تجزیه و تحلیل پتانسیل AlphaFoldدر کشف دارو

 

ماشین لرنینگ

 

مطالعه نشان می‌دهد مدل‌های رایانه‌ای که فعل و انفعالات مولکولی را پیش‌بینی می‌کنند، قبل از اینکه بتوانند مکانیسم‌های اثر دارو را شناسایی کنند، نیاز به بهبود دارند. در طول چند دهه گذشته، آنتی بیوتیک های جدید بسیار کمی توسعه یافته اند، عمدتاً به این دلیل که روش های فعلی برای غربالگری داروهای بالقوه بسیار گران و زمان بر هستند. یک استراتژی جدید امیدوارکننده استفاده از مدل‌های محاسباتی است که راه بالقوه سریع‌تر و ارزان‌تری برای شناسایی داروهای جدید ارائه می‌دهد.

یک مطالعه جدید از MIT پتانسیل و محدودیت های یکی از این روش های محاسباتی را نشان می دهد. با استفاده از ساختارهای پروتئینی تولید شده توسط یک برنامه هوش مصنوعی به نام AlphaFold، محققان بررسی کردند که آیا مدل‌های موجود می‌توانند به دقت تعامل بین پروتئین‌های باکتریایی و ترکیبات ضد باکتریایی را پیش‌بینی کنند. اگر چنین است، آنگاه محققان می‌توانند از این نوع مدل‌سازی برای انجام نمایشگرهایی در مقیاس بزرگ برای ترکیبات جدیدی که پروتئین‌های قبلاً هدف‌گذاری نشده بودند، استفاده کنند. این امر توسعه آنتی‌بیوتیک‌هایی را با مکانیسم‌های اثر بی‌سابقه‌ای امکان‌پذیر می‌کند.

با این حال، محققان به رهبری جیمز کالینز، پروفسور ترمیر مهندسی پزشکی و علوم در موسسه مهندسی و علوم پزشکی MIT (IMES)و دپارتمان مهندسی بیولوژیک دریافتند که این مدل‌های موجود برای این منظور عملکرد خوبی ندارند.

کالینز می‌گوید: «پیش‌رفت‌هایی مانند AlphaFoldدر حال گسترش امکانات برای تلاش‌های کشف داروی سیلیکونی است، اما این پیشرفت‌ها باید با پیشرفت‌های اضافی در جنبه‌های دیگر مدل‌سازی که بخشی از تلاش‌های کشف دارو هستند همراه شود. "مطالعه ما هم از توانایی های فعلی و هم محدودیت های فعلی پلت فرم های محاسباتی برای کشف دارو صحبت می کند."

در مطالعه جدید خود، محققان توانستند عملکرد این نوع مدل‌ها را که به شبیه‌سازی اتصال مولکولی معروف هستند، با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای اصلاح نتایج بهبود بخشند. به گفته محققان، با این حال، برای استفاده کامل از ساختارهای پروتئینی ارائه شده توسط AlphaFold، بهبود بیشتری لازم است.

برهمکنش های مولکولی

مطالعه جدید بخشی از تلاشی است که اخیرا توسط آزمایشگاه کالینز به نام پروژه آنتی بیوتیک-AI راه اندازی شده است که هدف آن استفاده از هوش مصنوعی برای کشف و طراحی آنتی بیوتیک های جدید است.

AlphaFold، یک نرم افزار هوش مصنوعی توسعه یافته توسط DeepMind و Google، ساختارهای پروتئینی را از توالی اسید آمینه آنها به طور دقیق پیش بینی کرده است. این فناوری در میان محققانی که به دنبال آنتی‌بیوتیک‌های جدید هستند، هیجان ایجاد کرده است و امیدوارند بتوانند از ساختارهای AlphaFold برای یافتن داروهایی که به پروتئین‌های باکتریایی خاص متصل می‌شوند، استفاده کنند.

برای آزمایش امکان سنجی این استراتژی، کالینز و دانشجویانش تصمیم گرفتند برهمکنش 296 پروتئین ضروری از E. coliرا با 218 ترکیب ضد باکتریایی از جمله آنتی بیوتیک هایی مانند تتراسایکلین ها مطالعه کنند.

محققان نحوه تعامل این ترکیبات با پروتئین های E. coliرا با استفاده از شبیه سازی های اتصال مولکولی تجزیه و تحلیل کردند، که پیش بینی می کند دو مولکول بر اساس شکل ها و خواص فیزیکی چقدر به یکدیگر متصل می شوند.

این نوع شبیه‌سازی با موفقیت در مطالعاتی که تعداد زیادی از ترکیبات را در برابر یک هدف پروتئینی غربال می‌کنند، برای شناسایی ترکیباتی که بهترین اتصال را دارند، استفاده شده است. اما در این مورد، جایی که محققان سعی داشتند بسیاری از ترکیبات را در برابر بسیاری از اهداف بالقوه غربال کنند، پیش‌بینی‌ها از دقت کمتری برخوردار بودند.

با مقایسه پیش‌بینی‌های تولید شده توسط این مدل با برهم‌کنش‌های واقعی برای 12 پروتئین ضروری، که از آزمایش‌ها به دست آمد، محققان دریافتند که این مدل دارای نرخ‌های مثبت کاذب مشابه نرخ‌های مثبت واقعی است. این نشان می دهد که این مدل قادر به شناسایی مداوم تعاملات واقعی بین داروهای موجود و اهداف آنها نیست.

محققان با استفاده از اندازه‌گیری که اغلب برای ارزیابی مدل‌های محاسباتی به کار می‌رود، معروف به auROC، عملکرد ضعیفی هم پیدا کردند. کالینز می‌گوید: << با استفاده از این شبیه‌سازی‌های اتصال مولکولی استاندارد، مقدار auROC تقریباً 0.5 به دست آوردیم که اساساً نشان می‌دهد که بهتر از حدس تصادفی نیست! >>

محققان با استفاده از این رویکرد مدل سازی با ساختارهای پروتئینی که به طور تجربی تعیین شده اند، به جای ساختارهای پیش بینی شده توسط AlphaFold، نتایج مشابهی دریافت کردند.

کالینز می‌گوید: «به نظر می‌رسد که AlphaFoldتقریباً به خوبی ساختارهای تعیین‌شده تجربی را ارائه می‌دهد، اما اگر می‌خواهیم از AlphaFold به طور مؤثر و گسترده در کشف دارو استفاده کنیم، باید کار بهتری با مدل‌های اتصال مولکولی انجام دهیم.»

پیش بینی های بهتر

یکی از دلایل احتمالی عملکرد ضعیف مدل این است که ساختارهای پروتئینی وارد شده به مدل ثابت هستند، در حالی که در سیستم‌های بیولوژیکی، پروتئین‌ها انعطاف‌پذیر هستند و اغلب تنظیمات خود را تغییر می‌دهند.

برای تلاش برای بهبود میزان موفقیت رویکرد مدل‌سازی خود، محققان پیش‌بینی‌ها را از طریق چهار مورد اضافه انجام دادند:

وونگ می‌گوید: (مدل‌های یادگیری ماشین نه تنها اشکال، بلکه خواص شیمیایی و فیزیکی فعل و انفعالات شناخته‌شده را نیز یاد می‌گیرند و سپس از آن اطلاعات برای ارزیابی مجدد پیش‌بینی‌های اتصال استفاده می‌کنند. ما متوجه شدیم که اگر بخواهید تعاملات را با استفاده از این مدل‌های اضافی فیلتر کنید، می‌توانید نسبت بیشتری از مقدار مثبت واقعی به مثبت کاذب را دریافت کنید.)

به گفته محققان، با این حال، قبل از استفاده از این نوع مدل‌سازی برای شناسایی موفقیت‌آمیز داروهای جدید، هنوز به بهبود بیشتری نیاز است. یکی از راه‌های انجام این کار، آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های بیشتر، از جمله ویژگی‌های بیوفیزیکی و بیوشیمیایی پروتئین‌ها و ترکیب‌بندی‌های مختلف آن‌ها، و اینکه چگونه این ویژگی‌ها بر اتصال آن‌ها با ترکیبات دارویی بالقوه تأثیر می‌گذارند، می باشد.

پروفسور روی کیشنی، می گوید: این مطالعه به ما امکان می دهد بفهمیم که تا چه اندازه از تحقق پارادایم های کامل مبتنی بر یادگیری ماشینی برای توسعه دارو فاصله داریم و معیارهای تجربی و محاسباتی فوق العاده ای را برای تحریک و هدایت و هدایت پیشرفت به سمت این چشم انداز آینده ارائه می دهد.

