payamvha/North_RAG huggingface dataset:
از ظهور نفت نشان می‌دهد، علاوه بر آثار باستانی از اکتشافات اخیر به قدمت ۳۰۰۰ سال قبل از میلاد مسیح در آن به نمایش گذاشته شده است. در سال ۲۰۰۷، موزه دبی روزانه پذیرای ۱۸۰۰ بازدیدکننده بود که مجموعاً سالانه ۶۱۱۸۴۰ بازدیدکننده داشت. در مارس ۲۰۰۸، موزه ۸۰۰۰۰ بازدیدکننده داشت. محبوب‌ترین زمان‌ها از اوت تا آوریل است. این موزه در سال ۲۰۱۳ بیش از ۱ میلیون بازدید‌کننده داشت. خور دبی. دبی کریک یک خور آب دریا است که در دبی، امارات متحده عربی (امارات متحده عربی) واقع شده است. به پناهگاه حیات وحش رأس الخور ختم می‌شود.
است. به پناهگاه حیات وحش رأس الخور ختم می‌شود. برخی منابع می‌گویند که این خور تا منطقه العین امتداد داشت و یونانیان باستان آن را رودخانه زارا می‌نامیدند. از نظر تاریخی، خور دبی شهر را به دو بخش اصلی دیره و بر دبی تقسیم کرده است. در امتداد منطقه خور بر دبی بود که اعضای قبیله بنی یاس برای اولین بار در قرن نوزدهم ساکن شدند و سلسله آل مکتوم را در این شهر تأسیس کردند. در اوایل قرن بیستم، خور به عنوان یک بندر کوچک برای جهازهایی که تا دوردست‌هایی مانند هند یا شرق آفریقا مسافرت می‌کردند، عمل می‌کرد. منطقه بستکیه.
آفریقا مسافرت می‌کردند، عمل می‌کرد. منطقه بستکیه. این منطقه به محله الفهیدی یا دبی قدیمی معروف است. ساخت بستکیه به دهه ۱۸۹۰ برمی‌گردد. در دوران اوج خود، این محله توانایی پشتیبانی از ۶۰ واحد مسکونی را داشت که بیشتر آنها با خطوط باریک و پیچ در پیچ از هم جدا شده بودند. مسیر مسابقه میدان. میدان مسابقه اسب دوانی واقع در دبی، امارات متحده عربی است. در ۲۷ مارس ۲۰۱۰ افتتاح شد و جایگزین میدان مسابقه ناد الشبا شد. این میدان مسابقه می‌تواند بیش از ۶۰۰۰۰ تماشاگر را در یک جایگاه به طول یک مایل در خود جای دهد. هنگامی که
جایگاه به طول یک مایل در خود جای دهد. هنگامی که برای مسابقات استفاده نمی‌شود، به عنوان یک مرکز تجاری و کنفرانس مورد استفاده قرار می‌گیرد. موزه و گالری اسب دوانی نیز برنامه‌ریزی شده است. این توسعه همچنین شامل یک زمین گلف با ۹ سوراخ است. میدان مسابقه میدانی به مساحت۷.۵ میلیون متر مربع شامل میدان مارینا، اولین هتل پنج ستاره کنار پیست جهان با ۲۸۵ اتاق، دو پیست مسابقه و همچنین رستوران، موزه مسابقه و ۷۲ سوئیت شرکتی برای سرگرمی در طول سال است. دارای یک مسیر مسابقه چمن چپگرد ۲۴۰۰ متری و یک مسیر خاکی مصنوعی
مسابقه چمن چپگرد ۲۴۰۰ متری و یک مسیر خاکی مصنوعی اسب‌دوانی به طول ۸.۷۵ فریم (۱۷۵۰ متر) چپگرد است. از نوامبر تا مارس فعالیت می‌کند و دارای چالش مسابقه زمستانی، کارناوال بین‌المللی مسابقه دوبی و شب جام جهانی دبی است. جام جهانی دبی با بیش از ۲۶.۲۵ میلیون دلار جایزه غنی‌ترین مسابقه اسب‌دوانی در جهان است. منطقه مسیر مسابقه ۶۷ میلیون فوت مربع (۶۲۰ هکتار) را اشغال می‌کند. با این حال، توسعه کلی شهر میدان ۲۰۰ میلیون فوت مربع (۱۹۰۰ هکتار) است. این منطقه به چهار بخش فرعی تقسیم می‌شود: مسیر مسابقه میدان، کلانشهر
بخش فرعی تقسیم می‌شود: مسیر مسابقه میدان، کلانشهر میدان، افق میدان و پارک گودولفین میدان. منطقه مسیر مسابقه میدان یکی از مناطق مرتبط با محمد بن راشد آل مکتوم، معاون رئیس جمهور امارات و نخست وزیر و حاکم دبی است. اسکی دبی. اسکی دبی یک پیست اسکی سرپوشیده با ۲۲۵۰۰ متر مربع فضای داخلی اسکی است. بخشی از مرکز خرید امارات، یکی از بزرگترین مراکز خرید جهان، واقع در دبی، امارات متحده عربی است. این توسط گروه ماجد الفطیم، که مرکز خرید امارات را نیز اداره می‌کند، توسعه یافته است. این پیست اسکی سرپوشیده که در نوامبر ۲۰۰۵
است. این پیست اسکی سرپوشیده که در نوامبر ۲۰۰۵ افتتاح شد، دارای یک کوه سرپوشیده به ارتفاع ۸۵ متر با ۵ شیب و شیب‌های متفاوت است. آسانسور چهارگانه و یدک‌کش اسکی‌بازان و اسنوبوردها را به بالای کوه می‌برد. در مجاورت دامنه‌ها، یک منطقه بازی پارک برفی به مساحت ۳۰۰۰ متر مربع است که شامل مسیرهای سورتمه، سرسره بدنه یخی، برج‌های کوهنوردی، گلوله‌های برفی غول پیکر، و یک غار یخی است. اسکی دبی همچنین تعدادی پنگوئن را در خود جای داده است که روزانه چندین بار از محوطه خود خارج می‌شوند. برخورد پنگوئن‌ها را می‌توان رزرو کرد و
می‌شوند. برخورد پنگوئن‌ها را می‌توان رزرو کرد و به عموم اجازه می‌دهد تا مستقیماً با پنگوئن‌ها ارتباط برقرار کنند. لباس زمستانی، تجهیزات اسکی و اسنوبرد در قیمت ورودی گنجانده شده است.
گابریل فرونزی قازاریان (؛ زادهٔ ) یک سیاستمدار اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۰۱۴ تا تاریخ ۲۰۱۶ در دولت هوویک آبراهامیان و از تاریخ ۲۰۱۸ تا تاریخ ۲۰۱۹ در دولت اول نیکول پاشینیان سمت وزیر ورزش و امور جوانان ارمنستان را برعهده داشت. زندگی‌نامه. در ۱۲ مارس ۱۹۷۲ در ایروان به دنیا آمد و از انستیتو دولتی فرهنگ سلامت و ورزش پرورش اندام ارمنستان فارغ‌التحصیل شد..
سورن هاملتی کارایان (؛ زادهٔ ) یک سیاستمدار، و اقتصاددان اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۷ سپتامبر ۲۰۱۶ تا تاریخ ۲۰۱۸ در دولت کارن کاراپتیان و دولت دوم سرژ سارگسیان سمت وزیر اقتصاد ارمنستان و سپس وزیر توسعه اقتصادی و سرمایه‌گذاری ارمنستان را برعهده داشت. زندگی‌نامه. در ۲۶ آوریل ۱۹۷۳ در آچاجور، استان تاووش به دنیا آمد و از دانشگاه دولتی ایروان فارغ‌التحصیل شد. وی همچنین برنده نشان آنانیا شیراکاتسی (۲۰۰۸) شده‌است.
آشوت لوونی مانوکیان (؛ زادهٔ ) یک سیاستمدار اهل ارمنستان است که از تاریخ ۲۵ مه ۲۰۱۷ تا تاریخ ۱۴ مه ۲۰۱۸ در دولت کارن کاراپتیان سمت وزیر انرژی و منابع طبیعی ارمنستان را برعهده داشت. زندگی‌نامه. در ۸ آوریل ۱۹۶۸ به دنیا آمد و از دانشگاه پلی‌تکنیک ارمنستان فارغ‌التحصیل شد.
سرکشی کردن، یا عملیات سرکشی، در علوم کامپیوتر، اشاره به نمونه برداری فعال از وضعیت یک دستگاه خارجی توسط برنامه سرویس گیرنده به عنوان یک فعالیت همزمان دارد. سرکشی اغلب از لحاظ ورودی / خروجی () مورد استفاده قرار می‌گیرد و همچنین به عنوان سرکشی شده یا هدایت شده توسط نرم‌افزار شناخته می‌شود. توضیحات. سرکشی فرایندی است که رایانه یا دستگاه کنترل‌کننده منتظر یک دستگاه خارجی می‌ماند تا آمادگی یا حالت آن را اغلب با سخت‌افزار کم سطح بررسی کند. به عنوان مثال، هنگامی که یک چاپگر از طریق یک پورت موازی متصل می‌شود،
که یک چاپگر از طریق یک پورت موازی متصل می‌شود، کامپیوتر منتظر می‌ماند تا چاپگر کاراکتر بعدی را دریافت کند. این فرایندها می‌توانند حتی به دقیقه بکشند تا فقط یک بیت را بخوانند. این گاهی اوقات مترادف با با سرکشی انتظار مشغول است. در این وضعیت، هنگامی که یک عمل مورد نیاز است، کامپیوتر به غیر از بررسی وضعیت دستگاه تا زمان آماده شدن آن در زمان‌های دسترسی به دستگاه، کاری نمی‌کند. به عبارت دیگر، کامپیوتر منتظر می‌ماند تا دستگاه آماده باشد. سرکشی همچنین به وضعیتی که دستگاه به‌طور مرتب برای آمادگی مورد بررسی قرار
که دستگاه به‌طور مرتب برای آمادگی مورد بررسی قرار می‌گیرد اشاره می‌کند و اگر آماده نبود، کامپیوتر دوباره به یک کار دیگر می‌رود. اگرچه به اندازه انتظار مشغول چرخه پردازنده هدر نمی‌دهد، اما این به‌طور کلی به عنوان جایگزینی کارآمد برای سرکشی، وقفه محور نیست. در یک سیستم ساده یک هدفه، حتی انتظار مشغول اگر تا زمانی که دسترسی به هیچ کاری نتوان انجام داد، کاملاً مناسب است، اما در اغلب موارد این به‌طور سنتی نتیجه سخت‌افزار ساده و سیستم عامل‌های غیر چند وظیفه ای هست. سرکشی اغلب با لایه سخت‌افزار بسیار پایین درگیر
سرکشی اغلب با لایه سخت‌افزار بسیار پایین درگیر می‌شود. به عنوان مثال، سرکشی یک پورت موازی پرینتر برای بررسی اینکه آیا آن آماده دریافت کاراکتر دیگری می‌باشد نیازمند بررسی یک بیت از بایت می‌باشد. این بیت در زمان خواندن نشان می‌دهد که آیا یک سیم تک در کابل چاپگر دارای ولتاژ کم یا زیاد است. دستورالعمل که این بایت را می‌خواند به‌طور مستقیم وضعیت ولتاژ هشت سیم واقعی را به هشت مدار (فلیپ‌فلاپ) منتقل می‌کند که یک بایت یک ثبات CPU را تشکیل می‌دهند. سرکشی ازین جهت نامناسب است که اگر دستگاه‌های زیادی برای چک کردن
نامناسب است که اگر دستگاه‌های زیادی برای چک کردن وجود داشته باشند، زمان مورد نیاز برای نظارت بر آنها می‌تواند از زمان در دسترس برای سرویس دهی دستگاه I / O بیشتر باشد. الگوریتم. سرکشی می‌تواند در مراحل زیر شرح داده شود (یک عکس اضافه کنید): اقدامات میزبان: اقدامات کنترل‌کننده: انواع. یک چرخه سرکشی زمانی است که هر عنصر یکبار بررسی می‌شود. چرخه سرکشی مطلوب بر اساس چندین عامل، از جمله سرعت مورد نیاز پاسخ و سربار (به عنوان مثال، زمان پردازنده و پهنای باند) سرکشی متفاوت خواهد بود. در سرکشی فراخوان چرخشی، دستگاه
متفاوت خواهد بود. در سرکشی فراخوان چرخشی، دستگاه سرکشی یا فرایند هر عنصر در یک لیست را با یک ترتیب ثابت پرس وجو می‌کند. از آنجایی که آن برای یک پاسخ از هر عنصر منتظر می‌شود، مکانیزم زمان‌بندی برای جلوگیری از قفل شدن ناشی از عناصر غیر پاسخ دهنده ضروری است. سرکشی فراخوان چرخشی اگر سربار پیام‌های سرکشی بالا باشد، می‌تواند ناکارآمد باشد. در هر چرخه سرکشی عناصر متعددی مورد بررسی قرار می‌گیرند و فقط چند عنصر فعال هستند. در سرکشی قطبی، که همچنین به عنوان سکرشی نشانه شناخته می‌شود، هر عنصر، عنصر بعدی را در یک
نشانه شناخته می‌شود، هر عنصر، عنصر بعدی را در یک دنباله ثابت بررسی می‌کند. این تا زمانی ادامه می‌یابد که به اولین عنصر برسد، که در آن زمان دوره سرکشی دوباره شروع می‌شود. سرکشی می‌تواند در زمینه‌های محاسباتی مختلف به منظور کنترل اجرا یا توالی انتقال عناصر مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، در سیستم عامل‌های چند وظیفه ای، سرکشی می‌تواند برای اختصاص زمان پردازنده و سایر منابع به فرآیندهای مختلف رقابتجو استفاده شود. در شبکه‌ها، سرکشی برای تعیین گره‌هایی که می‌خواهند به شبکه دسترسی داشته باشند استفاده می‌شود.
به شبکه دسترسی داشته باشند استفاده می‌شود. همچنین توسط پروتکل‌های مسیریابی برای بازیابی اطلاعات مسیریابی مورد استفاده قرار می‌گیرد، همان‌طور که در مورد EGP (پروتکل دروازه خارجی) استفاده می‌شود. یک جایگزین برای سرکشی، استفاده از وقفه است که سیگنال‌های تولید شده توسط دستگاه‌ها یا فرایندها است و نشان دهنده نیاز آنها به توجه، خواستار ارتباط و غیره می‌باشد. گرچه سرکشی می‌تواند بسیار ساده باشد، در بسیاری از موارد (به عنوان مثال، سیستم عامل‌های چند وظیفه ای)، استفاده از وقفه‌ها بیشتر کارآمد است، زیرا می‌تواند
از وقفه‌ها بیشتر کارآمد است، زیرا می‌تواند مصرف پردازنده یا مصرف پهنای باند را کاهش دهد. پیام سرکشی. یک پیام سرکشی یک پیام تصدیق کنترل است. در یک خط چند منظوره (یک کامپیوتر مرکزی و پایانه‌های مختلف که در آن پایانه‌ها یک خط ارتباطی مشترک را به و از طرف کامپیوتر به اشتراک می‌گذارند)، سیستم از چینش سرکشی ارباب / برده استفاده می‌کند که در آن کامپیوتر مرکزی پیام (پیام سرکشی) ترمینال خاص در خط خروجی می‌فرستد. تمام پایانه‌ها به خط خروجی گوش می‌دهند، اما فقط ترمینالی که سرکشی شده‌است با ارسال هر گونه اطلاعاتی که
که سرکشی شده‌است با ارسال هر گونه اطلاعاتی که آماده انتقال به خط ورودی است، پاسخ می‌دهد. در شبکه‌های ستاره ای که در ساده‌ترین شکل شامل یک سوئیچ مرکزی، هاب یا رایانه ای است که به عنوان یک کانال برای ارسال پیام‌ها عمل می‌کند، برای اجتناب از هرج و مرج در خطوط، سرکشی مورد نیاز نیست، اما اغلب برای اجازه دادن به ارباب برای به دست آوردن ورودی به صورت منظم استفاده می‌شود. این پیام‌های سرکشی متفاوت از موارد خطوط چند منظوره است زیرا آدرس سایت مورد نیاز نیست و هر ترمینال فقط پیام‌ها سرکشی دریافت می‌کند که به آن هدایت
فقط پیام‌ها سرکشی دریافت می‌کند که به آن هدایت شده‌است.
در علوم داده از نمای دقت تجمعی (CAP) برای نمایش میزان قدرت جداسازی (تمیز) یک مدل استفاده می‌شود. CAP یک مدل نشان دهنده تعداد تجمعی نتایج مثبت در امتداد محور y در مقابل تعداد تجمعی یک پارامتر طبقه‌بندی در امتداد محور x می‌باشد. CAP با مشخصه عامل گیرنده (ROC) فرق دارد، زیرا ROC نرخ واقعی مثبت را در برابر نرخ مثبت کاذب نمایش می‌دهد. برای مثال. فرض کنید شما یک فروشنده لباس هستید. فروشگاهتان در مجموع ۱۰۰٬۰۰۰ مشتری دارد که ما آن را در محور افقی قرار می دهیم. بر اساس مشاهدات شما، هر بار که معامله ای را به مشتریان
مشاهدات شما، هر بار که معامله ای را به مشتریان خود پیشنهاد می دهید، ۱۰٪ آن ها پاسخ مثبت می دهند و محصول را می خرند و این بدان معناست که ۱۰٪ از کل (۱۰٬۰۰۰) بر محور عمودی قرار می گیرد. حالا ما پیشنهادی داریم که می خواهیم ارائه دهیم و می خواهیم خطی را روی نمودار رسم کنیم که نشان دهنده انتخاب تصادفی باشد. شیب این خط برابر با 10٪ است که معادل مقدار پاسخ مثبتی است که از قبل می دانیم به‌طور متوسط به یک پیشنهاد داده می شود. حالا سؤال این است که چگونه مشتریان خود را انتخاب کنیم؟ ابتدا، یک مدل بخش بندی مشتریان می
را انتخاب کنیم؟ ابتدا، یک مدل بخش بندی مشتریان می سازیم. این مدل پیش بینی خواهد کرد که آیا مشتریان محصول را خریداری خواهند کرد یا نه. این یک فرایند بسیار ساده است. این همان چیزی است که چون خریداری شده نیز یک متغیر دودویی بله یا نه است. ما همچنین می توانیم همان آزمایش را اجرا کنیم و می توانیم یک گروه از مشتریان را قبل از ارسال پیشنهاد و سپس نگاه کردن به عقب و ببینید که چه کسی خریداری شده که آیا مرد یا زن، که کشور آنها در چه سنی عمدتا آنها در حال دیدن سایت در تلفن همراه بودند آنها در حال دیدن سایت از طریق یک
تلفن همراه بودند آنها در حال دیدن سایت از طریق یک کامپیوتر و همه این عوامل ما می توانیم آنها را در نظر بگیرند آنها را به رگرسیون لجستیک قرار داده و گرفتن یک مدل است که به ما کمک خواهد کرد ارزیابی احتمال خرید انواع خاصی از مشتریان بر اساس ویژگی های خود و یا وضعیت جمعیت شناسی عمومی و ویژگی های دیگر.
حنان الشیخ (زادهٔ ) روزنامه‌نگار، نویسندهٔ لبنانی است. از او به عنوان «نویسندهٔ فمینیست جهان عرب» یاد می‌شود. زندگی. الشیخ در یک خانوادهٔ سختگیر شیعه در لبنان به دنیا آمد. در کالج آمریکایی دختران در قاهرهٔ مصر تحصیل کرد و در سال ۱۹۶۶ از این کالج فارغ‌التحصیل شد. پس از آن به لبنان بازگشت و تا سال ۱۹۷۵ برای روزنامهٔ لبنانی النهار کار کرد. او بار دیگر بیروت را در سال ۱۹۷۵ در آغاز جنگ داخلی لبنان ترک کرد و به عربستان سعودی رفت تا در آن‌جا کار کند و بنویسد. الشیخ اکنون با خانواده‌اش در لندن زندگی می‌کند. آثار.
اکنون با خانواده‌اش در لندن زندگی می‌کند. آثار. گزیدهٔ آثار:
سرگئی آواکیانتس (؛ ؛ زادهٔ ) یک فرد نظامی اهل ارمنستان-روسیه، افسر دریایی روسیه و دریافت کننده نشان مقررات دریانوردی و نشان خدمت به کشور در نیروهای مسلح اتحاد جماهیر شوروی است. زندگی‌نامه. در تاریخ ۶ آوریل ۱۹۵۷ در ارمنستان، متولد شد و پسر یک افسر بود. او در سال ۱۹۸۰ از مدرسه نیروی دریایی ناخیموف فارغ‌التحصیل شد و از سال ۱۹۸۹ تا ۱۹۹۱ در کلاس‌های ارتش ویژه نیروی دریایی را شرکت کرد و هفت سال بعد از آکادمی نیروی دریایی کوزنتسف فارغ‌التحصیل شد. او در ناوگان شمالی خدمت کرده و برای خدمت در دریانورد دریایی ناوگان
خدمت کرده و برای خدمت در دریانورد دریایی ناوگان لوبوف، که بعدها به مارشال اوستینوف تغییر نام داد، تلاش کرد. از سال ۱۹۹۱ تا ۱۹۹۶ او افسر فرماندهٔ همان رزمناو بود. تا اکتبر سال ۱۹۹۶، معاون فرمانده بود و در سال ۲۰۰۱، فرمانده بخش موشک ناوگان شمالی شد. از سال ۲۰۰۴ تا ۲۰۰۷ او رئیس کارکنان اسکادران عملیات ناوگان شمالی شد. او سال‌های بین ۲۰۰۵ و ۲۰۰۷ را در آکادمی نظامی ستاد مشترک نیروهای مسلح روسیه گذراند و در آن ماه ژوئن رئیس کارکنان نیروی دریایی نووروسویک ناوگان دریای سیاه شد. در ماه اوت سال جاری، معاون فرمانده
دریای سیاه شد. در ماه اوت سال جاری، معاون فرمانده نیروی دریایی و ناوگان اقیانوس آرام شد. از ماه مه ۲۰۱۲ او توسط فرمان رئیس‌جمهور روسیه، فرمانده ناوگان اقیانوس آرام بوده‌است.
ایوان یوماشف (؛ – ) دریابد اهل اتحاد جماهیر شوروی بود. او بین سال‌های ۱۹۴۷ تا ۱۹۵۱ فرماندهی کل نیروی دریایی شوروی را برعهده داشت. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون قهرمان اتحاد شوروی، نشان لنین، و نشان پرچم سرخ شده‌است.
سقط جنین در ایالات متحده"،" در همه ایالت‌ها به جز آلاباما "قانونی است." به‌طور خاص، سقط جنین در همه ایالت‌های ایالات متحده قانونی است و هر ایالت حداقل یک کلینیک سقط جنین دارد. با این حال، ایالت‌ها به صورت انفرادی می‌توانند استفاده از سقط جنین را در سه‌ماهه اول و دوم بارداری محدود کنند یا برای آن قوانینی وضع نمایند. در حال حاضر، شش ایالت - آرکانزاس، کنتاکی، لوئیزیانا، می‌سی‌سی‌پی، داکوتای شمالی و داکوتای جنوبی قوانینی با هدف مجازات کردن سقط جنین دارند.
سقط جنین در کره جنوبی در اغلب شرایط غیرقانونی است، اما سقط جنین غیرقانونی رواج دارد و معمولاً در بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها انجام می‌شود. دادگاه قانون اساسی کره جنوبی در تاریخ ۱۱ آوریل سال ۲۰۱۹، ممنوعیت سقط جنین را غیرقانونی اعلام کرد و دستور داد تا پایان سال ۲۰۲۰ در قانون تجدید نظر شود. سقط جنین بر پایه جنسیت، به دلیل ترجیحات فرهنگی برای پسر داشتن، رواج دارد. علی‌رغم بررسی مجدد قانون پزشکی در سال ۱۹۸۷ که پزشکان را از استفاده از آزمایشهای تشخیص پیش از تولد برای نشان دادن جنسیت کودک منع می‌کرد، افزایش نسبت
برای نشان دادن جنسیت کودک منع می‌کرد، افزایش نسبت پسرها به دخترها هنگام تولد، همچنان در دهه ۹۰ میلادی ادامه داشت. قانون سال ۱۹۸۷ توسط دادگاه قانون اساسی در سال ۲۰۰۸ غیرقانونی اعلام شد.
اوبی‌اس استودیو یک نرم‌افزار آزاد و متن‌باز چندسکویی استریم و ضبط صفحه نمایش رایانه و زیرمجموعه‌ای از پروژه OBS است که توسط جیم بایلی و دیگر همکارانش و با استفاده از Qt ساخته شده و برروی ویندوز،مک او اس و لینوکس قابل اجراست. مرور اجمالی. او‌بی‌اس یک مجموعه نرم‌افزاری آزاد و متن‌باز برای ضبط و پخش زنده است. OBS به زبان‌های C و C++ و Qt نوشته شده و OBS منبع و ضبط دستگاه، ترکیب صحنه، رمزگذاری، ضبط و پخش را فراهم می‌کند. انتقال داده‌ها عمدتاً از طریق پروتکل پیام رسانی زمان واقعی (RTMP) انجام می‌شود و می‌تواند
رسانی زمان واقعی (RTMP) انجام می‌شود و می‌تواند به هر مقصد پشتیبانی از RTMP از جمله بسیاری از ایستگاه از پیش تنظیم برای جریان وب‌گاه‌ها مانند یوتیوب، توییچ، اینستاگرام و فیس بوک ارسال شود. برای رمزگذاری ویدئو، OBS قادر به استفاده از کتابخانه نرم‌افزاری رایگان x264، اینتل Quick Sync Video , Nvidia NVENC و موتور رمزگذاری AMD برای رمزگذاری جریان‌های ویدیویی به فرمت H.264 / MPEG-4 AVC و H. فرمت 265 / HEVC. صوتی را می‌توان با استفاده از کدک‌های MP3 یا AAC رمزگذاری کرد. کاربران پیشرفته می‌توانند از هر کدک و ظروف
کرد. کاربران پیشرفته می‌توانند از هر کدک و ظروف موجود در libavcodec / libavformat استفاده کنند و همچنین خروجی جریان را به یک URL سفارشی اف‌اف‌امپگ. رابط کاربری. رابط کاربری اصلی به پنج بخش تقسیم می‌شود: صحنه، منابع، میکسر صوتی، انتقال، و کنترل. صحنه‌ها گروهی از منابع مانند ویدئو و ضبط شده، متن و صوتی است. پانل مخلوط به کاربر امکان خاموش کردن صدا را می‌دهد و حجم را از طریق فیدرهای مجازی تنظیم می‌کند و اعمال را با فشار دادن چرخ دنده در کنار دکمه خاموش کردن اعمال می‌کند. پنل کنترل گزینه‌هایی برای شروع / توقف
می‌کند. پنل کنترل گزینه‌هایی برای شروع / توقف جریان یا ضبط است، یک دکمه برای تبدیل OBS به حرفه ای استودیویی حرفه ای (نگاه کنید به زیر)، یک دکمه برای بازکردن منوی تنظیمات و یک دکمه برای خروج از برنامه. قسمت بالای پیش نمایش ویدیویی زنده، مورد استفاده برای نظارت و ویرایش صحنه فعلی است. رابط کاربری را می‌توان به موضوعات مختلف، از جمله تم‌های تاریک و نور، بسته به آنچه کاربر ترجیح می‌دهد، تغییر می‌دهد. هنگامی که در حالت استودیو، ۲ پنجره پیش نمایش بوم وجود دارد، سمت چپ برای تغییر و پیش نمایش صحنه‌های غیرفعال، در
چپ برای تغییر و پیش نمایش صحنه‌های غیرفعال، در حالی که پنجره سمت راست برای پیش نمایش از صحنه‌های زنده ("پیش نمایش" و "برنامه" به ترتیب). در وسط یک دکمه انتقال ثانویه وجود دارد، اجازه می‌دهد برای انتقال به صحنه غیرفعال در پنجره سمت چپ با استفاده از "سریع انتقال" تعریف شده توسط کاربر. برخی از آموزش‌های ساده در اینترنت وجود دارد که نشان می‌دهد که چگونه از نرم‌افزار Open Broadcaster استفاده کنید، از جمله آموزش‌های جامع تر طراحی شده برای پوشش هر جنبه ای از برنامه. تاریخ. نرم‌افزار Broadcaster Open به عنوان یک
تاریخ. نرم‌افزار Broadcaster Open به عنوان یک پروژه کوچک ایجاد شده توسط هیو «جیم» بیلی آغاز شد، اما به سرعت با کمک بسیاری از همکاران آنلاین کار می‌کرد که هر دو برای بهبود OBS و گسترش دانش در مورد برنامه رشد کرده بودند. در سال ۲۰۱۴، توسعه با یک نسخه بازنویسی به نام OBS Multiplatform (که بعدها OBS Studio نامیده شد) برای پشتیبانی چند پلتفرم، یک مجموعه کامل ویژگی و یک API قدرتمند آغاز شد. همان‌طور که از v18.0.1 از OBS استودیو، OBS کلاسیک دیگر پشتیبانی نمی‌شود، زیرا دسترسی سریع به تقریباً کامل با دومی، هر چند
زیرا دسترسی سریع به تقریباً کامل با دومی، هر چند دانلود برای کلاسیک هنوز در دسترس است. افزونه. اوبی‌اس از انواع افزونه‌ها و پلاگینها (فایل های دی ال ال) پشتیبانی می‌کند. سیستم مورد نیاز. حداقل الزامات استفاده از OBS Studio در ویندوز عبارتند از:
پیام لاریان (زادهٔ ۱۳۶۰) نویسنده، کارگردان و بازیگر ایرانی است. او دانش‌آموخته کارگردانی از دانشگاه تهران و دانشگاه هنر تهران است. وی جوایز متعددی را در جشنواره‌های مختلف، از جمله جشنواره تئاتر فجر، دریافت کرده‌است.
در آمار و در بازشناخت الگو کی-نزدیکترین همسایه (انگلیسی: k-nearest neighbors algorithm) یک روش آمار ناپارامتری و یک یادگیری باناظر است که برای طبقه‌بندی آماری و رگرسیون استفاده می‌شود. این روش را در ابتدا اولین فیکس و جوزف هاجز، در سال ۱۹۵۱ توسعه دادند و بعدتر توماس کاور آن را توسعه داد. در هر دو موضوع طبقه‌بندی آماری و رگرسیون کی شامل نزدیک‌ترین نمونه آموزشی در فضای داده‌ای می‌باشد و خروجی آن بسته به نوع مورد استفاده در طبقه‌بندی و رگرسیون متغیر است. در حالت طبقه‌بندی با توجه به مقدار مشخص شده برای کی، به
طبقه‌بندی با توجه به مقدار مشخص شده برای کی، به محاسبه فاصله نقطه ای که می‌خواهیم برچسب آن را مشخص کنیم با نزدیک‌ترین نقاط می‌پردازد و با توجه به تعداد رای حداکثری این نقاط همسایه، در رابطه با برچسب نقطه مورد نظر تصمیم‌گیری می‌کنیم. برای محاسبه این فاصله می‌توان از روش‌های مختلفی استفاده کرد که یکی از مطرح‌ترین این روش‌ها، فاصله اقلیدسی است. در حالت رگرسیون نیز میانگین مقادیر به‌دست آمده از کی خروجی آن می‌باشد. از آنجا که محاسبات این الگوریتم بر اساس فاصله است نرمال‌سازی داده‌ها می‌تواند به بهبود عملکرد آن
نرمال‌سازی داده‌ها می‌تواند به بهبود عملکرد آن کمک کند. تنظیمات آماری. فرض کنید زوج مرتب‌های (Xn,Yn)... ,(X2,Y2),(X1,Y1) از {۱٬۲} × Rd مقدار می‌گیرد. (Y نشان دهنده کلاس X است). در نتیجه خواهیم داشت: X|Y = r ~ Pr برای r = ۱٬۲ که Pr توزیع احتمال است. با داشتن تعدادی اندازه (norm) ‖. ‖ در Rd و نقطه x، زوج مرتب‌های (X(n),Y(n)) ... , (X(2),Y(2)),(X(1),Y(1) را که ترتیب دیگری از داده‌های اولیه هستند با شرط ǁX(n) ≤ xǁ ... , ǁX(1) ≤ xǁ تعریف می‌کنیم. الگوریتم. داده‌های اولیه، بردارهایی در یک فضای چند بعدی هستند که
اولیه، بردارهایی در یک فضای چند بعدی هستند که هر کدام شامل برچسبی به نام دسته می‌باشند. فاز یادگیری (training phase) الگوریتم، شامل ذخیره‌سازی بردارهای ویژگی و برچسب دسته نمونه‌های اولیه است. در فاز طبقه‌بندی، k یک ثابت توسط کاربر تعریف می‌شود و بردار بدون برچسب (نقطه تست) از دسته ای است که بیشترین تعداد را در k نزدیک‌ترین همسایه آن نقطه داشته باشد. به این ترتیب برچسب نقطه تست نیز مشخص می‌شود. معیار فاصله برای متغیرهای پیوسته معمولاً فاصله اقلیدسی است. برای متغیرهای گسسته، مانند دسته‌بندی متون، می‌توان از
متغیرهای گسسته، مانند دسته‌بندی متون، می‌توان از یک معیار دیگر مانند فاصله همینگ استفاده کرد. اگر NN-formula_1 را با استفاده از الگوریتم‌های تخصصی مانند تجزیه و تحلیل اجزای همسایه (Neighbourhood components analysis) یا حاشیه بزرگ نزدیک‌ترین همسایه (Large Margin Nearest Neighbor) پیاده‌سازی کرد، می‌توان دقت اندازه‌گیری را به شدت بهبود داد. یک اشکال طبقه‌بندی پایه «رای اکثریت» (majority voting) زمانی اتفاق می‌افتد که توزیع دسته درهم شکسته شود. به این معنی که تعداد زیادی از نمونه‌های یک دسته در میان
معنی که تعداد زیادی از نمونه‌های یک دسته در میان نزدیک‌ترین همسایه عضو جدید بوده‌است. یکی از راه‌های غلبه بر این مشکل، وزن دادن به طبقه‌بندی بر مبنای فاصله هر یک از نمونه‌های اولیه، از عضو جدید است. دسته (یا مقدار در مسائل رگرسیون) هرکدام از k نزدیک‌ترین نقاط در وزن خود که متناسب با معکوس فاصله آن‌ها از نقطه تست است، ضرب می‌شود. یکی دیگر از راه‌های غلبه بر این مشکل، انتزاع در نمایش داده‌ها است. برای مثال، در یک نقشه‌های خودسازمان‌دهنده (SOM)، هر گره، صرف نظر از تراکم آن‌ها در داده‌های اولیه اصلی، یک
صرف نظر از تراکم آن‌ها در داده‌های اولیه اصلی، یک نماینده (مرکز) از نقاط مشابه است. سپس NN-formula_1 به SOM اعمال می‌شود. مراحل الگوریتم knn شامل موارد زیر خواهد بود: به این ترتیب، کد پایتون محاسبه فاصله اقلیدسی و NN-formula_1 را در ادامه می‌بینید: def EuclideanDistance(x1, x2, length): distance = 0 for x in range(length): distance += np.square(x1[x] - x2[x]) return np.sqrt(distance) کد زیر مربوط به الگوریتم knn گفته شده در حالت دسته‌بندی است. داده‌های اولیه، trainingSet و داده مورد سؤال testInstance
اولیه، trainingSet و داده مورد سؤال testInstance نامیده شده‌است. def knn(trainingSet, testInstance, k): length = testInstance.shape[1] for x in range(len(trainingSet)): dist = EuclideanDistance(testInstance, trainingSet.iloc[x], length) distances[x] = dist[0] sortdist = sorted(distances.items(), key=operator.itemgetter(1)) neighbors = [] for x in range(k): neighbors.append(sortdist[x][0]) Votes = {} #to get most frequent class of rows for x in range(len(neighbors)): response =
rows for x in range(len(neighbors)): response = trainingSet.iloc[neighbors[x]][-1] if response in Votes: Votes[response] += 1 else: Votes[response] = 1 sortvotes = sorted(Votes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return(sortvotes[0][0], neighbors) انتخاب پارامتر. بهترین انتخاب formula_1 بستگی به داده‌ها دارد؛ به‌طور کلی، مقادیر بزرگ formula_1 باعث کاهش خطا در طبقه‌بندی می‌شود، اما وضوح مرز بین کلاس‌ها را کمتر می‌کند. formula_1 مناسب را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های مختلف انتخاب کرد. مورد
با استفاده از تکنیک‌های مختلف انتخاب کرد. مورد خاص زمانی است که دسته پیش‌بینی شده برای عضو جدید، همان دسته نزدیکترین نمونه باشد. (به ازای k = ۱). در این صورت، الگوریتم نزدیکترین همسایه نامیده می‌شود. دقت الگوریتم NN-formula_1 می‌تواند در نتیجه وجود خطا، یا ویژگی‌های غیر مرتبط یا اگر مقیاس داده‌ها با اهمیت آن‌ها تطابق نداشته باشد، به شدت تضعیف می‌شود. برای بهبود طبقه‌بندی، تلاش‌های زیادی در زمینه انتخاب یا مقیاس بندی داده‌ها شده‌است. یک رویکرد بسیار مشهور، استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی
استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی مقیاس بندی داده‌ها است. در دسته‌بندی‌های دو کلاس، بهتر است که k یک عدد فرد انتخاب شود؛ زیرا این امر از گره خوردن آرا جلوگیری می‌کند. نزدیکترین همسایه. شهودی‌ترین نوع نزدیکترین همسایه در حالت طبقه‌بندی، تنها نزدیکترین همسایه است که یک نقطه را به کلاس نزدیکترین همسایه خود اختصاص می‌دهد؛ به این معنی که (1)Clnnn(x) = Y. هر چه تعداد داده‌های اولیه به بی‌نهایت نزدیک می‌شود، نزدیکترین همسایه در حالت طبقه‌بندی تضمین می‌کند که میزان خطا بیشتر از دو برابر خطای بایاس