, ,

کتاب بهینه‌سازی کد برای پردازنده‌های مختلف در محیط هتروژن

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی کد برای پردازنده‌های مختلف در محیط هتروژن

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مفاهیم محاسبات هتروژن (Heterogeneous Computing)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر معماری پردازنده‌ها
  • 2. فصل ۲: مفاهیم پایه موازی‌سازی
  • 3. فصل ۳: انواع پردازنده‌ها در محیط هتروژن
  • 4. فصل ۴: پردازنده‌های مرکزی (CPU) و بهینه‌سازی برای آن‌ها
  • 5. فصل ۵: پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و برنامه‌نویسی موازی
  • 6. فصل ۶: واحد پردازش تنسور (TPU) و کاربردهای آن
  • 7. فصل ۷: پردازنده‌های سیگنال دیجیتال (DSP)
  • 8. فصل ۸: Field-Programmable Gate Arrays (FPGA)
  • 9. فصل ۹: معماری‌های نوظهور در محاسبات هتروژن
  • 10. فصل ۱۰: زبان‌های برنامه‌نویسی برای محاسبات هتروژن (OpenCL, CUDA)
  • 11. فصل ۱۱: کتابخانه‌های سطح بالا (TensorFlow, PyTorch)
  • 12. فصل ۱۲: درک سلسله مراتب حافظه
  • 13. فصل ۱۳: بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
  • 14. فصل ۱۴: پیش‌بینی‌کننده پرش و بهینه‌سازی جریان کنترل
  • 15. فصل ۱۵: دستورالعمل‌هایSIMD
  • 16. فصل ۱۶: برداری‌سازی خودکار
  • 17. فصل ۱۷: تحلیل وابستگی داده
  • 18. فصل ۱۸: بازنویسی کد برای موازی‌سازی
  • 19. فصل ۱۹: تکنیک‌های مسابقه‌ای (Race Condition)
  • 20. فصل ۲۰: قفل‌ها و سمافورها
  • 21. فصل ۲۱: الگوریتم‌های بدون قفل
  • 22. فصل ۲۲: زمان‌بندی وظایف در محیط هتروژن
  • 23. فصل ۲۳: تخصیص منابع در سیستم‌های هتروژن
  • 24. فصل ۲۴: موازات داده در مقابل موازات وظیفه
  • 25. فصل ۲۵: الگوهای طراحی موازی (MapReduce, Fork-Join)
  • 26. فصل ۲۶: بهینه‌سازی برای پردازش خوشه‌ای (Cluster)
  • 27. فصل ۲۷: محاسبات ابری و هتروژنی
  • 28. فصل ۲۸: اینترنت اشیاء (IoT) و محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 29. فصل ۲۹: پردازش لبه (Edge Computing)
  • 30. فصل ۳۰: بهینه‌سازی برای شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 31. فصل ۳۱: بهینه‌سازی برای شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 32. فصل ۳۲: کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری عمیق
  • 33. فصل ۳۳: هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 34. فصل ۳۴: تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 35. فصل ۳۵: کامپایلرهای خودکار برای سخت‌افزارهای خاص
  • 36. فصل ۳۶: تحلیل عملکرد با ابزارهای پروفایلینگ
  • 37. فصل ۳۷: سنجش و معیارهای عملکرد
  • 38. فصل ۳۸: سربار (Overhead) ارتباط بین پردازنده‌ها
  • 39. فصل ۳۹: بهینه‌سازی ارتباطات در سیستم‌های توزیع شده
  • 40. فصل ۴۰: مدل‌های حافظه مشترک در مقابل مدل‌های حافظه توزیع شده
  • 41. فصل ۴۱: تکنیک‌های همگام‌سازی در پردازنده‌های مختلف
  • 42. فصل ۴۲: مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها در سیستم‌های هتروژن
  • 43. فصل ۴۳: بهینه‌سازی برای هسته‌های پردازشی متعدد
  • 44. فصل ۴۴: موازات در سطح بیت (Bit-level Parallelism)
  • 45. فصل ۴۵: موازات در سطح دستورالعمل (Instruction-level Parallelism)
  • 46. فصل ۴۶: موازات در سطح داده (Data-level Parallelism)
  • 47. فصل ۴۷: موازات در سطح وظیفه (Task-level Parallelism)
  • 48. فصل ۴۸: الگوریتم‌های موازی برای مرتب‌سازی
  • 49. فصل ۴۹: الگوریتم‌های موازی برای جستجو
  • 50. فصل ۵۰: الگوریتم‌های موازی برای عملیات ماتریسی
  • 51. فصل ۵۱: بهینه‌سازی برای پردازش تصویر
  • 52. فصل ۵۲: بهینه‌سازی برای پردازش سیگنال
  • 53. فصل ۵۳: محاسبات علمی موازی
  • 54. فصل ۵۴: بهینه‌سازی برای پایگاه‌های داده بزرگ
  • 55. فصل ۵۵: ابزارهای تجزیه و تحلیل جریان داده (Dataflow Analysis)
  • 56. فصل ۵۶: تحلیل مسیرهای حیاتی در محاسبات موازی
  • 57. فصل ۵۷: استراتژی‌های بارگذاری موازی (Load Balancing)
  • 58. فصل ۵۸: مدیریت حالت (State Management) در برنامه‌های موازی
  • 59. فصل ۵۹: دیباگ کردن برنامه‌های موازی
  • 60. فصل ۶۰: تست برنامه‌های موازی
  • 61. فصل ۶۱: مجازی‌سازی و محیط‌های هتروژن
  • 62. فصل ۶۲: کانتینرسازی (Containerization) برای محیط‌های هتروژن
  • 63. فصل ۶۳: معماری‌های میکروسرویس و محاسبات هتروژن
  • 64. فصل ۶۴: امنیت در سیستم‌های هتروژن
  • 65. فصل ۶۵: قابلیت اطمینان در سیستم‌های هتروژن
  • 66. فصل ۶۶: مصرف انرژی و بهینه‌سازی آن
  • 67. فصل ۶۷: مدیریت حرارتی و تاثیر آن بر عملکرد
  • 68. فصل ۶۸: بهینه‌سازی برای معماری‌های ARM
  • 69. فصل ۶۹: بهینه‌سازی برای معماری‌های x86
  • 70. فصل ۷۰: بهینه‌سازی برای معماری‌های RISC-V
  • 71. فصل ۷۱: برنامه‌نویسی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 72. فصل ۷۲: کامپایلرهای Just-In-Time (JIT)
  • 73. فصل ۷۳: تکنیک‌های خودکار تنظیم (Auto-tuning)
  • 74. فصل ۷۴: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی کد
  • 75. فصل ۷۵: بهینه‌سازی کد بر اساس زمان اجرا
  • 76. فصل ۷۶: الگوهای ارتباطی در پردازنده‌های هتروژن
  • 77. فصل ۷۷: انتقال داده بین پردازنده‌های مختلف
  • 78. فصل ۷۸: بهینه‌سازی استفاده از حافظه نهان (Cache)
  • 79. فصل ۷۹: تکنیک‌های صف‌بندی (Queueing)
  • 80. فصل ۸۰: بهینه‌سازی برای الگوریتم‌های گراف
  • 81. فصل ۸۱: پردازش گراف موازی
  • 82. فصل ۸۲: بهینه‌سازی برای شبیه‌سازی‌های علمی
  • 83. فصل ۸۳: دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) موازی
  • 84. فصل ۸۴: تحلیل عناصر محدود (FEA) موازی
  • 85. فصل ۸۵: بهینه‌سازی برای هوش مصنوعی در زمان واقعی
  • 86. فصل ۸۶: پردازش زبان طبیعی (NLP) موازی
  • 87. فصل ۸۷: بینایی ماشین (Computer Vision) موازی
  • 88. فصل ۸۸: رباتیک و سیستم‌های کنترل موازی
  • 89. فصل ۸۹: بهینه‌سازی برای محاسبات کوانتومی (مقدماتی)
  • 90. فصل ۹۰: رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای سخت‌افزار
  • 91. فصل ۹۱: مدیریت نسخه‌سازی و پشتیبانی کد هتروژن
  • 92. فصل ۹۲: ابزارهای شبیه‌سازی سیستم‌های هتروژن
  • 93. فصل ۹۳: ارزیابی استراتژی‌های توزیع کار
  • 94. فصل ۹۴: پیامدهای اخلاقی محاسبات هتروژن
  • 95. فصل ۹۵: روندها و آینده محاسبات هتروژن
  • 96. فصل ۹۶: بهترین شیوه‌ها برای توسعه نرم‌افزار هتروژن
  • 97. فصل ۹۷: یادگیری مستمر و سازگاری با سخت‌افزار جدید
  • 98. فصل ۹۸: معیارهای ارزیابی پیچیدگی پیاده‌سازی
  • 99. فصل ۹۹: بهینه‌سازی برای مصرف کم توان
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی

📚 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 کد برای پردازنده‌های مختلف در محیط هتروژن”

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

پیمایش به بالا