, ,

کتاب مدیریت حافظه در پردازش موازی داده‌های 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت حافظه در پردازش موازی داده‌های بزرگ

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مفاهیم پردازش موازی مبتنی بر پردازش داده های حجیم (Big Data Processing-Based Parallel Processing)

🎓 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: مقدمه ای بر مدیریت حافظه
  • 2. فصل ۲: چالش های حافظه در پردازش موازی
  • 3. فصل ۳: چالش های حافظه در داده های بزرگ
  • 4. فصل ۴: مفاهیم پایه‌ی حافظه
  • 5. فصل ۵: معماری حافظه در سیستم های پردازش موازی
  • 6. فصل ۶: سلسله مراتب حافظه
  • 7. فصل ۷: کش ها و حافظه نهان
  • 8. فصل ۸: سیاست های جایگزینی کش
  • 9. فصل ۹: حافظه اصلی (RAM)
  • 10. فصل ۱۰: انواع حافظه اصلی
  • 11. فصل ۱۱: پهنای باند و تاخیر حافظه
  • 12. فصل ۱۲: حافظه های مجازی
  • 13. فصل ۱۳: صفحات و فریم های حافظه
  • 14. فصل ۱۴: مدیریت صفحه بندی
  • 15. فصل ۱۵: عملکرد صفحه بندی
  • 16. فصل ۱۶: حافظه های توزیع شده
  • 17. فصل ۱۷: حافظه اشتراکی (Shared Memory)
  • 18. فصل ۱۸: پردازش با حافظه اشتراکی
  • 19. فصل ۱۹: مزایا و معایب حافظه اشتراکی
  • 20. فصل ۲۰: حافظه مستقیم (Direct Memory Access – DMA)
  • 21. فصل ۲۱: مدیریت حافظه در پردازنده های چند هسته ای
  • 22. فصل ۲۲: تخصیص حافظه در پردازش موازی
  • 23. فصل ۲۳: زمانبندی تخصیص حافظه
  • 24. فصل ۲۴: تخصیص حافظه پویا
  • 25. فصل ۲۵: تخصیص حافظه استاتیک
  • 26. فصل ۲۶: تفکیک حافظه (Memory Partitioning)
  • 27. فصل ۲۷: مدیریت حافظه در پردازش توزیع شده
  • 28. فصل ۲۸: حافظه دوربرد (Remote Memory Access – RMA)
  • 29. فصل ۲۹: مدل های حافظه در پردازش توزیع شده
  • 30. فصل ۳۰: هماهنگ سازی دسترسی به حافظه توزیع شده
  • 31. فصل ۳۱: اشباع حافظه (Memory Saturation)
  • 32. فصل ۳۲: تکنیک های مقابله با اشباع حافظه
  • 33. فصل ۳۳: کشینگ داده ها در سیستم های توزیع شده
  • 34. فصل ۳۴: مدیریت کش در محیط های توزیع شده
  • 35. فصل ۳۵: سازگاری کش (Cache Coherence)
  • 36. فصل ۳۶: پروتکل های سازگاری کش
  • 37. فصل ۳۷: مشکل هجوم به حافظه (Memory Bottleneck)
  • 38. فصل ۳۸: الگوهای دسترسی به حافظه
  • 39. فصل ۳۹: بهینه سازی الگوهای دسترسی به حافظه
  • 40. فصل ۴۰: حافظه نهان در سطح داده (Data Cache)
  • 41. فصل ۴۱: حافظه نهان در سطح تراکنش (Transaction Cache)
  • 42. فصل ۴۲: فشرده سازی داده ها در حافظه
  • 43. فصل ۴۳: مزایا و معایب فشرده سازی حافظه
  • 44. فصل ۴۴: فشرده سازی در زمان اجرا (On-the-fly Compression)
  • 45. فصل ۴۵: مدیریت حافظه در چارچوب های پردازش داده های بزرگ
  • 46. فصل ۴۶: Apache Spark و مدیریت حافظه
  • 47. فصل ۴۷: Spark RDD ها و حافظه
  • 48. فصل ۴۸: Spark DataFrames و مدیریت حافظه
  • 49. فصل ۴۹: Spark Structured Streaming و حافظه
  • 50. فصل ۵۰: Apache Hadoop و مدیریت حافظه
  • 51. فصل ۵۱: HDFS و مدیریت حافظه
  • 52. فصل ۵۲: MapReduce و مدیریت حافظه
  • 53. فصل ۵۳: مدیریت حافظه در سیستم های NoSQL
  • 54. فصل ۵۴: پایگاه داده های کلید-مقدار و حافظه
  • 55. فصل ۵۵: پایگاه داده های ستونی و حافظه
  • 56. فصل ۵۶: پایگاه داده های گرافی و حافظه
  • 57. فصل ۵۷: الگوریتم های مدیریت حافظه در داده های بزرگ
  • 58. فصل ۵۸: الگوریتم های جایگزینی در حافظه های توزیع شده
  • 59. فصل ۵۹: الگوریتم های خوشه بندی حافظه
  • 60. فصل ۶۰: یادگیری ماشین برای مدیریت حافظه
  • 61. فصل ۶۱: شبکه های عصبی و مدیریت حافظه
  • 62. فصل ۶۲: یادگیری تقویتی برای مدیریت حافظه
  • 63. فصل ۶۳: بهینه سازی تخصیص حافظه با هوش مصنوعی
  • 64. فصل ۶۴: تجزیه و تحلیل عملکرد حافظه
  • 65. فصل ۶۵: ابزارهای پروفایلینگ حافظه
  • 66. فصل ۶۶: معیارهای عملکرد حافظه
  • 67. فصل ۶۷: مانیتورینگ حافظه در زمان اجرا
  • 68. فصل ۶۸: تحلیل علت ریشه ای مشکلات حافظه
  • 69. فصل ۶۹: امنیت حافظه در پردازش موازی
  • 70. فصل ۷۰: رمزنگاری حافظه
  • 71. فصل ۷۱: کنترل دسترسی به حافظه
  • 72. فصل ۷۲: جلوگیری از نشت حافظه
  • 73. فصل ۷۳: مدیریت حافظه در سیستم های ابری
  • 74. فصل ۷۴: تخصیص منابع حافظه در ابر
  • 75. فصل ۷۵: خودمقیاس بندی حافظه (Memory Auto-scaling)
  • 76. فصل ۷۶: هزینه های مدیریت حافظه در ابر
  • 77. فصل ۷۷: مدیریت حافظه برای حجم های داده ای بسیار بزرگ
  • 78. فصل ۷۸: پردازش خارج از حافظه (Out-of-Core Processing)
  • 79. فصل ۷۹: الگوریتم های پردازش خارج از حافظه
  • 80. فصل ۸۰: بهینه سازی انتقال داده بین دیسک و حافظه
  • 81. فصل ۸۱: تراکم حافظه (Memory Density)
  • 82. فصل ۸۲: تاثیر تراکم حافظه بر عملکرد
  • 83. فصل ۸۳: نسل های جدید حافظه
  • 84. فصل ۸۴: حافظه های مقاوم (Persistent Memory)
  • 85. فصل ۸۵: مزایای حافظه های مقاوم
  • 86. فصل ۸۶: چالش های استفاده از حافظه های مقاوم
  • 87. فصل ۸۷: مدیریت حافظه در دستگاه های لبه (Edge Devices)
  • 88. فصل ۸۸: محدودیت های حافظه در دستگاه های لبه
  • 89. فصل ۸۹: استراتژی های بهینه سازی حافظه برای لبه
  • 90. فصل ۹۰: پردازش موازی در حافظه (Processing-in-Memory – PIM)
  • 91. فصل ۹۱: معماری های پردازش در حافظه
  • 92. فصل ۹۲: مزایا و چالش های PIM
  • 93. فصل ۹۳: ادغام PIM با پردازش داده های بزرگ
  • 94. فصل ۹۴: مطالعات موردی در مدیریت حافظه
  • 95. فصل ۹۵: مورد کاوی ۱: پردازش داده های علمی
  • 96. فصل ۹۶: مورد کاوی ۲: تحلیل داده های مالی
  • 97. فصل ۹۷: مورد کاوی ۳: پردازش تصویر و ویدئو
  • 98. فصل ۹۸: آینده مدیریت حافظه در پردازش موازی داده های بزرگ
  • 99. فصل ۹۹: روندها و پیشرفت های جدید
  • 100. فصل ۱۰۰: نتیجه گیری و چشم انداز آینده

📚 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 مدیریت حافظه در پردازش موازی داده‌های بزرگ”

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

پیمایش به بالا