کتاب بهینه‌سازی سریع تغییر اندازه تصاویر با ARM NEON

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سریع تغییر اندازه تصاویر با ARM NEON

موضوع کلی: پردازش تصویر و بهینه‌سازی محاسباتی

موضوع میانی: پردازش تصویر با معماری ARM

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش تصویر و تغییر اندازه تصاویر
  • 2. مفاهیم رزولوشن، پیکسل و فضای رنگی
  • 3. اصول الگوریتم‌های تغییر اندازه تصویر
  • 4. مقایسه روش‌های Nearest Neighbor، Bilinear و Bicubic
  • 5. محاسبات درون‌یابی در تغییر اندازه تصاویر
  • 6. هزینه محاسباتی الگوریتم‌های Image Resizing
  • 7. معماری پردازنده‌های ARM و قابلیت‌های SIMD
  • 8. مبانی مجموعه دستورالعمل ARM NEON
  • 9. رجیسترهای برداری و انواع داده در NEON
  • 10. عملیات بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌های برداری
  • 11. عملیات حسابی و منطقی برداری در NEON
  • 12. عملیات ضرب، جمع و اشباع در NEON
  • 13. تبدیل و جابه‌جایی داده‌ها در رجیسترهای NEON
  • 14. دسترسی هم‌تراز و نامتراز به حافظه
  • 15. چیدمان داده‌های پیکسلی برای پردازش برداری
  • 16. بردارسازی محاسبات تغییر اندازه تصویر
  • 17. پیاده‌سازی Bilinear Resizing با NEON
  • 18. محاسبه مختصات منبع در تغییر اندازه برداری
  • 19. پردازش هم‌زمان چند پیکسل با SIMD
  • 20. بهینه‌سازی محاسبات وزن‌های درون‌یابی
  • 21. کاهش تعداد محاسبات اعشاری در Image Resizing
  • 22. استفاده از محاسبات Fixed-Point برای افزایش سرعت
  • 23. انتخاب دقت عددی مناسب برای پردازش تصویر
  • 24. مدیریت سرریز و Saturation در محاسبات پیکسلی
  • 25. بهینه‌سازی بارگذاری داده‌های RGB و RGBA
  • 26. پردازش برداری کانال‌های رنگی مستقل
  • 27. تغییر اندازه تصاویر تک‌کاناله و چندکاناله
  • 28. بهینه‌سازی تغییر اندازه افقی با NEON
  • 29. بهینه‌سازی تغییر اندازه عمودی با NEON
  • 30. طراحی Pipeline دو مرحله‌ای برای Resizing
  • 31. کاهش دسترسی‌های غیرضروری به حافظه
  • 32. بهینه‌سازی Cache برای پردازش تصاویر
  • 33. استفاده از Prefetch در پردازش برداری
  • 34. کاهش هزینه محاسبات شاخص‌ها و مختصات
  • 35. مدیریت مرزهای تصویر در الگوریتم‌های Resizing
  • 36. پردازش پیکسل‌های ابتدایی و انتهایی هر ردیف
  • 37. طراحی مسیر پردازش برای اندازه‌های مختلف تصویر
  • 38. مقابله با اندازه‌های کوچک و غیرقابل‌تقسیم بر طول بردار
  • 39. پیاده‌سازی Tail Processing برای داده‌های باقی‌مانده
  • 40. ترکیب کد اسکالر و SIMD در یک الگوریتم
  • 41. بهینه‌سازی حلقه‌های پردازش با ARM NEON
  • 42. کاهش Branch و کنترل جریان در حلقه‌های برداری
  • 43. استفاده بهینه از رجیسترهای NEON
  • 44. مدیریت مصرف حافظه در Resizing تصاویر بزرگ
  • 45. بهینه‌سازی Buffer و Stride تصاویر
  • 46. پردازش تصاویر با فرمت‌های مختلف Pixel Layout
  • 47. تبدیل و تغییر اندازه هم‌زمان داده‌های تصویر
  • 48. مقایسه عملکرد NEON با پیاده‌سازی اسکالر
  • 49. اندازه‌گیری Throughput و Latency در Image Resizing
  • 50. طراحی Benchmark معتبر برای الگوریتم‌های تصویری
  • 51. پروفایل‌گیری CPU و شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی
  • 52. تحلیل Cache Miss و Memory Bandwidth
  • 53. بررسی مصرف CPU و انرژی در پردازش NEON
  • 54. تأثیر اندازه تصویر بر عملکرد الگوریتم
  • 55. تأثیر ضریب تغییر اندازه بر زمان اجرا
  • 56. اعتبارسنجی کیفیت تصویر پس از بهینه‌سازی
  • 57. مقایسه خطای عددی روش‌های مختلف Resizing
  • 58. تست لبه‌ای برای اندازه‌ها و فرمت‌های مختلف تصویر
  • 59. طراحی API قابل استفاده مجدد برای Resizer
  • 60. پیاده‌سازی Resizer قابل حمل برای پردازنده‌های ARM
  • 61. تشخیص قابلیت‌های NEON در زمان اجرا
  • 62. مدیریت تفاوت‌های معماری ARM در پیاده‌سازی
  • 63. یکپارچه‌سازی Resizer بهینه‌شده در برنامه‌های موبایل و Embedded
  • 64. بهینه‌سازی Resizing در پردازش بلادرنگ تصویر
  • 65. ترکیب NEON با چندنخی برای افزایش Throughput
  • 66. تقسیم کار پردازش تصویر میان هسته‌های CPU
  • 67. مدیریت هم‌زمانی و دسترسی به Bufferهای تصویری
  • 68. تحلیل محدودیت‌های Memory-Bound و Compute-Bound
  • 69. بهینه‌سازی نهایی بر اساس نتایج Benchmark
  • 70. مقایسه نسخه‌های مختلف پیاده‌سازی از نظر سرعت و کیفیت
  • 71. ساخت یک Image Resizer کامل و بهینه با ARM NEON

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.