- Extra
اضافی
معنی Extra - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
سیاهی لشکر یا هنرورز اصطلاحی است که در صنعت سینما و تلویزیون برای اشاره به افرادی به کار می رود که در صحنه های فیلم یا سریال به عنوان شخصیت های پس زمینه حضور دارند. این افراد نقش های کوچکی دارند و معمولاً دیالوگ زیادی ندارند یا اصلاً دیالوگ ندارند، اما حضور آن ها برای ایجاد واقعی تر و پرجزئیات تر نشان دادن صحنه ها ضروری است.
وظایف و ویژگی های سیاهی لشکر:
1. ایجاد زندگی و پویایی :
- سیاهی لشکر به صحنه ها زندگی و پویایی می بخشد. بدون آن ها، صحنه ها ممکن است خالی و غیرواقعی به نظر برسند.
2. پرکردن فضاهای عمومی :
- در صحنه هایی که در مکان های عمومی مانند خیابان ها، فروشگاه ها، پارک ها یا رستوران ها فیلم برداری می شود، سیاهی لشکر برای پر کردن فضا و نمایش تراکم جمعیت استفاده می شود.
3. تاکید بر واقع گرایی :
- استفاده از سیاهی لشکر به فیلم ها و سریال ها حس واقع گرایی بیشتری می دهد. این افراد معمولاً لباس ها و رفتارهای متناسب با صحنه و دوره زمانی خاص دارند.
چالش ها و مسئولیت های سیاهی لشکر:
1. هماهنگی و تمرین :
- سیاهی لشکر باید هماهنگ با بازیگران اصلی و تیم تولید عمل کنند. این ممکن است شامل حضور در تمرین ها و رعایت زمان بندی دقیق باشد.
2. حفظ تمرکز :
- با وجود اینکه سیاهی لشکر نقش های بزرگ و برجسته ای ندارند، اما حفظ تمرکز و انجام وظایف به شکل حرفه ای اهمیت زیادی دارد.
3. صبر و تحمل :
- سیاهی لشکر ممکن است ساعت های طولانی در صحنه های مختلف حضور داشته باشند و منتظر بمانند تا نوبت به آن ها برسد. این کار نیاز به صبر و تحمل زیادی دارد.
تفاوت بین سیاهی لشکر و بازیگران اصلی:
1. نقش و اهمیت در داستان :
- بازیگران اصلی نقش های کلیدی و مهمی در داستان دارند و دیالوگ ها و کنش های اصلی را به عهده دارند. سیاهی لشکر نقش های کوچک و پشتیبانی کننده دارند که برای تکمیل صحنه ها به کار می روند.
2. تعامل با دوربین :
- بازیگران اصلی بیشتر در کانون توجه دوربین قرار دارند و بر عملکرد آن ها تاکید می شود. سیاهی لشکر معمولاً در پس زمینه هستند و تعامل مستقیم با دوربین ندارند.
3. میزان آمادگی و تمرین :
- بازیگران اصلی معمولاً برای نقش های خود تمرین های فراوانی دارند و باید آمادگی بالایی داشته باشند. سیاهی لشکر نیاز به تمرین های کمتری دارند و بیشتر به صورت موقعیت یابی در صحنه ها حضور می یابند.
اهمیت سیاهی لشکر در فیلم سازی:
1. تکمیل صحنه ها :
- سیاهی لشکر نقش مهمی در پرکردن و تکمیل صحنه ها دارند و به ایجاد جوی واقعی تر و قابل باورتر کمک می کنند.
2. افزایش تولید حرفه ای :
- حضور سیاهی لشکر به تولید فیلم ها و سریال ها حس حرفه ای و واقعی تری می دهد. بدون آن ها، صحنه ها ممکن است خالی و بی روح به نظر برسند.
3. تنوع و واقع گرایی :
- استفاده از سیاهی لشکر با تنوع در ظاهر و رفتارها، به واقع گرایی بیشتر صحنه ها کمک می کند و تصویری گسترده تر از جامعه و محیط ارائه می دهد.
نتیجه گیری:
سیاهی لشکر نقش مهم و کلیدی در صنعت سینما و تلویزیون ایفا می کنند، هرچند که ممکن است نقش آن ها به اندازه بازیگران اصلی برجسته نباشد. این افراد با حضور خود به صحنه ها زندگی و واقع گرایی بیشتری می بخشند و به تولیدات سینمایی و تلویزیونی حس حرفه ای و قابل باورتر می دهند. به همین دلیل، قدردانی از نقش و اهمیت سیاهی لشکر در فرآیند فیلم سازی ضروری است.
وظایف و ویژگی های سیاهی لشکر:
1. ایجاد زندگی و پویایی :
- سیاهی لشکر به صحنه ها زندگی و پویایی می بخشد. بدون آن ها، صحنه ها ممکن است خالی و غیرواقعی به نظر برسند.
2. پرکردن فضاهای عمومی :
- در صحنه هایی که در مکان های عمومی مانند خیابان ها، فروشگاه ها، پارک ها یا رستوران ها فیلم برداری می شود، سیاهی لشکر برای پر کردن فضا و نمایش تراکم جمعیت استفاده می شود.
3. تاکید بر واقع گرایی :
- استفاده از سیاهی لشکر به فیلم ها و سریال ها حس واقع گرایی بیشتری می دهد. این افراد معمولاً لباس ها و رفتارهای متناسب با صحنه و دوره زمانی خاص دارند.
چالش ها و مسئولیت های سیاهی لشکر:
1. هماهنگی و تمرین :
- سیاهی لشکر باید هماهنگ با بازیگران اصلی و تیم تولید عمل کنند. این ممکن است شامل حضور در تمرین ها و رعایت زمان بندی دقیق باشد.
2. حفظ تمرکز :
- با وجود اینکه سیاهی لشکر نقش های بزرگ و برجسته ای ندارند، اما حفظ تمرکز و انجام وظایف به شکل حرفه ای اهمیت زیادی دارد.
3. صبر و تحمل :
- سیاهی لشکر ممکن است ساعت های طولانی در صحنه های مختلف حضور داشته باشند و منتظر بمانند تا نوبت به آن ها برسد. این کار نیاز به صبر و تحمل زیادی دارد.
تفاوت بین سیاهی لشکر و بازیگران اصلی:
1. نقش و اهمیت در داستان :
- بازیگران اصلی نقش های کلیدی و مهمی در داستان دارند و دیالوگ ها و کنش های اصلی را به عهده دارند. سیاهی لشکر نقش های کوچک و پشتیبانی کننده دارند که برای تکمیل صحنه ها به کار می روند.
2. تعامل با دوربین :
- بازیگران اصلی بیشتر در کانون توجه دوربین قرار دارند و بر عملکرد آن ها تاکید می شود. سیاهی لشکر معمولاً در پس زمینه هستند و تعامل مستقیم با دوربین ندارند.
3. میزان آمادگی و تمرین :
- بازیگران اصلی معمولاً برای نقش های خود تمرین های فراوانی دارند و باید آمادگی بالایی داشته باشند. سیاهی لشکر نیاز به تمرین های کمتری دارند و بیشتر به صورت موقعیت یابی در صحنه ها حضور می یابند.
اهمیت سیاهی لشکر در فیلم سازی:
1. تکمیل صحنه ها :
- سیاهی لشکر نقش مهمی در پرکردن و تکمیل صحنه ها دارند و به ایجاد جوی واقعی تر و قابل باورتر کمک می کنند.
2. افزایش تولید حرفه ای :
- حضور سیاهی لشکر به تولید فیلم ها و سریال ها حس حرفه ای و واقعی تری می دهد. بدون آن ها، صحنه ها ممکن است خالی و بی روح به نظر برسند.
3. تنوع و واقع گرایی :
- استفاده از سیاهی لشکر با تنوع در ظاهر و رفتارها، به واقع گرایی بیشتر صحنه ها کمک می کند و تصویری گسترده تر از جامعه و محیط ارائه می دهد.
نتیجه گیری:
سیاهی لشکر نقش مهم و کلیدی در صنعت سینما و تلویزیون ایفا می کنند، هرچند که ممکن است نقش آن ها به اندازه بازیگران اصلی برجسته نباشد. این افراد با حضور خود به صحنه ها زندگی و واقع گرایی بیشتری می بخشند و به تولیدات سینمایی و تلویزیونی حس حرفه ای و قابل باورتر می دهند. به همین دلیل، قدردانی از نقش و اهمیت سیاهی لشکر در فرآیند فیلم سازی ضروری است.
گسترش، برون یابی
مقدمه مفهومی درباره واژه
استخراج اطلاعات فرآیندی پیشرفته تر از استخراج ساده داده است که شامل شناسایی و بازیابی اطلاعات معنادار از منابع پیچیده می شود. این تکنیک در سیستم های هوشمند و تحلیل داده های حجیم نقش کلیدی دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پردازش زبان طبیعی برای استخراج موجودیت ها. در وب کاوی برای استخراج داده از صفحات. در تحلیل تصویر برای استخراج ویژگی ها. در سیستم های توصیه گر برای استخراج الگوها. در امنیت برای استخراج نشانه های تهدید.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
استخراج نام افراد از متون. بازیابی قیمت ها از صفحات وب. شناسایی اشیا در تصاویر. استخراج کلمات کلیدی از اسناد. بازیابی الگوهای دسترسی غیرعادی از لاگ ها.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های هوشمند، استخراج اطلاعات بخش اصلی است. در سیستم های بزرگ داده، مرحله مهمی در خط لوله پردازش است. در رابط های کاربری پیشرفته، امکان تعامل هوشمند را فراهم می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
این مفهوم از دهه 1970 در پردازش زبان طبیعی مطرح شد. در دهه 1990 با ظهور وب گسترش یافت. امروزه با تکنیک های یادگیری عمیق بسیار پیشرفته شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
استخراج اطلاعات نباید با استخراج داده اشتباه گرفته شود. استخراج اطلاعات بر معنا و ساختار تمرکز دارد، در حالی که استخراج داده می تواند ساده تر باشد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه هایی مانند NLTK و spaCy. در Java با Apache OpenNLP. در R با بسته های تحلیل متن. در سیستم های تخصصی با الگوریتم های یادگیری ماشین.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که استخراج اطلاعات همیشه دقیق است، در حالی که ممکن است خطا داشته باشد. چالش اصلی، پردازش منابع با ساختار پیچیده یا ناشناخته است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توانایی استخراج اطلاعات معنادار از داده های خام مهارتی حیاتی در عصر داده های حجیم است. این تکنیک پایه بسیاری از سیستم های هوشمند و تحلیل های پیشرفته است.
استخراج اطلاعات فرآیندی پیشرفته تر از استخراج ساده داده است که شامل شناسایی و بازیابی اطلاعات معنادار از منابع پیچیده می شود. این تکنیک در سیستم های هوشمند و تحلیل داده های حجیم نقش کلیدی دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پردازش زبان طبیعی برای استخراج موجودیت ها. در وب کاوی برای استخراج داده از صفحات. در تحلیل تصویر برای استخراج ویژگی ها. در سیستم های توصیه گر برای استخراج الگوها. در امنیت برای استخراج نشانه های تهدید.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
استخراج نام افراد از متون. بازیابی قیمت ها از صفحات وب. شناسایی اشیا در تصاویر. استخراج کلمات کلیدی از اسناد. بازیابی الگوهای دسترسی غیرعادی از لاگ ها.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های هوشمند، استخراج اطلاعات بخش اصلی است. در سیستم های بزرگ داده، مرحله مهمی در خط لوله پردازش است. در رابط های کاربری پیشرفته، امکان تعامل هوشمند را فراهم می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
این مفهوم از دهه 1970 در پردازش زبان طبیعی مطرح شد. در دهه 1990 با ظهور وب گسترش یافت. امروزه با تکنیک های یادگیری عمیق بسیار پیشرفته شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
استخراج اطلاعات نباید با استخراج داده اشتباه گرفته شود. استخراج اطلاعات بر معنا و ساختار تمرکز دارد، در حالی که استخراج داده می تواند ساده تر باشد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه هایی مانند NLTK و spaCy. در Java با Apache OpenNLP. در R با بسته های تحلیل متن. در سیستم های تخصصی با الگوریتم های یادگیری ماشین.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که استخراج اطلاعات همیشه دقیق است، در حالی که ممکن است خطا داشته باشد. چالش اصلی، پردازش منابع با ساختار پیچیده یا ناشناخته است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توانایی استخراج اطلاعات معنادار از داده های خام مهارتی حیاتی در عصر داده های حجیم است. این تکنیک پایه بسیاری از سیستم های هوشمند و تحلیل های پیشرفته است.
استخراج کردن
قابلیّت استخراج
استخراج
استرداد کردن، استرداد
استرداد
بزرگ پیمانه، فوق العاده بزرگ
غیر مرتبط، خارجی
به طور اضافی، به صورت غیرمجاز
به طور فوق العاده، فوق العاده
استثنائی، فوق العاده
بسیار کوچک، فوق کوچک
اضافی
افراط، اسراف
ولخرجی، مسرف
به طور افراطی، زیاده روی
قابلیّت استخراج
استخراج
گسترش، برون یابی
افراط، اسراف
به طور اضافی، اضافی
مقدمه مفهومی درباره واژه
استخراج داده ها فرآیندی اساسی در پردازش اطلاعات است که شامل جداسازی بخش های مرتبط از مجموعه داده های بزرگ می شود. این روش در بسیاری از حوزه های فناوری اطلاعات از تحلیل داده تا امنیت سایبری کاربرد دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پردازش داده ها برای جداسازی اطلاعات. در مهندسی معکوس برای استخراج کد. در فشرده سازی برای بازیابی فایل ها. در داده کاوی برای ویژگی های مهم. در امنیت برای استخراج نشانه های حمله.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
استخراج فایل ها از آرشیو ZIP. بازیابی متن از اسناد PDF. استخراج ویژگی های تصویر در بینایی ماشین. جداسازی داده های مشتری از لاگ های سیستم. استخراج کد از باینری های کامپایل شده.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری ETL، استخراج مرحله اول است. در سیستم های تحلیل داده، بخشی از پیش پردازش است. در ابزارهای دیباگ، امکان بررسی محتوای فایل ها را فراهم می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
این مفهوم از اولین روزهای پردازش داده وجود داشته است. در دهه 1990 با ظهور داده کاوی اهمیت یافت. امروزه با ابزارهای پیشرفته ای مانند Apache Tika تکامل یافته است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
استخراج نباید با بارگذاری (Load) اشتباه گرفته شود. استخراج به بازیابی داده اشاره دارد، در حالی که بارگذاری به ذخیره آن در مقصد می پردازد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه هایی مانند zipfile. در Java با Apache Tika. در SQL با دستورات SELECT. در خط فرمان با ابزارهایی مانند grep. در C با کتابخانه های تحلیل باینری.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که استخراج همیشه بدون تغییر است، در حالی که ممکن است نیاز به پالایش داشته باشد. چالش اصلی، استخراج کارآمد از منابع بسیار بزرگ است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توانایی استخراج موثر داده ها مهارتی حیاتی برای دانشمندان داده و مهندسان نرم افزار است. این فرآیند پایه بسیاری از عملیات پردازش و تحلیل اطلاعات است.
استخراج داده ها فرآیندی اساسی در پردازش اطلاعات است که شامل جداسازی بخش های مرتبط از مجموعه داده های بزرگ می شود. این روش در بسیاری از حوزه های فناوری اطلاعات از تحلیل داده تا امنیت سایبری کاربرد دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پردازش داده ها برای جداسازی اطلاعات. در مهندسی معکوس برای استخراج کد. در فشرده سازی برای بازیابی فایل ها. در داده کاوی برای ویژگی های مهم. در امنیت برای استخراج نشانه های حمله.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
استخراج فایل ها از آرشیو ZIP. بازیابی متن از اسناد PDF. استخراج ویژگی های تصویر در بینایی ماشین. جداسازی داده های مشتری از لاگ های سیستم. استخراج کد از باینری های کامپایل شده.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری ETL، استخراج مرحله اول است. در سیستم های تحلیل داده، بخشی از پیش پردازش است. در ابزارهای دیباگ، امکان بررسی محتوای فایل ها را فراهم می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
این مفهوم از اولین روزهای پردازش داده وجود داشته است. در دهه 1990 با ظهور داده کاوی اهمیت یافت. امروزه با ابزارهای پیشرفته ای مانند Apache Tika تکامل یافته است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
استخراج نباید با بارگذاری (Load) اشتباه گرفته شود. استخراج به بازیابی داده اشاره دارد، در حالی که بارگذاری به ذخیره آن در مقصد می پردازد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه هایی مانند zipfile. در Java با Apache Tika. در SQL با دستورات SELECT. در خط فرمان با ابزارهایی مانند grep. در C با کتابخانه های تحلیل باینری.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که استخراج همیشه بدون تغییر است، در حالی که ممکن است نیاز به پالایش داشته باشد. چالش اصلی، استخراج کارآمد از منابع بسیار بزرگ است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
توانایی استخراج موثر داده ها مهارتی حیاتی برای دانشمندان داده و مهندسان نرم افزار است. این فرآیند پایه بسیاری از عملیات پردازش و تحلیل اطلاعات است.