- dimensione
اندازه
معنی dimensione - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
بعدی، ابعادی
مقدمه مفهومی درباره واژه
بعد (Dimension) در علوم داده و مهندسی نرم افزار به ویژگی های مستقل و قابل اندازه گیری اشاره دارد که فضای مسئله را تعریف می کنند. این مفهوم در زمینه های مختلف از پایگاه داده تا یادگیری ماشین کاربرد دارد و درک آن برای مدل سازی سیستم های پیچیده ضروری است. ابعاد می توانند فیزیکی، زمانی یا مفهومی باشند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پایگاه داده: ابعاد در انباره داده. در گرافیک: ابعاد دو بعدی و سه بعدی. در یادگیری ماشین: کاهش ابعاد. در فیزیک محاسباتی: شبیه سازی ابعاد مختلف. در رابط کاربری: طراحی چندبعدی. در تحلیل داده: تجسم ابعاد مختلف.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
ابعاد محصول در پایگاه داده فروش. مختصات سه بعدی در بازی های کامپیوتری. کاهش ابعاد در PCA. شبیه سازی فیزیک چهار بعدی. نمودارهای چندبعدی در تحلیل کسب و کار. ابعاد زمان و مکان در سیستم های GIS.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری انباره داده، ابعاد پایه مدل های ستاره ای و دانه برفی هستند. در سیستم های گرافیکی، مدیریت ابعاد مختلف بر عملکرد تأثیر دارد. در تحلیل داده، انتخاب ابعاد مناسب بر کیفیت نتایج مؤثر است. در رابط کاربری، طراحی چندبعدی تجربه کاربری را غنی می کند. در یادگیری ماشین، مسئله نفرین ابعاد بالا چالشی اساسی است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم بعد از ریاضیات کلاسیک وارد علوم کامپیوتر شد. در دهه 1970 در پایگاه داده ها اهمیت یافت. امروزه در سیستم های پیچیده مانند یادگیری عمیق، مدیریت ابعاد بالا حیاتی است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
بعد با Attribute (که به ویژگی های ساده اشاره دارد) و Measure (که مقدار کمی است) متفاوت است. همچنین با Axis که به محورهای مختصات اشاره می کند تفاوت دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با numpy.ndarray. در SQL با ستون های جداول بعد. در JavaScript با کتابخانه های تجسم سه بعدی. در R با ماتریس های چندبعدی. در C++ با آرایه های چندبعدی. در MATLAB با ساختارهای داده چندبعدی.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت: ابعاد بیشتر همیشه بهتر است (در حالی که ممکن است باعث پیچیدگی بی فایده شود). چالش اصلی: انتخاب ابعاد مناسب برای مسئله.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک صحیح از مفهوم بعد و کاربردهای آن برای تحلیل داده و مدل سازی ضروری است. در آموزش مفاهیم پیشرفته، روش های مدیریت ابعاد بالا باید پوشش داده شود.
بعد (Dimension) در علوم داده و مهندسی نرم افزار به ویژگی های مستقل و قابل اندازه گیری اشاره دارد که فضای مسئله را تعریف می کنند. این مفهوم در زمینه های مختلف از پایگاه داده تا یادگیری ماشین کاربرد دارد و درک آن برای مدل سازی سیستم های پیچیده ضروری است. ابعاد می توانند فیزیکی، زمانی یا مفهومی باشند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در پایگاه داده: ابعاد در انباره داده. در گرافیک: ابعاد دو بعدی و سه بعدی. در یادگیری ماشین: کاهش ابعاد. در فیزیک محاسباتی: شبیه سازی ابعاد مختلف. در رابط کاربری: طراحی چندبعدی. در تحلیل داده: تجسم ابعاد مختلف.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
ابعاد محصول در پایگاه داده فروش. مختصات سه بعدی در بازی های کامپیوتری. کاهش ابعاد در PCA. شبیه سازی فیزیک چهار بعدی. نمودارهای چندبعدی در تحلیل کسب و کار. ابعاد زمان و مکان در سیستم های GIS.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری انباره داده، ابعاد پایه مدل های ستاره ای و دانه برفی هستند. در سیستم های گرافیکی، مدیریت ابعاد مختلف بر عملکرد تأثیر دارد. در تحلیل داده، انتخاب ابعاد مناسب بر کیفیت نتایج مؤثر است. در رابط کاربری، طراحی چندبعدی تجربه کاربری را غنی می کند. در یادگیری ماشین، مسئله نفرین ابعاد بالا چالشی اساسی است.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم بعد از ریاضیات کلاسیک وارد علوم کامپیوتر شد. در دهه 1970 در پایگاه داده ها اهمیت یافت. امروزه در سیستم های پیچیده مانند یادگیری عمیق، مدیریت ابعاد بالا حیاتی است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
بعد با Attribute (که به ویژگی های ساده اشاره دارد) و Measure (که مقدار کمی است) متفاوت است. همچنین با Axis که به محورهای مختصات اشاره می کند تفاوت دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با numpy.ndarray. در SQL با ستون های جداول بعد. در JavaScript با کتابخانه های تجسم سه بعدی. در R با ماتریس های چندبعدی. در C++ با آرایه های چندبعدی. در MATLAB با ساختارهای داده چندبعدی.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت: ابعاد بیشتر همیشه بهتر است (در حالی که ممکن است باعث پیچیدگی بی فایده شود). چالش اصلی: انتخاب ابعاد مناسب برای مسئله.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک صحیح از مفهوم بعد و کاربردهای آن برای تحلیل داده و مدل سازی ضروری است. در آموزش مفاهیم پیشرفته، روش های مدیریت ابعاد بالا باید پوشش داده شود.