نرم افزار، الگوریتم ها و داده ها.
این وبلاگ یک پروژه برای واحد مطالعاتی DGA3008، دانشگاه مالت است.
یک مقدمه: ( نقل قول از طرف متیو اسپیتری )
نام من متیو اسپیتری است و در این وبلاگ در مورد استفاده از داده های دیجیتال برای سازندگان محتوا و شرکت های دیجیتال متمرکز برای بالا بردن تعداد بازدیدهایشان به ارتفاعات جدید با هدف نهایی آنها که سود است بحث خواهم کرد. با این حال، قبل از شروع، ابتدا باید خودم را معرفی کنم و توضیح دهم که در مورد چه چیزی بحث خواهیم کرد.طراحان لوگو
من دانشجوی لیسانس هنرهای زیبا هستم که در دانشگاه مالت تحصیل می کنم و در حال حاضر در حال مطالعه برای مدرک هنرهای دیجیتال هستم. به طور خلاصه، من یک تولید کننده محتوا در نظر گرفته می شوم، اما سازنده محتوا دقیقاً چیست؟ این اساساً به دیدگاه شما بستگی دارد. از نظر حرفه ای، یک تولید کننده محتوا کسی است که در ایجاد محتوا (شوک) برای مصرف کنندگان متخصص است، به گونه ای که آنها را وادار به بازگشت بیشتر کند. این نیاز به حالت ذهنی خاصی دارد که افراد زیادی نمی توانند به آن دست پیدا کنند، زیرا باید راه هایی را بیابند تا حتی خسته کننده ترین تخته سنگ روی کره زمین را به موضوعی جالب تبدیل کنند که در نهایت باعث ایجاد ترافیک برای هر رسانه ای می شود که در آن منتشر می شود و در نتیجه سود ایجاد می کند. (توضیحات دقیق تر را می توانید در مقاله سارا استاسیک اینجا بیابید). این همه خوب و خوب است، اما همه تولیدکنندگان محتوا برابر نیستند. همانطور که شما خواننده احتمالاً آگاه هستید، چندین پلتفرم برای مصرف محتوا وجود دارد، از رادیو، تلویزیون، سینما و بازی های ویدیویی. اینها به تعداد زیادی از ساعات صرف شده در روز در رسانه های جمعی کمک می کنند، در واقع طبق گزارش نیلسن در سال 2018، متوسط بزرگسالان آمریکایی کمتر از 11 ساعت در روز را با نوعی حواس پرتی در قالب رسانه صرف می کنند.انجام پروژه متلب در فریلنس پروژه
داده ها: داده های گزارش کل مخاطبان سه ماهه اول 2018 Nielsen، بر اساس جمعیت ایالات متحده، توسط خبرنگار اشلی رودریگز در کوارتز گردآوری شده است.
و همه اینها حتی بدون اشاره به غول موجود در اتاق است که اینترنت بسیار مخوف است. مصرف وب روی گوشیهای هوشمند، تبلتها و رایانههای رومیزی در مجموع به 24 ساعت در هفته میرسد (منبع) که مقدار خیرهکنندهای است، و این چیزی نیست که شرکتها با افزایش تمایلشان به دیجیتالی کردن تمام محتوا و پلتفرمهای خود، آن را نادیده بگیرند. مصرف کنندگان می توانند به مصرف خود ادامه دهند و سود آنها همچنان جریان داشته باشد.
با این حال، همه چیز تلخ و تاریک نیست، زیرا ظهور اینترنت عصر جدیدی از محتوا، بحثها و خلاقیتهای مبتنی بر جامعه را به وجود آورده است که اگر شبکه عظیم آنلاینی که افراد از سراسر جهان را به هم متصل میکند، امکانپذیر نبود. کره زمین دو ذینفع اصلی این راه ارتباطی جدید، ساکنان یوتیوب و اینستاگرام با توجه به منبع دنیای اطلاعات دیجیتال (اگر صرفاً بر تولید محتوا به خاطر سرگرمی و سود تمرکز کنید) خواهند بود. برای چنین رسانه نوپایی، اینترنت جامعه را به روشی غیرقابل برگشت شکل داده است، به طوری که هر فردی 20 ساله و کمتر (به اصطلاح "هزاره ها") حتی نمی تواند عصری را درک کند که در آن اینترنت چیزی نبود (خواه این باشد یا نباشد). مشکلی است که قابل بحث است، اما من پرت می شوم). همه اینها تنها به دلیل آگاهی عمومی صاحبان پلتفرم از اینترنت و نحوه استفاده (و سوء استفاده از آن) برای تولید هر چه بیشتر پول، چه خوب و چه بد، امکان پذیر است. یوتیوب با استفاده از تبلیغات و جمعآوری داده، دقیقترین الگوریتم ممکن را تا به امروز ایجاد کرده است که دقیقاً آنچه را که میخواهید تماشا کنید، به شما نشان میدهد، قبل از اینکه بدانید میخواهید آن را تماشا کنید (همه ما دهها ویدیو را در 4 اینچ مشاهده کردهایم. صبح، تو تنها نیستی). همین امر در مورد اینستاگرام (و سایر شبکه های رسانه های اجتماعی) نیز صدق می کند. به محض اینکه یک «اینفلوئنسر» را اضافه میکنید، میلیونها پیشنهاد دیگر ظاهر میشوند که به طرز عجیبی دقیقاً همان چیزی است که شما به آن علاقه دارید. این برای سازنده عالی است، اما آیا به نفع کاربر است؟ در وبلاگ آینده در مورد این موضوع بیشتر بحث خواهیم کرد، بنابراین برای اطلاعات بیشتر در ارتباط باشید!سفارش طراحی سایت
پایتون برای کاربران Matlab
لوگو طراحان لوگو بهترین سایت طراحی لوگو
یکی از مسائل رایجی که متوجه شدم مردم (به ویژه در دنیای مهندسی) با آن مواجه هستند، انتقال از دانشگاه به صنعت است. اکثر مدارس ترجیح می دهند ما از Matlab استفاده کنیم. چه مهندس برق، چه مهندس شیمی یا حتی یک مهندس نانو، به احتمال زیاد مجبور بوده اید در طول دوران تحصیلی خود از Matlab استفاده کنید (به غیر از کمی C/C++). یک روند اخیر در صنعت، انتقال از Matlab به Python بود. این می تواند به دلیل هزینه های مجوز بیش از 1000 دلار، ناکارآمدی تخصیص حافظه، کمبود کتابخانه های منبع باز یا حتی این واقعیت باشد که اکثر توسعه دهندگان نرم افزار از نحو Matlab متنفرند. خوشبختانه برای ما، نحو در Matlab و Python بسیار شبیه هستند (اگر این واقعیت را نادیده بگیرید که شاخص های Matlab از 1 به جای 0 شروع می شوند). در این آموزش، من اصول اولیه پایتون را برای کاربران Matlab، در حوزه تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم پوشش داده ام.
انجام پروژه انجام پروژه متلب پروژه متلب
در حالی که کد در این وبلاگ موجود است، من نیز همین مطالب را در یوتیوب پست کرده ام:
دستکاری ماتریس
یکی از اولین چیزهایی که کاربران Matlab به آن علاقه مند خواهند شد جبر خطی و دستکاری ماتریس است. کتابخانه ریاضی پایتون، numpy، دارای ابزارهای مختلفی برای انجام عملیات ساده ریاضی است.
numpy را به عنوان np وارد کنید
سایت دورکاری سایت فریلنسری کار آنلاین
فرض کنید می خواهیم ابتدا ماتریس زیر را استخراج کنیم، A:
برای کسانی از شما که به نحو ساده matlab عادت دارید، می توان از موارد زیر استفاده کرد:
A = np.matrix('1,1,1 ; 2,4,5 ; 5,7,6')
با این حال، منطق پایتون از نظر بردار کار می کند. از این رو، مهم است که در نهایت به نحو زیر عادت کنیم:
A = np.matrix([[1،1،1]، [2،4،6]، [5،7،6]])
اکنون که ماتریس خود را تعریف کرده ایم، ابتدا می توانیم مقدار (0,0) را بدست آوریم:
A[0,0]
خروجی:
1
بعد، ما فقط می توانیم ستون اول را دریافت کنیم:
A[:,0]
خروجی:
[[1]
[2]
[5]]
در نهایت، فقط ردیف اول:
A[0،:]
خروجی:
[[1 1 1]]
عملیات ریاضی
انجام پروژه انجام پروژه برنامه نویسی پروژه برنامه نویسی
اکنون که ما موفق شدیم دستکاری های ماتریس را تکرار کنیم، بیایید سعی کنیم برخی از عملیات ریاضی پایه را انجام دهیم. می توانیم از همان کتابخانه Numpy با ماتریس A از بخش قبل استفاده کنیم.
اضافه کردن مقادیر ردیف اول:
np.sum(A[0,:])
خروجی:
3
حاصل ضرب نقطه A با خودش:
np.dot(A,A)
خروجی:
[[8، 12، 13]،
[40، 60، 62]،
[49، 75، 83]]
ضرب ضربدری A با خودش:
np.cross(A,A)
خروجی:
[[0، 0، 0]،
[0، 0، 0]،
[0، 0، 0]]
ترسیم داده ها
در نهایت، ترسیم نمودار هنگام تجسم داده ها بسیار مهم است. تابع Matplotlib پایتون مجموعه گسترده ای از توابع را برای انجام عملیات ترسیم ارائه می دهد.
وارد کردن matplotlib.pyplot به عنوان ()pltplt.figure
plt.plot(A[:,0])
plt.plot(A[:,1])
plt.title ('نمونه نمودار نوع Matlab')
plt.xlabel ("محور X")
plt.ylabel ("محور Y")
plt.show()
خروجی:
شما مانند سایر زبان های برنامه نویسی، می توانید به راحتی بدون تعیین نوع شماره، عملیات را انجام دهید. به عنوان مثال ما با متغیرهایی از نوع int عملیات انجام داده ایم، اگر بخواهید می توانید عملیات از نوع double یا float را انجام دهید.
لوگو طراحان لوگو بهترین سایت طراحی لوگو
بله دوستان ما با زبان برنامه نویسی Matlab آشنا شدیم و عملیات حسابی ساده انجام دادیم لینک های مفیدی را در زیر قرار داده ام که می توانید Matlab را یاد بگیرید:
مجموعه آموزشی شامل 7 درس
مجموعه آموزشی 16 درس
به غیر از آموزش های تصویری، فکر می کنم اطلاعات مختلفی از سایت ها و pdf های زیر پیدا کنید:
http://www.matlabakademi.com/dersler/
http://web.itu.edu.tr/kents/matlab.pdf
http://yucelkocyigit.cbu.edu.tr/Matlab1.pdf
به عنوان کتاب، کتاب متلب انتشارات آباکوس را پیشنهاد می کنم.
محتوای این اثر زیبا که اثر جمالتین کوبات است بسیار راضی کننده است. مطالب کتاب به شرح زیر است. خواندن و نقد کتاب را توصیه می کنم.
بله، دوستان، ما به پایان یک پست وبلاگ دیگر رسیدیم. برایتان خواندنی خوش آرزو می کنم. برای همه روزهای رمز زیادی آرزو می کنم.