اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش موازی با استفاده از Threads در پایتون

249,500 تومان
پردازش موازی با Threads در پایتون: انقلاب در سرعت محاسبات شما! پردازش موازی با Threads در پایتون: سرعت محاسبات خود را متحول کنید! معرفی دوره آیا از زمان‌های طولانی پردازش داده‌ها خسته شده‌اید؟ آیا به ...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش موازی با استفاده از Threads در پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر برنامه نویسی
  • 2. مفاهیم پایه برنامه نویسی
  • 3. انواع زبان های برنامه نویسی
  • 4. تاریخچه زبان پایتون
  • 5. نصب پایتون و محیط توسعه
  • 6. متغیرها و انواع داده در پایتون
  • 7. عملگرها در پایتون
  • 8. ساختارهای کنترلی (شرطی)
  • 9. حلقه‌ها در پایتون
  • 10. لیست‌ها و تاپل‌ها در پایتون
  • 11. دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها در پایتون
  • 12. توابع در پایتون
  • 13. مفهوم ماژول‌ها و بسته‌ها
  • 14. مدیریت خطا و استثناها
  • 15. مقدمه ای بر برنامه نویسی شی گرا
  • 16. کلاس‌ها و اشیاء در پایتون
  • 17. وراثت و چندریختی
  • 18. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 19. اهمیت HPC در دنیای امروز
  • 20. تفاوت HPC با محاسبات معمولی
  • 21. انواع موازی سازی
  • 22. مزایا و معایب موازی سازی
  • 23. مقدمه ای بر پردازش موازی
  • 24. مفاهیم کلیدی پردازش موازی
  • 25. نیاز به موازی سازی در HPC
  • 26. مقیاس پذیری در HPC
  • 27. مفاهیم همزمانی (Concurrency) و موازی سازی (Parallelism)
  • 28. تفاوت همزمانی و موازی سازی
  • 29. نمونه هایی از همزمانی و موازی سازی
  • 30. معماری های پردازشی
  • 31. پردازنده‌های تک هسته‌ای و چند هسته‌ای
  • 32. کارت‌های گرافیک (GPU)
  • 33. شبکه‌های محاسباتی
  • 34. مدل‌های برنامه نویسی موازی
  • 35. مدل پیام رسان (Message Passing)
  • 36. مدل حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 37. مدل داده موازی (Data Parallelism)
  • 38. مدل وظیفه موازی (Task Parallelism)
  • 39. مقدمه ای بر Threads در پایتون
  • 40. نحوه کارکرد Threads
  • 41. تفاوت Threads با Processes
  • 42. مزایای استفاده از Threads
  • 43. معایب استفاده از Threads
  • 44. محدودیت GIL (Global Interpreter Lock)
  • 45. تاثیر GIL بر پردازش موازی در پایتون
  • 46. راهکارهای دور زدن GIL
  • 47. ماژول threading در پایتون
  • 48. ساختن و اجرای یک Thread
  • 49. کلاس Thread
  • 50. متد start() و join()
  • 51. مدیریت Threads
  • 52. زمانبندی Threads
  • 53. حالت‌های مختلف Thread (Runnable, Running, Blocked, Terminated)
  • 54. ایجاد و مدیریت Thread Pool
  • 55. مفاهیم همگام سازی (Synchronization)
  • 56. ضرورت همگام سازی
  • 57. Race Conditions
  • 58. مفاهیم Mutex و Locks
  • 59. قفل گذاری (Locking) و رفع قفل گذاری (Unlocking)
  • 60. استفاده از Lock در پایتون
  • 61. انواع Locks (RLock, Semaphore, Event, Condition)
  • 62. استفاده از Semaphore
  • 63. استفاده از Event
  • 64. استفاده از Condition
  • 65. مفاهیم Deadlocks و Livelocks
  • 66. نحوه شناسایی و جلوگیری از Deadlocks
  • 67. کار با داده‌های مشترک بین Threads
  • 68. روش‌های امن دسترسی به داده‌های مشترک
  • 69. استفاده از Queue برای ارتباط بین Threads
  • 70. مفاهیم Producer-Consumer
  • 71. پیاده سازی الگو Producer-Consumer با Threads
  • 72. پردازش موازی با استفاده از multiprocessing
  • 73. ماژول multiprocessing
  • 74. تفاوت multiprocessing با threading
  • 75. مدل حافظه در multiprocessing
  • 76. انواع Processes
  • 77. ارتباط بین Processes (Queues, Pipes)
  • 78. استفاده از Pool در multiprocessing
  • 79. مقایسه threading و multiprocessing برای HPC
  • 80. انتخاب مناسب بین threading و multiprocessing
  • 81. کاربرد threading در I/O Bound Tasks
  • 82. کاربرد multiprocessing در CPU Bound Tasks
  • 83. بهینه سازی کد برای پردازش موازی
  • 84. پروفایلینگ کد
  • 85. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 86. تکنیک‌های بهینه سازی الگوریتم‌ها
  • 87. تقسیم کار (Task Decomposition)
  • 88. توزیع بار (Load Balancing)
  • 89. مدیریت حافظه در محاسبات موازی
  • 90. کاهش سربار ارتباطی
  • 91. استفاده از کتابخانه‌های HPC در پایتون
  • 92. NumPy برای محاسبات عددی
  • 93. SciPy برای توابع علمی
  • 94. Cython برای افزایش سرعت کد پایتون
  • 95. Numba برای کامپایل JIT
  • 96. مقدمه ای بر GPU Computing
  • 97. معماری GPU
  • 98. مزایای GPU Computing
  • 99. نحوه استفاده از GPU در پایتون (PyCUDA, CuPy)
  • 100. مقدمه ای بر محاسبات توزیع شده
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Concurrency High-Performance Computing HPC Multithreading Parallel Processing Programming Python Python Programming Threads برنامه نویسی برنامه نویسی پایتون پایتون پایتون تردز پردازش موازی محاسبات سطح بالا

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.