سایت دانشگاه آزاد هدف حمله سایبری قرار گرفت

سامانه‌ وادانا متعلق به دانشگاه آزاد اسلامی از دقایقی پیش هدف حمله‌ی سایبری قرار گرفته و اکنون از دسترس خارج شده است.

/زومیت


👉 @Matlabcoderco

🛒 قبل از خرید هر پروژه‌ی آماده‌ی متلب، این ۵ نشونه رو چک کنید:

خیلی از افراد برای صرفه‌جویی در وقت، پروژه‌ی آماده‌ی متلب می‌خرن.
مشکل اینجاست که خیلی از این پروژه‌ها ظاهراً کار می‌کنن ولی وقتی زمان دفاع یا ارائه می‌رسه، به مشکل می‌خورن.

اینجا ۵ نشونه‌ای که نشون می‌ده یک پروژه‌ی آماده ارزش خریدن نداره رو بررسی می‌کنیم:

1️⃣ هیچ توضیحی همراه کد نیست
اگه فروشنده فقط فایل .m رو می‌ده بدون هیچ توضیحی درباره‌ی منطق پیاده‌سازی، شما موقع ارائه نمی‌تونید بهش مسلط باشید. یک پروژه‌ی خوب باید قابل دفاع باشه، نه فقط قابل اجرا.

2️⃣ نسخه‌ی متلب مشخص نیست
کدی که با یک نسخه‌ی قدیمی نوشته شده، ممکنه توی نسخه‌ی شما به‌خاطر تغییر توابع یا Toolboxها اصلاً اجرا نشه. فروشنده‌ی معتبر باید نسخه‌ی تست‌شده رو اعلام کنه.

3️⃣ امکان پرسش بعد از خرید وجود نداره
اگه بعد از خرید نتونید سؤال بپرسید یا مشکل اجرایی رو مطرح کنید، عملاً تنها موندید. پشتیبانی بعد از تحویل، معیار اصلی تفاوت بین یک فروشنده‌ی جدی و یک فروش یک‌باره‌ست.

ادامه در پست بعد 👇👇👇

👉 @Matlabcoderco

4️⃣ نتایج شبیه‌سازی با مقاله یا مرجع مطابقت نداره
بعضی پروژه‌ها فقط "اجرا می‌شن" ولی خروجی‌شون با نتایج گزارش‌شده در مرجع علمی همخونی نداره. همیشه قبل از خرید بخواید یک نمونه از خروجی یا گراف رو ببینید.

5️⃣ هیچ ضمانتی برای عدم تطابق با نیاز شما وجود نداره
اگه پروژه دقیقاً چیزی نیست که سفارش دادید، باید امکان بازگشت وجه یا اصلاح وجود داشته باشه. نبود این تضمین یعنی ریسک کامل روی دوش شماست.

💡 نکته‌ی عملی: قبل از پرداخت، همیشه این سؤال رو از فروشنده بپرسید:
"اگه بعد از خرید به مشکل خوردم یا نتیجه با نیازم مطابقت نداشت، چه تضمینی هست؟"
پاسخ به همین یک سؤال، معمولاً کیفیت واقعی فروشنده رو مشخص می‌کنه.

در متلبی، پروژه‌های آماده باگزارش پیاده‌سازی، مشخص‌بودن نسخه‌ی متلب، امکان دریافت پشتیبانی بابت اجرای شبیه سازی و ضمانت بازگشت وجه در صورت عدم تطابق ارائه می‌شن.

اگه دنبال پروژه‌ی آماده‌ی متلب با این استانداردها هستید، بخش پروژه‌های آماده رو در سایت متلبی ببینید.

https://www.matlabi.ir/shop

#متلب #پروژه_متلب
👉 @Matlabcoderco

اگر تایم کافی برای خوندن این پست رو ندارین. دو تا نکته مهم رو اینجا ببینید:
🔹همیشه توضیحات صفحه فروش و نتایج شبیه سازی را قبل از خرید بررسی کنید.
🔹اگر نسخه متلب مخصوصا برای شبیه سازی (سیمولینک) در توضیحات صفحه فروش نبود از فروشنده سوال کنید. (اگر قصد دارین روی یک نسخه خاص اجرا کنید, قبل از خرید بپرسید تا مطمئن شوید با متلب شما سازگار است)

👉 @Matlabcoderco

📶 اطلاعیه مهم: تداوم خدمات‌رسانی متلبی در صورت قطعی اینترنت بین‌الملل

با توجه به احتمال محدودشدن دسترسی به اینترنت بین‌الملل، چند نکته‌ی مهم رو همین الان یادداشت کنید:

✅ سایت متلبی (matlabi.ir) روی سرور ایران قرار داره — یعنی حتی در صورت اجرای اینترنت ملی هم در دسترس و فعال باقی می‌مونه.

⚠️ نکته‌ی مهم: در زمان قطعی احتمالی، تلگرام و ایمیل ممکنه در دسترس نباشن.

📱 برای همین، همین الان این شماره رو با نام "متلبی" یا "سایت انجام پروژه" در گوشیتون ذخیره کنید:

09378425676

تا در صورت قطعی، از طریق پیام‌رسان‌های داخلی — روبیکا، بله یا ایتا — بتونید راحت باهامون در ارتباط باشید.

✅ اگه پروژه‌ای در دست دارید یا قصد سفارش جدید دارید، پیشنهاد می‌کنیم زودتر از موعد از طریق سایت اقدام کنید تا روند کارتون بدون وقفه پیش بره:
matlabi.ir

می‌دونیم این روزها برای خیلی از دانشجوها استرس‌زاست. ما تا جایی که در توانمونه، کنار شما هستیم و تلاش می‌کنیم روند پشتیبانی و تحویل پروژه‌ها بدون اختلال ادامه پیدا کنه.

همین الان شماره رو ذخیره کنید — شاید فردا دیگه تلگرام در دسترس نباشه.

#matlabi_ir
👉 @Matlabcoderco

برای روزهای قطعی میتونید کانال متلبی رو در بله دنبال کنید:

🆔 در پیام رسان بله:
https://ble.ir/matlabiir

🔬 چرا نتیجه‌ی شبیه‌سازی یک مقاله، همیشه دقیقاً با عدد گزارش‌شده یکی نیست؟

اگه تا حالا سعی کرده باشید یک مقاله‌ی علمی رو شبیه‌سازی کنید، احتمالاً به این تجربه برخوردید:
کد رو درست پیاده‌سازی کردید، روش رو دقیق دنبال کردید، ولی عدد نهایی، دقیقاً همون چیزی که توی مقاله نوشته نیست.

این اتفاق خیلی رایج‌تر از چیزیه که فکر می‌کنید — و مهم‌تر از اون، لزوماً یعنی پیاده‌سازی شما اشتباهه.

چرا این اتفاق می‌افته؟

1️⃣ مقاله‌ها معمولاً همه‌ی پارامترها رو گزارش نمی‌کنن

به‌خاطر محدودیت فضای مقاله، خیلی از نویسنده‌ها مقادیر دقیق پارامترهای اولیه، تعداد تکرار، یا تنظیمات دقیق حل‌کننده رو ذکر نمی‌کنن. وقتی این اطلاعات موجود نیست، باید بر اساس منطق روش و مقادیر رایج در ادبیات مشابه، یک انتخاب معقول انجام بشه — که طبیعتاً می‌تونه با انتخاب دقیق نویسنده‌ی اصلی کمی فرق داشته باشه.

2️⃣ شرایط اولیه (Initial Conditions) اغلب نامشخص هستن

خیلی از مدل‌های دینامیکی یا بهینه‌سازی، به شرایط اولیه حساسن. اگه مقاله نگفته باشه از چه نقطه‌ای شروع شده، نتیجه‌ی نهایی می‌تونه در محدوده‌ای نزدیک ولی نه دقیقاً برابر با مقاله باشه.

👇👇👇

3️⃣ فرض‌های ساده‌سازی‌شده که همیشه توضیح داده نمی‌شن

بعضی مقاله‌ها فرض‌هایی رو در نظر می‌گیرن (مثل نادیده‌گرفتن یک جمله‌ی نویز، یا گرد کردن یک ضریب) که در متن اصلی مقاله به‌وضوح ذکر نشده و فقط با آزمون‌وخطا یا تجربه‌ی قبلی روی مقالات مشابه قابل تشخیصه.

📌 نکته‌ی مهم علمی:

در دنیای واقعی پژوهش، وقتی یک گروه تحقیقاتی دیگه سعی می‌کنه نتیجه‌ی یک مقاله رو بازتولید کنه، تطابق کامل عددی، انتظار رایج نیست. چیزی که مهمه اینه که:

روند نتیجه با روش مقاله هم‌راستا باشه، رفتار سیستم به‌درستی بازتاب داده بشه، و تحلیل نهایی همون نتیجه‌گیری کلی مقاله رو تأیید کنه.

این دقیقاً همون معیاریه که در ارزیابی یک شبیه‌سازی علمی درست، باید بهش توجه کرد — نه صرفاً یک عدد.

💡 نکته‌ی عملی برای وقتی خودتون این کار رو انجام می‌دید:

اگه نتیجه‌ی شما با مقاله کمی فرق داره ولی روند و رفتار کلی یکسانه، لزوماً باید نگران نباشید. در گزارش یا دفاعیه، به‌جای پنهان‌کردن این تفاوت، بهتره صریح توضیح بدید کدوم پارامترها در مقاله ذکر نشده بودن و چه فرضی جایگزینش کردید — این خودش نشونه‌ی درک درست از روشه، نه ضعف کار.

در متلبی هم دقیقاً با همین رویکرد کار می‌کنیم: وقتی اطلاعات کافی از مقاله در دسترس نیست، به‌جای ادعای تطابق دقیقی که واقعی نیست، روش رو به‌درستی و قابل‌دفاع پیاده‌سازی می‌کنیم و مشخص می‌کنیم کجا فرض جایگزین استفاده شده.


#متلب #شبیه_سازی_مقاله
👉 @Matlabcoderco

⚡️ چرا گاهی یک خط کد از ۲۰ خط کد سریع‌تر اجرا می‌شود؟

خیلی از کدهایی که برای پردازش سیگنال، تصویر یا داده‌های حجیم نوشته می‌شن، از حلقه‌ی for برای پیمایش عنصر به عنصر استفاده می‌کنن. کد کار می‌کنه، نتیجه هم درسته — فقط یک مشکل داره: کند اجرا می‌شه.

دلیلش اینه که متلب یک زبان ماتریسیه، نه یک زبان حلقه‌محور. یعنی وقتی عملیات رو روی کل ماتریس یا بردار به‌صورت یکجا انجام بدید (Vectorization)، متلب از پس آن بسیار سریع‌تر از پردازش عنصر‌به‌عنصر برمیاد.

📌 یک مقایسه‌ی واقعی:

روش اول (حلقه‌ی for):

n = 1000000;
x = zeros(1, n);
tic
for i = 1:n
    x(i) = sin(i) * cos(i);
end
toc

روش دوم (Vectorized):

n = 1000000;
i = 1:n;
tic
x = sin(i) .* cos(i);
toc

روی اکثر سیستم‌ها، روش دوم چندین برابر سریع‌تر از روش اول اجرا می‌شه — با اینکه دقیقاً همون نتیجه رو تولید می‌کنه.

🔍 چرا این اتفاق می‌افته؟
👇👇👇

حلقه‌ی for هر بار باید به‌صورت جداگانه به عنصر بعدی بردار دسترسی پیدا کنه و overhead مدیریت حلقه رو تحمل کنه. اما عملیات Vectorized مستقیماً روی کل داده در سطح پایین‌تر (که برای عملیات ماتریسی بهینه‌سازی شده) اجرا می‌شه.

💡 نکته‌ی عملی: این به معنای حذف کامل حلقه‌ها نیست

بعضی عملیات (مثل فراخوانی توابعی که وابسته به مقدار قبلی هستن، یا شرط‌های پیچیده‌ی درون حلقه) رو نمی‌شه به‌سادگی Vectorize کرد. نکته اینه که همیشه قبل از نوشتن حلقه، از خودتون بپرسید:

"آیا این عملیات روی هر عنصر، مستقل از عناصر دیگه‌ست؟"

اگه جوابتون بله بود، احتمالاً می‌شه با Vectorization سریعش کرد.

این تفاوت سرعت، وقتی با داده‌های واقعاً حجیم (مثل سیگنال چندساعته یا تصاویر با رزولوشن بالا) کار می‌کنید، می‌تونه فرق بین چند ثانیه و چند دقیقه اجرا باشه.


#متلب #بهینه_سازی_کد


👉 @Matlabcoderco

📚 خرید پروژه‌ی آماده‌ی متلب یعنی تقلب؟ یا یک روش یادگیری هوشمندانه؟

خیلی از دانشجوها با خودشون درگیرن: "اگه از یک پروژه‌ی آماده استفاده کنم، یعنی چیزی یاد نگرفتم؟"

جواب به این سؤال بستگی داره به یک چیز: چطور از اون پروژه استفاده می‌کنید.

اگه فقط فایل رو بگیرید و بدون فهمیدن تحویل بدید، بله — چیزی یاد نمی‌گیرید و موقع دفاع یا سؤال استاد، گیر می‌کنید.

اما اگه از یک پروژه‌ی آماده به‌عنوان یک "نمونه‌ی درست‌کارکرد" برای یادگیری استفاده کنید، دقیقاً برعکس عمل می‌کنه — سریع‌تر و عمیق‌تر یاد می‌گیرید.

📌 روش درست مطالعه‌ی یک پروژه‌ی آماده:
👇👇👇

2️⃣ کد رو خط‌به‌خط با breakpoint اجرا کنید

% روی خطی که می‌خواید بررسی کنید کلیک راست کنید
% و "Set/Clear Breakpoint" رو بزنید

با این روش می‌بینید هر متغیر در هر مرحله چه مقداری می‌گیره — این تنها راه واقعی برای فهمیدن منطق پشت کده.

3️⃣ یک پارامتر رو عمداً تغییر بدید و نتیجه رو ببینید
مثلاً اگه یک ضریب یا شرط اولیه رو تغییر بدید، خروجی چطور عوض می‌شه؟ این کار نشون می‌ده چقدر واقعاً منطق کد رو فهمیدید، نه فقط ظاهرش رو.

4️⃣ بدون نگاه‌کردن به کد اصلی، سعی کنید یک بخش کوچیک رو از حفظ بازنویسی کنید
اگه تونستید، یعنی واقعاً یاد گرفتید. اگه نتونستید، دقیقاً می‌دونید کجا باید بیشتر تمرکز کنید.

💡 نکته‌ی کلیدی: تفاوت اصلی بین "تحویل‌دادن یک پروژه" و "دفاع‌کردن از یک پروژه"، دقیقاً در همین مرحله‌ست. کسی که واقعاً کد رو فهمیده، به هر سؤالی جواب می‌ده. کسی که فقط فایل رو تحویل گرفته، اولین سؤال غیرمنتظره گیرش می‌ندازه.

فروشگاه متلبی منبع شبیه سازی مقالات با متلب

👉 @Matlabcoderco

🔴 فوری نتایج اولیه آزمون کارشناسی ارشد ۱۴۰۵ منتشر شد

🔹داوطلبان با مراجعه به وبگاه سازمان سنجش و وارد کردن اطلاعات خود، از نتایج مطلع شوند

🤔 قبل از سفارش پروژه، این ۴ سؤال معمولاً توی ذهن هر کسی هست

خیلی از کسایی که پروژه‌ی متلب دارن، هفته‌ها با خودشون کلنجار می‌رن قبل از اینکه واقعاً پیام بدن و بپرسن. نه به‌خاطر اینکه نیاز ندارن، بلکه به‌خاطر چند تردید مشترک:

1️⃣ "قیمتش چقدر می‌شه؟ نکنه گرون‌تر از توانم باشه؟"
قیمت هر پروژه بر اساس پیچیدگی و حجم کار مشخص می‌شه، نه یک نرخ ثابت برای همه. قبل از هر تعهدی، می‌تونید پروژه‌تون رو توضیح بدید و قیمت دقیق رو رایگان بپرسید — بدون هیچ الزامی به ادامه.

2️⃣ "اگه نتیجه دقیقاً چیزی که می‌خوام نباشه چی؟"
دقیقاً برای همین، قبل از شروع کار، توافق کتبی روی نیازها از طریق ایمیل انجام می‌شه. و اگه در نهایت، کار تحویلی با همون توافق مطابقت نداشته باشه، امکان بازگشت وجه وجود داره.

👇👇👇

3️⃣ "اگه بعد از تحویل، سؤالی داشتم یا استاد یه چیزی پرسید، تنها می‌مونم؟"
پشتیبانی بعد از تحویل بخشی از خدماته، نه یک لطف اضافه. هدف اینه که بتونید با اطمینان از کارتون دفاع کنید، نه فقط تحویلش بدید.

4️⃣ "زمانش چقدر طول می‌کشه؟ نکنه به موقع تحویل نگیرم؟"
زمان تحویل بسته به نوع و حجم پروژه، از همون ابتدا و قبل از شروع کار مشخص و توافق می‌شه — نه یک تخمین مبهم که بعداً تغییر کنه.

💬 اگه پروژه‌ای دارید که هفته‌هاست معطل مونده، یا فقط می‌خواید ببینید شدنیه یا نه — نیازی نیست تصمیم نهایی رو بگیرید. فقط بپرسید. مشاوره و برآورد اولیه رایگانه.

سؤال یا تردیدی دارید که اینجا بهش اشاره نشد؟ همینجا بپرسید، با کمال میل جواب می‌دیم 👇

#متلب #پروژه_متلب #matlabi_ir

💬 @MatlabCoder

@Matlabcoderco

🔴 مهلت انتخاب رشته کارشناسی ارشد تمدید شد

🔹 سازمان سنجش:به‌منظور فراهم نمودن تسهيلات بيش‌تر براي آن‌دسته از متقاضياني كه تا اين تاريخ براي انتخاب رشته‌محل خود اقدام نکرده‌اند، ترتيبي اتخاذ شده است كه بتوانند تا پايان روز پنجشنبه به تاريخ ۱۴۰۵/۰۶/۱۲ نسبت به انتخاب رشته‌محل اقدام کنند.

👉 @Matlabcoderco

🔴 فوری: وزیر علوم: حضوری شدن دانشگاه‌ها در ابهام؛ تکلیف کلاس‌های مهر امروز روشن می‌شود

🔹 وزیر علوم اعلام کرد امروز درباره نحوه آموزش در مناطق درگیر جنگ، به‌ویژه هرمزگان، تصمیم‌گیری می‌شود و کلاس‌ها ممکن است حضوری، مجازی یا ترکیبی برگزار شوند.
@Matlabcoderco

🔴 آغاز حضوری ترم جدید دانشگاه آزاد از فردا

🔹 ترم جدید دانشگاه آزاد از فردا شنبه ۲۱ شهریورماه به‌صورت حضوری آغاز می‌شود و کلاس‌ها طبق برنامه آموزشی دانشگاه برگزار خواهد شد.

▫️ حذف و اضافه نیز از ۲۸ شهریور تا ۲ مهرماه انجام می‌شود.


👉 @Matlabcoderco

🔴 تحریم‌ گوگل علیه ایرانیان و یک راه حل

1️⃣ ماجرا چیست؟ رسانه‌ها گزارش داده‌‌اند کاربران ایرانی هنگام ساخت حساب جدید گوگل با ردشدن شماره‌های +۹۸ در مرحله تأیید تلفنی روبه‌رو شده‌اند و در بسیاری موارد امکان دریافت کد تأیید نیز وجود ندارد
▫️بنابر این گزارش این مشکل تنها به ساخت جیمیل محدود نیست و می‌تواند بر دسترسی کاربران جدید به سرویس‌هایی مانند گوگل‌پلی، درایو، فوتوز و پشتیبان‌گیری اندروید را هم اثر بگذارد- برخی رسانه‌ها نوشته‌اند، این ماجرا به «عملیات طرد اقتصادی» دولت ترامپ علیه جمهوری اسلامی ربط دارد.

2️⃣ یک راه حل: با ورود به Google play  می‌توان روی اکانت‌ شخصی‌مان کلیک کنیم و در بخش  Add another account روی گزینه Create account بزنیم و
بعد For my personal use  را انتخاب می‌کنی. در آخر، اطلاعات‌مان را بدون نیاز به شماره وارد می‌کنیم و جی‌میل جدید می‌سازیم.

@matlabcoderco

❤️مایکروسافت در آپدیت Windows 11 26H2 فقط سراغ تغییرات ظاهری و رفع باگ‌ها نرفته؛ مدیریت رم هم بهینه‌تر شده!

📰طبق گزارش Windows Latest و تجربه بعضی کاربران، مصرف RAM بعد از نصب 26H2 می‌تونه حدود 2 الی 3 گیگابایت کمتر بشه.

▫️در یک تست روی لپ‌تاپ 16 گیگابایتی، مصرف رم در حالت بیکار از حدود 10 گیگابایت به 7 گیگابایت کاهش پیدا کرده.
این بهبود ظاهراً به مدیریت بهتر حافظه و کش ویندوز مربوطه و روی سیستم‌هایی با رم کمتر از 16 گیگابایت می‌تونه محسوس‌تر باشه.

▫️نسخه 26H2 همچنین بهبودهایی در Low Latency Profile هم داره که می‌تونه برای عملکرد روان‌تر سیستم و مخصوصاً بعضی کاربری‌های حساس به تأخیر مفید باشه.

@Matlabcoderco