, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر برای سرعت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر برای سرعت

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا سرعت در پردازش تصویر مهم است؟
  • 2. آشنایی با محاسبات سطح بالا (HPC) و کاربرد آن در پردازش تصویر
  • 3. مبانی پردازش تصویر: پیکسل، کانال و فضای رنگی
  • 4. عملیات پایه‌ای: فیلترها، کانولوشن و کرنل‌ها
  • 5. معماری کامپیوتر برای بهینه‌سازی: CPU، حافظه و سلسله‌مراتب کش
  • 6. انتخاب زبان و ابزار: C++ در مقابل Python برای عملکرد بالا
  • 7. راه‌اندازی محیط توسعه: کامپایلرها، کتابخانه‌ها (OpenCV)
  • 8. سنجش عملکرد: تعریف بنچمارک و معیارهای ارزیابی
  • 9. پروفایلینگ: شناسایی گلوگاه‌های (Bottlenecks) کد
  • 10. ابزارهای پروفایلینگ: gprof، Valgrind، Intel VTune
  • 11. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها (Big O Notation) در پردازش تصویر
  • 12. ساختار داده‌های تصویر در حافظه: Row-major vs. Column-major
  • 13. بارگذاری و ذخیره بهینه تصاویر
  • 14. اولین برنامه: پیاده‌سازی یک فیلتر ساده و اندازه‌گیری زمان آن
  • 15. آشنایی با مفاهیم محلی بودن داده (Data Locality)
  • 16. تاثیر Cache Miss بر عملکرد
  • 17. انواع داده و تاثیر آن بر سرعت (int, float, double)
  • 18. مدیریت حافظه پایه: تخصیص و آزادسازی حافظه
  • 19. مفاهیم کامپایلر و مراحل کامپایل
  • 20. خواندن و تفسیر نتایج پروفایلر
  • 21. بهینه‌سازی توسط کامپایلر: سطوح بهینه‌سازی (-O1, -O2, -O3, -Ofast)
  • 22. تاثیر دستورالعمل‌های کامپایلر (Pragmas & Directives)
  • 23. بهینه‌سازی حافظه: هم‌ترازی داده‌ها (Data Alignment)
  • 24. ساختار داده‌های بهینه: Array of Structs (AoS) vs. Struct of Arrays (SoA)
  • 25. بهینه‌سازی کش: الگوریتم‌های آگاه از کش (Cache-Aware)
  • 26. تکنیک Tiling یا Blocking برای بهبود Locality
  • 27. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Unrolling
  • 28. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Fusion و Loop Fission
  • 29. حذف انشعابات (Branch Prediction) از کدهای حساس به عملکرد
  • 30. استفاده از جداول جستجو (Lookup Tables) برای تسریع محاسبات
  • 31. مقدمه‌ای بر SIMD: پردازش موازی در سطح دستورالعمل
  • 32. آشنایی با مجموعه‌های دستورالعمل SIMD: SSE و AVX
  • 33. استفاده از توابع ذاتی (Intrinsics) برای برنامه‌نویسی SIMD
  • 34. پیاده‌سازی تبدیل به تصویر سیاه‌وسفید با AVX
  • 35. بهینه‌سازی فیلتر Box Blur با استفاده از SIMD
  • 36. الگوریتم‌های سریع کانولوشن: FFT-based Convolution
  • 37. بهینه‌سازی محاسبات ممیز شناور (Floating-Point)
  • 38. کاهش عملیات غیرضروری در حلقه‌های تودرتو
  • 39. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فیلتر Sobel در یک هسته
  • 40. تحلیل عملکرد پس از بهینه‌سازی‌های تک‌هسته‌ای
  • 41. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی: مفاهیم Thread و Process
  • 42. چالش‌های موازی‌سازی: Race Condition و Deadlock
  • 43. همگام‌سازی (Synchronization): Mutex، Semaphore و Lock
  • 44. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: Shared Memory در مقابل Distributed Memory
  • 45. معرفی OpenMP: یک راه ساده برای موازی‌سازی
  • 46. دستورالعمل‌های پایه OpenMP: parallel for
  • 47. مدیریت متغیرها در OpenMP: private, shared, reduction
  • 48. موازی‌سازی فیلترهای نقطه‌ای (Pointwise Filters) با OpenMP
  • 49. موازی‌سازی کانولوشن و فیلترهای همسایگی با OpenMP
  • 50. زمان‌بندی حلقه‌ها در OpenMP: static, dynamic, guided
  • 51. بهینه‌سازی بار کاری (Load Balancing) بین هسته‌ها
