stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
سوزان بونمیچی

| Suzanne Bonamici | Suzanne Bonamici |
| --- | --- |
عضو  مجلس نمایندگان ایالات متحده از اورگن حوزهٔ 1st: عضو  مجلس نمایندگان ایالات متحده از اورگن حوزهٔ 1st
متصدی: متصدی
آغاز به کار  ۳۱ ژانویه ۲۰۱۲: آغاز به کار  ۳۱ ژانویه ۲۰۱۲
پس از: دیوید وو
عضو سنای Oregon از حوزهٔ  17th: عضو سنای Oregon از حوزهٔ  17th
دوره مسئولیت ۱۹ مه۲۰۰۸ – ۲۱ نوامبر ۲۰۱۱: دوره مسئولیت ۱۹ مه۲۰۰۸ – ۲۱ نوامبر ۲۰۱۱
پس از: برد آواکیان
پیش از: Elizabeth Steiner Hayward
عضو  مجلس نمایندگان Oregon از حوزهٔ 34th: عضو  مجلس نمایندگان Oregon از حوزهٔ 34th
دوره مسئولیت ۲ ژانویه ۲۰۰۷ – ۱۹ مه ۲۰۰۸: دوره مسئولیت ۲ ژانویه ۲۰۰۷ – ۱۹ مه ۲۰۰۸
پس از: برد آواکیان
پیش از: Chris Harker
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۴ اکتبر ۱۹۵۴ ‏(۷۰ سال) دیترویت، میشیگان
حزب سیاسی: دموکرات
همسر(ان): Michael Simon
اقامتگاه: بیورتون، اورگن
محل تحصیل: Lane Community College دانشگاه اورگن University of Oregon School of Law
وبگاه: Official website
سوزان بونمیچی (به انگلیسی: Suzanne Bonamici) نمایندهٔ حوزه انتخابیه اول اورگن از حزب دموکرات ایالات متحده آمریکا در مجلس نمایندگان ایالات متحده آمریکا است که برای نخستین‌بار در ۳۱ ژانویه ۲۰۱۲ میلادی به‌عضویت این مجلس درآمد.
زاویه حمله

در این نمودار، خطوط سیاه نشان‌دهندهٔ جریان سیال کنار ماهی‌وارهٔ ۲ بعدی هستند. زاویهٔ آلفا نشان‌دهندهٔ زاویهٔ حمله است.
زاویه حمله (به انگلیسی: Angle of attack) یا آلفا (α) یک اصطلاح هوانوردی است، که زاویه بدنهٔ هواپیما و بال‌های آن را با مسیر حرکت کنونی آن را توصیف می‌کند. در حین انجام مانورهای هوایی، خلبانان با زاویهٔ حملهٔ بزرگی پرواز می‌کنند - دماغهٔ هواپیما رو به بالا قرار دارد و هواپیما در همان جهت قبلی در حال پرواز است. این ممکن است به وضعیتی ختم شود، که جریان هوا قسمت اعظم ماهی‌واره را بپوشاند. این اتفاق باعث کم شدن نیروی برا که برای ثابت نگاه داشتن ارتفاع هواپیما یا کنترل هواپیما لازم است، می‌شود و در عین حال مقاومت هوا را در برابر هواپیما بالا می‌برد. وضعیتی که به واماندگی معروف است. در حالت ایدئال، جریان هوا روی سطح ماهی‌واره‌ها از ابتدا تا انتهای آن باقی می‌مانند. از این طریق به میزانی از اصطکاک، که از حرکت ماهی‌واره در اتمسفر جلوگیری می‌کند، کاسته می‌شود. زمانی که این هوا از سطح ماهی‌واره جدا شود، دوباره هواپیما در حالت واماندگی می‌گیرد.
معمولا هواپیماها در هنگام فرود بیشترین زاویه حمله را برای بالهای خود ایجاد می‌کنند تا نیروی برآی بیشتری بگیرند.
عباس اخباری

| عباس اخباری | عباس اخباری |
| --- | --- |
نماینده دوره بیست و چهارم مجلس شورای ملی: نماینده دوره بیست و چهارم مجلس شورای ملی
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
ملیت: ایرانی
پیشه: نماینده مجلس شورای ملی
عباس اخباری سیاست‌مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و چهارم مجلس شورای ملی به عنوان نماینده کرج در مجلس شورای ملی حضور داشت.
سه نسل از حقوق بشر

تقسیمات حقوق بشر به سه نسل اولین بار در سال ۱۹۷۹ میلادی توسط حقوق‌دانی از کشور چک به نام «کارل واساک» در مؤسسه بین‌المللی حقوق بشر در استراسبورگ پیشنهاد گردید. او از این اصطلاح حداقل در نوامبر ۱۹۷۷ میلادی استفاده کرده‌است. نظریات واساک در قانون اروپائی ریشه گرفته‌است.
تقسیمات او از سه کلمه رمزی انقلاب فرانسه پیروی می‌کند: آزادی، مساوات و اخوت که سه نسل در برخی از عناوین «منشور حقوق اساسی اتحادیه اروپا» بازتاب یافته‌است. اعلامیه جهانی حقوق بشر شامل حقوقی است که مرتبط با نسل دوم و هم‌چنان نسل اول پنداشته می‌شوند، اما هیچ تمایزی برای‌شان قایل نشده‌است (حقوق فهرست شده به ترتیب مشخص نیستند).
نسل اول حقوق بشر

نسل اول حقوق بشر، که گاهی اوقات به نام حقوق «آبی» نیز خوانده می‌شود، در اصل با آزادی و اشتراک در زندگی سیاسی سر و کار دارد. این موارد اساساً ماهیت مدنی و سیاسی دارند، آن‌ها در جهت منفی عمل کرده تا فرد را در مقابل شدت عمل حکومت (یا دولت) محافظت کنند. نسل اول حقوق در کنار موارد دیگر شامل حق زندگی، مساوات در برابر قانون، آزادی بیان، آزادی دین، حقوق ملکیت، حق دادرسی منصفانه و حقوق رأی. برخی از این حقوق طی مراحل منصفانه در دادگاه به مگنا کارتا سال ۱۲۱۵ میلادی و لایحه انگلیسی حقوق بر می‌گردد که در حقوق عمومی انگلیسی‌ها در ۱۶۸۹ میلادی قید شده‌است. مجموعه کامل‌تر نسل اول حقوق بشر در فرانسه توسط اعلامیه حقوق بشر و شهروند در ۱۷۸۹ میلادی و منشور حقوق عمومی ایالات متحده آمریکا در ۱۷۹۱ میلادی بیان شده‌است.
این حقوق در سطح جهانی پذیرفته شده و در قانون بین‌المللی، اول توسط مفاد ۳ تا ۲۱ اعلامیه جهانی حقوق بشر و بعداً میثاق بین‌المللی حقوق مدنی و سیاسی سال ۱۹۶۶ میلادی موقف داده شد. در اروپا، این حقوق در کنوانسیون اروپایی حقوق بشر در سال ۱۹۵۳ میلادی گنجانیده شدند.
نسل دوم حقوق بشر

نسل دوم حقوق بشر مربوط به مساوات بوده و پس از جنگ جهانی دوم آغاز به رسمی شدن میان حکومت‌ها کرد. این حقوق اساساً ماهیت اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی دارند و به اعضای مختلف شهروندان شرایط و رفتارهای مساوی را تضمین می‌کنند. حقوق ثانوی شامل حق استخدام با شرایط منصفانه و مناسب، حقوق دسترسی به غذا، مسکن و مراقبت‌های سلامتی، هم‌چنین امنیت اجتماعی و مزایای بیکاری می‌شود. همانند نسل اول حقوق، این‌ها نیز در اعلامیه جهانی حقوق بشر پوشش داده شده و بعداً در مفاد ۲۲ تا ۲۸ اعلامیه جهانی و میثاق بین‌المللی حقوق اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی درج گردیدند.
در ایالات متحده آمریکا، رئیس‌جمهور فرانکلین دی. روزولت، در جریان سخنرانی‌اش در مورد وضعیت کشور آمریکا، در ۱۱ ژانویهٔ ۱۹۴۴ میلادی، «لایحه حقوق ثانویه» را پیشنهاد کرد که شامل بیشتر موارد یاد شده بودند. امروز، بیشتر ملت‌ها، کشورها یا گروه از ملت‌ها به صورت قانونی اعلامیه‌های مشترک، مانند «منشور اجتماعی اروپایی» ساخته‌اند که مجموعه حقوق جامع بشر را تضمین می‌کنند.
بعضی از کشورها تعدادی از این حقوق اقتصادی را اعمال کرده‌اند، مثلاً ایالت نیویورک حق تحصیلات مجانی را گرامی دانسته و هم‌چنین «حق سازماندهی و چانه‌زنی دسته‌جمعی» و مزایای کارگران را در قوانین اساسی‌اش گنجانیده‌است.
این حقوق گاهی اوقات به نام حقوق «سرخ» خوانده شده و روی دولت، وظیفه احترام گذاردن و تطبیق آن را تحمیل می‌کنند هر چند این مسئله به وجود منابع وابسته است. این وظیفه روی دولت تحمیل می‌شود چون دولت است که روی منابع‌اش کنترل دارد. هیچ‌کس به‌طور مستقیم، حق داشتن مسکن و تحصیل ندارد. (به‌طور مثال، در آفریقای جنوبی تنها «حق دسترسی به مسکن مناسب» است که به صورت تدریجی جا افتاده، نه «حق مسکن»).
وظیفه دولت تحقق بخشیدن به این حقوق مثبت است.
نسل سوم حقوق بشر

نسل سوم حقوق بشر، حقوقی اند که از شرایط مدنی و اجتماعی فراتر می‌روند و در تعدادی از اسناد رو به جلو قانون بین‌الملل، شامل اعلامیه ۱۹۷۲ میلادی استاکهلم کنفرانس سازمان ملل در رابطه با گردهمایی محیط زیست انسانی سازمان ملل، اعلامیه ۱۹۹۲ میلادی ریو در مورد محیط زیست، توسعه و سایر بخش‌های الهام‌بخش «حقوق نرم» بیان شده‌اند.
این قوانین که به نام حقوق انسجام بشری نیز خوانده می‌شوند، حقوقی اند که فراتر از چارچوب حقوق فردی رفته و روی مفاهیم جمعی مانند اجتماع یا مردم، تمرکز دارند. اگرچه این اصطلاح تا حدود زیادی غیررسمی است، درست مانند اسم حقوق «سبز»، دربرگیرنده طیف بسیار وسیعی از حقوق می‌باشد. شامل این موارد:
حقوق گروهی و جمعی
حق خودمختاری
حق توسعه اقتصادی و اجتماعی
حق دسترسی به محیط سالم
حق دسترسی به منابع طبیعی
حق برقراری ارتباط و حقوق ارتباطات
حق مشارکت در میراث فرهنگی
حق مساوات و پایداری میان نسلی
«منشور آفریقایی در رابطه با حقوق بشر و مردم» بیشتر حقوق ذکر شده: حق خودمختاری، حق توسعه، حق دسترسی به منابع طبیعی و حق دسترسی به محیط زیست رضایت‌بخش را تضمین می‌کند. بعضی از کشورها برای حفاظت از نسل سوم حقوق، میکانیزم‌های قانونی نیز دارند. به‌طور مثال «کمیسیون پارلمانی مجارستان برای نسل‌های آینده»، «کمیته آینده» ی مجلس فنلاند و قبلاً نیز در کنست اسرائیل «کمیسیون نسل‌های آینده».
بعضی از مؤسسات بین‌المللی برای حفاظت از این حقوق اداراتی را در نظر گرفته‌اند. یک مثال آن «کمیسیون عالی در مورد اقلیت‌های ملی» سازمان امنیت و همکاری اروپا است. مأموریت «حفاظت، تحفظ و انکشاف محیط زیست برای نسل‌های حال و آینده و ترویج انکشاف پایدار» را در وظایف خود دارد.
عدهٔ از حوزه‌های قضائی، احکام حفاظت محیط زیست را وضع کرده‌اند، مثل ماده «تا ابد وحشی» در قانون اساسی نیویورک که بر اساس عمل «دادستان کل ایالت نیویورک»‏ یا توسط هر شهروند و با توافق «بخش استیناف» ، قابل اعمال است.
نسل چهارم

تحلیل‌گران متعددی ادعا می‌کنند که نسل چهارم حقوق بشری در حال ظهور است و می‌تواند شامل حقوقی باشد که نمی‌توانند در نسل سوم جا داده شوند، مثلِ ادعاهای آینده‌نگر نسل اول، دوم حقوق و حقوق جدید خصوصاً در رابطه با توسعه فناوری اطلاعاتی و ارتباطی و فضای سایبر.
با این حا، محتوای این نسل هنوز واضح نیست، این تحلیل‌گران پیشنهاد خاصی ارائه نمی‌کنند، معمولاً بعضی از حقوق را از نسل سوم گرفته و آن‌ها را در نسل چهارم می‌گنجانند. مانند حق محیط زیست سالم یا مواردی که مربوط به اخلاق زیستی می‌شود. برخی از این تحلیل‌گران معتقدند که نسل چهارم به حقوق بشر مرتبط با فناوری‌های جدید گفته می‌شود، در حالی که عدهٔ دیگری ترجیح می‌دهند که در مورد حقوق دیجیتالی صحبت کنند، که ممکن است در آن بخش حقوق جدیدی یافت شود، مثلاً:
حق دسترسی مساویانه به فضای انترنتی و دیجیتال
حق خودمختاری دیجیتالی
حق امنیت دیجیتالی
حق دسترسی به دیتاهای دیجیتالی خود فرد (haveas data)‏
برخی دیگر از تحلیل‌گران اشاره می‌کنند که عنصر تفکیک کننده این خواهد بود، در حالی که سه نسل اول به انسان به عنوان عضوی از جامعه مراجعه می‌کنند، نسل چهارم به انسان به عنوان یک نوع زنده، رجوع خواهد کرد.
حوزه علمیه تهران

حوزه علمیه تهران یکی از حوزه‌های علمیه بزرگ ایران است، که مدیریت تمامی مدارس علمیه استان تهران، را برعهده دارد.
مدیریت

مدیر حوزه علمیه تهران محمدهادی رحیمی صادق است، و رئیس شورای این حوزه علی‌اکبر رشاد می‌باشد.
مرکز مدیریت مدارس آن، در خیابان پیروزی  خیابان دوم نیرو هوایی فرعی ۲/۳۱ در شرق تهران است.[نیازمند منبع]
مدیریت > مدارس زیر مجموعه

حوزه علمیه تهران شامل ۷۰ مدرسه علمیه و مرکز تخصصی است.
مشهورترین و مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از: جامعه علمیه امیر المؤمنین (صفحه)، مجتهدی، حق‌شناس(فیلسوف الدوله)، مروی،سپهسالار،امام خمینی، انصارالمهدی، دارالسلام و الغدیر
مدرسه علمیه نورالصفیا نورالاصفیا
اهمیت

این حوزه با داشتن دروس خارج مدرسان و مجتهدان شیعی که از مهم‌ترین آن ها درس خارج فقه سید علی خامنه‌ای است؛ هم‌اکنون از مهمترین مراکز حوزوی در ایران می‌باشد.
حوزه تهران در گذشته حلقهٔ واسط میان دیگر حوزه‌ها مانند نجف و کربلا و اصفهان و حوزه‌های دیگر شهرستان‌های ایران بوده‌است.
محمدحسن آشتیانی، ملا علی کنی، شیخ فضل‌الله نوری، محمدتقی آملی، محمدعلی شاه‌آبادی، سید احمد خوانساری، مهدی الهی قمشه‌ای و ابوالحسن شعرانی دیگر علمای مشهور حوزه علمیه تهران بوده‌اند.
مطالعه زندگی علمای تهران نشان می‌دهد که از طالبان علوم حوزوی که بدین حوزه می‌آمدند، برخی به تدریس در سطوح عالی اشتغال می‌ورزیدند و احیاناً در جای‌گاه مرجع و ریاست عامه مسلمانان انجام وظیفه می‌کردند.
تاریخچه

پس از آن‌که آقامحمدخان قاجار در سال ۱۲۰۰ (قمری) تهران را به پایتختی ایران برگزید و پس از گسترش  شهر از زمان فتحعلی شاه (۱۲۱۲–۱۲۵۰) به این سو، مدارس و نیز مساجد فراوانی در این شهر بنا شد.
در پی‌گیری سیاست توسعه تهران، در دوره محمدشاه و به ویژه با صدارت حاجی میرزا آقاسی، فضلای حوزه‌های دیگر، برای رونق تهران به مهاجرت به این شهر تشویق شدند.
بدین ترتیب با روی آوردن علما و طلاب علوم دینی به تهران، که در مجاورت شهر مذهبی ری، آرامگاه عبدالعظیم حسنی قرار دارد حوزه علمی بزرگی در پایتخت جدید ایران پی افکنده شد که به سرعت پیشرفت کرد.
تداوم مدرسه‌سازی در سرتاسر دوره قاجار در این شهر و نیز جمعیت روزافزون طلاب تهران گواه این پیشرفت است.
بنا بر یک گزارش آماری، در دوره ناصرالدین شاه قاجار (۱۲۶۴–۱۳۱۳)، ۴۷ باب مسجد، که بسیاری از آن‌ها مدرسه نیز داشته‌اند، ۳۵ باب مدرسه و ۱۴۳۶ طلبه به ثبت رسیده‌است.
دوره مظفرالدین شاه (۱۳۱۳–۱۳۲۴) انجمن طلاب مشروطه‌خواه، که از تشکل‌های حوزوی بود، بیش از هزار عضو داشت.
از آن دوره، حوزه تهران یکی از مهم‌ترین حوزه‌های علمیه ایران شد، و طلاب علوم دینی از بسیاری از شهرهای ایران برای تحصیل به تهران می‌آیند.
تاریخچه > فعالیت‌ها

ادبیات عرب و ادبیات فارسی، فقه و اصول فقه، فلسفه و عرفان، تفسیر قرآن و دیگر دانش‌های کاربردی چون طب و ریاضیات و نجوم از علومی اند که در حوزه علمیه تهران تدریس می‌شوند.
حوزه علمیه تهران در مسائل سیاسی همچون نهضت تنباکو، جنبش مشروطه خواهی، مخالفت با اقدامات رضاشاه، نهضت ملی‌شدن نفت، قیام پانزده خرداد و انقلاب اسلامی ایران نیز فعال بود.
مدرسه علمیه مروی، قدیمی‌ترین مدرسه حوزه علمیه تهران
زاری‌محله

| زاری‌محله | زاری‌محله |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور: ایران
استان: مازندران
شهرستان: ساری
بخش: میان‌دورود
دهستان: میان‌دورود بزرگ
جمعیت: ۲۴ نفر (سرشماری ۹۵)
زاری‌محله، روستایی است از توابع بخش میان‌دورود شهرستان ساری در استان مازندران ایران.
جمعیت

این روستا در دهستان میان‌دورود بزرگ قرار داشته و براساس آخرین سرشماری مرکز آمار ایران که در سال ۱۳۸۵ صورت گرفته، جمعیت آن ۲۱نفر (۷خانوار) بوده‌است.
آپاچی اسپارک

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نویسنده(های)اصلی: Matei Zaharia
توسعه‌دهنده(ها): بنیاد نرم‌افزار آپاچی، دانشگاه کالیفرنیا، برکلی AMPLab, Databricks
انتشار اولیه: ۳۰ مه ۲۰۱۴؛ ۱۰ سال پیش (۲۰۱۴-30}})
مخزن: github.com/apache/spark  
نوشته‌شده با: اسکالا، جاوا، پایتون، آر
سیستم‌عامل: مایکروسافت ویندوز، اواس ده، لینوکس
نوع: Data analytics, الگوریتم‌های یادگیری ماشین
مجوز: مجوز آپاچی ۲٫۰
وبگاه: spark.apache.org
آپاچی اسپارک (انگلیسی: Apache Spark) یک چارچوب رایانش توزیع‌شده متن‌باز است. این نرم‌افزار در ابتدا توسط دانشگاه کالیفرنیا، برکلی توسعه داده می‌شد که بعدها کد آن به بنیاد نرم‌افزار آپاچی هدیه گردید که از آن زمان توسط آن‌ها نگه‌داری می‌شود. اسپارک یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی برای برنامه‌نویسی تمام خوشه‌ها با موازی‌سازی داده‌های ضمنی و تحمل خطا فراهم می‌کند.
اسپارک از حافظه اصلی برای نگهداری داده‌های برنامه استفاده می‌کند که این امر باعث سریعتر اجرا شدن برنامه‌ها می‌شود (برخلاف مدل نگاشت/کاهش که از دیسک به عنوان مکان ذخیره‌سازی داده‌های میانی استفاده می‌کند). همچنین یکی دیگر از مواردی که باعث افزایش کارایی اسپارک می‌شود، استفاده از مکانیسم حافظه نهان هنگام استفاده از داده‌هایی است که قرار است دوباره در برنامه استفاده شوند. اینکار باعث کاهش سربار ناشی از خواندن و نوشتن از دیسک می‌شود. یک الگوریتم برای پیاده‌سازی در مدل نگاشت/کاهش، ممکن است به چندین برنامه مجزا تقسیم شود و در هنگام اجرا هر بار باید داده‌ها از دیسک خوانده شده، پردازش شوند و دوباره در دیسک نوشته شوند. اما با استفاده از مکانیسم حافظه نهان در اسپارک، داده‌ها یکبار از دیسک خوانده می‌شوند و در حافظه اصلی کَش می‌شوند و عملیات‌های متفاوت بروی آن اجرا می‌شود. در نتیجه استفاده از این روش نیز باعث کاهش چشمگیر سربار ناشی از ارتباط با دیسک در برنامه‌ها و بهبود کارایی می‌شود.
مولفه‌های اسپارک

Spark Core
هسته اسپارک حاوی عملیات‌های اولیه اسپارک از جمله اجزای موردنیاز برای زمان‌بندی وظایف، مدیریت حافظه، مقابله با خطا، تعامل با سیستم ذخیره‌سازی و … می‌باشد. هسته اسپارک همچنین محل توسعه APIهایی می‌باشد کهRDDها را تعریف می‌کنند و RDDها مفهوم اصلی برنامه‌نویسی اسپارک می‌باشند. RDDها نشانگر مجموعه‌ای از آیتم‌ها هستند که بر روی گره‌های محاسباتی متعدد توزیع شده و می‌توان آن‌ها را به صورت موازی پردازش کرد. هسته اسپارک APIهای متعددی را برای ایجاد و دستکاری این مجموعه‌ها ارائه می‌دهد.
Spark SQL
اسپارک SQL چهارچوبی برای کار کردن با داده‌های ساخت‌یافته و دارای ساختار می‌باشد. این سیستم پرس‌وجو داده‌ها را از طریق SQL و همچنین آپاچی هایو، نوع دیگر SQL که HQL نیز نامیده می‌شود، امکان‌پذیر ساخته و از منابع داده از جمله جداول هایو، ساختار داده‌های Parquet,CSV و JSON پشتیبانی می‌کند. علاوه بر ارائه یک رابط کاربری SQL برای اسپارک، اسپارک SQL توسعه دهندگان را قادر می‌سازد تا پرس‌وجوهای SQL را با عملیات‌های تغییر داده‌ها بروی RDDها که در پایتون، جاوا و اسکالا پشتیبانی می‌شود، ترکیب کرده و در یک برنامه پرس‌جوهای SQL را با تحلیل‌های پیچیده منسجم کرد. این انسجام نزدیک با محیط پردازشی ارائه شده توسط اسپارک، اسپارک SQLرا از سایر ابزارهای انبار داده متن باز متمایز می‌کند.
Spark Streaming
مولفه پردازش داده‌های جریانی اسپارک یکی از اجزای اسپارک است که پردازش جریان داده‌ها را فراهم می‌آورد. از نمونه‌های جریان داده‌ها می‌توان به فایل‌های لاگ ایجاد شده توسط سرورهای وب یا مجموعه پیام‌های حاوی به روز رسانی وضعیت ارسال شده توسط کاربران یک وب سرویس یا در شبکه‌های اجتماعی نظیر ارسال کردن یک پست اشاره کرد. این مؤلفه APIهایی را برای تغییر جریان‌های داده که با APIهای مربوط به RDDهای موجود در هسته اسپارک همخوانی دارد، ارائه می‌دهد و این امر موجب تسهیل توسعه برنامه برای توسعه‌دهندگان و سوییچ بین برنامه‌هایی که داده‌ها را در حافظه اصلی، بر روی دیسک یا در زمان واقعی پردازش می‌کنند، می‌شود. در معماری توسعه این APIها، به منظور برخورداری از قابلیت تحمل خطا، بهره‌وری بالا و مقیاس پذیری، همانند مؤلفه هسته اسپارک به نکات مربوط به توسعه سیستم‌های توزیع شده توجه شده‌است.
MLlib
اسپارک دارای کتابخانه‌ای متشکل از APIهای یادگیری ماشین (ML) با نام MLlib می‌باشد. MLlib انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین از جمله طبقه‌بندی، تحلیل رگرسیون، خوشه‌بندی و پالایش گروهی را ارائه می‌دهد و همچنین از قابلیت‌های مثل ارزیابی مدل و ورود داده‌ها پشتیبانی می‌کند. MLlib همچنین ساختارهای سطح پایین یادگیری ماشین مثل الگوریتم بهینه‌سازی گرادیان نزولی را فراهم می‌آورد. تمام این روش‌ها با منظور اجرا کردن این برنامه‌ها در سطح کلاستر اسپارک طراحی شده‌اند.
GraphX
GraphX یک کتابخانه برای پردازش گراف‌ها و انجام پردازش‌های موازی بروی داده‌های گراف می‌باشد. GraphX همانند مؤلفه‌های اسپارک استریمینگ و اسپارک SQL, APIهای RDDها را توسعه داده و ما را قادر می‌سازد تا گراف‌های جهت‌دار با نسبت دادن مشخصات به هر گره و یال ایجاد کنیم. GraphX همچنین عملگرهای مختلفی را برای تغییر گراف‌ها (نظیر subgraph و mapVertices) و کتابخانه‌ای از الگوریتم‌های گراف (نظیر PageRank و شمارش مثلث‌های گراف) فراهم آورده‌است.
هوش مصنوعی توضیح پذیر

هوش مصنوعی توصیف‌پذیر یا هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable Artificial Intelligence) و یا یادگیری ماشین تفسیرپذیر (Interpretable Machine Learning) تلاش می‌کند تا مراحل و تصمیم‌هایی که یک مدل یادگیری ماشین هنگام پیش‌بینی می‌گیرد را توضیح دهد که به کاربران انسانی اجازه می‌دهد تا نتایج و خروجی ایجاد شده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین را درک کرده و به آن اعتماد کنند.
تصویر شماتیک از جعبه سیاه و XAI
هوش مصنوعی توصیف‌پذیر به منظور توضیح و شرح دادن یک مدل هوش مصنوعی، تأثیر مورد انتظار آن و سوگیری‌های محتمل آن استفاده می‌شود که باعث می‌شود دقت، انصاف، شفافیت و نتایج مدل در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بهبود یابد.
همان‌طور که هوش مصنوعی پیشرفته‌تر می‌شود، انسان‌ها برای درک نحوه به نتیجه رسیدن الگوریتم‌های یادگیری ماشین با چالش‌هایی مواجه می‌شوند. کل فرایند محاسبات به چیزی تبدیل می‌شود که معمولاً به آن جعبه سیاه یا Black box می‌گویند و تفسیر آن غیرممکن است. این مدل‌های جعبه سیاه به‌طور مستقیم از داده‌ها ساخته می‌شوند و حتی مهندسان یا دانشمندان داده‌ای که الگوریتم را ساخته‌اند نمی‌توانند آن را درک کنند و توضیح دهند که دقیقاً درون آن چه اتفاقی می‌افتد یا چگونه الگوریتم هوش مصنوعی به یک نتیجه خاص می‌رسد. درک این‌که چگونه یک سیستم مجهز به هوش مصنوعی به یک خروجی خاص منجر شده‌است، مزایای زیادی دارد، توضیح‌پذیری می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا مطمئن شوند که سیستم همان‌طور که انتظار می‌رود کار می‌کند.
موارد استفاده از هوش مصنوعی توصیف‌پذیر

مراقبت‌های بهداشتی
حوزه‌های پزشکی مانند تشخیص پزشکی
خدمات مالی
عدالت کیفری
متن‌کاوی مانند توالی‌یابی دی‌ان‌ای
به‌طور کلی استفاده از هوش مصنوعی توصیف‌پذیر در زمینه‌های مختلف بسیار ضروری است. برای مثال در حوزه پزشکی، درک دقیق‌تر و شفاف‌تر تصمیمات هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها، اعتماد بیشتر پزشکان و بیماران را به همراه دارد و این قابلیت را به مدل هوش مصنوعی می‌دهد تا مورد استفاده بالینی قرار بگیرد. همچنین، در صنعت خودروسازی، قابلیت توضیح الگوریتم‌های هوش مصنوعی در فهم تصمیمات خودروهای خودران، ایمن بودن این خودروها را تضمین می‌کند.
موارد استفاده از هوش مصنوعی توصیف‌پذیر > کاربرد هوش مصنوعی توصیف‌پذیر در تحلیل تصاویر پزشکی

برای این‌که انسان‌ها بتوانند مدل‌های هوش مصنوعی را بپذیرند، باید به آنها اعتماد کنند. تفسیرپذیر بودن مدل‌ها به ویژه در پزشکی و به‌ویژه در سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی، که در آن متخصصان پزشکی باید قادر به درک چگونگی و چرایی تصمیم‌گیری مبتنی بر ماشین باشند، بسیار مهم است.
استفاده از هوش مصنوعی توصیف‌پذیر (به اختصار XAI) در پردازش تصاویر پزشکی به چند دلیل اهمیت زیادی دارد:
افزایش اعتماد و پذیرش مدل‌های هوش مصنوعی:
پردازش تصویر پزشکی نقش مهمی در تصمیم‌گیری و تشخیص بیماری و برنامه‌ریزی درمانی ایفا می‌کند، با به‌کارگیری تکنیک‌های XAI، پزشکان می‌توانند نتایج حاصل از الگوریتم‌های هوش مصنوعی را بهتر درک کنند؛ که این شفافیت و قابل درک بودن، اعتماد و پذیرش سیستم‌های پردازش تصویر پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی را در میان پزشکان افزایش می‌دهد.
کمک به تشخیص پزشکان و سرعت در تصمیم‌گیری و تشخیص بیماری:
با درک دلایل اساسی و عوامل در نظر گرفته شده توسط سیستم هوش مصنوعی، پزشکان می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تر و سریع‌تری نیز بگیرند و از مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار 
تصمیم‌گیری بالینی استفاده کنند.
شناسایی خطا در تصمیم‌گیری و تشخیص بیماری توسط مدل‌های هوش مصنوعی:
روش‌های XAI به شناسایی و تشخیص خطاها یا سوگیری‌ها در الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده برای پردازش تصویر پزشکی کمک می‌کنند. برای مثال، سوگیری‌های مجموعه داده، تفاوت‌های اهمیت ویژگی یا محدودیت‌های عملکرد الگوریتم را شناسایی می‌کنند که این امر، امکان بهبود و اصلاح مداوم مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.
برخی از روش‌های هوش مصنوعی توصیف‌پذیر یا XAI > روش‌های مدل آگنوستیک

روش‌های مدل آگنوستیک را می‌توان در هر مدل یادگیری ماشینی، صرف نظر از این‌که چقدر پیچیده باشد، استفاده کرد.
برای مثال:
Permutation Feature Importance - اهمیت ویژگی‌ جایگردی
SHAP (SHapley Additive exPlanations) - توضیحات افزودنی شپلی
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) - توضیحات مدل قابل تفسیر محلی
(ICE (Individual Conditional Expectation - انتظارات شرطی منحصر به‌فرد
Shapley Value - مقادیر شپلی
برخی از روش‌های هوش مصنوعی توصیف‌پذیر یا XAI > روش‌های خاص مدل

روش‌های خاص مدل مختص یک نوع مدل یا گروهی از مدل‌ها هستند. این روش‌ها به کار و قابلیت‌های یک مدل خاص بستگی دارند.
برای مثال:
Guided Backpropagation - پس‌انتشار هدایت‌ شده
Integrated Gradients - گرادیان‌های یکپارچه
(Grad-Cam) Gradient-weighted Class Activation Mapping - نگاشت فعال‌سازی کلاس با وزن گرادیان
++Grad-CAM - (نسخه‌ی دیگری از روش قبلی است که بر همان پایه بنا شده است.)
Saliency Map - نقشه برجستگی
برخی از روش‌های هوش مصنوعی توصیف‌پذیر یا XAI > روش‌های خاص مدل > توضیح روش (Grad-Cam) Gradient-weighted Class Activation Mapping - نگاشت فعال‌سازی کلاس با وزن گرادیان

