Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
زی به مفهوم انرژی تاریک ندارد. کیهان شناسی ناهمگن در این دسته قرار می گیرد. کیهان شناسی های ناهمگن فرض می کنند که واکنش های برگشت ساختارهای چگالتر و همچنین فضاهای پوج بسیار خالی به اندازه ای اهمیت دارند که اگر در نظر گرفته نشوند درک ما را از زمان و مشاهدات اجسام دور منحرف می سازند. به دنبال انتشار معادلات توماس بوشرت در سالهای ۱۹۹۷ و ۲۰۰۰، که از نسبیت عام مشتق شده بودند اما تغییرات گرانشی محلی را نیز شامل می شد؛ تعدادی مدل کیهان شناسی ارائه شد که در آنها شتابدار بودن انبساط جهان در حقیقت سوء تفسیر مشاهدات نجومی است و نیازی به انرژی تاریک برای توضیح آنها نیست.مثلاً در سال ۲۰۰۷ دیوید ویلتشایر مدلی پیشنهاد داد که در آن واکنش های برگشت باعث کندتر شدن زمان و یا تندتر شدن آن در فضاهای پوچ شده و در نتیجه باعث این توهم شده که ابرنواختر مشاهده شده در سال ۱۹۹۸ دورتر از آنچه بوده به نظر برسد.
هکررنک یک شرکت فناوری که بر چالش های برنامه نویسی رقابتی هم برای مصرف کنندگان و هم برای مشاغل تمرکز دارد، جایی که توسعه دهندگان با تلاش برای برنامه نویسی مطابق با مشخصات ارائه شده به رقابت می پردازند. چالش های برنامه نویسی هکررنک را می توان با انواع زبان های برنامه نویسی (از جمله جاوا، C++، PHP، پایتون، SQL، JavaScript) و دامنه های مختلف علوم رایانه حل کرد. در سمت کاربر، هنگامی که یک برنامه نویس راه حلی برای یک چالش برنامه نویسی ارائه می دهد، ارسال آنها با توجه به صحت خروجی آنها امتیاز می گیرد. سپس برنامه نویسان در سطح جهانی در صفحه رهبران هکررنک رتبه بندی می شوند و بر اساس موفقیت های خود برای ایجاد رقابت در بین کاربران، نشان می گیرند. علاوه بر چالش های کدگذاری فردی، هکررنک همچنین میزبان مسابقاتی است که در آن کاربران در یک چارچوب برنامه نویسی یکسان در یک بازه زمانی مشخص رقابت می کنند و سپس در پایان رویداد رتبه بندی می شوند. هکررنک بخشی از روند رو به رشد گیمفیکیشن در برنامه نویسی رقابتی است و طرف کاربر وب سایت آنها برای برنامه نویسان رایگان است. تاریخچه. هکررنک با عنوان InterviewStreet Inc توسط دو دانشجوی دانش
گاه تأسیس شد. منابع مالی. در ژوئیه ۲۰۱۵، هکررنک ۷٫۵ میلیون دلار بودجه از یک صندوق فناوری یک شرکت ژاپنی به نام ریکروت دریافت کرد. هکررنک طی یک سری دور جمع آوری سرمایه بیش از ۵۸ میلیون دلار سرمایه جمع کرده است. در تاریخ ۱۳ فوریه ۲۰۱۸، هکررنک اعلام کرد که ۳۰ میلیون دلار در بودجه سری C به رهبری JMI Equity جمع آوری کرده اند. تحصیل. در دسامبر سال ۲۰۱۹، هکررنک میمیر(Mimir)، یک سرویس ابری را که ابزارهایی را برای آموزش دوره های علوم رایانه فراهم می کند، خریداری کرد. میمیر توسط گوگل و برخی دانشگاه های دیگر از جمله ایالت میشیگان، UCLA، ایالت اورگان و پوردو استفاده می شود. میمیر اولین خرید شرکت هکررنک است. دامنه های علوم کامپیوتر در هکررنک. هکررنک به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به زبانهای مختلف مانند C ++ , Python , Java , Ruby , Swift و بسیاری دیگر به کدگذاری برنامه بپردازند. هکررنک بیشتر چالش های برنامه نویسی خود را در تعدادی از حوزه های اصلی علوم کامپیوتر طبقه بندی می کند، از جمله: هکررنک برای مشاغل. محصول سمت سازمانی آنها (HackerRank for Work)، یک سرویس اشتراکی است که هدف آن کمک به شرکت ها برای تهیه مهندسی، نمایش و
