فیلمنامه غیر اقتباسی یا اوریجینال (Original Screenplay) به فیلمنامه ای اطلاق می شود که بر اساس یک داستان یا منبع ادبی موجود، مانند رمان، نمایشنامه یا داستان کوتاه، نوشته نشده باشد. به عبارت دیگر، این فیلمنامه ها به صورت مستقل و بدون الهام از یک مصداق مشهور ادبی ساخته می شوند. این نوع فیلمنامه ها معمولاً از ایده ها، تجربیات شخصی نویسنده فیلمنامه، یا موضوعات جدید و نو پیروی می کنند. آن ها می توانند داستان های اصیل و خلاقانه ای را به تصویر بکشند که تاکنون در هیچ رسانه ای مورد تبدیل یا اقتباس واقع نشده باشند. این فیلمنامه ها می توانند از یک موضوع اجتماعی، فلسفی، عاطفی، یا حتی علمی تخیلی الهام بگیرند و به وسیله نویسنده ها و اسکرین وایترها به نمایش در آیند. فیلمنامه ای که در اصل برای تولید فیلم نوشته شده و از روی یک کتاب یا نمایش نامه اقتباس نشده. فیلم نامه نویسان یا فیلم نامه های غیر اقتباسی را پیشاپیش می نویسند و یا قراردادی بر اساس خط قصه ای مشخص، می بندند.
فیلمنامه غیر اقتباسی یا اوریجینال (Original Screenplay) به فیلمنامه ای اطلاق می شود که بر اساس یک داستان یا منبع ادبی موجود، مانند رمان، نمایشنامه یا داستان کوتاه، نوشته نشده باشد. به عبارت دیگر، این فیلمنامه ها به صورت مستقل و بدون الهام از یک مصداق مشهور ادبی ساخته می شوند. این نوع فیلمنامه ها معمولاً از ایده ها، تجربیات شخصی نویسنده فیلمنامه، یا موضوعات جدید و نو پیروی می کنند. آن ها می توانند داستان های اصیل و خلاقانه ای را به تصویر بکشند که تاکنون در هیچ رسانه ای مورد تبدیل یا اقتباس واقع نشده باشند. این فیلمنامه ها می توانند از یک موضوع اجتماعی، فلسفی، عاطفی، یا حتی علمی تخیلی الهام بگیرند و به وسیله نویسنده ها و اسکرین وایترها به نمایش در آیند. فیلمنامه ای که در اصل برای تولید فیلم نوشته شده و از روی یک کتاب یا نمایش نامه اقتباس نشده. فیلم نامه نویسان یا فیلم نامه های غیر اقتباسی را پیشاپیش می نویسند و یا قراردادی بر اساس خط قصه ای مشخص، می بندند.
مقدمه مفهومی اصل (Origin) در فناوری اطلاعات به منبع اولیه داده ها، درخواست ها یا ارتباطات شبکه اشاره دارد که برای احراز هویت و کنترل دسترسی حیاتی است. کاربرد در فناوری اطلاعات در امنیت سایبری (سیاست CORS در مرورگرها)، تحلیل داده ها (ردیابی منشأ اطلاعات) و سیستم های توزیع شده (تعیین منبع تراکنش ها) استفاده می شود. مثال های واقعی - بررسی اصل درخواست های HTTP برای جلوگیری از حملات CSRF - تعیین منشأ داده ها در زنجیره تأمین اطلاعات نقش در توسعه نرم افزار در پروتکل CORS، هدر Origin مشخص می کند که درخواست از چه دامنی آمده است تا سرور تصمیم به پاسخ دهی بگیرد. تاریخچه مفهوم اصل در محاسبات از معماری کلاینت-سرور در دهه 1970 نشأت گرفته و با گسترش اینترنت اهمیت امنیتی یافته است. تفاوت با مفاهیم مشابه با ’’Source’’ (منبع) متفاوت است؛ Source ممکن است واسطه باشد، اما Origin همیشه نقطه آغاز اصلی است. پیاده سازی فنی - در CORS: هدر HTTP Origin در درخواست های مرورگر ارسال می شود - در Git: دستور git origin برای تعیین مخزن اصلی استفاده می شود چالش ها - جعل اصل در حملات امنیتی پیشرفته - مدیریت اصل در سیستم های چندلایه و میکروسرویس ها نتیجه گیری شناسایی دقیق اصل در معماری های مدرن، پایه ای برای امنیت و قابلیت ردیابی سیستم هاست.
مقدمه مفهومی اصل (Origin) در فناوری اطلاعات به منبع اولیه داده ها، درخواست ها یا ارتباطات شبکه اشاره دارد که برای احراز هویت و کنترل دسترسی حیاتی است. کاربرد در فناوری اطلاعات در امنیت سایبری (سیاست CORS در مرورگرها)، تحلیل داده ها (ردیابی منشأ اطلاعات) و سیستم های توزیع شده (تعیین منبع تراکنش ها) استفاده می شود. مثال های واقعی - بررسی اصل درخواست های HTTP برای جلوگیری از حملات CSRF - تعیین منشأ داده ها در زنجیره تأمین اطلاعات نقش در توسعه نرم افزار در پروتکل CORS، هدر Origin مشخص می کند که درخواست از چه دامنی آمده است تا سرور تصمیم به پاسخ دهی بگیرد. تاریخچه مفهوم اصل در محاسبات از معماری کلاینت-سرور در دهه 1970 نشأت گرفته و با گسترش اینترنت اهمیت امنیتی یافته است. تفاوت با مفاهیم مشابه با ’’Source’’ (منبع) متفاوت است؛ Source ممکن است واسطه باشد، اما Origin همیشه نقطه آغاز اصلی است. پیاده سازی فنی - در CORS: هدر HTTP Origin در درخواست های مرورگر ارسال می شود - در Git: دستور git origin برای تعیین مخزن اصلی استفاده می شود چالش ها - جعل اصل در حملات امنیتی پیشرفته - مدیریت اصل در سیستم های چندلایه و میکروسرویس ها نتیجه گیری شناسایی دقیق اصل در معماری های مدرن، پایه ای برای امنیت و قابلیت ردیابی سیستم هاست.
مقدمه مفهومی داده های ترتیبی (Ordinal) در آمار و علوم داده برای نمایش رتبه بندی کیفی استفاده می شوند (مثل سطح تحصیلات: دیپلم، لیسانس، فوق لیسانس). کاربرد در فناوری اطلاعات در مدل سازی داده های طبقه بندی شده (Categorical Data) و سیستم های توصیه گر (Recommendation Systems) کاربرد دارد. مثال های واقعی امتیازدهی 1 تا 5 ستاره در نظرسنجی های کاربران. نقش در توسعه نرم افزار در یادگیری ماشین، از این نوع داده برای آموزش مدل های پیش بینی نظیر رگرسیون لجستیک استفاده می شود. تاریخچه ریشه در آمار توصیفی قرن ۱۹ دارد و با ظهور علوم داده دیجیتال اهمیت بیشتری یافت. تفاوت با مفاهیم مشابه با ’’Interval’’ (فاصله ای) متفاوت است؛ Ordinal فاصله بین سطوح را اندازه گیری نمی کند. پیاده سازی در برنامه نویسی در Python: کتابخانه های Pandas و Scikit-learn از این نوع داده پشتیبانی می کنند. چالش ها تبدیل داده های ترتیبی به عددی (Encoding) ممکن است باعث تحریف معنایی شود. نتیجه گیری این نوع داده در تحلیل های کیفی و سیستم های تصمیم یار نقش حیاتی دارد.
مقدمه مفهومی داده های ترتیبی (Ordinal) در آمار و علوم داده برای نمایش رتبه بندی کیفی استفاده می شوند (مثل سطح تحصیلات: دیپلم، لیسانس، فوق لیسانس). کاربرد در فناوری اطلاعات در مدل سازی داده های طبقه بندی شده (Categorical Data) و سیستم های توصیه گر (Recommendation Systems) کاربرد دارد. مثال های واقعی امتیازدهی 1 تا 5 ستاره در نظرسنجی های کاربران. نقش در توسعه نرم افزار در یادگیری ماشین، از این نوع داده برای آموزش مدل های پیش بینی نظیر رگرسیون لجستیک استفاده می شود. تاریخچه ریشه در آمار توصیفی قرن ۱۹ دارد و با ظهور علوم داده دیجیتال اهمیت بیشتری یافت. تفاوت با مفاهیم مشابه با ’’Interval’’ (فاصله ای) متفاوت است؛ Ordinal فاصله بین سطوح را اندازه گیری نمی کند. پیاده سازی در برنامه نویسی در Python: کتابخانه های Pandas و Scikit-learn از این نوع داده پشتیبانی می کنند. چالش ها تبدیل داده های ترتیبی به عددی (Encoding) ممکن است باعث تحریف معنایی شود. نتیجه گیری این نوع داده در تحلیل های کیفی و سیستم های تصمیم یار نقش حیاتی دارد.