hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
تنسيق أعداد الحاسب عرض الأعداد الثمانية والست عشرية
النظام الثماني والست عشري وسائل مريحة لتمثيل الأرقام الثنائية، تُستخدم من قبل أجهزة الكمبيوتر. غالبًا ما يحتاج مهندسو الحاسب لكتابة كميات بنظام العد الثنائي، ولكن في الممارسة كتابة رقم ثنائي مثل 1001001101010001 مملة وأكثر عرضة للأخطاء. ولذلك كتابة كميات نظام العد الثنائي ككميات مكتوبة في قاعدة 8 أو «ثماني»، أو، أكثر شيوعا، قاعدة-16, «ست عشري» لصياغة الأرقام. في النظام العشري، هناك 10 أرقام من 0 إلى 9، يت تجميعها لتشكيل رقم. في النظام الثماني، هناك فقط 8 أرقام من 0 إلى 7. أي أن قيمة ثماني "10" هو نفس عشري "8" ثماني "20" عشري "16". في النظام الست عشري، وهناك 16 من الأرقام من 0 إلى 9 يتبعها، بالاتفاق، من A لF ، لذلك، ست عشري ال "10" هو نفس عشري "16" ست عشري "20" هو نفس عشري "32". موضح في الرسم البياني أدناه مثال ومقارنة بين الأرقام في الأنظمة المختلفة.
تنسيق أعداد الحاسب عرض الأعداد الثمانية والست عشرية
عند كتابة أرقام، رموز متناسقة تُستخدم لوصف أعداد النظام، على سبيل المثال 000_0000B أو 0b000_00000 الثنائية و 0F8H أو 0xf8 عن أرقام ست عشرية.
كل من هذه الأنظمة العددية هو نظام موضعي، ولكن في حين أن وزن النظام  العشري هو قوى من 10 النظام الثماني قوى 8 الست عشري قوى 16. لتحويل من الست عشري أو الثماني إلى العشري، يتم ضرب قيمة كل خانة بقيمة موضعها ثم يتم جمع النتائج. على سبيل المثال:
تنسيق أعداد الحاسب تمثيل الكسور في النظام الثنائي
تنسيق الأعداد ثابتة الفاصلة يمكن أن يكون مفيدًا لتمثيل الكسور في النظام الثنائي.
عدد البتات اللازمة للوصول للدقة والمدى المطلوب يجب أن يتم اختياره لتخزين الأجزاء الكسرية والصحيحة للعدد. على سبيل المثال باستخدام تنسيق 32 بت يمكن استخدام 16 بت للجزء الصحيح و 16 للجزء العشري.
الثمانية بتات تتبعها 4 بتات، ثم اثنين بت، ثم واحد بت. وتستمر البتات الكسرية في النمط الذي تحدده البتات الصحيحة. البت التالي هو نصف بت، ثم ربع بت، ثم ⅛ بت. على سبيل المثال:
هذا النوع من الترميز لا يمكن أن يمثل بعض القيم في النظام الثنائي. على سبيل المثال، الكسر ، 0.2 في العشري، أقرب تقريب له سيكون على النحو التالي:
حتى إذا استخدنا خانات أكثر، التمثيل الدقيق مستحيل. العدد يُكتب في العشرية 0.333333333..., يستمر إلى إلى أجل غير مسمى. لو توقف قبل أجله، فإن القيمة لن تمثل   بدقة.
تنسيق أعداد الحاسب تمثيل الكسور في النظام الثنائي
في حين أن كلا من الأعداد بإشارة وبدون إشارة تُستخدم في أنظمة الأعداد، حتى عدد صحيح من 32-بت لا يكفي للتعامل مع كل مجموعات الأرقام التي يمكن للآلة الحاسبة التعامل معها، وهذا ليس فقط الكسور. لتقريب مجموعة أكبر وأكثر دقة من  الأرقام الحقيقية، يجب أن نتخلى عن نظام الأعداد الصحيحة بدون إشارة ونظام  النقطة ثابتة الأرقام، وننتقل إلى تنسيق «النقطة العائمة».
في النظام العشري، نحن على دراية بأرقام الفاصلة العائمة غلى صورة (الكتابة العلمية):
1.1030402 × 105 = 1.1030402 × 100000 = 110304.02
وهو ما يعني العدد واحد «1.1030402  مرة تليها 5 أصفار». لدينا بعض القيمة الرقمية (1.1030402) المعروفة باسم «معامل»، مضروبا بقوة من 10 (E5, يعني 105 أو 100، 000)، والمعروفة باسم «الأس».
