- Pounce
پریدن، پرتاب کردن
معنی Pounce - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
پریدن، پرش
مقدمه مفهومی درباره واژه
واگشت یا Bounce در فناوری اطلاعات به شرایطی اطلاق می شود که یک درخواست ارتباطی یا داده ای به مقصد مورد نظر نرسد و به مبدأ بازگردد. این مفهوم در حوزه های مختلفی از شبکه های کامپیوتری تا سیستم های ایمیل کاربرد گسترده ای دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در ایمیل های الکترونیکی، واگشت زمانی رخ می دهد که یک پیام به دلایلی مانند آدرس نامعتبر یا سرور پر به فرستنده بازگردانده می شود. در شبکه های کامپیوتری، بسته های اطلاعاتی ممکن است به دلیل مسیریابی ناموفق واگشت داده شوند. در برنامه نویسی وب، این اصطلاح برای توصیف بازگشت کاربر به صفحه قبلی پس از یک عمل ناموفق استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
ایمیل واگشتی (Bounced Email) زمانی اتفاق می افتد که سرور گیرنده پیام را نپذیرد. در سیستم های پردازش تراکنش، تراکنش های ناموفق ممکن است واگشت داده شوند. در API ها، پاسخ های 4xx و 5xx نشان دهنده واگشت درخواست هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های توزیع شده، مکانیزم های واگشت برای مدیریت خطاها ضروری هستند. در سیستم های پیام رسانی، صف های مرده (Dead Letter Queues) برای ذخیره پیام های واگشتی استفاده می شوند. در میکروسرویس ها، الگوهای Circuit Breaker برای جلوگیری از واگشت های مکرر پیاده سازی می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم واگشت از دهه 1980 با گسترش ایمیل های الکترونیکی رواج یافت. در دهه 1990 با توسعه پروتکل های شبکه مانند SMTP استانداردسازی شد. در دهه 2000 با ظهور سیستم های توزیع شده، کاربردهای جدیدی یافت. امروزه در معماری های Serverless نیز مورد استفاده قرار می گیرد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
واگشت نباید با خطا (Error) یا شکست (Failure) اشتباه گرفته شود. واگشت به معنای بازگشت کنترل شده است، در حالی که خطا نشان دهنده شرایط غیرمنتظره است. همچنین با Redirect متفاوت است که یک تغییر مسیر عمدی است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه smtp می توان ایمیل های واگشتی را مدیریت کرد. در JavaScript برای fetch API می توان پاسخ های واگشتی را پردازش کرد. در Java با مکانیزم Exception Handling می توان واگشت ها را کنترل نمود.
نقش واژه در طراحی مدرن مانند DevOps، Microservices، AI و غیره
در DevOps، مانیتورینگ واگشت ها برای سلامت سیستم حیاتی است. در میکروسرویس ها، الگوی Retry برای مدیریت واگشت ها استفاده می شود. در AI، مدل های آموزش دیده ممکن است ورودی های نامعتبر را واگشت دهند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج این است که همه واگشت ها نشان دهنده خطا هستند، در حالی که برخی واگشت ها عمدی و بخشی از طراحی سیستم هستند. چالش دیگر تشخیص بین واگشت موقت و دائم در سیستم های توزیع شده است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
واگشت مفهوم مهمی در طراحی سیستم های مقاوم به خطاست. درک صحیح آن به توسعه سیستم های قابل اعتماد کمک می کند. در مستندات فنی باید نوع و دلیل واگشت به وضوح مشخص شود.
واگشت یا Bounce در فناوری اطلاعات به شرایطی اطلاق می شود که یک درخواست ارتباطی یا داده ای به مقصد مورد نظر نرسد و به مبدأ بازگردد. این مفهوم در حوزه های مختلفی از شبکه های کامپیوتری تا سیستم های ایمیل کاربرد گسترده ای دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در ایمیل های الکترونیکی، واگشت زمانی رخ می دهد که یک پیام به دلایلی مانند آدرس نامعتبر یا سرور پر به فرستنده بازگردانده می شود. در شبکه های کامپیوتری، بسته های اطلاعاتی ممکن است به دلیل مسیریابی ناموفق واگشت داده شوند. در برنامه نویسی وب، این اصطلاح برای توصیف بازگشت کاربر به صفحه قبلی پس از یک عمل ناموفق استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
ایمیل واگشتی (Bounced Email) زمانی اتفاق می افتد که سرور گیرنده پیام را نپذیرد. در سیستم های پردازش تراکنش، تراکنش های ناموفق ممکن است واگشت داده شوند. در API ها، پاسخ های 4xx و 5xx نشان دهنده واگشت درخواست هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های توزیع شده، مکانیزم های واگشت برای مدیریت خطاها ضروری هستند. در سیستم های پیام رسانی، صف های مرده (Dead Letter Queues) برای ذخیره پیام های واگشتی استفاده می شوند. در میکروسرویس ها، الگوهای Circuit Breaker برای جلوگیری از واگشت های مکرر پیاده سازی می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم واگشت از دهه 1980 با گسترش ایمیل های الکترونیکی رواج یافت. در دهه 1990 با توسعه پروتکل های شبکه مانند SMTP استانداردسازی شد. در دهه 2000 با ظهور سیستم های توزیع شده، کاربردهای جدیدی یافت. امروزه در معماری های Serverless نیز مورد استفاده قرار می گیرد.
تفکیک آن از واژگان مشابه
واگشت نباید با خطا (Error) یا شکست (Failure) اشتباه گرفته شود. واگشت به معنای بازگشت کنترل شده است، در حالی که خطا نشان دهنده شرایط غیرمنتظره است. همچنین با Redirect متفاوت است که یک تغییر مسیر عمدی است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه smtp می توان ایمیل های واگشتی را مدیریت کرد. در JavaScript برای fetch API می توان پاسخ های واگشتی را پردازش کرد. در Java با مکانیزم Exception Handling می توان واگشت ها را کنترل نمود.
نقش واژه در طراحی مدرن مانند DevOps، Microservices، AI و غیره
در DevOps، مانیتورینگ واگشت ها برای سلامت سیستم حیاتی است. در میکروسرویس ها، الگوی Retry برای مدیریت واگشت ها استفاده می شود. در AI، مدل های آموزش دیده ممکن است ورودی های نامعتبر را واگشت دهند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج این است که همه واگشت ها نشان دهنده خطا هستند، در حالی که برخی واگشت ها عمدی و بخشی از طراحی سیستم هستند. چالش دیگر تشخیص بین واگشت موقت و دائم در سیستم های توزیع شده است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
واگشت مفهوم مهمی در طراحی سیستم های مقاوم به خطاست. درک صحیح آن به توسعه سیستم های قابل اعتماد کمک می کند. در مستندات فنی باید نوع و دلیل واگشت به وضوح مشخص شود.
چشمه، منبع
پلیس را نظارت کردن، پلیس
غرق کردن، شیرجه رفتن
استراحت کردن، سالن استراحت
پرش زا، فنری
مقدمه مفهومی درباره واژه
منبع یا Source به داده های اصلی و خامی گفته می شود که توسط کاربران ایجاد شده یا توسط سیستم های کامپیوتری تولید می شوند. این داده ها می توانند شامل متن، اعداد، تصاویر، صدا یا هر نوع اطلاعات دیجیتالی دیگر باشند و معمولاً به صورت خام و پردازش نشده ذخیره می گردند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توسعه نرم افزار، Source Code به کدهای اصلی برنامه اشاره دارد. در علم داده، به مجموعه داده های اولیه گفته می شود. در شبکه های کامپیوتری، به آدرس مبدأ در ارسال بسته های اطلاعاتی اطلاق می گردد. در سیستم های مدیریت محتوا، به فایل های اصلی محتوا اشاره دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. فایل های .java یا .py در پروژه های برنامه نویسی
2. داده های خام جمع آوری شده از نظرسنجی ها
3. فایل های log تولید شده توسط سرورها
4. تصاویر خام گرفته شده توسط دوربین های دیجیتال
5. صوت های ضبط شده اولیه در پروژه های صوتی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
Source به عنوان سنگ بنای هر سیستم اطلاعاتی عمل می کند. در معماری نرم افزار، مدیریت صحیح Source Code اهمیت حیاتی دارد. در سیستم های ETL، Source داده ها اولین مرحله از فرآیند است. در سیستم های کنترل نسخه مانند Git، مدیریت Source Code بخش اصلی کار است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم Source به ابتدای عصر کامپیوتر بازمی گردد. در دهه 1950 با برنامه نویسی ماشین ها مطرح شد. در دهه 1970 با ظهور سیستم های عامل پیشرفته توسعه یافت. در دهه 1990 با گسترش اینترنت، مفهوم Source در شبکه ها اهمیت ویژه ای پیدا کرد. امروزه در عصر کلان داده، مدیریت Source داده ها به چالشی بزرگ تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
Source با Data تفاوت دارد: Source به داده های خام اولیه اشاره دارد، در حالی که Data ممکن است پردازش شده باشد. با Resource نیز متفاوت است، چرا که Resource می تواند شامل منابع سیستمی غیرداده ای هم باشد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با خواندن فایل های txt یا csv. در Java با کلاس های InputStream. در SQL با دستورات SELECT از پایگاه داده. در JavaScript با fetch API برای دریافت داده از منابع خارجی. در C++ با کتابخانه های file stream.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: همه Sourceها قابل اعتماد هستند (در حالی که اعتبارسنجی Source اهمیت زیادی دارد). چالش اصلی: مدیریت حجم بالای Source داده ها در عصر حاضر و اطمینان از کیفیت و صحت آنها.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مدیریت و پردازش صحیح Source داده ها پایه ای ترین و در عین حال حیاتی ترین مرحله در هر سیستم اطلاعاتی است. درک عمیق ماهیت Source و روش های کار با آن برای هر متخصص IT ضروری می باشد.
منبع یا Source به داده های اصلی و خامی گفته می شود که توسط کاربران ایجاد شده یا توسط سیستم های کامپیوتری تولید می شوند. این داده ها می توانند شامل متن، اعداد، تصاویر، صدا یا هر نوع اطلاعات دیجیتالی دیگر باشند و معمولاً به صورت خام و پردازش نشده ذخیره می گردند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در توسعه نرم افزار، Source Code به کدهای اصلی برنامه اشاره دارد. در علم داده، به مجموعه داده های اولیه گفته می شود. در شبکه های کامپیوتری، به آدرس مبدأ در ارسال بسته های اطلاعاتی اطلاق می گردد. در سیستم های مدیریت محتوا، به فایل های اصلی محتوا اشاره دارد.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. فایل های .java یا .py در پروژه های برنامه نویسی
2. داده های خام جمع آوری شده از نظرسنجی ها
3. فایل های log تولید شده توسط سرورها
4. تصاویر خام گرفته شده توسط دوربین های دیجیتال
5. صوت های ضبط شده اولیه در پروژه های صوتی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
Source به عنوان سنگ بنای هر سیستم اطلاعاتی عمل می کند. در معماری نرم افزار، مدیریت صحیح Source Code اهمیت حیاتی دارد. در سیستم های ETL، Source داده ها اولین مرحله از فرآیند است. در سیستم های کنترل نسخه مانند Git، مدیریت Source Code بخش اصلی کار است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم Source به ابتدای عصر کامپیوتر بازمی گردد. در دهه 1950 با برنامه نویسی ماشین ها مطرح شد. در دهه 1970 با ظهور سیستم های عامل پیشرفته توسعه یافت. در دهه 1990 با گسترش اینترنت، مفهوم Source در شبکه ها اهمیت ویژه ای پیدا کرد. امروزه در عصر کلان داده، مدیریت Source داده ها به چالشی بزرگ تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
Source با Data تفاوت دارد: Source به داده های خام اولیه اشاره دارد، در حالی که Data ممکن است پردازش شده باشد. با Resource نیز متفاوت است، چرا که Resource می تواند شامل منابع سیستمی غیرداده ای هم باشد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با خواندن فایل های txt یا csv. در Java با کلاس های InputStream. در SQL با دستورات SELECT از پایگاه داده. در JavaScript با fetch API برای دریافت داده از منابع خارجی. در C++ با کتابخانه های file stream.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج: همه Sourceها قابل اعتماد هستند (در حالی که اعتبارسنجی Source اهمیت زیادی دارد). چالش اصلی: مدیریت حجم بالای Source داده ها در عصر حاضر و اطمینان از کیفیت و صحت آنها.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مدیریت و پردازش صحیح Source داده ها پایه ای ترین و در عین حال حیاتی ترین مرحله در هر سیستم اطلاعاتی است. درک عمیق ماهیت Source و روش های کار با آن برای هر متخصص IT ضروری می باشد.
ضربه زدن، مشت
کوبیدن
حذف کردن، هرس کردن
مقدمه مفهومی
منگنه (Punch) در محاسبات اولیه به فرآیند ایجاد سوراخ های استاندارد در رسانه های فیزیکی مانند کارت ها یا نوارهای کاغذی گفته می شد که برای ذخیره و پردازش داده ها استفاده می شد. این روش یکی از اولین شیوه های ذخیره سازی داده های دیجیتال بود.
کاربردهای فنی
1. ذخیره سازی برنامه ها و داده ها
2. ورودی برای ماشین های محاسباتی
3. کنترل دستگاه های صنعتی
4. ثبت نتایج پردازش
5. انتقال اطلاعات بین سیستم ها
مثال های عملی
- کارت های پانچ IBM
- نوارهای پانچ شده تلگراف
- دستگاه های تبادل اطلاعات هوافضا
- ماشین های حسابداری اولیه
- سیستم های کنترل صنعتی قدیمی
تاریخچه و تکامل
فناوری پانچ از قرن 18 برای کنترل دستگاه های بافندگی استفاده می شد. در دهه 1950-1960 به اوج استفاده رسید و با ظهور حافظه های مغناطیسی منسوخ شد.
تفاوت با ذخیره سازی مغناطیسی
داده های پانچ شده غیرقابل تغییر بودند، در حالی که رسانه های مغناطیسی امکان بازنویسی داشتند.
انواع سیستم های پانچ
- کارت های 80 ستونی
- نوارهای کاغذی پانچ شده
- دیسک های پانچ شده
- کارت های Jacquard
- سیستم های Hollerith
چالش ها
- حجم فیزیکی زیاد داده ها
- آسیب پذیری رسانه های کاغذی
- سرعت پایین خواندن/نوشتن
- خطاهای مکانیکی
- عدم امکان بازنویسی
بهترین روش های تاریخی
1. استفاده از مواد با کیفیت بالا
2. کنترل رطوبت و دمای محیط
3. بازرسی منظم دستگاه های پانچ
4. ایجاد سیستم های پشتیبان
5. آموزش اپراتورهای ماهر
تأثیر بر فناوری های نوین
- پایه گذاری مفاهیم ذخیره سازی دیجیتال
- تأثیر بر طراحی کاراکترهای ASCII
- الهام بخش سیستم های باینری مدرن
- توسعه اولین زبان های برنامه نویسی
- شکل گیری مفاهیم اولیه پایگاه داده
نتیجه گیری
اگرچه فناوری پانچ منسوخ شده است، اما نقش مهمی در تکامل محاسبات دیجیتال داشت و بسیاری از مفاهیم امروزی ریشه در این سیستم های اولیه دارند.
منگنه (Punch) در محاسبات اولیه به فرآیند ایجاد سوراخ های استاندارد در رسانه های فیزیکی مانند کارت ها یا نوارهای کاغذی گفته می شد که برای ذخیره و پردازش داده ها استفاده می شد. این روش یکی از اولین شیوه های ذخیره سازی داده های دیجیتال بود.
کاربردهای فنی
1. ذخیره سازی برنامه ها و داده ها
2. ورودی برای ماشین های محاسباتی
3. کنترل دستگاه های صنعتی
4. ثبت نتایج پردازش
5. انتقال اطلاعات بین سیستم ها
مثال های عملی
- کارت های پانچ IBM
- نوارهای پانچ شده تلگراف
- دستگاه های تبادل اطلاعات هوافضا
- ماشین های حسابداری اولیه
- سیستم های کنترل صنعتی قدیمی
تاریخچه و تکامل
فناوری پانچ از قرن 18 برای کنترل دستگاه های بافندگی استفاده می شد. در دهه 1950-1960 به اوج استفاده رسید و با ظهور حافظه های مغناطیسی منسوخ شد.
تفاوت با ذخیره سازی مغناطیسی
داده های پانچ شده غیرقابل تغییر بودند، در حالی که رسانه های مغناطیسی امکان بازنویسی داشتند.
انواع سیستم های پانچ
- کارت های 80 ستونی
- نوارهای کاغذی پانچ شده
- دیسک های پانچ شده
- کارت های Jacquard
- سیستم های Hollerith
چالش ها
- حجم فیزیکی زیاد داده ها
- آسیب پذیری رسانه های کاغذی
- سرعت پایین خواندن/نوشتن
- خطاهای مکانیکی
- عدم امکان بازنویسی
بهترین روش های تاریخی
1. استفاده از مواد با کیفیت بالا
2. کنترل رطوبت و دمای محیط
3. بازرسی منظم دستگاه های پانچ
4. ایجاد سیستم های پشتیبان
5. آموزش اپراتورهای ماهر
تأثیر بر فناوری های نوین
- پایه گذاری مفاهیم ذخیره سازی دیجیتال
- تأثیر بر طراحی کاراکترهای ASCII
- الهام بخش سیستم های باینری مدرن
- توسعه اولین زبان های برنامه نویسی
- شکل گیری مفاهیم اولیه پایگاه داده
نتیجه گیری
اگرچه فناوری پانچ منسوخ شده است، اما نقش مهمی در تکامل محاسبات دیجیتال داشت و بسیاری از مفاهیم امروزی ریشه در این سیستم های اولیه دارند.
مقدمه مفهومی
هرس کردن (Prune) در علوم کامپیوتر به فرآیند سیستماتیک حذف بخش های غیرضروری از ساختارهای داده، درخت های تصمیم یا مدل های یادگیری ماشین گفته می شود که هدف آن بهبود کارایی و کاهش پیچیدگی است.
کاربردهای فنی
1. بهینه سازی درخت های تصمیم
2. کاهش حجم مدل های یادگیری عمیق
3. فشرده سازی شبکه های عصبی
4. حذف داده های تکراری یا نویز
5. بهبود عملکرد الگوریتم ها
مثال های عملی
- هرس درخت های تصمیم در داده کاوی
- کاهش پارامترهای مدل های هوش مصنوعی
- فشرده سازی مدل های NLP
- بهینه سازی ساختار پایگاه داده
- حذف لایه های غیرضروری شبکه عصبی
تاریخچه و تکامل
مفهوم هرس از الگوریتم های سنتی بهینه سازی در دهه 1970 آغاز شد و امروزه در یادگیری ماشین و سیستم های بزرگ مقیاس کاربرد گسترده ای یافته است.
تفاوت با فشرده سازی
هرس معمولاً حذف دائم بخش های غیرضروری است، در حالی که فشرده سازی امکان بازیابی داده اصلی را حفظ می کند.
انواع هرس
- هرس ساختاری
- هرس پارامتری
- هرس داده ها
- هرس ویژگی ها
- هرس ترکیبی
چالش ها
- تعیین معیارهای حذف
- جلوگیری از حذف اطلاعات مهم
- حفظ تعادل بین سادگی و دقت
- زمان بر بودن فرآیند
- ارزیابی تأثیر هرس
بهترین روش ها
1. استفاده از معیارهای کمی دقیق
2. اعتبارسنجی پس از هرس
3. انجام تدریجی تغییرات
4. مستندسازی فرآیند
5. ترکیب با روش های دیگر بهینه سازی
کاربرد در فناوری های نوین
- یادگیری ماشین روی دستگاه های لبه ای
- مدل های هوش مصنوعی سبک وزن
- سیستم های بلادرنگ
- پردازش زبان طبیعی کارآمد
- بینایی ماشین بهینه شده
نتیجه گیری
هرس کردن تکنیکی قدرتمند برای بهبود کارایی سیستم های محاسباتی است که نیازمند دقت و تخصص در اجرا می باشد.
هرس کردن (Prune) در علوم کامپیوتر به فرآیند سیستماتیک حذف بخش های غیرضروری از ساختارهای داده، درخت های تصمیم یا مدل های یادگیری ماشین گفته می شود که هدف آن بهبود کارایی و کاهش پیچیدگی است.
کاربردهای فنی
1. بهینه سازی درخت های تصمیم
2. کاهش حجم مدل های یادگیری عمیق
3. فشرده سازی شبکه های عصبی
4. حذف داده های تکراری یا نویز
5. بهبود عملکرد الگوریتم ها
مثال های عملی
- هرس درخت های تصمیم در داده کاوی
- کاهش پارامترهای مدل های هوش مصنوعی
- فشرده سازی مدل های NLP
- بهینه سازی ساختار پایگاه داده
- حذف لایه های غیرضروری شبکه عصبی
تاریخچه و تکامل
مفهوم هرس از الگوریتم های سنتی بهینه سازی در دهه 1970 آغاز شد و امروزه در یادگیری ماشین و سیستم های بزرگ مقیاس کاربرد گسترده ای یافته است.
تفاوت با فشرده سازی
هرس معمولاً حذف دائم بخش های غیرضروری است، در حالی که فشرده سازی امکان بازیابی داده اصلی را حفظ می کند.
انواع هرس
- هرس ساختاری
- هرس پارامتری
- هرس داده ها
- هرس ویژگی ها
- هرس ترکیبی
چالش ها
- تعیین معیارهای حذف
- جلوگیری از حذف اطلاعات مهم
- حفظ تعادل بین سادگی و دقت
- زمان بر بودن فرآیند
- ارزیابی تأثیر هرس
بهترین روش ها
1. استفاده از معیارهای کمی دقیق
2. اعتبارسنجی پس از هرس
3. انجام تدریجی تغییرات
4. مستندسازی فرآیند
5. ترکیب با روش های دیگر بهینه سازی
کاربرد در فناوری های نوین
- یادگیری ماشین روی دستگاه های لبه ای
- مدل های هوش مصنوعی سبک وزن
- سیستم های بلادرنگ
- پردازش زبان طبیعی کارآمد
- بینایی ماشین بهینه شده
نتیجه گیری
هرس کردن تکنیکی قدرتمند برای بهبود کارایی سیستم های محاسباتی است که نیازمند دقت و تخصص در اجرا می باشد.