رفتن به مطلب
مشاهده در اپلیکیشن

راهی بهتر برای مشاهده سایت بیشتر بدانید
وبلاگ شخصی سینا جلالوندی

یک برنامه تمام‌صفحه روی صفحه اصلی شما با دریافت نوتفیکیشن، نشان‌ها و امکانات بیشتر

برای نصب روی iOS و iPadOS
  1. Tap the Share icon in Safari
  2. منو را اسکرول کنید و روی Add to Home screen بزنید
  3. روی Add در گوشه‌ی بالا-راست بزنید
برای نصب روی اندروید
  1. روی منوی سه‌نقطه (⋮) در گوشه‌ی بالا-راست مرورگر بزنید.
  2. روی Add to Home screen یا Install app بزنید.
  3. با زدن روی نصب تأیید کنید.

صفحه اصلی

جدیدترین مطالب و نوشته های من
دسته بندی مطالب

وب‌اسکرپینگ با پایتون: چگونه داده‌ها را از وب استخراج کنیم؟

در دنیای امروز که داده‌ها حرف اول رو می‌زنن، توانایی استخراج اطلاعات از وب یه مهارت فوق‌العاده ارزشمنده. چه بخواهید قیمت محصولات یه فروشگاه آنلاین رو جمع‌آوری کنید، چه اخبار رو تحلیل کنید یا داده‌های تحقیقاتی رو از سایت‌ها بکشید بیرون، وب‌اسکرپینگ (Web Scraping) راه‌حل شماست. توی این مقاله قراره با وب‌اسکرپینگ، ابزارهای پایتون برای این کار و مراحل انجامش آشنا بشید. اگه به پایتون و داده علاقه دارید، تا آخر با من همراه باشید!
وب‌اسکرپینگ چیه؟
وب‌اسکرپینگ به فرآیند خودکار جمع‌آوری داده‌ها از صفحات وب گفته می‌شه. به جای اینکه دستی برید و اطلاعات رو کپی کنید، یه برنامه می‌نویسید که این کار رو براتون انجام بده. پایتون به خاطر سادگی، کتابخانه‌های قدرتمند و انعطاف‌پذیریش، یکی از بهترین زبان‌ها برای وب‌اسکرپینگه.
چرا پایتون؟
کتابخانه‌های آماده: ابزارهایی مثل Beautiful Soup، Requests و Scrapy کار رو خیلی راحت می‌کنن.
خوانایی کد: حتی اگه تازه‌کار باشید، می‌تونید با چند خط کد شروع کنید.
جامعه بزرگ: هر سوالی داشته باشید، جوابش توی انجمن‌های پایتون پیدا می‌شه.
ابزارهای اصلی وب‌اسکرپینگ با پایتون
بیاید با چند ابزار کلیدی که توی این مسیر نیاز دارید آشنا بشیم:
Requests: برای ارسال درخواست HTTP و دریافت محتوای صفحه وب.
Beautiful Soup: برای تجزیه (parse) کردن HTML و پیدا کردن داده‌های مورد نظر.
Scrapy: یه فریم‌ورک کامل برای پروژه‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر (اختیاری).
یه مثال ساده: استخراج عنوان صفحه
بیاید با یه مثال عملی شروع کنیم. فرض کنید می‌خواهیم عنوان یه صفحه وب رو بگیریم:
import requests from bs4 import BeautifulSoup # آدرس صفحه‌ای که می‌خواهیم اسکرپ کنیم url = "https://example.com" # درخواست به صفحه response = requests.get(url) # چک کردن اینکه درخواست موفق بوده if response.status_code == 200: # تجزیه HTML soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # پیدا کردن تگ عنوان title = soup.find("title").text print(f"عنوان صفحه: {title}") else: print("خطا در اتصال به صفحه")خروجی چیزی شبیه اینه:
عنوان صفحه: Example Domainاینجا با requests محتوای صفحه رو گرفتیم و با BeautifulSoup تگ <title> رو پیدا کردیم. ساده بود، نه؟
مراحل وب‌اسکرپینگ
برای یه پروژه وب‌اسکرپینگ موفق، این مراحل رو دنبال کنید:
شناسایی هدف: اول مشخص کنید چه داده‌ای می‌خواهید (مثلاً قیمت‌ها، نظرات کاربران، یا لینک‌ها).
بررسی ساختار صفحه: ابزار توسعه‌دهنده مرورگر (Inspector) رو باز کنید و HTML صفحه رو نگاه کنید تا بفهمید داده‌ها کجا هستن.
نوشتن کد: با پایتون درخواست بفرستید و داده‌ها رو استخراج کنید.
ذخیره داده‌ها: اطلاعات رو توی فایل CSV، JSON یا دیتابیس ذخیره کنید.
اتوماسیون (اختیاری): اگه نیازه، کدتون رو طوری تنظیم کنید کi (مثلاً روزانه) اجرا بشه.
یه پروژه واقعی: استخراج قیمت محصولات
فرض کنید می‌خواهید قیمت یه محصول رو از یه سایت فروشگاهی بکشید بیرون:
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://fake-shop.com/product/sample" # آدرس فرضی response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") price = soup.find("span", class_="price").text # فرض بر اینکه قیمت توی این تگ هست print(f"قیمت محصول: {price}") else: print("اتصال ناموفق")توی این کد، ما دنبال تگ <span> با کلاس price گشتیم. اگه سایت واقعی باشه، باید کلاس یا تگ دقیق رو از HTMLش پیدا کنید.
نکات مهم و چالش‌ها
وب‌اسکرپینگ به همین سادگیا هم نیست! یه سری نکته و چالش هست که باید حواستون باشه:
قوانین سایت: قبل از اسکرپ کردن، فایل robots.txt سایت رو چک کنید و مطمئن شید که اجازه این کار رو دارید. بعضی سایت‌ها اسکرپینگ رو ممنوع کردن.
بلاک شدن: اگه درخواست‌های زیادی بفرستید، ممکنه IPتون بلاک بشه. برای این کار می‌تونید از تأخیر (delay) بین درخواست‌ها یا پراکسی استفاده کنید.
تغییر ساختار سایت: اگه سایت HTMLش رو عوض کنه، کدهاتون ممکنه خراب بشه. باید آماده به‌روزرسانی باشید.
داده‌های پویا: بعضی سایت‌ها با جاوا اسکریپت لود می‌شن. توی این موارد، ابزارهایی مثل Selenium یا Playwright که مرورگر رو شبیه‌سازی می‌کنن، به کارتون میاد.
ذخیره داده‌ها توی فایل
بعد از استخراج، می‌تونید داده‌ها رو توی یه فایل CSV ذخیره کنید:
import csv data = {"title": "محصول نمونه", "price": "100,000 تومان"} with open("products.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["title", "price"]) writer.writeheader() writer.writerow(data)حالا داده‌هاتون توی یه فایل مرتب ذخیره شدن!
چرا وب‌اسکرپینگ یاد بگیریم؟
تحلیل بازار: قیمت‌ها و محصولات رقبا رو مقایسه کنید.
تحقیقات: داده‌های علمی یا خبری رو جمع‌آوری کنید.
اتوماسیون: کارای تکراری مثل چک کردن موجودی انبار رو خودکار کنید.
جمع‌بندی
وب‌اسکرپینگ با پایتون یه مهارت قدرتمنده که با چند خط کد ساده شروع می‌شه، اما می‌تونه به پروژه‌های پیچیده و حرفه‌ای تبدیل بشه. ابزارهایی مثل Requests و Beautiful Soup نقطه شروع عالی‌ای هستن و اگه بخواهید حرفه‌ای‌تر بشید، می‌تونید سراغ Scrapy یا Selenium برید. فقط یادتون باشه با مسئولیت‌پذیری و رعایت قوانین پیش برید.
  • زمان مطالعه : 7 دقیقه
sina
sina

بررسی Ownership و Borrowing در Rust: کلید امنیت حافظه و عملکرد بهینه

زبان برنامه‌نویسی Rust به دلیل رویکرد نوآورانه‌اش در مدیریت حافظه و ایمنی کد، در سال‌های اخیر توجه بسیاری از توسعه‌دهندگان را به خود جلب کرده است. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های این زبان که آن را از رقبا متمایز می‌کند، سیستم Ownership (مالکیت) و Borrowing (امانت‌دهی) است. در این مقاله، به صورت عمیق و پیشرفته به این مفاهیم می‌پردازم، نحوه کارکرد آن‌ها را بررسی می‌کنیم و نشان می‌دهیم که چرا این قابلیت‌ها، Rust را به انتخابی ایده‌آل برای پروژه‌های پیچیده و حساس تبدیل کرده‌اند. اگر به دنبال یادگیری پیشرفته Rust یا بهبود مهارت‌های برنامه‌نویسی خود هستید، تا انتها همراه من باشید.
Ownership در Rust چیست و چرا اهمیت دارد؟
در هسته زبان Rust، مفهومی به نام Ownership قرار دارد که به معنای مالکیت داده‌ها توسط یک متغیر خاص است. هر تکه داده در حافظه فقط یک صاحب دارد و وقتی این صاحب از دسترس خارج شود (مثلاً با پایان یافتن محدوده یا scope)، حافظه به صورت خودکار آزاد می‌شود. این مکانیزم بدون نیاز به Garbage Collector عمل می‌کند و به همین دلیل، Rust عملکردی نزدیک به زبان‌هایی مثل C++ ارائه می‌دهد، اما با ایمنی بیشتر.
برای مثال، کد زیر را در نظر بگیرید:
fn main() { let s = String::from("Hello, Rust"); println!("{}", s); } // حافظه متعلق به s اینجا آزاد می‌شوداین سیستم ساده به نظر می‌رسد، اما وقتی بحث انتقال مالکیت (Move) پیش می‌آید، قدرت واقعی آن مشخص می‌شود.
انتقال مالکیت (Move) و جلوگیری از خطاهای حافظه
در Rust، وقتی یک متغیر به متغیر دیگری اختصاص داده می‌شود، مالکیت داده منتقل می‌شود و متغیر اولیه دیگر معتبر نیست. این رفتار که به Move معروف است، از دسترسی همزمان چند متغیر به یک حافظه جلوگیری می‌کند و خطاهایی مثل dangling pointer یا double free را حذف می‌کند. مثال زیر این موضوع را روشن‌تر می‌کند:
fn main() { let s1 = String::from("Rust"); let s2 = s1; // مالکیت به s2 منتقل می‌شود // println!("{}", s1); // خطا: s1 دیگر معتبر نیست println!("{}", s2); // خروجی: Rust }این قانون سخت‌گیرانه تضمین می‌کند که در هر لحظه فقط یک متغیر کنترل داده را در اختیار داشته باشد، که برای برنامه‌نویسی امن و بدون باگ حیاتی است.
Borrowing: انعطاف‌پذیری در کنار امنیت
گاهی اوقات نیازی به انتقال مالکیت نیست و فقط می‌خواهید به داده دسترسی پیدا کنید یا آن را تغییر دهید. اینجا Borrowing وارد میدان می‌شود. Rust دو نوع امانت‌دهی ارائه می‌دهد:
Reference غیرقابل تغییر (&): امکان خواندن داده بدون تغییر آن.
Reference قابل تغییر (&mut): امکان تغییر داده با رعایت قوانین ایمنی.
مثال:
fn main() { let mut s = String::from("Hello"); let r1 = &s; // امانت غیرقابل تغییر println!("Reference: {}", r1); let r2 = &mut s; // امانت قابل تغییر r2.push_str(", Rust!"); println!("Updated: {}", s); // خروجی: Hello, Rust! }قانون کلیدی Borrowing در Rust این است: می‌توانید چندین امانت غیرقابل تغییر داشته باشید، اما فقط یک امانت قابل تغییر در هر لحظه مجاز است و این دو نمی‌توانند همزمان وجود داشته باشند. این محدودیت از Data Race (رقابت داده) جلوگیری می‌کند و ایمنی را تضمین می‌کند.
کاربرد Ownership و Borrowing در برنامه‌نویسی چندنخی
یکی از حوزه‌هایی که این سیستم واقعاً می‌درخشد، برنامه‌نویسی چندنخی (multi-threaded) است. در زبان‌های سنتی مثل C++، مدیریت دسترسی thread ها به داده‌های مشترک نیازمند استفاده از قفل‌ها (locks) و هماهنگی دستی است. اما Rust با قوانین Ownership و ابزارهایی مثل Arc و Mutex، این پیچیدگی را به حداقل می‌رساند.
مثال پیشرفته:
use std::sync::{Arc, Mutex}; use std::thread; fn main() { let data = Arc::new(Mutex::new(vec![1, 2, 3])); let mut threads = vec![]; for i in 0..3 { let data = Arc::clone(&data); threads.push(thread::spawn(move || { let mut num = data.lock().unwrap(); num.push(i); println!("Thread {}: {:?}", i, num); })); } for t in threads { t.join().unwrap(); } }در این کد، Arc (Atomic Reference Counting) امکان اشتراک داده بین thread ها را فراهم می‌کند و Mutex تضمین می‌کند که فقط یک thread در لحظه به داده دسترسی تغییرپذیر داشته باشد. نتیجه؟ کدی امن، بدون Data Race و با عملکرد بالا.
مزایای استفاده از Ownership و Borrowing در Rust
ایمنی حافظه: حذف خطاهای رایج مثل استفاده از اشاره‌گرهای نامعتبر.
عملکرد بهینه: عدم نیاز به Garbage Collector و مدیریت دستی حافظه.
کنترل دقیق: توسعه‌دهنده با قوانین مشخص، کنترل بهتری بر رفتار برنامه دارد.
البته، این سیستم در ابتدا ممکن است برای برنامه‌نویسان تازه‌کار چالش‌برانگیز باشد، اما با تسلط بر آن، می‌توانید پروژه‌هایی پایدار و قابل اعتماد بسازید.
  • زمان مطالعه : 4 دقیقه
sina
sina

مدیریت دستی حافظه در زبان C

زبان برنامه‌نویسی C به عنوان یکی از پایه‌ای‌ترین و قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی شناخته می‌شه که هنوز هم در توسعه سیستم‌عامل‌ها، نرم‌افزارهای Embedded و برنامه‌های با کارایی بالا حرف اول رو می‌زنه. یکی از قابلیت‌های خاص و برجسته این زبان، مدیریت دستی حافظه هست که به برنامه‌نویس اجازه می‌ده به طور مستقیم کنترل کاملی روی تخصیص و آزادسازی حافظه داشته باشه. این ویژگی، هم یه مزیت بزرگه و هم یه چالش مهم که درک عمیقش برای هر برنامه‌نویس C ضروریه.
مدیریت دستی حافظه چیه؟
در C، برخلاف زبان‌های مدرن‌تر مثل Java یا Python که از Garbage Collector برای مدیریت خودکار حافظه استفاده می‌کنن، برنامه‌نویس خودش مسئول تخصیص و آزادسازی حافظه‌ست. این کار با استفاده از توابعی مثل malloc()، calloc()، realloc() و free() انجام می‌شه. به عنوان مثال، وقتی نیاز به یه آرایه پویا دارید، می‌تونید با malloc() حافظه مورد نیاز رو تخصیص بدید و بعد از استفاده، با free() اون رو آزاد کنید. این کنترل دستی به شما اجازه می‌ده دقیقاً بفهمید چه مقدار حافظه در چه زمانی استفاده می‌شه و کی آزاد می‌شه.
چرا این قابلیت خاصه؟
مدیریت دستی حافظه به برنامه‌نویس قدرت بی‌نظیری می‌ده. اول اینکه، بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها در C خیلی بهتر از زبان‌هایی با مدیریت خودکار حافظه‌ست. چون هیچ پروسه اضافی مثل Garbage Collection وجود نداره که به صورت غیرقابل پیش‌بینی اجرا بشه و منابع سیستم رو مصرف کنه. این ویژگی برای برنامه‌هایی که نیاز به سرعت بالا دارن، مثل سیستم‌عامل‌ها یا بازی‌های ویدیویی، حیاتیه. دوم اینکه، شما می‌تونید حافظه رو دقیقاً به شکلی که نیاز دارید مدیریت کنید؛ مثلاً یه ساختار داده پیچیده بسازید و فقط همون مقدار حافظه‌ای که لازمه رو تخصیص بدید.
مثال عملی
فرض کنید می‌خواید یه لیست پویا از اعداد بسازید. در C، می‌تونید این کار رو با یه اشاره‌گر و تخصیص حافظه انجام بدید:
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int *numbers; int size = 5; numbers = (int *)malloc(size * sizeof(int)); // تخصیص حافظه برای 5 عدد if (numbers == NULL) { printf("خطا در تخصیص حافظه!\n"); return 1; } for (int i = 0; i < size; i++) { numbers[i] = i + 1; } for (int i = 0; i < size; i++) { printf("%d ", numbers[i]); } free(numbers); // آزادسازی حافظه return 0; }این کد نشون می‌ده که چطور حافظه تخصیص داده می‌شه، استفاده می‌شه و بعد آزاد می‌شه. اگه free() رو فراموش کنید، با مشکل Memory Leak مواجه می‌شید که حافظه به طور بیهوده اشغال می‌مونه.
چالش‌ها و مسئولیت‌ها
با این همه قدرت، یه مسئولیت بزرگ هم میاد. مدیریت نادرست حافظه می‌تونه به مشکلاتی مثل Memory Leak، Dangling Pointers (اشاره‌گرهایی که به حافظه آزادشده اشاره می‌کنن) یا Segmentation Fault منجر بشه. برای همین، برنامه‌نویس باید دقت زیادی داشته باشه و همیشه مطمئن بشه که هر حافظه‌ای که تخصیص داده، در زمان مناسب آزاد می‌شه.
نتیجه‌گیری
مدیریت دستی حافظه در C مثل یه شمشیر دو لبه‌ست: هم قدرت فوق‌العاده‌ای به برنامه‌نویس می‌ده و هم نیاز به دقت و مهارت داره. این قابلیت باعث شده C همچنان انتخاب اول برای پروژه‌هایی باشه که نیاز به کنترل سطح پایین و بهینه‌سازی دقیق دارن. اگه دنبال زبانی هستید که شما رو مجبور کنه عمیق‌تر به عملکرد سیستم فکر کنید و در عین حال انعطاف‌پذیری بالایی بهتون بده، C و مدیریت دستی حافظه‌ش یه گزینه بی‌رقیبه.
  • زمان مطالعه : 3 دقیقه
sina
sina

یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اصطلاحاتی مثل "یادگیری نظارت‌شده" یا "Supervised Learning" بارها به گوشمون می‌خوره. اما واقعاً این مفهوم چیه و چرا انقدر مهمه؟ توی این مقاله قراره به زبانی ساده و با مثال‌های ملموس، یادگیری نظارت‌شده رو توضیح بدیم، کاربردهاش رو بررسی کنیم و ببینیم چطور توی زندگی روزمره ما اثر می‌ذاره. پس اگه به دنیای تکنولوژی و داده‌ها علاقه دارید، تا آخر این مقاله همراه من باشید!
یادگیری نظارت‌شده چیست؟
یادگیری نظارت‌شده یکی از شاخه‌های اصلی یادگیری ماشین (Machine Learning) هست که توی اون، یه مدل کامپیوتری با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شه. حالا "داده‌های برچسب‌گذاری‌شده" یعنی چی؟ فرض کنید می‌خواهید به یه بچه یاد بدید که گربه چیه. یه عالمه عکس بهش نشون می‌دید و می‌گید: "این گربه‌ست، این سگ، اینم پرنده." بعد از یه مدت، بچه یاد می‌گیره که خودش تشخیص بده چه حیوانی توی عکس هست. توی یادگیری نظارت‌شده هم همین اتفاق می‌افته: ما به مدل داده‌هایی می‌دیم که جواب درستشون (یا همون برچسب) مشخصه، و مدل با تمرین یاد می‌گیره که چطور الگوها رو تشخیص بده و پیش‌بینی کنه.
به عبارت ساده‌تر، یادگیری نظارت‌شده مثل یه معلم سخت‌گیره که به شاگردش می‌گه: "این ورودی‌ها رو بگیر، این خروجی‌ها رو به خاطر بیار، و سعی کن دفعه بعد خودت درست حدس بزنی." این فرآیند شامل دو مرحله اصلیه: آموزش (Training) و آزمایش (Testing).
اجزای اصلی یادگیری نظارت‌شده
برای اینکه یادگیری نظارت‌شده درست کار کنه، چند جزء کلیدی داریم:
داده‌های آموزشی (Training Data): این داده‌ها شامل ورودی‌ها (مثل ویژگی‌ها یا Features) و خروجی‌های مرتبط (برچسب‌ها یا Labels) هستن. مثلاً اگه بخوایم یه مدل برای تشخیص ایمیل‌های اسپم بسازیم، داده‌های آموزشی شامل متن ایمیل‌ها (ورودی) و برچسب "اسپم" یا "غیراسپم" (خروجی) می‌شه.
مدل (Model): مدل مثل یه مغز مصنوعیه که قراره یاد بگیره. این می‌تونه یه الگوریتم ساده مثل رگرسیون خطی باشه یا یه چیز پیچیده‌تر مثل شبکه‌های عصبی.
تابع هزینه (Loss Function): این تابع به مدل می‌گه چقدر پیش‌بینیش با جواب درست فاصله داره. هدف اینه که این خطا رو کم کنیم.
الگوریتم بهینه‌سازی: این بخش مدل رو تنظیم می‌کنه تا خطاهاش کمتر بشه. مثلاً الگوریتم گرادیان نزولی (Gradient Descent) یکی از روش‌های معروفه.
انواع مسائل در یادگیری نظارت‌شده
یادگیری نظارت‌شده معمولاً به دو دسته اصلی تقسیم می‌شه:
رگرسیون (Regression): وقتی خروجی یه مقدار پیوسته (عدد) باشه، مثل پیش‌بینی قیمت خونه یا دمای هوا. مثلاً فرض کنید می‌خواهید با توجه به متراژ خونه و محله‌ش، قیمتش رو حدس بزنید. اینجا از الگوریتم‌های رگرسیون مثل رگرسیون خطی استفاده می‌شه.
طبقه‌بندی (Classification): وقتی خروجی یه دسته یا کلاس مشخص باشه، مثل تشخیص اینکه یه ایمیل اسپمه یا نه، یا اینکه یه عکس گربه‌ست یا سگ. الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM) یا درخت تصمیم توی این مسائل خیلی کاربرد دارن.
چطور یادگیری نظارت‌شده کار می‌کنه؟
بیاید با یه مثال ساده این فرآیند رو مرور کنیم. فرض کنید می‌خواهید یه مدل بسازید که تشخیص بده یه میوه سیبه یا پرتقاله. مراحل کار اینجوریه:
جمع‌آوری داده: یه مجموعه داده درست می‌کنید که شامل ویژگی‌های میوه‌ها (مثل رنگ، اندازه، وزن) و برچسبشون (سیب یا پرتقال) باشه.
آموزش مدل: این داده‌ها رو به مدل می‌دید و ازش می‌خواهید الگوها رو پیدا کنه. مثلاً یاد می‌گیره که میوه‌های نارنجی‌رنگ و سنگین‌تر معمولاً پرتقالن.
ارزیابی مدل: یه سری داده جدید (که مدل قبلاً ندیده) بهش می‌دید و می‌بینید چقدر درست پیش‌بینی می‌کنه.
بهبود مدل: اگه خطاهاش زیاد باشه، پارامترهاش رو تنظیم می‌کنید یا داده‌های بیشتری بهش می‌دید.
در نهایت، مدلتون آماده‌ست که میوه‌های جدید رو با دقت خوبی تشخیص بده!
الگوریتم‌های معروف در یادگیری نظارت‌شده
حالا که با کلیات آشنا شدیم، بیاید چندتا از الگوریتم‌های معروف رو بشناسیم:
رگرسیون خطی (Linear Regression): برای پیش‌بینی مقادیر عددی مثل قیمت یا دما.
رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): برای مسائل طبقه‌بندی مثل تشخیص اسپم.
درخت تصمیم (Decision Tree): یه مدل درختی که تصمیم‌گیری رو مرحله به مرحله انجام می‌ده.
ماشین بردار پشتیبان (SVM): برای پیدا کردن بهترین خط یا صفحه جداکننده بین کلاس‌ها.
شبکه‌های عصبی (Neural Networks): برای مسائل پیچیده‌تر مثل تشخیص تصویر یا صدا.
هر کدوم از این الگوریتم‌ها مزایا و معایب خودشون رو دارن و بسته به نوع مسئله و داده‌ها انتخاب می‌شن.
کاربردهای یادگیری نظارت‌شده
یادگیری نظارت‌شده توی زندگی روزمره ما خیلی بیشتر از چیزی که فکر می‌کنید حضور داره. چندتا مثال جالب:
تشخیص اسپم: ایمیل‌هاتون رو فیلتر می‌کنه تا از شر تبلیغات مزاحم خلاص بشید.
تشخیص چهره: توی گوشی‌تون یا دوربین‌های امنیتی استفاده می‌شه.
پیش‌بینی آب‌وهوا: دما و بارندگی رو با دقت پیش‌بینی می‌کنه.
تشخیص بیماری: با تحلیل داده‌های پزشکی، می‌تونه بیماری‌ها رو زود تشخیص بده.
ماشین‌های خودران: برای تشخیص علائم رانندگی و عابرین پیاده.
مزایا و معایب یادگیری نظارت‌شده
مثل هر تکنولوژی دیگه‌ای، یادگیری نظارت‌شده هم نقاط قوت و ضعف خودش رو داره:
مزایا:
دقت بالا وقتی داده‌های برچسب‌گذاری‌شده باکیفیت داریم.
قابل فهم و قابل اعتماد برای مسائل مشخص.
کاربرد گسترده توی صنعت و علم.
معایب:
نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری‌شده داره که گاهی جمع‌آوریش گرون و زمان‌بره.
اگه داده‌ها ناقص یا اشتباه باشن، مدل هم اشتباه یاد می‌گیره.
برای مسائل خیلی پیچیده ممکنه به اندازه روش‌های دیگه (مثل یادگیری عمیق) انعطاف‌پذیر نباشه.
تفاوت یادگیری نظارت‌شده با یادگیری بدون نظارت
یه سوال رایج اینه که یادگیری نظارت‌شده چه فرقی با یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) داره؟ توی یادگیری بدون نظارت، ما برچسب نداریم و مدل خودش باید الگوها رو پیدا کنه. مثلاً فرض کنید یه عالمه عکس میوه دارید، ولی نمی‌دونید کدوم سیبه و کدوم پرتقاله. مدل بدون نظارت می‌تونه میوه‌ها رو بر اساس شباهت‌هاشون گروه‌بندی کنه، ولی نمی‌تونه بگه "این سیبه." برای همین، یادگیری نظارت‌شده برای وقتی مناسبه که جواب درست رو از قبل داریم و می‌خواهیم پیش‌بینی دقیق انجام بدیم.
آینده یادگیری نظارت‌شده
با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی، یادگیری نظارت‌شده داره هر روز قوی‌تر می‌شه. ترکیبش با روش‌های دیگه مثل یادگیری عمیق (Deep Learning) باعث شده که توی حوزه‌هایی مثل پزشکی، خودروسازی و حتی هنر، تحولات بزرگی ایجاد بشه. اما چالش‌هایی مثل نیاز به داده‌های زیاد و مسائل اخلاقی (مثل سوگیری توی داده‌ها) هنوز باید حل بشن.
نتیجه‌گیری
یادگیری نظارت‌شده مثل یه ابزار جادویی توی جعبه ابزار هوش مصنوعیه. با دادن داده‌های درست و یه مدل مناسب، می‌تونیم مسائل پیچیده رو حل کنیم و زندگی‌مون رو بهتر کنیم. از تشخیص اسپم توی ایمیل گرفته تا پیش‌بینی قیمت خونه، این روش توی هر گوشه از دنیای مدرن ما حضور داره. اگه به یادگیری ماشین علاقه دارید، یادگیری نظارت‌شده یه نقطه شروع عالیه.
  • زمان مطالعه : 5 دقیقه
sina
sina

آشنایی با GMP در PHP: ابزار قدرتمند برای محاسبات اعداد بزرگ

در دنیای برنامه‌نویسی، گاهی نیاز داریم با اعدادی کار کنیم که از حد معمول بزرگ‌تر یا پیچیده‌تر هستند. مثلاً اعداد بسیار بزرگ در رمزنگاری، محاسبات ریاضی پیشرفته یا حتی مسائل علمی. زبان برنامه‌نویسی PHP به‌صورت پیش‌فرض برای کار با اعداد معمولی طراحی شده، اما وقتی پای اعداد بزرگ یا محاسبات دقیق به میان میاد، نیاز به ابزاری قوی‌تر احساس می‌شه. اینجا GMP (مخفف GNU Multiple Precision) وارد صحنه می‌شه. تو این مقاله قراره به‌طور کامل با GMP در PHP آشنا بشیم، کاربردهاش رو بررسی کنیم و ببینیم چطور می‌تونیم ازش استفاده کنیم.
GMP چیه و چرا مهمه؟
GMP یه کتابخونه متن‌باز (open-source) هست که برای انجام محاسبات دقیق روی اعداد بزرگ و اعداد صحیح با دقت بالا طراحی شده. این کتابخونه ابتدا به زبان C نوشته شده، اما PHP از طریق افزونه‌ای به نام GMP (که باید نصب بشه) این امکان رو به برنامه‌نویسا می‌ده که از قابلیت‌هاش استفاده کنن. فرق اصلی GMP با روش‌های معمولی PHP اینه که محدودیت‌های اعداد صحیح یا اعشاری رو دور می‌زنه و اجازه می‌ده با اعدادی کار کنیم که شاید صدها یا هزاران رقم داشته باشن.
تو PHP، اعداد صحیح (integer) یه محدوده مشخص دارن (مثلاً در سیستم‌های ۶۴ بیتی از -2^63 تا 2^63-1). اگه بخواید یه عدد بزرگ‌تر از این محدوده رو محاسبه کنید، یا به مشکل سرریز (overflow) برمی‌خورید یا نتیجه‌تون دقیق نیست. GMP این مشکل رو حل می‌کنه و به شما اجازه می‌ده بدون نگرانی از محدودیت، محاسبات رو انجام بدید.
نصب GMP در PHP
برای استفاده از GMP، اول باید مطمئن بشید که این افزونه روی سرورتون نصب شده باشه. اگه از PHP روی لینوکس استفاده می‌کنید، می‌تونید با دستور زیر GMP رو نصب کنید:
sudo apt-get install php-gmpبعد از نصب، باید چک کنید که تو فایل php.ini فعال باشه. برای این کار، خط زیر رو تو فایل اضافه کنید یا مطمئن بشید که وجود داره:
extension=gmpاگه سرور ویندوزی دارید، باید فایل DLL مربوط به GMP رو دانلود کنید و تو تنظیمات PHP فعالش کنید. بعد از ری‌استارت سرور، با اجرای تابع phpinfo() می‌تونید ببینید که GMP فعال شده یا نه.
کار با GMP در PHP
حالا که GMP رو نصب کردیم، بیایم چندتا از تابع‌های مهمش رو بررسی کنیم. GMP تو PHP به‌صورت شیءگرا (object-oriented) و رویه‌ای (procedural) قابل استفادست. تو این بخش چند مثال ساده می‌زنم که بتونید سریع دست به کد بشید.
1.جمع و تفریق اعداد بزرگ: فرض کنید می‌خواهیم دو عدد خیلی بزرگ رو جمع کنیم:
$num1 = gmp_init("12345678901234567890"); $num2 = gmp_init("98765432109876543210"); $sum = gmp_add($num1, $num2); echo gmp_strval($sum); // خروجی: 111111111011111111100تابع gmp_init یه عدد بزرگ رو به فرمت GMP تبدیل می‌کنه. بعد با gmp_add جمع رو انجام می‌دیم و با gmp_strval نتیجه رو به رشته تبدیل می‌کنیم تا نمایش داده بشه.
2.ضرب و تقسیم: برای ضرب از gmp_mul و برای تقسیم از gmp_div استفاده می‌کنیم:
$product = gmp_mul($num1, $num2); echo gmp_strval($product); // یه عدد خیلی بزرگ! 3.توان و ریشه: اگه بخواید یه عدد رو به توان برسونید، از gmp_pow استفاده کنید:
$power = gmp_pow($num1, 3); // num1 به توان 3 echo gmp_strval($power); 4.مقایسه اعداد: برای مقایسه دو عدد بزرگ، تابع gmp_cmp به کار می‌ره:
$result = gmp_cmp($num1, $num2); if ($result > 0) { echo "عدد اول بزرگ‌تره"; } elseif ($result < 0) { echo "عدد دوم بزرگ‌تره"; } else { echo "برابرن"; }کاربردهای GMP
GMP فقط برای جمع و تفریق اعداد بزرگ نیست. تو زمینه‌های مختلفی مثل رمزنگاری (مثلاً الگوریتم RSA)، محاسبات علمی، و حتی بازی‌سازی که نیاز به دقت بالا داره، استفاده می‌شه. مثلاً تو RSA، شما باید با اعداد اول خیلی بزرگ کار کنید که GMP این کار رو راحت می‌کنه.
مزایا و معایب
مزایای GMP واضحه: دقت بالا، پشتیبانی از اعداد بزرگ، و انعطاف‌پذیری. اما یه سری معایب هم داره. مثلاً سرعتش نسبت به عملیات معمولی PHP کمتره، چون محاسبات پیچیده‌تری انجام می‌ده. همچنین نیاز به نصب جداگانه داره که ممکنه برای همه پروژه‌ها عملی نباشه.
جمع‌بندی
GMP تو PHP یه ابزار قدرتمنده که به برنامه‌نویسا اجازه می‌ده از محدودیت‌های اعداد معمولی عبور کنن و با خیال راحت محاسبات پیچیده انجام بدن. اگه تو پروژه‌تون نیاز به کار با اعداد بزرگ یا دقت بالا دارید، GMP می‌تونه بهترین دوستتون باشه. با نصب ساده و توابع کاربردی، این افزونه به شما کمک می‌کنه پروژه‌هاتون رو به سطح بالاتری ببرید.

  • زمان مطالعه : 6 دقیقه
sina
sina

...

Configure browser push notifications
Chrome (Android)
  1. Tap the lock icon next to the address bar.
  2. Tap Permissions → Notifications.
  3. Adjust your preference.
Chrome (Desktop)
  1. Click the padlock icon in the address bar.
  2. Select Site settings.
  3. Find Notifications and adjust your preference.