کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی داده
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی داده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000410 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 بهینه‌سازی داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 2. چالش‌های عملکرد در الگوریتم‌های داده‌محور
  • 3. معماری کامپیوتر مدرن: CPU، حافظه و گذرگاه‌ها
  • 4. سلسله مراتب حافظه: رجیستر، کش (L1, L2, L3)، RAM
  • 5. اصول مجاورت داده‌ها (Locality): مکانی و زمانی
  • 6. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها: Big O، امگا و تتا
  • 7. محدودیت‌های تحلیل Big O در سیستم‌های واقعی
  • 8. معیارهای ارزیابی عملکرد: زمان، سرعت، توان عملیاتی
  • 9. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ و بنچمارکینگ
  • 10. راه‌اندازی محیط توسعه برای HPC (کامپایلرها و کتابخانه‌ها)
  • 11. درک Cache Miss و Cache Hit
  • 12. الگوریتم‌های آگاه از کش (Cache-Aware Algorithms)
  • 13. الگوریتم‌های ناآگاه از کش (Cache-Oblivious Algorithms)
  • 14. بهینه‌سازی انشعاب و پیش‌بینی پرش (Branch Prediction)
  • 15. مفهوم پایپ‌لاینینگ (Pipelining) در پردازنده‌ها
  • 16. موازی‌سازی در سطح دستورالعمل (ILP)
  • 17. نقش کامپایلر در بهینه‌سازی کد
  • 18. استفاده از فلگ‌های بهینه‌سازی کامپایلر (O1, O2, O3, Ofast)
  • 19. تأثیر انواع داده (Data Types) بر عملکرد
  • 20. تراز کردن داده‌ها در حافظه (Data Alignment)
  • 21. مشکل مستعار بودن اشاره‌گرها (Pointer Aliasing) و کلیدواژه restrict
  • 22. تکنیک‌های بهینه‌سازی حلقه‌ها: Unrolling, Jamming, Fusion
  • 23. آرایه‌ها و چیدمان آن‌ها در حافظه (Row-Major vs. Column-Major)
  • 24. بهینه‌سازی ساختارها (Structs): Structure of Arrays (SoA) vs. Array of Structures (AoS)
  • 25. لیست‌های پیوندی و ناکارآمدی آن‌ها در دسترسی به حافظه
  • 26. جایگزین‌های بهینه برای لیست‌های پیوندی: آرایه‌های پویا
  • 27. درخت‌های جستجوی دودویی و چالش‌های تعادل و مجاورت
  • 28. درخت‌های B و B+ برای بهبود مجاورت داده‌ها
  • 29. جداول هش: مدیریت برخورد (Collision) و تأثیر آن بر عملکرد
  • 30. طراحی جداول هش آگاه از کش
  • 31. نمایش گراف‌ها: ماتریس مجاورت در مقابل لیست مجاورت
  • 32. ساختارهای داده گراف فشرده برای کارایی حافظه
  • 33. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو
  • 34. الگوریتم‌های مرتب‌سازی و حساسیت آنها به کش (Quicksort, Mergesort)
  • 35. مرتب‌سازی خارجی (External Sorting) و مرتب‌سازی آگاه از کش
  • 36. ضرب ماتریس‌ها: الگوریتم ساده و ناکارآمدی آن
  • 37. بهینه‌سازی ضرب ماتریس با تکنیک بلاک‌بندی (Tiling/Blocking)
  • 38. الگوریتم استراسن و مبادلات محاسباتی آن
  • 39. پیمایش گراف (BFS, DFS) و الگوهای دسترسی به حافظه
  • 40. بهینه‌سازی الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر (دایکسترا)
  • 41. تبدیل فوریه سریع (FFT) و بهینه‌سازی محاسبات بازگشتی
  • 42. بهینه‌سازی حافظه در برنامه‌نویسی پویا
  • 43. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی: Task vs. Data Parallelism
  • 44. قانون امدال و محدودیت‌های موازی‌سازی
  • 45. قانون گوستافسون و موازی‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 46. مقدمه‌ای بر مدل حافظه اشتراکی و ریسه‌ها (Threads)
  • 47. آشنایی با OpenMP: دایرکتیوها، حلقه‌های موازی
  • 48. همگام‌سازی در OpenMP: Critical, Atomic, Barrier
  • 49. مدیریت داده‌ها در OpenMP: Private, Shared, Reduction
  • 50. برنامه‌نویسی وظیفه‌گرا (Tasking) با OpenMP
  • 51. اشتباهات رایج در OpenMP: Race Condition, False Sharing
  • 52. مقدمه‌ای بر مدل حافظه توزیع‌شده و فرآیندها
