, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل داده‌های سه بعدی

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل داده‌های سه بعدی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های سه بعدی
  • 2. انواع داده‌های سه بعدی: ابر نقاط، مش‌ها، حجم‌ها
  • 3. منابع و روش‌های اکتساب داده‌های سه بعدی
  • 4. نمایش‌های هندسی داده‌های سه بعدی (صریح و ضمنی)
  • 5. فرمت‌های رایج فایل‌های سه بعدی (PLY, OBJ, STL, PCD)
  • 6. مفاهیم پایه جبر خطی برای داده‌های سه بعدی (بردارها و ماتریس‌ها)
  • 7. تبدیلات هندسی سه بعدی (انتقال، دوران، مقیاس)
  • 8. سیستم‌های مختصات در فضای سه بعدی
  • 9. اصول اولیه بصری‌سازی داده‌های سه بعدی
  • 10. چالش‌های پردازش داده‌های سه بعدی در مقیاس بزرگ
  • 11. دستکاری‌های پایه ابر نقاط (نمونه‌برداری، برش)
  • 12. مفاهیم اولیه مش‌های سه بعدی (رأس، لبه، وجه)
  • 13. نرمال‌های سطح و انحنا در داده‌های سه بعدی
  • 14. فیلترینگ پایه ابر نقاط (مثال: فیلتر میانگین)
  • 15. شناسایی نویز و داده‌های پرت در داده‌های سه بعدی
  • 16. معرفی کتابخانه‌های محبوب پردازش سه بعدی (Open3D, PCL)
  • 17. محاسبات فاصله و همسایگی در فضای سه بعدی
  • 18. ارزیابی کیفیت داده‌های سه بعدی
  • 19. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 20. دلایل نیاز به HPC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 21. معیارهای سنجش کارایی (FLOPs, توان عملیاتی، تأخیر)
  • 22. قانون آمدال و قانون گوستافسون
  • 23. معماری پایه کامپیوتر: CPU، حافظه، کش
  • 24. سلسله مراتب حافظه و محلیت داده‌ها
  • 25. معرفی مفهوم موازی‌سازی: همزمانی در مقابل موازی‌سازی
  • 26. انواع موازی‌سازی: وظیفه‌محور، داده‌محور، خط لوله
  • 27. معماری‌های حافظه مشترک
  • 28. مقدمه‌ای بر OpenMP: دستورالعمل‌ها و ساختارها
  • 29. موازی‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
  • 30. مدیریت اشتراک‌گذاری داده و همگام‌سازی در OpenMP
  • 31. معماری‌های حافظه توزیع‌شده
  • 32. مقدمه‌ای بر واسط ارسال پیام (MPI): مفاهیم پایه
  • 33. اصول ارسال و دریافت پیام در MPI
  • 34. معرفی معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 35. مقایسه CPU و GPU برای محاسبات
  • 36. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی GPU (مفاهیم CUDA/OpenCL)
  • 37. ابزارهای پروفایلینگ و اندازه‌گیری کارایی کد
  • 38. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد در سطح کامپایلر و الگوریتم
  • 39. ساختارهای داده کارآمد برای داده‌های سه بعدی
  • 40. تقسیم‌بندی فضایی: شبکه‌های گسسته (Grids) و وکسل‌ها
  • 41. درخت‌های اکتری (Octrees): اصول و ساختار
  • 42. درخت‌های اکتری برای جستجوی همسایه و دسترسی به داده‌ها
  • 43. درخت‌های کا-دی (KD-Trees): اصول و ساختار
  • 44. درخت‌های کا-دی برای جستجوی نزدیک‌ترین همسایه
  • 45. سلسله مراتب حجم‌های محدودکننده (BVH): مفاهیم
  • 46. الگوریتم‌های موازی برای جستجوی نزدیک‌ترین همسایه
  • 47. فیلترینگ موازی ابر نقاط (مثال: نمونه‌برداری شبکه‌ای وکسلی)
  • 48. حذف موازی نقاط پرت در ابر نقاط
  • 49. تخمین موازی نرمال‌های سطح
  • 50. تخمین موازی انحنای سطح
  • 51. الگوریتم‌های موازی ساده‌سازی مش‌های سه بعدی
  • 52. تکنیک‌های موازی هموارسازی مش‌های سه بعدی
  • 53. هم‌ترازی موازی: مبانی الگوریتم ICP (Iterative Closest Point)
  • 54. موازی‌سازی فاز تطبیق نقاط در ICP
  • 55. موازی‌سازی فاز تخمین تبدیل در ICP
  • 56. بخش‌بندی موازی داده‌های سه بعدی (مثال: رشد ناحیه‌ای)
  • 57. الگوریتم‌های موازی خوشه‌بندی برای داده‌های سه بعدی (مثال: DBSCAN)
  • 58. استخراج موازی ویژگی‌ها از داده‌های سه بعدی (مثال: FPFH)
  • 59. بازسازی موازی سطوح از ابر نقاط (مثال: بازسازی پواسون)
  • 60. ساختارهای داده کارآمد حافظه برای مدل‌های سه بعدی بزرگ
  • 61. الگوریتم‌های آگاه به کش (Cache-aware) برای پردازش سه بعدی
  • 62. توازن بار در الگوریتم‌های موازی سه بعدی
  • 63. ورودی/خروجی موازی برای مجموعه‌داده‌های سه بعدی بزرگ
  • 64. عملیات موازی Scan و Reduce برای تجمعات سه بعدی
  • 65. الگوریتم‌های موازی برای تشخیص برخورد
  • 66. مفاهیم اولیه رهگیری پرتو موازی (Ray Tracing)
  • 67. مدیریت محلیت داده‌ها در پردازش ابر نقاط سه بعدی
  • 68. بهینه‌سازی با SIMD برای محاسبات هندسی سه بعدی
  • 69. معماری‌های GPU بهینه برای پردازش داده‌های سه بعدی
  • 70. مدل برنامه‌نویسی CUDA برای داده‌های سه بعدی (بلوک‌ها، ریسه‌ها، شبکه‌ها)
  • 71. سلسله مراتب حافظه GPU (سراسری، مشترک، ثابت، بافت)
  • 72. بهینه‌سازی الگوریتم‌های سه بعدی برای GPU (مثال: ICP موازی روی GPU)
  • 73. ساختارهای داده فضایی شتاب‌یافته با GPU (مثال: اکتری روی GPU)
  • 74. فیلترینگ و نمونه‌برداری ابر نقاط با GPU
  • 75. جستجوی نزدیک‌ترین همسایه در سه بعد با GPU
  • 76. پردازش مش‌های سه بعدی با GPU (ساده‌سازی، هموارسازی)
  • 77. رندرینگ حجمی سه بعدی شتاب‌یافته با GPU
  • 78. HPC توزیع‌شده برای مجموعه‌داده‌های سه بعدی عظیم
  • 79. سیستم‌های فایل توزیع‌شده برای داده‌های سه بعدی (مفاهیم HDFS)
  • 80. استفاده از MPI برای تحلیل داده‌های سه بعدی توزیع‌شده
  • 81. تحمل خطا در پردازش سه بعدی توزیع‌شده
  • 82. مقدمه‌ای بر HPC ابری برای داده‌های سه بعدی
  • 83. کانتینرسازی برای جریان‌های کاری HPC سه بعدی (Docker, Singularity)
  • 84. مبانی یادگیری ماشین برای داده‌های سه بعدی
  • 85. معماری‌های یادگیری عمیق برای ابر نقاط (مثال: مفاهیم PointNet)
  • 86. HPC برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بر روی داده‌های سه بعدی
  • 87. استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق روی پلتفرم‌های HPC برای سه بعدی
  • 88. مطالعه موردی: HPC در تصویربرداری پزشکی (بازسازی و تحلیل سه بعدی)
  • 89. مطالعه موردی: HPC در وسایل نقلیه خودران (پردازش LiDAR)
  • 90. مطالعه موردی: HPC در تحلیل داده‌های مکانی-زمانی (DEMs، ابر نقاط)
  • 91. مطالعه موردی: HPC در شبیه‌سازی‌های علمی (دینامیک سیالات، FEM)
  • 92. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های سه بعدی در مقیاس بزرگ
  • 93. بصری‌سازی تعاملی نتایج HPC سه بعدی
  • 94. انتخاب پلتفرم HPC مناسب برای وظایف سه بعدی
  • 95. بنچمارکینگ کارایی برای کاربردهای HPC سه بعدی
  • 96. تحقیق بازتولیدپذیر در تحلیل داده‌های سه بعدی با HPC
  • 97. امنیت و حریم خصوصی در داده‌های سه بعدی بزرگ
  • 98. روندهای آینده در HPC برای داده‌های سه بعدی
  • 99. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های سه بعدی در مقیاس بزرگ
  • 100. خلاصه و چشم‌انداز آینده محاسبات در تحلیل داده‌های سه بعدی

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در تحلیل داده‌های سه بعدی”

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

پیمایش به بالا