یا نه است. ما همچنین می توانیم همان آزمایش را اجرا کنیم و می توانیم یک گروه از مشتریان را قبل از ارسال پیشنهاد و سپس نگاه کردن به عقب و ببینید که چه کسی خریداری شده که آیا مرد یا زن، که کشور آنها در چه سنی عمدتا آنها در حال دیدن سایت در تلفن همراه بودند آنها در حال دیدن سایت از طریق یک کامپیوتر و همه این عوامل ما می توانیم آنها را در نظر بگیرند آنها را به رگرسیون لجستیک قرار داده و گرفتن یک مدل است که به ما کمک خواهد کرد ارزیابی احتمال خرید انواع خاصی از مشتریان بر اساس ویژگی های خود و یا وضعیت جمعیت شناسی عمومی و ویژگی های دیگر.
حنان الشیخ (زادهٔ ) روزنامه نگار، نویسندهٔ لبنانی است. از او به عنوان «نویسندهٔ فمینیست جهان عرب» یاد می شود. زندگی. الشیخ در یک خانوادهٔ سختگیر شیعه در لبنان به دنیا آمد. در کالج آمریکایی دختران در قاهرهٔ مصر تحصیل کرد و در سال ۱۹۶۶ از این کالج فارغ التحصیل شد. پس از آن به لبنان بازگشت و تا سال ۱۹۷۵ برای روزنامهٔ لبنانی النهار کار کرد. او بار دیگر بیروت را در سال ۱۹۷۵ در آغاز جنگ داخلی لبنان ترک کرد و به عربستان سعودی رفت تا در آن جا کار کند و بنویسد. الشیخ اکنون با خانواده اش در لندن زندگی می کند. آثار. گزیدهٔ آثار:
سرگئی آواکیانتس (؛ ؛ زادهٔ ) یک فرد نظامی اهل ارمنستان-روسیه، افسر دریایی روسیه و دریافت کننده نشان مقررات دریانوردی و نشان خدمت به کشور در نیروهای مسلح اتحاد جماهیر شوروی است. زندگی نامه. در تاریخ ۶ آوریل ۱۹۵۷ در ارمنستان، متولد شد و پسر یک افسر بود. او در سال ۱۹۸۰ از مدرسه نیروی دریایی ناخیموف فارغ التحصیل شد و از سال ۱۹۸۹ تا ۱۹۹۱ در کلاس های ارتش ویژه نیروی دریایی را شرکت کرد و هفت سال بعد از آکادمی نیروی دریایی کوزنتسف فارغ التحصیل شد. او در ناوگان شمالی خدمت کرده و برای خدمت در دریانورد دریایی ناوگان لوبوف، که بعدها به مارشال اوستینوف تغییر نام داد، تلاش کرد. از سال ۱۹۹۱ تا ۱۹۹۶ او افسر فرماندهٔ همان رزمناو بود. تا اکتبر سال ۱۹۹۶، معاون فرمانده بود و در سال ۲۰۰۱، فرمانده بخش موشک ناوگان شمالی شد. از سال ۲۰۰۴ تا ۲۰۰۷ او رئیس کارکنان اسکادران عملیات ناوگان شمالی شد. او سال های بین ۲۰۰۵ و ۲۰۰۷ را در آکادمی نظامی ستاد مشترک نیروهای مسلح روسیه گذراند و در آن ماه ژوئن رئیس کارکنان نیروی دریایی نووروسویک ناوگان دریای سیاه شد. در ماه اوت سال جاری، معاون فرمانده نیروی دریایی و ناوگان اقیانوس آرام شد. از ماه مه ۲۰
۱۲ او توسط فرمان رئیس جمهور روسیه، فرمانده ناوگان اقیانوس آرام بوده است.
ایوان یوماشف (؛ – ) دریابد اهل اتحاد جماهیر شوروی بود. او بین سال های ۱۹۴۷ تا ۱۹۵۱ فرماندهی کل نیروی دریایی شوروی را برعهده داشت. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون قهرمان اتحاد شوروی، نشان لنین، و نشان پرچم سرخ شده است.