  • 53. آشنایی با MPI: ارسال و دریافت پیام (Send/Receive)
  • 54. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI: Blocking vs. Non-Blocking
  • 55. ارتباطات گروهی در MPI: Broadcast, Scatter, Gather, Reduce
  • 56. توپولوژی‌های مجازی و کارتزین در MPI
  • 57. برنامه‌نویسی ترکیبی MPI + OpenMP
  • 58. مقدمه‌ای بر معماری GPU و محاسبات عمومی روی آن (GPGPU)
  • 59. مبانی برنامه‌نویسی CUDA: Kernel, Grid, Block, Thread
  • 60. مدل حافظه در CUDA: Global, Shared, Constant, Local
  • 61. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
  • 62. الگوهای بهینه‌سازی در CUDA: Coalesced Access, Occupancy
  • 63. آشنایی با OpenCL به عنوان یک استاندارد باز
  • 64. مقایسه مدل‌های موازی‌سازی: OpenMP, MPI, CUDA/OpenCL
  • 65. انتخاب مدل موازی‌سازی مناسب برای مسئله
  • 66. موازی‌سازی داده در سطح دستورالعمل (SIMD): SSE, AVX
  • 67. بردارسازی (Vectorization) خودکار توسط کامپایلر
  • 68. استفاده از توابع ذاتی (Intrinsics) برای کنترل SIMD
  • 69. تحلیل عمیق با ابزارهای پروفایلینگ (gprof, Valgrind, perf)
  • 70. استفاده از شمارنده‌های سخت‌افزاری (Hardware Counters) برای تحلیل عملکرد
  • 71. پروفایلینگ حافظه: شناسایی نشتی و الگوهای بد دسترسی
  • 72. ساختارهای داده بدون قفل (Lock-Free) برای همروندی بالا
  • 73. عملیات اتمی (Atomic Operations) و کاربردهای آن
  • 74. پیش‌واکشی نرم‌افزاری (Software Prefetching)
  • 75. درک اجرای خارج از ترتیب (Out-of-Order Execution)
  • 76. گلوگاه ورودی/خروجی (I/O) در سیستم‌های HPC
  • 77. سیستم‌های فایل موازی (Lustre, GPFS)
  • 78. مبانی ورودی/خروجی موازی با MPI-IO
  • 79. ورودی/خروجی گروهی در مقابل مستقل
  • 80. فرمت‌های داده بهینه برای HPC (HDF5, NetCDF)
  • 81. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده و تأثیر آن بر I/O
  • 82. محاسبات خارج از هسته (Out-of-Core) برای داده‌های بزرگتر از حافظه
  • 83. مرحله‌بندی داده‌ها (Data Staging) و Burst Buffers
  • 84. شبکه‌های ارتباطی در کلاسترهای HPC (InfiniBand, Ethernet)
  • 85. استراتژی‌های بهینه‌سازی I/O: الگوهای دسترسی و اندازه بافر
  • 86. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک شبیه‌سازی علمی (N-body)
  • 87. مطالعه موردی: بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (K-Means)
  • 88. مطالعه موردی: پردازش تصویر و ویدئو در مقیاس بزرگ
  • 89. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پایگاه داده‌های تحلیلی (OLAP)
  • 90. محاسبات سطح بالا در ابر (Cloud HPC)
  • 91. استفاده از کانتینرها (Docker, Singularity) در HPC
  • 92. روندهای نوین سخت‌افزاری: پردازنده‌های اختصاصی (ASIC, FPGA)
  • 93. نگاهی به آینده: محاسبات کوانتومی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 94. بهترین شیوه‌ها در مهندسی نرم‌افزار عملکرد-محور
  • 95. پروژه نهایی: بهینه‌سازی یک الگوریتم داده‌محور از ابتدا تا انتها
  • 96. **تکنیک‌های بهینه‌سازی کد: برداری‌سازی (Vectorization)، موازی‌سازی (Parallelization) و SIMD**
  • 97. **بهینه‌سازی حافظه: تخصیص بهینه، کاهش مصرف حافظه و مدیریت حافظه نهان (Cache)**
  • 98. **بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای داده‌های بزرگ: الگوریتم‌های تقریبی، کاهش ابعاد و نمونه‌برداری**
  • 99. **استفاده از GPUها برای شتاب‌دهی به الگوریتم‌های داده‌محور (CUDA و OpenCL)**
  • 100. **بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سیستم‌های توزیع شده: MapReduce و Spark**

📚 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 بهینه‌سازی داده”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا