, ,

کتاب استفاده از Numba برای کامپایل کد پایتون

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 استفاده از Numba برای کامپایل کد پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با کارایی بالا (HPC)
  • 2. چرا به محاسبات سطح بالا نیاز داریم؟
  • 3. عملکرد پایتون: نقاط قوت و محدودیت‌ها
  • 4. درک GIL (Global Interpreter Lock) در پایتون
  • 5. ابزارهای پروفایل‌سازی کد پایتون (cProfile, line_profiler)
  • 6. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در کد پایتون
  • 7. معرفی NumPy برای محاسبات عددی با کارایی بالا
  • 8. آرایه‌ها و عملیات برداری در NumPy برای بهینه‌سازی
  • 9. مقایسه عملکرد پایتون مفسری با زبان‌های کامپایل‌شده
  • 10. Numba چیست و چگونه به پایتون کمک می‌کند؟
  • 11. مفهوم کامپایل Just-In-Time (JIT) و اهمیت آن
  • 12. نصب و راه‌اندازی Numba در محیط توسعه
  • 13. اولین برنامه Numba: کامپایل یک تابع ساده پایتون
  • 14. دکوراتور `@jit` و کاربردهای آن در بهینه‌سازی
  • 15. دکوراتور `@njit` برای حالت `nopython` و مزایای آن
  • 16. تفاوت کلیدی بین حالت `nopython` و `object` در Numba
  • 17. چرا حالت `nopython` برای حداکثر کارایی ترجیح داده می‌شود؟
  • 18. انواع داده‌های پشتیبانی‌شده توسط Numba برای JIT
  • 19. عملیات ریاضی و منطقی در توابع Numba JIT
  • 20. استفاده بهینه از حلقه‌ها در توابع کامپایل‌شده Numba
  • 21. کار با آرایه‌های NumPy در توابع Numba JIT
  • 22. استنتاج نوع (Type Inference) در Numba و نحوه عملکرد آن
  • 23. تعیین صریح انواع در امضای تابع Numba برای کنترل بیشتر
  • 24. توابع Numba با آرگومان‌های پیش‌فرض
  • 25. بازگرداندن مقادیر از توابع کامپایل‌شده Numba
  • 26. اشکال‌زدایی و عیب‌یابی در کدهای بهینه‌سازی‌شده با Numba
  • 27. مدیریت خطاها و استثناها در توابع Numba
  • 28. مکانیسم کش (Caching) در Numba و دلیل استفاده از آن
  • 29. استفاده از کش برای بهبود زمان کامپایل در اجرای مجدد
  • 30. بهینه‌سازی حلقه‌های تودرتو (Nested Loops) با Numba
  • 31. حذف سربار (Overhead) پایتون با Numba برای کارایی بالاتر
  • 32. دکوراتور `@vectorize` برای ساخت Universal Functions (ufuncs)
  • 33. ساخت ufuncهای سفارشی با `@vectorize`
  • 34. تعیین نوع خروجی و ورودی در `@vectorize`
  • 35. دکوراتور `@guvectorize` برای Generic Universal Functions (gufuncs)
  • 36. مثال عملی: ضرب ماتریس با Numba JIT برای بهبود سرعت
  • 37. کار با تاپل‌ها و لیست‌های ساده در Numba (محدودیت‌ها و کاربردها)
  • 38. دیکشنری‌ها در Numba: حالت object و محدودیت‌های عملکردی
  • 39. توابع درون‌ساخت پایتون که Numba پشتیبانی می‌کند
  • 40. استفاده از توابع NumPy که Numba پشتیبانی می‌کند
  • 41. استفاده از پرچم `fastmath=True` برای بهینه‌سازی‌های ریاضی
  • 42. درک اثر جانبی `fastmath` بر دقت محاسبات
  • 43. بهینه‌سازی توابع دستیار و توابع کمکی با Numba
  • 44. بنچمارک‌گیری کد Numba: `timeit` و `perf_counter`
  • 45. مقایسه Numba با NumPy (جایی که Numba مزیت دارد)
  • 46. مقایسه Numba با Cython (مروری کوتاه بر تفاوت‌ها)
  • 47. آشنایی با مفهوم پردازش موازی و انواع آن
  • 48. فعال‌سازی موازی‌سازی CPU با `parallel=True` در Numba
  • 49. بهینه‌سازی حلقه‌های `for` با `parallel=True` برای Multi-core CPUs
  • 50. مفهوم کاهش (Reduction) در برنامه‌نویسی موازی Numba
  • 51. مثال: محاسبه مجموع عناصر آرایه با موازی‌سازی CPU
  • 52. نکات مهم در برنامه‌نویسی موازی با Numba برای جلوگیری از مشکلات
  • 53. مسائل همگام‌سازی و ایمنی نخ (Thread Safety) در Numba موازی
  • 54. کامپایل Ahead-of-Time (AOT) با Numba برای توزیع
  • 55. مزایا و معایب کامپایل AOT و کاربردهای آن
  • 56. توزیع کدهای کامپایل‌شده AOT به عنوان ماژول‌های مستقل
  • 57. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی GPU با CUDA
  • 58. معماری سخت‌افزار GPU و مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 59. نصب Numba با پشتیبانی CUDA و پیش‌نیازها
  • 60. دکوراتور `@cuda.jit` برای تعریف کرنل‌های CUDA
  • 61. تعریف توابع Device در CUDA Numba برای استفاده در کرنل‌ها
  • 62. سازماندهی نخ‌ها و بلوک‌ها در CUDA برای موازی‌سازی
  • 63. `cuda.threadIdx`, `cuda.blockIdx`, `cuda.blockDim`, `cuda.gridDim`
  • 64. `cuda.grid`: محاسبه مختصات گلوبال نخ در یک گرید
  • 65. پیکربندی راه‌اندازی کرنل (Kernel Launch Configuration)
  • 66. تخصیص و انتقال حافظه به GPU (`cuda.to_device`, `copy_to_host`)
  • 67. انواع حافظه در CUDA: حافظه گلوبال و کاربردهای آن
  • 68. انواع حافظه در CUDA: حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 69. استفاده از حافظه مشترک برای بهبود عملکرد کرنل‌های CUDA
  • 70. همگام‌سازی نخ‌ها درون بلوک (`cuda.syncthreads()`)
  • 71. انواع حافظه در CUDA: حافظه ثابت (Constant Memory)
  • 72. عملیات اتمی (Atomic Operations) در CUDA برای دسترسی ایمن
  • 73. مدیریت جریان (Stream) در CUDA برای اجرای غیرهم‌زمان
  • 74. پروفایل‌سازی کرنل‌های CUDA با NVIDIA Nsight و ابزارهای مشابه
  • 75. اشکال‌زدایی کرنل‌های CUDA و چالش‌های آن
  • 76. طراحی الگوریتم‌های موازی برای GPU با Numba CUDA
  • 77. مثال عملی: ضرب ماتریس با CUDA Numba
  • 78. بهینه‌سازی ضرب ماتریس با Shared Memory در CUDA
  • 79. مثال عملی: محاسبه مجموعه مندلبرات با CUDA Numba
  • 80. بهترین روش‌ها برای برنامه‌نویسی GPU با Numba
  • 81. ترکیب کد CPU و GPU برای وظایف ترکیبی
  • 82. استفاده از `cuda.device_array` و `cuda.host_array`
  • 83. آرایه‌های مدیریت‌شده (Managed Memory) در CUDA (مروری کوتاه)
  • 84. کار با ساختارها و کلاس‌ها در Numba (محدودیت‌ها و راه‌حل‌ها)
  • 85. Numba و شی‌گرایی: چه چیزی ممکن است و چه چیزی نیست؟
  • 86. معرفی `_Dispatcher` و جزئیات داخلی Numba
  • 87. استفاده از Numba برای توابع بازگشتی (Recursion)
  • 88. ادغام Numba با Dask برای پردازش‌های توزیع‌شده (مروری کوتاه)
  • 89. Numba و Pandas: بهینه‌سازی عملیات روی DataFrames (مروری کوتاه)
  • 90. انتخاب زمان مناسب برای استفاده از Numba در پروژه‌ها
  • 91. سناریوهای کاربردی Numba در علوم داده و مهندسی
  • 92. کاربرد Numba در یادگیری ماشین (بهبود سرعت آموزش مدل‌ها)
  • 93. اصول معماری نرم‌افزار با Numba برای پروژه‌های بزرگ
  • 94. تست واحد (Unit Testing) کدهای بهینه‌سازی‌شده Numba
  • 95. مستندسازی کدهای Numba بهینه و پرفورمنس‌محور
  • 96. نکات امنیتی در استفاده از Numba (مثلاً کد تزریقی)
  • 97. توسعه Numba: مشارکت در جامعه منبع‌باز
  • 98. آینده Numba و اکوسیستم HPC پایتون
  • 99. مروری جامع بر تمام مباحث اصلی دوره
  • 100. منابع بیشتر و گام‌های بعدی برای ادامه یادگیری Numba

📚 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 استفاده از Numba برای کامپایل کد پایتون”

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

پیمایش به بالا