, ,

کتاب مدل‌سازی داده‌های لیگ‌ها و رتبه‌بندی برای ActionScript

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 مدل‌سازی داده‌های لیگ‌ها و رتبه‌بندی برای ActionScript

موضوع کلی: توسعه بازی و انیمیشن با استفاده از ActionScript

موضوع میانی: طراحی سیستم‌های رتبه‌بندی و لیگ‌ها

🎓 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 مدل‌سازی داده‌ها
  • 2. فصل ۲: اصول ActionScript برای توسعه بازی
  • 3. فصل ۳: معماری داده‌های لیگ‌ها
  • 4. فصل ۴: ساختار پایگاه داده برای لیگ‌ها
  • 5. فصل ۵: مدل‌سازی اطلاعات بازیکنان
  • 6. فصل ۶: مدل‌سازی اطلاعات تیم‌ها
  • 7. فصل ۷: مدل‌سازی ساختار مسابقات
  • 8. فصل ۸: انواع رتبه‌بندی در لیگ‌ها
  • 9. فصل ۹: الگوریتم‌های رتبه‌بندی پایه
  • 10. فصل ۱۰: پیاده‌سازی رتبه‌بندی Elo در ActionScript
  • 11. فصل ۱۱: سفارشی‌سازی رتبه‌بندی Elo
  • 12. فصل ۱۲: مدل‌سازی امتیازدهی بازی‌ها
  • 13. فصل ۱۳: سیستم امتیازدهی پویا
  • 14. فصل ۱۴: ذخیره‌سازی داده‌های رتبه‌بندی
  • 15. فصل ۱۵: بهینه‌سازی ذخیره‌سازی ActionScript
  • 16. فصل ۱۶: بازیابی داده‌های رتبه‌بندی
  • 17. فصل ۱۷: نمایش اطلاعات لیگ‌ها
  • 18. فصل ۱۸: رابط کاربری برای نمایش لیگ‌ها
  • 19. فصل ۱۹: نمایش اطلاعات بازیکنان
  • 20. فصل ۲۰: رابط کاربری برای نمایش بازیکنان
  • 21. فصل ۲۱: نمایش اطلاعات تیم‌ها
  • 22. فصل ۲۲: رابط کاربری برای نمایش تیم‌ها
  • 23. فصل ۲۳: نمایش رتبه‌بندی بازیکنان
  • 24. فصل ۲۴: رابط کاربری برای رتبه‌بندی بازیکنان
  • 25. فصل ۲۵: نمایش رتبه‌بندی تیم‌ها
  • 26. فصل ۲۶: رابط کاربری برای رتبه‌بندی تیم‌ها
  • 27. فصل ۲۷: مدیریت ورود و خروج بازیکنان
  • 28. فصل ۲۸: مدیریت انتقال بازیکنان
  • 29. فصل ۲۹: مدیریت تغییرات تیم‌ها
  • 30. فصل ۳۰: مدیریت ایجاد و حذف لیگ‌ها
  • 31. فصل ۳۱: سیستم تاریخچه نتایج
  • 32. فصل ۳۲: پیاده‌سازی تاریخچه نتایج در ActionScript
  • 33. فصل ۳۳: تحلیل نتایج گذشته
  • 34. فصل ۳۴: پیش‌بینی نتایج با استفاده از داده‌ها
  • 35. فصل ۳۵: مدل‌سازی پیچیدگی بازی‌ها
  • 36. فصل ۳۶: تأثیر ویژگی‌های بازیکن بر رتبه‌بندی
  • 37. فصل ۳۷: تأثیر ویژگی‌های تیم بر رتبه‌بندی
  • 38. فصل ۳۸: مدل‌سازی آسیب‌دیدگی بازیکنان
  • 39. فصل ۳۹: تأثیر آسیب‌دیدگی بر رتبه‌بندی
  • 40. فصل ۴۰: مدل‌سازی خستگی بازیکنان
  • 41. فصل ۴۱: تأثیر خستگی بر رتبه‌بندی
  • 42. فصل ۴۲: مدل‌سازی تاکتیک‌های تیمی
  • 43. فصل ۴۳: تأثیر تاکتیک‌ها بر نتایج
  • 44. فصل ۴۴: مدل‌سازی رویدادهای ویژه در لیگ
  • 45. فصل ۴۵: تأثیر رویدادهای ویژه بر رتبه‌بندی
  • 46. فصل ۴۶: سیستم پاداش‌دهی و جریمه‌دهی
  • 47. فصل ۴۷: پیاده‌سازی سیستم پاداش و جریمه
  • 48. فصل ۴۸: مدل‌سازی تورنمنت‌ها
  • 49. فصل ۴۹: رتبه‌بندی در تورنمنت‌ها
  • 50. فصل ۵۰: مدل‌سازی لیگ‌های چندمرحله‌ای
