کتاب کار با انواع داده های ماتریس (Matrix Data Types) در کاتلین 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 کار با انواع داده های ماتریس (Matrix Data Types) در کاتلین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاتلین (Kotlin)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ماتریس‌ها و کاربردهای آن‌ها در برنامه‌نویسی
  • 2. مروری بر انواع داده‌ای پایه در کاتلین
  • 3. تعریف ماتریس در کاتلین: آرایه‌های دو بعدی
  • 4. ایجاد ماتریس با ابعاد ثابت و متغیر
  • 5. دسترسی به عناصر ماتریس: اندیس‌گذاری
  • 6. پیمایش عناصر ماتریس با حلقه‌ها
  • 7. عملیات پایه روی ماتریس‌ها: جمع، تفریق، ضرب در اسکالر
  • 8. ضرب ماتریس‌ها: الگوریتم و پیاده‌سازی
  • 9. انتقال ماتریس (Transpose)
  • 10. دترمینان ماتریس: محاسبه و کاربردها
  • 11. وارون ماتریس: محاسبه و کاربردها
  • 12. حل سیستم معادلات خطی با استفاده از ماتریس‌ها
  • 13. ماتریس‌های هم‌راستا و کاربردهای آن‌ها
  • 14. ماتریس‌های قطری و ویژگی‌های آن‌ها
  • 15. ماتریس‌های مثلثی: بالا و پایین
  • 16. ماتریس‌های واحد (Identity Matrix)
  • 17. ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices) و روش‌های ذخیره‌سازی
  • 18. کلاس‌های داده (Data Classes) برای نمایش ماتریس‌ها
  • 19. پیاده‌سازی عملیات ماتریسی با استفاده از کلاس‌های داده
  • 20. توابع расшиکتنی (Extension Functions) برای ماتریس‌ها
  • 21. اعتبارسنجی ورودی‌ها در عملیات ماتریسی
  • 22. مدیریت خطاها و استثنائات در عملیات ماتریسی
  • 23. بهینه‌سازی عملکرد عملیات ماتریسی
  • 24. استفاده از کتابخانه‌های جانبی برای کار با ماتریس‌ها (Kmath, JAMA)
  • 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته ماتریسی (LU Decomposition)
  • 26. کاربرد ماتریس‌ها در گرافیک کامپیوتری
  • 27. کاربرد ماتریس‌ها در یادگیری ماشین
  • 28. کاربرد ماتریس‌ها در پردازش تصویر
  • 29. ماتریس‌های تصادفی و تولید آن‌ها
  • 30. ماتریس‌های نرمال شده و کاربردها
  • 31. تحلیل مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 32. ماتریس‌های مثبت معین و کاربردها
  • 33. ماتریس‌های هموار (Smooth Matrices)
  • 34. ماتریس‌های بلوکی (Block Matrices)
تگ‌ها: Algorithms Arrays Data Science Data Types Kotlin Kotlin Data Class Linear Algebra Machine Learning Mathematics Matrix Matrix Operations Numerical Analysis Performance Optimization Programming Sparse Matrix

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.