- Strand
رها کردن، رشته
معنی Strand - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
مقدمه مفهومی درباره واژه
اصطلاح ’’کشش’’ در حوزه IT معمولاً برای توصیف فشار وارده بر منابع سیستمی مانند CPU، RAM، شبکه یا ذخیره ساز استفاده می شود. این مفهوم در مدیریت منابع، طراحی سیستم های مقیاس پذیر و عیب یابی عملکرد نقش محوری دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی، کشش می تواند به بار پردازشی سنگین روی threadها اشاره کند. در شبکه ها، کشش پهنای باند به معنی استفاده نزدیک به حداکثر ظرفیت است. در ذخیره سازی داده، کشش I/O به معنی فشار زیاد بر عملیات خواندن/نوشتن است.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. در رایانش ابری، کشش منابع هنگام هجوم کاربران (traffic spike) رخ می دهد. 2. در بازی های آنلاین، کشش سرورها در زمان های اوج استفاده مشهود است. 3. در پایگاه داده، کشش queryها هنگامی که داده ها رشد می کنند اتفاق می افتد. 4. در DevOps، ابزارهایی مانند Prometheus برای مانیتورینگ کشش سیستم استفاده می شوند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، درک و پیش بینی نقاط کشش به طراحی بهتر کمک می کند. مثلاً در طراحی میکروسرویس ها، شناسایی سرویس های مستعد کشش (مانند سرویس احراز هویت) مهم است. در معماری های مقیاس پذیر، مکانیزم های کاهش کشش (مانند auto-scaling) پیاده سازی می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم کشش سیستم ها از دهه 1960 با ظهور سیستم های اشتراک زمانی مطرح شد. در دهه 1990 با گسترش اینترنت، کشش پهنای باند اهمیت یافت. امروزه در محاسبات ابری (از 2010 به بعد)، مدیریت کشش منابع یکی از چالش های اصلی ارائه دهندگان سرویس است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
کشش نباید با ’’بار’’ (load) اشتباه گرفته شود. بار به استفاده معمول از منابع اشاره دارد، در حالی که کشش به فشار بیش از حد یا نزدیک به حد ظرفیت اشاره می کند. همچنین کشش با ’’گلوگاه’’ (bottleneck) متفاوت است، اگرچه ممکن است به آن منجر شود.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python: استفاده از کتابخانه هایی مانند psutil برای مانیتورینگ کشش منابع. در Java: مدیریت کشش threadها با ExecutorService. در C++: تشخیص کشش حافظه با ابزارهایی مانند Valgrind. در Bash: مانیتورینگ کشش CPU با دستوراتی مانند top یا htop.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که کشش همیشه بد است، در حالی که مقداری کشش نشانه استفاده بهینه از منابع است. چالش اصلی تشخیص تفاوت بین کشش بهینه و کشش مضر است. همچنین، برخی تصور می کنند افزایش سخت افزار همیشه کشش را حل می کند، در حالی که گاهی بهینه سازی کد راه حل بهتری است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مدیریت هوشمندانه کشش سیستم ها یکی از مهارت های کلیدی در مهندسی نرم افزار مدرن است. درک عمیق از منابع مستعد کشش و راه کارهای کاهش آن می تواند به طراحی سیستم های پایدارتر و مقیاس پذیرتر منجر شود.
اصطلاح ’’کشش’’ در حوزه IT معمولاً برای توصیف فشار وارده بر منابع سیستمی مانند CPU، RAM، شبکه یا ذخیره ساز استفاده می شود. این مفهوم در مدیریت منابع، طراحی سیستم های مقیاس پذیر و عیب یابی عملکرد نقش محوری دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی، کشش می تواند به بار پردازشی سنگین روی threadها اشاره کند. در شبکه ها، کشش پهنای باند به معنی استفاده نزدیک به حداکثر ظرفیت است. در ذخیره سازی داده، کشش I/O به معنی فشار زیاد بر عملیات خواندن/نوشتن است.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. در رایانش ابری، کشش منابع هنگام هجوم کاربران (traffic spike) رخ می دهد. 2. در بازی های آنلاین، کشش سرورها در زمان های اوج استفاده مشهود است. 3. در پایگاه داده، کشش queryها هنگامی که داده ها رشد می کنند اتفاق می افتد. 4. در DevOps، ابزارهایی مانند Prometheus برای مانیتورینگ کشش سیستم استفاده می شوند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، درک و پیش بینی نقاط کشش به طراحی بهتر کمک می کند. مثلاً در طراحی میکروسرویس ها، شناسایی سرویس های مستعد کشش (مانند سرویس احراز هویت) مهم است. در معماری های مقیاس پذیر، مکانیزم های کاهش کشش (مانند auto-scaling) پیاده سازی می شوند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم کشش سیستم ها از دهه 1960 با ظهور سیستم های اشتراک زمانی مطرح شد. در دهه 1990 با گسترش اینترنت، کشش پهنای باند اهمیت یافت. امروزه در محاسبات ابری (از 2010 به بعد)، مدیریت کشش منابع یکی از چالش های اصلی ارائه دهندگان سرویس است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
کشش نباید با ’’بار’’ (load) اشتباه گرفته شود. بار به استفاده معمول از منابع اشاره دارد، در حالی که کشش به فشار بیش از حد یا نزدیک به حد ظرفیت اشاره می کند. همچنین کشش با ’’گلوگاه’’ (bottleneck) متفاوت است، اگرچه ممکن است به آن منجر شود.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python: استفاده از کتابخانه هایی مانند psutil برای مانیتورینگ کشش منابع. در Java: مدیریت کشش threadها با ExecutorService. در C++: تشخیص کشش حافظه با ابزارهایی مانند Valgrind. در Bash: مانیتورینگ کشش CPU با دستوراتی مانند top یا htop.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که کشش همیشه بد است، در حالی که مقداری کشش نشانه استفاده بهینه از منابع است. چالش اصلی تشخیص تفاوت بین کشش بهینه و کشش مضر است. همچنین، برخی تصور می کنند افزایش سخت افزار همیشه کشش را حل می کند، در حالی که گاهی بهینه سازی کد راه حل بهتری است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
مدیریت هوشمندانه کشش سیستم ها یکی از مهارت های کلیدی در مهندسی نرم افزار مدرن است. درک عمیق از منابع مستعد کشش و راه کارهای کاهش آن می تواند به طراحی سیستم های پایدارتر و مقیاس پذیرتر منجر شود.
مارک گذاری کردن، نام تجاری
عظیم، بزرگ
خلسه، ترنس
خلسه، پیشخدمت
خلسه، محروم کردن
بستن، بند
منحرف شدن، سرگردان
بلند، بزرگ، عظیم، عالی
مقدمه مفهومی درباره واژه
رشته در برنامه نویسی به دنباله ای از کاراکترها اطلاق می شود که برای نمایش و پردازش متن استفاده می شود. این ساختار داده ای یکی از پایه ای ترین و پرکاربردترین انواع داده در تمام زبان های برنامه نویسی است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی، رشته ها برای ذخیره و پردازش متن استفاده می شوند. در پایگاه داده، فیلدهای متنی به صورت رشته ذخیره می شوند. در وب، محتوای صفحات به صورت رشته های HTML انتقال می یابد. در سیستم عامل، دستورات و مسیرها به صورت رشته پردازش می شوند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. ورودی و خروجی کاربر در برنامه ها به صورت رشته است. 2. URLها در وب رشته هستند. 3. فایل های پیکربندی (مانند JSON) از رشته ها تشکیل شده اند. 4. در الگوریتم های جستجو، پردازش رشته ها اهمیت دارد. 5. در رمزنگاری، بسیاری از الگوریتم ها روی رشته ها عمل می کنند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، مدیریت کارآمد رشته ها بر عملکرد تأثیر می گذارد. در سیستم های توزیع شده، رشته ها پایه ارتباط بین سرویس ها هستند. در برنامه نویسی سیستم های embedded، بهینه سازی پردازش رشته ها مهم است. در برنامه های کاربردی، نمایش صحیح رشته های چندزبانه چالش مهمی است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم رشته از اولین زبان های برنامه نویسی مانند Fortran (1957) وجود داشت. در دهه 1970 با زبان C، توابع استاندارد کار با رشته توسعه یافت. امروزه در زبان های مدرن، رشته ها به عنوان اشیاء سطح بالا پیاده سازی می شوند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
رشته نباید با ’’آرایه کاراکتر’’ یکسان در نظر گرفته شود. آرایه ها ساختارهای سطح پایین تری هستند. همچنین رشته با ’’متن’’ (text) متفاوت است - متن مفهومی معنایی است، در حالی که رشته نمایش برنامه نویسی آن است. در برخی زبان ها تفاوت بین رشته و رشته باینری (bytes) مهم است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در C: آرایه های کاراکتر با خاتمه دهنده null. در Java: کلاس String immutable است. در Python: رشته ها sequenceهای Unicode هستند. در JavaScript: رشته ها primitiveهای خاص هستند. در Rust: تفاوت بین String و &str مهم است.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که رشته ها در همه زبان ها یکسان هستند، در حالی که پیاده سازی و رفتار آن ها متفاوت است. چالش های اصلی شامل مدیریت حافظه رشته های بزرگ، پردازش رشته های چندبایتی (Unicode) و جلوگیری از حملات مبتنی بر رشته (مانند SQL injection) است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک عمیق از رشته ها و روش های پردازش آن برای هر برنامه نویسی ضروری است. انتخاب صحیح روش های کار با رشته می تواند بر کارایی، امنیت و قابلیت نگهداری کد تأثیر بسزایی بگذارد.
رشته در برنامه نویسی به دنباله ای از کاراکترها اطلاق می شود که برای نمایش و پردازش متن استفاده می شود. این ساختار داده ای یکی از پایه ای ترین و پرکاربردترین انواع داده در تمام زبان های برنامه نویسی است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی، رشته ها برای ذخیره و پردازش متن استفاده می شوند. در پایگاه داده، فیلدهای متنی به صورت رشته ذخیره می شوند. در وب، محتوای صفحات به صورت رشته های HTML انتقال می یابد. در سیستم عامل، دستورات و مسیرها به صورت رشته پردازش می شوند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
1. ورودی و خروجی کاربر در برنامه ها به صورت رشته است. 2. URLها در وب رشته هستند. 3. فایل های پیکربندی (مانند JSON) از رشته ها تشکیل شده اند. 4. در الگوریتم های جستجو، پردازش رشته ها اهمیت دارد. 5. در رمزنگاری، بسیاری از الگوریتم ها روی رشته ها عمل می کنند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، مدیریت کارآمد رشته ها بر عملکرد تأثیر می گذارد. در سیستم های توزیع شده، رشته ها پایه ارتباط بین سرویس ها هستند. در برنامه نویسی سیستم های embedded، بهینه سازی پردازش رشته ها مهم است. در برنامه های کاربردی، نمایش صحیح رشته های چندزبانه چالش مهمی است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم رشته از اولین زبان های برنامه نویسی مانند Fortran (1957) وجود داشت. در دهه 1970 با زبان C، توابع استاندارد کار با رشته توسعه یافت. امروزه در زبان های مدرن، رشته ها به عنوان اشیاء سطح بالا پیاده سازی می شوند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
رشته نباید با ’’آرایه کاراکتر’’ یکسان در نظر گرفته شود. آرایه ها ساختارهای سطح پایین تری هستند. همچنین رشته با ’’متن’’ (text) متفاوت است - متن مفهومی معنایی است، در حالی که رشته نمایش برنامه نویسی آن است. در برخی زبان ها تفاوت بین رشته و رشته باینری (bytes) مهم است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در C: آرایه های کاراکتر با خاتمه دهنده null. در Java: کلاس String immutable است. در Python: رشته ها sequenceهای Unicode هستند. در JavaScript: رشته ها primitiveهای خاص هستند. در Rust: تفاوت بین String و &str مهم است.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که رشته ها در همه زبان ها یکسان هستند، در حالی که پیاده سازی و رفتار آن ها متفاوت است. چالش های اصلی شامل مدیریت حافظه رشته های بزرگ، پردازش رشته های چندبایتی (Unicode) و جلوگیری از حملات مبتنی بر رشته (مانند SQL injection) است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک عمیق از رشته ها و روش های پردازش آن برای هر برنامه نویسی ضروری است. انتخاب صحیح روش های کار با رشته می تواند بر کارایی، امنیت و قابلیت نگهداری کد تأثیر بسزایی بگذارد.
گرفتار، سرگردان
ایستاده
انتقام، پنالتی
ترسناک، عجیب، عجیب و غریب، غریب
زور زدن، کرنش
عجیب، عجیبه
ریسمان کشیدن، رشته
ایستادن، بایستید
به ساحل بردن، به ساحل بیاورد