  • 52. مشکل False Sharing و راه‌های مقابله با آن
  • 53. موازی‌سازی مبتنی بر وظیفه (Task Parallelism) با OpenMP
  • 54. آشنایی با Threading Building Blocks (TBB) به عنوان جایگزین
  • 55. مدل حافظه و عملیات اتمیک (Atomics)
  • 56. موازی‌سازی الگوریتم هیستوگرام تصویر
  • 57. موازی‌سازی خط لوله (Pipeline) پردازش تصویر
  • 58. پروفایلینگ کدهای چند رشته‌ای
  • 59. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تشخیص لبه Canny با OpenMP
  • 60. مقایسه عملکرد کد تک‌رشته‌ای و چندرشته‌ای
  • 61. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهی با GPU: چرا GPU سریع‌تر است؟
  • 62. معماری GPU: CUDA Cores، Warps و Streaming Multiprocessors
  • 63. آشنایی با CUDA: مدل برنامه‌نویسی و اکوسیستم
  • 64. مدل اجرایی CUDA: Grid, Block, Thread
  • 65. مدل حافظه CUDA: Global, Shared, Constant, Texture
  • 66. نوشتن اولین کرنل CUDA: جمع دو تصویر
  • 67. مدیریت حافظه در GPU: تخصیص و انتقال داده (cudaMalloc, cudaMemcpy)
  • 68. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
  • 69. پیاده‌سازی فیلترهای نقطه‌ای روی GPU
  • 70. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) برای بهینه‌سازی کانولوشن
  • 71. تکنیک Tiling در CUDA برای الگوریتم‌های همسایگی
  • 72. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه سراسری (Coalesced Memory Access)
  • 73. واگرایی نخ‌ها (Thread Divergence) و تاثیر آن بر عملکرد
  • 74. استفاده از حافظه ثابت (Constant Memory) و بافت (Texture Memory)
  • 75. عملیات اتمیک در CUDA برای الگوریتم‌هایی مانند هیستوگرام
  • 76. پردازش ناهمگام (Asynchronous) با CUDA Streams
  • 77. بهینه‌سازی اشغال (Occupancy) Streaming Multiprocessors
  • 78. معرفی OpenCL به عنوان یک جایگزین چندسکویی
  • 79. مفاهیم پایه OpenCL: Platform, Device, Context, Kernel
  • 80. استفاده از کتابخانه‌های سطح بالا: OpenCV GpuMat
  • 81. استفاده از کتابخانه Thrust برای الگوریتم‌های موازی
  • 82. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سریع تبدیل فوریه سریع (FFT) روی GPU
  • 83. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فیلتر Median روی GPU
  • 84. پروفایلینگ کرنل‌های CUDA با NVIDIA Nsight
  • 85. مقایسه عملکرد CPU چند هسته‌ای با GPU
  • 86. محاسبات ناهمگون (Heterogeneous Computing): ترکیب CPU و GPU
  • 87. زمان‌بندی وظایف بین CPU و GPU برای حداکثر کارایی
  • 88. بهینه‌سازی ورودی/خروجی (I/O): خواندن و نوشتن سریع داده‌های تصویر
  • 89. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی: Intel Integrated Performance Primitives (IPP)
  • 90. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده برای پردازش مجموعه تصاویر عظیم
  • 91. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
  • 92. تقسیم دامنه (Domain Decomposition) تصویر برای پردازش توزیع‌شده
  • 93. پردازش تصویر در مقیاس بزرگ با Apache Spark
  • 94. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری: FPGA و کاربرد آن
  • 95. ملاحظات پردازش تصویر بلادرنگ (Real-time): Latency در مقابل Throughput
  • 96. فشرده‌سازی تصویر و تاثیر آن بر خط لوله پردازش
  • 97. روندهای آینده در HPC برای پردازش تصویر: هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 98. جمع‌بندی تکنیک‌های بهینه‌سازی
  • 99. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله کامل و بهینه پردازش تصویر
  • 100. نکات پایانی و منابع بیشتر برای یادگیری

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر برای سرعت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا