Algorithm design & data structureچ

#رویداد هم‌آفرینی برای توسعه و کاربرد پایگاه اطلاعات و مدارک تحصیلی کشور (پام‌تک) ‌ 🔴درباره رویداد🔴 ⭕️ پام‌تک چیه؟ یکی از ۲۷ پایگاه‌ اطلاعاتی اصلی کشوره (مثل ثبت احوال، ثبت اسناد، مالیات و...). اطلاعات همه دانشجوها و دانش‌آموخته‌های همه دانشگاه‌ها در همه دوره‌ها توی پام‌تک وجود داره. ⭕️ دسترسی به داده‌های این پایگاه آزاده؟ طبق قانون مجلس باید دسترسی به داده‌های این پایگاه در یک چارچوب مشخص به کسب‌وکارهای بخش خصوصی که می‌تونن روی این داده‌ها سرویس تعریف کنن داده بشه. ⭕️ رویداد چی میگه؟ توی این رویداد دنبال دو تا هدف هستیم. یک: با همکاری دانش‌بنیان‌ها و متخصص‌ها این پایگاه رو ارتقاء بدیم.  دو: با همکاری استارت‌آپ‌ها و کسب‌وکارهای داده‌محور سرویس‌های جدید و درآمدزا تعریف کنیم. ⭕️ کی وکجا برگزار میشه؟ دوشنبه ۱۹ شهریور، ساعت ۱۴، صندوق نوآوری ✅ ثبت‌نام برای حضور: https://evnd.co/BzR2w ⭕️SmartSAORG Event⭕️

کدگذاری هافمن یک روش فشرده‌سازی بدون اتلاف است که داده‌ها را بر اساس فراوانی کاراکترها فشرده می‌کند. این الگوریتم با ساخت یک درخت دودویی (درخت هافمن) 🌲 کار می‌کند که کاراکترهای پرتکرار را با کدهای کوتاه‌تر 🔢 و کاراکترهای کم‌تکرار را با کدهای بلندتر 🔠 کدگذاری می‌کند. نکات کلیدی: - درخت هافمن: درخت دودویی که با ترکیب گره‌های با کمترین فراوانی ساخته می‌شود. 🌳 - کدگذاری: هر کاراکتر بر اساس مسیرش از ریشه تا برگ درخت، یک کد باینری منحصربه‌فرد دریافت می‌کند. 📜 - فشرده‌سازی: این روش برای داده‌هایی با توزیع فراوانی نامتوازن بسیار کارآمد است. 📉 - پیچیدگی: ساخت درخت هافمن با پیچیدگی زمانی O(n log n) انجام می‌شود. ⏳ کاربردها: - فشرده‌سازی فایل (مثل ZIP) 📂 - پروتکل‌های شبکه 🌐 - فشرده‌سازی تصویر و ویدئو 🎥🖼 کدگذاری هافمن به دلیل کارایی بالا 🚀 و عدم اتلاف اطلاعات 🔒، یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها است. #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📸 بهبود طبقه‌بندی تصاویر ورزشی با استفاده از مدل SE-RES-CNN 🧠 پیشرفت‌های پردازش تصویر کامپیوتری و فناوری‌های دیجیتال نیازمند روش‌های کارآمدتری برای طبقه‌بندی تصاویر ورزشی است. روش‌های سنتی در مقیاس بزرگ ناکارآمد هستند و در تفکیک تصاویر مشابه دقت کافی ندارند. در این مقاله، مدل شبکه عصبی SE-RES-CNN معرفی شده که با بهره‌گیری از ماژول SE برای تنظیم تطبیقی وزن‌ها و ماژول Res برای استخراج ویژگی‌های عمیق، دقت و کارایی در طبقه‌بندی تصاویر ورزشی را بهبود می‌بخشد. این مدل در مقایسه با مدل‌های VGG-16 و ResNet50 دقت بالاتری ارائه داده و با دقت ۹۸٪، کارایی بالایی در بازیابی و طبقه‌بندی تصاویر ورزشی دارد. 🔗 برای اطلاعات بیشتر به لینک زیر مراجعه کنید: https://www.nature.com/articles/s41598-024-69965-5 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

✨ Visualising Data Structures and Algorithms through Animation ✨ در این وب‌سایت می‌توانید الگوریتم‌های مرتبط با ساختمان داده‌ها را از طریق انیمیشن‌های جذاب مشاهده کنید. با کمک این انیمیشن‌ها، درک عمیق‌تری از الگوریتم‌ها پیدا خواهید کرد. برای دسترسی به سایت، به لینک زیر مراجعه کنید: https://visualgo.net/en #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 فرمول‌ها و تقریب‌های مفید در تحلیل الگوریتم‌ها 📊 آشنایی با برخی فرمول‌های پرکاربرد و خواص لگاریتم‌ها می‌تواند در تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها بسیار مؤثر باشد. در این پست، چند مورد از این فرمول‌های مهم را به اشتراک می‌گذاریم که به شما کمک می‌کند محاسبات پیچیده را ساده‌تر و دقیق‌تر انجام دهید. #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

☯️ کامل‌ترین بوت‌کمپ Business Intelligence ◀️ شروع یادگیری ➡️ ✅ آموزش پروژه‌محور، همراه با کوچینگ، منتورینگ، بهترین اساتید و کمک به استخدام. ➗ ۲۰٪ تخفیف فقط تا ۳۱ مرداد ☎️ تلفن تماس جهت دریافت مشاوره رایگان: 021-91690518 ➖➖➖➖➖➖

🔮 پیش‌بینی سرطان سینه ۵ سال قبل از بروز آن: آینده‌ای نویدبخش برای تشخیص زودهنگام تشخیص زودهنگام سرطان سینه می‌تواند از درمان‌های تهاجمی 💉 و نگرانی‌های ناشی از نتایج نامشخص 🤔 جلوگیری کند. محققان بیمارستان ماساچوست 🏥 و CSAIL در سال 2019 موفق به توسعه یک مدل یادگیری عمیق 🧠 شدند که با بررسی ماموگرافی 🩻، قادر به پیش‌بینی احتمال ابتلای بیمار به سرطان سینه طی ۵ سال آینده است. این مدل با شناسایی الگوهای ظریف 🔍 در بافت سینه که پیش‌درآمد سرطان هستند، می‌تواند تحولی در تشخیص زودهنگام ایجاد کند و به بهبود نتایج درمانی بیماران کمک کند. 💪 هوش مصنوعی 🤖، به عنوان ابزاری قدرتمند، پتانسیل عظیمی در پژوهش 🔬، تشخیص و درمان بیماری‌هایی مانند سرطان دارد. 🌟 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

سیستم‌های عصبی پیچشی (CNNs) 🧠 برای شناسایی ویژگی‌ها و اشیا در تصاویر 📸 به کار می‌روند. در این مثال، تصور کنید یک تکه زرد رنگ 🟨 (یک فیلتر 5x5) داریم که روی تصویر حرکت می‌کند. این فیلتر به گونه‌ای طراحی شده که وقتی روی بخشی از تصویر قرار می‌گیرد که شبیه به عدد "1" ️⃣ است، یک مقدار بالا 🔝 تولید می‌کند. اگر فیلتر روی بخشی قرار بگیرد که شبیه به عدد "1" نباشد، مقدار کمی 🔽 تولید می‌شود. سپس یک آستانه (Threshold) تعریف می‌کنیم تا فقط مقادیر بالا (که نشان‌دهنده مکان‌های عدد "1" هستند) را عبور دهد. 🚦 سیستم عصبی پیچشی (CNN) 🧩 با یادگیری تعداد زیادی از چنین فیلترهایی کار می‌کند و سپس آن‌ها را روی تصویر اعمال می‌کند تا ویژگی‌ها را استخراج کرده و تصمیم‌گیری کند. 🤖 این روش مشابه عملکرد فیلترهای تطبیقی در ارتباطات بی‌سیم 📡 است، که وظیفه تشخیص سیگنال‌های خاص را دارند. 🎯 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

هوش مصنوعی مانند نوک یک کوه یخ است 🌊 - آنچه در سطح مشاهده می‌کنید تنها بخش کوچکی از آن است. اگر به عمق بروید، لایه‌های پیچیده‌ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را خواهید یافت که همه بر پایه‌ی مستحکمی از ریاضیات و کدنویسی بنا شده‌اند. نباید فقط به تحسین ظاهر بسنده کنیم. بیایید به عمق برویم و جایی که جادوی واقعی رخ می‌دهد را کشف کنیم 💻🧠. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

«آغاز ثبت‌نام» ⚡️ثبت‌نام سمینارهای اسپارک با حضور ١٢ شرکت مطرح تکنولوژی و حمایت مرکز کارآفرینی شریف شروع شد. اگر شما هم از علاقه‌مندان به حوزه‌های تکنولوژی، هوش مصنوعی، نرم‌افزار و محصول هستید، این فرصت استثنائی را از دست ندهید.

🔸  اعطای گواهی رسمی حضور از مرکز کارآفرینی شریف 🔸  ارسال رزومه و فرصت استخدام در ۱۲ شرکت مطرح تکنولوژی 🔸  ارتباط و شبکه‌سازی با مدیران شرکت‌ها و فعالان حوزه تکنولوژی و استارتاپ 🔸  آشنایی با مسائل روز صنعت و تجربیات بزرگ‌ترین شرکت‌های تکنولوژی از طریق حضور در ۱۲ ارائه و ۲ میزگرد همراه با امکان پرسش و پاسخ

💰 هزینه ثبت‌نام: ۱۰۰ هزار تومان تنها ٧٩ هزار تومان برای ٣۰۰ نفر اول با کد تخفیف early 📅 تاریخ و نحوه برگزاری: ٨ و ٩ شهریورماه به صورت مجازی ✏️ همین حالا ثبت‌نام کن: 🔗 ce-spark.com ⚡️ اسپارک؛ جرقه‌ی ارتباط با صنعت 🔗   LinkedIn  ◽️ 🌐 Instagram 🔗 @ce_spark◽️ 🔗 ZiLink

این تصویر یک درخت دودویی را نشان می‌دهد و سه نوع پیمایش مختلف را به تصویر می‌کشد: پیمایش Pre-Order : اول گره رو می‌بینیم، بعد میریم سراغ فرزند چپ و راست. نتیجه: ABDHIECFGJ 🔵 پیمایش In-Order: اول فرزند چپ، بعد گره و آخر سر فرزند راست. نتیجه: HDIBEAFGJ 🟢 پیمایش Post-Order: اول فرزند چپ و راست، بعد گره. نتیجه: HIDEBFJGCA 🔴 این نقاط رنگی نشون میدن که گره‌ها در هر پیمایش چه زمانی بازدید می‌شن. هر پیمایش به شیوه‌ای خاص گره‌ها رو بازدید می‌کنه و در مسائل درخت‌های دودویی خیلی کاربردیه! 🌳 #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

ساده‌ترین راه برای یادگیری ساختارهای داده 👇 ساختارهای داده با مثال‌های واقعی توضیح داده شده است: - آرایه: به ماشین‌هایی فکر کنید که در یک خط پارک شده‌اند 🚗🚗🚗. - آرایه دو بعدی: سینی تخم مرغ را تصور کنید 🥚🥚🥚. -آرایه سه بعدی: یک مکعب روبیک را تجسم کنید 🎲. - پشته: صفحات جدید اضافه شده از بالا، حذف از بالا 📚↕️. - صف: انتظار در صف خرید قهوه ☕️🚶‍♂️🚶‍♀️. - لیست پیوندی: مانند واگن‌های قطار 🚂🚃🚃. - درخت: شجره‌نامه 🌳. - گراف: تار عنکبوت 🕸. #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

وقتی به دنیای یادگیری عمیق فکر می‌کنیم، عملکرد فعال‌سازی ReLU 🤖 مثل یک قهرمان بی‌ادعا به چشم می‌آید. وقتی معادله خطی Wx + b به یک عدد منفی می‌رسد، ReLU وارد صحنه می‌شود و می‌گوید: «امروز نه! 🚫» و مطمئن می‌شود که شبکه عصبی بدون گیر افتادن در خروجی‌های منفی، مسیر یادگیری خودش را ادامه می‌دهد. واقعاً ReLU 🌟 همون قهرمان پنهان شبکه‌های عصبیه! این عملکرد به مدل‌ها کمک می‌کنه تا از مشکل گرادیان ناپدید 🌀 رد بشن و آموزش رو سریع‌تر و کارآمدتر انجام بدن. درست مثل زندگی، گاهی وقت‌ها به یه مکانیزمی نیاز داری که نذاره اثرات منفی 🤯 تو رو تحت تأثیر قرار بده و بهت اجازه بده به سمت لایه بعدی موفقیت 💪 حرکت کنی. پس، چه تو زندگی و چه تو یادگیری عمیق، یادت باشه از ReLU درونی خودت استفاده کنی—به حرکت رو به جلو ادامه بده و اجازه نده منفی بودن 🛑 مسیرت رو تعیین کنه. #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

آیا در تلاشید که بدون خرج کردن حتی یک روپیه، به ساختارهای داده و الگوریتم‌ها تسلط پیدا کنید؟ 🚀 توی این وبلاگ، بهترین وب‌سایت‌های رایگان برای تمرین ساختارهای داده و الگوریتم‌ها رو بررسی می‌کنیم تا بتونید مهارت‌های کدنویسی خودتون رو تقویت کنید. 💻💡 10 تا از بهترین وب‌سایت‌ها برای تمرین DSA - بررسی اجمالی 🔍 برای دسترسی به این سایت‌ها، به لینک زیر مراجعه کنید: 👇 Best Websites to Practice Data Structures and Algorithms #الگوریتم 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 درک معماری ترانسفورمر 🚀 خیلی خوشحالم که یک ویدیوی کوتاه و کاربردی از معماری ترانسفورمر رو با شما به اشتراک بذارم که نحوه پردازش زبان طبیعی (NLP) رو به کلی تغییر داده! ترانسفورمرها فوق‌العاده قدرتمند هستند و: - با استفاده از مکانیزم توجه به خود (Self-Attention)، اهمیت کلمات مختلف در یک جمله رو بررسی می‌کنن. 🤔 - پردازش موازی توالی‌های ورودی رو ممکن می‌کنن، که اون‌ها رو سریع‌تر و کارآمدتر از RNN یا LSTM می‌کنه. ⚡️ - توی ترجمه، تولید متن و خیلی چیزهای دیگه عالی عمل می‌کنن چون به خوبی زمینه و وابستگی‌های زبانی رو درک می‌کنن. 🌍 بیا به مفاهیم اصلی بپردازیم: - توجه به خود و توجه چند سر (Multi-Head Attention) که همزمان روی ورودی‌ها تمرکز می‌کنن. 🎯 - رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding) که ترتیب کلمات رو در حین پردازش موازی حفظ می‌کنه. 🔄 - نقش شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Neural Networks) در تبدیل ورودی. 🤖 حتماً ویدیو رو ببین که دقیق‌تر همه این‌ها رو بررسی کنی! 🎥 #هوش_مصنوعی 📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer