payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شد صاحبان هتل در دهه ۱۹۶۰ پرتره شخصیت را در لابی آویزان کنند.[۲۲۷] پلازا همچنین در رمان گتسبی بزرگ اثر F. Scott Fitzgerald در سال ۱۹۲۵ به نمایش درآمد.[۱۰۷] این هتل همچنین یکی از محبوب‌ترین مکان‌های فیلمبرداری در شهر نیویورک است.[۳۹۳] فیلم‌هایی که در هتل فیلم‌برداری یا تنظیم می‌شوند عبارتند از شمال از شمال غربی (۱۹۵۹)، [۱۰۷] [۱۴۲] [۳۹۴] پابرهنه در پارک (۱۹۶۷)، [۲۸] [۳۴۵] [۳۹۵] دختر بامزه (۱۹۶۸)، [۲۸] [۱۴۲] [۳۴۵] پلازا سوئیت (۱۹۷۱)، [۲۸] [۱۴۲] [۳۴۵] آنطور که بودیم (۱۹۷۳)، [۲۸] [۱۴۲] و (۱۹۹۲).[۳۹۶] ] فیلم‌های
(۱۹۷۳)، [۲۸] [۱۴۲] و (۱۹۹۲).[۳۹۶] ] فیلم‌های دیگری که پلازا را نشان می‌دهند عبارتند از آرتور (۱۹۸۱)، کروکودیل داندی (۱۹۸۶)، بوی زن (۱۹۹۲)، و بی‌خوابی در سیاتل (۱۹۹۳).[۲۸] پلازا همچنین برای برخی از تولیدات که می‌خواهند در آنجا فیلمبرداری کنند، خودداری کرده یا شرایط غیرعادی تعیین کرده‌است.[۳۹۷] به عنوان مثال، زمانی که مدیران پلازا از اجازه دادن به تهیه‌کنندگان بیگ بیزنس (۱۹۸۸) برای فیلمبرداری در آنجا امتناع کردند، تهیه‌کنندگان فیلم نسخه خود را از هتل پلازا روی صحنه صدا ساختند.[۲۵۳][۳۹۷] زمانی که فیلم Alone
صحنه صدا ساختند.[۲۵۳][۳۹۷] زمانی که فیلم Alone Alone 2 در حال فیلمبرداری بود، کریس کلمبوس تهیه‌کننده گفت که دونالد ترامپ در ازای اجازه دادن به گروه فیلمبرداری برای فیلمبرداری صحنه‌هایی در لابی، درخواست حضور در این فیلم را داشته‌است. صحنه لابی شامل لغزش ستاره روی زمین بود، بنابراین فرش برداشته شد، بنابراین برخی از کاشی‌کاری‌های قدیمی با آرم پلازا که برای چندین دهه پنهان شده بود، نمایان شد. مدیریت تصمیم گرفت که فرش را تعویض نکند.[۳۹۸][۳۹۹]دراین هتل فیلم تنها در خانه دو هم فیلمبرداری شده
اف‌سی‌ای ایتالی (مخفف انگلیسیِ فیات کرایسلر اتومبیلز) شرکت تابعه شرکت خودروسازی استلانتیس است که در تولید و فروش خودروهای سواری و وسایل نقلیه سبک تخصص دارد و ساختمان مرکزی آن در تورین، ایتالیا است. مازراتی و فراری تحت کنترل اف‌سی‌ای ایتالی نیستند. مازراتی به‌طور مستقیم متعلق به اف‌سی‌ای است، درحالی‌که فراری از اف‌سی‌ای در سال ۲۰۱۵ جدا شده‌است.
وزیر سیار یا وزیر بدون وزارت‌خانه () یک وزیر در هیئت دولت است که صاحب وزارت‌خانه نیست. این جایگاه معمولاً در کشورهایی وجود دارد که نظام پارلمانی بوده و با دولت‌های ائتلافی اداره می‌شوند. وزیر بدون وزارت‌خانه در کشورهای صاحب نظام ریاستی معمول نیست. در کشورها. ایران. داریوش فروهر برای مدتی وزیر سیار بوده است.
انجمن ملی ترابری هوایی دبی که به اختصار با عنوان دناتا معروف است یک شرکت اماراتی است که به ارائه خدمات فرودگاهی در پنج قاره مشغول است. تاریخچه. دناتا در سال ۱۹۵۹ در دبی، امارات متحده عربی با تنها پنج کارمند تاسیس شد و در سال ۱۹۹۳ به طور چشمگیری گسترش یافت. در دسامبر ۲۰۱۰، دناتا شرکت آلفا فلایت لیمیتد را خریداری کرد و این شرکت را برای پوشش ۶۲ فرودگاه در ۱۲ کشور گسترش داد. در ماه نوامبر سال ۲۰۱۵، دناتا شرکت آر ام گراند سرویسز را در برزیل خریداری کرد که این اتفاق موجب گسترش به ۸۴ کشور شد و بیش از ۱۵۰ شرکت
اتفاق موجب گسترش به ۸۴ کشور شد و بیش از ۱۵۰ شرکت هواپیمایی را اداره می‌کرد.
جوزفو زارلینو (، زادهٔ ۳۱ ژانویه ۱۵۱۷ – درگذشت ۴ فوریه ۱۵۹۰)، نظریه‌پرداز موسیقی و آهنگ‌ساز اهل جمهوری ونیز در دوره رنسانس بود. او یکی از مشهورترین نظریه‌پردازان موسیقی اروپا در کنار آریستوکسنوس و ژان فیلیپ رامو بود و سهم بزرگی در گسترش دانش کنترپوان داشته‌است. زندگی‌نامه. «جوزفو زارلینو» به تاریخ ۳۱ ژانویه ۱۵۱۷م، در شهر کیوجا در نزدیک ونیز متولد شد. آموزش ابتدایی او با فرانسیسکویی‌ها بود و سپس به آنها پیوست. در سال ۱۵۳۶، خوانندهٔ «کلیسای جامع کیوجا» شد و تا سال ۱۵۳۹م، نه تنها خوانندهٔ سرودهای مذهبی بود
تا سال ۱۵۳۹م، نه تنها خوانندهٔ سرودهای مذهبی بود بلکه ارگانیست اصلی کلیسا نیز شد. وی در سال ۱۵۴۱، به ونیز رفت تا با اساتید و کنترپوانیست‌های آکاپلا در کلیسای جامع سینت مارکو آشنا شود. در سال۱۵۶۵، پس از استعفای «چیپریانو دِرورِ» از پُستِ استادی (کاپل مایستر) «مدرسهٔ ونیزی»، زارلینو به این سِمَت که یکی از معتبرترین پُست‌های موسیقی در ایتالیا بود، منصوب شد و تا آخر عمر آن را حفظ کرد. فعالیت‌ها. زارلینو با اینکه آهنگساز پرکار و متوسطی بود ولی «موتِت»‌های درخشانی داشت که تسلط وی را در کانن‌های‌‌ کنترپوانتیک
داشت که تسلط وی را در کانن‌های‌‌ کنترپوانتیک نشان می‌داد. اما با این حال عمدهٔ شهرت اصلی وی به‌عنوان نظریه‌پرداز موسیقی بود و نخستین موسیقی‌دانی است که این کار را با دقت انجام داده‌است. گر چه این احتمال هم وجود دارد که «پیترو آرون»، اولین کسی باشد که نظریهٔ اعتدال میانگین را طرح کرده باشد. همچنین زارلینو اولین کسی بود که اولویت استفاده از سه‌صدایی بر اساس فاصله را برای ایجاد هارمونی مطرح ساخت و همچنین اولین نظریه‌پرداز در ممنوعیت استفاده از فواصل پنجم و اکتاو موازی در کنترپوان بود.
وزیر مشاور عنوانی است برای سیاستمداران یا مقامات در برخی کشورها که تحت نظام پارلمانی اداره می‌شوند. در برخی کشورها «وزیر مشاور» یک وزیر رده پایین‌تر است که برای دستیاری یک وزیر مشخص کابینه و وزیران مشاور دارای مسوولیت‌های مستقل گماشته می‌شوند. در دیگر کشورها «وزیر مشاور» دارنده یک مقام ارشدتر، مانند یک وزیر کابینه یا حتی رئیس یک حکومت است. ایران. وزیر مشاور در ایران یک وزیر سیار در هیئت دولت کشور شاهنشاهی ایران و هیئت دولت جمهوری اسلامی ایران بود که شخص وزیر، صاحب هیچ وزارت‌خانه‌ای نبود اما از اعضای هیئت
صاحب هیچ وزارت‌خانه‌ای نبود اما از اعضای هیئت دولت محسوب می‌شد. این جایگاه به علت مغایرت با قانون اساسی جمهوری اسلامی ایران، طبق مصوبهٔ مجلس شورای اسلامی در ۱۶ دی ۱۳۶۳ حذف شد. در این هنگام، سه وزیر مشاور در ترکیب هیئت دولت وجود داشت: مورد نخست از «وزیر مشاور در امور اجرایی» به «معاون نخست‌وزیر در امور اجرایی» تبدیل شد، مورد دوم تبدیل به وزارت برنامه و بودجه شده و به جمع هیئت وزیران پیوست، و مورد سوم نیز که در سال ۱۳۵۹ از وزارت بهداری و بهزیستی جدا شده بود، تبدیل به زیرمجموعه‌ای از همان وزارت‌خانه شد.
یادگیری ماشین برخط (به انگلیسی: Online Machine Learning) یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است. بسیاری از برنامه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، داده‌های از قبل جمع‌آوری شده را به عنوان ورودی (مانند محتویات جداول پایگاه داده) از یک فایل می‌گیرند و سپس به صورت پیوسته بر روی این مجموعه داده‌ها پردازش انجام می‌دهند که در یادگیری ماشین برخط نحوه دریافت داده ورودی متفاوت است. در یادگیری ماشین داده‌های ورودی باید ثابت و مشخص باشند (از قبل جمع‌آوری شده) تا بتواند مدل مورد نظر را بر روی این مجموعه داده‌ها آموزش بدهد
مورد نظر را بر روی این مجموعه داده‌ها آموزش بدهد که این روش یادگیری در بسیاری از کاربردها در برابر داده‌هایی که در لحظه گرفته می‌شوند، قابلیت آموزش مدل در لحظه را ندارد و باید تا انتهای زمانی که داده‌ها گرفته می‌شوند صبر کند و داده‌ها جمع شوند و در ادامه مدل را آموزش دهد که این از لحاظ زمانی به صرفه نیست. حال برای حل این مشکل (عدم توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای) ایده یادگیری ماشین بر خط ارائه شده‌است که توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای را دارد. مقدمه. یادگیری ماشین نقش مهمی
لحظه ای را دارد. مقدمه. یادگیری ماشین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن و برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) دارد. الگوهای یادگیری ماشین اغلب در یک یادگیری گروهی کار می‌کنند که در آن یک مدل توسط برخی از الگوریتم‌های یادگیری بر روی کل داده‌ها یک بار آموزش داده می‌شوند و سپس مدل آموزش داده شده بر روی داده‌های جدید مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. امروزه با افزایش حجم داده‌ها، کاربرد یادگیری ماشین به دلیل محدودیت در حافظه پردازشی محدودتر می‌شوند، به ویژه هنگامی که داده‌های به صورت برخط رشد و توسعه می‌یابند. ایجاد
داده‌های به صورت برخط رشد و توسعه می‌یابند. ایجاد یادگیری ماشین مقیاس پذیر برای داده‌های حجیم و همچنین یادگیری برای داده‌های لحظه ای در هوش مصنوعی تبدیل به یک چالش بزرگ شده‌است. یادگیری ماشین برخط یک قسمتی از یادگیری ماشین است که شامل یک خانواده مهم از تکنیک‌های یادگیری است که برای یادگیری مدل‌ها بر روی داده‌های لحظه ای طراحی شده‌است. یادگیری ماشین برخط، نقاط ضعف یادگیری ماشین را برطرف می‌کند که در آن پارامترهای یادگیری مدل می‌تواند فوراً و به‌طور مؤثر توسط یک یادگیرنده برخط هنگامی که داده‌های آموزشی جدید
یک یادگیرنده برخط هنگامی که داده‌های آموزشی جدید وارد می‌شوند، به روزرسانی شود. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برخط به دلیل فهم آسان به راحتی قابل پیاده‌سازی می‌باشند. یادگیری ماشین برخط در زمینه‌های مختلف از جمله ی داده کاوی، آمار، بهینه‌سازی، ریاضی کاربردی، هوش مصنوعی و علوم داده استفاده می‌شود. تفاوت یادگیری دسته ای و یادگیری برخط. مبحثِ یادگیری (چه یادگیری‌ماشین و چه داده‌کاوی) را از ابعاد گوناگون می‌توان نگاه کرد. یکی از این ابعاد می‌تواند تفاوت بین یادگیریِ دسته‌ای یا همان Batch Learning و
بین یادگیریِ دسته‌ای یا همان Batch Learning و در مقابلِ آن، یادگیریِ برخط یا همان Online Learning باشد. در واقع دانستن تفاوت این دو معماری می‌تواند به حل مسائل مختلف این حوزه کمک کند. تفاوتِ این دو دسته یادگیری را می‌توان با یک مثال ساده توضیح داد. فرض کنید یک دانش آموز می‌خواهد آمار و احتمالات را فرا بگیرد. در نوع اول یادگیری، این دانش‌آموز می‌تواند یک مجموعه کتابِ آمار و احتمالات را تهیه کند، چند بار بخواند و یاد بگیرد. بعد از این‌که از این مجموعه کتابِ آمار، یادگیریِ خود را انجام داد، دیگر مطلبِ جدیدی
آمار، یادگیریِ خود را انجام داد، دیگر مطلبِ جدیدی یادنگیرد و از این به بعد فقط از دانسته‌های خود استفاده کند. این نوعی یادگیری، یادگیریِ دسته‌ای (Batch Learning) است. اما یادگیریِ دوم یا همان یادگیریِ برخط (Online Learning) مانندِ این است که این دانش‌آموز ابتدا کتاب‌های خود را مطالعه کند و از آن‌ها یاد بگیرد و سپس در حین استفاده از دانسته‌های خود، هر گاه کتاب جدیدی در حوزهٔ آمار و احتمالات مشاهده کرد، تهیه کرده و با خواندنِ آن، یادگیریِ خود را تجدید کند و بهبود ببخشد. داده‌هایی که معمولاً در دوره
کند و بهبود ببخشد. داده‌هایی که معمولاً در دوره داده‌کاوی، دوره طبقه‌بندی و دوره خوشه‌بندی، داده‌هایی از نوع دسته ای (Batch) بودند به این معنی که در زمانِ یادگیری(Train)، تمامی داده‌ها در اختیار الگوریتم بودند و الگوریتم به هر نحوی می‌توانست بر روی داده‌ها عملیاتِ یادگیری را انجام دهد. اما نوع دیگری از یادگیری نیز وجود دارد. برخی اوقات داده‌ها به صورت جریان‌داده می‌آیند یا اینکه نیاز دارند به صورت مرتب یادگرفته شوند. همان‌طور که گفتیم یادگیریِ دسته‌ای مانند این است که شما یک کتاب دارید و باید این کتاب را
این است که شما یک کتاب دارید و باید این کتاب را یاد بگیرید چون فردا امتحان دارید. تمام منبع شما همین کتاب است و در واقع تمامیِ داده‌ها را در اختیار دارید (یعنی یادگیری دسته‌ای یا همان Batch Learning دارید). اما فرض کنید در مسیر زندگی قرار دارید و روزانه با اطلاعات جدیدی که به شما داده می‌شود می‌بایستی هر روز چیزهای جدید را یادگرفته و به دانش قبلیِ خود اضافه کنید. این موردِ دوم یادگیریِ برخط یا همان Online Learning است، یعنی هنگامی که تمامی داده‌ها در حالِ حاضر موجود نیستند. در یادگیریِ برخط یک مدل ساخته
حاضر موجود نیستند. در یادگیریِ برخط یک مدل ساخته می‌شود و بعد با رسیدن داده‌های جدیدتر، این مدل به‌روزرسانی می‌شود. مدل یادگیری بر خط یا همان Online Learning دو مزیت اساسی دارد: ۱. با این روش می‌توان داده‌هایی با حجم بسیار بالا را آموزش داد. برای مثال داده‌هایی که به دلیل حجم بالای خود در حافظه جا نمی‌شوند. ۲. تغییراتی که ممکن است در ذات داده‌ها به وجود بیاید با این روش پوشش داده می‌شود. فرض کنید گوگل برای سیستمِ ایمیلِ خود یک الگوریتم توسعه داده باشد که ایمیل‌های هرزنامه (spam) را به صورت هوشمند با
که ایمیل‌های هرزنامه (spam) را به صورت هوشمند با الگوریتم‌های یادگیری‌ماشین تشخیص بدهد. همان‌طور که حدس می‌زنید محتوای ایمیل‌های هرزنامه مدام در حال تغییر است و انسان‌هایی که ایمیل‌های spam می‌فرستند هر روز خود را در مقابل این الگوریتم‌های گوگل، بهینه می‌کنند. پس الگوریتمِ تشخیص ایمیلِ spam در گوگل می‌تواند به صورتِ برخط (Online) یادگیری را انجام دهد تا بتواند ایمیل‌هایی را در گذرِ زمان تغییر کرده‌اند و spam هستند یاد بگیرد. در واقع یادگیریِ الگوریتم، با تغییر محتوا و شکل ایمیل‌های spam، بروز می‌شود.
با تغییر محتوا و شکل ایمیل‌های spam، بروز می‌شود. کاربردها و برنامه‌ها. همانند روش‌های یادگیری ماشین، تکنیک‌های یادگیری برخط می‌تواند برای حل وظایف مختلف در طیف گسترده‌ای از دامنه‌های کاربردی در دنیای واقعی استفاده شود. مثال‌هایی از وظایف یادگیری برخط عبارتند از: نظارت بر وظایف یادگیری: الگوریتم‌های یادگیری برخط را برای وظایف یادگیری تحت نظارت توسعه داده شده‌است. یکی از شایع‌ترین وظایف، طبقه‌بندی است که هدف آن پیش‌بینی گروهی برای یک نمونه داده جدید است که بر اساس مشاهدات نمونه‌های آموزش داده شده‌است که
بر اساس مشاهدات نمونه‌های آموزش داده شده‌است که برچسب‌های دسته‌بندی شده آنها ارائه می‌شود. به عنوان مثال، یک کار متداول مطالعه شده در یادگیری برخط، طبقه‌بندی دوتایی برخط است (به عنوان مثال، فیلتر کردن ایمیل‌های هرزنامه) که تنها شامل دو دسته می‌شود ("ایمیل‌های هرزنامه" و "غیرهرزنامه")؛ سایر انواع وظایف طبقه‌بندی نظارت شده عبارتند از طبقه‌بندی چند کلاس، طبقه‌بندی چند لایه و طبقه‌بندی چند نمونه ای و غیره. علاوه بر وظایف طبقه‌بندی، یکی دیگر از کارهای یادگیری تحت نظارت معمول، تحلیل رگرسیون خطی است که به فرایند
نظارت معمول، تحلیل رگرسیون خطی است که به فرایند یادگیری برای برآورد روابط میان متغیرها (معمولاً بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل) اشاره دارد. تکنیک‌های یادگیری برخط به‌طور طبیعی برای انجام وظایف تحلیل رگرسیون، مانند تحلیل سری زمانی در بازارهای مالی که نمونه‌های داده به‌طور طبیعی به صورت پیوسته وارد می‌شوند، به کار می‌رود. علاوه بر این، یک برنامه کاربردی دیگر برای یادگیری برخط با داده‌های سری زمانی مالی، بخش نمونه کارهای برخط است که در آن یک یادگیرنده برخط با هدف یافتن یک راهبرد خوب (به عنوان مثال،
برخط با هدف یافتن یک راهبرد خوب (به عنوان مثال، سودآور و کم خطر) برای ایجاد یک سری تصمیم‌گیری برای انتخاب نمونه کارها انجام می‌دهد. الگوریتم‌های یادگیری برخط همچنین می‌توانند برای کارهای یادگیری بدون نظارت استفاده شوند. به عنوان مثال در خوشه بندی یا تجزیه و تحلیل خوشه‌ها می‌باشد، که فرایند دسته‌بندی اشیاء به طوری که اشیاء در یک گروه (خوشه) بیشتر شبیه به یکدیگر هستند تا اشیاء در خوشه‌های دیگر. خوشه بندی برخط، هدف آن تجزیه و تحلیل خوشه ای افزایشی در یک توالی داده ورودی می‌باشد. کاربردهای دیگر: یادگیری برخط
داده ورودی می‌باشد. کاربردهای دیگر: یادگیری برخط همچنین می‌تواند برای سایر انواع وظایف یادگیری ماشین مانند یادگیری برای سیستم‌های توصیه گر، یادگیری به رتبه‌بندی یا یادگیری تقویتی استفاده شود. برای مثال، فیلتر کردن مشارکتی با یادگیری برخط می‌تواند رای بهبود وظایف فیلتراسیون مشترک به صورت پیوسته از جریان مداوم اطلاعات از کاربران استفاده شود. تکنیک‌های یادگیری برخط اغلب در دو سناریوی اصلی استفاده می‌شود. یکی این است که بهبود بهره‌وری و مقیاس پذیری در روش‌های یادگیری ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده‌های
ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده‌های آموزشی باید قبل از آموزش در دسترس قرار گیرند. به عنوان مثال، (SVM) یک روش یادگیری تحت نظارت شناخته شده برای وظایف طبقه‌بندی دسته ای است که در آن الگوریتم‌های SVM کلاسیک (به عنوان مثال، حل کننده‌های QP یا (Suykens JA et al. ، 1999) از کمبود توانایی برای برنامه‌های بسیار مقیاس پذیر در یک شیوه یادگیری برخط (یا تصادفی) مورد بررسی قرار گرفته‌است (Poggio, 2001; Chang-CC et al. , 2011)، و آن را کارآمد تر و مقیاس پذیر تر از SVM دسته ای متداول می‌کند. سناریو دیگر
پذیر تر از SVM دسته ای متداول می‌کند. سناریو دیگر الگوریتم‌های یادگیری برخط است که به‌طور مستقیم با وظایف تجزیه و تحلیل داده جریان برخط مواجه شوند، در صورتی که داده‌ها به‌طور طبیعی به شیوه ای متوالی وارد شوند. طبقه‌بندی. برای کمک به خوانندگان در درک ادبیات یادگیری برخط به‌طور کلی، ما تلاش می‌کنیم تا طبقه‌بندی روش‌ها و تکنیک‌های یادگیری برخط را به شکل زیر خلاصه کنیم. به‌طور کلی، از دیدگاه نظری، روش‌های یادگیری از سه انجمن نظری عمده: نظریه یادگیری، نظریه بصری و نظریه بازی تشکیل شده‌است. از دیدگاه
نظریه بصری و نظریه بازی تشکیل شده‌است. از دیدگاه الگوریتم‌های خاص، می‌توانیم تکنیک‌های یادگیری برخط موجود در دسته‌های مختلف را با توجه به اصول یادگیری خاص گروه‌بندی کنیم. به‌طور خاص، با توجه به نوع اطلاعات بازخورد و انواع نظارت در وظایف یادگیری، تکنیک‌های یادگیری برخط را می‌توان به سه دسته عمده زیر تقسیم کرد: یادگیری تحت نظارت برخط. این مربوط به وظایف یادگیری نظارت است که اطلاعات کامل بازخورد همیشه در پایان هر دوره یادگیری برخط به یادگیرنده نشان داده می‌شود. این را می‌توان به دو گروه مطالعات تقسیم کرد: (۱)
این را می‌توان به دو گروه مطالعات تقسیم کرد: (۱) «نظارت بر یادگیری» که روش و اصول اساسی یادگیری را تشکیل می‌دهد؛ و (۲) «یادگیری برخط کاربردی» که بیشتر یادگیری تحت نظارت برخط را تشکیل می‌دهد، جایی که رویکردهای بنیادی به‌طور مستقیم نمی‌توانند مورد استفاده قرار گیرند و الگوریتم‌ها به‌طور مناسب مطابق با شرایط یادگیری برخط طراحی شده‌اند. یادگیری برخط با بازخورد محدود. این مربوط به وظایفی است که در آن یک یادگیرنده برخط، اطلاعات بازخورد جزئی از محیط را در طی فرایند یادگیری برخط دریافت می‌کند. به عنوان مثال، یک
یادگیری برخط دریافت می‌کند. به عنوان مثال، یک کلاس طبقه‌بندی چندرسانه ای برخط را در یک دور خاص در نظر بگیرید، یادگیرنده یک پیش‌بینی از برچسب کلاس برای یک نمونه ورودی را پیش می‌گیرد و سپس بازخورد جزئی را نشان می‌دهد که آیا پیش‌بینی درست است یا خیر، به جای درست بودن واقعی برچسب کلاس به صراحت برای چنین وظایف، یادگیرنده برخط اغلب مجبور است تا به روز رسانی‌هایی را با تلاش برای دستیابی به برخی توافق بین بهره‌برداری از دانش افشا شده و جستجو اطلاعات ناشناخته با محیط، به دست آورد. یادگیری بدون نظارت برخط. این مربوط
به دست آورد. یادگیری بدون نظارت برخط. این مربوط به وظایف یادگیری برخط است که در آن یادگیرنده برخط فقط دنباله ای از نمونه داده‌ها را بدون هیچگونه بازخورد اضافی (مثلاً برچسب کلاس واقعی) در طول وظایف یادگیری برخط دریافت می‌کند. یادگیری برخط بدون نظارت می‌تواند به عنوان یک یادگیری بدون نظارت توسعه داده شده برای برخورد با جریان‌های داده مورد توجه قرار گیرد، که به‌طور معمول در شیوه یادگیری گروهی مورد مطالعه قرار می‌گیرد. نمونه‌هایی از یادگیری برخط بدون نظارت عبارتند از خوشه بندی برخط، کاهش ابعاد برخط و وظایف
از خوشه بندی برخط، کاهش ابعاد برخط و وظایف تشخیص ناهنجاری برخط و غیره می‌باشد.
ماتی دیوپ بازیگر و کارگردان اهل فرانسه است.
طوفان ۱۳۹۷ گلستان در روز ۱ فروردین با سرعت ۹۲ کیلومتر بر ساعت وزیدن گرفت و باعث خسارات جانی و مالی شد. امداد رسانی. رئیس جمعیت هلال احمر استان گلستان اعلام داشت که در جریان این طوفان به ۲۳ خانوار در استان امدادرسانی شد و ۲۰۰ خانوار در بندر گز اسکان اضطراری یافتند. لغو پروازها. وزش باد اول فروردین باعث بازگشت پروازهای مشهد-گرگان و تهران-گرگان در بین مسیر به فرودگاه‌های مبدأ شد. تلفات و خسارات. بر اثر طوفان یک خانم ۳۸ ساله اهل شیراز بر اثر برخورد شی سخت به سرش علی‌رغم تلاش‌های نیروهای امدادی جان باخت. در بخش
علی‌رغم تلاش‌های نیروهای امدادی جان باخت. در بخش خسارات علاوه بر شکسته شدن درخت و آسیب به خودروها سقف ۲۰ منزل مسکونی در گرگان و ۳ منزل مسکونی در علی‌آباد کتول آسیب دید. طوفان شدید سبب قطعی برق مقطعی در مناطق مختلف استان گلستان شده‌است.
وند (; زبان نورس باستان: "Vindr"; ; ; ; ) نامی تاریخی است که برای اشاره به مردم اسلاوی که در نزدیکی سرزمین‌های آلمانی‌ها زندگی می‌کردند به کار می‌رود. در قرون وسطی واژه وند به اسلاوهای غربی و اسلونی‌ها که در امپراتوری مقدس روم زندگی می‌کردند گفته می‌شد.
احمدعلی محققی( درگذشته اردیبهشت ۱۳۸۸ در تهران) سپهبد نیروی زمینی شاهنشاهی و آخرین فرمانده ژاندارمری ایران در دوره پهلوی و اولین سرپرست ژاندارمری پس از انقلاب ۱۳۵۷ ایران به دستور مهدی بازرگان بود ( ۲۳ بهمن ۱۳۵۷ - ۲۵ بهمن ۱۳۵۷). محققی از امضا کنندگان اعلامیه بی‌طرفی ارتش در ۲۲ بهمن ۱۳۵۷ بود. فعالیت‌های نظامی. محققی فعالیت‌های نظامی خود را در نیروی زمینی ارتش آغاز کرد. وی فرماندهی نظامی گروهی اعزامی از تهران در واقعه سیاهکل را برعهده داشت. او همچنین مدتی در اطلاعات ژاندارمری (رکن ۲) فعال بود و در زمان ریاست
ژاندارمری (رکن ۲) فعال بود و در زمان ریاست تیمسار عباس قره‌باغی بر ژاندارمری به عنوان جانشین وی خدمت می‌کرد. پس از انتصاب عباس قره‌باغی به مقام وزیر کشور در کابینه ارتشبد غلامرضا ازهاری به پیشنهاد قره باغی، محققی فرمانده ژاندارمری کل کشور شد. او بعد از انقلاب برای مدتی کوتاهی مسوولیت ژاندارمری را در دولت موقت مهدی بازرگان بر عهده داشت. او در مقام ریاست ژاندارمری کل کشور از شرکت کنندگان در جلسه امرا در روز ۲۲ بهمن ۱۳۵۷ و امضاء کنندگان اعلامیه بی‌طرفی ارتش بود. تیمسار محققی بعد از کناره‌گیری از ریاست
ارتش بود. تیمسار محققی بعد از کناره‌گیری از ریاست ژاندارمری به آمریکا رفته و در سال ۱۳۸۴ به ایران بر می‌گردد. او در اردیبهشت ۱۳۸۸ فوت کرد. از خویشاوندان سرشناس او می‌توان به ایرج مصداقی اشاره کرد؛ که خواهرزاده وی می‌باشد. همچنین فریدون سحابی باجناغ برادر وی بود.
الگوریتم‌های ادغام الگوریتم‌هایی هستند که چند آرایهٔ مرتب را به عنوان ورودی دریافت می‌کنند و آرایه‌ای مرتب متشکل از اعضای کلیهٔ آرایه‌های ورودی را خروجی می‌دهند. از این الگوریتم به عنوان زیرروال در الگوریتم‌های مرتب‌سازی استفاده می‌شود. ادغام دو لیست. ادغام دو لیست در زمان اجرای خطی و با حافظهٔ اضافی خطی قابل انجام است. کد زیر در زبان پایتون این عملیات را نشان می‌دهد. در این کد با گرفتن آرایه‌ای خالی به عنوان آرایهٔ جواب عملیات را آغاز می‌کنیم. با شروع از ابتدای دو آرایهٔ ورودی و با مقایسه اعضای آن‌ها به
ابتدای دو آرایهٔ ورودی و با مقایسه اعضای آن‌ها به ترتیب، عضو کوچکتر را به آرایهٔ جواب می‌افزاییم. در آخر اعضایی از یک آرایهٔ ورودی باقی می‌ماند؛ آن‌ها را نیز به همان ترتیب به آرایهٔ جواب می‌افزاییم. def merge(a,b): c = [] i = j = 0 while i &lt;len(a) and j &lt;len(b): if a[i] &lt;b[j]: c.append(a[i]) i += 1 else: c.append(b[j]) j += 1 while i &lt;len(a): c.append(a[i]) i += 1 while j &lt;len(b): c.append(b[j]) j += 1 return c ادغام formula_1 لیست. می‌خواهیم الگوریتمی ارائه دهیم که به عنوان ورودی formula_1
الگوریتمی ارائه دهیم که به عنوان ورودی formula_1 آرایهٔ مرتب را بگیرد و آرایه‌ای مرتب از کلیهٔ اعضای آن‌ها را خروجی دهد. ادغام formula_1 آرایه مرتب، در الگوریتم‌های مرتب‌سازی بسیاری از جمله مرتب‌سازی شکیبانه و مرتب‌سازی خارجی استفاده می‌شود. برای ادغام formula_1 آرایه یا لیست مرتب چندین الگوریتم وجود دارد که در اینجا به ۳ مورد از آن‌ها اشاره می‌کنیم. الگوریتم اول. یک الگوریتم ساده اما طولانی این است که همانند روشی که برای دو لیست عمل کردیم، با شروع از ابتدای همه لیست‌ها، کمینه را پیدا کرده و آن را به
ابتدای همه لیست‌ها، کمینه را پیدا کرده و آن را به آرایهٔ جواب اضافه نموده و این عمل تا زمانی که کل لیست‌ها خالی شوند، تکرار می‌کنیم. زمان اجرای این الگوریتم، formula_5 است. الگوریتم دوم. در این الگوریتم، ابتدا لیست اول را با لیست دوم ادغام می‌کنیم، سپس حاصل را با لیست سوم ادغام می‌کنیم و همین گونه ادامه می‌دهیم تا به یک لیست نهایی برسیم. چون زمان اجرای ادغام دو لیست با formula_6 عضو در کل، formula_7 است، بنابراین زمان اجرای این الگوریتم برابر است با: formula_8 در محاسبه زمان فرض شده‌است تعداد اعضای همهٔ
در محاسبه زمان فرض شده‌است تعداد اعضای همهٔ لیست‌ها برابر و تعداد کل اعضا formula_6است. در این صورت اعضای لیست اول و دوم در کلیه ادغام‌ها یعنی formula_10 ادغام، اعضای لیست سوم از ادغام دوم به بعد یعنی در formula_11 ادغام و به همین ترتیب تا لیست آخر در ادغام آخر حضور دارند. اعضای هر لیست را به تعداد تکرار آن‌ها در ادغام‌ها باید بشماریم که در عبارت بالا انجام شده‌است. الگوریتم سوم. برای سریع‌تر انجام دادن این عملیات، از هرم کمینه استفاده می‌کنیم. ابتدا با استفاده از عضو اول همهٔ لیست‌ها، یک هرم کمینه
با استفاده از عضو اول همهٔ لیست‌ها، یک هرم کمینه می‌سازیم. این عمل می‌تواند در زمان اجرای formula_7 انجام شود. سپس هربار کمینه که عضو اول هرم است را خروجی داده و عضو بعدی آرایه شامل آن را جایگزینش می‌کنیم (اگر عضو بعدی نداشت، بی‌نهایت را جایگزین آن می‌کنیم). سپس باید دوباره هرم را به هرم کمینه تبدیل کنیم که این کار زمان اجرای formula_13 را داراست. اگر در کل formula_6عدد در کل لیست‌ها داشته باشیم، کل عملیات دارای زمان اجرای formula_15 خواهد بود. ادغام موازی. الگوریتم زیر در زبان پایتون چگونگی این ادغام را
الگوریتم زیر در زبان پایتون چگونگی این ادغام را نشان می‌دهد. ورودی‌های این تابع، دو آرایهٔ مرتب formula_16 به طول formula_6 و formula_18 به طول formula_19 است و خروجی آرایهٔ formula_20 به طول formula_21 است. به این ادغام، موازی گویند چرا که دو خط نهایی تابع زیر، ورودی‌هایی کاملاً جدا از هم دارند پس می‌توانند به‌طور موازی انجام شوند. از این ادغام در استفاده می‌شود. (در این الگوریتم از جستجوی دودویی استفاده‌شده‌است) def parallel_merge(A, B, C): if len(A) &lt;len(B): A, B = B, A #make sure that A is the
&lt;len(B): A, B = B, A #make sure that A is the bigger Array if len(A) == 0: return #there is nothing to merge r = len(A) // 2 s = Binary-search(A[r], B) t = r + s C[t] = A[r] # do in parallel merge(A[0:r], B[0:s], C[0:t]) merge(A[r+1:len(A)], B[s+1:len(B)], C[t+1:len(C)]) کاربردهای ادغام. مهم‌ترین کاربرد این الگوریتم در مرتب‌سازی ادغامی است. این مرتب‌سازی، یک مرتب‌سازی مقایسه‌ای است که از الگوریتم تقسیم و حل استفاده می‌کند. به این گونه که به‌طور بازگشتی، آرایه را به دو آرایه با طول مساوی تقسیم می‌کند تا
آرایه را به دو آرایه با طول مساوی تقسیم می‌کند تا به آرایه‌هایی با طول یک برسد. سپس به‌طور بازگشتی آرایه‌ها را باهم ادغام می‌کند تا در نهایت به یک آرایهٔ مرتب‌شده برسد. مثالی از این مرتب‌سازی را در تصویر مشاهده می‌کنید. کاربرد دیگر این الگوریتم در مرتب‌سازی شکیبانه است. این مرتب‌سازی که در واقع از یک بازی کارتی گرفته شده‌است، به این گونه عمل می‌کند: فرض کنید formula_6 کارت با شماره‌های یک تا formula_6 با ترتیبی دلخواه داریم. اولین کارت را روی میز قرار داده و اولین کپه کارت را می‌سازیم. بعد از آن در هر
و اولین کپه کارت را می‌سازیم. بعد از آن در هر مرحله، کارت جدید یا به چپ‌ترین کپه‌ای اضافه می‌شود که کارت سر آن کپه دارای عددی بزرگتر یا مساوی عدد کارت جدید باشد یا در راست همهٔ کپه‌ها به عنوان کپه‌ای جدید قرار می‌گیرد. در این صورت بعد از تمام شدن کارت‌ها، تعدادی کپه کارت داریم که در هر کپه اعداد کارت از پایین کپه به بالا نزولی‌اند و کافیست برای مرتب‌سازی کل کارت‌ها این کپه‌ها را باهم ادغام کنیم. (ادغام formula_1 لیست) از این الگوریتم در مرتب‌سازی خارجی نیز استفاده می‌شود. از مرتب‌سازی خارجی برای مرتب کردن
استفاده می‌شود. از مرتب‌سازی خارجی برای مرتب کردن اطلاعات فایل‌ها هنگامی که حافظهٔ اصلی یا RAM محدود است، بهره می‌گیریم. این گونه عمل می‌کنیم که در هر مرحله مقداری از فایل که در حافظهٔ اصلی می‌تواند قرار گیرد را برداشته، توسط یک الگوریتم مرتب‌سازی، مرتب نموده و در حافظهٔ خارجی مثلاً Hard Drive قرار می‌دهیم. در نهایت بخش‌های مرتب‌شدهٔ فایل را باهم ادغام می‌کنیم.