استخدام مهندسان و سایر نقش های فنی است. پلتفرم HackerRank for Work به مشاغل این امکان را می دهد که از کتابخانه داخلی چالش های برنامه نویسی استفاده کنند یا کتابخانه های خود را بنویسند تا چالش برنامه نویسی را به صورت موقعیت باز به یک شرکت اختصاص دهند. سپس استخدام کنندگان فنی از این چالش های برنامه نویسی برای آزمایش داوطلبان در مورد مهارت های خاص برنامه نویسی و درک بهتر صلاحیت آنها برای یک نقش خاص استفاده می کنند. چالش های داوطلب، پس از ارسال، به طور خودکار امتیاز داده می شوند و سپس نتایج برای بررسی در اختیار استخدام کننده فنی قرار می گیرد. شرکت هایی مانند Amplify , Quora و Capital One از HackerRank for Work در فرایندهای غربالگری استخدام فنی خود استفاده می کنند. علاوه بر غربالگری، هکررنک همچنین میزبان هکاتون های برنامه نویسی است که از آنها با عنوان CodeSprints یاد می شود، به عنوان روشی برای شرکت ها برای یافتن نامزدهای فنی کاربرد دارد. شرکت هایی که میزبان یا حمایت کننده این CodeSprints هستند شامل Addepar , Yahoo!، Quora , و Amazon هستند. کاربران. در سال ۲۰۱۴، هکررنک برای کار بیش از ۱۰۰۰ کاربر خدمات اشتراک خود را
داشت. مشتریان سازمانی قابل توجه شامل Adobe , Amazon , Atlassian , Citrix , EA Sports , Evernote , Quora , Facebook , Twitter , Walmart , Yahoo!، DE Shaw و Zynga هستند.
بیت الشباب یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در استان شرناق واقع شده است.
گوچلوکوناک یک منطقهٔ مسکونی در ترکیه است که در استان شرناق واقع شده است. پیشینه. در سال ۱۹۹۵، زمانی که استان شرناق تحت حکومت نظامی اضطراری قرار داشت، صحنه ی کشتار گُوچلوکوناک بود که در آن ۱۱ مرد جان خود را از دست دادند. تا ژانویه ۲۰۲۰، هیچ فردی به خاطر این کشتار تحت پیگرد قانونی قرار نگرفته است.
درخت رفتار (Behavior Tree) روشی ساده و مؤثر برای طراحی رفتارهای پیچیده در ربات ها و هوش مصنوعی است. درخت رفتار یک ساختار درختی است که از گره های مختلف تشکیل شده و برای کنترل تصمیم گیری در سامانه های خودکار مانند ربات ها و شخصیت های بازی های ویدیویی استفاده می شود. این درخت شامل گره های کنترلی (مانند توالی و انتخاب) و گره های اجرایی (مانند اقدامات و شرایط) است. گره های کنترلی تعیین می کنند که کدام گره های فرعی باید اجرا شوند، در حالی که گره های اجرایی وظایف خاصی را انجام می دهند. درخت های رفتار به دلیل ساختار ماژولار و قابلیت استفاده مجدد، امکان طراحی و نگهداری آسان تر رفتارهای پیچیده را فراهم می کنند. همچنین، آن ها به توسعه دهندگان اجازه می دهند تا رفتارهای سیستم را به صورت بصری طراحی و اشکال زدایی کنند. درخت های رفتار ابتدا در صنعت بازی های ویدیویی برای کنترل شخصیت های غیرقابل بازی (NPCs) مورد استفاده قرار گرفتند و سپس در حوزه های دیگر مانند رباتیک، هواپیماهای بدون سرنشین (پهپادها) و سامانه های کنترل پیچیده گسترش یافتند. پیش زمینه و پیدایش. درختان رفتار از صنعت بازی های رایانه ای به عنوان ابزاری قدرتمند برای
مدل سازی رفتار شخصیت های غیرقابل بازی (NPC) منشأ گرفته اند. آن ها به طور گسترده در بازی های ویدیویی رده بالا مانند Halo، Bioshock و Spore مورد استفاده قرار گرفته اند. فعالیت ها و پژوهش های اخیر، درختان رفتار را به عنوان چارچوبی برای کنترل چند مأموریتی پهپادها، ربات های پیچیده، بازوی مکانیکی ربات و سامانه های چندرباته پیشنهاد می کنند. درختان رفتاری اکنون به بلوغی رسیده اند که در کتاب های درسی هوش مصنوعی بازی های ویدیویی، و همچنین در محیط های بازی عمومی مانند Unity (موتور بازی) و Unreal Engine (تیم های غیرواقعی) به آن ها پرداخته می شود. درختان رفتاری به دلیل الگوی توسعهٔ خود محبوب شده اند: اینکه بتوان با برنامه ریزی اقدامات NPC و سپس طراحی یک ساختار درختی (معمولاً از طریق کشیدن و رها کردن) که گره های برگ آن ها اعمال هستند و گره های داخلی تصمیم گیری NPC را تعیین می کنند، رفتاری پیچیده ایجاد کرد. از نظر بصری، درختان رفتاری شهودی اند و به آسانی طراحی، آزمایش و اشکال زدایی می شوند و نسبت به دیگر شیوه های ایجاد رفتار، ماژولار بودن، مقیاس پذیری و قابلیت استفادهٔ مجدد بیشتری فراهم می کنند. در گذر سال ها، پیاده سازی ه
ای متنوع درختان رفتاری، هم از نظر کارایی و بهره وری و هم از نظر توانایی در تأمین خواسته های صنعت، بهبود یافتند تا اینکه به درختان رفتار رویدادمحور تکامل پیدا کردند. درختان رفتار رویدادمحور، با تغییر در شیوهٔ اجرای درونی درخت و با معرفی نوعی جدید از گره که می تواند به رویدادها واکنش نشان دهد و گره های در حال اجرا را متوقف کند، برخی از مسائل مقیاس پذیری در درختان رفتار کلاسیک را حل کردند. امروزه، مفهوم درخت رفتار رویدادمحور به عنوان یک استاندارد شناخته می شود و در بیشتر پیاده سازی ها به کار می رود، حتی اگر همچنان برای سادگی "درختان رفتار" نامیده شوند. مفاهیم کلیدی. درخت رفتاری به صورت گرافیکی به صورت درختی جهت دار نمایش داده می شود که در آن، گره ها به عنوان ریشه، گره های روند کنترلی یا گره های عملیات (وظایف) طبقه بندی شده اند. برای هر جفت گره متصل به هم، گره بیرونی «والد» و گره درونی «فرزند» نامیده می شود. ریشه فاقد والد است و دقیقاً یک فرزند دارد؛ گره های روند کنترلی دارای یک والد و دست کم یک فرزند هستند و گره های عملیات دارای یک والد و بدون فرزند هستند. از لحاظ گرافیکی (از منظر گراف)، فرزندان گره های روند کنت
رل در زیر آن، به ترتیب از چپ به راست قرار می گیرند. آغاز عملیات یک درخت رفتار از ریشهٔ آن است، آن هم هنگامی که به گره های فرزند خود «تیک» (tick) یا علامت مشخصی را ارسال می کند. زمانی که به اجرای یک گره در درخت رفتار اجازه داده شود، آن گره، اگر عملیاتش هنوز پایان نیافته باشد، وضعیت «در حال اجرا» را به والدش بازمی گرداند؛ اگر به هدف برسد، وضعیت «موفقیت» و در غیر این صورت، وضعیت «شکست» را بازمی گرداند. گرهٔ روند کنترل. از یک گرهٔ روند کنترل برای کنترل وظایف فرعیِ زیرمجموعه اش استفاده می شود. این گره ممکن است یک «گرهٔ انتخاب کننده» (بازگشتی) یا یک «گرهٔ توالی» باشد. هرکدام از آن ها وظایف فرعی شان را به ترتیب اجرا می کنند. پس از اجرای هر وظیفهٔ فرعی و بازگشت وضعیت (موفقیت یا شکست)، گرهٔ کنترل تصمیم می گیرد آیا وظیفهٔ بعدی اجرا شود یا خیر. گرهٔ انتخاب کننده (بازگشتی). در شبه کد زیر ، الگوریتمی برای ترکیب بندی fallback آمده است : 1 for i from 1 to n do 2 childstatus ← Tick(child(i)) 3 if childstatus = running 4 return running 5 else if childstatus = success 6 return success 7 end 8 return failure گره توالی. گره های
توالی برای یافتن و اجرای اولین فرزندی که هنوز موفق نشده است استفاده می شوند. یک گره توالی هنگامی که یکی از فرزندانش وضعیت خرابی یا در حال اجرا را بازگرداند ، بلافاصله کد وضعیت شکست یا کد وضعیت در حال اجرا را برمی گرداند (شکل 2 و شبه کد زیر را ببینید). فرزندان به ترتیب از چپ به راست علامت گذاری می شوند. در شبه کد زیر ،الگوریتمی برای ترکیب بندی گره توالی آمده است : 1 for i from 1 to n do 2 childstatus ← Tick(child(i)) 3 if childstatus = running 4 return running 5 else if childstatus = failure 6 return failure 7 end 8 return success تعریف ریاضی فضای حالت. به منظور استفاده از ابزارهای تئوری کنترل برای تجزیه و تحلیل درختان رفتار ، آنها می توان را به صورت سه تایی تعریف کرد. formula_1 که formula_2 شاخص درخت است ، formula_3 یک میدان برداری است که از سمت راست یک معادله تفاضلی عادی نشان می دهد ، formula_4 یک واحد زمانی است و formula_5 وضعیت بازگشت است که می تواند برابر با در حال اجرا formula_6 ، موفقیت formula_7 ، یا شکست formula_8 باشد . توجه : وظیفه ، یک درخت رفتاری منحط است که هیچ والد و فرزندی ندارد. عملیات درخت رف
تار. عملیات یک درخت رفتار توسط معادلات استاندارد تفاضلی معمول زیر شرح داده شده است: formula_9 formula_10 جایی که formula_11 زمان مجزا را نشان می دهد ، و formula_12 فضای حالت سیستم است که توسط درخت رفتار مدل شده است. ترکیب توالی. دو درخت رفتار formula_13 و formula_14 می توانند با استفاده از یک عملگر Sequence به یک درخت رفتار پیچیده تر formula_15 تبدیل شوند. formula_16 سپس وضعیت formula_17 و قسمت بردار formula_18 مرتبط با formula_15 تعریف شده اند (برای formula_20 ) را برمی گرداند ، به شرح زیر است: formula_21 formula_22
آماندا راشل سرنی (متولد ۲۶ ژوئن ۱۹۹۱) یک شخصیت اینترنتی، کارگردان، بازیگر و مدل آمریکایی است. وی بیشتر به خاطر کانال یوتیوب و صفحه اینستاگرامش شناخته می شود که در حال حاضر بیش از ۲۴ میلیون دنبال کننده دارد. وی همچنین در شماره اکتبر ۲۰۱۱ مجله "پلی بوی" حضور داشت. اوایل زندگی و پیشینه. آماندا سرنی در ۲۶ ژوئن ۱۹۹۱ در پیتسبورگ، پنسیلوانیا متولد شد، اما در فلوریدای جنوبی بزرگ شده است.
فصل چهارم مجموعه کمدی تلویزیونی "اداره" در ۲۷ سپتامبر ۲۰۰۷ به دست ان بی سی در ایالات متحده به نمایش درآمد و در ۱۵ مه ۲۰۰۸ به پایان رسید. این فصل شامل ۹ قسمت نیم ساعته و ۵ قسمت طولانی بود که در کل شامل ۱۹ قسمت از کل محصول می شود. "اداره" اقتباسی آمریکایی از مجموعه تلویزیونی بریتانیایی به همین نام است و در قالب مستندنما ارائه می شود و زندگی روزمره کارمندان اداره را در شرکت ساختگی داندر میفلین در اسکرانتون، پنسیلوانیا به تصویر می کشد. در ابتدا قرار بود این فصل شامل ۳۰ قسمت باشد، اما به دلیل اعتصاب ۲۰۰۷–۲۰۰۸ نویسندگان آمریکایی، تولید متوقف شد و در نتیجه این فصل به ۱۹ قسمت کوتاه شد. در این فصل استیو کرل، رین ویلسون، جان کرازینسکی، جینا فیشر و بی جی نواک به عنوان نقش های اصلی و بازیگرانی از جمله ملورا هاردین، اد هلمز، لسلی دیوید بیکر، برایان بومگارتنر، کرید برتن، کیت فلانری، میندی کالینگ، آنجلا کینزی، پل لیبرشتاین، اسکار نونز، کریگ رابینسون و فیلیس اسمیت به عنوان نقش های مکمل هستند. فصل چهار خروج کارن فیلیپلی (رشیدا جونز) به عنوان یک شخصیت عادی بود، اگرچه او برای چند ثانیه در اولین قسمت «اجرای سرگرم کننده» و در قسم
ت دهم، «جنگ شعبه ها» به عنوان مدیر منطقه ای شعبه یوتیکا حضور داشت. روابط دوباره به عنوان موضوع اصلی این فصل ظهور کرد، با جیم هالپرت (جان کراسینسکی) و پم بیزلی (جنا فیشر) در حال ظاهر شدن، و مایکل اسکات (استیو کرل) و جن لوینسون (ملوارا هاردین)، و همچنین دوایت شروت (رین ویلسون) و آنجلا مارتین (آنجلا کینزی) که رابطه شان در حال زوال است. فناوری یکی دیگر از موضوعات رایج بود زیرا کارمندان دفتر با ابتکاراتی که رایان هوارد (بی جی نواک) برای نوسازی شرکت معرفی کرد دست و پنجه نرم می کردند. فصل چهارم اداره پنجشنبه ها ساعت ۹:۰۰ بعد از ظهر (شرقی) در ایالات متحده پخش می شد. این فصل در مقایسه با دو فصل گذشته اندکی افت در رتبه بندی داشته است. استقبال از فصل همچنان مثبت بود. این فصل در تاریخ ۲ سپتامبر ۲۰۰۸ توسط رسانه خانگی یونیورسال پیکچرز در جعبه چهار دیسک در منطقه ۱ منتشر شد. مجموعه دی وی دی شامل همه ۱۹ قسمت و همچنین تفسیرهایی از سازندگان، نویسندگان، بازیگران و کارگردانان برخی از قسمت ها است. این مجموعه دی وی دی همچنین شامل صحنه های حذف شده از همه قسمت ها و همچنین پشت صحنه و سایر است. تولید. فصل چهارم این مجموعه توسط رویل پرو
داکشنز و دیدل-دی پروداکشنز با همکاری یونیورسال تله ویژن ساخته شده است. این سریال بر اساس مجموعه انگلیسی ساخته شده توسط ریکی جرویز و استیون مرچنت اقتباس شده است و هر دوی آنها تهیه کننده های اجرایی نسخه آمریکایی نیز هستند. "اداره" تولید شده توسط گرگ دنیلز است که همچنین تهیه کننده اجرایی و شورانر نیز می باشد. تمام نویسندگان فصل پیش با اعضای نویسندگی متشکل از دنیلز، مایکل شور، لستر لوئیز، میندی کالینگ، بی جی نواک، پل لیبرشتاین، لی آیزنبرگ، جین استوپنیتسکی ، جنیفر سلوتا، برنت فورستر و جاستین اسپیتزر بازگشتند. شور، لیبرشتاین و سلوتا تهیه کنندگان مشترک اجرایی بودند. کالینگ، آیزنبرگ و استوپنیتسکی تهیه کنندگان مجموعه بودند. نواک و لوئیز نظارت بر تولیدکنندگان بودند و فارستر یک تولیدکننده مشاور بود.
دنفنی آواز () شرکت رسانه ای بوسنیایی است، که در سال ۱۹۹۳ تأسیس شد.
بخش توجردی، یکی از بخش های شهرستان سرچهان در استان فارس ایران است. مرکز این بخش، شهر توجردی است. تقسیمات کشوری. شهر: توجردی جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت بخش توجردی برابر با ۷٬۳۳۷ نفر بوده است.
راکت حرارتی هسته ای (NTR) نوعی راکت حرارتی است که در آن گرمای ناشی از واکنش هسته ای، اغلب شکافت هسته ای، جایگزین انرژی شیمیایی پیشرانه در یک موشک با سوخت شیمیایی می شود. در یک راکت حرارتی هسته ای، سیال عامل، معمولاً هیدروژن مایع، در راکتور هسته ای تا دمای بالا گرم می شود و سپس از طریق نازل موشک منبسط شده و باعث ایجاد رانش می شود. منبع حرارت هسته ای خارجی از نظر تئوری سرعت خروجی مؤثر بیشتری را فراهم می کند و انتظار می رود ظرفیت حمل بار دو برابر یا سه برابر در مقایسه با پیشرانه های شیمیایی که انرژی را در داخل ذخیره می کنند، داشته باشد.
تحلیل فرهنگی برای کشف تمدن های (فرهنگ های) معاصر و تاریخی به استفاده از روش های محاسباتی، تجسمی و بزرگ داده ای اشاره می کند. در حالی که تحقیقات دیجیتالی بشریت بر روی متن داده ها متمرکز شده است، تحلیل فرهنگی توجه خاصی به داده های عظیم فرهنگی دارد که مجموعه ای از مطالب تصویری هستند و شامل مصنوعات تصویری دیجیتالی شده و رسانه های تعاملی و تصویری معاصر می باشند. محققان تجزیه و تحلیل فرهنگی با در نظر گرفتن چالشی برای چگونگی بهترین کاوش جهت جمع آوری محتوای عظیمی از فرهنگ های غنی، روش های جدید و تکنیک های تصویری شناختی را ایجاد کرده اند که به تجسم با وضوح بالا و پردازش دیجیتالی تصویر متکی هستند. این روش ها برای عنوان کردن دو نوع پرسش تحقیقی موجود درمورد بشریت استفاده می شود: کشف سوالات جدید و گسترش مفاهیم تئوری جدید که متناسب با مقیاس میلیونی فرهنگ دیجیتالی در اوایل قرن بیست و یکم است. تاریخچه. واژهٔ تحلیل فرهنگی در سال ۲۰۰۷ توسط لو لو مانویچ ابداع شد. پس از سال ۲۰۱۶ این اصطلاح بیشتر و بیشتر توسط دیگر محققان و بسیاری از برنامه های دانشگاهی مربوط به تحلیل فرهنگی که به تدریج دایر می شد، مورد استفاده قرار گرفت. مجلهٔ تح
لیل فرهنگی در سال ۲۰۱۶ شروع به انتشار کرد. تک پژوهش تحلیل فرهنگی مانوویچ در پاییز سال ۲۰۲۰ توسط ام آی تی پرس منتشر شد. تجزیه و تحلیل فرهنگی بسیاری از ایده ها و رویکردها را با تجزیه و تحلیل بصری ("علم استدلال تحلیلی که توسط رابط های تعاملی بصری تسهیل می شود") و تجزیه و تحلیل داده های بصری به اشتراک می گذارد:تحلیل تصویری، علم استدلال تحلیلی است که توسط رابط های تصویری تعاملی تسهیل می شود. تجزیه و تحلیل داده های تصویری، روش های محاسباتی فوق پیشرفته را با ماشین های گرافیکی (ترسیمی) پیچیده ترکیب می کند تا از توانایی فوق العادهٔ بشر برای مشاهدهٔ الگوها و ساختارها حتی در ارائهٔ پیچیده ترین تصاویر بهره برداری کند. در حال حاضر بکار بردن مجموعه داده های عظیم، ناهمگن و پویا، مانند آن دسته از مطالعات فیزیک نجومی، سیال شناسی، زیست شناختی و دیگر فرآیندهای پیچیده گسترش یافته است، و تکنیک ها به اندازهٔ کافی به سطح بالایی رسیده اند که اجازهٔ دستکاری فعل و انفعالی (تعاملی) متغیرها را بی درنگ صادر کنند. صفحه نمایش هایی با وضوح بسیار بالا به تیم های محققان اجازه می دهد که در بررسی جنبه های مخصوص تفاسیر یا ماهیت بخشی به روند جالب
توجه تصویری از بزرگنمایی استفاده کنند، که به دنبال آن بینش و حتی عقاید آن ها ممکن است منجر به مشاهدهٔ چنین موقعیتی شود. تحقیقات جدید در حال حاضر شروع به اعمال این نوع ابزارها برای علوم اجتماعی و همچنین انسانی کرده است، و این تکنیک ها وعدهٔ مهمی را پیشنهاد می کنند که به ما در فهم فرآیندهای اجتماعی پیچیده مانند برنامه های آموزشی، تغییرات سیاسی و سازمانی و انتشار اطلاعات علمی کمک می کند.در حین افزایش توان محاسباتی و توسعهٔ فنی، تجسم تعاملی اکتشافات مجموعهٔ عظیمی از داده ها را خلق می کند که استفاده از نمایش های تصویری را امکان پذیر می سازد، به علاوه محرک فکری برای درک فرآیندهای اجتماعی و فرهنگی و تولید قبل از موعد مقرر در بسیاری از پیشرفت های محاسباتی را ممکن می کند. گرافیک متراکم معروف چارلز جوزف مینارد که نشان دهندهٔ رژهٔ ناپلئون در سال ۱۸۶۹ در مسکو است، نمونه ای از قرن نوزدهم را ارائه می دهد. برآورد تاریخی پییر بوردیو درمورد رویهٔ پراکندگی فرهنگی در رابطه با پاریسی های اواسط قرن، در سال ۱۹۷۹ منتشر شد، که مبنی بر مدرک لادستینگشن بود، و پیش زمینهٔ مطالعهٔ فرهنگ و زیبایی شناختی از طریق لنز (عدسی) مجموعه داده های
عظیم محسوب می شد. اخیراً نمودارهای فرانکو مورتی، نقشه ها و درختان، مدل هایی انتزاعی برای تاریخ ادبی هستند _ منتشر شده در سال ۲۰۰۵ _ که همراه با بسیاری از پروژه های دیجیتالی بشریت، مزیت تجزیه و تحلیل مقیاس های گستردهٔ اصول فرهنگی را آشکار می کند. تحقیقات اخیر. تا به امروز تکنیک های تجزیه و تحلیل فرهنگی به محتوای کاربری تولید شده، اعمال شده است که شامل فیلم ها، انیمیشن ها، بازی های ویدئویی، کمدی ها، مجلات، کتاب ها، آثار هنری، عکس برداری ها، و انواع دیگر محتوای رسانه ای می باشد. تکنولوژی هایی که برای تجزیه و تحلیل و بررسی طیف مجموعه های تصویری بزرگ استفاده می شود، برنامه های نرم افزاری آزادی را بکار می برند که بر روی رایانه های شخصی گرفته تا پردازش ابر رایانه ها و نمایشگرهای مقیاس بزرگ مانند هایپر اسپیس قابل اجرا می باشد. اسلوب شناسی. روش های به کار رفته در تحلیل های فرهنگی شامل داده یابی (جستجوی داده) از مجموعهٔ بزرگ اطلاعات مرتبط با فرهنگ است. مانند مطالعهٔ کاتالوگ های کتابخانه، مجموعه تصاویر، پایگاه های شبکه های اجتماعی، آمار، تجزیه و تحلیل داده های یافته شده و برنامه های آموزشی دستگاه ها. پردازش تصویر فیلم
ثابت و متحرک، با شناسایی ویژگی ها و همچنین بیرون کشیدن اطلاعات تصویر، برای پشتیبانی (حمایت) از تحقیقات درمورد تغییرات فرهنگی و تاریخی به کار برده می شود. روش های تحلیل فرهنگی برای مطالعه و تفسیر بازی های ویدئویی و سایر انواع نرم افزارها چه در سطح پدیده شناسی (رابط انسان_کامپیوتر، بیرون کشیدن خصوصیات) و چه در سطح شیء (تجزیه و تحلیل کد منبع) به کار گرفته شده است. تحلیلگران فرهنگی عمدتاً به ابزارهای نرم افزاری متکی هستند و این حوزه مربوط به مطالعات نرم افزاری نوپا است. در حالی که ابزارهای رویکرد تحلیل فرهنگی اغلب نمایش دیجیتالی اثر است، به جای اثر در شکل اصلی آن، نیازی نیست که موارد مطالعه به خودی خود آثار دیجیتال باشند.
انجمن الشرق () شرکت انتشارات ترکیه ای است، که در سال ۲۰۱۲ تأسیس شد.
در رایانش ، برنامه نویسی واکنشی یک الگوی برنامه نویسی اعلانی است که مربوط به جریان داده ها و انتشار تغییرات است. "با استفاده از این الگو ، می توان جریان داده های" ساکن (به عنوان مثال ، آرایه ها) یا داده های پویا (به عنوان مثال ، ساطع کننده های رویداد) را با سهولت بیان کرد و همچنین اعلام کرد که وابستگی استنباط شده در "مدل اجرایی" مرتبط وجود دارد ، که انتشار اتوماتیک جریان داده های تغییر یافته را تسهیل می کند . به عنوان مثال ، در یک برنامه نویسی دستوری "،" formula_1 به این معنی است که حاصل formula_2 در همان لحظه ی محاسبه عبارت به formula_3 اختصاص داده میشود و بعداً مقادیر formula_4 و formula_5 را می توان بدون هیچ تاثیری بر مقدار formula_3 تغییر داد . از طرف دیگر ، در برنامه نویسی "واکنشی ،" هر زمان که مقادیر formula_4 یا formula_5 تغییر کند مقدار formula_3 به صورت خودکار تغییر میکند ، بدون اینکه برنامه مجبور به اجرای دوباره ی جداگانه دستور formula_1 باشد تا بتواند مقدار کنونی مقدار formula_3 را بدست آورد.مثال دیگر ، زبان توصیف سخت افزار مانند Verilog است ، جایی که برنامه نویسی واکنشی باعث می شود تغییرات هنگام ا
نتشار از طریق مدارها مدل شوند. برنامه نویسی واکنشی به عنوان روشی برای ساده سازی ایجاد رابط های کاربری و انیمیشن تقریباً بلا درنگ پیشنهاد شده است. به عنوان مثال ، در مدل-نما-کنترل گر (MVC) ، برنامه نویسی واکنشی می تواند تغییرات در "مدل" زیرین را به صورت خودکار در رابط گرافیکی مرتبط منعکس کند. رویکردهای ایجاد زبانهای برنامه نویسی واکنشی. چندین روش محبوب در ایجاد زبان های برنامه نویسی واکنشی به کار گرفته شده اند. مشخصات زبان های اختصاصی که مختص محدودیت های دامنه مختلف هستند. چنین محدودیت هایی معمولاً به شکل بلادرنگ ،محاسبات تعبیه شده یا توصیف سخت افزار مشخص می شوند. رویکرد دیگر شامل توصیف زبان های هدف عمومی است که شامل پشتیبانی از واکنش پذیری است. رویکردهای دیگر در تعریف، و استفاده از کتابخانه های برنامه نویسی، یا زبان های خاص دامنه تعبیه شده، که امکان واکنش پذیری در کنار یا روی زبان برنامه نویسی را فراهم می کنند، بیان می شوند. مشخصات و استفاده از این رویکردهای مختلف منجر به تبادل قابلیت زبان می شود. به طور کلی، هر چه یک زبان محدودتر باشد، کامپایلرهای مرتبط و ابزارهای تجزیه و تحلیل آن بیشتر قادر به اطلاع رسانی ب
ه توسعه دهندگان هستند (به عنوان مثال، در انجام تجزیه و تحلیل برای اینکه آیا برنامه ها قادر به اجرا در زمان واقعی هستند یا خیر). تبادل عملکردی در ویژگی ممکن است منجر به بدتر شدن کاربرد کلی یک زبان شود. ​ مدل های برنامه نویسی و معناشناسی. برنامه نویسی واکنشی مفاهیم و انواع مختلفی دارد که می توانیم آنها را به موراد زیر تقسیم کنیم: تکنیک ها و چالش های پیاده سازی. ماهیت پیاده سازی ها. زمان های اجرای زبان برنامه نویسی واکنشی با گرافی نشان داده می شوند که وابستگی ها را در میان مقادیر واکنشی درگیر مشخص می کند. در چنین نموداری ، "گره ها نشان دهنده عمل" محاسبه هستند و لبه ها روابط وابستگی مدل "لبه ها را مدل میکنند." همچین زمان اجرایی از نمودار ذکر شده استفاده می کند تا به آن کمک کند وقتی مقدار ورودی مربوطه تغییر میکند و محاسبات باید دوباره اجرا شوند، کنترل کند. تغییر الگوریتم های انتشار. متداول ترین روش های انتشار داده : چه زمانی از push استفاده کنیم ؟. در سطح پیاده سازی ، "واکنش رویداد" شامل انتشار از طریق اطلاعات نمودار است که نشان دهنده وجود تغییر است. در نتیجه ، محاسباتی که تحت تأثیر چنین تغییری قرار می گیرند منسوخ
می شوند و باید برای اجرای مجدد مشخص شوند. چنین محاسباتی معمولاً با بسته شدن انتقالی تغییر در منبع مرتبط آن مشخص می شود. "سپس انتشار تغییر" ممکن است منجر به بروزرسانی مقدار نشست نمودار شود. اطلاعات منتشر شده از نمودار می تواند تشکیل شده از حالت کامل یک گره باشد ، یعنی نتیجه محاسبات گره درگیر. در این حالت ، خروجی قبلی گره نادیده گرفته می شود. یک روش دیگر شامل "تکثیر دلتا" یعنی "تکثیر تغییر فزاینده است" . در این حالت ، اطلاعات در امتداد "لبه های" نمودار تکثیر می شوند ، که فقط شامل "دلتا هستند" و نحوه تغییر گره قبلی را توصیف می کنند. این رویکرد به ویژه هنگامی مهم است که "گره ها" مقدار زیادی از "داده های حالت(state data) را در خود" نگه می دارند که در غیر اینصورت هزینه محاسبه مجدد آنها از ابتدا گران خواهد بود. "انتشار دلتا" اساساً یک بهینه سازی است که به طور گسترده از طریق رشته محاسبات افزایشی مورد مطالعه قرار گرفته است ، که روش آن نیاز به رضایت از زمان اجرا که شامل مشکل بروزرسانی میشود، است. این مشکل با استفاده از نهادهای پایگاه داده ، که مسئول نگهداری تغییر داده های تغییر داده هستند ،شناخته میشود. یکی دیگر از به
ینه سازی های متداول ، استفاده از "انباشت تغییر یکپارچه" و "انتشار دسته ای است" . چنین راه حلی می تواند سریعتر باشد زیرا ارتباط بین گره های درگیر را کاهش می دهد. سپس می توان از استراتژی های بهینه سازی استفاده کرد که راجع به ماهیت تغییرات موجود توضیح میدهند و بر این اساس تغییرات ایجاد می شوند. به عنوان مثال دو تغییر در دسته می تواند یکدیگر را لغو کند ، و بنابراین ، به سادگی نادیده گرفته شوند. روش موجود دیگر ، به عنوان "انتشار اعلان بی اعتباری" شناخته می شود. این رویکرد باعث می شود که گره هایی که ورودی نامعتبر دارند ، به روزرسانی شوند و در نتیجه منجر به به روزرسانی خروجی های خودشان می شوند. "در ساخت نمودار وابستگی" دو روش اصلی وجود دارد: چالش های پیاده سازی در برنامه نویسی واکنشی. اشکالات (Glitches). هنگام تکثیر تغییرات ، می توان دستورات تکثیر را به طوری انتخاب کرد که مقدار یک عبارت نتیجه طبیعی برنامه منبع نباشد. ما می توانیم این مسئله را با یک مثال به راحتی نشان دهیم. فرض کنید codice_1 یک مقدار واکنشی است که هر ثانیه تغییر می کند تا زمان فعلی را نشان دهد (در واحد ثانیه). این عبارت را در نظر بگیرید: چون codice_2