۴ مطلب در آذر ۱۳۹۸ ثبت شده است

تکنولوژی سی شارپ برای تولید اپلیکیشن های موبایل

۲۳ آذر۹۸

زامارین چیست؟

Xamarin یک بستر منبع باز برای ساخت برنامه های کاربردی مدرن و اجرایی برای iOS ، Android و ویندوز با .NET است.. Xamarin در یک محیط مدیریت شده اجرا می شود که امکاناتی نظیر تخصیص حافظه و جمع آوری زباله را فراهم می کند.

Xamarin به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا به طور متوسط 90٪ برنامه خود را در سیستم عامل ها به اشتراک بگذارند. این الگوی اجازه می دهد تا توسعه دهندگان تمام منطق کسب و کار خود را به یک زبان واحد بنویسند.

برنامه های Xamarin را می توان در PC یا Mac نوشت و در بسته های برنامه های بومی مانند پرونده .apk در اندروید یا پرونده ipa در iOS کامپایل کرد.

می توان گفت Xamarin یک بستر توسعه است که توسط مایکروسافت به دست آمده و به لطف یک پایگاه کد رایج ، یعنی C # ، امکان توسعه برنامه های موبایل برای iOS ، Android و Windows را فراهم می کند.

زامارین برای کیست

Xamarin برای توسعه دهندگان با اهداف زیر است:

کد ، آزمون و منطق کسب و کار را در سیستم عامل ها به اشتراک بگذارید.

برنامه های cross-platform را در C # با ویژوال استودیو بنویسید.

چگونه Xamarin کار می کند

نمودار معماری کلی یک برنامه cross-platform Xamarin را نشان می دهد.

Xamarin در بالای Mono ساخته شده است ، نسخه منبع باز چارچوب .NET بر اساس استانداردهای NET ECMA. مونو تقریباً تا زمانی که خود NET Framework وجود داشته باشد ، وجود دارد و در اکثر سیستم عامل ها از جمله Linux ، Unix ، FreeBSD و macOS اجرا می شود. محیط اجرای Mono بطور خودکار وظایفی از قبیل تخصیص حافظه ، جمع آوری زباله و قابلیت همکاری با سیستم عامل های زیرزمینی را بر عهده می گیرد.

چرا از زامارین استفاده می کنیم

اول از همه ، Xamarin یک سیستم عامل است که امکان توسعه چندرسانه ای را فراهم می کند ، یعنی پشتیبانی از آن به عنوان مثال شیشه های Google ، Apple Watch ، Android Wear ، Amazon Phone / TV و بسیاری از دستگاه های دیگر. این نرم افزار همچنین شامل ابزارهایی با کیفیت بسیار خوب یا شبیه ساز یا Insights است که به شما امکان می دهد جزئیات برنامه خود را ببینید.

Xamarin IDE خاص خود را دارد ، یعنی استودیو Xamarin ، اما می توان از Visual Studio 2015 نیز استفاده کرد ، با دانستن این نکته می توان گفت زامارین با ویژوال استودیو یکپارچه شده است.

ویژگی های زامارین

اتصال کامل برای SDK های اساسی:

Xamarin دارای اتصال برای کل SDK های اصلی سیستم عامل در iOS و Android است. علاوه بر این ، این پیوندها به شدت تایپ شده اند ، به این معنی که آنها به راحتی در جهت یابی و استفاده قرار می گیرند و بررسی نوع تایپ زمان کامپایل زمان و در حین توسعه را ارائه می دهند. اتصالات به شدت تایپ شده منجر به خطاهای کمتری در زمان اجرا و برنامه های با کیفیت بالاتر می شوند.

Objective-C ، Java ، C و C ++ Interop:

Xamarin تسهیلاتی برای مراجعه مستقیم به کتابخانه های Objective-C ، Java ، C و C ++ فراهم می کند و به شما قدرت استفاده از طیف گسترده ای از کد را می دهد. این قابلیت به شما امکان می دهد از کتابخانه های موجود در iOS و Android که در Objective-C ، Java یا C / C ++ نوشته شده است استفاده کنید. علاوه بر این ، Xamarin پروژه های الزامی را ارائه می دهد.

ساختارهای مدرن زبان:

برنامه های Xamarin به زبان C # نوشته شده است ، یک زبان مدرن که شامل پیشرفت های چشمگیر در Objective-C و Java مانند ویژگی های زبان پویا ، سازه های کاربردی مانند لامبدا ، LINQ ، برنامه نویسی موازی ، عمومی و موارد دیگر می باشد.

محیط توسعه مدرن یکپارچه (IDE):

برنامه های Xamarin از .NET BCL ، مجموعه بزرگی از کلاس ها استفاده می کنند که دارای ویژگی های جامع و کارآمد مانند XML قدرتمند ، بانک اطلاعاتی ، سریال سازی ، IO ، String و پشتیبانی از شبکه و موارد دیگر هستند. کد C # موجود را می توان برای استفاده در یک برنامه گردآوری کرد ، که دسترسی به هزاران کتابخانه را فراهم می کند که قابلیت هایی را فراتر از BCL اضافه می کنند.

پشتیبانی از سیستم عامل متقابل موبایل

Xamarin پشتیبانی از سیستم cross-platform پیشرفته را برای سیستم عامل های اصلی iOS ، Android و Windows ارائه می دهد. برنامه ها می توانند برای به اشتراک گذاشتن حداکثر 90٪ کد آنها نوشته شوند و Xamarin.Essentials یک API یکپارچه برای دسترسی به منابع مشترک در هر سه سیستم عامل ارائه می دهد. کد مشترک می تواند هم هزینه های توسعه و هم زمان برای توسعه دهندگان موبایل را کاهش دهد.

Xamarin.Android

برنامه های Xamarin.Android از C # به زبان Intermediate (IL) وارد می شوند که پس از راه اندازی برنامه ، فقط در زمان JIT در یک مونتاژ محلی تهیه می شوند. برنامه های Xamarin.Android در محیط Mono Runtime اجرا می شوند ، در کنار دستگاه مجازی

Android Runtime (ART). Xamarin اتصالات .NET را برای Android فراهم می کند.

و جاوا مدیریت تماس پذیر MCW و بسته های قابل تماس با Android (ACW) را به ART ارائه می دهد و به هر دو محیط اجازه می دهد کد را در یکدیگر فراخوانی کنند.

Xamarin.iOS

برنامه های Xamarin.iOS کاملاً جلوتر از زمان AOT است که از C # به کد مونتاژ ARM وارد شده است. Xamarin از Selectors برای افشای Objective-C برای مدیریت کد C # در Objective-C استفاده می کند. انتخابگرها و ثبت کنندگان به طور دسته جمعی "الزام آور" خوانده
می شوند و به ارتباطات Objective-C و C # اجازه می دهند

Xamarinملزومات

برخی از نمونه های عملکرد ارائه شده توسط Xamarin.Essentials شامل موارد زیر است:

اطلاعات دستگاه

سیستم فایل

شتاب سنج

شماره گیر تلفن

متن به گفتار

قفل صفحه

Xamarin.Forms

Xamarin.Forms یک چارچوب UI منبع باز است. Xamarin.Forms به توسعه دهندگان امکان
می دهد برنامه های iOS ، Android و Windows را از طریق یک کد مشترک مشترک بسازند. Xamarin.Forms به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که XAML را با کد پشتی در C # ایجاد کنند. این رابط های کاربر به عنوان انجام کنترل های بومی در هر سیستم عامل ارائه می شوند. برخی از نمونه ویژگی های ارائه شده توسط Xamarin.Forms شامل موارد زیر است:

زبان رابط کاربر XAML

بانک اطلاعاتی

حرکات

اثرات

یک ظاهر طراحی شده

۰ نظر

مرضیه فتاحی

علم داده در پایتون چه نام دارد؟

۱۳ آذر۹۸

داده کاوی چیست؟

داده کاوی، به منظور کشف قوانین و مدل های مربوطه شامل: اکتشاف و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. این یک رشته در زمینه مطالعات علوم داده در نظر گرفته شده است و با تجزیه و تحلیل پیش بینی که توصیف داده های تاریخی است متفاوت است در حالی که داده کاوی با هدف پیش بینی نتایج آینده است. علاوه بر این ، از تکنیک های داده کاوی برای ایجاد مدل های یادگیری ماشینی استفاده می شود که از برنامه های هوش مصنوعی مدرن بهره می برد.

مانند الگوریتم های موتور جستجو و سیستم توصیه.

نحوه کشف داده ها

روش پذیرش داده کاوی شش مرحله دارد:

درک فعالیت ها

اولین قدم تعریف اهداف پروژه و تعیین چگونگی استخراج داده هاست.

این کار می تواند در رسیدن هدف به شما کمک کند. در این مرحله باید طرحی تدوین شود که شامل جدول زمانی ، اقدامات و تکالیف نقش باشد.

درک داده ها

داده ها از کلیه منابع داده قابل استفاده در این مرحله جمع آوری می شود. ابزارهای تجسم داده ها غالباً در این مرحله برای کشف خصوصیات داده ها مورد استفاده قرار می گیرند تا اطمینان حاصل شود که آنها در دستیابی به اهداف تجاری کمک می کنند.

تهیه داده

سپس داده ها تمیز می شوند و داده های گمشده برای اطمینان از آماده بودن برای استخراج درج می شوند. پردازش داده ها بسته به میزان داده های تحلیل شده و تعداد منابع داده می تواند زمان زیادی را صرف کند. در نتیجه ، سیستم های توزیع شده در سیستم های مدرن مدیریت پایگاه داده برای سرعت بخشیدن به فرآیند داده کاوی به جای بارگذاری بیش از یک سیستم واحد استفاده می شوند.این مهم است که اقدامات امنیتی را هنگام دست زدن به داده ها درج کنید تا آنها به طور دائم از بین نروند.

مدل سازی داده ها

سپس از مدلهای ریاضی برای کشف الگوهای داده با استفاده از ابزارهای پیشرفته داده استفاده می شود.

ارزیابی

یافته ها ارزیابی می شوند و با اهداف شرکت مقایسه می شوند تا مشخص شود که آیا آنها نیاز به استقرار در شرکت دارند.

گسترش

در مرحله آخر ، نتایج داده کاوی بین فعالیتهای تجاری روزانه به اشتراک گذاشته می شود. یک بستر اطلاعاتی تجاری می تواند برای ارائه یک منبع حقیقت واحد برای کشف داده های سرویس خود استفاده شود.

مزایای داده کاوی چیست

تصمیم گیری خودکار

داده کاوی به سازمانها اجازه می دهد تا بدون تأخیر ، داده ها را به طور مستمر تجزیه و تحلیل کنند و تصمیم گیری های مهم و معمول را به صورت خودکار انجام دهند. بانکها می توانند فوراً معاملات تقلب را تشخیص دهند ، درخواست تأیید کنند و حتی اطلاعات شخصی را نیز برای محافظت از مشتریان خود در مقابل سرقت هویت تضمین کنند. این مدل ها با استفاده از الگوریتم های عملیاتی یک سازمان می توانند داده ها را بطور مستقل جمع آوری ، تجزیه و تحلیل کنند تا تصمیم گیری را ساده تر و فرایندهای روزانه شرکت را بهبود بخشند.

پیش بینی های دقیق

برنامه ریزی یک فرایند مهم در هر تجارت است. داده کاوی برنامه ریزی را تسهیل می کند و براساس روند گذشته و شرایط فعلی پیش بینی های قابل قبولی را در اختیار مدیران قرار می دهد.

کاهش هزینه

داده کاوی امکان استفاده کارآمد و تخصیص منابع را فراهم می کند. مشاغل می توانند با پیش بینی های دقیق تصمیم گیری های خودکار را برنامه ریزی و اتخاذ کنند که منجر به حداکثر پس انداز هزینه خواهد شد.

اطلاعات مشتری

شرکت ها مدل های داده کاوی را از داده های مشتری برای کشف ویژگی ها و تفاوت های کلیدی در بین مشتریان خود مستقر می کنند. داده کاوی را می توان برای ایجاد personas و سفارشی کردن هر نقطه لمسی برای افزایش تجربه کلی مشتری استفاده کرد.

چالش های داده کاوی چیست

اگرچه یک فرآیند قدرتمند است ولی با افزایش مقدار و پیچیدگی داده های بزرگ ، داده کاوی مانع می شود.

داده های بزرگ

اولین چالش، داده های بزرگ متعدد هستند و بر همه زمینه های جمع آوری ، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها تأثیر می گذارند. داده های بزرگ با چهار چالش مهم مشخص می شوند: حجم ، تنوع ، حقیقت و سرعت. هدف از داده کاوی پرداختن به این چالش ها و باز کردن ارزش داده ها است. این چالش ذخیره و پردازش حجم عظیمی از شرکتهای داده را جمع آوری می کند. این حجم عظیم از داده ها دو چالش اساسی را نشان می دهد: اول ، پیدا کردن داده های مناسب سخت تر است و دوم ، سرعت پردازش ابزارهای داده کاوی را کند می کند. انواع مختلفی از داده های جمع آوری و ذخیره شده را شامل می شود. ابزارهای داده کاوی باید مجهز باشند تا همزمان طیف گسترده ای از قالبهای داده را اداره کنند. عدم محوریت تجزیه و تحلیل بر روی داده های ساختاری و بدون ساختار مانع از ارزش افزوده داده کاوی می شود. سرعت، چالشی است که با افزایش سرعت تولید داده ها همراه است. سرانجام تشخیص می دهد که همه داده ها با دقت برابر نیستند. داده ها می توانند کثیف ، ناقص ، جمع آوری ضعیف و حتی مغرضانه باشند. در حقیقت ، هرچه داده ها سریعتر جمع آوری شوند ، خطاهای بیشتری رخ می دهد. چالش: صحت ، تعادل کمیت و کیفیت داده ها است.

