پی سی دانلود: دانلود آموزش

زبان برنامه نویسی پرل (Perl) بطور وسیعی ساختار خود را از زبان C و بسیاری از خصوصیات خود را مدیون زبان های AWK , LISP , SED , SH است. در واقع پرل زبان مفسر داری است که برای کار بر روی فایل‌های متنی مناسب است. یکی از کاربردهای مهم زبان برنامه نویسی PERL در نوشتن اکسپلوییت‌ها و کدهای تخریب است. این زبان برنامه نویسی پیشینه‌ای قدیمی در UNIX دارد. پرل امروزه در زمینه‌های هوش مصنوعی، ژنتیک، نظامی، تحقیقاتی، صنعتی بطور گسترده‌ای کاربرد دارد. از پرل می‌توانید در برنامه‌های.NET برای پردازش متن و یا هر چیز دیگری استفاده کنید. این قابلیت تنها به.NET محدود نمی‌شود و پرل را می‌توان در زبان‌های دیگر برنامه نویسی بدون در نظر گرفتن پلتفرم آن استفاده کرد. جالب است بدانید نرم‌افزاری که شما تحت سیستم‌عامل LINUX و یا MAC نوشته‌اید روی سیستم‌عامل WINDOWS و UNIX هم اجرا می‌شود. قابلیت (Cross Platform) به شما امکان توسعه نرم‌افزارتان را بر روی هر سیستم‌عاملی فراهم می‌کند. با پا به عرصه گذاشتن CGI به صفحات وب زبان پرل به خاطر قدرت بالا در پردازش متن و تطبیق الگو (Regular Expressions)، در جمله زبان هایی قرار گرفت که بطور وسیعی برای نوشتن CGI بکار گرفته می‌شود. در این صورت یک سیستم برنامه نویسی پویای تحت وب و با استفاده از تکنولوژی CGI پیاده سازی می شود. به خاطر قدرت بسیار پرل درزمینه برنامه نویسی سیستم‌های شبکه بسیاری از متخصصین شبکه و هکرها از این قافله عقب نمانده و امروزه شاهد این هستیم که بسیاری از برنامه‌های مدیریت شبکه، سیستم‌های Spidering و Exploit‌ها به زبان پرل نوشته می‌شود. نکته‌ای که باعث محبوبیت زبان پرل در میان برنامه نویسان شده‌است متن‌باز بودن این زبان است.
در دوره آموزشی Udemy Perl Programming for Beginners با زبان برنامه نویسی پرل به صورت مقدماتی آشنا می شوید.

Angular 2 نسخه تصحیح شده جد خود یعنی AngularJS می باشد. توسعه دهندگانی که از این فریم ورک استفاده نموده اند برای اینکه از غافله عقب نمانند نیاز دارند نسخه دوم آن را هم یاد بگیرند و کدهای خود را به این نسخه منتقل کنند. Angular 2 یکی از فریم ورک های متن باز و پرطرفدار جاوا اسکریپت، AngularJS است و هدف اصلی آن کمک به توسعه برنامه‌های تک صفحه ای وب (SPA مخفف Single Page Web Applications) می باشد. این فریم ورک متن باز از معماری (Model-View-Controller (MVC، انقیاد داده، قالب‌های سمت کلاینت و تزریق وابستگی‌ها برای ایجاد بستر مورد نیاز ساختن برنامه‌های مبتنی بر وب استفاده می‌کند. اکنون نسخه دوم این فریم ورک با نام Angular 2 منتشر شده و برای طراحی وب سایت های مدرن بسیار گزینه مناسبی است.  برنامه‌های Angular 2 چیزی بیشتر از یک مثال عملی TypeScript نیستند. زبان TypeScript، زبان اول و توصیه شده‌ی کار با Angular 2 است و مزیت آن دسترسی به تمام قابلیت‌های ES 6 است؛ با این تفاوت که کامپایلر TypeScript قادر است آن‌ها را به ES 5 یا نگارش فعلی جاوا اسکریپت که توسط تمام مرورگرها پشتیبانی می‌شود، ترجمه و تبدیل کند. به این نحو به یک طراحی شیءگرا، مدرن و با قابلیت نگهداری بالا خواهید رسید که با تمام مرورگرهای جدید نیز سازگار است.
در دوره آموزشی Pluralsight Angular with TypeScript با توسعه وب بوسیله آنگولار و تایپ اسکریپت آشنا می شوید.

آپاچی کاساندرا (Apache Cassandra) یک سیستم مدیریت پایگاه داده های توزیع شده منبع باز است که برای مدیریت و کار با مجموعه های بزرگ داده هایی که در سرورهای مختلف ذخیره شده اند، طراحی شده است. کاساندرا به عنوان یکی از مطرح ترین بانک های اطلاعاتی NoSQL شناخته شده است که امکان کار با دیتاسنترها متعدد را با کمترین زمان تأخیر ممکن فراهم می کند. کارساز وب آپاچی یا سرویس دهندهٔ اچ‌تی‌تی‌پی آپاچی که بیشتر آن را آپاچی می‌نامند، یک برنامه‌ی کارساز وب است که نقش کلیدی در توسعهٔ دنیای وب ایفا می‌کند. در سال ۲۰۰۹ آپاچی اولین برنامهٔ کارساز وب بود که حدود ۱۰۰ میلیون وب‌گاه به کمک آن سرویس‌دهی می‌کردند. آپاچی به‌طور معمول در محیط‌های بر پایه یونیکس و لینوکس استفاده می‌شود. این برنامه تحت مجور آپاچی بوده و به‌صورت متن‌باز است. و از سال ۱۹۹۶ تاکنون پرکاربردترین برنامه در حوزهٔ خود است. در فوریه ۲۰۱۱ بیش از ۵۹٫۱۳٪ وب‌گاه‌ها را پشتیبانی می‌کرد. و در همین تاریخ، سرویس‌دهی ۶۶٫۶۲٪ از میلیون‌ها سایتِ پرترافیک، توسط آپاچی انجام می‌شد.
در دوره آموزشی Packt Learning Path: Deploying Cassandra با نحوه استقرار و توسعه کاساندرا آشنا می شوید.

یادگیری عمیق (Deep learning) (یادگیری ژرف ماشین، یادگیری ساختار ژرف یا یادگیری سلسله مراتبی) یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. یک نمونه آموزشی (برای نمونه: تصویر یک گربه) می‌تواند به صورت‌های گوناگون بسان یک بردار ریاضی پر شده از مقدار به ازای هر پیکسل و در دید کلی تر به شکل یک مجموعه از زیرشکل‌های کوچک‌تر (نظیر اعضای صورت گربه) مدل سازی شود. برخی از این روش‌های مدل سازی سبب ساده شدن فرایند یادگیری ماشین (برای نمونه: تشخیص تصویر گربه) می‌شود. در یادگیری ژرف امید به جایگزینی استخراج این ویژگی‌های تصویر به دست بشر (مانند اعضای گربه) با روش‌های کامل خودکار بدون نظارت و نیمه نظارتی وجود دارد. انگیزهٔ نخستین در بوجود آمدن این ساختار یادگیری از راه بررسی ساختار عصبی در مغز انسان الهام گرفته شده است که در آن یاخته‌های عصبی با فرستادن پیام به یکدیگر درک را امکان‌پذیر می‌کنند. بسته به فرض‌های گوناگون در مورد نحوهٔ اتصال این یاخته‌های عصبی، مدل‌ها و ساختارهای مختلفی در این حوزه پیشنهاد و بررسی شده‌اند، هرچند که این مدل‌ها به صورت طبیعی در مغز انسان وجود ندارد و مغز انسان پیچیدگی‌های بیشتری را دارا است. این مدل‌ها نظیر شبکه عصبی عمیق، شبکه عصبی پیچیده، شبکه باور عمیق پیشرفت‌های خوبی را در حوزه‌های پردازش زبان‌های طبیعی، پردازش تصویر ایجاد کرده‌اند.
در دوره آموزشی O'Reilly The Business of Deep Learning با یادگیری عمیق در کسب و کار و ویژگی های آن آشنا می شوید.

نواس‌کیوال مخفف not only sql به معنای نه تنها اس‌کیوال نامی است فراگیر برای رده ی گسترده ای از سامانه های مدیریت پایگاه داده که با نوع سنتی پایگاه های داده رابطه ای تفاوت های آشکار دارند. روشن ترین این تفاوت ها عدم استفاده از اس‌کیوال به عنوان زبان پرسش نخستین در noSQL است. نمونه اش پایگاه داده‌های اکس‌ام‌ال و پایگاه داده‌های سند-گرا است. یکی از پیاده سازی های شناخته شده این نوع پایگاه داده ها کاوچ‌دی‌بی ساخت بنیاد نرم‌افزار آپاچی است . شرکتهای بزرگ اینترنت از جمله گوگل (BigTable)، آمازون (Dynamo )، لینکدین (Project Voldemort)، فیس بوک (Cassandra و HBase) سورس فورژ (MongoDB)، اوبونتو (CouchDB) طراحی و راه اندازی گروه پایگاه های داده NoSQL را بر عهده دارند. بخش قابل توجهی از این پروژه ها متن باز و آزاد است.
در دوره آموزشی Lynda NoSQL Development with DocumentDB in Azure با پیاگاه داده نو اس کیو ال مایکروسافت یعنی DocumentDB که نهفته در آژور است آشنا می شوید.

AutoCAD محصول پرچم‌دار شرکت Autodesk، یک نرم افزار طراحی به کمک رایانه است که توسط طراحان، معماران و مهندسان در ساختن مدل‌های دو بعدی و سه بعدی از سطوح یکپارچه و یا شبکه‌ای استفاده می‌شود. قبل از طراحی به کمک رایانه، طراحان مجبور بودند با ابزاری مانند تخته‌های طراحی، مداد، خودکار، خط کش، قطب نما و گونیا کار کنند که نسبت به ابزارهای امروزی مانند AutoCAD امکانات بسیار محدودتری داشتند. از سال 1982 میلادی که اولین نسخه نرم افزار AutoCAD به بازار ارائه گردید، به علت قابلیت‌های پیشرفته طراحی اتوماتیک و کامپیوتری به سرعت به پراستفاده‌ترین ابزار طراحی به کمک رایانه تبدیل شد. این نرم افزار هم اکنون پرکاربردترین نرم افزار طراحی صنعتی و نقشه کشی بوده که بیش از 100 میلیون کاربر در سراسر دنیا دارد.
در دوره آموزشی Udemy The complete course of AutoCAD 3D 2016 به طور کامل با مباحث طراحی سه بعدی در اتوکد 2016 آشنا می شوید.

سامانه توصیه‌گر (Recommender System) یا سامانه پیشنهادگر (واژه سیستم یا سامانه گاهی با پلتفرم یا موتور جایگزین می‌شود)، با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و...)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. حجم فراوان و روبه رشد اطلاعات بر روی وب و اینترنت، فرایند تصمیم‌گیری و انتخاب اطلاعات، داده و یا کالاهای مورد نیاز را، برای بسیاری از کاربران وب دشوار کرده‌است. این موضوع، خود انگیزه‌ای شد تا محققین را وادار به پیداکردن راه‌حلی برای رویارویی با این مشکل اساسی عصر جدید که با عنوان سرریز داده‌ها شناخته می‌شود کند. برای رویارویی با این مسئله تاکنون دو رویکرد مطرح شده‌اند، اولین رویکردی که به کار گرفته شد استفاده از دو مفهوم بازیابی اطلاعات و تصفیه‌سازی اطلاعات بود. عمده محدودیتی که این دو مفهوم در ارائه پیشنهادات دارند، این است که برخلاف توصیه‌گرهای انسانی (مثل دوستان، اعضای خانواده و ...)، این دو روش قادر به تشخیص و تفکیک اقلام با کیفیت و بی کیفیت، در ارائه پیشنهاد برای یک موضوع یا کالا، نیستند. مشکل مذکور، موجب شد تا رویکرد دومی تحت عنوان سیستم توصیه‌گر پدید آید. این سیستم‌های جدید، مشکل سیستم‌های موجود در رویکرد اولیه را حل کرده‌اند.
در دوره آموزشی Pluralsight Understanding Algorithms for Recommendation Systems با الگوریتم های سیستم های توصیه گر آشنا می شوید.