کتاب بهینه‌سازی حافظه جاوا برای پردازش داده‌های یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 بهینه‌سازی حافظه جاوا برای پردازش داده‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار پیشرفته

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و بهینه‌سازی
  • 2. مبانی سیستم‌های عامل و مدیریت حافظه
  • 3. معماری ماشین مجازی جاوا (JVM)
  • 4. ساختار حافظه JVM: هیپ، استک و متاسپیس
  • 5. مدیریت حافظه در جاوا: جمع‌آوری زباله (Garbage Collection)
  • 6. انواع جمع‌آوری زباله: Serial, Parallel, CMS, G1
  • 7. شناخت الگوریتم‌های جمع‌آوری زباله
  • 8. تنظیمات پارامترهای JVM برای جمع‌آوری زباله
  • 9. تحلیل مصرف حافظه در برنامه‌های جاوا
  • 10. ابزارهای پروفایلینگ حافظه: VisualVM، JProfiler
  • 11. شناسایی نشت حافظه (Memory Leaks)
  • 12. تکنیک‌های جلوگیری از نشت حافظه
  • 13. بهینه‌سازی ساختارهای داده در جاوا
  • 14. کاهش سربار حافظه آبجکت‌ها
  • 15. استفاده بهینه از رشته‌ها (Strings)
  • 16. مدیریت صحیح منابع (Resources)
  • 17. الگوهای طراحی برای بهینه‌سازی حافظه
  • 18. نقش الگوهای طراحی در کاهش مصرف حافظه
  • 19. استفاده از Pool ها (Object Pools, Connection Pools)
  • 20. بهینه‌سازی پردازش‌های موازی و هم‌روند
  • 21. مدیریت حافظه در برنامه‌های چند نخی
  • 22. چالش‌های حافظه در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 23. مبانی یادگیری ماشین و پردازش داده
  • 24. نیازهای حافظه در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 25. پردازش مجموعه داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 26. ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌های یادگیری ماشین
  • 27. بهینه‌سازی ساختارهای داده برای ML
  • 28. استفاده از آرایه‌های عددی (NumPy/Apache Commons Math)
  • 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری ماشین جاوا
  • 30. DL4J و مدیریت حافظه آن
  • 31. Weka و بهینه‌سازی حافظه
  • 32. Spark MLlib و چالش‌های حافظه
  • 33. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 34. مدیریت حافظه در پردازش‌های جریانی
  • 35. Apache Flink و بهینه‌سازی حافظه
  • 36. Apache Kafka و مدیریت حافظه
  • 37. کاربرد معماری‌های حافظه نهان (Caching)
  • 38. استراتژی‌های Caching در برنامه‌های جاوا
  • 39. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 40. مبانی پایگاه داده و بهینه‌سازی دسترسی
  • 41. بهینه‌سازی پرس‌وجوها (Query Optimization)
  • 42. مدیریت حافظه در لایه‌های دسترسی به داده
  • 43. ORM و تأثیر آن بر مصرف حافظه
  • 44. Hibernate و بهینه‌سازی حافظه
  • 45. JPA و مدیریت حافظه
  • 46. بهینه‌سازی استفاده از حافظه در فریم‌ورک‌های وب
  • 47. Spring Boot و مدیریت حافظه
  • 48. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه در برنامه‌های وب
  • 49. اصول برنامه‌نویسی تابعی و تأثیر آن بر حافظه
  • 50. Immutable Objects و مدیریت حافظه
  • 51. Garbage Collection در معماری‌های مدرن
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته جمع‌آوری زباله
  • 53. Garbage First (G1) Collector در عمل
  • 54. ZGC و Shenandoah GC
  • 55. مقایسه جمع‌آوری‌کننده‌های زباله مدرن
  • 56. تنظیمات دقیق پارامترهای JVM
  • 57. پایش عملکرد JVM در طول زمان
  • 58. تحلیل Log های GC
  • 59. شناسایی و رفع مشکلات پیچیده حافظه
  • 60. مدیریت حافظه در محیط‌های کانتینری (Docker, Kubernetes)
  • 61. بهینه‌سازی مصرف حافظه در میکروسرویس‌ها
  • 62. نقش مانیتورینگ در حفظ عملکرد حافظه
  • 63. استراتژی‌های بازیابی از مشکلات حافظه
  • 64. تست عملکرد حافظه (Memory Performance Testing)
  • 65. سناریوهای تست حافظه برای ML
  • 66. محاسبه هزینه حافظه در طراحی نرم‌افزار
  • 67. اصول طراحی سیستم‌های پایدار و مقیاس‌پذیر
  • 68. مدیریت حافظه در سیستم‌های Real-time
  • 69. بهینه‌سازی برای مصرف انرژی و حافظه
  • 70. آینده مدیریت حافظه در جاوا
  • 71. روش‌های نوین در مدیریت حافظه
  • 72. نقش یادگیری ماشین در بهینه‌سازی حافظه
  • 73. پیش‌بینی مصرف حافظه با ML
  • 74. خودکارسازی تنظیمات JVM با ML
  • 75. مطالعات موردی (Case Studies) بهینه‌سازی حافظه
  • 76. بهینه‌سازی حافظه در پردازش تصویر با جاوا
  • 77. بهینه‌سازی حافظه در پردازش زبان طبیعی با جاوا
  • 78. بهینه‌سازی حافظه در سیستم‌های توصیه‌گر با جاوا
  • 79. ملاحظات امنیتی در مدیریت حافظه
  • 80. جلوگیری از حملات مرتبط با حافظه
  • 81. استانداردهای کدنویسی برای مدیریت حافظه
  • 82. راهنمای عملی بهینه‌سازی حافظه
  • 83. مراحل گام به گام برای بهینه‌سازی حافظه
  • 84. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی مباحث
  • 85. برنامه‌ریزی برای بهبود مستمر عملکرد حافظه
  • 86. نقش تیم توسعه در بهینه‌سازی حافظه
  • 87. فرهنگ سازمانی و اهمیت بهینه‌سازی حافظه
  • 88. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها در زمینه حافظه
  • 89. پروژه‌های عملی برای تمرین بهینه‌سازی حافظه
  • 90. مقدمه‌ای بر ابزارهای خودکار تحلیل کد
  • 91. کاربرد ابزارهای خودکار در شناسایی مشکلات حافظه
  • 92. اصول برنامه‌نویسی کم‌مصرف حافظه
  • 93. خلاصه تکنیک‌های کلیدی بهینه‌سازی حافظه
  • 94. مروری بر چالش‌های آتی در مدیریت حافظه
  • 95. آینده شغلی متخصصان بهینه‌سازی حافظه
  • 96. آخرین دستاوردها در زمینه JVM و حافظه
تگ‌ها: Java for data processing Java memory optimization JVM tuning ML performance tuning performance engineering بهینه‌سازی حافظه JVM بهینه‌سازی حافظه جاوا پردازش داده جاوا عملکرد یادگیری ماشین مهندسی نرم‌افزار جاوا

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.