stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ترکیب متخصصان
نظریه پایه > انواع

ترکیب متخصصان، که شبیه به مدل ترکیبی گاوسی است، می‌تواند مشابه به روش الگوریتم حداکثرسازی انتظارات آموزش ببیند، که همانند مدل‌های مخلوط گاوسی است. به عنوان یک مثال خاص، در مرحله انتظار، "بار" (که برای توضیح هر نقطه داده به کار می رود) بین متخصصان توزیع می‌شود. در مرحله حداکثر سازی، دو کار انجام می‌شود.
متخصصان، آموزش می‌بینند تا توضیحاتی را بهبود بخشند، که برای آنها بار زیادی دریافت کرده‌اند
دروازه‌ها، برای بهبود سهمیه‌بندی و توزیع "بار" آموزش می‌بیند.
با این روش تابع درست‌نمایی لگاریتمی سریعتر از روش گرادیان صعودی می‌تواند همگرا شود.
انتخاب تابع دروازه‌ای اغلب انتخاب تابعی از نوع یک بیشینه هموار است. به علاوه،  استفاده از توزیع های گاوسی و  استفاده از خانواده توابع نمایی پیشنهاد شده است.
به جای پیاده‌سازی مجموع وزنی از همه متخصصان، در MoE سخت،  تنها از متخصص با بالاترین رتبه استفاده می‌شود. به این معنا که،  f(x)=f_{\arg \max _{i}w_{i}(x)}(x) . با این کار زمان آموزش و استنتاج تسریع می‌شود.
متخصصان می توانند از انواع کلی‌تری از توزیع‌های گاوسی چند‌متغیره استفاده کنند. به عنوان مثال، مقاله  پیشنهاد کرد  f_{i}(y|x)=N(y|A_{i}x+b_{i},\Sigma _{i})، که همگی  A_{i}،  b_{i}، و  \Sigma _{i} پارامترهای قابل یادگیری هستند. به بیان دیگر، هر متخصص یاد می‌گیرد که رگرسیون خطی را با استفاده از روش تخمین عدم‌قطعیت قابل‌یادگیری انجام دهد.
می توان در متخصصان متفاوت از توابعی به غیر از توزیع‌های گاوسی استفاده کرد. به عنوان مثال، می‌توان از توزیع لاپلاس،  یا توزیع تی-استیودنت استفاده کرد.  برای طبقه‌بندی باینری نیز، متخصص رگرسیون لجستیک توصیه شده است با f_{i}(y|x)={\begin{cases}{\frac {1}{1+e^{\beta _{i}^{T}x+\beta _{i,0}}}},&y=0\\1-{\frac {1}{1+e^{\beta _{i}^{T}x+\beta _{i,0}}}},&y=1\end{cases}}به طوری که  \beta _{i} و  \beta _{i,0} پارامترهای قابل یادگیری هستند. با تعمیم این فرمول می‌توان به طبقه‌بندی چندگروهی دست یافت، که با استفاده از متخصصان رگرسیون لجستیک چند جمله‌ای انجام می‌شود.
یادگیری عمیق

در بخش قبلی MoE توصیف شد و باید توجه کرد که روش‌های بالا پیش از عصر یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می گرفت. در دوره پیش از یادگیری عمیق، MoE کاربردهای دیگری از جمله، در پیاده‌سازی مدل‌های بسیار بزرگتر پیدا کرد. در این کاربرد از MoE به عنوان یک روش ساده برای انجام محاسبات شرطی بهره می‌بریم. یعنی به جای استفاده از کل مدل، فقط بخش‌هایی از مدل استفاده می‌شود، که متناسب با ورودی انتخاب می‌شوند.
اولین مقاله‌ای که MoE را برای یادگیری عمیق به کار می‌برد، «یادگیری بازنمایی‌های عامل‌دار در ترکیبی عمیق از متخصصان» (Eigen, Ranzato, Sutskever)  است که پیشنهاد می‌کند از یک شبکه دروازه‌ای متفاوت در هر لایه در یک شبکه عصبی عمیق استفاده شود. به طوری که، هر دروازه یک شبکه بیشینه هموار-خطی-ReLU-خطی، و هر متخصص یک شبکه ReLU-خطی انتخاب شود.
هدف اصلی استفاده از MoE در یادگیری عمیق، کاهش هزینه محاسبات است. در نتیجه، برای هر پرس و جو، تنها یک زیرمجموعه کوچک از متخصصان باید پرس و جو شود. این باعث می شود که MoE در یادگیری عمیق با MoEکلاسیک متفاوت باشد. در MoE کلاسیک به ازای هر پرس و جو، خروجی مجموع وزنی خروجی‌های متخصصان است. ولی در MoE یادگیری عمیق، خروجی نهایی در هر پرس و جو می‌تواند تنها شامل خروجی‌های زیر مجموعه ای از کل متخصصان باشد. در نتیجه، انتخاب کلیدی طراحی در این MoE معطوف به به مسیریابی می‌شود:
مسیریابی و جهت‌دهی ورودی ها (پرس و جوها) به بهترین متخصصان چگونه انجام بپذیرد‌.
یادگیری عمیق > لایه MoE با دروازه پراکنده

لایه MoE با پراکندگی دروازه‌،   که توسط محققان گوگل برین منتشر شده است، از شبکه‌های پیش‌خور به‌ عنوان متخصص و از بیشینه هموار خطی به عنوان دروازه استفاده می‌کند. مشابه پیشنهادهای ارائه شده در بالا برای MoE سخت، به منظور دستیابی به هدف پراکندگی، آنها به جای استفاده از جمع وزنی همه متخصصان، از جمع وزنی k متخصص برتر استفاده می‌کنند. به بیان خاص‌تر، در یک لایه MoE، شبکه‌های پیشخور  f_{1},...,f_{n} و یک شبکه دروازه  w وجود دارد . شبکه دروازه توسط رابطه  w(x)=\mathrm {softmax} (\mathrm {top} _{k}(Wx+{\text{noise}})) تعریف می‌شود.  \mathrm {top} _{k} تابعی است که ورودی های به k واحد برتر را دست نخورده و یکسان نگه می‌دارد، ولی همه ورودی‌های دیگر را به  -\infty  تغییر می‌دهد. باید به این نکته اشاره کرد که اضافه شدن نویز به تعادل بار کمک می کند.
انتخاب  k یک فراپارامتر است که با توجه به کاربرد انتخاب می‌شود.  k=1,2 مقادیر معمول و کاربردی هستند. با فرض  k=1، این نسخه از شبکه، ترنسفورمر سوئیچی (به انگلیسی: Switch Transformer)نامیده می شود.
نویسندگان مقاله برای ارائه نتایج خود، با استفاده از لایه‌های متناوب MoE و LSTM، مجموعه‌ای از مدل‌ها را برای کاربرد به عنوان ترجمه ماشینی آموزش دادند و نتیجه را با مدل‌های عمیق LSTM مقایسه کردند. جدول 3 نشان می دهد که مدل های MoE علیرغم داشتن 30 برابر پارامترهای بیشتر، از زمان محاسبه استنتاج کمتری استفاده می کنند.
Vanilla MoE معمولاً مشکلاتی در تعادل بار دارد: با برخی از متخصصان اغلب مشورت می شود، در حالی که متخصصان دیگر به ندرت یا اصلاً مشورت نمی کنند. برای تشویق گیت به انتخاب هر متخصص با فرکانس برابر (تعادل بار مناسب) در هر دسته، هر لایه MoE دارای دو تابع تلفات کمکی است. این با  به یک تابع تلفات کمکی بهبود یافته است. به طور خاص، اجازه دهید  n تعداد متخصصان باشد، سپس برای یک دسته معین از پرس و جوها  \{x_{1},x_{2},...,x_{T}\}، ضرر کمکی برای دسته است
یادگیری عمیق > مسیریابی

در MoE با دروازه‌های پراکنده، فقط از k متخصصان برتر پرس و جو می‌شود و خروجی‌های آن‌ها وزن‌دهی و به هم افزوده می‌شود. روش های دیگری نیز وجود دارد.
در Hash MoE،  مسیریابی توسط یک تابع هش انجام می شود که قبل از شروع یادگیری تثبیت و بدون تغییر در نظر گرفته شده است. به عنوان مثال، اگر مدل یک ترانسفورماتور 4 لایه باشد و ورودی، نشانه‌ای (توکن) متناظر با کلمه "eat" باشد و هش "eat"  (1,4,2,3) باشد. آنگاه توکن به متخصص 1 در لایه 1، متخصص 4 در لایه 2، متخصص 2 در لایه و متخصص 3 در لایه 4 هدایت می شود. با وجود سادگی، این روش از لحاظ بازدهی در سطح MoE با دروازه پراکندگی با پارامتر  k=1 است.
در MoE نرم، فرض کنید در هر دسته، هر متخصص می تواند تعداد  p پرس و جو را پردازش کند. در نتیجه  n\times p پرس و جو وجود دارد که می‌توان به هر دسته تخصیص داد. حال برای هر دسته از پرس و جوهای  \{x_{1},x_{2},...,x_{T}\}، لایه MoE نرم، یک آرایه نوعی  w_{i,j,k} را محاسبه می کند، به طوری که  (w_{i,j,1},...,w_{i,j,T}) توزیع احتمال بر روی پرس و جوها است، و پرس و جو  j-ام به متخصص  i-ام با رابطه  \sum _{k}w_{i,j,k}x_{k} محاسبه می‌شود. با این حال، این روش با مدل‌سازی مدل خودهمبسته کار نمی‌کند، زیرا وزن‌  w_{i,j,k} بغیر از خود توکن، به همه توکن‌های دیگر بستگی دارد.
روش‌های دیگر عبارتند از
حل مسئله با روش برنامه‌ریزی خطی مقید
وادار کردن هر متخصص به انتخاب k پرس و جو برتر به انتخاب خودش (به جای اینکه هر پرس و جو k متخصص برتر را انتخاب کند)
استفاده از یادگیری تقویتی برای آموزش الگوریتم مسیریابی (از آنجایی که انتخاب یک متخصص یک اقدام مجزا است، مانند RL).
یادگیری عمیق > فاکتور ظرفیت

فرض کنید  n متخصص در یک لایه وجود دارند. برای یک دسته معین از پرس و جوی  \{x_{1},x_{2},...,x_{T}\}، هر پرس و جو به یک یا چند متخصص هدایت می شود. به عنوان مثال، اگر هر پرس و جو به یک متخصص مانند ترنسفورمر سوئیچی هدایت شود، و اگر تقسیم بار بین متخصصان صورت گرفته باشد، هر متخصص باید به طور متوسط انتظار دریافت  T/n از دسته پرس و جوها را داشته باشد. در عمل، متخصصان نمی‌توانند انتظار تعادل بار کامل را داشته باشند: در برخی از دسته پرس و جوها، یک متخصص ممکن است کم کار شود، در حالی که در دسته های دیگر، بیش از حد کار می کند.
تعادل بار از آن جهت اهمیت پیدا می‌کند به بدانیم ورودی‌‌ها به هر لایه نمی‌توانند از آن عبور کرده و به لایه بعدی بروند، تا زمانی که همه متخصص‌ها در همان لایه پرس و جوهایی را که به آنها منتسب شده را به پایان برساند. فاکتور ظرفیت به شکل یک محدودیت سخت در تعادل بار ایجاد شده است. فاکتور ظرفیت بدین معنی که: هر متخصص فقط مجاز به پردازش حداکثر تا  c\cdot T/n پرس و جوی دسته ای را دارد. در مقاله عملاً مقدار  c\in [1.25,2] نتیجه خوبی به دست داد.
یادگیری عمیق > کاربرد در مدل های ترنسفورمر

لایه‌های MoE در بزرگترین مدل‌های ترنسفورمر استفاده می‌شوند، زیرا که مراحل آموزش و استنباط مدل کامل بسیار پرهزینه است. آنها معمولاً دارای دروازه‌های پراکنده با پراکندگی 1 یا 2 هستند. در مدل‌های ترانسفورماتور، لایه‌های MoE اغلب برای انتخاب لایه‌های پیش‌خور (معمولاً یک شبکه-خطی-ReLU-خطی) استفاده می‌شوند. بدین صورت که پس از توجه چند سر در مسیر هر بلوک ترانسفورماتور ظاهر می‌شوند. به این که با بزرگتر شدن مدل‌ها، لایه‌های پیش‌خور بخش فزاینده‌ای از هزینه محاسبات را به خود اختصاص می‌دهند. به عنوان مثال در مدل Palm-540B حدود 90 درصد پارامترها در لایه های پیشخور آن قرار دارند.
تا تاریخ ۲۰۲۳، مدل‌هایی به اندازه کافی بزرگ که از MoE استفاده کنند، معمولا مدل‌های زبان بزرگ هستند که هر متخصص در آن حدود 10 میلیارد پارامتر دارد.
فارغ از مدل‌های زبانی، Vision MoE نیز یک مدل ترنسفورمر با لایه‌های MoE است. نویسندگان مقاله با آموزش یک مدل با 15 میلیارد پارامتر، کاربرد دیگر MoE را نشان دادند.
یک سری از مدل های زبان بزرگ گوگل از MoE استفاده می کردند. GShard از MoE با حداکثر 2 متخصص در هر لایه استفاده می کند. بدین سان که، ابتدا متخصص برتر اول انتخاب می‌شود و متخصص برتر دوم با احتمالی متناسب با وزن محاسبه شده توسط تابع دروازه انتخاب می‌شود. پس از آن، مدل GLaM  که یک مدل زبانی با 1.2 تریلیون پارامتر را رونمایی شد که هر در لایه MoE آن از 2 متخصص برتر (از بین 64 متخصص) استفاده می کرد. ترنسفورمرهای سوئیچی از 1 متخصص برتر در تمام لایه های MoE استفاده می کنند.
NLLB-200 از متا ای‌آی یک مدل ترجمه ماشینی است با پشتیبانی از 200 زبان انسانی.  هر لایه MoE از یک MoE سلسله مراتبی با دو سطح استفاده می کند. در سطح اول، تابع دروازه تصمیم می‌گیرد که از یک لایه پیشخور "به اشتراک گذاشته شده" استفاده کند یا متخصصان. اگر از متخصصان استفاده شود، یک تابع دروازه‌ای دیگر وزن‌ها را محاسبه می‌کند و 2 متخصص برتر را انتخاب می کند.
مدل‌های زبان بزرگ MoE را می‌توان با تنظیم دستورالعمل برای کارهای پایین دستی سازگار کرد.
در دسامبر 2023، شرکت میسترال ای‌آی مدل Mixtral 8x7B خود را تحت مجوز آپاچی 2.0 منتشر کرد. این یک مدل زبان MoE با 46.7B پارامتر، 8 متخصص، و پراکندگی دروازه 2 است. آنها همچنین نسخه ای را منتشر کردند که به منظور فرمان‌بری از دستورها تنظیم شده بود.
در مارس 2024، شرکت دیتابریکس مدل دیتابریکس را منتشر کرد. این یک مدل زبان MoE با 132B پارامتر، 16 متخصص و پراکندگی دروازه 4 است. آنها همچنین نسخه ای را منتشر کردند که برای آموزش زیر تنظیم شده بود.
در صورت نیاز به مطالعات بیشتر

قبل از دوران یادگیری عمیق
McLachlan, Geoffrey J.; Peel, David (2000). Finite mixture models. Wiley series in probability and statistics applied probability and statistics section. New York Chichester Weinheim Brisbane Singapore Toronto: John Wiley & Sons, Inc. ISBN 978-0-471-00626-8.
Yuksel, S. E.; Wilson, J. N.; Gader, P. D. (August 2012). "Twenty Years of Mixture of Experts". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 23 (8): 1177–1193. doi:10.1109/TNNLS.2012.2200299. ISSN 2162-237X. PMID 24807516. S2CID 9922492.
Masoudnia, Saeed; Ebrahimpour, Reza (12 May 2012). "Mixture of experts: a literature survey". Artificial Intelligence Review. 42 (2): 275–293. doi:10.1007/s10462-012-9338-y. S2CID 3185688.
Nguyen, Hien D.; Chamroukhi, Faicel (July 2018). "Practical and theoretical aspects of mixture-of-experts modeling: An overview". WIREs Data Mining and Knowledge Discovery (به انگلیسی). 8 (4). doi:10.1002/widm.1246. ISSN 1942-4787. S2CID 49301452.
دوران یادگیری عمیق
Zoph, Barret; Bello, Irwan; Kumar, Sameer; Du, Nan; Huang, Yanping; Dean, Jeff; Shazeer, Noam; Fedus, William (2022). "ST-MoE: Designing Stable and Transferable Sparse Expert Models". arXiv:2202.08906 [cs.CL].
مشاهدات بیشتر

محصول متخصصان
مدل های مخلوط
مخلوطی از گاوسیان
یادگیری گروهی
پاورقی‌ها

↑  Meta-pi network
↑  linear-softmax function
↑  sparsely-gated MoE layer
لایه MoE - اثر دروازه بر روی ورودی و توابع
جریان استرالیای غربی

جریان‌های اقیانوسی پیرامون استرالیا. جریان استرالیای غربی در جایی واقع شده که جریان لیووین مشخص شده و در جهت عکس جریان لیووین گردش می‌کند.
جریان استرالیای غربی (انگلیسی: West Australian Current) یک جریان اقیانوسی سطحی و سرد در اقیانوس منجمد جنوبی و جنوب اقیانوس هند است.
این جریان به عنوان جریان اقیانوس هند جنوبی و بخشی از جریان پیراقطبی جنوبگان آغاز شده و با رسیدن به استرالیای غربی به سمت شمال چرخیده و به موازات ساحل غربی استرالیا به سمت شمال گردش کرده و جریان استرالیای غربی را پدید می‌آورد.
جریان استرالیای غربی معمولاً یک جریان فصلی است که در زمستان ضعیف و در تابستان قوی می‌شود. این جریان تحت تأثیر بادهای آن منطقه نیز قرار دارد.
۱۷۹۹

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده:: سده ۱۷ - سده ۱۸ - سده ۱۹
دهه:: ۱۷۶۰  ۱۷۷۰  ۱۷۸۰  ۱۷۹۰  ۱۸۰۰  ۱۸۱۰  ۱۸۲۰ 
سال:: ۱۷۹۶ ۱۷۹۷ ۱۷۹۸ - ۱۷۹۹ - ۱۸۰۰ ۱۸۰۱ ۱۸۰۲
| 0 | 1 |
| --- | --- |
گاه‌شماری ایرانی: ۱۱۷۷–۱۱۷۸
گاه‌شماری میلادی: ۱۷۹۹ MDCCXCIX
گاه‌شماری اتیوپیایی: ۱۷۹۱–۱۷۹۲
گاه‌شماری ارمنی: ۱۲۴۸ ԹՎ ՌՄԽԸ
گاه‌شماری اسلامی: ۱۲۱۳–۱۲۱۴
گاه‌شماری ایگبو: ۷۹۹–۸۰۰
گاه‌شماری آشوری: ۶۵۴۹
گاه‌شماری بربری: ۲۷۴۹
گاه‌شماری بنگالی: ۱۲۰۶
گاه‌شماری بهائی: −۴۵ – −۴۴
گاه‌شماری بودایی: ۲۳۴۳
گاه‌شماری بیزانسی: ۷۳۰۷–۷۳۰۸
گاه‌شماری جوچه: نامعلوم
گاه‌شماری چینی: 戊午年 (زمین اسب) ۴۴۹۵ یا ۴۴۳۵     — تا — 己未年 (زمین بز) ۴۴۹۶ یا ۴۴۳۶
گاه‌شماری خورشیدی تایلندی: ۲۳۴۲
گاه‌شماری دیسکوردیان: ۲۹۶۵
گاه‌شماری ژاپنی: Kansei ۱۱ (寛政１１年)
گاه‌شماری ژولینی: میلادی منهای ۱۱ روز
گاه‌شماری سنتی برمه‌ای: ۱۱۶۱
گاه‌شماری عبری: ۵۵۵۹–۵۵۶۰
گاه‌شماری قبطی: ۱۵۱۵–۱۵۱۶
گاه‌شماری کره‌ای: ۴۱۳۲
گاه‌شماری مینگو: ۱۱۳ پیش از گاه‌شماری جمهوری چین 民前۱۱۳年
گاه‌شماری هولوسن: ۱۱۷۹۹
گاه‌شماری‌های هندو: 
 - ویکرم سموت: ۱۸۵۵–۱۸۵۶
 - شاکا ساموات: ۱۷۲۱–۱۷۲۲
 - کالی یوگا: ۴۹۰۰–۴۹۰۱
از تاریخ پیدایش رم: ۲۵۵۲
سال سلطنت بریتانیا: ۳۹ جرج ۳ – ۴۰ جرج ۳
این جعبه:  نمایش بحث ویرایش: این جعبه:  نمایش بحث ویرایش
۱۷۹۹ (میلادی) هزار و هفتصد و نود و نهمین سال تقویم میلادی است.
رویدادها

اتمام  انقلاب کبیر فرانسه به تعابیری
در این تاریخ سلسله خوارزمشاهیان حاکمان اکثر مناطق امروزی ایران زمین بودند و پادشاه ایران زمین علاءالدین تکش بود
زادگان

۲۰ مه - انوره دو بالزاک، نویسنده فرانسوی و یکی از بنیانگزاران مکتب رئالیسم در ادبیات اروپا.
۶ ژوئن - الکساندر پوشکین، شاعر و نویسندهٔ روسی سبک رومانتیسیسم.
۴ ژوئیه - اسکار اول، پادشاه سوئد و نروژ.
۸ مارس – سایمون کامرون، سیاست‌مدار و دیپلمات آمریکایی (د. ۱۸۸۹)
۲۲ مارس – فریدریش ویلهلم ارگلاندر، ستاره‌شناس آلمانی (د. ۱۸۷۵)
۲۹ مارس – ادوارد اسمیت دربی، سیاست‌مدار بریتانیایی (د. ۱۸۶۹)
درگذشتگان

۱۴ دسامبر - جورج واشنگتن، از رهبران انقلاب آمریکا و نخستین رئیس‌جمهور این کشور.
۲۲ ژانویه – هورس بندیکت دو سوسور، فیزیک‌دان سوئیسی (ز. ۱۷۴۰)
۱۹ فوریه – ژان-شارل د بردا، ریاضی‌دان، فیزیک‌دان، و مهندس فرانسوی (ز. ۱۷۳۳)
۲۴ فوریه – جرج کریستف لیختنبرگ، ستاره‌شناس، فیزیک‌دان، نویسنده، و دانشمند آلمانی (ز. ۱۷۴۲)
۶ ژوئن – پاتریک هنری، سیاست‌مدار و وکیل آمریکایی (ز. ۱۷۳۶)
۴ اوت – جان بیکن، مجسمه‌ساز بریتانیایی (ز. ۱۷۴۰)
۲۴ اکتبر – کارل دیترس فن دیترسدرف، آهنگساز اتریشی (ز. ۱۷۳۹)
۶ دسامبر – جوزف بلک، شیمی‌دان بریتانیایی (ز. ۱۷۲۸)
جاوید خان

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Jabed Khan
زادروز:  ۲۵ ژانویهٔ ۱۹۹۶ ‏(۲۸ سال)
زادگاه:  ناحیه نارسینگدی
قد:  1.70m
پست:  مهاجم، هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  Bangladesh Police
شمارهٔ پیراهن:  ۱۰
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۳–۱۴ |  Chittagong Abahani |  ? |  (۳) |
| ۲۰۱۶–۱۷ |  Muktijoddha Sangsad |  ? |  (۴) |
| ۲۰۱۷–۱۸ |  باشگاه فوتبال شیخ جمال دانموندی |  ۱۷ |  (۱) |
| ۲۰۱۸–۱۹ |  Saif SC |  ۸ |  (۱) |
| ۲۰۱۹–۲۲ |  باشگاه فوتبال شیخ جمال دانموندی |  ۵ |  (۰) |
| ۲۰۲۲–۲۳ |  Fortis |  ۵ |  (۰) |
| ۲۰۲۳– |  Bangladesh Police |  ۰ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۸ |  تیم ملی فوتبال بنگلادش |  ۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۱ ژوئیه ۲۰۲۳.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۵ اکتبر ۲۰۱۹:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۱ ژوئیه ۲۰۲۳.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۵ اکتبر ۲۰۱۹
جاوید خان (انگلیسی: Jabed Khan؛ زادهٔ ۲۵ ژانویهٔ ۱۹۹۶) بازیکن فوتبال اهل بنگلادش است.
وی همچنین در تیم ملی فوتبال بنگلادش بازی کرده است.
جریان آنتیل

جریان آنتیل یکی از بازوهای چرخاب اطلس شمالی است.
جریان آنتیل (انگلیسی: Antilles Current) یک جریان اقیانوسی سطحی گرم و متغیر است که به سمت شمال غربی جریان داشته و از رشته‌جزیره‌هایی می‌گذرد که دریای کارائیب را از اقیانوس اطلس جدا می‌کنند. جریان آنتیل نتیجه جریان استوایی شمالی است. این جریان کامل‌کننده چرخاب اطلس شمالی است که در جهت ساعت‌گرد در اقیانوس اطلس گردش می‌کند. جریان آنتیل در شمال پورتوریکو، هیسپانیولا و کوبا و جنوب باهاما گردش می‌کند و در تقاطع تنگه فلوریدا به جریان گلف استریم می‌پیوندد.
پنولوپه میلفورد

| پنولوپه میلفورد | پنولوپه میلفورد |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۳ مارس ۱۹۴۸ ‏(۷۶ سال)
ملیت: ایالات متحده آمریکا
سال‌های فعالیت: ۱۹۶۸–اکنون
پنولوپه میلفورد (انگلیسی: Penelope Milford؛ زادهٔ ۲۳ مارس ۱۹۴۸) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است. وی از سال ۱۹۶۸ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده‌است.
از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به والنتینو، بازگشت به وطن، عشق بی‌پایان اشاره کرد.
ذاکری (بافت)

| ذاکری | ذاکری |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۲۹°۱۳′ شمالی ۵۶°۲۳′ شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۲۱۷°شمالی ۵۶٫۳۸۳°شرقی﻿ / 29.217; 56.383: مختصات: ۲۹°۱۳′ شمالی ۵۶°۲۳′ شرقی﻿ / ﻿۲۹٫۲۱۷°شمالی ۵۶٫۳۸۳°شرقی﻿ / 29.217; 56.383
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: بافت
بخش: بخش مرکزی
دهستان: فتح‌آباد
جمعیت: کمتر از ۳ خانوار (سرشماری ۹۵)
ذاکری، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان بافت در استان کرمان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان فتح‌آباد قرار دارد و بر اساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۴۱ نفر (۸خانوار) بوده‌است.
تپه قره بولاغ

| تپه قره بولاغ | تپه قره بولاغ |
| --- | --- |
نام: تپه قره بولاغ
کشور: ایران
استان: استان زنجان
شهرستان: شهرستان خدابنده
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: تپه
دیرینگی: دوره ساسانیان
دورهٔ ساخت اثر: دوره ساسانیان
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۷۴۱۳
تاریخ ثبت ملی: ۱۲ بهمن ۱۳۸۱
تپه قره بولاغ مربوط به دوره ساسانیان است و در شهرستان خدابنده، بخش سجاسرود، روستای آلنجه واقع شده و این اثر در تاریخ ۱۲ بهمن ۱۳۸۱ با شمارهٔ ثبت ۷۴۱۳ به‌عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است.
اریک نوریس

| اریک نوریس | اریک نوریس |
| --- | --- |
تصویر اریک نوریس در سال ۱۹۹۷: تصویر اریک نوریس در سال ۱۹۹۷
نام هنگام تولد: اریک اسکات نوریس
زادهٔ: ۲۰ مهٔ ۱۹۶۴ ‏(۶۰ سال) ردوندو بیچ، کالیفرنیا
همسر: استفانی نوریس
فرزندان: ۴
والدین: چاک نوریس (پدر) دایان هولچک (مادر)
خویشاوندان: مایک نوریس (برادر)
اریک اسکات نوریس (به انگلیسی: Eric Scott Norris) با نام هنری اریک نوریس زاده ۲۰ مه ۱۹۶۴ راننده سابق اتومبیل رانی و بدلکار آمریکایی است. وی در مسابقات قهرمانی سری نسکار وینستون وست در سال ۲۰۰۲ شرکت کرد.
زندگی شخصی

نوریس متولد ردوندو بیچ، کالیفرنیا است و همچنین او پسر ستاره فیلمهای رزمی و اکشن دهه ۱۹۸۰ آمریکا چاک نوریس می‌باشد.
کارگردانی

نوریس ۱۷ قسمت از سریال‌های واکر، رنجر تگزاس را کارگردانی کرد.
همچنین نوریس تله فیلم‌های آقای رئیس‌جمهور (۲۰۰۰) و آقای رئیس جمهور ۲ (۲۰۰۲) را نیز کارگردانی کرده‌است.
بازیگری

نیروی دلتا (۱۹۹۰)
سرباز جهانی (۱۹۹۲)
نجات من (۱۹۹۲)
ضربه جانبی (۱۹۹۲)
سگ برتر (۱۹۹۵)
نگهبان (۲۰۰۶)
جانی مارتینو

| جانی مارتینو | جانی مارتینو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۵ مهٔ ۱۹۳۷ ‏(۸۷ سال) بروکلین، نیویورک، آمریکا
پیشه: بازیگر
شناخته‌شده برای: پدرخوانده
همسر: لوری مارتینو (ازدواج ۱۹۸۶)
فرزندان: جوسف مارتینو (پسر) جان مارتینو (پسر)
جانی مارتینو (انگلیسی: Johnny Martino؛ زادهٔ ۵ مهٔ ۱۹۳۷) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا است.
گزیده فیلمشناسی

از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به آثار زیر اشاره کرد.
پدرخوانده (۱۹۷۲)
دیلینجر (فیلم ۱۹۷۳) (۱۹۷۳)
کاپون (فیلم) (۱۹۷۵)
جوئل شوماخر

| جوئل شوماخرJoel T>  Schumacher | جوئل شوماخرJoel T>  Schumacher |
| --- | --- |
در سال ۲۰۰۳: در سال ۲۰۰۳
زادهٔ: ۲۹ اوت ۱۹۳۹ نیویورک، ایالت نیویورک، ایالات متحده آمریکا
درگذشت: ۲۲ ژوئن ۲۰۲۰ (۸۰ سال) نیویورک، ایالت نیویورک، ایالات متحده آمریکا
علت مرگ: سرطان
ملیت: ایالات متحده آمریکا
محل تحصیل: Fashion Institute of Technology (بی‌اف‌ای) دانشگاه کالیفرنیا، لس آنجلس (ام‌اف‌ای)
پیشه(ها): کارگردان فیلم، هنرپیشه
سال‌های فعالیت: ۱۹۷۰ تا ۲۰۱۷
همسر: (همجنسگرا)
جوئل شوماخر (به انگلیسی: Joel Schumacher) (زاده ۲۹ اوت ۱۹۳۹ – درگذشت ۲۲ ژوئن ۲۰۲۰) یک کارگردان فیلم و هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا بود.
درگذشت

روز دوشنبه ۲۲ ژوئن ۲۰۲۰ در سن ۸۰ سالگی پس از یک سال مبارزه با بیماری سرطان در نیویورک درگذشت.
کار هنری > سینما

| سال | عنوان | در جایگاه> کارگردان فیلم | در جایگاه> فیلم‌نامه‌نویس | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۷۶ | درخشش | نه | آری | به کارگردانی سام اوستین |
| ۱۹۷۶ | کارواش | نه | آری | به کارگردانی مایکل شولتز |
| ۱۹۷۸ | جادوگر | نه | آری | به کارگردانی سیدنی لومت |
| ۱۹۸۱ | زن کوچک افسانه‌ای | آری | نه | نخستین کارگردانی |
| ۱۹۸۳ | تاکسی دی.سی. | آری | آری | با نام دیگر Street Fleet |
| ۱۹۸۵ | آتش سنت المو | آری | آری |  |
| ۱۹۸۷ | پسران گمشده | آری | نه |  |
| ۱۹۸۹ | خویشاوندان | آری | نه |  |
| ۱۹۹۰ | مرگ‌بازان (مرگ‌جویان) | آری | نه |  |
| ۱۹۹۱ | جوان‌مرگ | آری | نه |  |
| ۱۹۹۳ | فروپاشی | آری | نه |  |
| ۱۹۹۴ | موکل | آری | نه |  |
| ۱۹۹۵ | بتمن برای همیشه | آری | نه |  |
| ۱۹۹۶ | زمانی برای کشتن | آری | نه |  |
| ۱۹۹۷ | بتمن و رابین | آری | نه |  |
| ۱۹۹۹ | ۸میلی‌متری | آری | نه | همچنین تهیه‌کننده |
| ۱۹۹۹ | بی‌عیب | آری | آری | همچنین تهیه‌کننده |
| ۲۰۰۰ | سرزمین ببر | آری | نه |  |
| ۲۰۰۲ | گروه ناجور | آری | نه |  |
| ۲۰۰۲ | باجه تلفن | آری | نه |  |
| ۲۰۰۳ | ورونیکا گرن | آری | نه |  |
| ۲۰۰۴ | شبح اپرا | آری | آری | همچنین تهیه‌کننده اجرایی موسیقی |
| ۲۰۰۷ | شماره ۲۳ | آری | نه |  |
| ۲۰۰۹ | نهر خون | آری | نه |  |
| ۲۰۱۰ | دوازده | آری | نه |  |
| ۲۰۱۱ | آدم توی آینه | آری | نه | فیلم کوتاه |
| ۲۰۱۱ | تعدی | آری | نه |  |
| سال | عنوان | کارکردان |
| --- | --- | --- |
| ۱۹۹۵ | پرستار بچه | گای فرلند |
| ۲۰۰۰ | سخن‌چینی | دیویس گوگنهایم |
کار هنری > تلویزیون

| سال | عنوان | در جایگاه> کارگردان | در جایگاه> تهیه‌کننده اجرایی | در جایگاه> نویسنده | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۷۴ | Virginia Hill | آری | نه | آری | تله‌فیلم |
| ۱۹۷۹ | Amateur Night at the Dixie Bar and Grill | آری | نه | آری | تله‌فیلم |
| ۱۹۸۳ | Now We're Cookin | نه | آری | آری | تله‌فیلم؛ به کارگردانی Noam Pitlik |
| ۱۹۸۵ | Code Name: Foxfire | نه | آری | Story (Pilot) | پدیدآور، ۸ قسمت |
| ۱۹۸۶ | خشم | نه | آری | نه | تله‌فیلم؛ به کارگردانی Matthew Chapman |
| ۱۹۹۲ | 2000 Malibu Road | آری | آری | نه | ۵ قسمت (کارگردان)؛ ۱ قسمت (تهیه‌کننده) |
| ۲۰۰۸ | Choose or Lose | آری | نه | نه | ویژه تلویزیونی |
| ۲۰۱۳ | خانه پوشالی | آری | نه | نه | قسمت دوم |
| ۲۰۱۵ | Do Not Disturb: Hotel Horrors | نه | آری | نه | مینی سریال (۳ قسمت)؛ به کارگردانی مارک مارابلا |
کار هنری > نماهنگ

| سال | هنرمند | نام |
| --- | --- | --- |
| ۱۹۸۸ | این اکسس | Devil Inside |
| ۱۹۹۳ | لنی کراویتز | Heaven Help (نسخه اروپایی) |
| ۱۹۹۴ | سیل | بوسه از گل سرخ (۱ نسخه) |
| ۱۹۹۷ | اسمشینگ پامپکینز | The End Is the Beginning Is the End |
| ۱۹۹۹ | بوش | Letting the Cables Sleep |
| ۲۰۱۲ | قتلگاه | استار بِیبی |
کار هنری > طراح لباس

| سال | عنوان | کارگردان |
| --- | --- | --- |
| ۱۹۷۲ | بازی روزگار | فرانک پری |
| ۱۹۷۳ | آخرین شیلا | هربرت راس |
| ۱۹۷۳ | بلوم عاشق | پل مازورسکی |
| ۱۹۷۳ | درخواب‌فرورفته | وودی آلن |
| ۱۹۷۵ | زندانی خیابان دوم | نیل سایمون |
| ۱۹۷۸ | صحنه‌های داخلی | وودی آلن |
:
کار هنری > طراح تولید

| سال | عنوان | کارگردان | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۷۴ | زنبورهای قاتل | کورتیس هرینگتن | تله‌فیلم |
:
کار هنری > تک‌جلوه

| سال | عنوان | نقش | کارگردان(ان) | توضیحات |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ۱۹۹۸ | به هالیوود خوش آمدید | خودش | تونی مارکس و آدام ریفکین | مستندنما |
| ۲۰۱۷ | کلاه شب | خودش | جانی میلورد | قسمت 'Guest in a Snake' |
راهگزینی برچسب چندقرارداری

راهگزینی برچسب چندقرارداری
در شبکه جهانی رایانه و ارتباط‌های تلفنی، تعویض برچسب چندپروتکلی (MPLS)(فناوری قوانین چندگانه برای حمل بسته‌های شبکه با کمک برچسب زدن بر روی بسته‌ها) یک مکانیزم حمل داده‌است که با بعضی از خصوصیات شبکه تعویض چرخشی بر روی شبکه تعویض پاکتی رقابت می‌کند. MPLS در لایه مدل OSI عمل می‌کند که به طور کلی در بین معانی سنتی لایه ۲ (لایه انتقال داده) و لایه ۳ (لایه شبکه) در نظر گرفته شده‌است، بنابراین اغلب به لایه ۲ و ۳ رجوع می‌کند و برخی آن را لایه ۲/۵ می‌نامند. MPLS به منظور فراهم کردن سرویس حمل داده برای مشتری‌های چرخشی و مشتری‌های تعویض پاکت که یک مدل سرویس دیاگرام را تولید می‌کند طراحی شده بود. آن می‌تواند در حمل انواع مختلفی از ترافیک شامل پاکت‌های IP به خوبی Sonet ,ATM و اترنت استفاده بشود.
در مهندسی ترافیک در تعویض برچسب چندپروتکلی (MPLS) ترافیک روی چندین Label Switched Path منطبق با Forwarding Equivalence Class توزیع می‌شود و عملکرد شبکه را بهبود می‌دهد.
کتاب  MPLS fundamental نوشته Luc De Ghein  از انتشارات سیسکو به صورت کامل پروتکل MPLS را توضیح داده است. این کتاب با نام مبانی MPLS توسط بهنام افسرطلا ترجمه شده و در انتشارات ناقوس چاپ شده است.