مدلهای بیش از اندازه

تعدیل بیش از حد زمانی اتفاق می افتد که یک مدل به جای روندهای اساسی در جمعیت ، خطاهای طبیعی موجود در نمونه را توضیح دهد. مدل های بیش از حد مناسب، اغلب بسیار پیچیده هستند و بیش از متغیرهای مستقل برای تولید یک پیش بینی استفاده می کنند. در نتیجه با افزایش حجم و تنوع داده ها ، خطر تعدیل بیش از حد افزایش می یابد. متغیرهای بسیار کمی مدل را بی ربط می دانند در حالی که متغیرهای بیش از حد، بسیاری از مدل ها را به داده های نمونه شناخته شده محدود می کنند. چالش این است که تعداد متغیرهای مورد استفاده در مدلهای داده کاوی را تعدیل کرده و قدرت پیش بینی کننده آن را به طور دقیق متعادل کنید.

هزینه مقیاس

از آنجا که سرعت داده ها همچنان به افزایش حجم و تنوع داده ها ادامه می دهد ، سازمان ها باید این مدل ها را تغییر اندازه دهند و آنها را در سراسر سازمان بکار گیرند. برای بهره گیری کامل از داده کاوی با استفاده از این مدل ها ، سرمایه گذاری قابل توجهی در زیرساخت های محاسباتی و قدرت پردازش مورد نیاز است. برای دستیابی به مقیاس مورد نیاز ، سازمانها باید کامپیوترها ، سرورها و نرم افزارهای قدرتمندی را طراحی کنند که برای دستیابی به حجم و تنوع زیاد داده های سازمانی طراحی شده و نگهداری شوند.

محرمانه بودن و امنیت

افزایش مورد نیاز ذخیره سازی داده ها بسیاری از مشاغل را مجبور کرده است که به محاسبات ابری و ذخیره سازی ابری روی آورند. اگرچه cloud پیشرفتهای مدرن در داده کاوی را امکان پذیر کرده است ، اما ماهیت این سرویس تهدیدهای مهمی را برای امنیت و حریم خصوصی ایجاد می کند. شرکت ها برای حفظ اعتماد شرکا و مشتریان باید از داده های خود در برابر شخصیت های مخرب محافظت کنند. حریم خصوصی داده ها به شرکتها نیاز دارد که قوانین و محدودیتهای داخلی را برای استفاده از
داده های مشتری تعریف کنند. داده کاوی ابزاری قدرتمند است که اطلاعات قانع کننده ای را در مورد مشتریان خود در اختیار شرکت ها قرار می دهد. با این حال ، این سؤال مطرح است: چه زمانی این اطلاعات بر حریم شخصی فرد تأثیر می گذارد؟ شرکت ها برای حفظ رابطه اعتماد باید این رابطه را با مشتریان خود تعادل برقرار کنند ، سیاست های مشتری پسند را توسعه دهند و آنها را ارتباط دهند.

انواع داده کاوی چیست؟

داده کاوی دو فرایند اصلی دارد: یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت.

نظارت بر یادگیری

هدف از یادگیری نظارت شده پیش بینی یا طبقه بندی است. ساده ترین روش برای مفهوم سازی این فرایند ، جستجوی متغیر خروجی واحد است. اگر هدف از مدل پیش بینی ارزش یک مشاهدات باشد ، فرایندی یادگیری نظارت شده در نظر گرفته می شود.

مدلهای تحلیلی که معمولاً در روشهای داده کاوی تحت نظارت مورد استفاده قرار می گیرند عبارتند از:

رگرسیون خطی

رگرسیون خطی مقدار متغیر مداوم را با استفاده از یک یا چند ورودی مستقل پیش بینی می کند.

رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک با استفاده از یک یا چند ورودی مستقل ، احتمال متغیر اصلی را پیش بینی می کند.

سری های زمانی

مدل های سری زمانی ابزار پیش بینی کننده ای هستند که از زمان به عنوان متغیر مستقل اصلی استفاده می کنند.

طبقه بندی یا رگرسیون درختان

درختان طبقه بندی یک روش مدل سازی پیش بینی کننده برای پیش بینی ارزش متغیرهای هدفمند و مداوم هستند. بر اساس پایگاه داده ، مدل مجموعه ای از قوانین باینری را برای تقسیم و گروه بندی بیشترین نسبت متغیرهای هدف مشابه ایجاد می کند. با رعایت این قوانین ، گروهی که مشاهده جدید در آن سقوط می کند به ارزش پیش بینی شده آن تبدیل می شود.

شبکه های عصبی

شبکه عصبی یک مدل تحلیلی است که از ساختار مغز ، سلولهای عصبی آن و اتصالات آنها الهام گرفته شده است.

K نزدیکترین همسایگان

روش k نزدیکترین همسایگان امکان طبقه بندی یک مشاهد جدید را بر اساس مشاهدات گذشته فراهم می کند. بر خلاف روش های قبلی ، روش نزدیکترین k توسط داده ها هدایت می شود نه مدل ها. این روش هیچ فرضیه ای راجع به داده ها ایجاد نمی کند و از فرآیندهای پیچیده برای تفسیر داده های آن استفاده نمی کند. ایده اصلی k نزدیکترین مدل همسایه این است که مشاهدات جدید را با شناسایی k نزدیکترین همسایگان خود و اختصاص آن به اکثریت ، طبقه بندی می کند.

روند در داده کاوی چیست

استاندارد سازی زبان

کاربران مشابه با نحوه تکامل SQL برای تبدیل شدن به زبان اصلی در پایگاه داده ، کاربران در حال شروع به تقاضای استاندارد سازی در داده کاوی هستند. این فشار به کاربران اجازه می دهد تا ضمن یادگیری یک زبان استاندارد واحد ، با بسیاری از سیستم عامل های داده کاوی به راحتی ارتباط برقرار کنند.

اکتشاف علمی

با موفقیت در دنیای تجارت ، داده کاوی از طریق تحقیقات علمی و دانشگاهی پیاده سازی می شود. روانشناسان هم اکنون برای پشتیبانی از تحقیقات خود از تجزیه و تحلیل ارتباط استفاده می کنند.

اشیاء داده های پیچیده

از آنجا که داده کاوی برای تأثیرگذاری بر سایر بخش ها و حوزه ها گسترش می یابد ، روشهای جدیدی برای تجزیه و تحلیل داده های فزاینده متنوع و پیچیده توسعه داده می شود. گوگل با یک ابزار جستجوی دیداری آزمایش کرده است که به کاربران امکان می دهد به جای متن ، از یک تصویر به عنوان ورودی جستجو کنند. ابزارهای داده کاوی نه تنها می توانند شامل متن و اعداد باشند بلکه باید بتوانند انواع مختلفی از داده های پیچیده را پردازش و تحلیل کنند.

افزایش سرعت محاسبه

با افزایش اندازه ، پیچیدگی و تنوع داده ها ، ابزارهای داده کاوی نیاز به کامپیوترهای سریعتر و روشهای کارآمدتری برای تجزیه و تحلیل داده ها دارند. هر مشاهده جدید چرخه محاسبه اضافی را به تجزیه و تحلیل اضافه می کند. با افزایش مقدار داده ها به صورت نمایی ، تعداد چرخه های مورد نیاز برای پردازش داده ها نیز افزایش می یابد. تکنیک های آماری ، مانند خوشه بندی ، به گونه ای طراحی شده اند که بتواند چند هزار مشاهده را با یک دوجین متغیر به طور موثر انجام دهد. با این حال ، با مشاغل جمع آوری میلیون ها مشاهده جدید با صدها متغیر ، محاسبات می تواند بسیار مدیریتی برای بسیاری از رایانه ها شود.

وب کاوی

با گسترش اینترنت ، کشف کسب و کارها و الگوهای استفاده برای کسب و کارها بسیار مفید است. مرور وب از همان تکنیک های داده کاوی استفاده می کند و آنها را مستقیماً در اینترنت اعمال می کند.
سه نوع اصلی جستجوی وب: جستجوی محتوا ، ساختار و استفاده است. بازرگانان آنلاین ، مانند آمازون از جستجوی وب برای درک نحوه هدایت مشتریان در صفحات وب خود استفاده می کنند. این اطلاعات به آمازون اجازه می دهد تا پلت فرم خود را برای بهبود تجربه مشتری و افزایش خرید ، مجدداً بازسازی کند. گسترش محتوای وب ، کاتالیزوری است که موجب شده تا کنسرسیوم جهانی وب، استانداردهای مربوط به وب معنایی را معرفی کند. این یک روش استاندارد برای استفاده از فرمت های داده مشترک و تبادل پروتکل در وب فراهم می کند. این به اشتراک گذاری ، استفاده مجدد و استفاده از داده ها بین مناطق و سیستم ها کمک می کند. این استاندارد استخراج مقادیر زیادی از داده ها برای تجزیه و تحلیل را تسهیل می کند.

ممنون که تا پایان مارو همراهی کردید امیدواریم لذت برده باشید و با داده کاوی آشنا شده باشید.

۰ نظر

مرضیه فتاحی

با کاربردهای بیشتر پایتون شگفت زده شوید

۶ آذر۹۸

همان طور که میدانید یادگیری پایتون رایگان و ساده است. ویژگی های اصلی آن این است که سطح بالایی دارد ، به صورت پویا تایپ و تفسیر می شود. این امر اشکال زدایی از خطاها را آسان می کند و توسعه سریع نمونه های اولیه برنامه را تشویق می کند و خود را به عنوان زبان رمزگذاری، علامت گذاری می کند. پایتون در سال 1989 توسط گیدو ون روسوم ساخته شد و بر اصل قابل خواندن تأکید می کند.

با این کار ، بیایید مستقیم به کاربردهای پایتون بپیوندیم. :)

کاربرد های پایتون

پایتون از سیستم عامل های کراس پلتفرم پشتیبانی می کند که کاربردهای ساختمانی را با آن راحت تر می کند. برخی از برنامه های شناخته شده جهانی مانند YouTube ، BitTorrent ، DropBox و غیره از پایتون برای دستیابی به عملکرد خود استفاده می کنند.

توسعه وب

از پایتون می توان برای ایجاد سریع برنامه های وب استفاده کرد. چرا؟ این به دلیل چارچوب هایی است که پایتون برای ایجاد این برنامه ها استفاده می کند. یک منطق با پس زمینه رایج وجود دارد که به ساخت این چهارچوب ها و تعدادی از کتابخانه ها می انجامد که می تواند به ادغام پروتکل هایی مانند HTTPS ، FTP ، SSL و غیره کمک کند و حتی به پردازش JSON ، XML ، E-Mail و موارد دیگر کمک کند.

برخی از معروف ترین چارچوب ها عبارتند از جنگو ، فلاسک ، هرم.

چرا از یک چارچوب استفاده می کنیم؟ امنیت و مقیاس پذیری راحتی که ارائه می دهند در مقایسه با شروع به کار توسعه وب سایت از ابتدا بی نظیر است.

توسعه بازی

پایتون همچنین در توسعه بازی های تعاملی مورد استفاده قرار می گیرد. کتابخانه هایی مانند PySoy وجود دارد که یک موتور بازی سه بعدی است که از Python 3 ، PyGame پشتیبانی می کند و عملکرد و کتابخانه ای را برای توسعه بازی فراهم می کند. بازی هایی مانند Civilization-IV ، Toontown Online Disney ، Venga Strike و غیره با استفاده از پایتون ساخته شده اند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی گفتگوهای این شهر هستند زیرا آنها امیدوار کننده ترین شغل های آینده را به همراه می آورند. ما باعث می شویم که رایانه بر اساس تجربیات گذشته، از طریق داده های ذخیره شده یاد بگیرد، الگوریتم هایی ایجاد کند.
زبان برنامه نویسی که بیشتر انتخاب می کنند؟ پایتون است

چرا؟ پشتیبانی از این دامنه ها با کتابخانه هایی که قبلاً مانند Pandas ، Scikit-Learn ، NumPy و موارد دیگر وجود دارد.

الگوریتم را بیاموزید ، از کتابخانه استفاده کنید و راه حل خود را برای حل مشکل دارید. این ساده است. اما اگر می خواهید راه سختی را طی کنید ، می توانید کد خود را طراحی کنید که راه حل بهتری را ارائه دهد ، که در عین حال در مقایسه با زبان های دیگر بسیار ساده تر است.

علوم داده و تجسم داده ها

اگر می دانید که چگونه می توانید اطلاعات مربوطه را استخراج کنید ، می تواند به شما در گرفتن خطرات محاسبه شده و سودآوری کمک کند. شما داده های موجود را مطالعه می کنید ، عملیات را انجام می دهید و اطلاعات موردنیاز را استخراج می کنید. کتابخانه هایی مانند Pandas ، NumPy در استخراج اطلاعات به شما کمک می کنند.

شما حتی می توانید کتابخانه های داده مانند Matplotlib، Seaborn را تجسم کنید که در ترسیم نمودارها و موارد دیگر بسیار مفید هستند. این همان چیزی است که پایتون به شما پیشنهاد می کند که یک دانشمند داده شوید.

رابط کاربری گرافیکی رومیزی

از پایتون می توان برای برنامه نویسی برنامه های دسک تاپ استفاده کرد. این کتابخانه Tkinter را فراهم می کند که می تواند برای توسعه واسط کاربر استفاده شود. برخی ابزارهای مفید دیگر مانند wxWidgets ، Kivy ، PYQT وجود دارد که می توانند برای ایجاد برنامه های کاربردی در چندین سیستم عامل استفاده شوند.

شما می توانید با ایجاد برنامه های ساده مانند ماشین حساب ، برنامه های To-Do شروع کرده و به برنامه های خود بروید و برنامه های بسیار پیچیده تری ایجاد کنید.

برنامه های وب scraping

از پایتون می توان برای جمع آوری مقدار زیادی از داده ها از وب سایت ها استفاده کرد که می توانند در فرآیندهای مختلف دنیای واقعی مانند مقایسه قیمت ، لیست کار ، تحقیق و توسعه و موارد دیگر مفید واقع شوند.

پایتون دارای کتابخانه ای به نام BeautifulSoup است که می تواند برای جمع آوری چنین داده هایی مورد استفاده قرار گیرد و مطابق آن مورد استفاده قرار گیرد.

برنامه های کاربردی تجاری

برنامه های تجاری متفاوت از برنامه های عادی ما هستند که دامنه هایی مانند تجارت الکترونیکی ، ERP و موارد دیگر را پوشش می دهند. آنها به برنامه هایی نیاز دارند که مقیاس پذیر ، قابل توسعه و به راحتی قابل خواندن باشند و پایتون همه این ویژگی ها را در اختیار ما قرار می دهد. برای توسعه چنین برنامه های تجاری می توان از سیستم عامل هایی مانند Tryton استفاده کرد.

برنامه های صوتی و تصویری

از پایتون می توان برای توسعه برنامه هایی استفاده کرد که می توانند چند کاره و همچنین خروجی رسانه داشته باشند. برنامه های صوتی و تصویری مانند TimPlayer ، Cplay با استفاده از کتابخانه های پایتون توسعه یافته اند و در مقایسه با سایر دستگاه های پخش رسانه ، ثبات و عملکرد بهتری را ارائه می دهند.

برنامه های کاربردی CAD

طراحی به کمک رایانه کاربردی بسیار پیچیده است و باعث می شود بسیاری از موارد مورد توجه قرار گیرند. اشیاء و بازنمایی آنها ، توابع فقط نوک کوه یخ است وقتی چیزی شبیه به این می شود. پایتون این ساده را نیز ساخته و معروف ترین برنامه برای CAD ، Fandango است.

برنامه های کاربردی جاسازی شده

پایتون مبتنی بر C است به این معنی که می توان از آن برای ایجاد نرم افزار Embedded C برای برنامه های جاسازی شده استفاده کرد. این به ما کمک می کند تا برنامه های سطح بالاتری را در دستگاه های کوچکتر انجام دهیم که می توانند پایتون را محاسبه کنند.

شناخته شده ترین کاربرد تعبیه شده می تواند Raspberry Pi باشد که از Python برای محاسبات خود استفاده می کند. این می تواند به عنوان یک کامپیوتر یا مانند یک تخته داخلی تعبیه شده برای انجام محاسبات سطح بالا مورد استفاده قرار گیرد. پایتون کاربردهای متنوعی دارد که می توان از آنها استفاده کرد. مهم نیست چه رشته ای را انتخاب کنید ، پایتون پاداش دارد. بنابراین امیدوارم که شما کاربردهای پایتون را درک کرده باشید.

۰ نظر

مرضیه فتاحی

ستون های اصلی html را بشناسید

۵ آذر۹۸

یک سند HTML یک فایل متنی است که شامل برچسب ها (یا برچسب های انگلیسی) است. از این برچسب ها باید به نوعی استفاده شود تا به درستی، ساختار سند را توصیف کند. برچسب ها به مرورگر می گوید که چگونه سند را نمایش دهد ، بعضی از برچسب ها اجازه می دهند رسانه های مختلفی مانند تصاویر ، فیلم ها یا موسیقی را در بین متن صفحه ادغام کنید.

مرورگر برچسب ها را مطابق شکل نشان نمی دهد. هنگامی که کاربر به یک صفحه وب مراجعه می کند ، مرورگر وی این سند را تجزیه و تحلیل می کند (یا به زبان انگلیسی تجزیه می کند) و آن را تفسیر می کند تا صفحه وب را به درستی نمایش دهد. به عنوان مثال ، اگر سند دارای برچسب <img> باشد ، مرورگر تصویر همراه را بارگذاری می کند و به جای برچسب HTML ، تصویر را نمایش می دهد.

نحوه استفاده از تگ های html

برچسب های HTML از نحو ساده و دقیق پیروی می کنند:

شورون باز (<)

نام برچسب

ویژگی ها (اختیاری). فضایی ، به دنبال نام ویژگی ، یک علامت برابر (=) و یک مقدار بین نقل قول های مضاعف ("").

یک شورون بسته (>)

در اینجا چند مثال آورده شده است:

<article>
<"meta charset="utf-8>
<""=img src="monImage.png" alt>

عناصر HTML

به طور کلی ، برچسب ها به صورت جفت کار می کنند. اولین تگ برچسب شروع و دومی تگ اختیاری است. یک برچسب بسته باید دارای همان نام برچسب شروع باشد. علاوه بر این ، یک برچسب بسته شدن باید حاوی برش بین شورون اولیه و نام برچسب باشد. بنابراین ، اگر <p> یک برچسب شروع باشد ، </ p/> برچسب بسته شدن مربوطه خواهد بود.

تگ های html

HTML حاوی حدود 140 تگ است که اطلاعاتی در مورد معنی یک عنصر ، تفسیر یا نمایش آن در اختیار مرورگر قرار می دهد. همچنین برچسب ها می توانند ابرداده ای را برای سند HTML ارائه دهند ، عبارات خاصی را برجسته کنند ، فایل های رسانه ای اضافه کنند یا فرم ها را به صورت آنلاین مدیریت کنند.

در اینجا برخی از تگ های متداول استفاده می شود:

<h1>, <h2>, <h3>, <h4>, <h5>, <h6>

این برچسب ها برای تعریف عناوین در سطوح مختلف استفاده می شود: h1 برای عناوین اصلی و h6 برای عناوین بخش های بسیار خاص.

<p>

این برچسب برای ایجاد پاراگراف استفاده می شود. پاراگراف ها معمولاً (بطور خودکار) با استفاده از خطوط جدا می شوند.

<a>

از این برچسب برای ایجاد پیوند به منابع خارجی استفاده می شود: یک صفحه وب دیگر ، یک ایمیل ، یک تصویر ، بخش دیگری از سند و غیره. برچسب <a> حاوی متنی است که برای پیوند استفاده خواهد شد ، از ویژگی href این عنصر برای تنظیم URL هدف استفاده می شود.

<a href="url_cible">du texte qui sera lu par l'utilisateur</a>

<img>

این برچسب باعث می شود که یک تصویر در یک سند HTML ادغام شود. در اینجا نمونه ای از کاربرد ارائه شده است.

<img src="url/vers/mon/image.png" alt="Une description">

<div>et<spam>

این برچسب ها معنای خاصی ندارند ، بلکه به سادگی امکان جدا کردن بخش های یک سند را می دهند.
بیشتر اوقات ، از این برچسب ها برای قالب بندی و اسکریپت استفاده می شود.

<ul>, <ol> et <li>

از این برچسب ها برای ایجاد لیست استفاده می شود. <ul> به شما امکان می دهد یک لیست نامرتب و <ol> را برای تعریف یک لیست سفارش شده تعریف کنید. برای هر یک از این لیست ها ، تگ <li> خواهد بود که عنصری از لیست را مشخص می کند. در اینجا مثالی با <ul> آورده شده است:

<ul>

<li>Café</li>

<li>Thé</li>

<li>Lait</li>

<ul/>

نکته:

مراقب باشید عناصر و برچسب ها مخلوط نشوند. گاهی اوقات برای تعریف یک عنصر از یک تگ واحد استفاده می شود ، اما بیشتر اوقات ، برچسب ها به صورت جفت کار می کنند.

عناصر ویژه

در HTML دو عنصر ویژه وجود دارد که تگ ندارند. این عناصر برای هر سند HTML ضروری هستند.

Doctype ( برای "نوع سند")

یک عبارت رسمی است که در همان ابتدای سند HTML قرار می گیرد. این نشان می دهد که این سند با HTML استاندارد نوشته شده است.

<!DOCTYPE html>

اگر سند خود را با <! DOCTYPE html> شروع نکنید ، مرورگرها سند شما را در حالت پرس و جو نمایش می دهند. حالت quirks روشی است که از طریق مرورگر برای نمایش اسناد قدیمی یا ناقص استفاده می شود ، که در دهه 1990 نوشته شده است وقتی HTML کمی استاندارد شده بود، هر مرورگر HTML را به روش خود مدیریت می کرد.

نظرات

نظرات عناصر بسیار ویژه ای هستند. این یادداشتهایی است که می توانید برای حاشیه نویسی از کد HTML خود استفاده کنید. مرورگر این نظرات را در صفحه وب نمایش نمی دهد (با این حال کد منبع توسط هر کسی قابل خواندن است و این نظرات مانند سایر قسمت ها عمومی خواهد بود).

در HTML ، نظرات با متن موجود بین <! - و -> نوشته می شوند.

<.-- Ceci est un commentaire. Il ne sera pas affiché dans le navigateur!-->

.Ce texte s'affichera dans le navigateur

ساختار اسناد HTML

ساختار اصلی یک سند HTML با مجموعه ای از برچسب های خاص تعریف شده است. عناصر تعریف شده در این برچسب ها نباید بیش از یکبار در سند ظاهر شوند (به جز عنصر< title>)

<html>

این عنصر ریشه سند را تعریف می کند. هر سند HTML فقط یک ریشه دارد. همه عناصر دیگر باید در این عنصر قرار بگیرند.

<head>

این عنصر رئیس سند را مشخص می کند. مرورگر این مورد را نشان نمی دهد و فقط شامل ابرداده از جمله عنوان و اطلاعات توصیفی باشد. مرورگرها می توانند از این ابرداده برای بهبود آرگونومی صفحه استفاده کنند.

<body>

این عنصر بدنه سند را تعریف می کند. فقط یک بدنه در سند HTML وجود دارد و همیشه بعد از رئیس قرار می گیرد. کاربر هر آنچه را که در این عنصر قرار داده شده است می بیند.

<title>

این عنصر، عنوان یک سند را تعریف می کند. عنوان تنها عنصر اجباری HTML است و در قسمت html قرار می گیرد.

مثال:

در اینجا ساده ترین سند رسمی HTML که می توانیم بنویسیم: