بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی بکندباز

چند شکل اجازه می دهد تا اشیاء کلاسهای مختلف به گونه ای رفتار شوند که گویی متعلق به همان کلاس هستند و انعطاف پذیری بیشتری را در طراحی نرم افزار امکان پذیر می کنند. این دوره مفهوم پلی مورفیسم را معرفی می کند و نشان می دهد که چگونه می توان از آن برای نوشتن کد سازگار و مقیاس پذیر استفاده کرد. پلی مورفیسم زمان اجرا با نام مقیدسازی پویا (Dynamic Binding) نیز معرفی شده است. این نوع از پلی مورفیسم جهت فراخوانی یک متد رونویسی شده (Overridden) استفاده می‌شود که به صورت پویا به جای زمان کامپایل، در زمان اجرا انجام می‌شود. متد رونویسی فرآیندی است که در آن کلاس فرزند همان متدی را دارد که در کلاس والد وجود داشت. این متد زمانی انجام می‌شود که یک کلاس فرزند متدی با نام، پارامترها و نوع بازگشتی والد یا والد یکسان داشته باشد.

وقت گذاشتن برای تجزیه یک مسئله به ما کمک می‌کند بهتر مسئله را درک کنیم و ببینیم که راه‌حل‌ها به طور طبیعی از آن درک اولیه به وجود می‌آیند. این روش به ویژه برای جلوگیری از غرق شدن هنگام مواجهه با یک مسئله جدید که خارج از منطقه امن شماست مفید است. سیستم های خودرو به طور فزاینده ای به پردازش در زمان واقعی برای ویژگی هایی مانند سیستم های پیشرفته کمک به راننده (ADAS)، کنترل موتور و اطلاعات و سرگرمی در خودرو متکی هستند. چالش ها شامل همگام سازی بین واحدهای کنترل الکترونیکی (Ecu)، رسیدگی به بار کاری متغیر و اطمینان از امنیت سیستم های متصل است. سیستم عامل های زمان واقعی برای رسیدگی به خواسته های منحصر به فرد سیستم های زمان واقعی طراحی شده اند.

معماری های محاسباتی لبه پردازش محلی وظایف مهم زمان را امکان پذیر می‌کند و وابستگی به منابع ابری متمرکز را کاهش می‌دهد. توسعه دهندگان باید تجزیه و تحلیل بدترین زمان اجرای (wcet) را برای برآورد حداکثر زمانی که یک کار می‌تواند برای اجرای آن انجام دهد، انجام دهند. تجزیه و تحلیل دقیق WCET به دلیل عواملی مانند رفتار حافظه پنهان، پیش بینی شاخه و پیچیدگی پردازنده های مدرن چالش برانگیز است. لیست بالا در مورد بهترین 15 زبان داده ای که می توانید برای سازمان داده های بزرگ خود انتخاب کنید به شما می گوید.خوب، با این کار ما به پایان معماری لایه عملکردی می رسیم، اما نه به پایان Big Data. حتی پس از یادگیری در مورد همه ابزارها، چیزهای بیشتری برای دانستن، درک، تجزیه و تحلیل، یادگیری و انجام در Big Data باقی مانده است.

سازمان‌ها معمولاً از این اطلاعات برای کاهش تهدیدات و حفاظت از اطلاعات حساس از جمله تراکنش‌های مالی استفاده می‌کنند. پس از اتمام ساخت مدل‌ها و برنامه‌های کاربردی، برنامه‌نویسان باید برنامه‌ها را در محیط‌های ابری، ترکیبی یا درون محلی اجرا کنند. متخصصان هوش مصنوعی در اشکال زدایی و بهینه سازی عملکرد برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی باید مشارکت داشته باشند. هوش مصنوعی حوزه پیچیده‌ای است که توسعه دهندگان را ملزم به داشتن مهارت‌های فنی قوی می‌کند. در سی شارپ، اگر سازنده ای با حداقل یک پارامتر ایجاد کنیم، آن را سازنده پارامتری می نامیم. در زیر مثالی از تعریف سازنده پارامتر در زبان برنامه نویسی c# آورده شده است.

مشکلات پیاده‌سازی نظیر اشتباهات برنامه‌نویسی و مدیریت نادرست حافظه نیز از جمله عوامل دیگری هستند که منجر به شکست در اجرای مؤثر الگوریتم‌ها و ساختارهای داده می‌شوند. مدل‌سازی داده‌ها به فرآیند طراحی ساختار داده‌ها و روابط میان آن‌ها در یک سیستم پایگاه داده اطلاق می‌شود. هدف از مدل‌سازی داده‌ها این است که داده‌ها به‌طور مؤثر و به‌راحتی ذخیره، دسترسی و مدیریت شوند. این فرآیند معمولاً به کمک ابزارهای مختلفی مانند نمودارهای ERD و روش‌های مختلف نرمال‌سازی انجام می‌شود. همچنین، مدل‌سازی داده‌ها یکی از مراحل پایه‌ای در برنامه نویسی پایگاه داده محسوب می‌شود که نقش مهمی در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های اطلاعاتی دارد.

سازماندهی یک برنامه به صورت شی گرا، آن را برای توسعه با روش‌های گروهی و مشارکتی نیز سودمند می‌کند. از مزایای کلی برنامه نویسی شی گرا می‌توان به «قابلیت استفاده مجدد از کدها» (Code Reusability)، «مقیاس‌پذیری» (Scalability) و «کارایی» (Efficiency) بالا اشاره کرد. اولین مرحله استفاده از شی گرایی جمع‌آوری همه اشیا مورد نیاز برنامه و ارتباطات میان آن‌ها است. نمونه‌هایی از یک شی می‌تواند شامل برخی موجودیت‌های فیزیکی ازجمله یک انسان با ویژگی‌هایی مانند نام و آدرس یا برنامه‌های رایانه‌ای کوچک مانند ویجت‌ها باشد. همچنین زمانی که در کدهای طولانی نوشته شده با این رویکردها خطایی رخ دهد، «اشکال‌زدایی» (Debugging) آن‌ها به سختی انجام می‌شود. در نهایت، برنامه نویسی شی گرا مشکلاتی از این قبیل را در برنامه نویسی با استفاده از اصول مخصوص به خودش حل کرد.

برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار نقش کلیدی در بهبود کارایی و بهره‌وری در حوزه‌های مختلف از صنعت و تجارت گرفته تا آموزش و خدمات عمومی دارند. در این میان، مفاهیمی چون الگوریتم‌ها و ساختارهای داده به عنوان پایه‌های اصلی علوم کامپیوتر، اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کنند. این مفاهیم نه تنها به بهبود عملکرد نرم‌افزارها کمک می‌کنند بلکه مهارت‌های حل مسئله، تفکر منطقی و تفکر الگوریتمی (Algorithmic Thinking) برنامه‌نویسان را نیز تقویت می‌نمایند. در نهایت، یادگیری برنامه نویسی پایگاه داده به شما این فرصت را می‌دهد که در مسیر شغلی خود پیشرفت کنید و از فرصت‌های شغلی گسترده‌تری بهره‌مند شوید. با افزایش اهمیت داده‌ها و تحلیل آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری، تقاضا برای متخصصان پایگاه داده و تحلیل‌گران داده به سرعت در حال افزایش است. تسلط بر برنامه نویسی پایگاه داده نه‌تنها شما را به یک کاندیدای مطلوب برای این مشاغل تبدیل می‌کند، بلکه به شما این امکان را می‌دهد که در پروژه‌های پیچیده‌تر و موقعیت‌های مدیریتی نیز موفق باشید.

تمرکز آن بر مدیریت دقیق، مدیریت و پالایش مداوم داده‌ها برای ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی است که هم قوی و هم سازگار هستند. چشم انداز برنامه نویسی سیستم های زمان واقعی به طور مداوم در حال تکامل است، با روند و نوآوری های نوظهور ارائه امکانات و راه حل های جدید برای چالش های طولانی مدت. سیستم های زمان واقعی اغلب در محیط های محدود به منابع کار می‌کنند، جایی که محدودیت های حافظه، قدرت پردازش و پهنای باند لایه دیگری از پیچیدگی را به برنامه نویسی اضافه می‌کند. یکی از چالش های اساسی در برنامه نویسی سیستم های زمان واقعی این است که اطمینان حاصل شود که وظایف در محدودیت های زمانی مشخص شده تکمیل می‌شوند. نتیجه از دست دادن یک مهلت در یک سیستم سخت در زمان واقعی می‌تواند از یک نقص در پخش صوتی تا یک خطای کشنده در یک دستگاه پزشکی باشد.

C++ به دلیل سرعت و کارایی بالا در پروژه‌هایی که نیاز به عملکرد قوی دارند، مانند موتورهای بازی و سیستم‌های تعبیه‌شده، مورد استفاده قرار می‌گیرد. از سوی دیگر، C# زبان اصلی توسعه در محیط .NET است و برای ساخت برنامه‌های ویندوز و بازی‌های ویدیویی با استفاده از Unity بسیار مناسب است. اگر به بازی‌سازی علاقه‌مند هستید، یادگیری این زبان‌ها می‌تواند مسیر شما را هموار کند. برای شروع آموزش سی شارپ می‌توانید از منابع متنوع موجود استفاده کنید. Java یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و شیءگرا است که در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد.

پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای توسعه هوش مصنوعی است. دلیل اصلی این محبوبیت، سادگی و قابل فهم بودن این زبان است که برای تازه‌کارها و حرفه‌ای‌ها به یک اندازه جذاب است. پایتون به دلیل خوانایی بالا و نزدیک بودن به زبان انسان، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را سریع‌تر و با کیفیت بالاتری انجام دهند. علاوه بر این، پایتون کتابخانه‌های متعددی دارد که بسیاری از نیازهای مختلف هوش مصنوعی را پوشش می‌دهند. درک نیازها و خواسته‌های مشتری به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا محصولات و خدمات بهتری ارائه دهند. سازمان‌ها با پذیرش کدنویسی هوش مصنوعی، داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل و رفتارهای منحصربه‌فرد را شناسایی می‌کنند.

بینایی کامپیوتری در صنعت خودروسازی، ایمنی را با امکان تشخیص اشیاء توسط خودروها افزایش می‌دهد و به رانندگان در جهت‌یابی کمک می‌کند. یکی از مشکلات دانشجویان و علاقمندان به یادگیری برنامه نویسی نداشتن اطلاعات کافی و دقیق از وضعیت بازار، تکنولوژی های جدید و منابع آموزشی مناسب است. سوالات و اشکالاتی که تنها یک مشاور فنی، باتجربه و آگاه در آن زمینه می تواند پاسخگو آن باشد. تیم آموزشی آتریا همیشه آماده بوده تا سوالات و اشکالات شما را برطرف نموده و مسیر یادگیری صحیح را پیش روی شما قرار دهد. یک تصویر، معانی بسیاری را بیان می کند پس ایدۀ یک زبان بصری برای مدل سازی System های نرم افزاری می تواند جذاب باشد اما بیشتر از جذاب بودن در حقیقت حیاتی هم هست!

به بیان دقیق‌تر، اشیای زبان برنامه نویسی شی گرا ماهیت‌های دنیای واقعی را تعریف می‌کنند و می‌توانند اطلاعاتی را با یکدیگر رد و بدل کنند. در مطلب حاضر، پس از معرفی مختصری از مفاهیم و ویژگی‌های رویکرد برنامه نویسی شی گرا، به رایج‌ترین زبان های برنامه نویسی شی گرا و کاربردهای آن‌ها پرداخته خواهد شد. شی گرایی یک رویکرد مهندسی است که برای توسعه نرم افزار ایجاد شده است. به عبارت دیگر اشیا و کلاس‌ها دارای یک طراحی اولیه هستند، سپس بر اساس این طراحی پیاده‌سازی آن‌ها و این رویکرد توسعه نرم افزار دقیقاً مانند یک طراحی مهندسی انجام می‌شود. به طور خلاصه، شی گرایی روشی برای برنامه نویسی است که در توسعه نرم افزار استفاده می‌شود و اصول خاصی دارد که به توسعه آن کمک می‌کند.

اما فقط به این دلیل که الگوریتم‌های دشواری وجود دارند به این معنی نیست که همه الگوریتم‌ها آنقدر پیچیده هستند. برای شروع به فکر کردن الگوریتمی، می‌توانیم شروع به فکر کردن در مورد چالش‌ها به یکی از دو روش کنیم، مسئله را تجزیه کنیم و راه‌حل را بسازیم. اهمیت تفکر الگوریتمی با توجه به دو مهارت کلیدیِ حل مسائل کدنویسی در برنامه‌نویسی که شامل 1) فرآیند فکری و طراحی مرحله به مرحله یک راه‌حل کارآمد، 2) تبدیل راه‌حل به کد صحیح، ضروری است. برخی از برنامه‌نویسان ممکن است با مهارت اول که نیاز به تفکر الگوریتمی دارد، مشکل داشته باشند. از سوی دیگر، در طول مصاحبه‌ها، برخی از کارفرمایان ممکن است بیشتر به نحوه رویکرد یک متقاضی به مسئله علاقه‌مند باشند تا پیاده‌سازی واقعی راه‌حل. بنابراین، نشان دادن تخصص در تفکر الگوریتمی می‌تواند راهی برای تحت تأثیر قرار دادن یک کارفرمای بالقوه باشد.

شبکه فانتوم، زنجیره آن با نام اپرا (Opera) و ارز دیجیتال مرتبط با آن یعنی FTM تا کنون یکی از گزینه‌های محبوب در دنیای بلاک چین بوده‌اند. با تغییر برند آن به شبکه جدید سونیک (Sonic) و توکن جدید S، تغییرات بزرگی در اکوسیستم فانتوم در راه است. سونیک قصد دارد رابط کاربری و تجربه کاربری خود را بهبود دهد تا استفاده از فناوری بلاک چین برای افراد تازه‌کار و حرفه‌ای آسان‌تر شود. ساده‌سازی فرآیندهایی مانند ایجاد کیف پول، استیکینگ و حکمرانی از جمله برنامه‌های این پلتفرم برای جذب مخاطبان بیشتر است. با زیرساخت‌های بهبودیافته، این پلتفرم قصد دارد حجم بالاتری از تراکنش‌ها را بدون کاهش کیفیت یا افزایش هزینه مدیریت کند. این افزایش مقیاس‌پذیری به نوعی حیاتی است، چرا که تقاضا برای بلاک چین از سوی صنعت‌هایی مانند بازی، امور مالی و زنجیره تأمین به شدت افزایش یافته است.

Hadoop به گونه ای طراحی شده است که در محیط برنامه های کاربردی Big Data شما قوی باشد و حتی در صورت خرابی سرورها به عملکرد خود ادامه می دهد. این به گونه ای طراحی شده است که از سرورهای منفرد به هزاران دستگاه افزایش یابد که هر کدام محاسبات محلی و ذخیره سازی را ارائه می دهند. اگرچه Hadoop کندتر از سایر ابزارهای پردازش است، اما ثابت شده است که نتایج بسیار دقیق هستند و آن را به بهترین گزینه برای تجزیه و تحلیل باطن تبدیل می کند. چرا فانتوم به سونیک تغییر نام داد؟این تغییر نام به‌ منظور دستیابی به اهداف جدید و بهبودهای شبکه انجام شد. «سونیک» نماد سرعت، تعامل‌پذیری و کارایی پیشرفته در فناوری بلاک چین است.

C و C++ های جاسازی شده نیز انتخاب های محبوبی هستند، اما توسعه دهندگان باید در مورد ویژگی های زبانی که می‌توانند رفتار غیر تعیین کننده ای را معرفی کنند، محتاط باشند. SAS فرم کوتاهی برای سیستم تجزیه و تحلیل آماری است که رهبر بهترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده است. این یکی از بهترین ها در فضای تحلیل تجاری با بیشترین سهم در سازمان خصوصی است. SAS از دهه 1960 برای مدل‌سازی آماری مورد استفاده قرار گرفته است و هنوز پس از سال‌ها به‌روزرسانی و اصلاح، جایگاه خود را حفظ کرده است. دلیل اصلی محبوبیت، طیف گسترده ای از توابع آماری با رابط کاربری گرافیکی کاربر پسند است که می تواند در مدت زمان بسیار کوتاهی آموخته شود. SAS شامل اجزای مختلفی برای دسترسی به پایگاه‌های داده و فایل‌های مسطح و بدون قالب، دستکاری داده‌ها و تولید خروجی گرافیکی برای انتشار در صفحات وب و سایر مقاصد است.

