payamvha/North_RAG huggingface dataset:
دستگاه‌های قبلی است. این شبیه‌ساز از مجموعه ای از تست‌های معیار مهم گذر کرده است که نشان می‌دهد توانایی حل مسائل در علم مواد که مدل‌سازی آنها بر روی کامپیوترهای سنتی غیرممکن است، دارد. شبیه‌ساز یون محبوس متشکل از یک بلور کوچک، تک پایه از صدها یون بریلیوم، با قطر کمتر از یک میلیمتر است که در یک دستگاه به نام دام پنینگ معلق است. بیرونی‌ترین الکترون هر یون مانند یک آهنربای کوانتومی کوچک عمل می‌کند و به عنوان یک کیوبیت، معادل کوانتومی "۱"و"۰" در یک کامپیوتر سنتی، استفاده می‌شود. در آزمایش معیار، فیزیکدانان از
استفاده می‌شود. در آزمایش معیار، فیزیکدانان از اشعه‌های لیزر برای پایین آورده دمای آنها تا صفر مطلق استفاده کردند. پالس‌های دقیق مایکروویو و لیزر با تقلید از رفتارهای کوانتومی مواد باعث تعامل کیوبیت‌ها می‌شود، که در غیر اینصورت مطالعه آنها در آزمایشگاه بسیار دشوار است. هرچند شاید دو سیستم از لحاظ ظاهری متفاوت باشند، رفتار آنها طوری مهندسی شده که از لحاظ ریاضیاتی کاملاً شبیه باشند. به این ترتیب شبیه‌سازها به محققان اجازه می‌دهد تا پارامترهایی که در جامدات طبیعی نمی‌توان تغییر داد، مانند فاصله شبکه اتم و
طبیعی نمی‌توان تغییر داد، مانند فاصله شبکه اتم و هندسه، را تغییر دهند. فریدنائور و همکاران، بصورت آدیاباتیک دو اسپین را دستکاری کردند، و جداسازی آنها به دوحالت فرومغناطیسی و ضد فرومغناطیسی نشان دادند. کیم و همکاران، شبیه‌ساز کوانتومی یون‌های حبس شده تا ۳ اسپین گسترش دادند. با تعملات آیزینگ فرومغناطیسی جهانی که شامل ناامیدی و نشان دادن ارتباط بین ناامیدی و درهم تنیدگیو اسلام وهمکاران، از شبیه‌سازی کوانتومی آداباتیک برای نشان دادن تیز شدن یک گذار فازی بین پارامغناطیسی و فرومغناطیسی استفاده کرده که باعث
پارامغناطیسی و فرومغناطیسی استفاده کرده که باعث افزایش تعداد اسپین از ۲ تا ۹ شد.باریر و همکاران، یک شبیه‌ساز کوانتومی دیجیتال از اسپین‌های تعاملی با حداکثر ۵ یون حبس شده بوسیله جفت شدن با یک مخزن باز، ایجاد کردند و لانیون و همکاران، شبیه‌ساز کوانتومی دیجیتال با حداکثر ۶ یون نشان دادند.اسلام و همکاران، شبیه‌ساز کوانتومی آدیاباتیک از مدل آیزینگ عرضی با تعاملات محدوده مختلف با حداکثر ۱۸ اسپین محبوس را تشریح دادند و کنترل سطح ناامیدی اسپین را بوسیله تنظیم محدوده تعاملات ضد فرومغناطیسی نشان دادند و بریتون و
تعاملات ضد فرومغناطیسی نشان دادند و بریتون و همکاران از NIST، تعاملات آیزینگ در یک سیستم متشکل از صدها کیوبیت برای مطالعات مغناطیس کوانتومی، بصورت تجربی محک زده شده است. پاگانو و همکاران، یک سیستم نگهداری یون‌های کریوژنیک (به انگلیسی: cryogenic ion) جدید را گزارش دادند که برای ذخیره‌سازی طولانی مدت زنجیره‌های بزرگ یونی، نشان دادن عملیات هماهنگ یک و دو کیوبیتی را برای زنجیره‌های تا ۴۴ یون طراحی شده است.جوشی و همکاران، دینامیک کوانتومی ۵۱ یون کنترل شده بصورت جداگانه را بررسی کردند و زنجیره اسپین با تعاملات
جداگانه را بررسی کردند و زنجیره اسپین با تعاملات بلند مدت را تحقق بخشیدند. شبیه‌سازهای اتم فوق سرد. بسیاری از آزمایش‌های نمونه‌هایی از شبیه‌سازهای کوانتومی هستند. این شامل آزمایش‌های مطالعه بوزون‌ها (به انگلیسی:bosons) یا فرمیون‌ها (به انگلیسی:fermions) در (به انگلیسی: optical lattices)، گاز فرمی واحد (به انگلیسی :unitary Fermi gas)، آرایه‌های (به انگلیسی :Rydberg atom) در انبرک نوری (به انگلیسی :optical tweezers). یک موضوع مشترک برای این آزمایش‌ها، توانایی فهم هامیلتونین (به انگلیسی :Hamiltonians)های
فهم هامیلتونین (به انگلیسی :Hamiltonians)های عمومی مانند هامیلتونین (به انگلیسی: Hubbard) یا (به انگلیسی: transverse-field Ising) است. اهداف اصلی ای آزمایش‌ها شامل شناسایی فازهای دمای پایین یا پیگیری دینامیک خارج از تعادل برای مدل‌های مختلف است، مسائلی که از نظر تئوری و عددی غیرقابل حل هستند.آزمایش‌های دیگر مدل‌های ماده چگال در مناطقی که با مواد سنتی دشوار یا غیرقابل درک هستند، مانند مدل هالدین (به انگلیسی: Haldane) و مدل هارپر-هافستادتر (به انگلیسی :Harper-Hofstadter) را قابل فهم کرده است. کیوبیت‌های ابر
را قابل فهم کرده است. کیوبیت‌های ابر رسانا. شبیه‌سازهای کوانتومی با استفاده از کیوبیت‌های ابررسانا به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند. اول، که به ان تبرید کوانتومی (به انگلیسی:Quantum annealing) گفته می‌شود، وضعیت‌های پایه هامیلتونی خاص بعد از یک رامپ آدیاباتیک (به انگلیسی:adiabatic ramp) تعیین می‌کند. این روش گاهی محاسبات کوانتومی آدیاباتیک (به انگلیسی :adiabatic quantum computing) نامیده می‌شود. دوم، بسیاری از سیستم‌ها هامیلتونینی‌های خاص را شبیه‌سازی کرده و خصوصیات پایه ای ، (به انگلیسی:quantum phase
و خصوصیات پایه ای ، (به انگلیسی:quantum phase transitions) یا دینامیک زمان آنها را مطالعه می‌کنند.چندین نتیجه مهم اخیر شامل تحقق در یک driven-dissipative و مطالعات انتقال فازها در شبکه‌های تشدید کننده ابرسانا که با کیوبیت‌ها جفت شده‌اند.
SQLJ عنوانی کاربردی برای تلاش برای ترکیب جاوا و SQL است. این تلاش مشترک در حدود سال 1997 توسط مهندسان IBM Oracle، Compaq ، Informix ، Sybase ، Cloudscape و Sun Microsystems بود. از سه بخش 0، 1 و 2 تشکیل شده است. قسمت 0 تعبیه عبارات SQL در برنامه های جاوا را توصیف میکند .QLJ قسمت 0 اساس بخش 10 استاندارد است که با نام SQL Object Language Bindings (SQL/OLB) شناخته می شود. بخش‌های 1 و 2 SQLJ امکان معکوس استفاده از کلاس‌های جاوا (روال‌ها و انواع) از دستورات SQL را توضیح می‌دهد. بخش‌های 1 و 2 مبنای قسمت 13
SQL را توضیح می‌دهد. بخش‌های 1 و 2 مبنای قسمت 13 استاندارد SQL، روال‌ها و انواع SQL با استفاده از زبان برنامه‌نویسی جاوا (SQL/JRT) هستند. "SQLJ" معمولاً برای اشاره به بخش 0 SQLJ استفاده می شود، معمولاً زمانی که با سایر ابزارهای جاسازی SQL در جاوا، مانند JDBC ، در تضاد است. استانداردهای ANSI و ISO. قسمت 0 برای سازگاری JDBC 2.0 به روز شد و در سال 2000 توسط ISO تأیید شد. دو بخش آخر هنگام ارسال به ISO با هم ترکیب شدند. قسمت 2 اساساً برای ارسال ISO بازنویسی شد زیرا نسخه ANSI به اندازه کافی رسمی برای یک مشخصات
زیرا نسخه ANSI به اندازه کافی رسمی برای یک مشخصات نبود و به سبک یک کتابچه راهنمای کاربر نزدیکتر بود. نسخه ترکیبی در سال 2002 تصویب شد. SQLJ قسمت 0. مشخصات بخش 0 SQLJ عمدتاً از اوراکل نشات گرفته است که اولین پیاده سازی مرجع را نیز ارائه کرد. در زیر SQLJ مترادف SQLJ قسمت 0 است. در حالی که JDBC یک API ارائه می دهد، SQLJ از یک پسوند زبان تشکیل شده است. بنابراین برنامه های حاوی SQLJ باید قبل از کامپایل شدن از طریق یک پیش پردازنده (مترجم SQLJ) اجرا شوند. مزایا:. برخی از مزایای SQLJ نسبت به JDBC عبارتند از: مثال
برخی از مزایای SQLJ نسبت به JDBC عبارتند از: مثال ها:. مثال‌های زیر سینتکس SQLJ را با استفاده از JDBC مقایسه می‌کنند.