کالینز می‌گوید با پیشرفت‌های بیشتر، دانشمندان ممکن است بتوانند از قدرت ساختارهای پروتئینی تولید شده توسط هوش مصنوعی برای کشف نه تنها آنتی‌بیوتیک‌های جدید، بلکه داروهایی برای درمان انواع بیماری‌ها، از جمله سرطان، استفاده کنند. او می‌گوید:(ما خوش‌بین هستیم که با بهبود رویکردهای مدل‌سازی و گسترش قدرت محاسباتی، این تکنیک‌ها در کشف دارو اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند. با این حال، ما راه درازی برای دستیابی به پتانسیل کامل در کشف داروی سیلیکو داریم.)

تفاوت Reactو React Native در چیست؟

 

ری اکت

 

Reactو React Nativeدو فناوری قدرتمند هستند که در پس برخی از محبوب‌ترین اپلیکیشن‌های وب و موبایل در جهان امروز قرار دارند. شما احتمالاً هر روز حداقل یکی از این دو را استفاده می کنید.

React و React Nativeدو فناوری هستند که در توسعه اپلیکیشن های تحت وب و موبایل استفاده می شوند. هر دو از جاوا اسکریپت استفاده می کنند و برای ساخت رابط کاربری وب و موبایل (UI) شناخته شده هستند.

Reactچیست؟

React یا ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت open sourceبرای ساخت رابط های کاربری (UI) به طور خاص برای برنامه های تک صفحه ای است. React اولین بار توسط توسعه‌دهنده وب، جردن واک، مهندس نرم‌افزار فیس‌بوک، در سال 2012 طراحی شد. این فناوری ابتدا قبل از اینکه در Facebook.com و بعداً در Instagram.com به کار گرفته شود، به صورت داخلی توسعه یافت.

React باید توسط توسعه دهندگان از پایگاه کد فیس بوک استخراج می شد تا اینستاگرام بتواند از آن استفاده کند، که به تعبیری به این معنی است که اینستاگرام اولین کاربر «خارجی» React بود. این مسئله منجر به open sourceفناوری برای بقیه جهان شد.

Reactبه گونه ای طراحی شده است که به توسعه دهنده خوداجازه می دهد تا به راحتی با کدهای موجود یا کتابخانه های دیگر ارتباط برقرار نماید. هدف اصلی آن ساده سازی فرآیند توسعه و ساخت برنامه های کاربردی وب است که سریع، مقیاس پذیر و ساده باشند.

React Nativeچیست؟

ری اکت نیتیوبرادر کوچکتر React است. پس از استقبال درخشان از React در سال 2013، فیس بوک شروع به کار بر روی یک فریمورک بین پلتفرمی موبایل کرد تا با نیازهای رو به رشد این غول فناوری همراه باشد. در مارس 2015، فیس بوک اعلام کرد که این فناوری در Github باز و در دسترس است.

مانند React، React Native نیز مبتنی بر جاوا اسکریپت است، اما برای ساخت برنامه های موبایل بومی با اجزای قابل استفاده مجدد طراحی شده است. امکان استفاده از برنامه های کاربردی تلفن همراه متقابل.

تصور کنید یک سازنده از یک مته برای ساختن خانه و دیگری برای ساختن یک آپارتمان استفاده کرده است. قبل از React Native، توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌ها مجبور بودند از ابزارهای مختلفی برای پلتفرم‌های مختلف استفاده نمایند، مانند سازنده‌ای که برای هر نوع ساختمانی که می‌سازد، مته ویژه‌ای دارد.

وقتی صحبت از توسعه بومی Reactمی شود، قدرت واقعی در آن نهفته است. یک توسعه‌دهنده React Native می‌تواند یک برنامه تلفن همراه متقاطع، در چندین پلتفرم (ویندوز، اندروید، iOS) به‌طور هموار و یکپارچه ایجاد کند.

React Nativeدر مقابل React

مدل (DOM) برای React

Document Object Model (DOM) یک رابط برنامه نویسی حیاتی است که نمایشی از یک سند وب و تمام محتویات آن است. توانایی کتابخانه ها و فریمورک ها برای مدیریت DOM به طرز چشمگیری بر نحوه استفاده و مشاهده نهایی آنها تأثیر می گذارد.

ویژگی اصلی React Virtual DOMاست. Virtual DOM یک نمایش مجازی از DOM واقعی است، به این معنی که هر گونه تغییر نما به صورت زنده در یک حافظه و نه روی صفحه نمایش می باشد. برای خوانندگان غیر فنی ، درک این نکته مهم است که Virtual DOMسریعتر است، عملکرد بالاتر و تجربه کاربری بهتری را در مقایسه با مدیریت دستی تغییرات DOM ارائه می دهد.

API ها برای React Native

از سوی دیگر، React Nativeهنگام رندر کردن مؤلفه UIاز رابط برنامه کاربردی (API) استفاده می کند. اگر در مورد APIمطمئن نیستید، تعریفی از Webopediaآورده شده است:

API مجموعه‌ای از روال‌ها، پروتکل‌ها و ابزارها برای ساخت برنامه‌های نرم‌افزاری است. به عبارت دیگر، یک API نحوه تعامل اجزای نرم افزار را مشخص می کند. برخلاف Cordova یا فریمورک متقابل پلتفرم دیگری مانند PhoneGap، React Native اجزای کد خاصی را با API ها ارائه می کند. React Nativeبا ماژول ها و کامپوننت ها ارائه می شود که عملکرد را بهبود می بخشد.

تفاوت بین React و React Native چیست؟

بیشتر خواهر و برادرها در برخی از ویژگیها مشترک هستند، اما بیشتر آنها به همان اندازه که کارهای مشترکشان را انجام می دهند، تفاوت دارند. همین امر در مورد Reactو React Native نیز صدق می کند. تفاوت های کاملاً واضحی بین این دو وجود دارد. بهتر است آنها را به دسته های زیر تقسیم کنید:

تفاوت های عملکردی بین React و React Native

React یک کتابخانه open source و جاوا اسکریپت است که عمدتاً برای ایجاد رابط کاربری برای برنامه های کاربردی وب استفاده می شود. در حالی که React Native یک فریمورک متن باز برای ایجاد برنامه های موبایلی چند پلتفرمی در iOS، Androidو Windows است.

Reactاساساً برای برنامه های کاربردی وب طراحی شده، در حالی که React Native برای هدف توسعه موبایل بین پلتفرمی طراحی شده است.

React Nativeبه صراحت برای ایجاد رابط کاربری تلفن همراه پاسخگو طراحی شده است.

وابستگی به پلتفرم:

React هیچ وابستگی به پلتفرم خاصی ندارد، به این معنی که می توان آن را در انواع پلتفرم ها اجرا کرد.

React Nativeوابسته به پلتفرم است. در حالی که درصد زیادی از کد را می توان در یک پلتفرم مختلف یا در یک راه اندازی چندین پلتفرم به اشتراک گذاشت، درصدی از کد خاص نیز وجود دارد که برای هر پلتفرم خاص مانند iOS یا Androidتطبیق داده شده است.

تگ های HTML

تگ های HTML در Reactاستفاده می شوند. این فناوری از دو بخش تشکیل شده است - کامپوننت ها و HTML

هیچ تگ HTML در React Native استفاده نشده است.

جهت یابی

ناوبری React مستقیماً توسط React قدرتمند شده است و به طور کامل با جاوا اسکریپت یکپارچه شده است که برای بارگذاری برنامه های وب ایده آل است.

React Nativeبا استفاده از کتابخانه بومی ری اکتخود کمی پیچیده‌تر است.

پیمایش برنامه های تلفن همراه، فعال کردن عملکرد کلیدی تلفن همراه.

مزایا و معایب React

مزایای React

آسان برای یادگیری و استفاده

در حالی که یادگیری هیچ فناوری آسان نیست، آموزش ها و منابع آموزشی زیادی برای کسانی که می خواهند React را یاد بگیرند وجود دارد. همچنین یادگیری آن برای کسانی که قبلاً پیشینه جاوا اسکریپت دارند آسان تر است.

یک برنامه وب پویا

پیش از این، ایجاد برنامه های کاربردی وب با عملکرد بالا با استفاده از HTML به دلیل پیچیدگی کد دشوار بود، اما React این مشکل را حل کرد زیرا به کدنویسی کمتری نیاز است و عملکرد بیشتری را ارائه می دهد.

اجزای قابل استفاده مجدد

برنامه ای که از React ساخته شده از چندین مؤلفه استفاده می کند. این مولفه ها هر کدام منطق و رندر مخصوص به خود را دارند که در صورت نیاز می توان از آنها مجددا استفاده کرد. این استفاده مجدد امکان توسعه و نگهداری آسان برنامه را فراهم می کند.

عملکرد بهینه شده

همانطور که قبلاً ذکر شد، Virtual DOM یکی از ویژگی های تعیین کننده React است. فرآیند Virtual DOM حداقل زمان به روز رسانی به DOM واقعی را تضمین می کند که به نوبه خود عملکرد بالاتر و تجربه کاربری بهتری را ارائه می دهد.

جامعه کاربری عظیم

از زمانی که React در سال 2013 open source شد، توسعه دهندگان از سراسر جهان قادر به استفاده و بهبود آن بودند. جامعه React کتابخانه های ارزشمندی را فراهم می کند که فرآیند توسعه Reactرا تسهیل می کند.

معایب React

در زیر برخی از رایج ترین معایب Reactذکر شده است:

توسعه با سرعت بالا

محیط React دائماً در حال تغییر است و توسعه‌دهندگان را برای برقراری ارتباط با به‌روزرسانی‌های مداوم مشکل می‌کند. اکثر فریمورک‌های وب مدرن این ویژگی را دارند، بنابراین اگرچه ممکن است به خودی خود یک نقطه ضعف نباشد، اما هنوز هم برای توسعه‌دهندگان React قابل رقابت است.

JSX

React از JavaScript XML (JSX) استفاده می کند. JSX افزونه ای است که به HTML اجازه می دهد در React نوشته شود. بسیاری از توسعه دهندگان مستندات JSX را دوست ندارند و معتقدند که درک آن برای توسعه دهندگان جوان دشوار است.

مزایای React Native

در زیر برخی از مزایای پذیرفته شده React Nativeآورده شده است:

توسعه سریعتر

React Nativeاز جاوا اسکریپت ، که باعث می شود توسعه برنامه بیشتر شبیه توسعه وب باشد، با تکرارها و انعطاف پذیری بیشتر استفاده می کند. این مزیت ویژگی افزوده ای نیز دارد که توسعه دهندگان وب می توانند به راحتی مهارت های خود را بهبود بخشند و برنامه های React Native بسازند.

کد قابل استفاده مجدد

دستاورد درخشان React Nativeاین است که عملکرد چند پلتفرمی را فعال می کند. این مسئله تا حدی از طریق کدهای قابل استفاده مجدد حاصل می شود که می تواند در iOS و Androidمستقر شود.

اشکالات کمتر

با React Native نیاز به اشکال زدایی و بهینه سازی کمتری وجود دارد زیرا در چندین پلتفرم مستقر است. یک برنامه برای ساخت به این معنی است که تنها یک بک لاگ، به‌روزرسانی‌های نسخه یکپارچه و یک مجموعه از باگ‌ها را بررسی کنید.

هزینه کمتر

مزایای ذکر شده در بالا به یک مزیت کلی React Nativeخلاصه می شود :کاهش هزینه. یک برنامه React Nativeباید یک بار با مزیت اضافه استفاده از یک پایگاه کد واحد (بیشتر اوقات) ساخته شود. این به معنای یک تیم است که در هزینه های حقوق و دستمزد و اداری صرفه جویی می کند. دیگر صرفه جویی در هزینه از مجوز MITاست که React Nativeتحت آن توزیع می شود. کاربران نیازی به انتشار منبع کد ندارند، هر کسی می تواند نرم افزار را تغییر دهد و تغییرات در کد نیازی به گزارش ندارد. این فریمورک کاملاً بدون مجوز است، بنابراین نیازی به پرداخت هزینه یا اشتراک گذاری برای هر کاری که در فریمورک انجام می شود وجود ندارد.

معایب React Native

در زیر به طور گسترده ای معایب React Nativeذکر شده است:

به روز رسانی های مداوم

React Nativeبه‌طور مداوم در حال به‌روزرسانی است و با رفع اشکال، مؤلفه‌های بومی جدید پورت‌شده، بهبود عملکرد و مؤلفه‌های سفارشی بهبود یافته همراه است. به‌روزرسانی‌ها لزوماً یک نقطه ضعف نیستند، اما چیزی است که توسعه‌دهندگان React Native باید در مقابل یک فریمورک توسعه‌یافته‌تر در نظر بگیرند.

فاقد ماژول های سفارشی

React Nativeهنوز فاقد اجزای خاصی است، در حالی که برخی دیگر هنوز به طور کامل توسعه داده نشده اند. اکثر توسعه دهندگان React Nativeبا این مشکل مواجه نمی شوند. با این حال، کسانی که باید راه حلی برای حل آن پیدا کنند، راه حلی از ابتدا ایجاد کرده یا راه حل موجود را هک کنند.

میانگین حقوق مهندسان نرم افزار در سال 2022

 

آموزش برنامه نویسی

 

در این مقاله، میانگین حقوق در ایالات متحده، اتحادیه اروپا، هند و بسیاری از کشورهای دیگر را خواهید یافت. باید بدانید که در این مورد ایالات متحده در بالای لیست قرار دارد و چندین کشور اروپایی پس از آن قرار دارند. دانمارک، کانادا و نروژ ، استرالیا، بریتانیا، آلمان و سوئد در رتبه های بعدی قرار دارند.

COUNTRY SALARY:

1. United States

$110,140

2. Switzerland

$97,518

3. Israel

$71,559

4. Denmark

$63,680

5. Canada

$61,680

6. Norway

$57,013

7. Australia

$55,640

8. United Kingdom

$55,275

9. Germany

$52,275

10. Sweden

$50,437

کشورهای پردرآمد آمریکا و چندین کشور اروپایی :

COUNTRY SALARY:

United States

$110,140

Switzerland

$97,518

Denmark

$63,680

Canada

$61,680

Norway

$57,013

Australia

$55,640

United Kingdom

$55,275

Germany

$52,275

Sweden

$50,437

Ireland

$48,427

Finland

$47,850

The Netherlands

$45,180

France

$43,849

New Zealand

$42,399

Singapore

$41,864

Argentina

$39,898

Japan

$36,024

کدام کشورها کمترین حقوق مهندسی نرم افزار را دارند؟ در ادامه نمونه ای از کشورهایی با کمترین حقوق برای توسعه دهندگان آمده است:

COUNTRY SALARY:

China

$23,790

Russia

$23,737

Poland

$22,740

Ukraine

$22,348

South Africa

$19,151

Brazil

$11,337

Philippines

$7,936

India

$7,725

Nigeria

$7,255

ایالت های پردرآمد آمریکا برای توسعه دهندگان نرم افزار کدامند؟

جای تعجب نیست که کالیفرنیا با میانگین حقوق 146770 دلار، بالاترین درآمد را برای مهندسان نرم افزار دارد. واشنگتن در رتبه دوم و مریلند در رتبه سوم قرار دارد.

STATE SALARY:

1. California

$146,770

2. Washington

$145,150

3. Maryland

$131,240

4. New York

$129,950

5. Rhode Island

$128,790

حقوق مهندسی نرم افزار بر اساس زبان برنامه نویسی در ایالات متحده

اگر به زبان های برنامه نویسی نگاهی بیندازیم، واضح است که برخی از آنها بهتر از بقیه (از لحاظ حقوق دریافتی)هستند. زبان‌های محبوب مانند Go و Pythonدر صدر فهرست قرار دارند. با این حال دارای متوسط هستند، بنابراین بسته به جایی که توسعه‌دهنده در آن قرار دارد، تفاوت‌های زیادی وجود دارد.

● Goبا ۱۲۰۵۷۷ دلار پردرآمدترین زبان است.

● روبی با قیمت 119558 دلار در جایگاه دوم قرار دارد.

● پایتون به طور متوسط 114904 دلار دریافت می کند.

● متوسط حقوق برای جاوا 112013 دلار است.

● جاوا اسکریپت معمولاً ۱۱۱۹۲۲دلار در ایالات متحده دریافت می کند.

● توسعه دهندگان اندروید به طور متوسط 109377 دلار درآمد دارند.

● iOSدر مقایسه با اندروید، میانگین حقوق کمی کمتر دارد، 108783 دلار.

● Rustخیلی عقب نیست، 108,744 دلار.

● Cبه طور متوسط 101734 دلار.

● PHPمعمولاً 92867 دلار.

● از بین این زبان ها، SQL کمترین درآمد را دارد. 85845 دلار.

•  

بدون کد نویسی برنامه نویس شوید...

اگر شما یکی از میلیون‌ها جوانی هستید که می‌خواهید وارد مرحله اول حرفه آی تی شوید، ممکن است از خود بپرسید اگر کدنویسی را دوست ندارید چه کاری انجام دهید. آموزش برنامه نویسی برای همه لازم نیست. این حرفه نیاز به نوع بسیار خاصی از ذهن کمی و تحلیلی دارد و فرآیند یادگیری می تواند دشوار باشد. شما می توانید بسیاری از مشاغل علوم کامپیوتر را بدون نیاز به کدنویسی برای آینده خود انتخاب نمایید.

خبر خوب: اگر می خواهید بخشی از صنعت فناوری اطلاعات و علوم مهندسی کامپیوتر باشید، ناامید نشوید. بسیاری از مشاغل فنی غیر کدنویسی وجود دارد. اگر انگیزه قوی برای کسب درآمد دارید، می توانید با هر یک از آنها آشنا شوید.

1. طراح گرافیک

کدنویسی می تواند از بسیاری جهات یک تجارت هنری باشد، اما طراحی گرافیکی تماماً به ظاهر یک محصول یا خدمات مربوط می شود. برای مثال، می‌توانید محصولات و بسته‌بندی را برای شرکت‌هایی طراحی کنید که کالاهای ملموس تولید می‌کنند. همچنین ممکن است به طراحی تبلیغات و تصویربرداری برند یا حتی صفحات وب علاقه مند باشید. اگرچه همه افراد در فن‌آوری می‌توانند از برخی مهارت‌های اولیه کدنویسی بهره ببرند، فرصت‌های زیادی برای طراحانی وجود دارد که می‌خواهند از کسانی که در سایر مشاغل فناوری هستند حمایت کنند ( بدون نیاز به کدنویسی).

2. متخصصان UXو UI

برخی از بارزترین کارهای فناوری بدون کدنویسی در توسعه تجربه کاربری (UX) و رابط کاربری (UI) هستند. مشاغل در UXو UI این پتانسیل را دارند که برخی از کامل‌ترین و معنادارترین مشاغل فنی باشند که شامل کدنویسی نمی‌شوند. اگر تا به حال از این سوال پرسیده اید که "من کدنویسی را دوست ندارم چه کار کنم؟" سوال، یک حرفه در طراحی UX یا UIممکن است فقط برای شما باشد.

زمانی که وب‌سایت‌ها و برنامه‌ها در حال توسعه هستند، متخصصان UX/UIقالب‌ها و ماکت‌ها را ترسیم می‌کنند. سپس آنها را بر روی کاربران آزمایش کرده و به طراحان امکان می‌دهند تا دستورالعمل‌هایی را برای تکمیل رابط کاربری تکمیل کنند و عملکرد بهینه نشان دهند. چندین نقش در این دسته قرار می گیرند که هر کدام به نحوه تعامل کاربران با یک وب سایت، برنامه یا برنامه مربوط می شود. این نقش‌ها شامل مهارت‌هایی در طراحی، روان‌شناسی، تعامل انسان و رایانه (HCI) و... است.

3. تحلیلگر کسب و کار

از بیرون، ممکن است به نظر برسد که چرخه توسعه نرم افزار ساده است. با این حال، یک محصول عالی بیشتر از توسعه دهندگان نیاز دارد که آنچه را که مشتریان به آنها می گویند بسازند. مشاغل فنی غیر از توسعه و طراحی نرم افزار به همان اندازه برای موفقیت یک شرکت آینده حیاتی هستند که کدنویسی ...!

اینجاست که تحلیلگر کسب و کار وارد می شود و شکاف بین نیازهای مشتری و کار توسعه دهنده را پر می کند. با به دست آوردن درک کاملی از آنچه که مشتری می خواهد نرم افزار یا محصول انجام دهد، تحلیلگر کسب و کار آن الزامات را به طرحی مبنی بر تدارکات آنچه امکان پذیر است تبدیل می کند.

4. مدیر پروژه یا برنامه

اگرچه مدیران پروژه و مدیران برنامه هر دو مشاغل فناوری بدون کدنویسی هستند، معمولاً به سطح بالاتری از درک شرکت، پروژه یا دامنه نسبت به برخی از مشاغل دیگر نیاز دارند.

مدیران پروژه به ندرت خود کد منبع را لمس می کنند. در عوض، آنها مسئول پروژه‌های خاص هستند و اغلب اولویت‌ها و کار چندین تیم متقابل را به طور همزمان هماهنگ می‌کنند. حتی بدون کدنویسی، مشاغل نرم افزاری از اقصی نقاط سازمان به مدیر پروژه پاسخ می دهند. این گزینه شامل توسعه دهندگان و مهندسان، بازاریابان، تحلیلگران، فروشندگان و طراحان می شود.

5. نگارشگر فنی

اگر استعداد شما در ساختن نثر مختصر و مفید نهفته است، نویسندگی فنی یکی از فراوان‌ترین مشاغل در زمینه کدنویسی بدون فناوری است. برنامه‌های کاربردی یا پایگاه‌های داده را فراموش کنید. برنامه‌ها، وب‌سایت‌ها، اسکریپت‌ها و ...هر نوع محصول دیگری به اسناد گسترده و انواع کپی نیاز دارند.

6. مدیر سیستم (ادمین)

"Sysadmins" معمولاً به آنها گفته می شود، اغلب به عنوان دستیاران بخش فناوری اطلاعات در نظر گرفته می شوند. آنها همه چیز را پوشش می دهند، از ایجاد و راه اندازی تجهیزات گرفته تا آنلاین شدن سرور ایمیل در صورت قطع شدن آن. به عنوان یک sysadmin، ممکن است مجبور شوید از فایل‌ها در کل شرکت نسخه پشتیبان تهیه کنید یا فایروال‌هایی برای محافظت از شبکه ایجاد کنید.

Sysadminهای موفق دارای طیف گسترده ای از مهارت ها هستند، که شامل مهارت های مردمی است که هنگام کار با همکاران ناامید که نمی توانند ایمیل خود را بررسی کنند یا گزارش پروژه خود را ارسال کنند ضروری است. در حالی که معمولاً کدنویسی مستقیم لازم نیست، داشتن تجربه برنامه نویسی مفید خواهد بود.

7. بازاریابی و فروش در حوزه آی تی

وقتی نوبت به آن می رسد، تقریباً هدف هر شرکت فناوری کسب درآمد است، به این معنی که نیاز به فروش محصولات دارند. این بدان معناست که افرادی که مهارت‌های بازاریابی و فروش آن محصولات را دارند، تقاضای بالایی دارند و راه را برای بسیاری از مشاغل فنی بدون کدنویسی باز می‌کنند.

مشاغل فنی زیر بدون کدنویسی همگی به انواع مختلفی از شرکت‌ها در صنعت مربوط می‌شوند:

• بهینه سازی موتور جستجو
• بازاریابی
• تولید محتوا
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی

8. وبلاگ نویسی فناوری

برخی از مشاغل فنی بدون آموزش برنامه نویسی به شما این امکان را می دهد که از تخصص خود در این زمینه استفاده مستقیم کنید.

اگر علایق شما به‌عنوان یک حرفه‌ای متنوع است، می‌توانید به‌عنوان یک روزنامه‌نگار فناوری یا وبلاگ‌نویس درباره هر چیزی از پایگاه داده و امنیت گرفته تا بازی بنویسید.

وبلاگ نویسی و روزنامه نگاری فناوری انواع سبک های نوشتن و پلت فرم های انتشار را پوشش می دهد. ممکن است در حال مصاحبه با استارت آپ ها و سهامداران آنها باشید. از طرف دیگر، ممکن است ایده‌های پیچیده‌ای را از طریق توضیح‌ها و توضیحات ساده به کاربران عادی منتقل کنید.

9.نرم افزار و تست بازی

شغل رویایی دیگر در توسعه نرم افزار بدون مهارت کدنویسی: تست نرم افزار و بازی است که شامل همه انواع برنامه ها و خدمات، از ابزارهای مدیریت ماشین های صنعتی گرفته تا بازی های روی جدیدترین و درخشان ترین سیستم های بازی می شود. تست کردن می تواند یکی از رقابتی ترین مشاغل فنی باشد که نیازی به کدنویسی ندارد، به خصوص اگر می خواهید بازی های ویدیویی را آزمایش کنید.

اگر بخواهید سخت کار کنید و خودتان را ثابت کنید، این 9 حوزه و برخی دیگر به روی شما باز است. همانطور که گفته شد، آشنایی با اصول برنامه نویسی می تواند بسیار مفید باشد. با این حال، برای بسیاری از این مشاغل، نیازی به دانستن بیشتر از اصول اولیه نخواهید داشت.

آیا زبان برنامه نویسی سی شارپ ارزش یادگیری را دارد؟

 

آموزش سی شارپ

 

آیا زبان برنامه نویسی سی شارپ ارزش یادگیری در سال 2022 را دارد؟ زبان C# در هر پلتفرمی از جمله دسکتاپ، آنلاین، فناوری های آینده، بازی ها و خدمات ادغام شده است. بنابراین، قطعاً باید همین الان سی شارپ را مطالعه کنید، زیرا بهترین شانس ورود به بازار کار را به شما می دهد و همچنان که در حرفه خود پیشرفت می کنید، شما را فعال نگه می دارد.

زبان C# در سال 2022 ارزش یادگیری را دارد زیرا این زبان برنامه نویسی اصلی است که به هر زبان برنامه نویسی سطح بالاتر کمک می کند. نه تنها از سی شارپ می توان برای ساخت برنامه های کاربردی ویندوز استفاده کرد، بلکه می توانیم برنامه هایی بسازیم که سیستم عامل های لینوکس، MacOS، iOS و Android را هدف قرار دهند.

اگر قبلاً در زمینه برنامه نویسی پیشینه دارید، می توانید انتظار داشته باشید که بین 2 تا 3 ماه زمان برای یادگیری اصول برنامه نویسی سی شارپ داشته باشید. از سوی دیگر، ایجاد مهارت ها و دانش مورد نیاز برای به دست آوردن شغل به عنوان یک توسعه دهنده، حدود 1 تا 2 سال تمرین نیاز خواهد داشت.

سی شارپ یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در جهان است. آموزش آن آسان است و برای توسعه طیف گسترده ای از نرم افزارها، از جمله برنامه های کاربردی وب، برنامه های ویندوز، و بازی های ویدیویی برای کنسول ها و رایانه های شخصی استفاده می شود.

سی شارپ بسیار همه کاره، آسان برای یادگیری، و شناخته شده به دلیل کارایی آن، زبانی عالی برای داشتن در جعبه ابزار توسعه دهنده شماست. ما نگاهی به برخی از ویژگی‌های کد و اینکه چرا برای توسعه‌دهندگان در هر سطحی انتخاب خوبی است، می‌اندازیم.

بر اساس شاخص TIOBE، تا زمان نگارش این مقاله، سی شارپ به عنوان پنجمین زبان برنامه نویسی محبوب جهان در رتبه بندی قرار گرفته است. این میزان فقط کمی کمتر از پسرعمویش C++ است که C# تا حدی از آن مشتق شده است. جاوا که شباهت های زیادی به سی شارپ دارد، در جایگاه سوم قرار دارد، درست پس از قدرتمندترین پایتون و سی.

زبان های برنامه نویسی سی شارپ

C#- تلفظ سی شارپ - یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، سطح متوسط و شی گرا است که در سال 2000 توسط مایکروسافت ایجاد شد. C# توسط Anders Hejilsbergطراحی شده است تا بخشی از ابتکار .Netباشد. نسخه فعلی آن 9.0 است که به عنوان بخشی از .NET 5.0 در سال 2020 منتشر شد. در ابتدا قرار بود این زبان Cool نامیده شود که مخفف زبان شی گرا شبیه به C است. این زبان شباهت هایی با زبان های دیگر از جمله C، C++، و شاید بحث برانگیزترین، جاوا دارد.

سی شارپ به نحوی مشابه سایر زبان‌های نوع Cمتکی است و از قوانین نحوی آشنا مانند استفاده از نقطه ویرگول برای عبارات پایانی، پرانتزهای فرفری برای عبارات گروهی، براکت‌های مربع برای اعلام (و دریافت داده‌ها از) آرایه‌ها و استفاده از علامت تساوی (=) استفاده می‌کند.

چه نرم افزاری می توانید با آن بسازید؟

سی شارپ یک زبان برنامه نویسی انعطاف پذیر است که توسعه دهندگان می توانند تقریباً برای هر نوع نرم افزار یا برنامه ای که می توانید تصور کنید از آن استفاده کنند. این زبان، مانند همه زبان‌های کدنویسی، مزایا و معایب خود را دارد و به همین دلیل، بخش‌های خاصی وجود دارد که C# در آنها پیشرفت می‌کند و نقاط ضعف خود را نشان می‌دهد.

یکی از کاربردهای بسیار محبوب سی شارپ در توسعه بازی های ویدیویی هم برای رایانه های شخصی و هم برای کنسول های بازی ویدیویی است. در واقع این زبان انتخابی واقعی برای توسعه دهندگان بازی است. بخشی از جذابیت در این عرصه به این موضوع مربوط می شود که موتور بازی یونیتی بر روی C++ و C# ساخته شده است. به همین دلیل، سی شارپ کاملاً با موتور بازی ادغام می‌شود، موتوری که برای ساخت بسیاری از برترین بازی‌های ویدیویی در جهان امروز استفاده می‌شود.

از آنجایی که سی شارپ بسیار شبیه به C++ است، آموزش C++ را برای برنامه نویسان بازیهای کامپیوتری آسان‌تر می‌کند، زبان دیگری که در جامعه گیمرها بزرگ است. بازی‌هایی که می‌توانید در سی شارپ ایجاد کنید، از پلتفرم‌ها، اسکرول‌های جانبی، بازی‌های RPG، واقعیت تغییریافته (AR)، واقعیت مجازی (VR) و همچنین بازی‌های موبایل. البته، تا حد زیادی به لطف چارچوب دات نت، برنامه های کاربردی وب حوزه دیگری هستند که C# در آن برتری دارد. در صورت تمایل می توانید از چارچوب دات نت یا از یک پلت فرم منبع باز استفاده کنید.

نوشتن برنامه های دسکتاپ یکی دیگر از نقاط قوت زبان برنامه نویسی سی شارپ هستند. به لطف کد کارآمد، مقیاس پذیری و این واقعیت که نگهداری از آن بسیار آسان است، سی شارپ یک انتخاب عالی برای ایجاد برنامه های کاربردی در آن است. در واقع، برخی از بزرگترین نام های فناوری با استفاده از این زبان ایجاد شده اند، از جمله Adobe Photoshop. Mozilla Firefox، MySQL Server و Thunderbird.

معایب برنامه نویسی سی شارپ

مانند هر زبان برنامه نویسی، سی شارپ هم خالی از اشکال نیست. بسیاری از مشکلاتی که مهندسان نرم‌افزار با سی شارپ دارند، مربوط به اولویت‌های شخصی است، مانند مشکلاتی که در مورد شی گرا بودن آن بسیار زیاد است. برخی دیگر C# را از نظر استانداردهای کدنویسی و بهترین شیوه‌ها کمی سنگین و سخت‌گیرانه می‌دانند.

سی شارپ نیز در گذشته تا حد زیادی به چارچوب دات نت متکی بود و برنامه های ساخته شده با زبان برنامه نویسی واقعاً برای آن پلتفرم یا برای اجرا در محیط ویندوز در نظر گرفته شده بودند. این امر باعث می‌شود از برخی جهات دسترسی به بازارتان را کمی محدود کنید. سی شارپ اکنون روی مک و لینوکس نیز اجرا می‌شود، بنابراین دیگر چنین مشکلی وجود ندارد. شکایت دیگر در مورد سی شارپ این است که بارگذاری آن کند است؛ هر تغییری در کد سی شارپ شما نیاز به کامپایل مجدد دارد که ممکن است کمی دردسرساز باشد.

آینده زبان برنامه نویسی سی شارپ

در حالی که سی شارپ پرکاربردترین زبان روی کره زمین نیست، اما همچنان از طرفداران زیادی برخوردار است که به طور مداوم در 20 سال گذشته افزایش یافته است. نشانه هایی وجود دارد که نشان می دهد رشد این زبان تا حدودی متوقف شده است، اما کاهش واقعی نشان نداده است.

به لطف آن، محبوبیت آن در محافل بازی، و سرمایه گذاری آن در توسعه موبایل و برنامه های وب، C# بعید است به این زودی ها به جایی برسد. چه زبان C# را به عنوان زبان اصلی خود یاد بگیرید یا به عنوان زبان دوم (یا سوم) توسعه دهنده، واقعاً اشتباه نکرده اید.

هنگام مقایسه شبکه های عصبی با مغز احتیاط کنید...

 

آموزش ماشین لرنینگ

 

سیستم‌های محاسباتی که به نظر می‌رسد فعالیت‌هایی شبیه مغز ایجاد می‌کنند، ممکن است نتیجه هدایت محققان به سمت یک نتیجه خاص باشد. شبکه‌های عصبی، نوعی از سیستم محاسباتی که بر اساس سازمان‌دهی مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند، اساس بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی را برای کاربردهایی مانند تشخیص گفتار، بینایی رایانه و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی تشکیل می‌دهند.

در زمینه علوم اعصاب، محققان اغلب از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند تا سعی کنند همان نوع وظایفی را که مغز انجام می‌دهد مدل‌سازی کنند، به این امید که مدل‌ها بتوانند فرضیه‌های جدیدی را در رابطه با نحوه انجام آن وظایف توسط مغز ارائه دهند. با این حال، گروهی از محققان MITتاکید می کنند که در تفسیر این مدل ها باید احتیاط بیشتری کرد. شما باید بدانید که پیش از هر چیز نیاز به داشتن دانش اصولی در زمینه ماشین لرنینگ ، زبان پایتون و کتابخانه هایی دارید مانند تنسرفلو که در زمینه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرند.

در تجزیه و تحلیل بیش از 11000 شبکه عصبی که برای شبیه‌سازی عملکرد سلول‌های شبکه - اجزای کلیدی سیستم ناوبری مغز - آموزش دیده بودند، دریافتند که شبکه‌های عصبی تنها زمانی فعالیت سلول‌های شبکه‌ای تولید می‌کنند که محدودیت‌های بسیار خاصی به آنها داده شود که در سیستم های بیولوژیکی یافت نمی شوند. تیم MIT دریافت که تعداد بسیار کمی از شبکه‌های عصبی فعالیت‌های شبکه‌ای سلول‌مانند را ایجاد می‌کنند، که نشان می‌دهد این مدل‌ها لزوماً پیش‌بینی‌های مفیدی درباره نحوه عملکرد مغز ایجاد نمی‌کنند.