  • 51. فصل ۵۱: رتبه‌بندی پویا در طول فصل
  • 52. فصل ۵۲: مدیریت داده‌های بزرگ در ActionScript
  • 53. فصل ۵۳: تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
  • 54. فصل ۵۴: بهینه‌سازی کوئری‌ها در ActionScript
  • 55. فصل ۵۵: استفاده از حافظه کش برای داده‌ها
  • 56. فصل ۵۶: امنیت داده‌های لیگ‌ها
  • 57. فصل ۵۷: احراز هویت کاربران
  • 58. فصل ۵۸: مجوزهای دسترسی به داده‌ها
  • 59. فصل ۵۹: پیاده‌سازی قابلیت جستجو در لیگ‌ها
  • 60. فصل ۶۰: جستجوی پیشرفته بازیکنان و تیم‌ها
  • 61. فصل ۶۱: فیلتر کردن نتایج و رتبه‌بندی‌ها
  • 62. فصل ۶۲: مدل‌سازی پیشرفت بازیکنان
  • 63. فصل ۶۳: نمودارهای پیشرفت بازیکنان
  • 64. فصل ۶۴: مدل‌سازی افول بازیکنان
  • 65. فصل ۶۵: نمودارهای افول بازیکنان
  • 66. فصل ۶۶: مدل‌سازی تأثیر مربیان
  • 67. فصل ۶۷: پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته رتبه‌بندی
  • 68. فصل ۶۸: الگوریتم Glicko-2
  • 69. فصل ۶۹: پیاده‌سازی Glicko-2 در ActionScript
  • 70. فصل ۷۰: الگوریتم TrueSkill
  • 71. فصل ۷۱: پیاده‌سازی TrueSkill در ActionScript
  • 72. فصل ۷۲: مقایسه الگوریتم‌های رتبه‌بندی
  • 73. فصل ۷۳: انتخاب الگوریتم مناسب
  • 74. فصل ۷۴: مدل‌سازی لیگ‌های غیرمتمرکز
  • 75. فصل ۷۵: چالش‌های مدل‌سازی غیرمتمرکز
  • 76. فصل ۷۶: استفاده از Blockchain برای رتبه‌بندی
  • 77. فصل ۷۷: مدل‌سازی داده‌های رصد شده
  • 78. فصل ۷۸: تحلیل آماری داده‌های لیگ
  • 79. فصل ۷۹: همبستگی بین متغیرها
  • 80. فصل ۸۰: رگرسیون برای پیش‌بینی
  • 81. فصل ۸۱: یادگیری ماشین برای رتبه‌بندی
  • 82. فصل ۸۲: شبکه‌های عصبی در ActionScript
  • 83. فصل ۸۳: مدل‌سازی تعامل بازیکنان
  • 84. فصل ۸۴: تأثیر هم‌تیمی‌ها بر عملکرد
  • 85. فصل ۸۵: مدل‌سازی روانشناسی بازیکنان
  • 86. فصل ۸۶: تأثیر انگیزه بر نتایج
  • 87. فصل ۸۷: مدل‌سازی رسانه‌های اجتماعی و لیگ‌ها
  • 88. فصل ۸۸: تحلیل احساسات کاربران
  • 89. فصل ۸۹: تأثیر رسانه‌ها بر رتبه‌بندی
  • 90. فصل ۹۰: مدل‌سازی رویدادهای غیرمنتظره
  • 91. فصل ۹۱: رتبه‌بندی مجدد در صورت وقوع رویداد
  • 92. فصل ۹۲: شبیه‌سازی سناریوهای مختلف
  • 93. فصل ۹۳: تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 94. فصل ۹۴: مقیاس‌پذیری سیستم رتبه‌بندی
  • 95. فصل ۹۵: عملکرد در لیگ‌های بزرگ
  • 96. فصل ۹۶: بهینه‌سازی مصرف منابع ActionScript
  • 97. فصل ۹۷: چالش‌های پیاده‌سازی در ActionScript
  • 98. فصل ۹۸: توسعه آینده مدل‌سازی داده‌ها
  • 99. فصل ۹۹: نوآوری در سیستم‌های رتبه‌بندی
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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 مدل‌سازی داده‌های لیگ‌ها و رتبه‌بندی برای ActionScript”

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

پیمایش به بالا