اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی الگوریتمهای بازگشتی موازی با MultiLisp
249,500 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره الگوریتمهای بازگشتی موازی با MultiLisp
موضوع کلی: علوم کامپیوتر
موضوع میانی: برنامه‌نویسی موازی و توزیع‌شده
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر MultiLisp و برنامه‌نویسی تابعی
- 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه MultiLisp
- 3. ساختارهای داده‌ای اصلی در MultiLisp
- 4. توابع بازگشتی: اصول و مبانی
- 5. بازگشت به عقب (Backtracking) در MultiLisp
- 6. الگوریتمهای جستجو: Depth-First Search
- 7. الگوریتمهای جستجو: Breadth-First Search
- 8. پیاده‌سازی DFS بازگشتی با MultiLisp
- 9. پیاده‌سازی BFS بازگشتی با MultiLisp
- 10. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی
- 11. مفاهیم پایه‌ای پردازش موازی
- 12. مدل‌های حافظه در برنامه‌نویسی موازی
- 13. MultiLisp و پشتیبانی از موازی‌سازی
- 14. استفاده از توابع سطح بالا برای موازی‌سازی
- 15. توابع map، reduce و fold در MultiLisp
- 16. موازی‌سازی توابع بازگشتی ساده
- 17. بهینه‌سازی توابع بازگشتی برای اجرا موازی
- 18. الگوریتمهای مرتب‌سازی بازگشتی: Merge Sort
- 19. موازی‌سازی Merge Sort در MultiLisp
- 20. الگوریتمهای مرتب‌سازی بازگشتی: Quick Sort
- 21. موازی‌سازی Quick Sort در MultiLisp
- 22. الگوریتمهای گراف: پیمایش گراف
- 23. موازی‌سازی پیمایش گراف با استفاده از MultiLisp
- 24. حل مسئله هشت وزیر با الگوریتم بازگشتی
- 25. موازی‌سازی حل مسئله هشت وزیر
- 26. حل مسئله کوله‌پشتی با الگوریتم بازگشتی
- 27. موازی‌سازی حل مسئله کوله‌پشتی
- 28. الگوریتمهای برنامه‌ریزی پویا
- 29. موازی‌سازی الگوریتمهای برنامه‌ریزی پویا
- 30. استفاده از کتابخانه‌های موازی‌سازی در MultiLisp
- 31. مدیریت قفل‌ها و همگام‌سازی در MultiLisp
- 32. جلوگیری از شرایط مسابقه (Race Conditions)
- 33. شناسایی و رفع بن‌بست‌ها (Deadlocks)
- 34. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتمهای موازی
- 35. تحلیل پیچیدگی الگوریتمهای موازی
- 36. مقایسه عملکرد الگوریتمهای ترتیبی و موازی
- 37. استفاده از MultiLisp برای پردازش داده‌های بزرگ
- 38. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
- 39. MultiLisp و ارتباطات بین فرآیندی
- 40. پیاده‌سازی الگوریتمهای توزیع‌شده با MultiLisp
- 41. الگوریتمهای توافق (Consensus Algorithms)
- 42. موازی‌سازی الگوریتمهای یادگیری ماشین
- 43. استفاده از MultiLisp برای شبکه‌های عصبی
- 44. بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی با موازی‌سازی
- 45. مطالعه موردی: موازی‌سازی یک الگوریتم پیچیده
- 46. آینده برنامه‌نویسی موازی با MultiLisp
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
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.
نگاهی به فضای داخل برنامه
نمای اپلیکیشن ۱
نمای اپلیکیشن ۲
نمای اپلیکیشن ۳
نمای اپلیکیشن ۴
نمای اپلیکیشن ۵
نمای اپلیکیشن ۶
نمای اپلیکیشن ۷
نمای اپلیکیشن ۸
نمای اپلیکیشن ۹
نمای اپلیکیشن ۱۰
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:
algorithms
backtracking
concurrency
data structures
distributed computing
dynamic programming
functional programming
graph algorithms
Lisp
MultiLisp
optimization
parallel programming
parallelization
performance
recursive algorithms
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.