payamvha/North_RAG huggingface dataset:
اره‌ای، پله‌ای (پالسی)، مربعی و مثلثی معمولاً مانند مولدهای شکل‌موج دلخواه (AWG) در دسترس هستند. اگر نوسان‌ساز 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 نوسان‌ساز دوم می‌شود که شکل‌موج مدولاسیون فرکانس صوتی را ارائه می‌دهد. مولد شکل‌موج دلخواه. یک مولد شکل‌موج دلخواه (AWG یا ARB) یک مولد سیگنال پیچیده‌است که شکل موج‌های دلخواه را در محدوده‌های منتشر شده از گسترهٔ
دلخواه را در محدوده‌های منتشر شده از گسترهٔ فرکانسی، دقت و سطح خروجی تولید می‌کند. برخلاف یک فانکشن ژنراتور که مجموعه کوچکی از شکل‌موج‌های خاص را تولید می‌کند، یک AWG به کاربر اجازه می‌دهد شکل‌موج منبع را به روش‌های مختلف مشخص کند. یک AWG معمولاً گرانتر از یک فانکشن ژنراتور است و اغلب پهنای‌باند کمتری دارد. AWG در طراحی و برنامه‌های آزمایشی رده-بالا استفاده می‌شود. مولد سیگنال آراف و مایکروویو. مولدهای سیگنال آراف (فرکانس رادیویی) و مایکروویو برای آزمایش قطعات، گیرنده‌ها و سامانه‌های آزمایشی در طیف
قطعات، گیرنده‌ها و سامانه‌های آزمایشی در طیف گسترده‌ای از کاربردها از جمله مخابرات سلولی، وای‌مکس، جیی‌پی‌اس وای-فای، پخش صوتی و تصویری، ارتباطات ماهواره‌ای، رادار و جنگ الکترونیک استفاده می‌شوند. مولدهای سیگنال RF و مایکروویو معمولاً دارای ویژگی‌ها و قابلیت‌های مشابهی هستند، اما بر اساس محدوده فرکانس متمایز می‌شوند. مولدهای سیگنال RF معمولاً از چند کیلوهرتز تا ۶ گیگاهرتز متغیر هستند، در حالی که ژنراتورهای سیگنال مایکروویو محدوده فرکانس بسیار گسترده‌تری، از کمتر از ۱ مگاهرتز تا حداقل ۲۰ گیگاهرتز را پوشش
از کمتر از ۱ مگاهرتز تا حداقل ۲۰ گیگاهرتز را پوشش می‌دهند. برخی از مدل‌ها با خروجی کواکسیال مستقیم به ۷۰ گیگاهرتز، و تا صدها گیگاهرتز وقتی که با ماژول‌های منبع موجبر خارجی استفاده می‌شود، هم می‌رسند. مولدهای سیگنال RF و مایکروویو را می‌توان بیشتر به عنوان مولد سیگنال آنالوگ یا برداری طبقه‌بندی کرد. مولدهای سیگنال آنالوگ. ژنراتورهای سیگنال آنالوگ مبتنی بر یک نوسان‌ساز موج سینوسی قبل از شروع الکترونیک دیجیتال رایج بودند و هنوز هم استفاده می‌شوند. تمایز واضحی در هدف و طراحی مولدهای سیگنال فرکانس-رادیویی و
در هدف و طراحی مولدهای سیگنال فرکانس-رادیویی و فرکانس-صوتی وجود داشت. مولدهای سیگنال RF سیگنال‌های فرکانس رادیویی موج پیوسته با دامنه و فرکانس تعریف شده، قابل تنظیم، تولید می‌کنند. بسیاری از مدل‌ها انواع مختلفی از مدولاسیون آنالوگ را به عنوان تجهیزات استاندارد یا به عنوان یک قابلیت اختیاری برای واحد پایه ارائه می‌دهند. این می‌تواند شامل AM، FM، ΦM (مدولاسیون فاز) و مدولاسیون پالس باشد. یک ویژگی مشترک این است که یک تضعیف‌کننده قدرت خروجی سیگنال را تغییر می‌دهد. بسته به سازنده و مدل، توان خروجی می‌تواند از
بسته به سازنده و مدل، توان خروجی می‌تواند 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 گیرنده، سطح سیگنال پایین مورد نیاز است تا ببینیم گیرنده در شرایط سیگنال به نویز کم چگونه رفتار می‌کند. مولدهای سیگنال
به نویز کم چگونه رفتار می‌کند. مولدهای سیگنال فرکانس صوتی سیگنال‌هایی را در محدوده فرکانس صوتی و بالاتر تولید می‌کنند. نمونه اولیه نوسان‌ساز 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 سیستم‌های ارتباطی دیجیتال، دیگر امکان آزمایش کافی این سیستم‌ها با ژنراتورهای سیگنال آنالوگ سنتی وجود ندارد. این منجر به توسعه مولد سیگنال برداری شده‌است که به عنوان یک
توسعه مولد سیگنال برداری شده‌است که به عنوان یک مولد سیگنال دیجیتال نیز شناخته می‌شود. این ژنراتورهای سیگنال قادر به تولید سیگنال‌های رادیویی مدوله‌شده 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 سیگنال‌های منطقی را تولید می‌کند - که ۱ها و ۰های منطقی به شکل سطوح ولتاژ معمولی است. استانداردهای معمول ولتاژ عبارتند از: LVTTL ،ال‌وی‌سیماس. این با «مولد
عبارتند از: LVTTL ،ال‌وی‌سیماس. این با «مولد پالس/الگو» متفاوت است، که به مولدهای سیگنالی اشاره دارد که قادر به تولید پالس‌های منطقی با ویژگی‌های 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 شده‌است. مولد سیگنال ویدیویی. مولد سیگنال ویدیویی دستگاهی است که که شکل‌موج‌های ویدئویی و/یا تلویزیونی از پیش تعیین شده و سایر سیگنال‌های مورد استفاده برای تحریک خطاها یا کمک به اندازه‌گیری‌های
برای تحریک خطاها یا کمک به اندازه‌گیری‌های پارامتریک سیستم‌های تلویزیونی و ویدئویی استفاده می‌کند، را خروجی می‌دهد.
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
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
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 کوچک‌ترین ماشین متناهی قطعی است که در دو رشته داده شده رفتار متفاوتی دارد، به این معنی که یکی از دو رشته را می‌پذیرد و رشته دیگر را رد می‌کند. یافتن تعداد حالات این ماشین، یک مسئله باز است و در بدترین حالت، تابعی از طول رشته‌های ورودی است. مثال. دو رشته ۰۰۱۰ و ۱۰۰۰ می‌توانند توسط یک ماشین سه حالته از یکدیگر متمایز شوند که در آن انتقال از حالت شروع به دو حالت مختلف می‌رود، که هر دو پایانی هستند به این معنا که انتقال‌های بعدی از این دو حالت همیشه به همان
که انتقال‌های بعدی از این دو حالت همیشه به همان حالت اولیه بازمی‌گردد. حالت این ماشین اولین نماد رشته ورودی را ثبت می‌کند. اگر یکی از دو حالت پایانی قبول و دیگری رد باشد، ماشین تنها یکی از رشته‌های ۰۰۱۰ و ۱۰۰۰ را می‌پذیرد. با این حال، این دو رشته را نمی‌توان با هیچ ماشینی با کمتر از سه حالت متمایز کرد. ساده‌سازی مفروضات. برای اثبات کرانه‌های این مسئله، بدون از دست دادن کلیت، فرض می‌شود که ورودی‌ها، رشته‌هایی روی یک الفبای دو حرفی هستند؛ زیرا، اگر دو رشته در یک الفبای بزرگ‌تر با هم متفاوت باشند، یک هم‌ریختی
یک الفبای بزرگ‌تر با هم متفاوت باشند، یک هم‌ریختی رشته‌ای وجود دارد که آنها را به رشته‌هایی باینری با طول یکسان، نگاشت می‌کند که در این نگاشت، هر دو رشته همچنان با هم متفاوت هستند. هر ماشینی که این دو رشته باینری را متمایز می‌کند، می‌تواند به ماشینی تبدیل شود که رشته‌های اصلی را بدون هیچ افزایشی در تعداد حالت‌ها متمایز کند. همچنین ممکن است فرض شود که طول دو رشته برابر است. برای رشته‌هایی با طول نامساوی، همیشه یک عدد اول وجود دارد که مقدار آن تابع لگاریتمیکی از طول کوچک‌تر است، به طوری که دو طول، دو
از طول کوچک‌تر است، به طوری که دو طول، دو هم‌نهشتی متفاوت هستند. در این مورد می‌توان از ماشینی که طول مدول ورودی را شمارش می‌کند برای تشخیص دو رشته از یکدیگر استفاده کرد؛ بنابراین، رشته‌هایی با طول‌های نابرابر همیشه می‌توانند توسط ماشینی با حالت‌های کم از یکدیگر متمایز شوند. تاریخچه و کرانه‌ها. مسئله محدود کردن اندازه ماشینی که دو رشته داده شده را از هم متمایز می‌کند، 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
بالایی شناخته شده، ، در اندازه ماشینی که ممکن است مورد نیاز باشد را اثبات کرد. این مقدار توسط به بهبود یافت. جفت ورودی‌هایی وجود دارند که هر دو رشته‌های باینری به طول هستند و هر ماشینی که ورودی‌ها را متمایز می‌کند 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 گرفته‌است. حالت‌های خاص. چندین مورد خاص از مسئله جداکننده کلمات، با استفاده از چند حالت مشخص، قابل حل شناخته شده‌است:
دارکوب کاکل‌زرشکی یک دارکوب بسیار بزرگ و یک پرنده ساکن جنوب پاناما تا مناطق مرزی شمال آرژانتین و در ترینیداد است. دارکوب کاکل‌زرشکی طول دارد و وزن آن است. این یکی از بزرگترین دارکوب‌ها در دامنه پراکنش خود است، اگرچه دارکوب نیرومند در ارتفاع بالاتر تقریباً به همان اندازه است.
دارکوب نیرومند گونه‌ای از پرندگان خانواده دارکوبان است. در کلمبیا، اکوادور، پرو و ونزوئلا یافت می‌شود. این گونه یک دارکوب بزرگ کمتر شناخته‌شده، به طول ۳۳–۳۸ سانتی‌متر (۱۳–۱۵) است و نسبت نزدیک با دارکوب نوک‌عاجی آمریکای شمالی دارد. زیستگاه طبیعی آن جنگل‌های مرطوب نیمه‌گرمسیری و گرمسیری در رشته کوه‌های آند است. معمولاً در ارتفاعات بالاتر از هر دارکوب بزرگ دیگری یافت می‌شود.
دارکوب زرشکی‌پوش یک گونه پرنده از خانواده دارکوب است. قبلاً در سردهٔ "Piculus" قرار می‌گرفت اما پس از تعیین توالی DNA میتوکندری به سرده "Colaptes" منتقل شد. نام علمی آن، "rivolii"، به افتخار پرنده‌شناس فرانسوی فرانسوا ویکتور ماسنا، دومین دوک ریوولی و سومین شاهزاده اسلینگ می‌باشد. پراکندگی. این گونه در بولیوی، کلمبیا، اکوادور، پرو و ونزوئلا یافت می‌شود. زیستگاه طبیعی آن جنگل‌های کوهستانی مرطوب نیمه‌گرمسیری یا گرمسیری است. در درجه اول در ارتفاع ۱۸۰۰ تا ۳۵۰۰ متر بالاتر از سطح دریا قرار دارد، اما تا ۷۰۰ متری
متر بالاتر از سطح دریا قرار دارد، اما تا ۷۰۰ متری نیز دیده شده‌است. زیرگونه‌ها. پنج زیرگونه شناخته شده‌است:
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 برنامه‌ریزی 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
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 طولانی‌ترین 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
توانست جواز حضور در مسابقه قهرمانی شطرنج‌ جهان را کسب کند. این مسابقات که در ابتدا برای ۱۵ مارس تا ۵ آوریل ۲۰۲۰ برنامه‌ریزی شده بود، در نیمه راه در ۲۶ مارس ۲۰۲۰ به دلیل همه‌گیری 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 برنامه‌نویسی شی‌گرا 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 یافته‌است. این زبان با هدف فراهم آوردن «یک روش طبیعی و راحت برای برنامه‌نویسان به منظور پیاده‌سازی "توکن‌سازها،" تجزیه کننده‌ها، بازدیدگرها و تبدیل‌کننده‌های درختی»، به جای دستور زبان‌های مستقل از متن (CFG) بر اساس دستور زبان‌های تجزیهٔ عبارت (PEG) است. هدف اصلی اومتا این است که به مخاطبان گسترده‌تری اجازه دهد
اومتا این است که به مخاطبان گسترده‌تری اجازه دهد تا از تکنیک‌هایی مانند تجزیه که عموماً تنها برای برنامه‌نویسان زبان فراهم است، استفاده کنند. همچنین اومتا برای کاربردش در ساخت سریع نمونه‌های اولیه (prototype) نیز مشهور است؛ اگرچه برنامه‌های نوشته شده به زبان اومتا عموماً نسبت به برنامه‌هایی که در پیاده‌سازی وانیلی (زبان پایه)، مانند جاوااسکریپت نوشته شده‌اند، کم‌تر بهینه هستند. اومتا برای کاربردش در ساخت زبان‌های خاص دامنه و به ویژه برای قابلیت نگهداری پیاده‌سازی‌هایش (تازه آمده) شناخته می‌شود. اومتا،
پیاده‌سازی‌هایش (تازه آمده) شناخته می‌شود. اومتا، مانند سایر فرازبان‌ها، به یک زبان میزبان نیاز دارد که در ابتدا به عنوان پیاده‌سازی COLA ایجاد شد. شرح. اومتا یک فرازبان است که در ساخت نمونه‌های اولیه و زبان‌های خاص دامنه استفاده می‌شود و به عنوان یک «زبان شی‌گرا برای تطبیق الگو» معرفی شده‌است. این فرازبان از دستور زبان‌های تجزیهٔ عبارت (PEG) (توصیف‌هایی از زبان «بر اساس تشخیص رشته‌ها به جای تولید آن‌ها») استفاده می‌کند که برای مدیریت انواع دلخواه داده، مانند کاراکتر، عدد، رشته، اتم و لیست طراحی شده‌اند.
کاراکتر، عدد، رشته، اتم و لیست طراحی شده‌اند. این امر تطبیق پذیری زبان را افزایش می‌دهد و آن را قادر می‌سازد تا روی هر دو نوع دادهٔ ساخت‌یافته و دادهٔ بدون ساختار، کار کند. مزیت اصلی این زبان بر زبان‌های 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 آرگومان‌ها نیز پشتیبانی می‌کند؛ این ویژگی می‌تواند برای افزودن چنین قوانینی به خود اومتا یا زبان میزبانی که اومتا روی آن اجرا می‌شود، مورد استفاده قرار گیرد. به علاوه،
آن اجرا می‌شود، مورد استفاده قرار گیرد. به علاوه، این قوانین می‌توانند از یکدیگر به عنوان آرگومان استفاده کرده و «قوانین مرتبه بالاتر» بسازند یا از یکدیگر ارث‌بری کنند تا از کد موجود، قوانین تولید به دست آورند. اومتا می‌تواند از نوع داده‌های بولی (درست/نادرست) زبان میزبان در حین تطبیق الگو استفاده کند؛ این‌ها به عنوان «محمولات معنایی» شناخته می‌شوند. اومتا از تطبیق الگوی تعمیم‌یافته استفاده می‌کند تا به برنامه‌نویسان اجازه دهد راحت‌تر مراحل کامپایل را با یک ابزار واحد پیاده‌سازی کنند و گسترش دهند. اومتا از
ابزار واحد پیاده‌سازی کنند و گسترش دهند. اومتا از گرامرها برای تعیین قوانینی که در آن عمل می‌کند، استفاده می‌کند. به دلیل استفاده از تابع __init__ که هنگام ایجاد یک گرامر فراخوانی می‌شود، گرامرها می‌توانند تعداد نامشخصی متغیر نگه دارند. گرامرها دقیقاً مانند کلاس‌ها در زبان‌های برنامه‌نویسی کامل، می‌توانند از یک‌دیگر ارث‌بری کنند یا یک‌دیگر را فراخوانی کنند (استفاده از «مکانیسم فراخوانی تولید خارجی» به گرامرها اجازه می‌دهد تا جریان ورودی یکدیگر را «قرض» بگیرند). همچنین اومتا برخلاف بسیاری از فرازبان‌ها،
همچنین اومتا برخلاف بسیاری از فرازبان‌ها، گزینه‌های یک گرامر داده شده را برای رفع ابهام، اولویت‌بندی می‌کند. 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 می‌دهد، تخصیص می‌دهد. اومتا از تطبیق الگو استفاده می‌کند تا تمام گام‌های کامپایل سنتی را به تنهایی انجام دهد. به این صورت که ابتدا در کاراکترها الگو می‌یابد تا توکن‌ها را بسازد، سپس این توکن‌ها را با گرامرشان تطبیق می‌دهد تا درخت‌های نحو را بسازد. بعد از آن، کنترل‌کننده‌های نوع، الگوهای
را بسازد. بعد از آن، کنترل‌کننده‌های نوع، الگوهای درخت‌های نحو را تطبیق می‌دهند تا درخت‌های حاشیه‌نویسی بسازند. بازدیدگرها نیز برای تولید درخت‌های دیگر، به‌طور مشابه عمل می‌کنند. سپس یک مولد کد، درخت‌ها را تطبیق الگو می‌کند تا کد را تولید کند. در اومتا «پیمایش درخت تجزیه آسان است؛ چرا که این عملکرد، به صورت بومی پشتیبانی می‌شود». این فرازبان برای قابل استفاده بودن در بیشتر زبان‌های برنامه‌نویسی مورد توجه قرار گرفته‌است؛ اگرچه معمولاً در زبان پیاده‌سازی‌اش استفاده می‌شود - مثلاً اومتا/جاوااسکریپت (OMeta/JS)
می‌شود - مثلاً اومتا/جاوااسکریپت (OMeta/JS) در جاوااسکریپت استفاده می‌شود. چون اومتا به یک زبان میزبان نیاز دارد، سازندگانش از آن به عنوان «زبان انگلی» یاد می‌کنند. توسعه. الساندرو وارث و ایان پیمارتا در سال ۲۰۰۷ و در مؤسسهٔ تحقیقاتی ViewPoints، سازمانی با هدف بهبود سیستم‌های تحقیقات و رایانش شخصی، اومتا را توسعه دادند. آن‌ها در ابتدا از یک معماری ترکیبی لامبدا شی یا COLA (یک زبان خود توصیف که در مؤسسهٔ تحقیقاتی ViewPoints درحال بررسی بود) به عنوان زبان میزبان اومتا استفاده کردند و سپس با یاری یوشیکی
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 «پیاده‌سازی یک زیرمجموعهٔ تقریباً کامل از جاوااسکریپت» استفاده شد. استفاده. اومتا، مانند دیگر فرازبان‌ها، در درجهٔ اول برای ساخت زبان‌های خاص دامنه (DSL) و به‌طور خاص برای نمونهٔ اولیه سازی سریع DLSها استفاده می‌شود. سرعت اجرای کم اومتا و گزارش خطای ناواضح آن، بسیاری از
