[RB@Blog_Title]

7 عادت که استراتژی محتوای شما را از بین می برد

سلام

در سال 2022، ما مجموعه ای از راهنماهای رایگان را راه اندازی کردیم که بازاریابان محتوای SaaS را به چالش کشید تا در استراتژی محتوای خود تجدید نظر کنند.

سفارش ساخت سایت سفارش طراحی سایت در فریلنس پروژه

بیشتر راهنماها در مورد استفاده از حجم جستجوی صفر (ZSV) و کلمات کلیدی BOFU صحبت کردند.

با این حال، اخیراً متوجه شده‌ایم که حتی با یک استراتژی مناسب، تلاش بازاریابی محتوای شما ممکن است نتایجی را که می‌خواهید ارائه نکند.

منظورم چیست؟

عادات خاصی مانع از کارکرد استراتژی محتوای شما می شود مگر اینکه به درستی اصلاح شود.

آنها چه هستند؟

ما آنها را به زودی برای شما فاش خواهیم کرد.

اما قبل از آن، در اینجا به تفکیک آنچه در شماره امروز خواهیم پرداخت، آمده است:

     مایکروسافت 10 میلیارد دلار در ChatGPT سرمایه گذاری می کند
     برای کسب درآمد از ChatGPT هوش مصنوعی را باز کنید
     رسانه منبع باز را در بر می گیرد
     7 عادت که استراتژی محتوای شما را از بین می برد
     آخرین کشف SERP از خواندن 100 پست وبلاگ

بیایید شیرجه بزنیم:
داستان های هفته SaaS

مایکروسافت 10 میلیارد دلار در ChatGPT سرمایه گذاری می کند

هفته گذشته، CNBC گزارش داد که مایکروسافت قرار است 10 میلیارد دلار در ChatGPT سرمایه گذاری کند.

بر اساس این گزارش، ارزش فعلی نرم افزار را تنها 3 ماه پس از راه اندازی به 29 میلیارد دلار افزایش می دهد.

و در ازای آن، اگر هوش مصنوعی Open بتواند سرمایه گذاری را جبران کند، مایکروسافت 75 درصد از کل سود را دریافت خواهد کرد.

اگر این حرکت انجام شود، این یک پیروزی بزرگ برای مایکروسافت خواهد بود، زیرا به دنبال راهی برای از بین بردن تسلط گوگل بر بینگ در جستجوهای وب بوده است.

آیا ChatGPT پاسخ خواهد بود؟ و آیا گوگل باید احساس خطر کند؟

مایلیم نظرات شما را در این مورد بشنویم.

OpenAI برای راه اندازی ChatGPT Pro

در اخبار دیگر، OpenAI برنامه خود را برای کسب درآمد ChatGPT اعلام کرده است - ابزار هوش مصنوعی که در سال 2022 راه اندازی شد برای همه کاربران رایگان شد، اما احتمالاً در آینده نزدیک تغییر خواهد کرد.

پس از عرضه ChatGPT Pro، کاربران پولی به تعداد نامحدودی از صفحات و تغییرات دسترسی خواهند داشت.

در حال حاضر، نسخه حرفه ای هنوز در حال آزمایش است و برای عموم قابل دسترسی نیست.

برای شرکت کردن، باید برای قرار گرفتن در لیست انتظار آنها درخواست دهید.

رسانه منبع باز را در بر می گیرد

هفته گذشته، Medium اعلام کرد که انجمن خود را بر روی پلتفرم منبع باز - Mastodon - راه اندازی خواهد کرد.

Mastodon یکی از معدود جایگزین های توییتر است که از زمان تصاحب ایلان ماسک به وجود آمده است.

در حالی که هنوز در طول موج غول فناوری نیست، Mastodon پلتفرمی است که به شما امکان می دهد افکار خود را پخش کنید و با افراد مشابه در مکالمه شرکت کنید.

SaaS خوب می خواند و گوش می دهد

7 چارچوب سرفصل سئو که CTR شما را 10 برابر می کند [موضوع توییتر]

چرا برخی از محتواها در نقطه دوم SERP ها نسبت به قسمت اول کلیک بیشتری می کنند؟

من به شما می گویم: تیتر.

یک تیتر خوب سهم شیر از کلیک ها را در صفحه اول به شما ارائه می دهد.

اما چه چیزی یک تیتر خوب را ایجاد می کند؟

در این موضوع توییتر، جرمی موزر فرمول برنده سرفصل سئوی خود را به اشتراک می گذارد.

و در اینجا چند انتخاب از پست او وجود دارد:

     شکاف کنجکاوی - اطلاعات گمشده ای را که بین آنها و بهترین زندگی آنها وجود دارد به خوانندگان بگویید.
     بیانیه اعتبار: به خوانندگان کمی اصالت و دلیلی برای اعتماد به شما ارائه دهید.
     فراخوان مخاطب: با مخاطبان هدف خود تماس بگیرید تا بدانند محتوا برای نیازهای آنها طراحی شده است.
     چارچوب زمانی - انتظارات خود را تعیین کنید و به خوانندگان بگویید که چقدر طول می کشد تا با استراتژی خود موفق شوید.
     ارتقای محتوا را ارائه دهید - موارد اضافی مانند الگوها، صفحات گسترده یا کتاب‌های الکترونیکی را ارائه دهید.

بزرگترین کشف SERP از خواندن 100 پست وبلاگ [موضوع توییتر]

چندین حدس و گمان در مورد معیارهای رتبه بندی گوگل وجود دارد.

در حالی که برخی از آنها در راهنمای رتبه‌بندی گوگل منتشر شده‌اند، به نظر می‌رسد برخی دیگر فقط بدعت هستند.

در این تاپیک، تامی واکر، میزبان استودیوی محتوا، آنچه را که در مورد SERP ها پس از خواندن 100 پست وبلاگ در 2 هفته کشف کرد، آشکار می کند.

برخی از عوامل ارزیابی شده در این آزمایش عبارتند از:

     تاریخ انتشار اصلی و آخرین به روز رسانی
     تعداد کلمات
     تصاویر
     رسانه جاسازی شده
     لینک های ورودی
     قطعات متن

در حالی که برای درک کشف او باید کل موضوع را بخوانید، در اینجا چند حدس ما وجود دارد که درست به اثبات رسیده است:

     تعداد کلمات بیشتر به رتبه بندی صفحات برای کلمات کلیدی که به پست های تعریف ساده نیاز دارند آسیب می زند.
     پیوندهای ورودی همیشه مهم نیستند. صفحاتی با 90 لینک می توانند از صفحاتی که 1500 لینک دارند برتری داشته باشند.
     محتوای صفحه اول SERP برای حفظ جایگاه خود نیاز به به روز رسانی های مکرر دارد.
     اهمیت موضوعی - سایت هایی که برای مدت طولانی در دسترس بوده اند، شانس بیشتری برای رتبه بندی نسبت به سایت های جدیدتر دارند (حتی اگر سایت دوم بهترین محتوا را در موضوع اصلی داشته باشد.

e در قیف آگهی
نمودار نمونه ای که الگوی هزینه واقعی کمپین، هزینه هدف و بودجه روزانه را نشان می دهد
شکل 3: هزینه های کمپین در مقابل هزینه های هدف و بودجه روزانه
نمودار نمونه ای که نشان می دهد چند پین از یک کمپین در فهرست آگهی فعال و فیلتر شده است
شکل 4: تعداد پین های فعال در مقابل فیلتر شده از یک کمپین در فهرست تبلیغات
دسترسی به تیم های غیر مهندسی

برای اینکه اشکال‌زدایی تحویل فرآیندی آسان و مقیاس‌پذیر باشد، می‌خواستیم تیم‌های غیرمهندسی (مانند عملیات مشتری و فروش) را برای درک سیستم‌های ما و اقداماتی که می‌توان برای بهبود ارائه تبلیغات انجام داد، توانمند کنیم.
راه حل: خلاصه یک خطی تشخیص و توصیه

Debugger تحویل ما خلاصه‌های ساده و یک خطی از سلامت کمپین را به همراه توصیه‌ای در مورد تغییراتی که می‌توان برای بهبود تحویل تبلیغات ایجاد کرد، ارائه می‌کند. ( طراحی لوگو طراحان لوگو لوگو ) این خلاصه‌ها نیازی به درک عمیق سیستم‌های فنی ما ندارند، و حل برخی از مسائل تحویل را آسان‌تر و سریع‌تر می‌کنند، زیرا به کمک تیم‌های مهندسی نیاز ندارند. خلاصه‌ها از پیش نوشته شده‌اند و بر اساس قوانین اکتشافی انتخاب شده‌اند که ما به‌طور دستی بر اساس تجربه قبلی و دانش خود از سیستم‌های تحویل آگهی شناسایی کرده‌ایم.
نمونه‌ای از خلاصه یک خطی ابزار Debugger Delivery که توضیح می‌دهد کدام مرحله (تعیین کننده قیمت رزرو) بیش از حد اصلاح شده است و پیشنهادی برای نحوه بهبود تحویل آگهی (افزایش ارزش پیشنهادی)
شکل 5: خلاصه یک خطی که نشان می دهد کدام مرحله قیف سرویس ممکن است تحویل را محدود کند
نمونه ای از خلاصه یک خطی ابزار Debugger Delivery که توضیح می دهد کدام مرحله بازیابی (درپوش حذف) بیش از حد کوتاه شده است و پیشنهادی برای نحوه بهبود تحویل تبلیغات (تصفیه معیارهای هدف گذاری آگهی)
شکل 6: خلاصه یک خطی که نشان می دهد کدام مرحله بازیابی ممکن است تحویل را محدود کند
نمونه ای از خلاصه یک خطی ابزار Debugger Delivery که توضیح می دهد که هیچ مرحله قیف خاصی بیش از حد عمل نمی کند.
شکل 7: خلاصه یک خطی که نشان می دهد هیچ مرحله ای بیش از حد عمل نمی کند، نشان می دهد که مشکل در سیستم دیگری است.

در صورتی که به درک فنی بیشتری نیاز باشد، ما همچنین مستندات مفصلی درباره سیستم انتها به انتها و همچنین هر مرحله در قیف تبلیغاتی، کاری که انجام می‌دهد، اضافه کرده‌ایم و اگر آن مرحله خاص به طور غیرمنتظره یا نامطلوب عمل کند، راه‌حل‌هایی را توصیه می‌کنیم.
نمودار نمای کلی Debugger Debugger که کاربران می توانند در خود ابزار به آن دسترسی داشته باشند تا درک دقیق تری از هر مؤلفه در پشته تحویل آگهی داشته باشند.
شکل 8: مستندات فنی Debugger تحویل
تعاریف برخی از تریمرها در قیف تبلیغاتی و کاری که انجام می دهند به همراه راه حل های پیشنهادی. اینها برای تامین انرژی ابزار خلاصه یک خطی ذکر شده در بالا استفاده می شوند
شکل 9: تعاریف و راه حل های پیشنهادی برای هر مرحله در قیف تحویل تبلیغات
تأثیر

در سال 2021، تیم عملیات مشتری ما در مجموع 7270 بلیط دریافت کرد که از این تعداد فقط 78 مورد نیاز بود تا برای بررسی بیشتر به تیم مهندسی ارسال شود. این بدان معناست که 99 درصد از تمام بلیط ها بدون هیچ گونه حمایتی از سوی تیم مهندسی حل شده است. به طور حکایتی، شریک ما در تیم عملیات مشتری گفت که حداقل 60 تا 70٪ از این بلیط ها توسط تیم آنها به طور مستقل به لطف ابزار Debugger Debugger حل شده است و آنها به طور روزانه به این ابزار متکی هستند.انجام پروژه انجام پروژه متلب متلب

علاوه بر این، در سال 2021، به طور متوسط ​​47 ساعت برای پیشنهاد اولین راه حل (ارسال تجزیه و تحلیل و توصیه به تبلیغ کننده) و 67 ساعت برای وضوح کامل طول کشید.