دستگاه‌های ATM فقط یک «رابط کاربری گرافیکی» (Graphical User Interface | GUI) ساده برای تعامل کاربران با آن ارائه می‌دهند و نیازی نیست که کاربر از همه پیاده‌سازی‌های داخلی دستگاه آگاه باشد. توسعه یک اپلیکیشن وبلاگی ساختار پیچیده‌ای نداشته و به سادگی می‌توان درون مایه‌ی آن را درک کرد. شما در وبلاگ‌تان یکسری مطلب دارید که هر کدام از این مطالب مربوط به دسته‌بندی خاص می‌شود. همچنین برای قسمت مدیریت شما نیاز به یک فرایند احراز هویت خواهید داشت. در نتیجه مدیریت کاربران یکی دیگر از ویژگی‌هایی‌ست که باید آن را پیاده‌سازی کنید.

بدون این مهارت، ممکن است قادر به استفاده کامل از داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها برای بهبود عملکرد سازمان‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده نباشید. این موضوع به ویژه برای مشاغل و صنایع مختلف که به تحلیل داده‌های کلان نیاز دارند، بسیار حیاتی است. زبان برنامه نویسی اسکالا تلفیقی از زبان های برنامه نویسی شی گرا و کاربردی است که به ساخت برنامه های کاربردی علم داده قوی و مقیاس پذیر کمک می کند. اسکالا بسیاری از ویژگی‌های مفید زبان‌های دیگر را در یک ابزار محکم و با کاربری آسان ترکیب می‌کند. به عنوان مثالی از برنامه نویسی شی گرا می‌توان یک تلویزیون را در نظر گرفت، این تلویزیون یک شی است و «ویژگی‌هایی» (Property) مربوط به آن ازجمله ارتفاع، رنگ، نوع (هوشمند یا CRT) و سایر موارد وجود دارند.

البته در برخی منابع از آن به عنوان یکی از مفاهیم اصلی در فرایند تفکر رایانشی یا Computational Thinking یاد شده است. یادگیری الگوریتم‌های متداول به صورت فردی مفید است، اما بهتر است که به تفکر الگوریتمی عادت کنیم. اگر بتوانیم مغز خود را آموزش دهیم تا منطق الگوریتمی را درک و دنبال کند، نوشتن الگوریتم‌ها برایمان بسیار شهودی‌تر خواهد شد. اساس این مدل ها برای یادگیری، شناخت الگوها، تصمیم گیری و پیش بینی نتایج است. آنها به طور مستقیم بر عملکرد یک مدل تأثیر می گذارند، به ویژه با داده های جدید یا ناآشنا.

در تصویر فوق تنها تعداد محدودی از دوره‌های موجود در این پلتفرم آموزشی به عنوان نمونه نشان داده شده‌اند. جاوا یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که همچنان در پروژه‌های هوش مصنوعی بزرگ مقیاس استفاده می‌شود. الگوریتم‌ها و ساختارهای داده، ترس و وحشت دنیای توسعه نرم‌افزار هستند. توسعه‌دهندگان تحصیل‌کرده سنتی احتمالاً در یکی دو کلاس در مورد آن‌ها آموزش دیده‌اند و همچنین توسعه‌دهندگان خودآموخته معمولاً از طریق بوت‌کمپ‌ها با آن‌ها مواجه شده ­اند. با این حال، برای اکثر توسعه‌دهندگان مبتدی، الگوریتم‌ها و ساختارهای داده منبعی از اضطراب و سندرم فرد نالایق هستند.

اصول برنامه نویسی شی گرا برای طراحی این نوع از برنامه نویسی دارای مؤلفه‌هایی است که باید درک شوند و در این نوع برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این بخش به طور خلاصه به بررسی این مؤلفه‌های شی گرایی پرداخته شده است. در ادامه مقاله «اصول برنامه نویسی شی گرا» و پس از معرفی مختصر برخی از دوره‌های آموزش برنامه نویسی فرادرس، به بررسی ادامه انواع وراثت در برنامه نویسی شی گرا پرداخته می‌شود. بخش بعدی از مقاله «اصول برنامه نویسی شی گرا» پس از معرفی مجموعه دوره‌های آموزش برنامه نویسی فرادرس به بررسی ادامه انواع وراثت به عنوان یکی از اصول برنامه نویسی شی گرا اختصاص داده شده است. برای درک درست اصول برنامه نویسی شی گرا، باید با اصول و مبانی برنامه نویسی شی گرا و مؤلفه‌های اصلی آن آشنایی داشت؛ به همین دلیل در انتهای مقاله به این موارد اشاره شده است.

