, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش متن بزرگ

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 متن بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش متن بزرگ
  • 2. چرا بهینه‌سازی در پردازش متن حیاتی است؟
  • 3. مروری بر چالش‌های داده‌های متنی حجیم
  • 4. معرفی محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 5. تفکر محاسباتی برای کارایی
  • 6. مروری بر ساختمان داده‌های پایه برای متن (آرایه، لیست پیوندی)
  • 7. معرفی جداول هش و عملکرد آن‌ها
  • 8. مفاهیم پایه درخت‌ها و ترای‌ها (Tries)
  • 9. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها: Big O Notation
  • 10. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 11. معماری پایه CPU: هسته‌ها، رشته‌ها، ثبات‌ها
  • 12. سلسله مراتب حافظه: کش‌ها (L1, L2, L3)
  • 13. همبستگی کش و False Sharing
  • 14. RAM: تأخیر و پهنای باند
  • 15. I/O دیسک: عملکرد HDD در مقابل SSD
  • 16. مقدمه‌ای بر I/O شبکه
  • 17. Pipeline دستورالعمل و پیش‌بینی پرش
  • 18. معرفی پردازش برداری (SIMD)
  • 19. اندازه‌گیری معیارهای عملکرد سخت‌افزاری
  • 20. ابزارهای نظارت بر سخت‌افزار
  • 21. اهمیت اندازه‌گیری و پایش عملکرد
  • 22. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 23. ابزارهای پروفایلینگ (مانند gprof, Valgrind)
  • 24. روش‌شناسی بنچمارکینگ
  • 25. ایجاد مجموعه‌ داده‌های نماینده برای تست
  • 26. تحلیل آماری داده‌های عملکرد
  • 27. اجتناب از خطاهای رایج در اندازه‌گیری
  • 28. بنچمارکینگ قابل بازتولید
  • 29. تفاوت بهینه‌سازی الگوریتم و پیاده‌سازی
  • 30. بهینه‌سازی موقعیت داده و کش (Data Locality)
  • 31. هم‌ترازی حافظه (Memory Alignment)
  • 32. بهینه‌سازی حلقه‌ها: ادغام، بازکردن، تقسیم (Loop Fusion, Unrolling, Fission)
  • 33. کاهش قدرت عملیات (Strength Reduction)
  • 34. حذف محاسبات اضافی
  • 35. بهینه‌سازی‌های کامپایلر: آشنایی با فلگ‌ها
  • 36. توابع Inlined و سربار فراخوانی تابع
  • 37. عملیات بیتی برای افزایش سرعت
  • 38. استفاده از جداول جستجو (Look-up Tables)
  • 39. نمایش‌های کارآمد رشته‌ها
  • 40. یونیکد و رمزگذاری: پیامدهای عملکردی
  • 41. هشینگ رشته‌ها برای سرعت
  • 42. بهینه‌سازی مقایسه و دستکاری رشته‌ها
  • 43. بهینه‌سازی عملکرد نرمال‌سازی متن
  • 44. بهینه‌سازی توکن‌سازی و تحلیل واژگانی
  • 45. بهینه‌سازی عملکرد ریشه‌یابی و هم‌ریشه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
  • 46. تولید N-gram در مقیاس بزرگ
  • 47. بهینه‌سازی جستجوی دقیق رشته: KMP
  • 48. الگوریتم Boyer-Moore برای متن‌های بزرگ
  • 49. الگوریتم Rabin-Karp و بهینه‌سازی آن
  • 50. الگوریتم Aho-Corasick برای چندین الگو
  • 51. بهینه‌سازی ساخت درخت‌های پسوندی (Suffix Trees)
  • 52. بهینه‌سازی ساخت آرایه‌های پسوندی (Suffix Arrays)
  • 53. کاربردهای بهینه‌سازی درخت/آرایه پسوندی (مثل طولانی‌ترین زیررشته مشترک)
  • 54. معرفی FM-Index و Wavelet Trees
  • 55. بهینه‌سازی محاسبه فاصله ویرایش (Levenshtein Distance)
  • 56. الگوریتم‌های تطبیق تقریبی رشته در مقیاس
  • 57. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی: داده موازی و وظیفه موازی
  • 58. موازی‌سازی حافظه مشترک: مبانی OpenMP
  • 59. دستورالعمل‌های OpenMP برای حلقه‌ها و بخش‌ها
  • 60. همگام‌سازی رشته‌ها و Critical Sections در OpenMP
  • 61. مدل حافظه و False Sharing در OpenMP
  • 62. همزمانی کتابخانه استاندارد C++ (Threads, Futures)
  • 63. معرفی رابط انتقال پیام (MPI)
  • 64. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه در MPI
  • 65. عملیات جمعی (Collective Operations) در MPI
  • 66. طراحی الگوریتم‌های توزیع‌شده برای متن
  • 67. توزیع بار (Load Balancing) در پردازش موازی متن
  • 68. ملاحظات عملکردی برای I/O موازی
  • 69. معرفی معماری GPU (مروری بر CUDA/OpenCL)
  • 70. موازی‌سازی داده‌ها روی GPU
  • 71. سلسله مراتب حافظه روی GPU (Global, Shared, Registers)
  • 72. مبانی مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 73. بهینه‌سازی کرنل‌های متنی برای GPU (مانند تطبیق الگو)
  • 74. چالش‌ها و فرصت‌های پردازش متن با GPU
  • 75. بهینه‌سازی شاخص‌های معکوس (Inverted Indices) برای جستجو
  • 76. ساخت کارآمد شاخص‌های معکوس بزرگ
  • 77. بهینه‌سازی بازیابی بولی (Boolean Retrieval)
  • 78. ساختمان داده‌های احتمالاتی (Bloom Filters برای متن)
  • 79. جداول هش توزیع‌شده برای داده‌های متنی
  • 80. ساختمان داده‌های فشرده (Succinct Data Structures) برای متن
  • 81. عملیات Rank و Select روی بیت‌بردارها
  • 82. ساختمان داده‌های کارآمد از نظر فضا برای تحلیل متن
  • 83. بهینه‌سازی حافظه برای ساختار‌های متنی بزرگ
  • 84. فشرده‌سازی ساختمان داده‌ها در حافظه
  • 85. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده برای کلان‌داده
  • 86. الگوی MapReduce برای پردازش متن (Hadoop)
  • 87. استفاده از Spark برای تحلیل‌های تکراری متن
  • 88. عملکرد سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS, S3)
  • 89. معماری‌های پردازش جریانی (Kafka, Flink) برای متن
  • 90. طراحی پایپ‌لاین‌های متنی مقیاس‌پذیر
  • 91. تحمل خطا در سیستم‌های متنی توزیع‌شده
  • 92. مدل‌های سازگاری (Consistency Models) در سیستم‌های متنی توزیع‌شده
  • 93. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 94. مدیریت منابع در خوشه‌های پردازش متن
  • 95. بهینه‌سازی پیش‌پردازش مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 96. عملکرد تولید و جستجوی شباهت Embeddings
  • 97. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای متن (FPGA, ASIC)
  • 98. محاسبات ابری برای پردازش متن HPC
  • 99. کانتینرسازی (Docker, Kubernetes) برای برنامه‌های متنی مقیاس‌پذیر
  • 100. ملاحظات اخلاقی و پایداری در تحلیل متن با عملکرد بالا

📚 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 متن بزرگ”

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

پیمایش به بالا