کلاودینری یک شرکت فناوری ساس است که دفتر مرکزی آن در سانتا کلارا، کالیفرنیا قرار دارد و دفاتری در اسرائیل، انگلستان، لهستان، و سنگاپور دارد. این شرکت خدمات مدیریت تصاویر و ویدئوهای مبتنی بر ابر را ارائه می‌دهد. این امکان را به کاربران می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را برای وب‌سایت‌ها و برنامه‌ها بارگذاری، ذخیره، مدیریت، دستکاری، و تحویل دهند. History. کلاودینری در سال ۲۰۱۱ در اسرائیل توسط ایتای لاهان (مدیرعامل)، تال لوئی-آمی (مدیر فناوری) و ناداو سوفرمن (مدیر تولید) تأسیس شد. کلاودینری به صورت طبیعی رشد کرد و
تأسیس شد. کلاودینری به صورت طبیعی رشد کرد و یک سرویس سودآور ساس را بدون سرمایه‌گذاری از سرمایه‌گذاران ونچر ایجاد کرد. در سال ۲۰۱۵، این شرکت سرمایه‌گذاری استراتژیک از طرف Bessemer Venture Partners (BVP) دریافت کرد که صدمین سرمایه‌گذاری بی وی پی در شرکت‌های ابری بود، در سال ۲۰۱۴، کلاودینری افزونه‌های پردازش تصویر کاملاً یکپارچه را با استفاده از فناوری‌های Imagga ,URL2PNG, Aspose, WebPurify و بقیهٔ فناوری‌ها معرفی کرد در سال ۲۰۱۵، کلاودینری دفتر مرکزی خود را در پالو آلتو، کالیفرنیا، ایالات متحده تأسیس کرد و
در پالو آلتو، کالیفرنیا، ایالات متحده تأسیس کرد و مدیریت ویدئو را به خدمات خود اضافه کرد. در سال ۲۰۱۹، این شرکت به سانتا کلارا، کالیفرنیا، انتقال یافت و ابزارهایی برای تولید نقطه توقف پاسخگو راه‌اندازی کرد. کلاودینری در میانForbes' The Cloud 100 Rising Stars 2019 قرار گرفت. در تاریخ ۷ آوریل ۲۰۲۰، کلاودینری افزونه به‌روزشده وردپرس خود را برای پردازش سریع تصویر و ویدئو معرفی کرد و به عنوان یک شریک پلتفرمVIP وردپرس معرفی شد که یک گروه انتخابی از شرکایی است که برای پایداری، حفاظت، سهولت استفاده و اندازه
که برای پایداری، حفاظت، سهولت استفاده و اندازه ارزیابی می‌شوند. کلاودینری همچنین دارای کتابخانه کلاودینری ری اکت اس دی کی است که راه مناسب برای یکپارچه سازی مدیریت مدیا به اپلیکیشن ری اکت است. کلاودینری همچنین دارای قابلیت‌های مدیریت رسانه‌های کلاودینری در برنامه‌های React این کتابخانه مجموعه‌ای از اجزا و هوک‌ها را ارائه می‌دهد که به توسعه‌دهندگان امکان بارگذاری، دستکاری و نمایش تصاویر و ویدئوها از کلاودینری در برنامه‌های ری اکت خود را می‌دهد. با استفاده از ای پی آی در چهارچوب نکست جی اس ری اکت تصویر را به
ای پی آی در چهارچوب نکست جی اس ری اکت تصویر را به کلاودنیری ذخیره کنید و یو آر ال‌های تصویر را در دیتا بیس مونگو دی بی ذخیره کنید.
کوکه یا ایشلی کوکه یکی از نان‌های محلی و محبوب آذری‌ها است که بافتی نرم و معطر دارد. این نان به نام‌های چوچه تبریزی و ایشلی فطیر نیز شناخته می‌شوند. طرز پخت نان ایشلی کوکه تبریز بسیار ساده است. و به دو صورت ساده و مغزدار تهیه و برای صبحانه یا عصرانه استفاده می‌شود. نان ایشلی کوکه شباهت زیادی به نان شیرمال و نان گیس باف دارد.
اینابا ماسانوبو ; – ) سامورایی و دایمیو در دوره ادو اهل ژاپن بود. خانواده ماسانوبو از نسل اینابا ماساناری، پسر کوچکتر کونو میچیتاکا، دایمیو از ولایت مینو بودند. آنها ابتدا دست نشانده اودا نوبوناگا و بعداً تویوتومی هیده‌یوشی بودند. کارل پیتر تونبرگ در سفر از دجیما به ادو از یاماشیرو گذشت و حساب او گزارش می‌دهد که ماسانوبو دایمیو یودو بود. در دوره ادو، اینابا به عنوان یکی از دایمیوهای فودای یا خودی دایمیو که ملازمان ارثی یا متحدان خاندان توکوگاوا بودند، در مقابل دایمیوهای توزاما یا بیگانه شناسایی شدند.
