پی سی دانلود - download

 AutoCAD Civil 3D نرم افزاری فوق العاده، بسیار کاربر پسند و کارآمد برای کمک به مهندسین عمران و شهرسازی و تکنیسین های این حرفه در مدل سازی اطلاعات ساختمان (BIM) و مستند کردن طرح های پروژه های اجرایی است. از این نرم افزار می توان در تمامی مراحل یک پروژه از جمله طراحی، هماهنگی، تجزیه و تحلیل عملکرد پروژه، بررسی گزینه ها و ... در اغلب پروژه های مفید عمران و شهرسازی مانند طرح ریزی و پیاده سازی سیستم های حمل و نقل جاده ای، خشکی به صورت بسیار پیشرفته و توسعه یافته، مهندسی منابع آب (همچمون ذخیره سازی، کانال کشی و انتقال آب، جمع آوری پسماند فاضلاب، هدایت آب های سطحی حاصل ازبارش و فاضلاب) و غیره استفاده نمود. نرم افزار اتوکد عمران و شهرسازی لایه ها و رتبه های مختلفی در استفاده و کاربری ازآن در استفاده ساده تا طراحی های پیشرفته کاملاً شناخته نشده دارد. ابزارهای ایجاد شده و کاربردی در آن استفاده از این نرم افزار با محیط آشنای اتوکد را بسیار سریع تر و آسان تر می نماید.
در دوره آموزشی Udemy Autodesk AutoCAD Civil 3D: For Engineers and Designers با آموزش مقدماتی تا طراحی اتوکد سیویل تری دی اشنا خواهید شد.

ویژوال استودیو کد (Visual Studio Code) یک ویرایشگر کد منبع متن باز برای لینوکس، او اس ده و ویندوز است که به صورت درونی از تکمیل کد هوشمند (intelligent code completion)، برجسته سازی نحو (syntax highlighting)، بازسازی کد (code refactoring bugging)، embedded Git control و تکه-کدها (snippets) پشتیبانی می‌کند. ویژوال استادیو کد با سی_پلاس‌پلاس، نود.جی‌اس، فریم ورک الکترون_(چارچوب_نرم‌افزاری) و دیگر تکنولوژی‌های توسعه وب و بر اساس ویرایشگر کد تحت وب موناکو نوشته شده است. حجم کمتر، برخورداری از یک مخزن بزرگ از افزونه‌ها آن را رقیب جدی برای دیگر ویرایشگرها قرار داده است. این نرم‌افزار توسط مایکروسافت توسعه داده شده و هم اکنون به طور رایگان و اپن سورس در دسترس است.
در دوره آموزشی Udemy Mastering Visual Studio Code با آموزش تسلط بر ویژوال استودیو کد اشنا خواهید شد.

 هوش مصنوعی یا هوش ماشینی (Artificial Intelligence) هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین در شرایط مختلف از خود نشان می‌دهد، گفته می‌شود. به عبارت دیگر هوش مصنوعی به سیستم‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از جمله درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آنها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل را داشته باشند. به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. رگرسیون خطی یا تنازل خطی یا وایازی خطی (Linear regression) یکی از روشهای تحلیل رگرسیون است. در رگرسیون خطّی، متغیّر وابسته ترکیب خطی‌ای از ضرایب (پارامترها) است (لازم نیست که نسبت به متغیرهای مستقل خطی باشد).
در دوره آموزشی Packt Linear Regression Analysis in Python for Machine Learning با آموزش آنالیز رگرسیون خطی در پایتون برای یادگیری ماشین اشنا خواهید شد.

گیت (Git) یک نرم‌افزار آزاد و متن‌باز برای بازنگری کد منبع توزیع شده و مدیریت منبع کد است که برروی سرعت تاکید می‌کند. گیت ابتدا برای توسعهٔ لینوکس توسط لینوس تروالدز به وجود آمد و اکنون پروژه‌های فراوانی از آن الهام گرفته‌اند. هر دایرکتوری کاری در گیت یک مخزن کامل با تاریخچهٔ کامل تغییرات و قابلیت بازنگری تغییرات است و برای کار با آن نیازی به دسترسی به شبکه یا سرور مرکزی وجود ندارد. گیت یک نرم‌افزار آزاد است که تحت عنوان جی‌پی‌ال نسخه ۲ توزیع شده است. گیت‌هاب (GitHub) یک سرویس میزبانی وب برای پروژه‌های است که از سیستم سورس کنترل گیت استفاده می‌کنند. گیت‌هاب با استفاده از روبی آن ریلز و ارلنگ ساخته شده‌است. این سرویس هم دارای گزینه رایگان برای پروژه‌های متن‌باز و هم پولی برای پروژه‌های تجاری است. گیت هاب در سال ۲۰۰۸ پایه‌گذاری گردید و بر اساس گزارشی در ژوئن ۲۰۱۱، این سرویس محبوب‌ترین سرویس ارائه‌دهنده گیت است.
در دوره آموزشی Udemy Complete Git Guide: Understand and master Git and GitHub با آموزش کامل تسلط بر گیت و گیت هاب اشنا خواهید شد.

Adobe After Effects CC نسخه ی جدید این غول جلوه های ویژه است که به تازگی توسط شرکت ادوبی منتشر شده است. در سری جدید از این نرم افزار از افکت های ۴ بعدی نیز استفاده شده است. به اشتراک گذاشتن پروژه بین چند کامپیوتر و دسترسی آسان بین فایل های اشتراکی یکی دیگر از ویژگی های نرم افزار Adobe After Effects CC می باشد. استفاده از ابزار لبه در این نرم افزار باعث نگه داشتن جزییات بیشتر در هنگام جدا کردن عناصر پس زمینه می شود. از ابزار VFX برای تثبیت کننده عکس و ویرایش دقیق عکس استفاده می شود. در هنگام ویرایش فیلم می توانید نحوه نمایش دادن دوربین را تغییر دهید و از جهات مختلف پروژه را مدیریت کنید. در این نرم افزار اگر به اشتباه پروژه را ببندید در هنگام باز شدن نرم افزار محتوای فایل ویرایش ثابت می ماند. بیشتر معروفیت افتر افکت CC به خاطر پلاگین CineWare می باشد چون با استفاده از این پلاگین می شود کل پروژه استفاده شده در نرم افزار cinema 4d را وارد افتر افکت کرد و کارهای لازم را بر روی پروژه انجام داد. فقط برای کار با این پلاگین باید سیستم خوبی داشت تا بتوانیم در محیط افتر افکت همزمان با کار، با کیفیت بالا پروژه را مشاهده کنیم. CineWare در افتر افکت به شکل یک لایه می باشد که می توانید پروژه را وارد کنید.
در دوره آموزشی Udemy The Complete After Effects CC Master Class Course for 2020 با آموزش کامل افترافکت سی سی 2020 اشنا خواهید شد.

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization) به معنی ایجاد و مطالعه نمایش بصری داده، یعنی «اطلاعات چکیده‌شده به یک شکل شماتیک، شامل خواص یا متغیرهای مربوط به واحدهای اطلاعاتی» است.
به گفته فریدمن (۲۰۰۸) «هدف اصلی تصویرسازی داده‌ها ارتباط واضح و کارآمد اطلاعات از طریق ابزارهای گرافیکی است. البته به این معنی نیست که تصویرسازی داده‌ها برای کارآمدی باید خسته‌کننده به نظر بیاید یا برای زیبا بودن باید پیچیده باشد. برای انتقال کارآمد ایده‌ها، هر دو شکل زیبا و کارآمدی باید دوشادوش پیش رفته باشند و دانش مربوط به مجموعه‌ای پیچیده و پراکنده از اطلاعات را با نمایش نوآورانه جنبه‌های کلیدی آن، انتقال دهند. با این وجود طراحان معمولا نمی‌توانند توازن میان شکل و کارآمدی را رعایت کنند و تجسم زیبایی از داده‌ها ایجاد می‌کنند که در اصلی‌ترین ماموریت خود - انتقال اطلاعات - باز می‌مانند». فرناندا ویگاس و مارتین واتنبرگ معتقدند تصویرسازی داده‌ها نه‌تنها باید ارتباطی واضح ایجاد کند بلکه باید توجه و درگیری بیننده را نیز موجب شود. تصویرسازی داده‌ها ارتباطی نزدیک با گرافیک اطلاعات، تجسم اطلاعات، تجسم علمی و گرافیک آماری دارد. در هزاره جدید، تصویرسازی داده‌ها حوزه‌ای فعال برای تحقیق، آموزش و توسعه شده است. امروزه بسیاری معتقدند تصویرسازی داده‌ها توانسته تجسم علمی و اطلاعاتی را با هم متحد کند. برایان ویلیسون ثابت کرده است تصویرسازی داده‌ها با فراگیری توسعه سریع نرم‌افزار و درگیری مشتریان نیز ارتباط دارد.
در دوره آموزشی Packt Complete Data Wrangling and Data Visualization in R با آموزش کامل گردآوری و مصورسازی داده ها با آر اشنا خواهید شد.

TubeDigger برنامه کاربردی است که به کاربران کمک می کند تا ویدئوهای آنلاین مورد نظر خود را از اینترنت دانلود کرده و آن ها را به فرمت های مختلف تبدیل کنند. این نرم افزار دارای یک رابط کاربری بسیار ساده است، تنها کافیست کاربران URL معتبر را در آن وارد کنندف تا نرم افزار به سرعت شروع به دانلود کند. همچنین این دانلودر دارای یک مرورگر وب در خود است که شما می توانید به صورت مستقیم در آن به جستجوی فیلم های مورد نظر خود بپردازید. به علاوه این برنامه جزئیات مربوط به فایل ها از جمله آدرس، نام فایل، سایز، سرعت دانلود و وضعیت دانلود را برای شما نمایش می دهد. پس از دانلود فیلم مورد نظر خود می توانید آن را به طیف گسترده ای از فرمت های فایل از جمله: MP4، 3GP، PSP، AVI، FLV، MKV، MP3، OGG، AAC، AC3، FLAC، WAV و ... تبدیل کرده و ذخیره نمایید. سرعت دانلود و تبدیل فرمت فایل ها در این نرم افزار بسیار بالاست و کوچکترین خطایی در طول مراحل کار نخواهد داشت. این نرم افزار برای هر دو دسته کاربران حرفه ای و مبتدی گزینه ی بسیار مناسب است.

 به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Udemy Machine Learning using Python : Learn Hands-On با آموزش یادگیری ماشین با پایتون اشنا خواهید شد.

MERN سر واژه کلمات MongoDB, ExpressJS, React and NodeJS است. MongoDB را می‌توان یکی از پرمخاطب‌ترین پایگاه‌های داده‌ موجود در جمع اعضای خانواده NoSQL‌ دانست که بنابر برخی آمارهای جمع‌آوری شده، لقب پرمخاطب‌ترین را نیز به‌خود اختصاص داده است. این پایگاه داده‌ یک مدل منعطف، پویا و سندگرا را ارائه می‌کند که ساختاری با خروجی بسیار بالا و قابلیت مقیاس‌پذیری آسان را دارا است که در پروژه‌ها و سیستم‌های کلان داده یا همان Big Data به‌ شدت مورد نیاز است. ExpressJS و Node.js هم محیط یا Platform های برنامه‌نویسی تحت سرور است که بر پایه‌ی موتور جاواسکریپت V8 گوگل کروم توسعه پیدا کرده است. Node.js می‌تواند برای ایجاد وب‌سرورهای ساده تا پیشرفته مورد استفاده قرار بگیرد. برای مثال ممکن است برای راه‌اندازی یک وبسایت همه منظوره که محتواهای متنی و چندرسانه‌ای را در اختیار مشتریان قرار می‌دهد از این ابزار استفاده شود. React یک کتابخانه UI توسعه داده شده در فیسبوک، به منظور تسهیل در ایجاد تعامل، استفاده مجدد اجزاء است. فیسبوک در ساخت محصول از این استفاده می کند، و instagram بطور کامل با React نوشته شده است.
در دوره آموزشی Udemy React, NodeJS, Express MongoDB The MERN Fullstack Guide با آموزش کامل توسعه وب با مرن اشنا خواهید شد.

پروتکل اینترنت نسخه ۴ (Internet Protocol version 4) یا به اختصارIPv4، چهارمین بازبینی پروتکل اینترنت(IP) و اولین نسخه ایست که به گستردگی به کارگرفته شد. IPv4 به همراه IPv6 در هسته روشهای شبکه بندی بر پایه استانداردها در اینترنت هستند. IPv4 هنوز با تفاوت بسیاری پر استفاده‌ترین پروتکل لایه اینترنت است. از تاریخ ۲۰۱۰، به کارگیری نسخه ششم پروتکل اینترنت (IPv6) در مراحل آغازین است. IPv4 در "RFC 791" ازانتشارات گروه ویژه مهندسی اینترنت(IETF) در سپتامبر ۱۹۸۱ - که جایگزین تعریف قدیمی تر آن در سال ۱۹۸۰ در "RFC 760" شد- تشریح شده‌است.
IPv4 پروتکلی بدون اتصال برای استفاده در شبکه‌های راهگزینی بسته لایه پیوند(مانند اترنت) است. این پروتکل بر مبنای مدل بیشترین تلاش برای تحویل کار می‌کند بدین معنی که هیچ تضمینی برای رساندن بسته‌ها به مقصد، پشت سر هم رسیدن و حفظ توالی بسته ها و یا عدم تکراری بودن بسته‌ها ارائه نمی‌دهد. این جنبه‌های مربوط به جامعیت داده‌ها در لایه بالایی یعنی لایه انتقال درنظرگرفته شده‌اند(مانند پروتکل کنترل انتقال (TCP)). هر آدرس IPv4 شامل 32 بیت میشودکه از 4 بخش 8 بیتی تشکیل شده است. در نتیجه فضای نشانی را به ۴٬۲۹۴٬۹۶۷٬۲۹۶ (۲۳۲) نشانی یکتای ممکن محدود می‌سازد. اما فسمتی از این نشانی‌ها برای مقاصد خاصی مانند شبکه‌های خصوصی (تقریبا ۱۸ میلیون نشانی) وچند پخشی(تقریبا ۲۷۰ میلیون نشانی) رزرو شده‌است و شمار نشانی‌های قابل استفاده برای مسیریابی روی شبکه عمومی اینترنت کمتر می‌شود.
در دوره آموزشی Packt NEW Cisco CCNA IPv4 Course با آموزش سیسکو سی سی ان ای آی پی ورژن 4 اشنا خواهید شد.