پی سی دانلود: دانلود آموزش

Blazor یک چارچوب آزمایشی از تیم ASP.NET است. هدف آن این است که یک framework استثنایی یک صفحه ای (SPA) ارائه کند که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا #C و Razor را بنویسند و از طریق WebAssembly در مرورگر اجرا کنند. در گذشته جاوا اسکریپت برای توسعه دهندگان Client-Side، به نوعی یک انتخاب انحصاری بحساب می آمد. در واقع شما به عنوان یک توسعه دهنده اگر framework مانند angulare، react  و .. را هم انتخاب می کردید اما واقعیت این است که انتهای همه اینها باز هم به جاوا اسکریپت ختم می شود. Blazor یک چارچوب برای برنامه های مبتنی بر مرورگر (کلاینت) نوشته شده در دات نت است، که تحت WebAssembly اجرا می شود. این روش به شما تمام مزایای یک پلت فرم ثروتمند و یکپارچه مدرن (SPA) را می دهد، در حالی که اجازه می دهد از تمامی ویژگی های  دات نت استفاده کنید، از جمله به اشتراک گذاری کد در سرور و سرویس گیرنده.
در دوره آموزشی Lynda Blazor: Getting Started با آموزش شروع کار با بلیزور اشنا خواهید شد.

Laravel یکی از فریم‎ ورک‎ های زبان  PHP است که برای توسعه اپلیکیشن ‎های وب در نظر گرفته شده است و بر پایه MVC کار می‎ کند. فریم‎ ورک لاراول، برنامه‎ نویسی برنامه‎ های کاربردی تحت وب با زبان PHP را ساده‎تر می‎ نماید و کمک بسزایی برای انجام پروژه ‎های  PHP و توسعه آسان آن‎ها می‎ کند. فریم ‎ورک Laravel بر روی اجزای مختلف فریم ورک symfony ساخته شده است و به برنامه شما پایه‎ای بزرگ از کد ‎های قابل اعتماد و تست شده می ‎دهد. لاراول مجموعه ای از بهترین راه حل ها با سینتکس پر معنا و خلاقانه را ارائه می‌کند که به درستی انجام می‌ پذیرند. لاراول توسط آسان سازی کارهای معمول مانند احراز هویت، روتینگ، sessionها ، کار با بانکهای اطلاعاتی و ... که تقریبا در تمامی پروژه های تحت وب استفاده می‌شوند، مسائل و مشکلات ناشی از توسعه را هم برای توسعه دهنده و هم برای کارفرما کاهش می دهد. لاراول، سیمفونی، کیک پی اچ پی و کد ایگنایتر از محبوب ترین فریم ورک های زبان PHP هستند که بررسی میزان محبوبیت آنها در گوگل ترند حاکی از رشد روز افزون فریم ورک Laravel است.
در دوره آموزشی Udemy Finest Laravel Course - Learn from 0 to ninja with ReactJS با آموزش مقدماتی تا پیشرفته لاراول همراه با ری اکت اشنا خواهید شد.

هشتمین نسخه یکی از قویترین سیستم های مدیریت محتوا یعنی Drupal 8 منتشر شد. Drupal 8 به طور رسمی توسط سایت دروپال انتشار و هم اکنون قابل دانلود می باشد. این نسخه بزرگترین بروزرسانی در تاریخ Drupal تاکنون است. با وجود ماژول های کلیدی همچون نماها و رفرنس های موجود که به‌صورت تمام و کمال در هسته ی Drupal 8 جای گرفته اند و پروژه های بسیاری که هم اکنون برای Drupal 8 قابل دسترسی می باشند، می توانید بی درنگ شروع کرده و سایت جدید خود را با دروپال بنویسید. همچنین می توانید از بخش مردمی Contrib Porting Tracer برای دریافت بروزرسانی ماژول ها و تم های مورد علاقه خود استفاده کنید و یا بخوانید که چگونه میتوانید در این امر مشارکت کنید. Bootstrap 4 در واقع یک اقدام بزرگ بود که پس از یک سال توسعه، بزرگی این اقدام در خط به خط کدها احساس می‌گردد. انتقال از Less به Sass، بهبود grid system مبتنی بر "rems"، تغییر panel و wells به cards، Reset Component جایگزینی برای normalize.css و... از جمله تغییرات عمده بوت استرپ 4 است.
در دوره آموزشی Skillshare A Complete Guide to Building Modern Websites with Drupal 8 and Bootstrap 4 با آموزش ساخت وب سایت های مدرن با دروپال 8 و بوت استرپ 4 اشنا خواهید شد.

رسبری پای (Raspberry Pi) یک رایانه کوچک، ارزان و تک برده است که تمام قابلیت های یک رایانه واقعی را دارا بوده و می‌توان از آن در سیستم های روباتیک، اتوماسیون، اتصال به اینترنت و... استفاده کرد. رسبری پای قادر است به کمک یک کابل تصویر ویدئو و یک درگاه سوزنی، خروجی صدا و تصویر داشته و یا با کابل اچ دی ام آی (HDMI)، خروجی تصویری با دقت ویدیوی اچ‌دی (HD) و صدایی استریو داشته باشد. دو درگاه یو اس بی (USB) نیز برای آن در نظر گرفته شده است که می‌توان از آن برای ارتباطات مختلف استفاده کرد. از خروجی‌های یو اس پی برای صفحه کلید، ماوس، شبکه بی سیم و کلیه دستگاه های مورد استفاده از درگاه فوق بهره برده می‌شود. به کمک هاب یو اس بی می‌توان از پورت های بیشتری استفاده کرد.
در دوره آموزشی Udemy Build your own Automated Dustbin using Raspberry Pi 2020 با آموزش ساخت سطل زباله خودکار با رسبری پای اشنا خواهید شد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی (Neural Networks) سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است.
در دوره آموزشی Udemy Neural Networks in Python from Scratch: Complete guide با آموزش کامل شبکه های عصبی با پایتون اشنا خواهید شد.

یکی از مدل‌های شبکه عصبی که در سال‌های اخیر مورد توجه فراوان قرار گرفته است مدل ELM یا همان Extreme Learning Machine است. مدل SVM به خاطر سادگی، در دهه اخیر در انواع کارها مدنظر قرار گرفته است. مدل‌های PSVM و LS-SVM مدل‌هایی مشتق شده از ایده SVM می‌باشند که سرعت بیشتری دارند و مساله بهینه سازی آنها مثل SVM مکعبی نیست، بلکه خطی است. این مدل‌ها در حوزه دسته بندی باینری می‌باشند. البته با تکنیک‌هایی همچون یکی در مقابل همه و یکی در مقابل یکی قابل توسعه به حالت چند دسته‌ای می‌باشند. پژوهشگران در نشان داده‌اند که PSVM و LS-SVM و الگوریتم‌های تنظیم‌گر می‌توانند بیشتر ساده شوند و در یک قالب یکپارچه تحت عنوان ELM قرار بگیرند. مدل ELM بر روی شبکه‌های تعمیم یافته فیدفوروارد با تک لایه مخفی(SLFN) کار می‌کند. در مدل ELM لایه مخفی نیاز به تنظیم ندارد و توابع این لایه که یک انتقال ویژگی به فضای جدید است از قبل مشخص است. مدل‌های SVM، شبکه‌های چندجمله‌ای، RBF و مدل‌های فیدفوروارد تک لایه حالت خاصی از این مدل هستند.
در دوره آموزشی Elm Beyond the Basics با آموزش مقدماتی الم اشنا خواهید شد.