در دنیای امروز که هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی اهمیت بسیاری دارد. هر زبان برنامه‌نویسی ویژگی‌ها و امکانات خاص خود را دارد که می‌تواند به نیازهای مختلف پروژه‌های هوش مصنوعی پاسخ دهد. در این مقاله، به بررسی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی می‌پردازیم و مزایا، معایب، کاربردها و ویژگی‌های خاص هرکدام را مرور می‌کنیم. اگر مؤلفه‌ای از پنهان‌سازی داده‌ها و انتزاع استفاده کند به عنوان یک «مؤلفه کپسوله شده» (Encapsulated Component) شناخته خواهد شد. در بخش بعدی از مطلب اصول برنامه نویسی شی گرا به بررسی ویژگی‌های کپسوله سازی می‌پردازیم.

اگر نتیجه بالا را مشاهده کردید، متد سازنده پس از ایجاد نمونه ای از کلاس با پارامترهای مورد نیاز، به طور خودکار مقادیر پارامتر را فراخوانی کرده و مقداردهی اولیه می کند. یک کلاس شما را قادر خواهد کرد که انواع دلخواه خود را با گروه بندی متغیرهای انواع دیگر، توابع و event ها ایجاد کنید. 1- Abstraction یا انتزاع - انتزاع واقعیت پیچیده را با مدل سازی کلاس های متناسب با مسئله ساده می کند. چند مفهوم اساسی برنامه نویسی در OOP وجود دارد که در بخش های بعدی به همراه مثال های کاربردی توضیح داده خواهند شد. OOP امکان ایجاد برنامه های کاربردی قابل استفاده مجدد را با کد کمتر و زمان توسعه کوتاه تر ایجاد می کند.

ممکن است شامل عناصری مانند توابع کمکی، حلقه‌ها و متغیرهایی مانند متغیرهای محلی (Local variables)، متغیرهای سراسری (Global variables) و اشاره‌گرها (Pointer) باشد. حال که با تفکر الگوریتمی آشنا شدیم زمان آن است که به طور کاربردی مراحل حل مسئله در حوزه برنامه‌نویسی بر اساس این نوع تفکر را بشناسیم و به توسعه تفکر الگوریتمی از طریق تمرین با مراحل حل مسئله بپردازیم. در ابتدا مهم است که بدانیم برای حل هر مسئله‌ای، می­ بایست از یک سری مراحل تعریف شده پیروی کرد. تمرین این مراحل می‌تواند به ما کمک کند در زمان صرفه‌جویی کنیم، الگوهایی پرکاربرد در مسائل کدنویسی متعدد را شناسایی کنیم و به طور موثر راه‌حل‌هایی برای حتی پیچیده‌ترین مسائل پیدا کنیم. البته برخی از الگوریتم‌ها پیچیده هستند و نیاز به دانش عمیق از نظریه­ های علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین و ریاضیات دارند.

برای شروع کار بر روی یک مسئله، بهتر است ابتدا با استفاده از یک مجموعه داده­ای کوچک و نمونه‌ای به آن فکر کنیم. اندازه نمونه باید به اندازه‌ای باشد که بتوان به راحتی از طریق آن فکر کرد و در صورت لزوم، آن را به صورت فیزیکی نوشت یا رسم کرد. لازم به ذکر است، مواجهه با سختی‌ها و شک و تردیدها در حین یادگیری DSA امری عادی است. با تعهد و اراده، می‌توان در تسلط بر این مفاهیم بنیادی موفق شد و مهارت خود را به سطح بعدی رساند. سیستم های زمان واقعی نقش محوری در اتوماسیون صنعتی برای وظایف مانند سیستم های کنترل و رباتیک دارند. چالش ها شامل هماهنگی سنسورها و محرک های متعدد، اطمینان از ارتباط در زمان واقعی بین دستگاه ها و مدیریت تأثیر عوامل محیطی بر عملکرد سیستم است.

در ادامه این مطلب برای درک بهتر روش کپسوله سازی در برنامه نویسی شی گرا، مثال‌هایی برای آن ارائه می‌شود. انتزاع در شی گرایی فرایندی است که بر اساس آن تنها اطلاعات مورد نیاز نمایش داده می‌شوند و اطلاعات غیرضروری پنهان خواهند شد. انتزاع یا همان «Abstraction» به معنی مخفی کردن پیاده‌سازی‌های داخلی و نشان دادن ویژگی‌های مورد نیاز یا مجموعه‌ای از خدمات ارائه شده است. انتزاع به معنی انتخاب داده‌های مناسب از میان گروه زیادی از داده‌ها، برای نشان دادن اطلاعات مورد نیاز جهت کمک به کاهش پیچیدگی و چالش‌های برنامه است. برنامه نویسی یکی از مهم‌ترین مهارت‌های روز دنیا به حساب می‌آید و برنامه نویسی شی گرا (Object Oriented Programming) یا به اختصار «OOP» هم یکی از مهم‌ترین مقوله‌های برنامه نویسی است.

ممکن است منجر شود پوشش بیش از حد، جایی که مدل در داده های آموزشی برتری دارد اما در داده های جدید شکست می خورد. نویز و ناهماهنگی در داده ها همچنین می تواند باعث ایجاد خطاهایی شود که عملکرد مدل را کاهش می دهد. این زبان توانایی انجام محاسبات پیچیده، تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات از پایگاه‌های داده را دارد و برای دانشمندان داده و تحلیلگران مناسب است. پایگاه‌های داده برای ارتقای فرآیندها و بهبود تجربه مشتریان در کسب‌وکارها، مدیریت داده‌های عمومی در دولت‌ها و ذخیره و تحلیل داده‌های تحقیقاتی در جامعه علمی نقش کلیدی دارند. محاسبات لبه منابع محاسباتی را به نقطه تولید داده نزدیک تر می‌کند، تاخیر را کاهش می‌دهد و پاسخگویی را در سیستم های زمان واقعی بهبود می‌بخشد.

جاوااسکریپت برای پروژه‌هایی که نیاز به تعامل کاربر با هوش مصنوعی دارند، انتخابی مناسب است. پایتون دارای کتابخانه‌های متن‌باز گسترده مانند Sci-Kit-Learn، Numpy و Pandas برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است. چارچوب‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch نیز از Python استفاده می‌کنند و شما می‌توانید آن‌ها را به‌راحتی در پروژه خود ادغام کنید. جامعه بزرگ کاربران پایتون به شما در یافتن پاسخ برای مشکلات دشوار کمک می‌کنند. آموزش‌های آنلاین نیز در پلتفرم‌هایی مانند Coursera و Udemy موجود است تا به مبتدیان کمک کند مهارت‌های خود را توسعه دهند. برنامه نویسی شی گرا (OOP) یکی از مهمترین پارادایم ها در توسعه نرم افزار مدرن است.

این تغییر به‌ویژه برای یک پلتفرم شناخته‌شده مانند فانتوم، حرکتی جسورانه است. بر اساس بیانیه‌های این شرکت، نام سونیک نماد سرعت، ارتباط و چشم‌اندازی آینده‌نگر برای فناوری بلاک چین است. اگرچه بلاک چین فانتوم به خاطر عملکرد بالای خود شناخته شده بود، سونیک قصد دارد این کارایی و عملکرد را به سطوح جدیدی ارتقا دهد و هویت و قابلیت‌های پلتفرم را گسترش دهد. مسیر سریع (Fast Lane)انتقال دارایی‌ها از طریق سونیک گیت‌وی در بازه‌های زمانی مشخصی به نام «ضربان قلب» (Heartbeats) پردازش می‌شود. در این فرآیند، تمام تراکنش‌های انتقال دارایی که در بازه زمانی خاصی ثبت شده‌اند، به‌صورت گروهی تأیید می‌شوند. این ضربان‌ها هر ۱۰ دقیقه برای انتقال از اتریوم به سونیک و هر یک ساعت برای انتقال از سونیک به اتریوم رخ می‌دهند.