پی سی دانلود - طراحی-سایت

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. یکی از نقاط منحصر به فرد آن این است که، نه تنها کارها را در سمت سرویس گیرنده انجام می دهد، بلکه در سمت سرور هم کار می کند، و اینها در کنار هم بصورت سازگار کار می کنند. همچنین از یک مفهومی به نام Virtual DOM استفاده می کند که زیر گروه های انتخابی گره ها را بر اساس شرایط ارائه می دهد. این کار را با حداقل مقدار دستکاری DOM ممکن بنظور به روز نگه داشتن اجزای شما انجام می دهد.
در دوره آموزشی Udemy The Complete React Developer Course (w Hooks and Redux) با آموزش کامل توسعه ری اکت همراه با هوکز و ریداکس اشنا خواهید شد.

 کوبرنتیس پیاده سازی جدیدی از بیش از یک دهه تجربه گوگل در اجرای نرم افزارهای سمت سرور در مقیاس بسیار بالاست که به صورت متن باز (open source) در اختیار همه قرار گرفته است. این نرم افزار وظیفه اجرا و مدیریت کانتینرها را بر روی گروهی از سرورهای موجود در یک یا چند مرکز داده ها (data center) به عهده دارد. کوبرنتیس در واقع نسل سوم از این فنآوریست که در شرکت گوگل از ابتدا به زبان گو (Go) پیاده سازی شده است. دو نسل قبلی آن برگ (Borg) نام داشته که پیاده سازی آن به زبان سی پلاس پلاس بوده است و گوگل همچنان از آن در محیط عملیاتی استفاده می کند. در کوبرنتیس یک یا چند کانتینر که به صورت مشترک برنامه ای کاربردی را تشکیل می دهند، به صورت واحدی جداگانه به نام پاد (pod) دسته بندی میشوند تا مدیریت و کشف (discovery) آنها آسانتر شود. مزیت کلیدی کوبرنتیس در این است که بدون نیاز به یک تیم بزرگ برای راه اندازی و نگهداری، میتوان آن را در مقیاس وسیع برای اجرای میلیاردها برنامه کاربردی به کار گرفت. از مزایای دیگر آن قابلیت اجرا بر روی بسترهای متفاوت است؛ از سرورهای یک مرکز داده های خصوصی گرفته تا سرویسهای ابری عمومی، یا حتی ترکیبی از هر دو.
در دوره آموزشی Kubernetes Engine Deep Dive با آموزش عمیق موتور کوبرنتس اشنا خواهید شد.

  افرادی که تکنولوژی های مایکروسافت به ویژه asp.net را پیگیری می کنند یکی دو سال می شود که با شنیدن خبرهایی مانند "open source شدن دات نت"، "قابلیت اجرا بر روی غیر ویندوز مثل لینوکس و os x با سوالهایی مواجه می شوند. این تغییرات موجب چه بهبودهایی در توسعه نرم افزار های تحت .net می شود؟ آیا مایکروسافت از تکنولوژی های قبلی پشتیبانی می کند یا باید سراغ تکنولوژی جدید بروم؟ برای پاسخ به سوالهایی از این دست شاید بهترین راه پس از آشنایی اولیه، انجام یک پروژه کوچک باشد. برای کسانی که برای توسعه وب سایت از تکنولوژی وب فورم استفاده می کنند تغییرات چشم گیر خواهد بود. بنابراین توصیه می شود ابتدا asp mvc نسخه های قبلی یعنی تا نسخه ۶ را اندکی تجربه کنند. اما برای کسانی که تجربه کدنویسی در چارچوب الگوی mvc را دارند تغییرات بسیار کم است. تیم asp.net سعی کرده است در نسخه جدید که تنها بر بستر mvc است از لحاظ مفهومی سازگاری را حفظ کند با اینکه تمام کتابخانه ها و توابع از نو نوشته شده اند. بنابراین اگر شما در asp.net mvc6 کلاسی دارید در asp.net core هم همین کلاس را دارید با این تفاوت که این کلاس در namespace دیگری قرار دارد.
در دوره آموزشی Udemy Master ASP.NET MVC Core 2.2 با آموزش تسلط بر ای اس پی دات نت ام وی سی کور 2.2 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 Laravel for beginners bootcamp - Become a Master Developer با آموزش مقدماتی لاراول اشنا خواهید شد.

 گو (Go) یک زبان برنامه‌نویسی ترجمه‌شده و همروند است که در شرکت گوگل و توسط رابرت گریسمر، راب پایک و کن تامپسون توسعه داده می‌شود. این زبان در نوامبر ۲۰۰۹ معرفی شد و در حال حاضر در چند سامانهٔ اجرایی گوگل استفاده می‌شود. کامپایلر گو از لینوکس، مک او اس، ویندوز و انواع سیستم‌های عامل بی‌اس‌دی مانند FreeBSD پشتیبانی می‌کند. از لحاظ معماری پردازنده نیز، معماری x86، معماری x64، معماری ARM و معماری POWER که مخصوص به شرکت آی‌بی‌ام است، توسط کامپایلر گو پشتیبانی می‌شوند. اهداف ایجاد زبان گو کارایی زبان‌های ترجمه‌شده دارای سامانه نوع ایستا،آسانی برنامه‌ نویسی زبان‌های پویا، امنیت نوع‌ها و حافظه، پشتیبانی برای همروندی و ارتباط، و کامپایل سریع است. در زبان گو، ارث‌بری نوع‌ها وجود ندارد.
در دوره آموزشی Udemy Google Go Programming: Golang Beginner to Go Web Developer با آموزش مقدماتی تا پیشرفته زبان برنامه نویسی گو اشنا خواهید شد.

 کوبرنتیس پیاده سازی جدیدی از بیش از یک دهه تجربه گوگل در اجرای نرم افزارهای سمت سرور در مقیاس بسیار بالاست که به صورت متن باز (open source) در اختیار همه قرار گرفته است. این نرم افزار وظیفه اجرا و مدیریت کانتینرها را بر روی گروهی از سرورهای موجود در یک یا چند مرکز داده ها (data center) به عهده دارد. کوبرنتیس در واقع نسل سوم از این فنآوریست که در شرکت گوگل از ابتدا به زبان گو (Go) پیاده سازی شده است. دو نسل قبلی آن برگ (Borg) نام داشته که پیاده سازی آن به زبان سی پلاس پلاس بوده است و گوگل همچنان از آن در محیط عملیاتی استفاده می کند. در کوبرنتیس یک یا چند کانتینر که به صورت مشترک برنامه ای کاربردی را تشکیل می دهند، به صورت واحدی جداگانه به نام پاد (pod) دسته بندی میشوند تا مدیریت و کشف (discovery) آنها آسانتر شود. مزیت کلیدی کوبرنتیس در این است که بدون نیاز به یک تیم بزرگ برای راه اندازی و نگهداری، میتوان آن را در مقیاس وسیع برای اجرای میلیاردها برنامه کاربردی به کار گرفت. از مزایای دیگر آن قابلیت اجرا بر روی بسترهای متفاوت است؛ از سرورهای یک مرکز داده های خصوصی گرفته تا سرویسهای ابری عمومی، یا حتی ترکیبی از هر دو.
در دوره آموزشی Udemy Kubernetes Hands-On - Deploy Microservices to the AWS Cloud با آموزش توسعه مایکروسرویس ها برای سرویس ابری آمازون با کوبرنتس اشنا خواهید شد.

کراس (Keras) یک کتابخانهٔ متن‌باز شبکه عصبی است که به زبان پایتون نوشته شده است و قابل است که بر روی تنسورفلو یا ثینو قابل اجرا است. این نرم‌افزار به منظور آزمایش کردن سریع یادگیری عمیق طراحی شده است و در طراحی آن بر روی کوچک، ماژولار و قابل گسترش بودن توجه شده است. یادگیری عمیق (Deep learning) 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.
در دوره آموزشی Packt Applied Deep Learning with Keras با آموزش یادگیری عمیق با کراس اشنا خواهید شد.

در واقع ما می توانیم از Docker به عنوان یک ماشین مجازی یاد کنیم زیرا تا حدود زیادی وقتی صحبت از Docker می شود اکثر دوستان تصورشان یک ماشین مجازی است. اما بر خلاف ماشین های مجازی که یک سیستم عامل کاملا مستقل ایجاد می کنند، Docker هیچ سیستم عامل جدیدی ایجاد نمی کند بلکه این امکان را به بسته نرم افزاری ایجاد شده می دهد که از Kernel اصلی سیستم عامل لینوکسی که بر روی آن نصب شده است استفاده کند و در زمان انتقال نیز فقط Package نرم افزاری منتقل می شود نه ماشین مجازی، در واقع Docker Engine یا موتور اصلی Docker جایگزین نرم افزار Hypervisor ما می شود و اینکار یعنی کارایی سیستم ما به شدت افزایش می یابد زیرا یک لایه واسط به نام Hypervisor حذف شده و نرم افزار بصورت مستقیم با هسته اصلی سیستم عامل کار میکند با این تفاوت که کاملا ایزوله شده است. یکی از مهمترین فاکتورهایی که Docker دارد Open Source بودن آن است. این یعنی هر کسی می تواند Docker را تهیه و سورس آن را تغییر بدهد و یک محصول جدید معرفی کند و یا اینکه قابلیت های جدیدی به آن اضافه کند که تا به حال بر روی آن وجود نداشته است.
در دوره آموزشی Udemy Docker and Containers Essentials با آموزش داکر و کونتاینر اشنا خواهید شد.

تنسورفلو (TensorFlow) یک کتابخانهٔ نرم‌افزاری متن‌باز برای یادگیری ماشین در انواع مختلف وظایف مفهومی و زبان است که در حال حاضر توسط ۵۰ تیم تحقیقاتی و محصولات مختلف گوگل از جمله بازشناسی گفتار، جی‌میل، گوگل فوتوز و جستجو که بسیاری از آن‌ها سابقاً از دیست‌بلیف استفاده کرده بودند، استفاده می‌شود. تنسورفلو در آغاز توسط تیم گوگل برین مرکز تحقیقاتی گوگل به صورت داخلی استفاده می‌شد ولی بعدها در ۹ نوامبر ۲۰۱۵ تحت مجوز آپاچی منتشر شد. TensorFlow نرم افزار یادگیری ماشینی گوگل است. گوگل همچنین از TensorFlow برای توسعه پروژه Magenta هم بهره گرفته که هدف ارتقای هنر ماشینی را دنبال می کند. در همین راستا گوگل یک ملودی 90 ثانیه ای پیانو منتشر کرده که کاملا توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. این موضوع تقریبا تصوری از کارهایی که TensorFlow قادر به انجامشان هست را برای کاربران ایجاد می کند.
در دوره آموزشی Udemy Modern Data Prediction and Fraud Detection با آموزش مدرن پیش بینی داده ها و کشف تقلب اشنا خواهید شد.

Gatsby را می‌توان به عنوان یک پلت فرم مبتنی بر کامپوننت React و زبان پرس و جوی گراف کیوال (Graph-QL) در نظر گرفت که برای تولید سایت های ایستا کاربرد دارد. ولی این اصطلاحات به چه معنا است؟ در اصل در این پلت فرم، از برترین بخش‌های کامپوننت های React، وب پک (WebPack)، React-Router و گراف کیوال و سایر ابزار ها استفاده شده تا یک تجربه‌ی بسیار لذت بخش توسعه‌ی وب سایت ها را در اختیار شما قرار دهد. البته نباید از این پلت فرم تنها به عنوان یک ابزار تولید کننده‌ی وب سایت ایستا یاد کرد. این پلت فرم را می‌توان به عنوان یک چارچوب مدرن‌تری نسبت به یک پلت فرم سازنده‌ی وب سایت ایستا در نظر گرفت.
در دوره آموزشی Udemy Gatsby.js for beginners با آموزش مقدماتی گتس بای جی اس اشنا خواهید شد.