Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ل یک بار عبور کرده اند ، بجای نگه داری آنها در مجموعه کار مفیدی است. واکشی اولیه باید به میزان کافی سریع تر در زمان انجام شود تا تأخیر دسترسی به حافظه را کاهش دهد، برای مثال یک حلقه که به صورت خطی از حافظه عبور می کند. تابع ذاتی مجموعه کامپایلر گنو codice_2 می تواند در زبان های برنامه نویسی C یا C++ برای فراخوانی استفاده شود. واکشی اولیه دستورالعمل. یک نوع پیش واکشی برای دستورالعمل حافظه نهان. بلوک حافظه نهان داده صفر را تخصیص می دهد. این اشاره برای تهیه خطوط حافظه نهان قبل از دوباره نویسی مطالب به صورت کامل استفاده می شود. در این مثال، پردازنده مرکزی نیازی به بارگیری چیزی از حافظه اصلی ندارد. اثر معنایی معادل یک مدیریت رشته در C تراز شده از یک بلوک به اندازه خط کش تا صفر است، اما این عملیات به طور موثر رایگان است. بلوک حافظه پنهان داده نامعتبر است. از این اشاره برای حذف خطوط حافظه نهان استفاده می شود، بدون اینکه محتویات آنها به حافظه اصلی سپرده شود. برای جلوگیری از نتایج نادرست در استفاده از این دستورالعمل باید مراقبت کافی وجود داشته باشد. بر خلاف سایر نکات حافظه پنهان، معنای برنامه به طور قابل توجهی تغییر ک
رده است. این اشاره به همراه codice_3 برای مدیریت داده های موقت استفاده می شود. این باعث صرفه جویی در پهنای باند حافظه اصلی و آلودگی حافظه پنهان می شود. فلاش بلوک کش داده ها. این اشاره درخواست تخلیه بلافاصله و فوری یک خط حافظه نهان را دارد و راه را برای تخصیص های آینده باز می کند. از این دستورالعمل زمانی استفاده می شود که مشخص شود داده ها دیگر بخشی از مجموعه کاری نمی باشند. نکات دیگر. برخی از پردازنده ها از انواع دستورالعمل های load-store پشتیبانی می کنند که به اشاره گر های حافظه پنهان نیز اشاره دارد. یک مثال codice_4 در مجموعه دستورالعمل PowerPC است که نشان می دهد داده ها فقط یک بار استفاده می شوند، به عنوان مثال، خط حافظه نهان مورد نظر ممکن است به سر صف حافظه تخلیه افزوده شود، حال با این کار در صورت نیاز مستقیم آنرا میتواند به راحتی استفاده کند. جایگزین، گزینه ها. پیش واکشی خودکار. اخیرا، دستورالعمل های کنترل حافظه پنهان کمتر محبوب شده اند، زیرا معماری ها و طراحی های پیشرفته تر پردازنده های برنامه های کاربردی از اینتل و ARM ، ترانزیستورهای بیشتری را به کدهای شتاب دهنده نوشته شده به زبان های سنتی اختصاص می ده
ند، به عنوان مثال، اجرای پیش واکشی خودکار، با سخت افزاری برای تشخیص الگو های دسترسی در پرواز به صورت خطی. با این حال، این تکنیک ها ممکن است برای پردازنده های توان محور، که دارای توان مبادله متفاوتی از توان مقاومتی و تاخیر هستند، معتبر باقی بمانند، و ممکن است ترجیح دهند منطقه بیشتری را به واحدهای اجرایی اختصاص دهند. واکشی برداری. پردازنده های برداری (برای مثال واحد پردازش گرافیکی مدرن (پردازنده مرکزی) و Xeon Phi ) از موازی سازی بسیار بزرگی برای دسترسی به توان عملیاتی بالا در حین کار بر روی تأخیر حافظه (کاهش نیاز به واکشی اولیه) استفاده می کنند. در بسیاری از عملیات ها خواندن به صورت موازی برای فراخوانی های بعدی در یک هسته محاسباتی صادر می شوند. محاسبات ممکن است در انتظار داده های بعدی به حالت تعلیق درآیند و متوقف شوند، در این حین واحدهای اجرا شونده به کار بر روی داده های درخواست داده شده گذشته که از قبل بارگذاری شده بود میپردازند. این کار طبیعتا برای برنامه نویسان آسان تر است اگر که در ارتباط با مدل های برنامه نویسی مناسب از ( هسته های محاسباتی ) استفاده کنند، اما اعمال کردن این مدل ها برای برنامه نویسان در حال
ت کلی در زبان های برنامه نویسی کار دشواری است. نقطه ضعف در این است که در بسیاری از کپی های حالت های موقتی ممکن است در حافظه محلی یک عنصر پردازشی نگهداری شوند که در انتظار داده ها برای اجرا هستند.
سیگنال ژنراتور یا مولد سیگنال یک دسته ای از دستگاه های الکترونیکی است که سیگنال های الکترونیکی را با مجموعه ای ویژگی های دامنه، فرکانس و شکل موج تولید می کند. این سیگنال های تولید شده به عنوان محرکی برای اندازه گیری های الکترونیکی استفاده می شوند که معمولاً در طراحی، آزمایش، عیب یابی و تعمیر دستگاه های الکترونیکی یا الکتروآکوستیک استفاده می شوند، اگرچه اغلب کاربردهای هنرمندانه نیز دارند. انواع مختلفی از مولدهای سیگنال با اهداف و کاربردهای متفاوت و در سطوح مختلف هزینه وجود دارد. این انواع عبارتند از فانکشن ژنراتور، مولدهای سیگنال ژنراتور آراِف و مایکروویو، مولدهای گام، مولدهای شکل موج دلخواه، مولدهای الگوی دیجیتالی و مولدهای فرکانس. به طور کلی هیچ دستگاهی برای همه کاربردهای ممکن مناسب نیست. پیشینه. در ژوئن ۱۹۲۸، رادیو جنرال ۴۰۳، اولین مولد سیگنال تجاری بود که تا به حال به بازار عرضه شد. از محدوده فرکانس ۵۰۰ هرتز تا ۱٫۵ مگاهرتز پشتیبانی می کند. همچنین در آوریل ۱۹۲۹ اولین استاندارد فرکانس تجاری توسط رادیو جنرال با فرکانس ۵۰ کیلوهرتز به بازار عرضه شد. مولدهای سیگنال با هدف عمومی. فانکشن ژنراتور. فانکشن ژنراتور دس
تگاهی است که شکل موج های تکراری ساده ای تولید می کند. چنین وسایلی حاوی یک نوسان ساز الکترونیکی هستند، مداری که قادر به ایجاد یک شکل موج تکراری است. (دستگاه های مدرن ممکن است از پردازش سیگنال دیجیتال برای سنتز شکل موج و به دنبال آن یک مبدل دیجیتال به آنالوگ یا DAC برای تولید خروجی آنالوگ استفاده کنند). رایج ترین شکل موج، موج سینوسی است، اما نوسان سازهای شکل موج دندانه اره ای، پله ای (پالسی)، مربعی و مثلثی معمولاً مانند مولدهای شکل موج دلخواه (AWG) در دسترس هستند. اگر نوسان ساز بالاتر از محدودهٔ فرکانس صوتی (بیش از ۲۰ کیلوهرتز) کار کند، ژنراتور اغلب شامل نوعی تابع مدولاسیون مانند مدولاسیون دامنه (AM)، مدولاسیون فرکانس (FM) یا مدولاسیون فاز (PM) و همچنین یک نوسان ساز دوم می شود که شکل موج مدولاسیون فرکانس صوتی را ارائه می دهد. مولد شکل موج دلخواه. یک مولد شکل موج دلخواه (AWG یا ARB) یک مولد سیگنال پیچیده است که شکل موج های دلخواه را در محدوده های منتشر شده از گسترهٔ فرکانسی، دقت و سطح خروجی تولید می کند. برخلاف یک فانکشن ژنراتور که مجموعه کوچکی از شکل موج های خاص را تولید می کند، یک AWG به کاربر اجازه می دهد شکل
موج منبع را به روش های مختلف مشخص کند. یک AWG معمولاً گرانتر از یک فانکشن ژنراتور است و اغلب پهنای باند کمتری دارد. AWG در طراحی و برنامه های آزمایشی رده-بالا استفاده می شود. مولد سیگنال آراف و مایکروویو. مولدهای سیگنال آراف (فرکانس رادیویی) و مایکروویو برای آزمایش قطعات، گیرنده ها و سامانه های آزمایشی در طیف گسترده ای از کاربردها از جمله مخابرات سلولی، وای مکس، جیی پی اس وای-فای، پخش صوتی و تصویری، ارتباطات ماهواره ای، رادار و جنگ الکترونیک استفاده می شوند. مولدهای سیگنال RF و مایکروویو معمولاً دارای ویژگی ها و قابلیت های مشابهی هستند، اما بر اساس محدوده فرکانس متمایز می شوند. مولدهای سیگنال RF معمولاً از چند کیلوهرتز تا ۶ گیگاهرتز متغیر هستند، در حالی که ژنراتورهای سیگنال مایکروویو محدوده فرکانس بسیار گسترده تری، از کمتر از ۱ مگاهرتز تا حداقل ۲۰ گیگاهرتز را پوشش می دهند. برخی از مدل ها با خروجی کواکسیال مستقیم به ۷۰ گیگاهرتز، و تا صدها گیگاهرتز وقتی که با ماژول های منبع موجبر خارجی استفاده می شود، هم می رسند. مولدهای سیگنال RF و مایکروویو را می توان بیشتر به عنوان مولد سیگنال آنالوگ یا برداری طبقه بندی کرد
. مولدهای سیگنال آنالوگ. ژنراتورهای سیگنال آنالوگ مبتنی بر یک نوسان ساز موج سینوسی قبل از شروع الکترونیک دیجیتال رایج بودند و هنوز هم استفاده می شوند. تمایز واضحی در هدف و طراحی مولدهای سیگنال فرکانس-رادیویی و فرکانس-صوتی وجود داشت. مولدهای سیگنال RF سیگنال های فرکانس رادیویی موج پیوسته با دامنه و فرکانس تعریف شده، قابل تنظیم، تولید می کنند. بسیاری از مدل ها انواع مختلفی از مدولاسیون آنالوگ را به عنوان تجهیزات استاندارد یا به عنوان یک قابلیت اختیاری برای واحد پایه ارائه می دهند. این می تواند شامل AM، FM، ΦM (مدولاسیون فاز) و مدولاسیون پالس باشد. یک ویژگی مشترک این است که یک تضعیف کننده قدرت خروجی سیگنال را تغییر می دهد. بسته به سازنده و مدل، توان خروجی می تواند از ۱۳۵- تا ۳۰+ دسی بل متغیر باشد. طیف وسیعی از توان خروجی مطلوب است، زیرا کاربردهای مختلف به مقادیر متفاوتی از توان سیگنال نیاز دارند. به عنوان مثال، اگر یک سیگنال باید از طریق یک کابل بسیار طولانی به آنتن منتقل شود، ممکن است به سیگنال خروجی بالا برای غلبه بر تلفات از طریق کابل نیاز باشد و همچنان توان کافی در آنتن داشته باشد. اما هنگام تست حساسیت گیرند
ه، سطح سیگنال پایین مورد نیاز است تا ببینیم گیرنده در شرایط سیگنال به نویز کم چگونه رفتار می کند. مولدهای سیگنال فرکانس صوتی سیگنال هایی را در محدوده فرکانس صوتی و بالاتر تولید می کنند. نمونه اولیه نوسان ساز صوتی HP200A بود، اولین محصولی که توسط شرکت هیولت پاکارد در سال ۱۹۳۹ فروخته شد. کاربردها شامل بررسی پاسخ فرکانسی تجهیزات صوتی، و کاربردهای بسیاری در آزمایشگاه الکترونیکی است. مولد سیگنال برداری. با ظهور سیستم های ارتباطی دیجیتال، دیگر امکان آزمایش کافی این سیستم ها با ژنراتورهای سیگنال آنالوگ سنتی وجود ندارد. این منجر به توسعه مولد سیگنال برداری شده است که به عنوان یک مولد سیگنال دیجیتال نیز شناخته می شود. این ژنراتورهای سیگنال قادر به تولید سیگنال های رادیویی مدوله شده دیجیتالی هستند که ممکن است از هر یک از تعداد زیادی فرمت مدولاسیون دیجیتال مانند QAM، QPSK، FSK، BPSK، و OFDM استفاده کنند. مولد الگوی دیجیتال. یک مولد سیگنال منطقی یا مولد الگوی داده یا مولد الگوی دیجیتال سیگنال های منطقی را تولید می کند - که ۱ها و ۰های منطقی به شکل سطوح ولتاژ معمولی است. استانداردهای معمول ولتاژ عبارتند از: LVTTL ،ال وی سی
ماس. این با «مولد پالس/الگو» متفاوت است، که به مولدهای سیگنالی اشاره دارد که قادر به تولید پالس های منطقی با ویژگی های آنالوگ متفاوت (مانند زمان خیز/افت پالس، طول سطح بالا، . .). مولدهای گام و مولدهای صوتی. مولد گام نوعی از مولد سیگنال است که برای استفاده در کاربردهای صوتی و آکوستیک بهینه شده است. مولد سیگنال ویدیویی. مولد سیگنال ویدیویی دستگاهی است که که شکل موج های ویدئویی و/یا تلویزیونی از پیش تعیین شده و سایر سیگنال های مورد استفاده برای تحریک خطاها یا کمک به اندازه گیری های پارامتریک سیستم های تلویزیونی و ویدئویی استفاده می کند، را خروجی می دهد.
دیدارهای فوتبال فرانسه و آلمان ، یکی از بزرگترین و داغ ترین رقابت های فوتبال اروپا، محسوب می شود. زمینه. ریشه فرانسه آلمان رقابت می تواند تماس مورخ از تنش های قدیمی بین فرانسه و امپراتوری آلمان پس از دستگیری پاریس توسط ارتش پروس در سال ۱۸۷۰ باشد. پس از پایان جنگ، دشمنی بین فرانسه و آلمان افزایش یافت و منجر به مسابقه تسلیحاتی نظامی در پایان جنگ جهانی اول برپا کرد. در آغاز جنگ، یک لحظه صلح آمیز، آتش بس کریسمس ، جایی که یک مسابقه فوتبال مسالمت آمیز بین سربازان فرانسوی، انگلیسی و آلمانی رخ داد. این اولین بازی غیررسمی فرانسه و آلمان محسوب می شد. پس از جنگ جهانی اول، فرانسه و آلمان نخستین رویارویی خود را در سال ۱۹۳۱ انجام دادند، زمانی که فرانسه جمهوری وایمار را شکست داد. با این حال، اختلافات با حمله آلمان به فرانسه افزایش یافت، بنابراین اختلاف بین فرانسه و آلمان تا پایان جنگ جهانی دوم ادامه داشت . پس از جنگ جهانی دوم، رقابت فرانسه و آلمان از رقابت سیاسی و نظامی محو شد، اما رقابت فوتبال بین دو کشور همچنان هواداران زیادی را از هر دو کشور به خود جلب کرد. بزرگترین و به یاد ماندنی ترین خاطره بازی دو کشور مربوط به دیدار
آلمان غربی و فرانسه در جام جهانی ۱۹۸۲بود که هر دو تیم هر کدام سه گل به ثمر رساندند. میشل پلاتینی این مسابقه را "زیباترین بازی" خود معرفی کرد.
در علوم نظری رایانه، مسئله کلمات جداکننده، مسئله یافتن کوچک ترین ماشین متناهی قطعی است که در دو رشته داده شده رفتار متفاوتی دارد، به این معنی که یکی از دو رشته را می پذیرد و رشته دیگر را رد می کند. یافتن تعداد حالات این ماشین، یک مسئله باز است و در بدترین حالت، تابعی از طول رشته های ورودی است. مثال. دو رشته ۰۰۱۰ و ۱۰۰۰ می توانند توسط یک ماشین سه حالته از یکدیگر متمایز شوند که در آن انتقال از حالت شروع به دو حالت مختلف می رود، که هر دو پایانی هستند به این معنا که انتقال های بعدی از این دو حالت همیشه به همان حالت اولیه بازمی گردد. حالت این ماشین اولین نماد رشته ورودی را ثبت می کند. اگر یکی از دو حالت پایانی قبول و دیگری رد باشد، ماشین تنها یکی از رشته های ۰۰۱۰ و ۱۰۰۰ را می پذیرد. با این حال، این دو رشته را نمی توان با هیچ ماشینی با کمتر از سه حالت متمایز کرد. ساده سازی مفروضات. برای اثبات کرانه های این مسئله، بدون از دست دادن کلیت، فرض می شود که ورودی ها، رشته هایی روی یک الفبای دو حرفی هستند؛ زیرا، اگر دو رشته در یک الفبای بزرگ تر با هم متفاوت باشند، یک هم ریختی رشته ای وجود دارد که آنها را به رشته هایی باینری
با طول یکسان، نگاشت می کند که در این نگاشت، هر دو رشته همچنان با هم متفاوت هستند. هر ماشینی که این دو رشته باینری را متمایز می کند، می تواند به ماشینی تبدیل شود که رشته های اصلی را بدون هیچ افزایشی در تعداد حالت ها متمایز کند. همچنین ممکن است فرض شود که طول دو رشته برابر است. برای رشته هایی با طول نامساوی، همیشه یک عدد اول وجود دارد که مقدار آن تابع لگاریتمیکی از طول کوچک تر است، به طوری که دو طول، دو هم نهشتی متفاوت هستند. در این مورد می توان از ماشینی که طول مدول ورودی را شمارش می کند برای تشخیص دو رشته از یکدیگر استفاده کرد؛ بنابراین، رشته هایی با طول های نابرابر همیشه می توانند توسط ماشینی با حالت های کم از یکدیگر متمایز شوند. تاریخچه و کرانه ها. مسئله محدود کردن اندازه ماشینی که دو رشته داده شده را از هم متمایز می کند، برای اولین بار توسط فرموله شد، که نشان دادند اندازه ماشین همیشه زیرخطی است. بعدها، بهترین کران بالایی شناخته شده، ، در اندازه ماشینی که ممکن است مورد نیاز باشد را اثبات کرد. این مقدار توسط به بهبود یافت. جفت ورودی هایی وجود دارند که هر دو رشته های باینری به طول هستند و هر ماشینی که ورودی
ها را متمایز می کند باید اندازه باشد. بستن شکاف بین این کران پایین و کران بالایی رابسون همچنان یک مسئله باز است. جفری شالیت جایزه ۱۰۰ پوندی بریتانیا را برای هر بهبودی در حد بالایی رابسون در نظر گرفته است. حالت های خاص. چندین مورد خاص از مسئله جداکننده کلمات، با استفاده از چند حالت مشخص، قابل حل شناخته شده است:
دارکوب کاکل زرشکی یک دارکوب بسیار بزرگ و یک پرنده ساکن جنوب پاناما تا مناطق مرزی شمال آرژانتین و در ترینیداد است. دارکوب کاکل زرشکی طول دارد و وزن آن است. این یکی از بزرگترین دارکوب ها در دامنه پراکنش خود است، اگرچه دارکوب نیرومند در ارتفاع بالاتر تقریباً به همان اندازه است.
دارکوب نیرومند گونه ای از پرندگان خانواده دارکوبان است. در کلمبیا، اکوادور، پرو و ونزوئلا یافت می شود. این گونه یک دارکوب بزرگ کمتر شناخته شده، به طول ۳۳–۳۸ سانتی متر (۱۳–۱۵) است و نسبت نزدیک با دارکوب نوک عاجی آمریکای شمالی دارد. زیستگاه طبیعی آن جنگل های مرطوب نیمه گرمسیری و گرمسیری در رشته کوه های آند است. معمولاً در ارتفاعات بالاتر از هر دارکوب بزرگ دیگری یافت می شود.
دارکوب زرشکی پوش یک گونه پرنده از خانواده دارکوب است. قبلاً در سردهٔ "Piculus" قرار می گرفت اما پس از تعیین توالی DNA میتوکندری به سرده "Colaptes" منتقل شد. نام علمی آن، "rivolii"، به افتخار پرنده شناس فرانسوی فرانسوا ویکتور ماسنا، دومین دوک ریوولی و سومین شاهزاده اسلینگ می باشد. پراکندگی. این گونه در بولیوی، کلمبیا، اکوادور، پرو و ونزوئلا یافت می شود. زیستگاه طبیعی آن جنگل های کوهستانی مرطوب نیمه گرمسیری یا گرمسیری است. در درجه اول در ارتفاع ۱۸۰۰ تا ۳۵۰۰ متر بالاتر از سطح دریا قرار دارد، اما تا ۷۰۰ متری نیز دیده شده است. زیرگونه ها. پنج زیرگونه شناخته شده است:
قهرمانی شطرنج جهان ۲۰۲۱ یک مسابقه شطرنج بین مگنوس کارلسن قهرمان جهان و رقیبش یان نپومنیاشی برای تعیین قهرمانی شطرنج جهان بود. این مسابقه تحت نظارت فیده و در ادامه اکسپو ۲۰۲۰ در مرکز نمایشگاهی در شهر دبی در امارات متحده عربی، از ۲۴ نوامبر تا ۱۰ دسامبر ۲۰۲۱ برگزار شد. این مسابقه که در ابتدا برای نیمه دوم سال ۲۰۲۰ برنامه ریزی شده بود، به دلیل دنیاگیری کووید-۱۹ تا سال ۲۰۲۱ به تعویق افتاد. در پایان کارلسن با کسب ۴ برد و ۷ تساوی توانست عنوان قهرمانی جهان خود را حفظ کند. با این نتیجه، وی توانست رکورد دومین پیروزی مقتدرانه در شطرنج قهرمانی جهان را پس از میخائیل بتوینیک کسب کند. همچنین کارلسن با برد در بازی ششم، رکورد طولانی ترین بازی در مسابقات قهرمانی شطرنج جهان را با ثبت زمان نزدیک به ۸ ساعت ثبت کرد. کارلسن با کسب دو برد با مهره سیاه و دو برد با مهره سفید، توانست در سه راند مانده به پایان رسمی مسابقه، قهرمانی خود را مسجل کند. مسابقات کاندیداها. یان نپومنیاشی با قهرمانی در مسابقات کاندیداتوری شطرنج در یکاترینبورگ، روسیه، توانست جواز حضور در مسابقه قهرمانی شطرنج جهان را کسب کند. این مسابقات که در ابتدا برای ۱۵ مارس ت
ا ۵ آوریل ۲۰۲۰ برنامه ریزی شده بود، در نیمه راه در ۲۶ مارس ۲۰۲۰ به دلیل همه گیری کووید-۱۹ متوقف شد. و ادامه مسابقات کاندیداتوری بین ۱۹ و ۲۷ آوریل ۲۰۲۱ در یکاترینبورگ برگزار شد. رقابتهای انتخابی برای حضور در مسابقات کاندیداها به صورت زیر بود:
اومتا (به انگلیسی: OMeta) یک زبان برنامه نویسی شی گرا و مخصوص تطبیق الگو است که توسط الساندر وارث (Alessandro Warth) و ایان پیمارتا (Ian Piumarta) در سال ۲۰۰۷ زیر نظر موسسهٔ تحقیقاتی ViewPoints توسعه یافته است. این زبان با هدف فراهم آوردن «یک روش طبیعی و راحت برای برنامه نویسان به منظور پیاده سازی "توکن سازها،" تجزیه کننده ها، بازدیدگرها و تبدیل کننده های درختی»، به جای دستور زبان های مستقل از متن (CFG) بر اساس دستور زبان های تجزیهٔ عبارت (PEG) است. هدف اصلی اومتا این است که به مخاطبان گسترده تری اجازه دهد تا از تکنیک هایی مانند تجزیه که عموماً تنها برای برنامه نویسان زبان فراهم است، استفاده کنند. همچنین اومتا برای کاربردش در ساخت سریع نمونه های اولیه (prototype) نیز مشهور است؛ اگرچه برنامه های نوشته شده به زبان اومتا عموماً نسبت به برنامه هایی که در پیاده سازی وانیلی (زبان پایه)، مانند جاوااسکریپت نوشته شده اند، کم تر بهینه هستند. اومتا برای کاربردش در ساخت زبان های خاص دامنه و به ویژه برای قابلیت نگهداری پیاده سازی هایش (تازه آمده) شناخته می شود. اومتا، مانند سایر فرازبان ها، به یک زبان میزبان نیاز دارد که
در ابتدا به عنوان پیاده سازی COLA ایجاد شد. شرح. اومتا یک فرازبان است که در ساخت نمونه های اولیه و زبان های خاص دامنه استفاده می شود و به عنوان یک «زبان شی گرا برای تطبیق الگو» معرفی شده است. این فرازبان از دستور زبان های تجزیهٔ عبارت (PEG) (توصیف هایی از زبان «بر اساس تشخیص رشته ها به جای تولید آن ها») استفاده می کند که برای مدیریت انواع دلخواه داده، مانند کاراکتر، عدد، رشته، اتم و لیست طراحی شده اند. این امر تطبیق پذیری زبان را افزایش می دهد و آن را قادر می سازد تا روی هر دو نوع دادهٔ ساخت یافته و دادهٔ بدون ساختار، کار کند. مزیت اصلی این زبان بر زبان های مشابهش، توانایی آن در استفاده از کد یکسان در تمام مراحل کامپایل است (مثلاً تحلیل لغوی و تجزیه). همچنین اومتا از تعریف قوانین تولید بر اساس آرگومان ها نیز پشتیبانی می کند؛ این ویژگی می تواند برای افزودن چنین قوانینی به خود اومتا یا زبان میزبانی که اومتا روی آن اجرا می شود، مورد استفاده قرار گیرد. به علاوه، این قوانین می توانند از یکدیگر به عنوان آرگومان استفاده کرده و «قوانین مرتبه بالاتر» بسازند یا از یکدیگر ارث بری کنند تا از کد موجود، قوانین تولید به دست
آورند. اومتا می تواند از نوع داده های بولی (درست/نادرست) زبان میزبان در حین تطبیق الگو استفاده کند؛ این ها به عنوان «محمولات معنایی» شناخته می شوند. اومتا از تطبیق الگوی تعمیم یافته استفاده می کند تا به برنامه نویسان اجازه دهد راحت تر مراحل کامپایل را با یک ابزار واحد پیاده سازی کنند و گسترش دهند. اومتا از گرامرها برای تعیین قوانینی که در آن عمل می کند، استفاده می کند. به دلیل استفاده از تابع __init__ که هنگام ایجاد یک گرامر فراخوانی می شود، گرامرها می توانند تعداد نامشخصی متغیر نگه دارند. گرامرها دقیقاً مانند کلاس ها در زبان های برنامه نویسی کامل، می توانند از یک دیگر ارث بری کنند یا یک دیگر را فراخوانی کنند (استفاده از «مکانیسم فراخوانی تولید خارجی» به گرامرها اجازه می دهد تا جریان ورودی یکدیگر را «قرض» بگیرند). همچنین اومتا برخلاف بسیاری از فرازبان ها، گزینه های یک گرامر داده شده را برای رفع ابهام، اولویت بندی می کند. پس از تطبیق الگوی یک ورودی با یک گرامر داده شده، امتا هر مولفه از الگو را به یک متغیر که بعداً به زبان میزبان می دهد، تخصیص می دهد. اومتا از تطبیق الگو استفاده می کند تا تمام گام های کامپایل
سنتی را به تنهایی انجام دهد. به این صورت که ابتدا در کاراکترها الگو می یابد تا توکن ها را بسازد، سپس این توکن ها را با گرامرشان تطبیق می دهد تا درخت های نحو را بسازد. بعد از آن، کنترل کننده های نوع، الگوهای درخت های نحو را تطبیق می دهند تا درخت های حاشیه نویسی بسازند. بازدیدگرها نیز برای تولید درخت های دیگر، به طور مشابه عمل می کنند. سپس یک مولد کد، درخت ها را تطبیق الگو می کند تا کد را تولید کند. در اومتا «پیمایش درخت تجزیه آسان است؛ چرا که این عملکرد، به صورت بومی پشتیبانی می شود». این فرازبان برای قابل استفاده بودن در بیشتر زبان های برنامه نویسی مورد توجه قرار گرفته است؛ اگرچه معمولاً در زبان پیاده سازی اش استفاده می شود - مثلاً اومتا/جاوااسکریپت (OMeta/JS) در جاوااسکریپت استفاده می شود. چون اومتا به یک زبان میزبان نیاز دارد، سازندگانش از آن به عنوان «زبان انگلی» یاد می کنند. توسعه. الساندرو وارث و ایان پیمارتا در سال ۲۰۰۷ و در مؤسسهٔ تحقیقاتی ViewPoints، سازمانی با هدف بهبود سیستم های تحقیقات و رایانش شخصی، اومتا را توسعه دادند. آن ها در ابتدا از یک معماری ترکیبی لامبدا شی یا COLA (یک زبان خود توصیف که د
ر مؤسسهٔ تحقیقاتی ViewPoints درحال بررسی بود) به عنوان زبان میزبان اومتا استفاده کردند و سپس با یاری یوشیکی اوشیما (Yoshiki Ohshima)، آن را به Squeak Smalltalk منتقل کردند تا قابلیت استفادهٔ آن از چندین زبان میزبان را تأیید کنند. همچنین اومتا در مقالهٔ مقدماتی خود، به عنوان یک مطالعهٔ موردی برای «پیاده سازی یک زیرمجموعهٔ تقریباً کامل از جاوااسکریپت» استفاده شد. استفاده. اومتا، مانند دیگر فرازبان ها، در درجهٔ اول برای ساخت زبان های خاص دامنه (DSL) و به طور خاص برای نمونهٔ اولیه سازی سریع DLSها استفاده می شود. سرعت اجرای کم اومتا و گزارش خطای ناواضح آن، بسیاری از عملکردهایش را به عنوان یک زبان برنامه نویسی کامل از بین می برد. اومتا به علت تواناییش در استفاده از یک نحو واحد برای تمام مراحل کامپایل مفید است و باعث می شود به جای چندین ابزار جداگانه در ساخت کامپایلر استفاده شود. علاوه بر این، اومتا هم به خاطر سرعت استفاده از آن برای ایجاد DSLها و هم میزان کد قابل توجه کم تری که برای انجام چنین کاری در مقایسه با پیاده سازی وانیلی نیاز دارد، ارزشمند است. گزارش هایی نشان می دهند که تعداد خط کدهای کارکننده برای اومتا ح
دود ۲۶٪ پیاده سازی وانیلی است. مثال ها. در زیر، نمونه ای از زبان یک ماشین حساب ساده در #C با استفاده از اومتا آمده است: ometa BasicCalc &lt;: Parser Digit = super:d -&gt; d.ToDigit(), Number = Number:n Digit:D -&gt; (n * 10 + d) | Digit, AddExpr = AddExpr:x ‘+’ MulExpr:y -&gt; (x + y) | AddExpr:x ‘-’ MulExpr:y -&gt; (x - y) | MulExpr, MulExpr = MulExpr:x ‘*’ primExpr:y -&gt; (x * y) | MulExpr:x ‘/’ primExpr:y -&gt; (x / y) | PrimExpr, PrimExpr = ‘(‘ Expr:x ‘)’ -&gt; x | Number, Expr = AddExpr }می توان از زبان های نوشته شده، زیرکلاس (subclass) نیز ایجاد کرد: ometa ExponentCalc &lt;: BasicCalc MulExpr = MulExpr:x ‘^’ PrimExpr:e -&gt; Math.pow(x,e) | super }همچنین زبان های قبلاً نوشته شده می توانند به جای ارث بری، فراخوانی شوند: ometa ScientificCalc &lt;: Parser MathFunc :n = Token(n) Spaces, AdvExp = MathFunc(‘sqrt’) AdvExp:x -&gt; Math.Sqrt(x) | FacExp FacExp = PrimExp:x ‘!’ var r = 1; for(; x &gt; 1; x--) r *= x; return r; | PrimExp PrimExp = foreign(ExponentCalc.Expr):x -&gt; x Expr = AdvExp نسخه ها. از نظر
تئوری، اومتا می تواند در هر زبان میزبانی پیاده سازی شود ولی اغلب به عنوان OMeta/JS، یک پیاده سازی از جاوااسکریپت استفاده می شود. وارث گفته است که الگوها در «OMeta/X که X یک زبان میزبان است» بهتر است تحت تأثیر X قرار گیرند تا این که با اومتا استاندارد شوند؛ به دلیل این واقعیت که زبان های میزبان مختلف انواع مختلفی از اشیا را تشخیص می دهند. متاکولا (MetaCOLA). متاکولا اولین پیاده سازی از اومتا بود که در مقالهٔ معرفی زبان، استفاده شد. متاکولا اولین کدهای تست اومتا را پیاده سازی کرد و یکی از سه شکل (بقیه OMeta/Squeak و یک OMeta/JS تقریباً تمام شده) زبان که پیش از انتشار آن ساخته شدند، بود. OMeta/Squeak. OMeta/Squeak یک درگاه اومتا بود که در نمایش های اولیهٔ سیستم، مورد استفاده قرار گرفت. OMeta/Squeak برای «آزمایش با نحوهای جایگزین در سیستم Squeak EToys» استفاده می شود. OMeta/Squeak برخلاف OMeta/JS که در عملیات قوانین تنها به قلاب ([و]) نیاز دارد، به قلاب و پرانتز احتیاج دارد. با این حال، OMeta/Squeak ۲ نحوی شبیه تر به OMeta/JS دارد. برخلاف پیاده سازی COLA از اومتا، نسخهٔ Squeak نتایج میانی را به خاطر نمی سپرد. (ذخ
یره سازی اعدادی که قبلاً در محاسبات استفاده شده اند) اومتا/جاوااسکریپت (OMeta/JS). OMeta/JS یک پیاده سازی از اومتا در قالب جاوااسکریپت است. پیاده سازی های زبانی با استفاده از OMeta/JS نسبت به مواردی که فقط با استفاده از جاوااسکریپت وانیلی نوشته شده اند، برای استفاده راحت تر و در حافظه کارآمدتر هستند، اما نشان داده شده است که عملکرد بسیار کندتری دارند. به همین علت، OMeta/JS به عنوان ابزار بسیار مفیدی برای نمونهٔ اولیه سازی به شمار می رود ولی برای پیاده سازی تولیدی زبان ها، ترجیح داده نمی شود. آیرون متا (IronMeta). گوردون تیشر (Gordon Tisher) در سال ۲۰۰۹، آیرون متا را برای دات نت ساخت. این نسخه در عین شباهت به اومتا#، یک پیاده سازی بسیار بیشتر پشتیبانی شده و قوی تر است که تحت مجوز BSD در گیت هاب توزیع شد. اوهم (Ohm). اوهم یک جانشین اومتا، با هدف بهبود آن به وسیلهٔ (در میان دیگر موارد) جداسازی نحو از اعمال معنایی است.
حسام الدین سیندوروک (؛ زادهٔ ) سیاست مدار اهل ترکیه است. وی از ۱۷ آوریل ۱۹۹۳ تا ۱۶ مه ۱۹۹۳ رئیس جمهور موقت ترکیه بود.
مایکل بوراووی ؛ (۱۵ ژوئن ۱۹۴۷ – ۳ فوریهٔ ۲۰۲۵) جامعه شناس بریتانیایی بود که در چارچوب نظریه اجتماعی مارکسیسم فعالیت می کرد. او بیشتر به عنوان نویسندهٔ کتاب "رضایت تولید: تغییرات در فرایند کار تحت سرمایه داری انحصاری]]" - مطالعه ای در مورد کار و سازمان ها که به چند زبان ترجمه شده است و طرفدار اصلی جامعه شناسی عمومی شناخته شده است. بوراووی همچنین در سال ۲۰۰۴ رئیس انجمن جامعه شناسی آمریکا و استاد دانشگاه کالیفرنیا، برکلی بود. او در سال های ۲۰۰۶ تا ۲۰۱۰، معاون کمیته انجمن های ملی انجمن بین المللی جامعه شناسی (ISA) بود. وی در هفدهمین کنگرهٔ جهانی جامعه شناسی به عنوان هفدهمین رئیس انجمن بین المللی جامعه شناسی (ISA) برای دوره ۲۰۱۰–۲۰۱۴ انتخاب شد. زندگی نامه. بوراووی در ۱۵ ژوئن ۱۹۴۷ زاده شد. او در ۳ فوریه ۲۰۲۵ در ۷۷ سالگی در اوکلند کالیفرنیا ایالات متحده در حال پیاده روی در برخورد با ماشین درگذشت. بوراووی که در سال ۱۹۶۸ به عنوان دانشجوی ریاضی از دانشگاه کمبریج فارغ التحصیل شد، تحصیلات تکمیلی خود را در کشور تازه استقلال یافته آفریقایی زامبیا ادامه داد و همزمان به عنوان پژوهشگر برای شرکت انگلو امریکن فعالیت می کرد. پس