سقط جنین در ایالات متحده"،" در همه ایالت ها به جز آلاباما "قانونی است." به طور خاص، سقط جنین در همه ایالت های ایالات متحده قانونی است و هر ایالت حداقل یک کلینیک سقط جنین دارد. با این حال، ایالت ها به صورت انفرادی می توانند استفاده از سقط جنین را در سه ماهه اول و دوم بارداری محدود کنند یا برای آن قوانینی وضع نمایند. در حال حاضر، شش ایالت - آرکانزاس، کنتاکی، لوئیزیانا، می سی سی پی، داکوتای شمالی و داکوتای جنوبی قوانینی با هدف مجازات کردن سقط جنین دارند.
حالا یا هیچ وقت فیلمی محصول سال ۱۹۹۷ و به کارگردانی کتان مهتا است. در این فیلم بازیگرانی همچون جکی شروف، دیپا ساهی، پارش راوال، ساتیش شاه، تریپل اچ، برت هارت، کوین نش ایفای نقش کرده اند.
سقط جنین در کره جنوبی در اغلب شرایط غیرقانونی است، اما سقط جنین غیرقانونی رواج دارد و معمولاً در بیمارستان ها و کلینیک ها انجام می شود. دادگاه قانون اساسی کره جنوبی در تاریخ ۱۱ آوریل سال ۲۰۱۹، ممنوعیت سقط جنین را غیرقانونی اعلام کرد و دستور داد تا پایان سال ۲۰۲۰ در قانون تجدید نظر شود. سقط جنین بر پایه جنسیت، به دلیل ترجیحات فرهنگی برای پسر داشتن، رواج دارد. علی رغم بررسی مجدد قانون پزشکی در سال ۱۹۸۷ که پزشکان را از استفاده از آزمایشهای تشخیص پیش از تولد برای نشان دادن جنسیت کودک منع می کرد، افزایش نسبت پسرها به دخترها هنگام تولد، همچنان در دهه ۹۰ میلادی ادامه داشت. قانون سال ۱۹۸۷ توسط دادگاه قانون اساسی در سال ۲۰۰۸ غیرقانونی اعلام شد.
سبک فیلمی محصول سال ۱۹۷۱ و به کارگردانی رامش سیپی است. در این فیلم بازیگرانی همچون شامی کاپور، هما مالینی، راجش خانا، سیمی گریوال ایفای نقش کرده اند.
قاتل ۵۶ فیلمی محصول سال ۲۰۰۴ و به کارگردانی شیمیت امین است. در این فیلم بازیگرانی همچون نانا پاتیکار، موهان آگاشه، رواتهی، هیریشتا بهات ایفای نقش کرده اند.
بیا، بیا ببینیم فیلمی محصول سال ۲۰۰۹ و به کارگردانی جهانگیر سورتی است. در این فیلم بازیگرانی همچون بیپاشا باسو، نیل نیتین موکش، راهول دو، سوفی چوداری ایفای نقش کرده اند.
اوبی اس استودیو یک نرم افزار آزاد و متن باز چندسکویی استریم و ضبط صفحه نمایش رایانه و زیرمجموعه ای از پروژه OBS است که توسط جیم بایلی و دیگر همکارانش و با استفاده از Qt ساخته شده و برروی ویندوز،مک او اس و لینوکس قابل اجراست. مرور اجمالی. او بی اس یک مجموعه نرم افزاری آزاد و متن باز برای ضبط و پخش زنده است. OBS به زبان های C و C++ و Qt نوشته شده و OBS منبع و ضبط دستگاه، ترکیب صحنه، رمزگذاری، ضبط و پخش را فراهم می کند. انتقال داده ها عمدتاً از طریق پروتکل پیام رسانی زمان واقعی (RTMP) انجام می شود و می تواند به هر مقصد پشتیبانی از RTMP از جمله بسیاری از ایستگاه از پیش تنظیم برای جریان وب گاه ها مانند یوتیوب، توییچ، اینستاگرام و فیس بوک ارسال شود. برای رمزگذاری ویدئو، OBS قادر به استفاده از کتابخانه نرم افزاری رایگان x264، اینتل Quick Sync Video , Nvidia NVENC و موتور رمزگذاری AMD برای رمزگذاری جریان های ویدیویی به فرمت H.264 / MPEG-4 AVC و H. فرمت 265 / HEVC. صوتی را می توان با استفاده از کدک های MP3 یا AAC رمزگذاری کرد. کاربران پیشرفته می توانند از هر کدک و ظروف موجود در libavcodec / libavformat استفاده کنند و
همچنین خروجی جریان را به یک URL سفارشی اف اف امپگ. رابط کاربری. رابط کاربری اصلی به پنج بخش تقسیم می شود: صحنه، منابع، میکسر صوتی، انتقال، و کنترل. صحنه ها گروهی از منابع مانند ویدئو و ضبط شده، متن و صوتی است. پانل مخلوط به کاربر امکان خاموش کردن صدا را می دهد و حجم را از طریق فیدرهای مجازی تنظیم می کند و اعمال را با فشار دادن چرخ دنده در کنار دکمه خاموش کردن اعمال می کند. پنل کنترل گزینه هایی برای شروع / توقف جریان یا ضبط است، یک دکمه برای تبدیل OBS به حرفه ای استودیویی حرفه ای (نگاه کنید به زیر)، یک دکمه برای بازکردن منوی تنظیمات و یک دکمه برای خروج از برنامه. قسمت بالای پیش نمایش ویدیویی زنده، مورد استفاده برای نظارت و ویرایش صحنه فعلی است. رابط کاربری را می توان به موضوعات مختلف، از جمله تم های تاریک و نور، بسته به آنچه کاربر ترجیح می دهد، تغییر می دهد. هنگامی که در حالت استودیو، ۲ پنجره پیش نمایش بوم وجود دارد، سمت چپ برای تغییر و پیش نمایش صحنه های غیرفعال، در حالی که پنجره سمت راست برای پیش نمایش از صحنه های زنده ("پیش نمایش" و "برنامه" به ترتیب). در وسط یک دکمه انتقال ثانویه وجود دارد، اجازه می دهد بر
ای انتقال به صحنه غیرفعال در پنجره سمت چپ با استفاده از "سریع انتقال" تعریف شده توسط کاربر. برخی از آموزش های ساده در اینترنت وجود دارد که نشان می دهد که چگونه از نرم افزار Open Broadcaster استفاده کنید، از جمله آموزش های جامع تر طراحی شده برای پوشش هر جنبه ای از برنامه. تاریخ. نرم افزار Broadcaster Open به عنوان یک پروژه کوچک ایجاد شده توسط هیو «جیم» بیلی آغاز شد، اما به سرعت با کمک بسیاری از همکاران آنلاین کار می کرد که هر دو برای بهبود OBS و گسترش دانش در مورد برنامه رشد کرده بودند. در سال ۲۰۱۴، توسعه با یک نسخه بازنویسی به نام OBS Multiplatform (که بعدها OBS Studio نامیده شد) برای پشتیبانی چند پلتفرم، یک مجموعه کامل ویژگی و یک API قدرتمند آغاز شد. همان طور که از v18.0.1 از OBS استودیو، OBS کلاسیک دیگر پشتیبانی نمی شود، زیرا دسترسی سریع به تقریباً کامل با دومی، هر چند دانلود برای کلاسیک هنوز در دسترس است. افزونه. اوبی اس از انواع افزونه ها و پلاگینها (فایل های دی ال ال) پشتیبانی می کند. سیستم مورد نیاز. حداقل الزامات استفاده از OBS Studio در ویندوز عبارتند از:
آیشواریا فیلمی محصول سال ۲۰۰۶ و به کارگردانی ایندراجیت لانکش است. در این فیلم بازیگرانی همچون آپاندرا، دیپیکا پادوکونه، دیزی بوپانا، کیشان شریکانت ایفای نقش کرده اند.
پیام لاریان (زادهٔ ۱۳۶۰) نویسنده، کارگردان و بازیگر ایرانی است. او دانش آموخته کارگردانی از دانشگاه تهران و دانشگاه هنر تهران است. وی جوایز متعددی را در جشنواره های مختلف، از جمله جشنواره تئاتر فجر، دریافت کرده است.
در آمار و در بازشناخت الگو کی-نزدیکترین همسایه (انگلیسی: k-nearest neighbors algorithm) یک روش آمار ناپارامتری و یک یادگیری باناظر است که برای طبقه بندی آماری و رگرسیون استفاده می شود. این روش را در ابتدا اولین فیکس و جوزف هاجز، در سال ۱۹۵۱ توسعه دادند و بعدتر توماس کاور آن را توسعه داد. در هر دو موضوع طبقه بندی آماری و رگرسیون کی شامل نزدیک ترین نمونه آموزشی در فضای داده ای می باشد و خروجی آن بسته به نوع مورد استفاده در طبقه بندی و رگرسیون متغیر است. در حالت طبقه بندی با توجه به مقدار مشخص شده برای کی، به محاسبه فاصله نقطه ای که می خواهیم برچسب آن را مشخص کنیم با نزدیک ترین نقاط می پردازد و با توجه به تعداد رای حداکثری این نقاط همسایه، در رابطه با برچسب نقطه مورد نظر تصمیم گیری می کنیم. برای محاسبه این فاصله می توان از روش های مختلفی استفاده کرد که یکی از مطرح ترین این روش ها، فاصله اقلیدسی است. در حالت رگرسیون نیز میانگین مقادیر به دست آمده از کی خروجی آن می باشد. از آنجا که محاسبات این الگوریتم بر اساس فاصله است نرمال سازی داده ها می تواند به بهبود عملکرد آن کمک کند. تنظیمات آماری. فرض کنید زوج مرتب های (X
n,Yn)... ,(X2,Y2),(X1,Y1) از {۱٬۲} × Rd مقدار می گیرد. (Y نشان دهنده کلاس X است). در نتیجه خواهیم داشت: X|Y = r ~ Pr برای r = ۱٬۲ که Pr توزیع احتمال است. با داشتن تعدادی اندازه (norm) ‖. ‖ در Rd و نقطه x، زوج مرتب های (X(n),Y(n)) ... , (X(2),Y(2)),(X(1),Y(1) را که ترتیب دیگری از داده های اولیه هستند با شرط ǁX(n) ≤ xǁ ... , ǁX(1) ≤ xǁ تعریف می کنیم. الگوریتم. داده های اولیه، بردارهایی در یک فضای چند بعدی هستند که هر کدام شامل برچسبی به نام دسته می باشند. فاز یادگیری (training phase) الگوریتم، شامل ذخیره سازی بردارهای ویژگی و برچسب دسته نمونه های اولیه است. در فاز طبقه بندی، k یک ثابت توسط کاربر تعریف می شود و بردار بدون برچسب (نقطه تست) از دسته ای است که بیشترین تعداد را در k نزدیک ترین همسایه آن نقطه داشته باشد. به این ترتیب برچسب نقطه تست نیز مشخص می شود. معیار فاصله برای متغیرهای پیوسته معمولاً فاصله اقلیدسی است. برای متغیرهای گسسته، مانند دسته بندی متون، می توان از یک معیار دیگر مانند فاصله همینگ استفاده کرد. اگر NN-formula_1 را با استفاده از الگوریتم های تخصصی مانند تجزیه و تحلیل اجزای همسایه (Neighbourho
od components analysis) یا حاشیه بزرگ نزدیک ترین همسایه (Large Margin Nearest Neighbor) پیاده سازی کرد، می توان دقت اندازه گیری را به شدت بهبود داد. یک اشکال طبقه بندی پایه «رای اکثریت» (majority voting) زمانی اتفاق می افتد که توزیع دسته درهم شکسته شود. به این معنی که تعداد زیادی از نمونه های یک دسته در میان نزدیک ترین همسایه عضو جدید بوده است. یکی از راه های غلبه بر این مشکل، وزن دادن به طبقه بندی بر