«قضیه اصلی» یا همان «قضیه مَستر» (Master Theorem) در حوزه «تحلیل الگوریتمها» مطرح میشود. در این مقاله به این سوال پاسخ داده شده است که قضیه اصلی در طراحی الگوریتم چیست و چگونه برای حل مسائل بازگشتی به کار گرفته میشود.
بسیاری از افراد به دلایل مختلف در جستجوی نسخه ویژوال استودیو کم حجم هستند. در این مقاله ابتدا سعی شده است بررسی شود کدام محصول واقعاً ویژوال استودیو کم حجم به حساب میآید و سپس راهنمایی برای دانلود و نصب نرم افزاهرایی ارائه شده است که میتوانند به عنوان ویژوال استودیو کم حجم استفاده شوند.
واژه «کتابخانه» (Library) در برنامه نویسی بسیار پرکاربرد است و هر گاه سخن از برنامه نویسی به میان میآید، اصطلاح کتابخانه هم شنیده میشود. اما ممکن است تا کنون تعریف دقیقی از چیستی کتابخانه در ذهن وجود نداشته باشد. کتابخانه یکی از مفاهیم و اجزای بسیار مهم در برنامه نویسی به حساب میآید و شناخت دقیق آن برای هر فرد فعال در حوزه برنامه نویسی ضرورت دارد. میتوان به صورت کلی گفت که کتابخانه در برنامه نویسی مجموعهای از کدهای از قبل نوشته شده است که برنامه نویسان برای بهینهسازی کدهای خود از آنها استفاده میکنند. در مقاله «کتابخانه در برنامه نویسی چیست»، علاوه بر شرح چیستی کتابخانه در برنامه نویسی به برخی از سوالات مهم پیرامون آن و همچنین به انواع کتابخانه، کاربردها، مزایا و معایب آن و سایر موارد نیز پرداخته شده است.
در این مطلب با روش برنامه نویسی جاوا در ویژوال استودیو کد آشنا خواهیم شد. در این مسیر با روش کدنویسی یک برنامه ساده Hello World آشنا شده و همچنین برخی قابلیتهای پیشرفته آن را نیز بررسی میکنیم.
برنامه نویسی سمت سرور چیست؟ به ساخت و ایجاد برنامهای که روی سرور اجرا میشود و با تولید صفحات وب سر و کار دارد، «برنامه نویسی سمت سرور» (Server-Side Programming) یا «اسکریپت نویسی سمت سرور» (Server-Side Scripting) میگویند. برنامه نویسی سمت سرور بسیار مهم و با ارزش است، چراکه به تحویل بهینه محتوای سفارشیسازی شده برای کاربر کمک میکند. در ادامه این مقاله پاسخ دقیقتر و جامعتری به این سوال ارائه شده است که برنامه نویسی سمت سرور چیست و همچنین سایر مباحث و نکات مربوط به برنامه نویسی سمت سرور از جمله معرفی زبانهای برنامه نویسی سمت سرور شرح داده شدهاند.
در آموزشهای پیشین مجله فرادرس، با پیادهسازی الگوریتم گرادیان کاهشی و روش نیوتون رافسون در پایتون آشنا شدیم. در این آموزش، مطالبی را درباره پیادهسازی ضریب همبستگی چترجی در پایتون بیان میکنیم.
در مسائل رگرسیون، به دنبال پیشبینی یک یا چند ویژگی هدف براساس ویژگیهای ورودی به مدل هستیم. ویژگی هدف برخلاف مسائل طبقهبندی، پیوسته است. در این آموزش، با معیارهای ارزیابی رگرسیون آشنا میشویم و روش پیادهسازی آنها در پایتون را بیان میکنیم.
در این مقاله به بحث ساختمان داده در جاوا (Java Data Structures) و انواع آن پرداخته شده است. انواع ساختمان داده در جاوا به دو دسته کلی ساختمان داده خطی و ساختمان داده غیر خطی در جاوا تقسیم میشود. از جمله ساختمان دادههای خطی در جاوا میتوان به آرایه، لیست پیوندی، پشته و ساختمان داده صف اشاره کرد. همچنین ساختمانهای داده غیرخطی شامل درخت دودویی، ساختمان داده پیشوندی، هرمی (Heap) و گراف میشود. در طول بخشهای مختلف این نوشتار، مثالهای متعددی به زبان جاوا برای هر یک از انواع ساختمان داده ارائه شده است.
در ابتدای این مطلب معرفی بهترین IDE برای جاوا باید اشاره کنیم که IDE به معنی «محیط یکپارچه توسعه» (Integrated Development Environment) است. برنامهنویسان با استفاده از IDE میتوانند کدهای خود را به شیوه بسیار راحتتری نسبت به ادیتورهای متنی ساده بنویسند. IDE-ها قابلیتهای زیادی از جمله پیشنهاد کد دارند و خطاهای نحوی موجود در برنامه را هایلایت میکنند. به این ترتیب کارایی برنامهنویسان بالاتر میرود. شما که این مقاله را برای مطالعه انتخاب کردهاید، به احتمال زیاد به دنبال پاسخ این سؤال هستید که بهترین IDE برای جاوا کدام است. با ما تا انتهای این مطلب همراه باشید تا پاسخ سؤالتان را دریافت کنید.
انتخاب الگوریتم بهینهسازی مناسب برای مدل یادگیری عمیق بسیار مهم است و تاثیر زیادی روی زمان رسیدن به نتیجه مطلوب دارد. الگوریتم بهینه سازی آدام (Adam Optimization Algorithm) نسخه تعمیم یافتهای از الگوریتم «گرادیان نزولی تصادفی» (Stochastic Gradient Descent | SGD) به حساب میآید که بهتازگی برای کاربردهای یادگیری عمیق در حوزه بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی به طور گستردهتری به کار گرفته شده است. در این مقاله آموزشی، الگوریتم بهینه سازی آدام برای استفاده در یادگیری عمیق در سطح مقدماتی معرفی شده است. پس از مطالعه این مقاله، آشنایی با الگوریتم آدام، برخی از مزیتهای استفاده و نحوه عملکرد الگوریتم بهینه سازی آدام حاصل میشود. همچنین، تفاوت آن با رویکردهای مشابه و مرتبطی مثل AdaGrad و RMSProp، نحوه پیکربندی الگوریتم آدام و پارامترهای رایج در الگوریتم آدام نیز بیان خواهد شد.