إذا كان لدينا أس سالب، فهذا يعني أن الرقم مضروب في 1 إلى عدة أماكن على يمين النقطة العشرية. على سبيل المثال:
2.3434 E-6 = 2.3434 × 10-6 = 2.3434 × 0.000001 = 0.0000023434
تنسيق أعداد الحاسب تمثيل الكسور في النظام الثنائي
ميزة هذا النظام هو أنه باستخدام الأس يمكننا الحصول على مجموعة أوسع بكثير من الأرقام، حتى لو كان عدد المعاملات كبير جدًا، أو «دقة الرقم» أصغر بكثير من النطاق. تنسيقات مماثلة للفاصلة العائمة الثنائية يمكن استخدامها لتعريف أجهزة الكمبيوتر. هناك عدد من هذه المخططات الأكثر شعبية تم تحديدها من قبل معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE). في IEEE 754-2008 ، تم تحديد المواصفات القياسية  ك 64 بت لتنسيق الفاصلة العائمة:
دعونا نرى كيف يبدو هذا التنسيق من خلال إظهار كيف يتم تخزين هذا العدد في 8 بايت من الذاكرة:
حيث "S" يدل على البت المخصص للإشارة، "x" يدل على الأس، و "m" يدل على البتات التي تمثل المعاملات.عندما  يتم استخراج البتات، يتم تحويلها بهذه الحسابات:
<علامة> × (1 + <معاملات>) × 2<الأس> - 1023
هذا المخطط يوفر أرقام صحيحة إلى حوالي 15 من الأرقام العشرية التالية، بمجموعة مدى الأرقام التالية:
هذه المواصفات تحدد أيضا عدد من القيم الخاصة الغير معرفة، وهي شائغة باسم NaNs ، «ليس عددا». وتستخدم هذه القيم في البرامج لتعيين العمليات الغير صالحة ومثل ذلك.
تنسيق أعداد الحاسب تمثيل الكسور في النظام الثنائي
بعض البرامج أيضا تستخدم نظام 32 بت لأعداد الفاصلة العائمة. النظام الأكثر شيوعا يستخدم  23 بت للمعامل مع بت واحد للعلامة، إضافة إلى 8 بتات للأس في تنسيق «الفائض-127». مُعطى 7 خانات عشرية صحيحة.
يت تحويل البتات إلى قيمة عددية بهذه الحسابات:
<علامة> × (1 + <كسور معاملها>) × 2<الأس> - 127
أرقام الفاصلة العائمة معروفة باسم  «حقيقية» أو «عائمة» بشكل عام، ولكن مع وجود عدد من الاختلافات:
أرقام الفاصلة العائمة 32 بت تُسمى أحيانا «حقيقية 32» أو «أحادي» بمعنى «قيمة أحادية الدقة وبنقطة عائمة».
رقام الفاصلة العائمة 64 بت تُسمى أحيانا «حقيقية 64» أو «مزدوجة»، بمعنى «قيمة مزدوجة الدقة وبنقطة عائمة».
تنسيق أعداد الحاسب تمثيل الكسور في النظام الثنائي
يتم اختيار العلاقة بين الأرقام وأنماط البتات من أجل ملاءمة معالجة الحاسب؛ ثمانية بايت مخزنة في ذاكرة الكمبيوتر قد تمثل ب64 بت الحقيقي، أو باثنين 32 بت الحقيقي، أو أربعة من الأعداد الصحيحة بإشارة أو بغير إشارة، أو أي نوع آخر من البيانات التي تناسبها في ثمانية بايت. الفرق الوحيد هو كيف يفسر الكمبيوتر هذه الأنظمة. إذا خزن الكمبيوتر أربعة من الأعداد الصحيحة بغير إشارة ومن ثم قرأها مرة أخرى من الذاكرة ك64-بت الحقيقي، فسينتج عدد صالح تمامًا بشكل دائم  تقريبًا، على الرغم من أنه سيكون من البيانات غير المرغوب فيها (غير صحيح).
فقط مجموعة محدودة من الأرقام الحقيقية يمكن أن تكون ممثلة مع عدد معين من البتات. العمليات الحسابية يمكن أن تنزل عن الحد الأدنى أو تتجاوز الحد الأقصى، مما ينتج عنه قيمة كبيرة جدا أو صغيرة جدا لتمثيلها.
التمثيل محدود الدقة. على سبيل المثال، 15 خانة عشرية فقط يمكن أن تكون ممثلة مع 64 بت الحقيقي. إذا تمت إضافة عدد صغير جدا من تنسيق النقطة العائمة إلى كبير، النتيجة هي مجرد العدد الكبير. العدد الصغير كان صغيرًا جدًا لدرجة أنه لا يظهر في 15 أو 16 التنسيق، فيتجاهل الحاسب ذلك بشكل فعال. تحليل تأثير محدودية الدقة هو مشكلة مدروسة جيدًا. تقديرات حجم أخطاء التقريب ووضع أساليب للحد من تأثيرها على الحسابات الكبيرة هو جزء من أي مشروع حسابي كبير. محدودية الدقة تختلف عن محدودية المجال، لأنها تؤثر على المعامل، وليس الأس.
المعامل هو كسر في النظام الثنائي والذي ليس بالضرورة أن يتوافق تمامًا مع الكسر العشري. في كثير من الحالات، لا يتطابق مجموع القوى ل2 مع الكسر العشري المحدد، ونتائج العمليات الحسابية سيكون منزاحًا قليلًا. على سبيل المثال، الكسر العشري "0.1"  يعادل تكرار لا نهائي للكسر الثنائي: 0.000110011 ...
البرمجة المتقدمة
مجموعة أخصائي البرمجة المتقدمة (APSG) هي مجموعة متخصصة (SG) لجمعية الحاسبات البريطانية (BCS). عقدت أول اجتماع لها، عندما تمت الإشارة إليها باسم «مجموعة دراسة BCS رقم 5» ، في بيشوب هاوس، هاي هولبورن، لندن WC1 ، إنجلترا في 17 ديسمبر 1959. وقد اجتمعت بشكل مستمر في لندن منذ ذلك الحين، بشكل عام في الخميس الثاني من الأشهر من أكتوبر إلى مايو من كل عام.
تسعى APSG لاستكشاف تطورات جديدة في لغات البرمجة، وبيئات وقت التشغيل، وأدوات البرمجة، ومعالجات متعددة المراكز، ومنصات الهاتف المحمول وواجهات المستخدم النهائي التي تعتبر مهمة لتطبيقات اليوم الواقعية.
الرؤساء السابقون للمجموعة هم Ewart Willey (الرئيس الأول 1959-1974) ، الأستاذ بيتر كينغ (1974-1980) ، Peter Prowse (1980-1982) ، البروفيسور جون فلورنتين (1982-2010) ، البروفيسور جيف شارمان (2010) -2014) ، وروب باكوود (2014-2016). الرئيس الحالي هو البروفسور Algirdas Pakštas.
من وقت لآخر، تعقد المجموعة اجتماعات مشتركة مع SGS وفروع BCS الأخرى، على سبيل المثال: [بحاجة لمصدر]
التعلم التكيفي
التعلم التكيفي المعروف أيضًا بالتدريس التكيفي، هو طريقة تعليمية تستخدم خوارزمية الكمبيوتر لتنظيم التفاعل مع المتعلم وتقديم الموارد المخصصة وايضًا أنشطة التعلم لتلبية الاحتياجات المختلفة لكل طالب. تقوم أجهزة الكمبيوتر بتكييف عرض المواد التعليمية وفقًا لاحتياجات تعلم الطلاب، و اللتي تُستمد من إجاباتهم على الأسئلة وقيامهم بالمهام و أيضًا خبراتهم. تشمل التكنولوجيا المستخدمة في التعلم التكيفي جوانب مستمدة من مختلف المجالات الدراسية بما في ذلك علوم الكمبيوتر، الذكاء الاصطناعي، القياسات النفسانية، التعليم، علم النفس، وعلوم الدماغ.
التعلم التكيفي
لقد كان الدافع وراء إيجاد التعلم التكيفي هو أن التعليم المخصص لا يمكن أن يتم تطبيقه على نطاق واسع باستخدام أساليب التعلم التقليدية – غير التكيفية. تسعى أنظمة التعلم التكيفي إلى تحويل المتعلم من وضعية المستقبل السلبي للمعلومات إلى المتعاون في العملية التعليمية. التطبيق الأساسي لأنظمة التعلم التكيفي هو ما يتم في العملية التعليمية، ولكن هناك تطبيق شائع آخر يستخدم فيه التعلم التكيفي وهو التدريب على الأعمال التجارية. وقد تم تصميم هذه الأنظمة كتطبيقات سطح المكتب، وتطبيقات الويب، ويجري الآن إدخالها في المناهج العامة.
تم تنفيذ التعلم التكيفي في أواخر عام 2012 من قبل مجلس المدارس العالمي - لندن في عدة أنواع من الأنظمة التعليمية مثل الوسائط الفائقة المتكيفة، وأنظمة الدروس الذكية، والاختبارات التكيفية المحوسبة، والخوادم التربوية المعتمدة على الكمبيوتر.
التعلم التكيفي التكنولوجيا المستخدمة والمنهجية المتبعة
تقسم أنظمة التعلم التكيفية تقليديًا إلى مكونات منفصلة أو 'نماذج'. قد يكون هناك أحياناً مجموعات مختلفة من النماذج، ولكن معظم هذه الأنظمة تتضمن بعض أو جميع النماذج التالية (قد تكون بأسماء مختلفة أحيانا):
التعلم التكيفي التطبيقات
يمكن تنفيذ أنظمة التعلم التكيفي على الإنترنت و استخدام هذه الأنظمة  في التعلم عن بعد والتعاون الجماعي.
يتضمن مجال التعلم عن بعد الآن جوانب التعلم التكيفي. تمكنت الأنظمة الأولية التي لا تحتوي على جانب التعلم التكيفي من تقديم تعليقات آلية تلقائية للطلاب الذين يتم طرح أسئلة محددًا مسبقًا من أحد بنوك الأسئلة.غير أن هذا النهج يفتقر إلى التوجيه الذي يمكن أن يوفره المعلمون داخل الفصل الدراسي. كما أن الاتجاهات الحالية في التعلم عن بعد تدعو إلى استخدام التعلم التكيفي لتطبيق السلوك الديناميكي الذكي في بيئة التعلم.
التعلم التكيفي التطبيقات
خلال الوقت الذي يقضيه الطالب في تعلم مفهوم جديد يتم اختباره على قدراته وتقوم سجلات قواعد البيانات الخاصة بالطالب بتتبع تقدمه باستخدام أحد النماذج. يأخذ الجيل الأحدث من أنظمة التعلم عن بعد إجابات الطلاب ويتكيف مع القدرات المعرفية للطالب باستخدام مفهوم يسمى 'المنصات المعرفية'. المنصات المعرفية هي قدرة نظام التعلم الآلي على إنشاء مسار تعليمي للتقييم من الأقل إلى الأعلى بناءً على القدرات المعرفية الموضحة. إن التطبيق الناجح الحالي للتعلم التكيفي في التعلم عن بعد على شبكة الإنترنت هو محرك Maple لـ WebLearn من قبل جامعة RMIT الأسترالية. يعتبر WebLearn تطبيق متقدم حيث أنه يمكنه تقييم الأسئلة المطروحة على الطلاب حتى لو كانت تلك الأسئلة ليس لها إجابة ومميزة كالأسئلة الموجودة في مجال الرياضيات.
التعلم التكيفي التطبيقات
يمكن دمج التعلم التكيفي لتسهيل التعاون الجماعي داخل بيئات التعلم عن بعد مثل المنتديات أو خدمات مشاركة الموارد. تتضمن بعض الأمثلة عن كيفية مساعدة التعلم التكيفي في التعاون:التجمعات التلقائية للمستخدمين الذين يمكلكون اهتمامات مشتركة، وتخصيص الروابط إلى مصادر معلومات بناءًا على اهتمامات المستخدم المعلنة أو عادات تصفح المستخدمين.
في عام 2014 ، أنهى باحث تعليمي دراسة متعددة السنوات للتعلم التكيفي لتصميم الألعاب التعليمية. طور الباحث وصدق على نموذج ALGAE (تصميم لعبة التعلم التكيفي) ، وهو نموذج تعليمي تكيفي شامل يعتمد على نظريات وممارسات تصميم الألعاب، والاستراتيجيات التعليمية، و أيضًا نماذج التكيف. وقد امتد البحث ليغطي الأبحاث السابقة في تصميم الألعاب والاستراتيجيات التعليمية والتعلم التكيفي، وجمع هذه المكونات الثلاثة في نموذج واحد معقد.
أسفرت الدراسة عن تطوير نموذج تصميم لعبة تربوي تعليمي ليعمل كدليل لمصممي الألعاب ومصممين العملية التعليمية والموجهين التربويين بهدف زيادة مخرجات التعليم. أكد المشاركون في الاستطلاع على قيمة نموذج ALGAE وقدموا إحصاءات محددة حول بناء النموذج واستخدامه ومزاياه والتحديات التي تواجهه. يعتمد نموذج ALGAE الحالي على هذه الأفكار.يعمل النموذج الآن كمبدأ توجيهي لتصميم وتطوير ألعاب الكمبيوتر التعليمية.
تم تقييم قابلية تطبيق النموذج على أنه متعدد الاستخدام في مجالاتعدة بما في ذلك الوكالات / الوحدات الحكومية والعسكرية، وفي صناعة الألعاب، وايضًا الأوساط الأكاديمية.سيتم تحقيق القيمة الفعلية للنموذج ونهج التنفيذ المناسب (المركّز أو غير المركّز) بشكل كامل مع تبنّي وانتشارا نموذج ALGAE .
التعلم التكيفي أدوات التطوير
في حين أن ميزات التعلم التكيفي غالبا ما يتم ذكرها في المواد التسويقية للأدوات، إلا أن نطاق التكيف قد يكون مختلفًا بشكل كبير. تميل أدوات المسترى المبتدئ إلى التركيز على تحديد مسار المتعلم استنادًا إلى معايير مبسطة مثل إجابة المتعلم لسؤال متعدد الخيارات. قد تؤدي الإجابة الصحيحة إلى انتقال المتعلم إلى مسار التعلم A ، في حين أن الإجابة غير الصحيحة قد تأخذه إلى مسار التعلم B.على الرغم من أن هذه الأدوات توفر طريقة مناسبة للتفرّع الأساسي، فإنها غالباً ما تعتمد على نموذج خطي أساسي، حيث يتم ببساطة إعادة توجيه المتعلم إلى نقطة ما في مكان ما على طول خط تعلم معرف مسبقاً.ونتيجة لذلك، فإن قدراتها لا ترقى إلى مستوى التكيف الحقيقي. ينما في الطرف الآخر، توجد أدوات متطورة تمكن من إنشاء تكيفات معقدة للغاية تستند إلى أي عدد من الشروط المعقدة. قد تتعلق هذه الشروط بما يقوم به المتعلم حاليا، والقرارات السابقة، والتتبع السلوكي، والأنشطة التفاعلية والخارجية على سبيل المثال لا الحصر.لا تحتوي هذه الأدوات المتقدمة بشكل عام على نظام ملاحة أساسي لأنها تميل إلى استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي مثل نظام الاستدلال. نظرًا للفرق الأساسي في التصميم، فإن الأدوات المتقدمة قادرة على توفير قدرات تقييم غنية. بدلاً من أخذ سؤال بسيط متعدد الخيارات، يمكن تقديم المحاكاة المعقدة إلى المتعلم حيث يتم النظر في عدد من العوامل لتحديد كيفية تكيف المتعلم.
بنية الحوسبة السحابية
بنية الحوسبة السحابية تشير إلى المكونات الفرعية المطلوبة للحصول على الحوسبة السحابية. هذه المكونات عادة تتكون من (الحاسوب الشخصي، حاسوب معتمد على الخادم، الجهاز المحمول) ، (خوادم، التخزين)، نظام سحابي، وشبكة (الإنترنت والإنترانت، Intercloud). بواسطتها جميعا يتم تشكل بنية الحوسبة السحابية.
بنية الحوسبة السحابية أنظمة العميل السحابية
الحوسبة السحابية أبنية تتألف من الواجهات الأمامية والتي يطلق عليها العملاء. هؤلاء العملاء إما خوادم، حاسوب شخصي، حاسوب معتمد على الخادم، أو الجهاز المحمول. هؤلاء العملاء يتفاعلون مع سحابة تخزين البيانات عن طريق وسيط، عبر متصفح الويب أو الجلسات الإفتراضية.
بنية الحوسبة السحابية التخزين السحابي
شبكة تخزين حيث يتم تخزين البيانات وتكون متاحة إلى العديد من العملاء. سحابة التخزين عموما منتشرة بالأشكال التالية: السحابة العامة، السحابة الخاصة، السحابة المجتمعية المشتركة، أو مزيج من الثلاثة المعروفة أيضا باسم السحابية الهجينة.
من أجل أن تكون فعالة، سحابة التخزين يجب أن تكون خفية، مرنة، قابلة للتطوير، متعددة الإيجار، وآمنة.
بنية الحوسبة السحابية الخدمات السحابية
فإن البرمجيات كخدمة نموذج ينطوي على مزود السحابة في تركيب وصيانة البرمجيات في السحابة، فالمستخدمين يدخلون البرامج عن طريق المتصفح، دون التعامل مع البرنامج، ككيفية تطويره. أجهزة المستخدمين لا تحتاج إلى تثبيت أي تطبيق-برامج معينة - فالتطبيقات السحابية تشتغل على الخادم (في السحابة). في الماضي، كل عميل كان يشتري ويتم تحميل النسخة الخاصة بهم من التطبيق على أجهزتهم الخاصة، ولكن مع SaaS يمكن الوصول إلى التطبيق من دون تثبيت البرنامج محليا. SaaS عادة ما ينطوي رسوم شهرية أو سنوية.
منصة كخدمة هو خدمة الحوسبة السحابية التي توفر للمستخدمين منصات التطبيقات وقواعد البيانات كخدمة. مشابه للmiddleware قديما.
البنية التحتية كخدمة هو أخذ الأجهزة الملموسة ونقلها افتراضيا. بعبارة أخرى، الشركات تدفع رسوم (شهريا أو سنويا) لتشغيل الخوادم الافتراضية، شبكات، والتخزين من السحابة. هذا يقلل من الحاجة إلى مركز بيانات والتدفئة والتبريد وصيانة الأجهزة على المستوى المحلي.
بنية الحوسبة السحابية الشبكات السحابية
مما يسمح للمستخدمين الوصول بسرعة دون عائق إلى البيانات والتطبيقات.
الطلب المتواصل للموارد يتطلب القدرة على التحرك بسرعة وكفاءة بين الخوادم والسحب.
الأمن دائما مهم، ولكن عندما تتعامل مع multi-tenancy، فإنه يصبح أكثر أهمية لأنك تتعامل مع العديد من العملاء.
كلاسيكو النادي الإفريقي والنجم الرياضي الساحلي
يعرض هذا المقال تاريخ الكلاسيكو بين النادي الإفريقي والنجم الرياضي الساحلي.
كلاسيكو النادي الإفريقي والنجم الرياضي الساحلي الرابطة التونسية المحترفة الأولى لكرة القدم
2019 : النجم الرياضي الساحلي - النادي الإفريقي 1-0
}}
2019 : النادي الإفريقي - النجم الرياضي الساحلي0-2
}}
2020 : النادي الإفريقي - النجم الرياضي الساحلي2-3
2020 : النادي الإفريقي - النجم الرياضي الساحلي1-1
خوارزمية فلويد-مارشل
خوارزمية فلويد-مارشل
في علوم الحاسب، خوارزمية فلويد-مارشل تستخدم لإيجاد أقصر طريق في رسم بياني موزون مع حدود موجبة أو سالبة الوزن (ولكن بدون دائرة سالبة). عندما استخدام الخوارزمية، سوف تجد نتيجة مجموع أوزان الأطوال لأقصر لطريق بين رؤوس الرسم البياني.
هذه الخوارزمية لا تعطي تفاصيل الطريق ولكن يمكن أن تعيد إنشاء الطريق باستخدام تعديلات من الخوارزمية.
خوارزمية فلويد-مارشل التاريخ والتسمية
خوارزمية فلويد-مارشل هي مثال على البرمجة الديناميكية. الاسم مقتبس من روبرت فلويد في 1962 ولاحقا انضم ستيفن ورشيل لوجود الإغلاق المتعدد للرسم.
الخورامية تسمى أيضًا: خوارزمية فلويد، خوارزمية روي ورشل، خوارزمية روي فلويد.
خوارزمية فلويد-مارشل الخوارزمية
الخوارزمية تقارن جميع الطرق الممكنة في رسمة. يكون من خلال مقارنة في رسمة.
خوارزمية فلويد-مارشل الاستعمالات والتطبيقات
إيجاد أقصر طريق في رسمة مباشرة (Directed graph)
الإغلاق المتعدد للرسمة المباشرة (Transitive closure of directed graph)
إيجاد التعبير النمطي في لغة اعتيادية
انعاكس المصفوفات الحقيقي
نات فريدمان
ناثانيال دوريف فريدمان (بالإنجليزية: Nat Friedman)‏ (مواليد 6 أغسطس 1977) هو مسؤول تنفيذي في مجال التكنولوجيا الأمريكية.
نات فريدمان الحياة والوظيفة
في عام 1996 عندما كان فريدمان في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أصبح صديقًا لميغيل دي إيكازا. كمتدرب في مايكروسوفت فريدمان عمل على خوادم معلومات الإنترنت تعرف بـIIS . درس في معهد ماساتشوستس علوم الكمبيوتر والرياضيات وتخرج مع بكالوريوس العلوم في عام 1999.
شارك فريدمان في تأسيس اكسماين ثم هيلكس كود مع دي إيكازا لتطوير التطبيقات والبنية التحتية لـ جنوم، وقد بدأ مشروع دي إيكازا بهدف إنتاج بيئة سطح مكتب حرة. تم شراء الشركة لاحقا من قبل نوفيل في عام 2003.
بعد شراءها من نوفيل، شغل فريدمان منصب رئيس قسم التكنولوجيا والإستراتيجية في المصادر المفتوحة حتى يناير 2010. هناك أطلق مشروع هولا الذي بدأ بإصدار مكونات نوفيل نيتميل. خلال فترة عمله، بدأت شركة نوفل في محاولة لترحيل 6000 موظف من مايكروسوفت ويندوز إلى سوسي لينكس ومن مايكروسوفت أوفس إلى اوبن اوفس.أورج.
نات فريدمان الحياة والوظيفة
خلال إجازته، أنشأ فريدمان واستضاف بودكاست يدعى «هاكر ميدلي».
في مايو 2011، أسس فريدمان ودي إيكازا معًا شركة زامارين، وأصبح فريدمان الرئيس التنفيذي.
تم إنشاء الشركة لتقديم الدعم التجاري لمونو، وهو المشروع الذي بدأه دي إيكازا في اكسماين لتوفير تنفيذ برامج مجاني لشركة مايكروسوفت.
في زامارين، ركزوا على الاستمرار في تطوير مونو ومونوديفلب وتسويق زامارين سي دي كيه عبر المنصات للمطورين الذين يستهدفون أجهزة الكمبيوتر المحمول ووحدات تحكم ألعاب الفيديو.
في عام 2016، أصبح فريدمان موظفًا لدى مايكروسوفت عند استحواذها على زامارين. هناك ارتفع إلى منصب نائب رئيس الشركة، في قسم خدمات المطور.
ومع إعلان يونيو 2018 عن الاستحواذ على شركة غيت هاب من «مايكروسوفت» بقيمة 7.5 مليار دولار، أعلنت الشركتين في وقت واحد أن فريدمان سيصبح الرئيس التنفيذي الجديد لـ غيت هاب.
تايلر باتريك جونز
تايلر باتريك جونز (بالإنجليزية: Tyler Patrick Jones)‏ (و. 1994  م) هو ممثل تلفزي، وممثل أفلام، وممثل، من الولايات المتحدة، ولد في كاليفورنيا.
تحليل منطقي
التحليلات هي اكتشاف وتفسير، والاتصال من أنماط ذات معنى في البيانات. لها قيمة خاصة في المناطق الغنية بالمعلومات المسجلة، والتحليلات تعتمد على التطبيق المتزامن للإحصاءات وبرمجة الكمبيوتر وبحوث العمليات لقياس الأداء. قد تطبق المنظمات التحليلات البيانات التجارية وتحسين أداء الأعمال تحديدا وتتضمن مجالات ضمن نطاق التحليلات، التحليلات التنبؤية، وتحليلات إلزامية، إدارة قرارات مؤسسة، تحليلات وصفية، والتحليلات المعرفية، 'تحليلات البيانات الكبيرة'، تحليلات البيع بالتجزئة، تشكيلة تخزين ووحدة حفظ المخزون الاتصال الأمثل، التسويق الأمثل والتسويق مزيج النمذجة، تحليلات الويب، تحليلات، تحليلات الكلام، وتحجيم قوة المبيعات الأمثل، والأسعار وتعزيز النمذجة والعلوم التنبؤية، تحليل مخاطر الائتمان وتحليلات الاحتيال. حيث يمكن أن تتطلب تحليلات حسابية واسعة النطاق (انظر البيانات الضخمة) الخوارزميات والبرمجيات المستخدمة لتحليلات تسخر الأساليب الأحدث في علوم الحاسب الآلي والإحصاء والرياضيات.
التحليل والتحليلات
تحليل منطقي
ويركز التحليل على فهم الماضي؛ ماذا حدث. تحليلات تركز على لماذا حدث ما حدث وما سيحدث بعد. تحليلات البيانات متعددة التخصصات. وهناك الاستخدام المكثف لمهارات الكمبيوتر والرياضيات والإحصاء، واستخدام التقنيات الوصفية والنماذج التنبؤية لاكتساب معرفة قيمة من البيانات. يتم استخدام الاحصاءات من البيانات للتوصية بالعمل أو لتوجبة عملية صنع القرار التي تضرب بجذورها في سياق الأعمال. وبالتالي، فان التحليلات لا تهتم كثيرا بالتحليلات الفردية أو خطوات التحليل، ولكن مع منهجية كاملة. هناك ميل واضح استخدام مصطلح التحليلات في اعداد الأعمال مثل النص في تحليلات مقابل تعديل النص الأكثر عمومية للتأكيد على هذا المنظور الأوسع نطاقا. وهناك تزايد في استخدام مصطلحات متقدمة للتحليلات، وتستخدم عادة لوصف الجوانب التقنية للتحليلات، خاصة في المجالات الجديدة كاستخدام تقنيات التعلم آلألي مثل الشبكات العصبية، شجرة القرار، الانحدار اللوجستي، تحليل الانحدار الخطي إلى متعدد، التصنيف للقيام بالنمذجة التنبؤية. كما يشمل أيضًا تقنيات التعلم الآلي غير المُشجعة مثل التحليل العنقودي وتحليل المكونات الأساسية وتحليل التوصيف التجزيئي وتحليل الارتباطات.
تحليل منطقي
تطبيق التحليلات
تحسين التسويق
قد تطور التسويق من عملية إبداعية إلى عملية تعتمد على البيانات بشكل كبير. تستخدم منظمات التسويق التحليلات لتحديد نتائج الحملات أو الجهود وتوجيه القرارات الخاصة بالاستثمار واستهداف المستهلكين. تسمح الدراسات الديموغرافية وتجزئة العملاء والتحليل الوحدوي وغيرها من التقنيات لجهات التسويق باستخدام كميات كبيرة من بيانات الشراء والاستقصاء وبيانات الألواح لفهم واستراتيجية التسويق.
يسمح تحليلات الويب للمسوقين بجمع معلومات على مستوى الجلسة حول التفاعلات على موقع الويب باستخدام عملية تسمى الدورة. يعد "Google Analytics" مثالًا لأداة تحليلات مجانية شائعة يستخدمها المسوقين لهذا الغرض. توفر هذه التفاعلات أنظمة معلومات تحليلات الويب بالمعلومات اللازمة لتتبع المُحيل، والبحث عن الكلمات الرئيسية، وتحديد عنوان "IP"، وتتبع أنشطة الزائر. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للمسوق تحسين الحملات التسويقية ومحتوى تصميم موقع الويب وهندسة المعلومات.
تحليل منطقي
تشتمل أساليب التحليل المستخدمة بكثرة في التسويق على نماذج المزج التسويقي، والتحليلات التسعيرية والترويجية، وتحسين قوة المبيعات وتحليلات العملاء على سبيل المثال: التجزئة. تعمل تحليلات الويب وتحسين مواقع الويب والحملات عبر الإنترنت كثيرًا جنبًا إلى جنب مع أساليب تحليل التسويق الأكثر تقليدية. لقد أدى التركيز على الوسائط الرقمية إلى تغيير المفردات بشكل طفيف حتى يشار إلى نماذج المزج التسويقي عمومًا باسم نمذجة الإحالة في سياق نماذج المزيج الرقمي أو التسويق.تدعم هذه الأدوات والتقنيات قرارات التسويق الاستراتيجي (مثل حجم الإنفاق الإجمالي على التسويق، وكيفية تخصيص الميزانيات عبر مجموعة من العلامات التجارية والمزيج التسويقي) ودعم أكثر تكتيكيًا للحملات، من حيث استهداف أفضل العملاء المحتملين باستخدام الرسالة المثلى في المتوسط الأكثر فعالية من حيث التكلفة في الوقت المثالي.
تحليلات الناس
تحليل منطقي
يستخدم تحليلات الناس البيانات السلوكية لفهم كيفية عمل الأشخاص وتغيير كيفية إدارة الشركات. تُعرف تحليلات الأشخاص أيضًا باسم تحليلات القوة العاملة، وتحليلات الموارد البشرية، وتحليلات المواهب، وإحصاءات الأشخاص، وإحصاءات المواهب، وإحصاءات الزملاء، وتحليلات رأس المال البشري، وتحليلات نظام معلومات الموارد البشرية. تحليلات الموارد البشرية هي تطبيق للتحليلات لمساعدة الشركات على إدارة الموارد البشرية. والهدف من ذلك هو تحديد الموظفين الذين يوظفون، والتي تكافئ أو تروج، وما هي المسؤوليات المترتبة على التنازل، ومشاكل الموارد البشرية المماثلة. أصبحت تحليلات الموارد البشرية مهمة بشكل متزايد لفهم أي نوع من الملامح السلوكية ستنجح وتفشل. على سبيل المثال، قد يجد التحليل أن الأفراد الذين يتناسبون مع نوع معين من الملفات الشخصية هم أولئك الذين يرجح أن ينجحوا في دور معين، مما يجعلهم أفضل الموظفين للتعيين.ومع ذلك، هناك اختلافات رئيسية بين تحليلات الأشخاص وتحليلات الموارد البشرية. تحليلات الناس يحل مشاكل العمل. تحليلات الموارد البشرية يحل مشاكل الوارد البشرية كما تبدو تحليلات الناس في العمل والتنظيم الاجتماعي. «يقيس برنامج الموارد البشرية التحليلات ويدمج البيانات حول العمليات الإدارية للموارد البشرية»، كما يقول بن وابير، ومعهد ماساتشوستس للتكنلوجيا ووسائل الاعلام مختبر دكتوراه والرئيس التنفيذي لشركة هومانيزي  جوش بيرسين، مؤسس ووالرئيس في قادهم بشركة ديلويت، يوافق على أن تحليلات الأشخاص هي صناعة أكبر من تحليلات الموارد البشرية، موضحةً ببمرور الوقت، أعتقد أنها لا تنتمي إلى الموارد البشرية. على الرغم من أن هذا الفريق قد يبدأ في الموارد البشرية، إلا أنه مع مرور الوقت يتولى هذا الفريق مسؤولية تحليل إنتاجية المبيعات، ومعدل الدوران، والاحتفاظ، والحوادث، والاحتيال، وحتى قضايا الأشخاص التي تحفز الاحتفاظ بالعملاء ورضا العملاء... هذه كلها في العالم الحقيقي مشاكل الأعمال، وليس مشاكل الموارد البشرية.
تحليل منطقي
تحليلات المحفظة
احد التطبيقات الشائعة لتحليل الأعمال هو تحليل المحفظة في هذا، لدى بنك أو وكالة إقراض مجموعة من الحسابات ذات القيمة والمخاطر المتغيرة. قد تختلف الحسابات حسب الحالة الاجتماعية (الأثرياء، الطبقة الوسطى، الفقراء، إلخ) للحائز، والموقع الجغرافي، وقيمته الصافية، والعديد من العوامل الأخرى. يجب على المقرض أن يوازن العائد على القرض مع خطر التخلف عن السداد لكل قرض. والسؤال هو كيفية تقييم المحفظة ككل.قد يكون القرض الأقل خطراً على الأثرياء جداً، لكن هناك عدد محدود جداً من الأثرياء. من ناحية أخرى، هناك العديد من الفقراء الذين يمكن إقراضهم، ولكن في خطر أكبر. يجب وضع بعض التوازن الذي يزيد العائد ويقلل من المخاطر. قد يجمع حل التحليلات بين تحليل السلاسل الزمنية والعديد من القضايا الأخرى من أجل اتخاذ القرارات بشأن موعد إقراض الأموال إلى هذه الشرائح المختلفة للمقترضين، أو اتخاذ قرارات بشأن سعر الفائدة الذي يتحمله أعضاء قطاع المحفظة لتغطية أي خسائر بين الأعضاء في ذلك الجزء.