هدف هوش مصنوعی توصیف‌پذیر این است که تصمیمات اتخاذ شده توسط مدل‌های یادگیری ماشین برای انسان قابل درک باشد. به‌طور خلاصه، Grad-CAM به ما کمک می‌کند تا بفهمیم کدام مناطق از تصویر ورودی بر پیش‌بینی‌های مدل تأثیر می‌گذارد، با این حال، Grad-CAM لزوماً عملکرد مدل را بهبود نمی‌بخشد یا پیش‌بینی‌های نادرست را اصلاح نمی‌کند.
پیش‌بینی‌های نادرست ممکن است به دلایل مختلفی مانند ویژگی‌های مشابه بین کلاس‌ها یا عدم مواجهه مدل با نمونه‌های خاص در طول آموزش اتفاق بیفتد. برای بهبود بیشتر عملکرد و پیش‌بینی مدل، می‌توان از تکنیک‌هایی مانند تنظیم دقیق، افزایش داده‌ها یا استفاده از معماری پیشرفته‌تر استفاده کرد.
در روش Grad-CAM نیازی به تغییر در معماری مدل نیست و می‌توان از آن برای طیف وسیعی از خانواده‌های مدل شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network) اعمال شود. این روش به‌شدت بر پایهٔ ریاضیات بنا شده‌است، بنابراین برای درک عمیق‌تر روش Grad-Cam، بهتر است به این مقاله، که مقالهٔ اصلی این روش است، رجوع کنید.
برخی از روش‌های هوش مصنوعی توصیف‌پذیر یا XAI > روش‌های خاص مدل > توضیح روش (Grad-Cam) Gradient-weighted Class Activation Mapping - نگاشت فعال‌سازی کلاس با وزن گرادیان > گام‌های استفاده از این روش به‌صورت زیر می‌باشد

۱- ورودی:
با یک تصویر شروع کنید و پیش‌بینی خاصی را انتخاب کنید که می‌خواهید بفهمید. (به عنوان مثال، شناسایی یک گربه در تصویر).
۲- اصلاح مدل:
یک مدل شبکه عصبی پیچشی (CNN) از پیش آموزش‌دیده را انتخاب کنید و آن را در آخرین لایه پیچشی حذف کنید. لایه‌های کاملاً متصل را در بالای مدل اضافه کنید تا یک پیش‌بینی بر اساس ویژگی‌های استخراج شده توسط آخرین لایه ایجاد کنید.
۳- مرحلهٔ انتشار رو به جلو:
تصویر انتخاب شده را از مدل اصلاح شده عبور دهید تا خروجی‌های زیر را به‌دست آورید:
پیش‌بینی: خروجی مدل، که احتمال پیش‌بینی انتخابی را نشان می‌دهد (به عنوان مثال، احتمال تصویر حاوی یک گربه).
هزینه: تفاوت بین مقدار تخمین‌زده‌شده توسط مدل و مقدار واقعی را محاسبه کنید.
خروجی آخرین لایه: خروجی آخرین لایه کانولوشن را که نمایان‌گر ویژگی‌های آموخته‌شده تصویر است را بازیابی کنید.
پس‌انتشار: با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار، گرادیان خروجی آخرین لایه را نسبت به هزینه محاسبه کنید. این گرادیان نشان می‌دهد که چگونه هر عنصر از خروجی لایه آخر به پیش‌بینی کلی کمک می‌کند.
بخش‌های گرادیان مرتبط: بخش‌هایی از گرادیان را که تأثیر مستقیمی بر پیش‌بینی انتخابی دارند، شناسایی کنید. این بخش‌ها مهم‌ترین ویژگی‌های تصویر را که بر تصمیم مدل تأثیر گذاشته‌است برجسته می‌کنند. (به عنوان مثال، مناطقی که نمایان‌گر حضور یک گربه هستند).
تولید نقشه‌حرارتی: بخش‌های شناسایی‌شده از گرادیان را برای مطابقت با ابعاد تصویر ورودی، کاهش، اندازه و تغییر مقیاس دهید. این فرایند تضمین می‌کند که نقشه‌حرارتی همان شکل تصویر اصلی را خواهد داشت. نقشه‌حرارتی به‌دست آمده، مهم‌ترین بخش‌های تصویر را که به پیش‌بینی انتخاب‌شده کمک کرده‌اند. (به عنوان مثال، مناطقی که گربه در آن قرار دارد یا قسمت‌هایی از بدن گربه) را به تصویر می‌کشد.