- miring
نامتقارن، کج شده، مایل، شیب داشتن، کج، شیب دار، کج کلاه
معنی miring - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
آوردن، بیاورید
خسته کننده
اندازه گیری
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.
مقدمه مفهومی درباره واژه
اندازه گیری در فناوری اطلاعات به فرآیندهای مختلفی اشاره دارد که شامل تعیین ابعاد فیزیکی یا منطقی، تخمین ظرفیت مورد نیاز، تنظیم مقیاس منابع و بهینه سازی اندازه عناصر سیستم می شود. این مفهوم در طراحی، پیاده سازی و بهینه سازی سیستم ها نقش کلیدی دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در طراحی سیستم برای تخمین منابع مورد نیاز، در شبکه برای تعیین پهنای باند لازم، در ذخیره سازی برای پیش بینی فضای دیسک، در رابط کاربری برای تنظیم ابعاد عناصر و در ابر محاسباتی برای مقیاس دهی منابع استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
اندازه گیری حافظه مصرفی برنامه ها، تخمین فضای ذخیره سازی مورد نیاز برای یک پایگاه داده، تنظیم اندازه تصاویر برای وب، محاسبه پهنای باند مورد نیاز برای یک سرویس و تعیین اندازه نمونه در تحلیل داده ها از نمونه های کاربردی این مفهوم هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، اندازه گیری دقیق پیش نیاز طراحی بهینه است. در توسعه نرم افزار، اندازه گیری منابع به جلوگیری از نشت حافظه کمک می کند. در شبکه، اندازه گیری ترافیک به طراحی زیرساخت کمک می کند. در ابر، اندازه گیری مصرف منابع به بهینه سازی هزینه ها کمک می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم اندازه گیری از اولین روزهای محاسبات وجود داشت. در دهه 1990 با ظهور برنامه های پیچیده اهمیت یافت. امروزه در عصر کلان داده ها و محاسبات ابری، روش های پیشرفته تری برای اندازه گیری توسعه یافته اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
اندازه گیری با مقیاس دهی که تغییر اندازه است متفاوت است. با پروفایلینگ که تحلیل عملکرد است فرق دارد. با مانیتورینگ که نظارت پیوسته است نیز تفاوت دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه های memory_profiler، در Java با JVM metrics، در .NET با CLR profiling، در سیستم عامل ها با ابزارهایی مانند top، در شبکه با ابزارهایی مانند Wireshark.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج در تفاوت بین اندازه گیری و پروفایلینگ. چالش اصلی در اندازه گیری دقیق در سیستم های توزیع شده. مشکل دیگر در تفسیر نتایج اندازه گیری.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
اندازه گیری مهارتی اساسی در بهینه سازی سیستم هاست. در مستندات فنی باید روش ها و ابزارهای اندازه گیری مشخص شود. در آموزش مهندسی نرم افزار، اصول اندازه گیری باید تأکید شود.
اندازه گیری در فناوری اطلاعات به فرآیندهای مختلفی اشاره دارد که شامل تعیین ابعاد فیزیکی یا منطقی، تخمین ظرفیت مورد نیاز، تنظیم مقیاس منابع و بهینه سازی اندازه عناصر سیستم می شود. این مفهوم در طراحی، پیاده سازی و بهینه سازی سیستم ها نقش کلیدی دارد.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در طراحی سیستم برای تخمین منابع مورد نیاز، در شبکه برای تعیین پهنای باند لازم، در ذخیره سازی برای پیش بینی فضای دیسک، در رابط کاربری برای تنظیم ابعاد عناصر و در ابر محاسباتی برای مقیاس دهی منابع استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
اندازه گیری حافظه مصرفی برنامه ها، تخمین فضای ذخیره سازی مورد نیاز برای یک پایگاه داده، تنظیم اندازه تصاویر برای وب، محاسبه پهنای باند مورد نیاز برای یک سرویس و تعیین اندازه نمونه در تحلیل داده ها از نمونه های کاربردی این مفهوم هستند.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم ها، اندازه گیری دقیق پیش نیاز طراحی بهینه است. در توسعه نرم افزار، اندازه گیری منابع به جلوگیری از نشت حافظه کمک می کند. در شبکه، اندازه گیری ترافیک به طراحی زیرساخت کمک می کند. در ابر، اندازه گیری مصرف منابع به بهینه سازی هزینه ها کمک می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم اندازه گیری از اولین روزهای محاسبات وجود داشت. در دهه 1990 با ظهور برنامه های پیچیده اهمیت یافت. امروزه در عصر کلان داده ها و محاسبات ابری، روش های پیشرفته تری برای اندازه گیری توسعه یافته اند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
اندازه گیری با مقیاس دهی که تغییر اندازه است متفاوت است. با پروفایلینگ که تحلیل عملکرد است فرق دارد. با مانیتورینگ که نظارت پیوسته است نیز تفاوت دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در Python با کتابخانه های memory_profiler، در Java با JVM metrics، در .NET با CLR profiling، در سیستم عامل ها با ابزارهایی مانند top، در شبکه با ابزارهایی مانند Wireshark.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
سوءبرداشت رایج در تفاوت بین اندازه گیری و پروفایلینگ. چالش اصلی در اندازه گیری دقیق در سیستم های توزیع شده. مشکل دیگر در تفسیر نتایج اندازه گیری.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
اندازه گیری مهارتی اساسی در بهینه سازی سیستم هاست. در مستندات فنی باید روش ها و ابزارهای اندازه گیری مشخص شود. در آموزش مهندسی نرم افزار، اصول اندازه گیری باید تأکید شود.
مقدمه مفهومی
زمان بندی (Timing) به هنر و علم تنظیم دقیق اجرای عملیات در سیستم های کامپیوتری اشاره دارد. این مفهوم در تمام سطوح محاسبات، از طراحی سخت افزار تا توسعه نرم افزارهای کاربردی اهمیت حیاتی دارد. زمان بندی مناسب می تواند تفاوت بین یک سیستم کارا و یک سیستم ناموفق باشد.
تاریخچه و تکامل
مفهوم زمان بندی از اولین روزهای محاسبات دیجیتال مطرح بود. در دهه 1980 با ظهور سیستم های بلادرنگ، زمان بندی به یک رشته تخصصی تبدیل شد. امروزه در معماری های پیچیده مانند پردازنده های چندهسته ای و سیستم های توزیع شده، زمان بندی به موضوعی بسیار پیشرفته تبدیل شده است.
زیرشاخه های کلیدی
1. زمان بندی سخت افزاری (سیگنال های کلاک) 2. زمان بندی سیستم عامل (زمان بندی پردازنده) 3. زمان بندی شبکه (پروتکل های زمان بندی) 4. زمان بندی نرم افزار (الگوریتم های زمان بندی) 5. زمان بندی بلادرنگ (محدودیت های زمانی سخت)
کاربردهای عملی
• طراحی پردازنده ها و مدارهای دیجیتال • توسعه سیستم عامل های چندوظیفه ای • بهینه سازی عملکرد برنامه ها • سیستم های کنترل صنعتی • پروتکل های شبکه با تاخیر حساس
چالش های فنی
1. تأمین زمان بندی دقیق در شرایط بار متغیر 2. هماهنگی در سیستم های توزیع شده 3. پیش بینی زمان اجرای عملیات 4. تعادل بین کارایی و عدالت در زمان بندی 5. مدیریت منابع در شرایط کمبود
راهکارهای نوین
• الگوریتم های زمان بندی تطبیقی • یادگیری ماشین برای پیش بینی زمان اجرا • معماری های مبتنی بر رویداد • سیستم های زمان بندی سلسله مراتبی • تکنیک های زمان بندی پیشگویانه
زمان بندی (Timing) به هنر و علم تنظیم دقیق اجرای عملیات در سیستم های کامپیوتری اشاره دارد. این مفهوم در تمام سطوح محاسبات، از طراحی سخت افزار تا توسعه نرم افزارهای کاربردی اهمیت حیاتی دارد. زمان بندی مناسب می تواند تفاوت بین یک سیستم کارا و یک سیستم ناموفق باشد.
تاریخچه و تکامل
مفهوم زمان بندی از اولین روزهای محاسبات دیجیتال مطرح بود. در دهه 1980 با ظهور سیستم های بلادرنگ، زمان بندی به یک رشته تخصصی تبدیل شد. امروزه در معماری های پیچیده مانند پردازنده های چندهسته ای و سیستم های توزیع شده، زمان بندی به موضوعی بسیار پیشرفته تبدیل شده است.
زیرشاخه های کلیدی
1. زمان بندی سخت افزاری (سیگنال های کلاک) 2. زمان بندی سیستم عامل (زمان بندی پردازنده) 3. زمان بندی شبکه (پروتکل های زمان بندی) 4. زمان بندی نرم افزار (الگوریتم های زمان بندی) 5. زمان بندی بلادرنگ (محدودیت های زمانی سخت)
کاربردهای عملی
• طراحی پردازنده ها و مدارهای دیجیتال • توسعه سیستم عامل های چندوظیفه ای • بهینه سازی عملکرد برنامه ها • سیستم های کنترل صنعتی • پروتکل های شبکه با تاخیر حساس
چالش های فنی
1. تأمین زمان بندی دقیق در شرایط بار متغیر 2. هماهنگی در سیستم های توزیع شده 3. پیش بینی زمان اجرای عملیات 4. تعادل بین کارایی و عدالت در زمان بندی 5. مدیریت منابع در شرایط کمبود
راهکارهای نوین
• الگوریتم های زمان بندی تطبیقی • یادگیری ماشین برای پیش بینی زمان اجرا • معماری های مبتنی بر رویداد • سیستم های زمان بندی سلسله مراتبی • تکنیک های زمان بندی پیشگویانه
چلانیدن، پیچیدن
اظهار، بیان
شباهت داشتن، مشابه
دلربا، ناز
شیب دادن، کج کردن
شیبداری، شیب
منحنی، دایره ای، کروی، بیضوی، بیضی
زننده، گاز گرفتن
تحسین کننده
جست و خیز کردن، بهار، چشمه
خسته کننده
جزئی، مقدار کمی
صدا دار، پر سر و صدا، بلند، پر صدا و خودخوٰاه، هیاهو کننده
خشکیده، خشک
مراقب، مراقبت
ریسمان کشیدن، رشته
لبخندزن، لبخند زدن
زنده، زندگی کردن
عبوس، غمگین
جسور، جسورانه
مکرّر، اغلب
اهداکننده، دادن
به طور غیرمستقیم، به صورت مایل