شفر، که اکنون دانشجوی کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد است، نویسنده اصلی این مطالعه جدید است که در کنفرانس 2022 سیستم های پردازش اطلاعات عصبی ارائه خواهد شد. ایلا فیته، استاد علوم مغز و عصب شناسی و عضو موسسه تحقیقات مغز مک گاورن MIT، نویسنده ارشد این مقاله است. میکائیل خونا، دانشجوی کارشناسی ارشد MITدر رشته فیزیک، نیز عضو نویسندگان است.

مدل سازی سلول های شبکه

شبکه های عصبی، که محققان برای چندین دهه از آن برای انجام انواع وظایف محاسباتی استفاده می کنند، از هزاران یا میلیون ها واحد پردازشی متصل به یکدیگر تشکیل شده است. هر گره دارای اتصالاتی با نقاط قوت متفاوت با گره های دیگر در شبکه است. همانطور که شبکه مقادیر عظیمی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند، نقاط قوت آن اتصالات تغییر می کند زیرا شبکه انجام وظیفه مورد نظر را یاد می گیرد.

در این مطالعه، محققان بر روی شبکه‌های عصبی که برای تقلید عملکرد سلول‌های شبکه‌ای مغز که در قشر داخلی مغز پستانداران یافت می‌شوند، توسعه یافته‌اند، تمرکز کردند. همراه با سلول‌های مکانی که در هیپوکامپ یافت می‌شوند، سلول‌های شبکه‌ای یک مدار مغزی را تشکیل می‌دهند که به حیوانات کمک می‌کند بدانند کجا هستند و چگونه به مکان دیگری حرکت کنند.

طبق تحقیقات نشان داده شده است که سلول‌های مکانی هر زمان که یک حیوان در یک مکان خاص باشد شلیک می‌کنند و هر سلول مکانی ممکن است به بیش از یک مکان پاسخ دهد. از طرف دیگر سلول های شبکه ای بسیار متفاوت عمل می نمایند. هنگامی که یک حیوان در فضایی مانند اتاق حرکت می کند، سلول های شبکه تنها زمانی شلیک می کنند که حیوان در یکی از رئوس یک شبکه مثلثی باشد.

گروه های مختلف سلول های شبکه؛ شبکه هایی با ابعاد کمی متفاوت ایجاد می کنند که روی یکدیگر همپوشانی دارند. این مسئله به سلول های شبکه اجازه می دهد تا با استفاده از تعداد نسبتاً کمی سلول، تعداد زیادی موقعیت منحصر به فرد را رمزگذاری کنند. این نوع رمزگذاری مکان همچنین امکان پیش بینی مکان بعدی حیوان را بر اساس یک نقطه شروع و یک سرعت مشخص می کند. در چندین مطالعه اخیر، محققان شبکه های عصبی را برای انجام همین کار، که به عنوان یکپارچه سازی مسیر شناخته می شود، آموزش داده اند.

برای آموزش شبکه های عصبی برای انجام این کار، محققان نقطه شروع و سرعتی را که در طول زمان تغییر می کند به آن وارد می کنند. این مدل اساساً فعالیت یک حیوان در حال پرسه زدن در یک فضا را تقلید می کند و موقعیت های به روز شده را هنگام حرکت محاسبه می کند. همانطور که مدل کار را انجام می دهد، الگوهای فعالیت واحدهای مختلف در شبکه قابل اندازه گیری است. فعالیت هر واحد را می توان به عنوان یک الگوی شلیک، شبیه به الگوهای شلیک سلول های عصبی در مغز نشان داد.

در چندین مطالعه قبلی، محققان گزارش کرده‌اند که مدل‌های آن‌ها واحدهایی با الگوهای فعالیت تولید می‌کنند که الگوهای شلیک سلول‌های شبکه‌ای را از نزدیک تقلید می‌کنند. این مطالعات به این نتیجه رسیدند که نمایش های شبکه مانند سلول به طور طبیعی در هر شبکه عصبی آموزش دیده برای انجام وظیفه یکپارچه سازی مسیر ظاهر می شوند.

با این حال، محققان MIT به نتایج بسیار متفاوتی دست یافتند. در تجزیه و تحلیل بیش از 11000 شبکه عصبی که در مورد یکپارچه سازی مسیر آموزش داده بودند، دریافتند که در حالی که تقریبا 90 درصد از آنها این کار را با موفقیت یاد گرفته اند، تنها حدود 10 درصد از آن شبکه ها الگوهای فعالیتی را تولید می کنند که می تواند به عنوان سلول-شبکه طبقه بندی شود. این مورد شامل شبکه‌هایی می‌شود که در آن‌ها حتی تنها یک واحد امتیاز شبکه بالایی را به دست آورده است.

به گفته تیم MIT، احتمالاً مطالعات قبلی تنها به دلیل محدودیت‌هایی که محققان در آن مدل‌ها ایجاد می‌کنند، فعالیت‌هایی شبیه سلول شبکه ایجاد می‌کنند.

مطالعات قبلی این داستان را ارائه کرده‌اند که اگر شبکه‌ها را برای یکپارچه‌سازی مسیرها آموزش دهید، سلول‌های شبکه را دریافت خواهید کرد. چیزی که ما دریافتیم این است که در عوض، شما باید این توالی طولانی از انتخاب پارامترها را انجام دهید، که می دانیم با زیست شناسی ناسازگار هستند، و سپس در بخش کوچکی از این پارامترها، نتیجه دلخواه را خواهید گرفت.

مدل های بیولوژیکی بیشتر

یکی از محدودیت‌هایی که در مطالعات قبلی یافت شد این است که محققان از مدل خواسته بودند تا سرعت را به یک موقعیت منحصربه‌فرد تبدیل کند که توسط یک واحد شبکه که مربوط به یک سلول مکانی گزارش شده است. برای اینکه این اتفاق بیفتد، محققان همچنین نیاز داشتند که هر سلول مکانی فقط با یک مکان مطابقت داشته باشد، که نحوه عملکرد سلول های مکان بیولوژیکی نیست: مطالعات نشان داده اند که سلول های مکانی در هیپوکامپ می توانند به 20 مکان مختلف پاسخ دهند، نه فقط یک مکان.

وقتی تیم MIT مدل‌ها را طوری تنظیم کرد که سلول‌های مکانی بیشتر شبیه سلول‌های مکان بیولوژیکی باشند، مدل‌ها همچنان می‌توانستند وظیفه یکپارچه‌سازی مسیر را انجام دهند، اما دیگر فعالیت سلول‌های شبکه‌ای تولید نمی‌کردند. فعالیت شبه سلول‌های شبکه‌ای نیز زمانی ناپدید شد که محققان به مدل‌ها دستور دادند تا انواع مختلفی از خروجی مکان را تولید کنند، مانند موقعیت مکانی روی یک شبکه با محورهای Xو Y یا مکان به عنوان فاصله و زاویه نسبت به یک نقطه اصلی.

فیتی می‌گوید: «اگر تنها کاری که از این شبکه می‌خواهید انجام دهد یکپارچه‌سازی مسیر است، و مجموعه‌ای از الزامات بسیار خاص و نه فیزیولوژیکی را بر واحد بازخوانی تحمیل می‌کنید، در این صورت می‌توانید سلول‌های شبکه را به دست آورید. اما اگر هر یک از این جنبه‌های این واحد بازخوانی را آرام کنید، به شدت توانایی شبکه برای تولید سلول‌های شبکه را کاهش می‌دهد. در واقع، معمولاً این کار را نمی‌کنند، حتی اگر هنوز وظیفه یکپارچه‌سازی مسیر را حل می‌کنند.»

بنابراین، اگر محققان قبلاً از وجود سلول‌های شبکه‌ای اطلاع نداشتند و مدل را برای تولید آنها راهنمایی نمی‌کردند، بسیار بعید بود که آنها به عنوان یک پیامد طبیعی آموزش مدل ظاهر شوند. محققان می گویند که یافته های آنها نشان می دهد که هنگام تفسیر مدل های شبکه عصبی مغز، احتیاط بیشتری لازم است.

وقتی از مدل‌های یادگیری عمیق (deep learning) استفاده می کنید، آنها می‌توانند ابزار قدرتمندی باشند، اما باید در تفسیر آنها و تعیین اینکه آیا واقعاً پیش‌بینی‌های جدید انجام می‌دهند یا حتی به آنچه که مغز در حال بهینه‌سازی است، بسیار محتاط بود. کنت هریس، استاد علوم اعصاب کمی در دانشگاه کالج لندن، می‌گوید امیدوار است این مطالعه جدید دانشمندان علوم اعصاب را تشویق کند که در بیان آنچه می‌توانند با تشابهات بین شبکه‌های عصبی و مغز نشان دهند، مراقب باشند.

شبکه های عصبی می توانند منبع مفیدی برای پیش بینی ها باشند. اگر می‌خواهید یاد بگیرید که چگونه مغز یک محاسبات را حل می‌کند، می‌توانید شبکه‌ای را برای انجام آن آموزش دهید، سپس این فرضیه را آزمایش کنید که مغز به همان روش کار می‌کند. هریس که در این مطالعه شرکت نداشت، می‌گوید چه این فرضیه تأیید شود یا نه، چیزی یاد خواهید گرفت. این مقاله نشان می‌دهد که «پیش‌بینی» قدرت کمتری دارد: شبکه‌های عصبی پارامترهای زیادی دارند، بنابراین واداشتن آنها به تکرار یک نتیجه موجود چندان تعجب‌آور نیست.

به گفته محققان MIT، هنگام استفاده از این مدل‌ها برای پیش‌بینی نحوه عملکرد مغز، مهم است که هنگام ساخت مدل‌ها، محدودیت‌های بیولوژیکی واقعی و شناخته شده را در نظر بگیریم. آنها اکنون روی مدل‌هایی از سلول‌های شبکه کار می‌کنند که امیدوارند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از نحوه عملکرد سلول‌های شبکه‌ای در مغز ایجاد کنند.

Khona می‌گوید: «مدل‌های یادگیری عمیق به ما بینشی در مورد مغز می‌دهند، اما تنها زمانی که دانش بیولوژیکی زیادی را به مدل تزریق کنید. اگر از محدودیت‌های صحیح استفاده کنید، مدل‌ها می‌توانند راه‌حلی شبیه به مغز به شما ارائه دهند.»

این تحقیق توسط دفتر تحقیقات نیروی دریایی، بنیاد ملی علوم، بنیاد سیمونز از طریق همکاری سیمونز بر روی مغز جهانی، و موسسه پزشکی هوارد هیوز از طریق برنامه دانش پژوهان دانشکده تامین شد.

در آموزشگاه برنامه نویسی چه مطالبی آموزش داده می شود؟

اگر شما نیز تمایل به حضور در یک آموزشگاه برنامه نویسی معتبر دارید و چشم انداز شغلی خود را یک برنامه نویس حرفه ای تصور کرده اید، به شما تبریک می گوییم!

شغل برنامه نویسی یکی از پر درآمدترین مشاغل در ایران و جهان می باشد. شما به راحتی از طریق تسلط داشتن به یکی از زبانهای برنامه نویسی می توانید از طریق جاب آفر اقدام به مهاجرت نمایید.

در هر سنی که هستید شروع یادگیری برنامه نویسی را شروع کنید. بسیاری از افرادی که وارد این حرفه شده و به صورت تخصصی پیش رفته اند از سنین پایین و یا سنین بسیار بالا بوده اند. حتی یک فرد هفتاد ساله و یا یک نوجوان 14 ساله هم می تواند در دوره های آموزش برنامه نویسی شرکت نماید.

اگر می خواهید کسب و کار خود را نیز رونق ببخشید می توانید وارد حوزه طراحی سایت، سئو و دیجیتال مارکتینگ شوید. در که این مباحث آموزش داده میشود ثبت نام نمایید و از طریق آموزش تجارت الکترونیک جایگاه شغل و حرفه خود را تثبیت نمایید.

اگر می خواهید در این حوزه به موفقیت دست پیدا نمایید ، انگیزه و تلاش بالا را فراموش نکنید. شما برای پیشرفته شدن در هر حرفه ای نیاز به شوق و اشتیاق نسبت به یادگیری و پشتکار و تلاش منظم دارید.

آموزشگاه برنامه نویسی

 

مباحث مورد بحث در آموزشگاه برنامه نویسی

• آموزش دیجیتال مارکتینگ

• آموزش سئو

• آموزش طراحی سایت

• آموزش پایتون

• آموزش پایگاه داده

• آموزش c#

• آموزش java

• آموزش react native

• آموزش MVC

• آموزش UI UX

• آموزش nodejs

• آموزش c++

• آموزش لاراول

• آموزش seo

• آموزش javascript

• آموزش جاوا اسکریپت

مهاجرت برنامه نویسان به کانادا

 

(برای دریافت جاب آفر یا پیشنهاد کاری، کارفرما باید تاییدیهLMIA را دریافت کنه)

 

LMIA

ثابت می کنه که هیچ فرد کانادایی برای شغل مورد نظر تایید نشده و نیروی کار خارجی برای پوزیشن شغلی مورد نظر در دسترس هست.

 

حقوق و درامد برنامه نویسی در کانادا

 

 

زبان های برنامه نویسی محبوب در کشور کانادا

• JavaScript

• Swift

• Python

• Java

• C#

• Ruby

• PhP

 

مدارک و شرایط لازم برای کار در کانادا به عنوان برنامه نویس

• سابقه کاری مناسب در زمینه برنامه نویسی

• تسلط به دو زبان انگلیسی یا فرانسه

• سن مناسب

• تحصیلات اکادمیک در این زمینه

• پیشنهاد شغلی از کانادا

 

سایت های معتبر کانادا برای یافتن کار به عنوان برنامه نویس

• CareerBuilder

• Robert Half

• LinkedIn

• Eluta

برنامه نویسی یکی از مهارتهای مورد نیاز در کشورهای پیشرفته و صنعتی هست که به راحتی می تونید از طریق اون مهاجرت کاری داشته باشید.

آموزش react native رایگان

سلام دوستان... در قسمت قبل آموزش React Native با مفاهیم زیر آشنا شدیم.

• مفهوم Props در آموزش React Native
• مفهوم State ها
• مفهوم Style ها
• مفهوم Widthو Height در React Native component
• حال با ادامه آموزش React Native همراه باشید.

مفهوم Layout با استفاده از Flexbox در آموزش React Native

یک component می تواند چیدمان component های childخودرا با استفاده از algorithm Flexbox تعیین کند. Flexbox برای ایجاد یک Layout پایدار روی صفحات با سایزهای مختلف طراحی شده است.

با استفاده از ترکیبی از flexDirection، alignItems، و justifyContent می توان Layout مناسب طراحی کرد.Flexbox در React Native شبیه CSS عمل می کند. با این تفاوت که مقادیر پیش فرض متفاوتند. flexDirection به جای row، مقدار پیش فرض column دارد، و flex فقط یک عدد می گیرد.

مفهوم Flex

فلکس Flexتعیین می کند آیتم ها چگونه در عرض محور اصلی، فضای موجود را پر کنند. فضا برحسب مقدار flex مربوط به هر المان، تقسیم بندی می شود.

در مثال زیر، view های قرمز، زرد و سبز هر سه childهای Viewبا flex:1 هستند. view قرمز از flex: 1 استفاده می کند، viewزرد flex: 2 و view سبز flex: 3. جمع مقادیر flex این سه 6 است که به این معناست که view قرمز 6/1 فضا، viewزرد 6/2 و view سبز 6/3 فضا را می گیرد.

مفهوم Flex Direction

فلکس Flex Direction جهت چیدمان childهای یک nodeرا تعیین می کند. به آن محور اصلی نیز می گویند. محور دیگر، محور متقاطع، محور عمود به محور اصلی است، یا همان محوری است که خطوط wrapping را دربرمیگیرد. Row component های child را از چپ به راست میچیند. اگر wrapping فعال باشد، خط بعد دقیقا از زیر اولین آیتم از چپ شروع می شود. Column (مقدار پیش فرض) componentهای child را از بالا به پایین می چیند. اگر wrapping فعال باشد، خط بعد از اولین آیتم سمت چپ از بالا شروع می شود. row-reverse component های child را از راست به چپ میچیند. اگر wrapping فعال باشد، خط بعد از زیر اولین آیتم از راست شروع می شود. column-reverse component های child را از پایین به بالا می چیند. اگر wrapping فعال باشد، خط بعدی اولین آیتم سمت چپ از پایین شروع می شود.

import React, { Component } from 'react';

import { View } from 'react-native';

export default class FlexDirectionBasics extends Component {

render() {

return (

// Try setting `flexDirection` to `column`.

<View style={{flex: 1, flexDirection: 'row'}}>

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'powderblue'}} />

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'skyblue'}} />

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'steelblue'}} />

</View> ); }};

مفهوم Layout Direction

لایه Layout Direction تعیین کننده ی جهتی است که در آن childها و متن در یک سلسله مراتب باید چیده شوند. Layout Direction تعیین کننده این هستند که start و end به کدام لبه ها اشاره می کنند. به طور پیش فرض چیدمان صفحات در React Native بصورت LTR است. در این حالت start به چپ و endبه راست اشاره می کند. LTR(مقدار پیش فرض) متن ها و childها از چپ به راست چیده می شوند. Margin و paddingکه برای start یک المان تعیین می شوند به سمت چپ اعمال می شوند. RTLمتن ها و child ها از راست به چپ چیده می شوند. Margin و paddingکه برای start یک المان تعیین می شوند به سمت راست اعمال می شوند.

تراز کردن محتوا (justify Content)

محتوای justifyContent نحوه قرار گرفتن childها در راستای محور اصلی container شان را تعیین می کند. برای مثال، می توانید با استفاده از این ویژگی یک المان child را وسط یک containerقرار دهید؛ به این صورت که برای افقی وسط بودن، flexDirection را مساوی rowقرار دهید، برای عمودی وسط بودن، flexDirectionرا مساوی column قرار دهید. flex-start (مقدار پیش فرض) childهای یک container را از ابتدای محور اصلی آن، مرتب می کند. flex-end child های یک container را از انتهای محور اصلی آن، مرتب می کند. Center child های یک container را در راستای محور اصلی، وسط قرار می دهد. space-between المان های childرا در راستای محور اصلی container قرار می دهد و فضای اضافه را بین آن ها توزیع می کند. space-around المان های child را در راستای محور اصلی containerقرار می دهد و فضای اضافه را اطراف آن ها توزیع می کند. در مقایسه با space-between، فضای اضافه به ابتدا و انتهای اولین و آخرین child افزوده می شود.

import React, { Component } from 'react';

import { View } from 'react-native';

export default class JustifyContentBasics extends Component {

render() {

return (

// Try setting `justifyContent` to `center`.

// Try setting `flexDirection` to `row`.

<View style={{

flex: 1,

flexDirection: 'column',

justifyContent: 'space-between',

}}>

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'powderblue'}} />

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'skyblue'}} />

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'steelblue'}} />

</View>

);

}

};

تراز کردن آیتم ها (align Items) در آموزش React Native

ایتم alignItems تعیین کننده نحوه قرار گرفتن childها در راستای محور متقاطع container است. بسیار شبیه justifyContentعمل می کند، اما به جای اعمال شدن به محور اصلی، روی محور متقاطع اعمال می شود. Stretch (مقدار پیش فرض) childهای یک container را امتداد می دهد تا کامل محور متقاطع را بگیرند و heightمعادل محور متقاطع داشته باشند. flex-start child های یک container را از ابتدای محور متقاطع آن، مرتب می کند. flex-end child های یک container را از انتهای محور متقاطع آن، مرتب می کند. Center child های یک container را در راستای محور متقاطع ، وسط قرار می دهد. Baseline المان های childرا نسبت به یک نقطه مشترک مرتب می کند. المان های child می توانند طوری تنظیم شوند که نقطه ارجاعی برای parentشان باشند.

برای اینکه استفاده از Stretch موثر باشد، المان child نباید در راستای محور دیگر بعد ثابت داشته باشد. در مثال زیر، مقداردهی به صورت alignItems: stretchاثری ندارد، مگر زمانی که width: 50از المان child حذف شود.

import React, { Component } from 'react';

import { View } from 'react-native';

export default class AlignItemsBasics extends Component {

render() {

return (

// Try setting `alignItems` to 'flex-start'

// Try setting `justifyContent` to `flex-end`.

// Try setting `flexDirection` to `row`.

<View style={{

flex: 1,

flexDirection: 'column',

justifyContent: 'center',

alignItems: 'stretch',

}}>

<View style={{width: 50, height: 50, backgroundColor: 'powderblue'}} />

<View style={{height: 50, backgroundColor: 'skyblue'}} />

<View style={{height: 100, backgroundColor: 'steelblue'}} />

</View>

);

}

};

مفوم AlignSelf

در alignSelf موارد مشابهی دارد و مثل alignItems عمل می کند اما به جای اثر روی child درون container، می توان آن را روی یک المان اعمال کرد ومستقل از parent، آن را تغییر داد.

مفهوم Align Content

در alignContent توزیع خطوط در راستای محور عرضی را تعیین می کند. فقط زمانی اثر آن اعمال می شود که آیتم ها با استفاده از flexWrapدر چندین خط شکسته (wrapped) شوند. flex-start (مقدار پیش فرض) خطوط شکسته (wrapped شده) را از ابتدای محور متقاطع container مرتب می کند. flex-end خطوط شکسته را از انتهای محور متقاطع container مرتب می کند. Stretch خطوط شکسته را امتداد می دهد تا کامل محور متقاطع container را پر کنند. center خطوط شکسته را در راستای محور متقاطع container ، وسط قرار می دهد. space-between خطوط شکسته را در راستای محور اصلی container قرار می دهد و فضای اضافه را بین آن ها توزیع می کند. space-around خطوط شکسته را در راستای محور اصلی container قرار می دهد و فضای اضافه را اطراف آن ها توزیع میکند. در مقایسه با space-between، فضای اضافه به ابتدا و انتهای اولین و آخرین خط افزوده میشود.

مفهوم Flex Wrap

ویژگی flexWrapروی container ها مقداردهی می شود و به کمک آن می توان تعیین کرد هنگامی که المان های childدر راستای محور اصلی از container بیرون میزنند، چه اتفاقی بیوفتد. به طور پیش فرض المان های child باید در یک خط قرار بگیرند ( که ممکن است باعث جمع شدن غیرعادی المان ها شود). اگر شکستن خطوط (wrapping) ممکن باشد، آیتم ها در راستای محور اصلی در چند خط شکسته می شوند.

موقع شکستن خطوط می توان از alignContent برای تعیین چگونگی قرارگیری خطوط در container، استفاده کرد.

مفهوم Flex Basis، Grow و Shrink

در flexGrow تعیین می کند چگونه فضای درون container بین المان های childدر راستای محور اصلی، توزیع شود. پس از قرارگرفتن المان های child درون container ، فضای باقی مانده با توجه به مقدار این متغیر در المان های child، توزیع می شود.flexGrow هر مقدار اعشاری بزرگ تر 0 را می پذیرد و صفر مقدار پیش فرض آن است. یک container براساس مقدار flexGrowالمان های child خود، فضای باقی مانده را بین آن ها توزیع می کند. flexShrink تعیین می کند چگونه المان های child در راستای محور اصلی کوچک شوند، در صورتی که اندازه آن ها از اندازه container شان درراستای محور اصلی، بیشتر شود. FlexShrink بسیار شبیه flexGrow عمل می کند و استفاده هم زمان از هر دو کمک می کند المان های child براساس نیاز بزرگ یا کوچک شوند. flexShrink هر مقدار اعشاری بزرگ تر 0 را می پذیرد و مقدار پیش فرض آن یک است. یک container براساس مقدار flexShrinkالمان های child خود، آن ها را کوچک می کند. FlexBasis یک روش مستقل از محور برای تعیین اندازه پیش فرض یک آیتم در راستای محور اصلی است. مقداردهی به flexBasisبرای یک المان child شبیه مقداردهی به width آن المان است، درصورتی که parent آن flexDirection: rowداشته باشد، و یا مقداردهی hightبه آن المان درصورتی که parent آن flexDirection: column داشته باشد. مقدار FlexBasisیک آیتم، سایز آن آیتم است؛ سایز پیش فرضی که قبل از هرگونه بزرگ و کوچک شدن المان به آن اختصاص می یابد.

مفهوم Width و Height

مقدار Widthیک المان نشان دهنده ی Width محتوای آن المان است. به طور مشابه، Height یک المان Heightمحتوای آن است.

می توان به هردو مقادیر زیر را نسبت داد: Autoمقدار پیش فرض است. React Native مقادیر width/height را برای المان بر اساس محتوایش محاسبه می کند. Pixels تعیین کننده width/heightبراساس pixel به صورت absolute می باشد. با توجه به استایل های دیگر component ، این مقادیر ممکن است اندازه نهایی ابعاد component باشند یا نباشند. Percentage تعیین کننده widthیا height یک componentبه صورت درصدی از width یا height المان parent آن می باشد.

مفهوم Layout های relative و absolute

نوع positionیک المان تعیین کننده نحوه قرار گرفتن آن نسبت به المان parent اش می باشد. Relative (مقدار پیش فرض) به طور پیش فرض یک المان مکانی نسبی دارد. به این معنا که یک المان، اول با توجه به جایگیری نرمال آیتم ها، و سپس براساس مقادیر top، right، bottom و leftنسبت به مکان مورد انتظار، قرار می گیرد. این انحراف، بر مکان sibling element ها، و یا جای المان parentتاثیری ندارد. Absolute اگر المانی به طور مطلق جایی قرار گرفته باشد، در جایگیری نرمال آیتم ها شرکت نمی کند، مستقل از المان های siblingخود قرار می گیرد و مکان دقیقش به کمک مقادیر top ، right، bottom و leftتعیین میشود.

ما در اینجا به مفاهیم پایه پرداختیم، اما style های زیادی هستند که برای layout های خود به آن نیاز خواهید داشت.

گام به گام به ساخت یک application واقعی نزدیک می شویم. یکی از مواردی که هنوز به آن نپرداخته ایم نحوه دریافت ورودی از کاربر است که در بخش بعد به آن می پردازیم.

آموزش React Native ادامه دارد