مقدمه مفهومی درباره واژه Sampling یا نمونه برداری یک تکنیک آماری و تحلیلی برای استخراج بخشی از داده هاست که بتوان از آن ویژگی های کل مجموعه را شناخت. این مفهوم به ویژه در علم داده، یادگیری ماشین و پردازش سیگنال اهمیت دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در یادگیری ماشین، نمونه برداری برای آموزش مدل ها استفاده می شود. در پایگاه های داده برای اجرای سریع تر کوئری ها از نمونه برداری بهره می گیرند و در پردازش صوت و تصویر نیز برای استخراج فریم ها یا مقاطع صوتی، sampling کاربرد دارد. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در یادگیری ماشین، Sampling Stratified برای انتخاب نمونه های متعادل از هر کلاس استفاده می شود. در پایگاه های داده، `TABLESAMPLE()` در SQL Server برای نمونه برداری از رکوردها به کار می رود. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها نمونه برداری از داده های ورودی نقش مؤثری در ارزیابی عملکرد سیستم ها دارد. بدون نمونه برداری مناسب، تحلیل داده های بزرگ و آموزش مدل های دقیق بسیار دشوار می شود. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف نمونه برداری ابتدا در آمار و علوم تجربی کاربرد داشت، اما از دهه ۱۹۹۰ به بعد در علم داده و الگوریتم های یادگیری، جایگاه مهمی پیدا کرد. تفکیک آن از واژگان مشابه Sampling با ’’نمونه’’ تفاوت دارد؛ نمونه برداری فرآیند است، اما نمونه نتیجه آن فرآیند است. به عبارت دیگر، خروجی Sampling یک Sample است. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python با استفاده از: `sklearn.utils.resample(X, n_samples=100)` یا در SQL با: `SELECT * FROM table TABLESAMPLE(10 PERCENT)` چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن گاهی تصور می شود که sampling به معنی حذف داده های اضافی است، در حالی که هدف اصلی، کاهش حجم داده با حفظ ویژگی های آماری است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی Sampling یک تکنیک کلیدی برای کار با داده های حجیم و آموزش مدل های دقیق در محیط های واقعی است و انتخاب روش مناسب آن (تصادفی، طبقه ای، سیستماتیک) بسیار حیاتی است.
مقدمه مفهومی درباره واژه نگاشت (Mapping) در علوم کامپیوتر به فرآیند ایجاد ارتباط سیستماتیک و ساختاریافته بین عناصر مختلف اشاره دارد. این مفهوم در سطوح مختلف سیستم های کامپیوتری، از لایه سخت افزار تا برنامه های کاربردی کاربرد دارد. نگاشت اساساً یک تبدیل یا ترجمه بین دو مجموعه است که امکان ارتباط مؤثر بین اجزای مختلف سیستم را فراهم می کند. این فرآیند می تواند به صورت ایستا یا پویا، یکبهیک یا چندبهچند، و در جهات مختلف انجام شود. انواع نگاشت در فناوری اطلاعات 1) نگاشت حافظه: ارتباط آدرس های مجازی و فیزیکی در مدیریت حافظه سیستم عامل. 2) نگاشت داده: تبدیل بین فرمت های مختلف داده مانند XML به JSON. 3) نگاشت شیء-رابطه (ORM): ارتباط بین مدل های شیءگرا و پایگاه داده رابطه ای. 4) نگاشت شبکه: تبدیل آدرس های IP و نام های دامنه. 5) نگاشت پورت: ارتباط بین پورت های داخلی و خارجی در فایروال ها. 6) نگاشت ویژگی: تبدیل متغیرها در یادگیری ماشین. کاربردهای پیشرفته نگاشت در سیستم های توزیع شده، نگاشت-کاهش (MapReduce) یک الگوی برنامه نویسی برای پردازش مجموعه داده های بزرگ است. در واقعیت مجازی، نگاشت بافت (Texture Mapping) برای اعمال تصاویر بر سطوح سه بعدی استفاده می شود. در امنیت سایبری، نگاشت حافظه غیرمجاز می تواند منجر به حملات خطرناک شود. در سیستم های فایلی، نگاشت فایل ها به حافظه (mmap) عملکرد I/O را بهبود می بخشد. الگوریتم ها و تکنیک های نگاشت 1) درهم سازی (Hashing): برای نگاشت کلیدها به مقادیر. 2) جدول صفحه (Page Table): در سیستم عامل برای نگاشت حافظه. 3) تبدیل فوریه: نگاشت بین حوزه زمان و فرکانس. 4) نگاشت کارتوگرافی: در سیستم های اطلاعات جغرافیایی. 5) نگاشت خودکار (Autoencoder): در شبکه های عصبی. 6) نگاشت تطبیقی: که با تغییر شرایط به روز می شود. پیاده سازی در زبان های برنامه نویسی در Python با توابع map() و dictionaries. در JavaScript با اشیاء و تابع map(). در SQL با JOIN بین جداول. در C++ با std::map و unordered_map. در Java با رابط Map و کلاس های HashMap, TreeMap. در زبان های تابعی مانند Haskell با توابع نگاشت سطح بالا. در XML با XSLT برای تبدیل اسناد. چالش ها و ملاحظات نگاشت های پیچیده می توانند باعث افت عملکرد شوند. نگاشت های نادرست منجر به داده های نامعتبر می شوند. در سیستم های توزیع شده، نگاشت های ناهماهنگ باعث ناسازگاری داده می شوند. نگاشت حافظه نیاز به مدیریت دقیق دارد تا باعث نقض امنیت نشود. در سیستم های بلادرنگ، زمان انجام نگاشت بسیار حیاتی است.
مقدمه مفهومی درباره واژه تخلیه داده (Dumping) به فرآیند استخراج و انتقال حجم زیادی از اطلاعات از یک سیستم به سیستم دیگر اشاره دارد. این عمل معمولاً برای اهداف پشتیبان گیری، مهاجرت داده یا تغییر ساختار ذخیره سازی انجام می شود. تخلیه داده ها می تواند شامل تمام یا بخشی از محتوای یک پایگاه داده، سیستم فایل یا حافظه باشد و اغلب در قالب فایل های متنی یا باینری ذخیره می شود. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در پایگاه داده: پشتیبان گیری و مهاجرت. در سیستم عامل: انتقال تنظیمات. در شبکه: ثبت ترافیک شبکه. در امنیت: تحلیل داده های سیستم. در توسعه: اشکال زدایی برنامه ها. در ذخیره سازی: تغییر ساختار داده. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT پشتیبان گیری از پایگاه داده MySQL با mysqldump. مهاجرت داده بین سرورها. ذخیره ترافیک شبکه با tcpdump. انتقال تنظیمات کاربر بین سیستم ها. استخراج داده های حافظه برای تحلیل امنیتی. تهیه نسخه پشتیبان از رجیستری ویندوز. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری داده، امکان مهاجرت بین سیستم ها را فراهم می کند. در استراتژی های پشتیبان گیری، بخش مهمی از فرآیند است. در سیستم های توزیع شده، همگام سازی داده ها را ممکن می سازد. در امنیت، تحلیل پس از حمله را تسهیل می کند. در DevOps، جابجایی بین محیط ها را ساده می کند. در پایگاه داده، تغییر ساختار ذخیره سازی را ممکن می سازد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف این مفهوم از اولین روزهای پایگاه داده ها در دهه 1960 وجود داشت. در دهه 1990 با ظهور ابزارهای استاندارد بهبود یافت. امروزه در سیستم های ابری و توزیع شده اهمیت بیشتری یافته است. تفکیک آن از واژگان مشابه تخلیه با Export (که معمولاً انتخابی است) و Backup (که برای بازیابی طراحی شده) متفاوت است. همچنین با Replication که کپی زنده است تفاوت دارد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در SQL با دستورات مانند mysqldump. در Python با کتابخانه های pickle. در سیستم عامل با دستوراتی مانند pg_dump. در شبکه با ابزارهایی مانند tcpdump. در Java با ObjectOutputStream. در PowerShell با cmdletهای Export-*. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت: تخلیه همیشه تمام داده ها را شامل می شود (می تواند انتخابی باشد). چالش اصلی: حجم زیاد داده و زمان انتقال در سیستم های بزرگ. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی توانایی انجام تخلیه صحیح داده ها مهارت مهمی برای مدیران پایگاه داده و سیستم است. در آموزش مفاهیم مدیریت داده، ابزارها و روش های تخلیه باید پوشش داده شود.