اجرای کم اومتا و گزارش خطای ناواضح آن، بسیاری از عملکردهایش را به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی کامل از بین می‌برد. اومتا به علت تواناییش در استفاده از یک نحو واحد برای تمام مراحل کامپایل مفید است و باعث می‌شود 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 کم‌تری که برای انجام چنین کاری در مقایسه با پیاده‌سازی وانیلی نیاز دارد، ارزشمند است. گزارش‌هایی نشان می‌دهند که تعداد خط کدهای کارکننده برای اومتا حدود
که تعداد خط کدهای کارکننده برای اومتا حدود ۲۶٪ پیاده‌سازی وانیلی است. مثال‌ها. در زیر، نمونه‌ای از زبان یک ماشین حساب ساده در #C با استفاده از اومتا آمده‌است: 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
y) | PrimExpr, PrimExpr = ‘(‘ Expr:x ‘)’ -&gt; x | Number, Expr = AddExpr }می‌توان از زبان‌های نوشته شده، زیرکلاس (subclass) نیز ایجاد کرد: ometa ExponentCalc &lt;: BasicCalc MulExpr = MulExpr:x ‘^’ PrimExpr:e -&gt; Math.pow(x,e) | super }همچنین زبان‌های قبلاً نوشته شده می‌توانند به جای ارث‌بری، 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
var r = 1; for(; x &gt; 1; x--) r *= x; return r; | PrimExp PrimExp = foreign(ExponentCalc.Expr):x -&gt; x Expr = AdvExp نسخه‌ها. از نظر تئوری، اومتا می‌تواند در هر زبان میزبانی پیاده‌سازی شود ولی اغلب به عنوان OMeta/JS، یک پیاده‌سازی از جاوااسکریپت استفاده می‌شود. وارث گفته‌است 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 زبان‌های میزبان مختلف انواع مختلفی از اشیا را تشخیص می‌دهند. متاکولا (MetaCOLA). متاکولا اولین
تشخیص می‌دهند. متاکولا (MetaCOLA). متاکولا اولین پیاده‌سازی از اومتا بود که در مقالهٔ معرفی زبان، استفاده شد. متاکولا اولین کدهای تست اومتا را پیاده‌سازی 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 نمایش‌های اولیهٔ سیستم، مورد استفاده قرار گرفت. OMeta/Squeak برای «آزمایش با نحوهای جایگزین در سیستم Squeak EToys» استفاده می‌شود. OMeta/Squeak برخلاف OMeta/JS که در عملیات قوانین تنها به قلاب
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 شبیه‌تر به OMeta/JS دارد. برخلاف پیاده‌سازی COLA از اومتا، نسخهٔ Squeak نتایج میانی را به خاطر نمی‌سپرد. (ذخیره‌سازی اعدادی که قبلاً در محاسبات استفاده شده‌اند) اومتا/جاوااسکریپت (OMeta/JS). OMeta/JS یک پیاده‌سازی از اومتا در قالب جاوااسکریپت است. پیاده‌سازی‌های زبانی با استفاده از OMeta/JS نسبت به مواردی که فقط با استفاده از جاوااسکریپت وانیلی نوشته شده‌اند، برای استفاده راحت‌تر
وانیلی نوشته شده‌اند، برای استفاده راحت‌تر و در حافظه کارآمدتر هستند، اما نشان داده شده‌است که عملکرد بسیار کندتری دارند. به همین علت، OMeta/JS به عنوان ابزار بسیار مفیدی برای نمونهٔ اولیه سازی به‌شمار می‌رود ولی برای پیاده‌سازی تولیدی زبان‌ها، ترجیح داده نمی‌شود. آیرون‌متا (IronMeta). گوردون تیشر (Gordon Tisher) در سال ۲۰۰۹، آیرون‌متا را برای دات نت ساخت. این نسخه در عین شباهت به اومتا#، یک پیاده‌سازی بسیار بیشتر پشتیبانی شده و قوی‌تر است که تحت مجوز BSD در گیت‌هاب توزیع شد. اوهم (Ohm). اوهم یک جانشین
در گیت‌هاب توزیع شد. اوهم (Ohm). اوهم یک جانشین اومتا، با هدف بهبود آن به وسیلهٔ (در میان دیگر موارد) جداسازی نحو از اعمال معنایی است.
مایکل بوراووی ؛ (۱۵ ژوئن ۱۹۴۷ – ۳ فوریهٔ ۲۰۲۵) جامعه‌شناس بریتانیایی بود که در چارچوب نظریه اجتماعی مارکسیسم فعالیت می‌کرد. او بیشتر به عنوان نویسندهٔ کتاب "رضایت تولید: تغییرات در فرایند کار تحت سرمایه‌داری انحصاری]]" - مطالعه‌ای در مورد کار و سازمان‌ها که به چند زبان ترجمه شده‌است و طرفدار اصلی جامعه‌شناسی عمومی شناخته شده‌است. بوراووی همچنین در سال ۲۰۰۴ رئیس انجمن جامعه‌شناسی آمریکا و استاد دانشگاه کالیفرنیا، برکلی بود. او در سال‌های ۲۰۰۶ تا ۲۰۱۰، معاون کمیته انجمن‌های ملی انجمن بین‌المللی جامعه‌شناسی
کمیته انجمن‌های ملی انجمن بین‌المللی جامعه‌شناسی (ISA) بود. وی در هفدهمین کنگرهٔ جهانی جامعه‌شناسی به عنوان هفدهمین رئیس انجمن بین‌المللی جامعه‌شناسی (ISA) برای دوره ۲۰۱۰–۲۰۱۴ انتخاب شد. زندگی‌نامه. 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 فارغ‌التحصیل شد، تحصیلات تکمیلی خود را در کشور تازه استقلال‌یافته آفریقایی زامبیا ادامه داد و همزمان به
آفریقایی زامبیا ادامه داد و همزمان به عنوان پژوهشگر برای شرکت انگلو امریکن فعالیت می‌کرد. پس از دریافت مدرک تحصیلی کارشناسی ارشد از دانشگاه زامبیا در سال ۱۹۷۲، بوراوی به عنوان دانشجوی دکترا در دانشگاه شیکاگو ثبت نام کرد. او رساله دکترای جامعه‌شناسی را با قوم‌نگاری کارگران صنعتی شیکاگو به پایان رساند. بعدها همین رساله با نام «رضایت تولید: تغییرات در فرایند کار تحت سرمایه‌داری انحصاری» به صورت کتاب منتشر شد. جدای از مطالعه جامعه‌شناختی در مورد محل کار صنعتی در زامبیا، بوراوی مکان‌های کار صنعتی را در شیکاگو،
زامبیا، بوراوی مکان‌های کار صنعتی را در شیکاگو، مجارستان و روسیه پس از شوروی مطالعه کرده‌است. روش انتخاب او معمولاً مشاهده همراه با مشارکت و به‌طور خاص‌تر قوم‌نگاری بود. او در این مطالعات، در محل کار، به ماهیت پسااستعمارگرایی، سازمان سوسیالیسم دولتی و مسایل در گذار از سوسیالیسم توجه کرده‌است. در سال‌های اخیر، بوراووی از بازدید کارخانه‌ها فارغ شده و به دانشگاه بازگشته تا بر روشی که جامعه‌شناسی به دانشجویان آموزش داده می‌شود و نحوه استقرار آن در حوزه عمومی تمرکز کند. کارش در حوزه جامعه‌شناسی عمومی به‌طور
تمرکز کند. کارش در حوزه جامعه‌شناسی عمومی به‌طور برجسته در سخنرانی ریاست او بر انجمن جامعه‌شناسی آمریکا در سال ۲۰۰۴ مشخص شده‌است. مایکل بوراووی جامعه‌شناسی را به چهار دسته مجزا (و در عین حال همپوشانی) تقسیم می‌کند:
خواجه ناصرالدین عبیدالله چاچی یا خواجه احرار (رمضان ۸۰۶–۸۹۵ / مارس ۱۴۰۴–۱۴۹۰)، از عارفان پرآوازهٔ طریقهٔ نقشبندیه در فرارود بود. اگرچه او در تصوف نظریهٔ تازه‌ای ارائه نکرده و بیشتر متأثر از اندیشه‌های ابن عربی بوده‌است، ولی رخنه اجتماعی و سیاسی او، پیشرفت و رواج طریقهٔ نقشبندیه در آسیای میانه و جاهای دیگر را به دنبال داشت. خانوده. پدر خواجه، کشاورز بود و زیارت مکه را نیز انجام داده‌بود. پدربزرگ پدری او شهاب‌الدین چاچی نیز کشاورز و بازرگان بود. پدربزرگ مادری او خواجه داود (فرزند خواجه خاوند طهور از عارفان
او خواجه داود (فرزند خواجه خاوند طهور از عارفان صوفی معتبر و فرزند عمر باغستانی) شیخی پرآوازه بود که بهاءالدین محمد نقشبند او را بزرگ داشت. زادروز او در ماه رمضان سال ۸۰۶ هجری قمری (مارس ۱۴۰۴) در روستایی نزدیک تاشکند به نام باغستان بوده‌است. زاده شدن او با معجزات بسیاری همراه بود و بسیاری از اولیای الهی ظهور قدیس را پیشبینی کرده‌بودند. او دو پسر به نام‌های خواجه خواجگان و خواجه یحیی داشت. آموزش. احرار در آغاز در تاشکند آموزش می‌دید، عمویش ابراهیم چاچی نیز به او آموزش می‌داد. در سال ۱۴۲۵ عمویش او را برای
به او آموزش می‌داد. در سال ۱۴۲۵ عمویش او را برای آموزش دیدن به سمرقند برد. بیمار شدن پی‌درپی در هنگام دانش‌آموزی، ترک تحصیل او را در پی داشت، ولی حالات روحی او پیشرفت کرد تا اینکه یک بار عیسی مسیح را در خواب دید که در آنجا گفت: «من به تو آموزش خواهم داد.» او این را به این معنا تعبیر کرد که دانش دینی دریافت خواهد کرد، اما دیگران چیز دیگری می‌پنداشتند و می‌گفتند که به معنای دانش پزشکی است.
پرنسس دیزنی یا شاهدخت دیزنی یک فرنچایز چند رسانه‌ای و خط اسباب‌بازی متعلق به شرکت والت دیزنی است. این فرنچایز که توسط اندی مونی رئیس دیزنی کاستومر پراداکتس ایجاد شده‌است، دارای ترکیبی از قهرمانان زن است که در فرنچایزهای مختلف دیزنی ظاهر شده‌اند. این فرنچایز تمام پرنسس‌های دیزنی از کل رسانه‌های متعلق به دیزنی را شامل نمی‌شود، بلکه به شخصیت‌های خاصی از فیلم‌های پویانمایی این شرکت، از جمله شخصیت‌های اصلی فیلم‌های انیمیشنی از والت دیزنی پیکچرز، با دوازده شخصیت از والت دیزنی در فیلم‌های استودیوی انیمیشن و یک