یکی دیگر از شاخص های واضح تأثیری که Debugger Delivery داشته است، حجم خام بلیط هایی است که باید به تیم مهندسی ارسال شود: 110 در سال 2019، 106 در سال 2020، و فقط 78 در سال 2021. همانطور که به تکرار این ابزار ادامه می دهیم، نیاز به پشتیبانی مهندسی اختصاصی رو به کاهش است و به تیم اجازه می دهد تا زمان بیشتری را به جای اشکال زدایی بر روی پروژه های بزرگتر صرف کند.

در نهایت، برای بلیط هایی که به تیم مهندسی ارسال می شوند (همانطور که در شکل 10 نشان داده شده است)، تنها 2٪ از اشکالات حل نشده باقی می مانند. از شکل 11، ما 90 درصد مواقع SLA ثابت خود را زده ایم.

Debugger تحویل ما اکنون توسط صدها کارمند Pinterest در هر ماه در تیم های مهندسی و غیر مهندسی برای تریاژ و رفع اشکالات تحویل تبلیغات به طور کارآمد استفاده می شود. ما هیجان‌زده هستیم که این ابزار را قوی‌تر کنیم تا تیم‌هایمان را در آینده مؤثرتر کنیم.
نمودار دایره ای از وضعیت خطاهای بلیط تحویل که نشان می دهد تنها 2٪ از 278 مورد حل نشده باقی مانده است.
شکل 10: تفکیک وضعیت بلیت اشکال تحویل آگهی
داشبورد نشان می‌دهد که برای 90 درصد از بلیت‌های باگ تحویل در 4 ماه گذشته، SLA را رفع کرده‌ایم
شکل 11: معیارهای SLA رفع اشکال تحویل آگهی
بهبودهای آینده

در حالی که ما برای بسیاری از سیستم‌ها پوشش اضافه کرده‌ایم، هنوز فضا برای گسترش وجود دارد. گام بعدی ما اضافه کردن بررسی های گسترده به مسائل مربوط به بودجه بندی تریاژ و ارائه خلاصه های یک خطی از چگونگی تأثیر تغییر بودجه بر تحویل است. پس از آن، ما قصد داریم ابزار خود را گسترش دهیم تا تنظیمات هدف تبلیغات را پوشش دهیم، تا مشکلات تحویل ناشی از مشخصات هدف‌یابی خیلی باریک یا خیلی گسترده را پوشش دهیم. با پیچیده‌تر شدن سیستم‌ها و محصولات ما، نیاز مستمر به تکامل اشکال‌زدای تحویل ما برای حفظ سطح بالا وجود دارد.طراحی سایت سفارش طراحی سایت سایت

در مورد مهارت های برنامه نویسی شما

6. تجسم داده ها با MATLAB - پروژه ها و نمونه ها

یاد بگیرید که چگونه داده ها را با متلب به صورت دو بعدی، سه بعدی، چهار بعدی، پنج بعدی تجسم کنید و با ده ها پروژه و مثال، طرح های متحرک بسازید.

چرا این دوره؟

 

انجام پروژه انجام پروژه متلب پروژه متلب

 

    تکنیک های طرح پیچیده را به مراحل ساده تقسیم می کند.
    رویکرد آسان و شهودی از مربیان حرفه ای.
    ایده آل برای دانش آموزان، دانشگاهیان، دانشمندان.
    مناسب برای برنامه نویسان مبتدی

7. مبانی متلب برای مبتدیان

آموزش برنامه نویسی متلب با تمرینات گام به گام.

این یک دوره تمرینی برای متلب است. نرم افزار پیشرو در محاسبات عددی را از طریق تمرینات گام به گام بیاموزید. به اصول اولیه مسلط شوید و به سطح پیشرفته در متلب بروید.

متلب نرم افزار پیشرو در محاسبات عددی و الگوریتم های ساختمانی است که به طور گسترده توسط مهندسان، برنامه نویسان، محققان، معلمان، دانشکده ها و کارآفرینان استفاده می شود.

 

سایت دورکاری سایت فریلنسری کار آنلاین

 

 

در این دوره آموزش متلب را با ایجاد و دستکاری ماتریس هایی که کلید برنامه نویسی متلب هستند، شروع می کنید، سپس نحوه استفاده از متلب در برخی از مسائل ریاضی ابتدایی را یاد می گیرید، پس از آن بخش گرافیک می آید که در آن نحوه استفاده از متلب را یاد خواهید گرفت. برای تولید نمودارهای 2 بعدی و 3 بعدی همچنین نحوه ساخت انیمیشن های 2 بعدی. در بخش برنامه نویسی یاد می گیرید که چگونه از متلب به عنوان یک زبان برنامه نویسی برای ساخت الگوریتم های خود استفاده کنید، با نحوه وارد کردن و تجزیه و تحلیل داده ها به متلب آشنا می شوید و در نهایت با قابلیت های نمادین متلب آشنا می شوید.
8. MATLAB را با پردازش تصویر از ابتدا یاد بگیرید!

یاد بگیرید که چگونه از MATLAB با این جعبه ابزار عالی پردازش تصویر استفاده کنید. اصلا نیازی به تجربه قبلی نیست

جعبه ابزار پردازش تصویر (IP) متلب بسیار محبوب است و تقریباً در تمام مؤسسات و مؤسسات دانشگاهی استفاده می شود. به این دلیل است که به خوبی نوشته و سازماندهی شده است که این جعبه ابزار را برای سخت ترین عملیات IP بسیار کاربرپسند می کند.

اگر می خواهید متلب را برای کار یا کالج خود یاد بگیرید، این دوره آموزشی مناسب برای شماست. این دوره این جعبه ابزار کامل پردازش تصویر را از ابتدا به شما آموزش می دهد. تمام مفاهیم نظری در ارائه با مثال توضیح داده شده است. سپس پیاده سازی آنها با برنامه نویسی متلب پوشش داده می شود. تمامی این فایل های ارائه و اسکریپت های متلب کار به عنوان مواد تکمیلی همراه با سخنرانی ارائه شده است. برای گذراندن این دوره به هیچ تجربه قبلی برنامه نویسی Matlab نیاز ندارید، زیرا همه چیز را از ابتدا شروع می کند.

محتوای دوره شامل تمام موضوعات (سطح مبتدی و متوسط) در جعبه ابزار IP مانند فیلتر کردن تصویر، حذف نویز، عملیات مورفولوژیکی، عملیات هیستوگرام، آستانه گذاری تصویر، تشخیص لبه و اصول اولیه تقسیم بندی تصویر است. چندین آزمون برای پیگیری عملکرد و درک شما تنظیم شده است. علاوه بر تمام محتوای تئوری، برخی از برنامه های کاربردی دنیای واقعی نیز در قالب پروژه هایی مانند "تشخیص چهره همه دوستان خود در یک تصویر" پوشش داده شده است.
9. MATLAB برای دانشمندان و مهندسان

 

انجام پروژه انجام پروژه برنامه نویسی پروژه برنامه نویسی

 

مقدمه ای بر MATLAB برای مهندسان و دانشمندان.

چه در زمینه مهندسی، چه علوم، اقتصاد یا پیشینه پزشکی، شما در شرف پیوستن به بیش از 2 میلیون کاربر متلب هستید که در این زمینه ها فعالیت می کنند. یک محیط محاسبات عددی چند پارادایم و زبان برنامه نویسی نسل چهارم که امکان دستکاری ماتریس، ترسیم توابع و داده ها، پیاده سازی الگوریتم ها، ایجاد رابط های کاربری، و رابط با برنامه های نوشته شده به زبان های دیگر، از جمله C، C++، C#، جاوا را فراهم می کند. ، فرترن و پایتون با بسته اضافی، Simulink، شبیه سازی گرافیکی چند دامنه ای و طراحی مبتنی بر مدل را برای سیستم های پویا و جاسازی شده اضافه می کند.

این دوره از مباحث ابتدایی شروع می شود، سپس به صورت تدریجی و سیستماتیک به مباحث پیشرفته تر (اما به خوبی توضیح داده شده) در متلب می رسد. موضوعات اصلی که مهندسان و دانشمندان به طور روزانه با آنها ملاقات می کنند و جنبه های اصلی متلب که برای پیشرفت برای تبدیل شدن به یک متخصص نیاز دارید را لمس می کند. پس از این دوره، شما می توانید با جسارت بایستید و به تنهایی با متلب با آن مشکلات سخت مقابله کنید و بتوانید در هر جنبه ای از متلب که انتخاب می کنید، ادامه دهید و تخصص داشته باشید.

هر سخنرانی دارای آزمونی است که باید برای دریافت گواهینامه این دوره تلاش کرد. هر بخش دارای تکالیفی است که اگر شما اجازه دهید می تواند توسط دانشجویان Udemy ارزیابی شود. توجه داشته باشید که برخی از این آزمون‌ها به‌عنوان خلاصه دوره عمل می‌کنند، شما می‌توانید چیزهای بیشتری یاد بگیرید و همچنین برخی از حقایق کلیدی را که در سخنرانی‌ها تاکید شده است، درک کنید. پاسخ های گام به گام تکلیف نیز ارائه شده است.

در این دوره، شما معمولا یک گورو خواهید شد و از دانش صفر در متلب به قهرمان خواهید رفت.
10. پروژه های متلب با سنسورهای آیفون و iOS

برنامه های متلب خود را با استفاده از شتاب سنج، قطب نما، GPS و سایر سنسورهای iOS در iPhone و iPad خود بسازید.

اکنون می توانید داده های حسگر را از iPhone یا دستگاه Apple iOS خود با استفاده از MATLAB جمع آوری کنید! دوستان خود را تحت تأثیر قرار دهید، برنامه های جالبی بسازید و مهارت های متلب خود را به سطح جدیدی ارتقا دهید.

 

من با این دوره تعاملی. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از 5 حسگر مختلف بدون نیاز به خرید نرم افزار یا سخت افزار اضافی، داده ها را ضبط و استفاده کنید.

ساخت 6 پروژه حسگر آیفون (کد منبع گنجانده شده است)

در این دوره آموزشی، با ساخت مجموعه‌ای از پروژه‌های منحصربه‌فرد که به شما امکان می‌دهد به بسته پشتیبانی MATLAB برای سنسورهای iOS اپل تسلط پیدا کنید:

    قطب نمای سه بعدی خود را بسازید
    با استفاده از تلفن خود اشیاء سه بعدی را بچرخانید
    تشخیص آیفون رو به بالا یا پایین
    موقعیت و سرعت ماشین را ردیابی کنید
    تشخیص لرزش
    هنگام راه رفتن قدم های خود را بشمار

 

لوگو طراحان لوگو بهترین سایت طراحی لوگو

 

راه اندازی کمی مشکل است، اما، نگران نباشید، من شما را از طریق آن راهنمایی می کنم. و اگر مشکلی دارید می توانید از طریق انجمن گفتگو کمک بخواهید. من یک روش آسان برای فعال کردن و به دست آوردن اطلاعات از هر 5 حسگر iOS نشان خواهم داد، از جمله:

    حسگرهای شتاب - یاد بگیرید که چگونه از تغییرات ناگهانی در حرکت آیفون خود استفاده کنید
    حسگرهای میدان مغناطیسی - میدان های مغناطیسی مورد استفاده توسط قطب نما و سایر دستگاه های ورودی را کاوش کنید
    سنسورهای جهت گیری - ببینید چگونه می توانید وضعیت آیفون خود را تشخیص داده و آیتم های مجازی را کنترل کنید
    سنسورهای سرعت زاویه‌ای – حرکت آیفون خود را شناسایی کرده و برای کنترل نرم‌افزار از آن استفاده کنید
    سنسورهای موقعیت - موقعیت و سرعت GPS خود را ضبط کنید و برنامه‌های مبتنی بر مکان بسازید

شما یاد خواهید گرفت که چقدر آسان است که این حسگرها را فعال کنید و داده ها را برای برنامه های MATLAB خود بدست آورید.

    به روز رسانی: ما آخرین نسخه از آموزش های برتر متلب را ایجاد کرده ایم. به راحتی می توانید بهترین آموزش های متلب سال را بررسی کنید.

آموزش ضروری متلب که شما را از سطح مبتدی تا پیشرفته می برد.

متلب (آزمایشگاه ماتریس) یک محیط محاسباتی عددی چند پارادایم و زبان برنامه نویسی نسل چهارم است که اغلب توسط دانشجویان مهندسی و علوم استفاده می شود. در این دوره آموزش متلب را از سطح مبتدی آغاز کرده و به تدریج وارد مباحث فنی و پیشرفته خواهیم شد. این دوره به گونه ای طراحی شده است که از نظر دامنه عمومی باشد، به این معنی که برای دانش آموزان در هر رشته ای مفید خواهد بود. پس از گذراندن یک آستانه یادگیری، قطعا از برنامه نویسی متلب لذت خواهید برد. مزیت کلیدی متلب این است که برنامه نویسی را در دسترس همگان قرار می دهد و در مقایسه با برخی از زبان های برنامه نویسی مرسوم مانند جاوا، C، C++، ویژوال بیسیک و غیره، بسیار سریع ایده ها را به محصولات کاربردی تبدیل می کند.

 

انجام پروژه انجام پروژه متلب پروژه متلب

 

در زیر مشروح کامل این دوره آمده است.

بخش 1: مدرس و معرفی دوره

بخش 2: مدیریت متغیرها و ایجاد اسکریپت

بخش 3: انجام ریاضیات پایه در متلب

بخش 4: عملیات روی ماتریس ها

بخش 5: توابع ریاضی پیشرفته با نوع داده نمادین

بخش 6: تعامل با متلب و گرافیک

بخش 7: وارد کردن داده ها به MATLAB

بخش 8: مدیریت فایل و پردازش متن

بخش 9: برنامه نویسی متلب

بخش 10: به اشتراک گذاری نتایج MATLAB شما

بخش 11: نوع داده سلولی

بخش 12: جداول و جداول زمان

بخش 13: کار با ساختارها و نوع داده کانتینر نقشه

بخش 14: تبدیل بین انواع داده های مختلف
4. برنامه نویسی MATLAB و Simulink را یاد بگیرید

 

سایت دورکاری سایت فریلنسری کار آنلاین

 

به اصول برنامه نویسی متلب و Simulink تسلط داشته باشید تا توانایی های خود را برای افزایش تعداد خود افزایش دهید.

برنامه نویسی متلب و سیمولینک را بیاموزید دوره ای است که بر آموزش دانش آموزان در مورد دستورات، توابع و ویژگی های مختلفی که متلب و سیمولینک ارائه می دهند تمرکز دارد. متلب و سیمولینک دارای قابلیت های زیادی هستند و بنابراین این دوره تنها بر روی موضوعات اصلی تمرکز می کند تا شما را راحت در ساخت اسکریپت ها و مدل های سیمولینک خود راحت کند. این دوره شامل نمونه‌های بسیاری از پروژه‌های مختلف و همچنین راه‌حل‌های گام به گام است که به شما کمک می‌کند تا به بهترین وجه درک کنید که در حال انجام است. کد تکمیل شده در پروژه ها ضمیمه شده است تا دانش آموزان بتوانند دانلود کنند و همان نتایجی را که روی صفحه می بینند دریافت کنند.

این دوره برای آموزش دانش آموزان از طریق ترکیبی از مقالات طراحی شده است تا به توضیح موضوعات مختلف کمک کند و فیلم هایی را برای نشان دادن نمونه هایی از این موضوعات ارائه دهد. همچنین آزمون های مختلفی وجود دارد که برای آزمایش دانش آموزان طراحی شده اند و به آنها اطلاع می دهند که آیا اطلاعات ارائه شده در بخش را به اندازه کافی درک می کنند یا خیر. این دوره با پوشش مختصری از محیط متلب و مکانی که ابزارهای خاص در آن قرار دارند شروع می شود. هر بخش از این دوره موضوعات مختلفی از جمله موارد زیر را پوشش می دهد:

 

 

انجام پروژه انجام پروژه برنامه نویسی پروژه برنامه نویسی

 

 

    تولید ارقام
    ترسیم داده ها
    دستورات اولیه متلب
    بردارها
    ماتریس ها و دستورات ماتریس
    اسکریپت های متلب
    حلقه های برنامه نویسی و بیانیه های شرطی
    توابع تعریف شده توسط کاربر
    سیمولینک
    ویژگی های سیمولینک
    نمونه پروژه های سیمولینک

چندین آزمون وجود دارد که درک شما را از بخش های مختلف آزمایش می کند. پروژه های متعددی وجود دارد که دانش آموزان را ملزم به حل مسائل با استفاده از MATLAB و Simulink می کند.

هر یک از پروژه های این دوره حاوی اطلاعات زیر است:

دستورالعمل: این مقاله توضیح می دهد که برای تکمیل پروژه چه چیزی لازم است.

نمایش: این سخنرانی نشان می دهد که از دانش آموزان در مورد چگونگی تکمیل پروژه چه انتظاری می رود.

راه حل گام به گام: این سخنرانی روند تفکر و نحوه تکمیل پروژه را به صورت گام به گام توضیح می دهد.
5. برنامه نویسی، اشکال زدایی و استایل متلب را بیاموزید

 

لوگو طراحان لوگو بهترین سایت طراحی لوگو

 

مهارت های کلیدی برنامه نویسی متلب را بیاموزید که متخصصان را از تازه کارها جدا می کند: اشکال زدایی، توابع و تجسم.

متلب یکی از مهم ترین و پرکاربردترین محیط های برنامه نویسی، ابزار تجسم داده ها و حل کننده های عددی در دانشگاه و صنعت است. از سوی دیگر، MATLAB فقط یک زبان برنامه نویسی است که با یادگیری سایر زبان های برنامه نویسی یا تجسم «سطح بالا» تفاوت چندانی ندارد. بنابراین، هدف من در این دوره فقط آموزش نحوه کدنویسی در متلب نیست، بلکه آموزش مهارت های سطح بالا و قابل انتقال است که به شما کمک می کند برنامه نویس بهتری شوید، صرف نظر از اینکه از MATLAB، Python، R استفاده می کنید، جاوا اسکریپت یا هر زبان دیگری.

آنچه در این دوره خواهید آموخت:

    استفاده و سفارشی کردن محیط بصری متلب (از جمله جایگزینی آن رنگ‌های پیش‌فرض سیاه به سفید با چیزی که مناسب شخصیت رنگارنگ شما باشد!)
    مبانی برنامه نویسی متلب
    دستورات کنترل (حلقه های for، while، if-else، سوئیچ)
    توابع متلب خود را بسازید
    ایجاد و ویرایش بصری داده ها با استفاده از موتور گرافیکی MATLAB
    چگونه کد خوب، تمیز و خوانا بنویسیم
    استراتژی های کلی برای رفع اشکال (یافتن و رفع خطاها)
    اشتباهات رایج کدنویسی و نحوه اجتناب از آنها را بشناسید
    نحوه سازماندهی و بهینه سازی کدها قبل از شروع کدنویسی
    اعتماد ایجاد کنید

10 بهترین آموزش متلب برای مبتدیان [مه 2022]— آموزش MATLAB آنلاین
MATLAB را بیاموزید تا نیازهای فنی خود را با بهترین آموزش های متلب برای مبتدیان در سال 2022 برآورده کنید.

همانطور که حجم و پیچیدگی داده ها و نتایج با افزایش پیچیدگی منابع داده و الگوریتم ها همچنان در حال رشد است، نیاز به نمایش شهودی آن داده ها و نتایج به طور فزاینده ای حیاتی می شود.

انجام پروژه انجام پروژه متلب پروژه متلب

 

ما می‌خواهیم بازنمایی‌ها را به‌گونه‌ای ایجاد کنیم که ذهن انسان بتواند جهان ما و فرآیندهایی را که در آن اتفاق می‌افتد بهتر درک کند - نمایش یک شیء دنیای واقعی، یک عبارت ریاضی انتزاعی، مقادیر خاص برخی از کمیت‌های قابل اندازه‌گیری، از آنجایی که 80 درصد اطلاعات حسی که مغز دریافت می کند از چشمان ما می آید، ارائه بصری داده ها انتخاب طبیعی است.

نمایش گرافیکی نتایج اغلب نه تنها مؤثرترین وسیله برای انتقال نکات مطالعه یا کار است که داده‌ها را فراهم کرده است، بلکه در بیشتر موارد انتظار مخاطبان اثر است. این به شما کمک می کند تا مناطق مورد علاقه در رفتار داده ها را شناسایی و بر آن تأکید کنید، افکار، مشاهدات و نتیجه گیری های خود را به روشی سریع و شهودی برای دیگران بیان کنید.

چرا متلب؟

1. سهولت استفاده

متلب یک زبان تفسیری است. برنامه ها را می توان به راحتی با محیط توسعه یکپارچه داخلی و دیباگر نوشت و اصلاح کرد.

 

سایت دورکاری سایت فریلنسری کار آنلاین

 

2. سکوی استقلال

MATLAB در بسیاری از سیستم های کامپیوتری مختلف پشتیبانی می شود و میزان زیادی از استقلال پلت فرم را ارائه می دهد. این زبان در ویندوز، لینوکس، یونیکس، مکینتاش پشتیبانی می شود. برنامه هایی که بر روی هر پلتفرمی نوشته شده اند، روی تمامی پلتفرم های دیگر اجرا خواهند شد.

4. نقشه برداری مستقل از دستگاه

متلب برخلاف سایر زبان های کامپیوتری دارای دستورات تصویربرداری و ترسیم یکپارچه بسیاری است. نمودارها و تصاویر را می توان در هر دستگاه خروجی گرافیکی که توسط کامپیوتری که متلب روی آن در حال اجراست پشتیبانی می کند، نمایش داده شود. این قابلیت MATLAB را به ابزاری برجسته برای تجسم داده ها تبدیل می کند.

5. قابلیت های مجموعه کامل

متلب تمام عملکردهای گرافیکی لازم برای تجسم داده های علمی و مهندسی را دارد. این شامل ویژگی هایی برای نمایش نمودارهای دو بعدی و سه بعدی، تجسم حجم سه بعدی، انیمیشن، ابزارهایی برای ایجاد نمودارها به صورت تعاملی و امکان صادرات به محبوب ترین فرمت های گرافیکی است. امکان سفارشی کردن نمودارها با افزودن چند محور، تغییر رنگ خطوط و نشانگرها، اضافه کردن حاشیه نویسی، عبارات LaTeX، افسانه ها و سایر گزینه های ترسیم وجود دارد.
1. در کمتر از 30 روز به یک برنامه نویس خوب Matlab تبدیل شوید

این آخرین باری است که آرزو می کنید کاش می توانستید یک برنامه نویس متلب باشید.

برنامه نویسی متلب امروزه یکی از مهم ترین زبان ها و مهارت های برنامه نویسی فنی است. در این دوره آموزش Matlab را از سطح مبتدی شروع می کنیم و کم کم راه خود را برای ورود به مباحث فنی آسان تر می کنیم. این دوره برنامه نویسی متلب عمومی می باشد و به این معنی است که تمامی گرایش ها می توانند از این دوره بهره مند شوند. برنامه نویسی Matlab یک زبان برنامه نویسی آسان و قابل درک است و یک انتخاب عالی برای یادگیری قبل از شروع برنامه های دیگر مانند Java، Python، C و C++ است.

فهرست مطالب عبارت است از:

فصل 1: مقدمه ای بر نرم افزار Matlab

فصل دوم: ریاضیات در متلب

فصل سوم: کار با متغیرها در محیط Matlab

فصل چهارم: توابع مثلثاتی در Matlab

فصل پنجم: اعداد مختلط در متلب

فصل ششم: کار با وکتورها در متلب

فصل هفتم: کار با ماتریس در متلب

فصل هشتم: مقدمه ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال و توابع مهندسی در متلب

فصل نهم: نمودارها و رسم در متلب

فصل 10: حلقه ها، شرایط و مقدمه برنامه نویسی در Matlab

فصل 11: پروژه ها (به روز رسانی هفتگی با تمرین های برنامه نویسی جدید)

فصل 12: وارد کردن داده ها از اکسل به Matlab

فصل 13: نحوه دریافت گواهینامه آموزشی Coursovie (LinkedIn)

فصل 14: مواد جایزه برای دوره

فصل 15: کدهای تخفیف گسترده برای دوره های دیگر (مجموعه Coursovie)
2. یادگیری متلب

 

انجام پروژه انجام پروژه برنامه نویسی پروژه برنامه نویسی

 

متلب یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی امروزی برای مهندسان و دانشمندان است و با دلایل خوب به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا با حجم زیادی از داده‌ها به طور موثر کار کنند.

در این دوره یاد خواهید گرفت که چگونه:

    از ابزارهای متلب استفاده کنید.
    برنامه هایی برای مدل سازی داده ها و فرضیه های خود ایجاد کنید.
    طرح های دو بعدی و سه بعدی ایجاد کنید.
    اضافه کردن حاشیه نویسی، و ترکیب تصاویر.

 

لوگو طراحان لوگو بهترین سایت طراحی لوگو

 

در اینجا، نحوه استفاده از ابزارهای متلب و ایجاد برنامه هایی برای مدل سازی داده ها و فرضیه های خود را یاد خواهید گرفت.

ابتدا یاد بگیرید که چگونه متغیرهای پایه و آرایه های سلولی ایجاد کنید و با سینتکس اصلی MATLAB کار کنید که تفاوت قابل توجهی با سایر زبان های برنامه نویسی دارد.

سپس نحوه ایجاد اسکریپت ها و توابع، کار با ماتریس ها، اشکال زدایی برنامه خود و وارد کردن داده ها را بیابید. برای نشان دادن یافته های شما، این دوره نحوه ایجاد نمودارهای دو بعدی و سه بعدی، اضافه کردن حاشیه نویسی و ترکیب تصاویر را نشان می دهد. فصل آخر سیمولینک، ابزار بلوک دیاگرام متلب را پوشش می دهد.
3. آموزش کامل متلب: از مبتدی به حرفه ای بروید

MATLAB چیست؟

MATLAB یک زبان با کارایی بالا برای محاسبات فنی است. این محاسبات ، تجسم و برنامه نویسی را در محیطی با کاربری آسان که مشکلات و راه حل ها با نماد ریاضی آشنا بیان می شود ، ادغام می کند. موارد استفاده معمولی عبارتند از: ( انجام پروژه , انجام پروژه متلب , انجام پروژه های متلب )
ریاضی و محاسبه
توسعه الگوریتم
مدل سازی ، شبیه سازی و نمونه سازی
تجزیه و تحلیل داده ها ، اکتشاف و تجسم
گرافیک علمی و مهندسی

انجام پروژه متلب متلب

توسعه برنامه ، از جمله ایجاد رابط کاربری گرافیکی
MATLAB یک سیستم تعاملی است که عنصر داده اصلی آن آرایه ای است که نیازی به اندازه گیری ندارد. این به شما امکان می دهد بسیاری از مشکلات محاسبات فنی ، به ویژه آنهایی که دارای فرمول ماتریس و بردار هستند را در کسری از زمان که برای نوشتن یک برنامه به زبان غیر تعاملی مقیاس پذیر مانند C یا Fortran لازم است ، حل کنید.
نام MATLAB مخفف آزمایشگاه ماتریس است. MATLAB در اصل برای دسترسی آسان به نرم افزارهای ماتریسی توسعه یافته توسط پروژه های LINPACK و EISPACK نوشته شده است ، که با هم نشان دهنده پیشرفته ترین نرم افزار برای محاسبه ماتریسی هستند.
MATLAB طی چند سال با استفاده از بسیاری از کاربران تکامل یافته است. در محیط های دانشگاهی ، این ابزار استاندارد آموزشی برای دوره های مقدماتی و پیشرفته ریاضیات ، مهندسی و علوم است. در صنعت ، MATLAB ابزار انتخاب برای تحقیق ، توسعه و تجزیه و تحلیل با بهره وری بالا است.
MATLAB دارای خانواده ای از راه حل های خاص برنامه است که جعبه ابزار نامیده می شوند. جعبه ابزار برای اکثر کاربران MATLAB بسیار مهم است ، به شما این امکان را می دهد که فناوری تخصصی را بیاموزید و به کار بگیرید. جعبه ابزار مجموعه ای جامع از توابع MATLAB (فایل های M) است که محیط MATLAB را برای حل کلاسهای خاصی از مشکلات گسترش می دهد. مناطقی که جعبه ابزار در آنها موجود است شامل پردازش سیگنال ، سیستم های کنترل ، شبکه های عصبی ، منطق فازی ، موجک ، شبیه سازی و بسیاری دیگر است.
سیستم متلب

سیستم MATLAB شامل پنج بخش اصلی است:
زبان متلب.
این یک زبان ماتریس/آرایه سطح بالا با دستورات جریان کنترل ، توابع ، ساختار داده ها ، ورودی/خروجی و ویژگی های برنامه نویسی شی گرا است. این برنامه به "برنامه ریزی در کوچک" اجازه می دهد تا برنامه های سریع و کثیف دور ریختن را به سرعت ایجاد کند ، و "برنامه نویسی در کلان" را قادر می سازد تا برنامه های کاربردی بزرگ و پیچیده ای را ایجاد کند.
محیط کار MATLAB
این مجموعه ابزارها و امکاناتی است که به عنوان کاربر یا برنامه نویس MATLAB با آنها کار می کنید. این شامل امکانات برای مدیریت متغیرها در فضای کار شما و وارد کردن و صادر کردن داده ها است. همچنین شامل ابزارهایی برای توسعه ، مدیریت ، اشکال زدایی و نمایه سازی پرونده های M ، برنامه های MATLAB است.
دسته گرافیکی
این سیستم گرافیکی MATLAB است. این شامل دستورات سطح بالا برای تجسم داده های دو بعدی و سه بعدی ، پردازش تصویر ، انیمیشن و ارائه گرافیک است. همچنین شامل دستورات سطح پایین است که به شما امکان می دهد ظاهر گرافیک را کاملاً سفارشی کرده و همچنین رابط کاربری گرافیکی کاملی را در برنامه های MATLAB خود ایجاد کنید.
کتابخانه تابع ریاضی MATLAB.
این مجموعه گسترده ای از الگوریتم های محاسباتی است که از توابع ابتدایی مانند مجموع ، سینوس ، کسینوس و حساب پیچیده گرفته تا توابع پیچیده تر مانند ماتریس معکوس ، ارزش ویژه ماتریس ، توابع بسل و تبدیل سریع فوریه.
رابط برنامه برنامه MATLAB (API).
این کتابخانه به شما امکان می دهد برنامه های C و Fortran که با MATLAB تعامل دارند بنویسید. این شامل امکانات فراخوانی روال های متلب (پیوند پویا) ، فراخوانی متلب به عنوان موتور محاسباتی و خواندن و نوشتن فایل های MAT است.

سیگنال (نرم افزار)

"
علامت
Logo of Signal (2020 تا کنون)
توسعه دهنده (ها)
بنیاد فناوری سیگنال ،
پیام رسان سیگنال LLC و مشارکت کنندگان
انتشار اولیه 29 جولای 2014 ؛ 6 سال پیش
انتشار (های) پایدار [±]
اندروید 5.4.7 / 19 فوریه 2021؛ 40 روز پیش
iOS 5.6 / 1 مارس 2021 ؛ 30 روز پیش [4]
دسکتاپ 1.40.1 / 22 فوریه 2021؛ 37 روز پیش
انتشار (های) پیش نمایش [±]
اندروید 5.4.12 / 3 مارس 2021؛ 28 روز پیش
iOS 5.6.0.14 / 2 مارس 2021؛ 29 روز پیش
دسک تاپ 5.0.0-beta.1 این را در Wikidata / 31 مارس 2021 ویرایش کنید. 0 روز پیش
مخزن
github.com/signalapp/Signal-Android
این را در Wikidata ویرایش کنید
سیستم عامل
اندروید 4.4 یا بالاتر
iOS 11.1 یا بالاتر
ویندوز 7 یا بالاتر (64 بیتی)
MacOS 10.10 یا بالاتر
توزیع های لینوکس از APT پشتیبانی می کنند
تماس صوتی رمزگذاری شده ، تماس ویدیویی و پیام فوری را تایپ کنید
مجوز
مشتریان: GPLv3
سرور: AGPLv3
وب سایت signal.org
سیگنال یک سرویس پیام رسانی رمزگذاری شده متمرکز بین پلتفرم است که توسط بنیاد فناوری سیگنال و سیگنال مسنجر LLC ساخته شده است. از اینترنت برای ارسال پیام های یک به یک و گروهی استفاده می کند که می تواند شامل پرونده ها ، یادداشت های صوتی ، تصاویر و فیلم ها باشد. همچنین می تواند برای برقراری تماس صوتی و تصویری یک به یک و گروهی مورد استفاده قرار گیرد و نسخه Android می تواند به صورت اختیاری به عنوان برنامه پیامکی عمل کند.

سیگنال از شماره تلفن های همراه استاندارد به عنوان شناسه استفاده می کند و تمام ارتباطات را با سایر کاربران سیگنال با رمزگذاری پایان به پایان ایمن می کند. این برنامه ها شامل مکانیزمی است که به وسیله آن کاربران می توانند به طور مستقل هویت مخاطبین خود و یکپارچگی کانال داده را تأیید کنند.

مهندس مجری تهران مهندس مجری اراک مجری ذیصلاح تهران

نرم افزار Signal رایگان و منبع باز است. سرویس گیرندگان آن تحت مجوز GPLv3 منتشر می شوند ، در حالی که کد سرور تحت مجوز AGPLv3 تا آوریل 2020 منتشر می شود. نسخه های موجود از 3.21 منبع خود را منتشر نکرده اند. [نیاز به منبع] برنامه رسمی Android به طور کلی از خدمات اختصاصی Google Play (نصب شده در اکثر دستگاه های اندرویدی) استفاده می کند ، اگرچه این برنامه به گونه ای طراحی شده است که بدون نصب آنها همچنان کار می کند. سیگنال همچنین دارای یک برنامه سرویس گیرنده رسمی برای iOS و برنامه های دسک تاپ برای ویندوز ، MacOS و Linux است.

بنیاد غیرانتفاعی سیگنال در فوریه 2018 با بودجه اولیه 50 میلیون دلار از برایان اکتون راه اندازی شد. از ژانویه 2021 ، Signal بیش از 105 میلیون بارگیری در کل داشته است و این برنامه تقریباً 40 میلیون کاربر فعال ماهانه داشته است. سیگنال در بیش از 50 میلیون دستگاه Android نصب شده است.