JOVIAL یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است که بر اساس طراحی شده و برای توسعه سیستم‌های تعبیه‌شده تخصیص یافته است (سیستم‌های کامپیوتری تخصصی که برای انجام یک یا چند وظیفه اختصاصی طراحی شده‌اند و معمولاً به عنوان بخشی از یک دستگاه بزرگتر و کامل‌تر که شامل قطعات مکانیکی نیز می‌شود، تعبیه می‌شوند). این زبان یک اصلی و مهم در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ بود. تاریخچه. JOVIAL به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی "سطح بالا" و جدید از سال ۱۹۵۹ توسط تیمی در (SDC) به سرپرستی برای نوشتن نرم‌افزارهای الکترونیک هواپیماهای نظامی توسعه
نرم‌افزارهای الکترونیک هواپیماهای نظامی توسعه یافت. نام "JOVIAL" مخفف عبارت "نسخه خاص جولز" " از زبان بین‌المللی جبری است؛ زبان بین‌المللی الگوریتمی" (IAL) نامی بود که در اصل برای پیشنهاد شده بود. طبق گفته شوارتز، این زبان در ابتدا "OVIAL" نامیده می‌شد، اما این نام به دلایل مختلفی مورد مخالفت قرار گرفت. سپس "JOVIAL" پیشنهاد شد، بدون اینکه معنی خاصی به "J" نسبت داده شود. به‌طور کمی طنزآمیز، پیشنهاد شد که زبان به نام شوارتز نامگذاری شود، زیرا او رئیس جلسه بود و این نام غیررسمی باقی ماند. در دهه ۱۹۶۰، JOVIAL
و این نام غیررسمی باقی ماند. در دهه ۱۹۶۰، JOVIAL بخشی از مجموعه "پروژه‌های نظامی L" ایالات متحده بود، به ویژه ( (SACCS))، به دلیل نبود زبان‌های برنامه‌نویسی محاسبات بلادرنگ موجود. حدود ۹۵ درصد از پروژه SACCS، که توسط شرکت بین‌المللی تلفن و تلگراف (ITT) مدیریت می‌شد و نرم‌افزار آن عمدتاً توسط SDC نوشته شده بود، به زبان JOVIAL توسعه یافته بود. این پروژه نرم‌افزاری دو سال به طول انجامید و کمتر از ۱۴۰۰ سال-برنامه‌نویس صرف شد، که کمتر از نصف زمان معادل در پروژه L بود. در اواخر دهه ۱۹۷۰ و اوایل دهه ۱۹۸۰، نیروی
L بود. در اواخر دهه ۱۹۷۰ و اوایل دهه ۱۹۸۰، نیروی هوایی ایالات متحده یک واحد پردازش مرکزی (CPU) استاندارد به نام MIL-STD-1750A را پذیرفت و برنامه‌های JOVIAL بعدی برای آن پردازنده ساخته شدند. چندین فروشنده تجاری کامپایلرها و ابزارهای برنامه‌نویسی مرتبط برای ساخت JOVIAL برای پردازنده‌هایی مانند MIL-STD-1750A را ارائه دادند، از جمله (ACT)، ، Proprietary Software Systems (PSS) و دیگر موارد. JOVIAL در سال ۱۹۷۳ با استاندارد MIL-STD-1589 استاندارد شد و در سال ۱۹۸۴ با استاندارد "MIL-STD-1589C" بازنگری شد. این زبان
با استاندارد "MIL-STD-1589C" بازنگری شد. این زبان هنوز برای به‌روزرسانی و نگهداری نرم‌افزار در خودروها و هواپیماهای نظامی قدیمی استفاده می‌شود. سه گویش رایج در این زمینه مورد استفاده هستند: J3، J3B-2، و J73. از سال ۲۰۱۰، JOVIAL دیگر توسط دفتر برنامه JOVIAL نیروی هوایی ایالات متحده (JPO) نگهداری و توزیع نمی‌شود. نرم‌افزاری که قبلاً توسط JPO توزیع می‌شد، همچنان از طریق منابع تجاری در شرکت Software Engineering Associates, Inc. (SEA) در دسترس است، همچنین ترکیبات دیگر میزبان/پردازنده هدف شامل Windows، Linux ،
دیگر میزبان/پردازنده هدف شامل Windows، Linux ، SPARC، VAX، 1750A، PowerPC، ، ، و ، ، و Mac OS X روی PowerPC نیز موجود است. علاوه بر این، که بخش‌هایی از Advanced Computer Techniques را به دست آورده است، همچنان کامپایلرها و ابزارهای مرتبط با JOVIAL را تا آوریل ۲۰۲۰ لیست می‌کند. بیشتر نرم‌افزارهایی که به زبان JOVIAL پیاده‌سازی شده‌اند، هستند و نگهداری آنها به‌طور فزاینده‌ای دشوارتر می‌شود. در دسامبر ۲۰۱۴، گزارش شد که نرم‌افزاری مشتق شده از کد JOVIAL که در دهه ۱۹۶۰ تولید شده بود، در یک خرابی عمده زیرساخت کنترل
تولید شده بود، در یک خرابی عمده زیرساخت کنترل ترافیک هوایی بریتانیا نقش داشت و آژانسی که از آن استفاده می‌کند، یعنی ، مجبور به آموزش کارکنان فناوری اطلاعات خود در زبان JOVIAL بود تا بتوانند این نرم‌افزار را نگهداری کنند، که قرار نبود تا سال ۲۰۱۶ جایگزین شود. تاثیر. زبان‌هایی که تحت تأثیر JOVIAL قرار گرفته‌اند شامل "CORAL"، ، "زبان برنامه‌نویسی فضایی" (SPL)، و تا حدی CMS-2 هستند. همچنین، یک زیرمجموعه از JOVIAL به نام TINT، مشابه ، در دهه ۱۹۶۰ توسعه یافت. ویژگی‌ها. JOVIAL شامل ویژگی‌هایی است که در ALGOL
ویژگی‌ها. JOVIAL شامل ویژگی‌هایی است که در ALGOL استاندارد وجود ندارند، مانند آیتم‌ها (که اکنون به عنوان ساختارها شناخته می‌شوند)، آرایه‌هایی از آیتم‌ها، متغیرهای وضعیت (که اکنون به عنوان شناخته می‌شوند) و زبان اسمبلی درون‌خطی. این زبان همچنین امکاناتی برای داده‌های "بسته‌بندی شده" در جداول را فراهم می‌کرد. بسته‌بندی جدول به تخصیص آیتم‌ها در یک ورودی به کلمات ذخیره‌سازی (بیت‌ها در یک واحد داده) اشاره دارد. این امر با توجه به حافظه و ذخیره‌سازی محدود سیستم‌های محاسباتی دوره JOVIAL اهمیت داشت. مخزن ارتباطی
محاسباتی دوره JOVIAL اهمیت داشت. مخزن ارتباطی (COMPOOL) در JOVIAL مشابه کتابخانه‌های فایل‌های سرآمد (header) در زبان‌هایی مانند PL/I و C است. کاربردها. سیستم‌های برجسته‌ای که از نرم‌افزار جاسازی‌شده JOVIAL استفاده می‌کنند شامل: مثال. مثال زیر از "کتابچه راهنمای برنامه‌نویسی کامپیوتری برای زبان JOVIAL (J73)" گرفته شده است: این مثال یک رویه به نام codice_1 را تعریف می‌کند که یک آرگومان ورودی به نام codice_2 به صورت عدد بدون علامت و یک آرگومان خروجی به نام codice_3 به صورت عدد اعشاری دارد. این رویه در آرایه
به صورت عدد اعشاری دارد. این رویه در آرایه 1000 عضوی codice_4 جستجو می‌کند تا ورودی‌ای پیدا کند که با codice_2 مطابقت داشته باشد، سپس متغیر اعشاری codice_3 را به عنصر codice_7 با شاخص آرایه مشابه تنظیم می‌کند. اگر عنصر مطابقتی پیدا نشود، مقدار codice_3 به codice_9 تنظیم می‌شود.
Presto (شامل PrestoDB و PrestoSQL که به Trino تغییر نام داد) یک موتور جستجوی توزیع شده برای داده های بزرگ با استفاده از زبان کوئری SQL است. معماری آن به کاربران اجازه می دهد تا منابع داده مانند Hadoop ، Cassandra ، Kafka ، AWS S3 ، Alluxio ، MySQL ، MongoDB و Teradata را پرس و جو کنند، و امکان استفاده از چندین منبع داده را در یک کوئری فراهم می کند. Presto یک نرم افزار منبع باز جامعه محور است که تحت مجوز آپاچی منتشر شده است. Presto در اصل در Facebook, Inc. (که بعداً به Meta تغییر نام داد) برای تحلیلگران داده
بعداً به Meta تغییر نام داد) برای تحلیلگران داده طراحی و توسعه داده شد تا کوئری تعاملی را در انبار داده بزرگ خود در Apache Hadoop اجرا کنند. چهار توسعه دهنده اول مارتین تراورسو، داین ساندستروم، دیوید فیلیپس و اریک هوانگ بودند. قبل از Presto، تحلیلگران داده در فیس بوک برای اجرای تجزیه و تحلیل SQL در انبار داده چند پتابایتی خود به Apache Hive متکی بودند. Hive برای مقیاس فیس بوک بسیار کند تلقی می شد و Presto برای پر کردن شکاف برای اجرای سریع کوئری ها اختراع شد. توسعه اولیه در سال 2012 آغاز شد و در اواخر همان
توسعه اولیه در سال 2012 آغاز شد و در اواخر همان سال در فیس بوک مستقر شد. در نوامبر 2013، فیس بوک انتشار متن باز خود را اعلام کرد. در سال 2014، نتفلیکس فاش کرد که از Presto بر روی 10 پتابایت داده ذخیره شده در سرویس ذخیره سازی ساده آمازون (S3) استفاده کرده است. در نوامبر 2016، آمازون سرویسی به نام Athena را معرفی کرد که بر اساس Presto بود. در سال 2017، Teradata شرکتی به نام Starburst Data را برای حمایت تجاری از Presto ایجاد کرد که شامل کارکنانی بود که در سال 2014 از Hadapt به دست آمده بودند. نرم افزار
سال 2014 از Hadapt به دست آمده بودند. نرم افزار QueryGrid Teradata به Presto اجازه دسترسی به پایگاه داده رابطه ای Teradata را داد. در سپتامبر 2019، فیسبوک PrestoDB را به بنیاد لینوکس اهدا کرد و بنیاد Presto را تأسیس کرد. نه سازندگان Presto و نه از مشارکت کنندگان و متعهدان برتر، برای پیوستن به این بنیاد دعوت نشدند. تا سال 2020، هر چهار توسعه‌دهنده اصلی Presto به Starburst پیوستند. در دسامبر 2020، PrestoSQL به Trino تغییر نام داد، زیرا فیس بوک یک علامت تجاری با نام "Presto" (همچنین به بنیاد لینوکس اهدا شده
با نام "Presto" (همچنین به بنیاد لینوکس اهدا شده بود) به دست آورده بود. شرکت دیگری به نام Ahana در سال 2020 برای تجاری سازی فورک PrestoDB به عنوان یک سرویس ابری اعلام شد و در سال 2023 توسط IBM خریداری شد معماری. معماری Presto بسیار شبیه به سایر سیستم های مدیریت پایگاه داده با استفاده از محاسبات خوشه ای است که گاهی اوقات پردازش موازی گسترده (MPP) نامیده می شود. یک هماهنگ کننده، هماهنگ با چندین کارگر کار می کند. کلاینت‌ها بیانیه‌های SQL را که تجزیه و برنامه‌ریزی شده‌اند، ارسال می‌کنند و به دنبال آن وظایف
شده‌اند، ارسال می‌کنند و به دنبال آن وظایف موازی برای کارگران برنامه‌ریزی می‌شوند. کارگران به طور مشترک ردیف هایی را از منابع داده پردازش می کنند و نتایجی را تولید می کنند که به مشتری بازگردانده می شود. در مقایسه با مدل اصلی اجرای Apache Hive که از مکانیزم Hadoop MapReduce در هر کوئری استفاده می‌کرد، Presto نتایج میانی را روی دیسک نمی‌نویسد و در نتیجه سرعت مقدار قابل توجهی بهبود می‌یابد. Presto به زبان جاوا نوشته شده است. یک کوئری Presto می تواند داده ها را از چندین منبع ترکیب کند. Presto اتصال دهنده هایی
از چندین منبع ترکیب کند. Presto اتصال دهنده هایی را به منابع داده از جمله فایل ها در Alluxio ، سیستم فایل توزیع شده Hadoop (که اغلب به آن دریاچه داده می گویند)، Amazon S3 ، MySQL ، PostgreSQL ، Microsoft SQL Server ، Amazon Redshift ، Apache Kudu ، Apache Phoenix ، Apache Kafka ، Apache Casandra ، ارائه می دهد. Accumulo ، MongoDB و Redis . برخلاف سایر ابزارهای توزیع خاص Hadoop، مانند Apache Impala ، Presto می‌تواند با هر نوع Hadoop یا بدون آن کار کند. Presto از جداسازی محاسبات و ذخیره سازی پشتیبانی می کند
از جداسازی محاسبات و ذخیره سازی پشتیبانی می کند و ممکن است در محل یا با استفاده از محاسبات ابری مستقر شود.
حیوان خانگی مجازی (به اسم‌های حیوان خانگی دیجیتال، حیوان خانگی مصنوعی یا شبیه‌سازی بزرگ کردن حیوان خانگی نیز شناخته می‌شود) نوعی همراه (دوست) مصنوعی انسانی هستند. معمولاً برای دوستی یا لذت، نگهداری می‌شوند، زیرا افراد ممکن است ترجیح دهند به جای یک حیوان خانگی واقعی، حیوان خانگی دیجیتال نگه دارند. حیوان‌های خانگی دیجیتال هیچ شکل فیزیکی مشخصی ندارند به جز سخت‌افزاری که بر روی آن اجرا می‌شوند. تعامل با حیوانات خانگی مجازی ممکن است به دلیل هدفی مشخص باشد یا نباشد. اگر هدف داشته باشد، کاربر باید تا حد ممکن آن را
اگر هدف داشته باشد، کاربر باید تا حد ممکن آن را زنده نگه دارد و اغلب به آن کمک کند تا به فرم‌های برتری رشد کند. نگه داشتن حیوان خانگی زنده و در حال رشد اغلب نیاز به تغذیه، آراستن و بازی با حیوان خانگی دارد. برخی از حیوانات خانگی دیجیتال برای زنده ماندن به بیش از غذا نیاز دارند. تعامل‌های روزانه به شکل بازی‌ها، نوازش مجازی، ابراز عشق و توجه می‌تواند به حفظ خوشحالی و سلامت حیوان خانگی مجازی شما کمک کند. حیوانات خانگی دیجیتال همچنین می‌تواند شبیه‌سازی از حیوانات واقعی باشد. مانند سری بازی Petz، یا حیوانات
واقعی باشد. مانند سری بازی Petz، یا حیوانات خیالی، مانند سری‌های Tamagotchi یا Digimon. برخلاف شبیه‌سازی‌های بیولوژیکی، حیوان خانگی معمولاً تولید مثل نمی‌کند انواع. مبتنی بر وبسایت. سایت‌های حیوان خانگی مجازی معمولاً برای همه کسانی که ثبت‌نام می‌کنند رایگان هستند. این سایت‌ها از طریق مرورگرهای وب قابل دسترسی هستند و اغلب شامل یک جامعه مجازی می‌شوند، مانند Neopia در Neopets. در این دنیاها، کاربر می‌تواند بازی‌هایی انجام دهد تا پول مجازی کسب کند که معمولاً برای خرید اقلام و غذا برای حیوان خانگی استفاده
برای خرید اقلام و غذا برای حیوان خانگی استفاده می‌شود. یکی از شاخه‌های بزرگ بازی‌های حیوان خانگی مجازی، بازی‌های شبیه‌سازی اسب است. بعضی از سایت‌ها حیوان‌های خانگی به واگذار می‌کنند تا آن‌ها را تا آن‌ها را بر روی یک صفحه وب قرار داده و از آن‌ها برای ایفای نقش (رول پلی) در یک چت روم استفاده می‌کنند. این سایت‌ها اغلب از کاربران می‌خواهند که یک صفحه آماده برای حیوان خانگی خود داشته باشند. گاهی اوقات این سایت‌ها یک سیستم برای تولید مثل حیوانات خانگی و سپس واگذاری آنها به دیگران دارند. مبتنی بر نرم‌افزار. عداد
آنها به دیگران دارند. مبتنی بر نرم‌افزار. عداد زیادی از بازی‌های رایانه ای وجو دارد که روی مواظبت کردن، بزرگ کردن، تولید مثل یا شبیه‌سازی حیوانات خانگی تمرکز دارند. از آنجایی که قدرت محاسباتی بیشتر حیوانات خانگی دیجیتال مبتنی بر صفحات وب یا دستگاه‌ها است. این بازی‌ها معمولاً قادر به دستیابی به سطح بالاتری از جلوه‌های بصری و برقراری ارتباط هستند. شبیه‌سازی‌های پرورش حیوانات معمولاً فاقد شرایط پیروزی یا چالش هستند و می‌توان آنها را در دسته اسباب‌بازی‌های نرم‌افزاری طبقه‌بندی کرد حیوانات خانگی ممکن است قادر
طبقه‌بندی کرد حیوانات خانگی ممکن است قادر به یادگیری انجام انواع وظیفه‌هایی باشند. «این ویژگی هوش زیاد، حیوانات مصنوعی را از سایر انواع زندگی مصنوعی متمایز می‌کند، جایی که هر یک دارای قوانین ساده‌ای هستند اما جمعیت به‌طور کلی ویژگی‌های ظهور یافته را توسعه می‌دهد». برای حیوانات خانگی مصنوعی، رفتارهای آنها معمولاً «برنامه‌ریزی شده‌اند و واقعاً ظهور یافته نیستند». یک دوست صفحه (screen mate) یک حیوان خانگی مجازی قابل دانلود است که یک انیمیشن کوچک ایجاد می‌کند که به صورت غیرقابل پیش‌بینی در دسکتاپ کامپیوتر و بر
به صورت غیرقابل پیش‌بینی در دسکتاپ کامپیوتر و بر روی صفحات باز حرکت می‌کند. هر حیوان خانگی یک انیمیشن کوچک از یک حیوان (مانند گوسفند یا قورباغه، یا در برخی موارد انسان یا درپوش بطری) است که می‌توان با کلیک کردن یا کشیدن با آن تعامل داشت، که حیوان را مانند بلند کردن آن، به بالا می‌برد. اکثر دوست‌های صفحه برای دانلود رایگان هستند و برای سرگرمی استفاده می‌شوند. تاریخچه. اولین حیوان خانگی مجازی مشهور یک گربه بود که نشانگر صفحه‌نمایش را دنبال می‌کرد و اسم آن نکو بود. در آن زمان، به او «حیوان خانگی دسکتاپ» گفته
بود. در آن زمان، به او «حیوان خانگی دسکتاپ» گفته می‌شد زیرا اصطلاح «حیوان خانگی مجازی» هنوز وجود نداشت. شرکت PF.Magic اولین حیوانات خانگی مجازی که به‌طور گسترده محبوب شدند را در سال ۱۹۹۵ با Dogz عرضه کرد، و سپس در بهار ۱۹۹۶ با Catz ادامه داد که در نهایت به یک مجموعه به نام Petz تبدیل شد. حیوانات خانگی دیجیتال با معرفی Tamagotchi و Digimon در سال‌های ۱۹۹۶ و ۱۹۹۷ بیشتر محبوب شدند. حیوان‌های خانگی مثل تاماگوتچی یا دیگیمون در اواخر دهه ۱۹۹۰ در ژاپن، ایالات متحده و بریتانیا به شدت محبوب بودند. امروزه، حیوانات
و بریتانیا به شدت محبوب بودند. امروزه، حیوانات خانگی دیجیتالی وجود دارند که بدنه‌های رباتیک و فیزیکی دارند و به عنوان Ludobots یا ربات‌های سرگرمی شناخته می‌شوند. اواخر دهه ۱۹۹۰ تا اوایل دهه ۲۰۰۰، حیوانات خانگی مجازی که به عنوان نمادهای رسمی وب‌سایت‌های شخصی تخصص داشتند و به نام "حیوانات سایبری" (یا "cyberpets") شناخته می‌شدند، به ویژه در وب‌سایت‌هایی که با GeoCities, Tripod یا Angelfire میزبانی می‌شدند، دیده می‌شدند. همچنین صفحات وبی وجود داشتند که به کاربران اجازه می‌دادند حیوانات سایبری را برای
به کاربران اجازه می‌دادند حیوانات سایبری را برای وب‌سایت‌های خود "به سرپرستی بگیرند ". جنجال‌ها. محبوبیت زیاد حیوان خانگی در آمریکا و نیاز مداوم به توجه به حیوان خانگی باعث شد، ورود آن‌ها به سراسر مدارس کشور ممنوع شود. حرکتی که کاهش محبوبیت حیوان خانگی مجازی را سریع تر کرد. جلد مجله Mad شماره ۳۶۲ معمولی، اکتبر ۱۹۹۷، اسلحه ای را نشان می‌دهد که به سمت حیوان خانگی مجازی با صورت آلفرد ای. نیومن و خط "اگر این مجله را نخرید، این حیوان خانگی مجازی را می‌کشیم!" تصویرگری شده توسط مارک فردریکسون به وجود آمد. و از
شده توسط مارک فردریکسون به وجود آمد. و از جلد شماره ژانویه 1973 National Lampoon را که اسلحه ای را به تصویر می‌کشید که روی سر یک سگ واقعی نگه داشته شده است و این جمله "اگر این مجله را نخرید، ما این سگ را خواهیم کشت." تقلید کرده بود. ارتباط با حیوانات خانگی دیجیتال. تحقیق‌هایی در رابطه با ارتباط بین حیوان خانگی دیجیتال و صاحبان آن‌ها و تأثیر آن‌ها بر احساسات مردم انجام گرفته برای مثال Furby بر روی طرز فکر مردم دربارهٔ هویت خود آن‌ها تأثیر گذاشت و بسیاری از کودکان معتقد بودند Furby به صورت مخصوص خود زنده است
معتقد بودند Furby به صورت مخصوص خود زنده است ویژگی‌های مشترک. ویژگی‌های مشترک زیادی بین حیوانات خانگی دیجیتال مختلف وجود دارد، برخی از آنها برای ایجاد حس واقعی بودن به کاربر (مانند پاسخ دادن حیوان خانگی به "لمس") و برخی برای افزایش قابلیت بازی (مانند آموزش) استفاده می‌شوند. ارتباطات. با فناوری پیشرفته بازی‌های ویدیویی، اکثر حیوانات خانگی دیجیتال مدرن برخلاف گذشته با یک جعبه پیام یا نمادی برای نمایش متغیر داخلی، وضعیت سلامت یا احساسات حیوان خانگی مانند نسل‌های قبلی (مانند تاماگوچی) نشان نمی‌دهند. درعوض،
قبلی (مانند تاماگوچی) نشان نمی‌دهند. درعوض، کاربران فقط می‌توانند حیوان خانگی را با تفسیر اعمال، زبان بدن، حالات صورت و غیره درک کنند. این امر به طبیعی جلوه دادن رفتار حیوان خانگی و دوری از احساس حساب شده بودن کمک می‌کند و رابطه احساسی بین کاربر و حیوان دیجیتال را تقویت می‌کند. احساس واقعی بودن. برای به وجود آوردن حس واقعی بودن به کاربر حیوانات خانگی مجازی دارای مقدار مشخص و خاصی استقلال و غیرمنتظره بودن هست. کاربر می‌تواند با حیوان خانگی ارتباط برقرار کند و این فرایند باعث شخصی‌سازی باعث متمایز شدن حیوان