مبنای فاصله هر یک از نمونه های اولیه، از عضو جدید است. دسته (یا مقدار در مسائل رگرسیون) هرکدام از k نزدیک ترین نقاط در وزن خود که متناسب با معکوس فاصله آن ها از نقطه تست است، ضرب می شود. یکی دیگر از راه های غلبه بر این مشکل، انتزاع در نمایش داده ها است. برای مثال، در یک نقشه های خودسازمان دهنده (SOM)، هر گره، صرف نظر از تراکم آن ها در داده های اولیه اصلی، یک نماینده (مرکز) از نقاط مشابه است. سپس NN-formula_1 به SOM اعمال می شود. مراحل الگوریتم knn شامل موارد زیر خواهد بود: به این ترتیب، کد پایتون محاسبه فاصله اقلیدسی و NN-formula_1 را در ادامه می بینید: def EuclideanDistance(x1, x2, length): distance = 0 for x i
n range(length): distance += np.square(x1[x] - x2[x]) return np.sqrt(distance) کد زیر مربوط به الگوریتم knn گفته شده در حالت دسته بندی است. داده های اولیه، trainingSet و داده مورد سؤال testInstance نامیده شده است. def knn(trainingSet, testInstance, k): length = testInstance.shape[1] for x in range(len(trainingSet)): dist = EuclideanDistance(testInstance, trainingSet.iloc[x], length) distances[x] = dist[0] sortdist = sorted(distances.items(), key=operator.itemgetter(1)) neighbors = [] for x in range(k): neighbors.append(sortdist[x][0]) Votes = {} #to get most frequent class of rows for x in range(len(neighbors)): response = trainingSet.iloc[neighbors[x]][-1] if response in Votes: Votes[response] += 1 else: Votes[response] = 1 sortvotes = sorted(Votes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return(sortvotes[0][0], neighbors) انتخاب پارامتر. بهترین انتخاب formula_1 بستگی به داده ها دارد؛ به طور کلی، مقادیر بزرگ formula_1 باعث کاهش خطا در طبقه بندی می شود، اما وضوح مرز بین کلاس ها را کمتر می کند. formu
la_1 مناسب را می توان با استفاده از تکنیک های مختلف انتخاب کرد. مورد خاص زمانی است که دسته پیش بینی شده برای عضو جدید، همان دسته نزدیکترین نمونه باشد. (به ازای k = ۱). در این صورت، الگوریتم نزدیکترین همسایه نامیده می شود. دقت الگوریتم NN-formula_1 می تواند در نتیجه وجود خطا، یا ویژگی های غیر مرتبط یا اگر مقیاس داده ها با اهمیت آن ها تطابق نداشته باشد، به شدت تضعیف می شود. برای بهبود طبقه بندی، تلاش های زیادی در زمینه انتخاب یا مقیاس بندی داده ها شده است. یک رویکرد بسیار مشهور، استفاده از الگوریتم های تکاملی برای بهینه سازی مقیاس بندی داده ها است. در دسته بندی های دو کلاس، بهتر است که k یک عدد فرد انتخاب شود؛ زیرا این امر از گره خوردن آرا جلوگیری می کند. نزدیکترین همسایه. شهودی ترین نوع نزدیکترین همسایه در حالت طبقه بندی، تنها نزدیکترین همسایه است که یک نقطه را به کلاس نزدیکترین همسایه خود اختصاص می دهد؛ به این معنی که (1)Clnnn(x) = Y. هر چه تعداد داده های اولیه به بی نهایت نزدیک می شود، نزدیکترین همسایه در حالت طبقه بندی تضمین می کند که میزان خطا بیشتر از دو برابر خطای بایاس (حداقل خطا قابل دستیابی با توجه به