📲💰 همکاری RevenueCat و Paddle برای افزایش درآمد اپلیکیشن‌ها از طریق پرداخت‌های وب

دو شرکت بزرگ در زمینه زیرساخت پرداخت و اشتراک، RevenueCat و Paddle، به‌تازگی همکاری تازه‌ای را آغاز کرده‌اند تا به توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌ها کمک کنند از پرداخت‌های وب نیز درآمدزایی کنند — به‌ویژه در پی تغییرات جدید در سیاست فروشگاه اپ استور آمریکا.
🔓 چه اتفاقی افتاده؟

به‌دنبال حکم دادگاه پرونده اپیک گیمز علیه اپل، توسعه‌دهندگان حالا می‌توانند لینک پرداخت‌های وب را در اپلیکیشن‌های iOS قرار دهند — بدون اینکه مجبور باشند کارمزد به اپل بپردازند.
🔧 این همکاری چه کمکی می‌کند؟

شرکت Paddle پرداخت‌های وب و امور مالیاتی/قانونی مربوطه را مدیریت می‌کند.

شرکت RevenueCat داده‌های اشتراک کاربران را بین نسخه‌های وب و موبایل همگام‌سازی و مدیریت می‌کند.

کاربران می‌توانند یک‌بار اشتراک بخرند و روی همه دستگاه‌ها (iOS، Android و وب) استفاده کنند.

توسعه‌دهنده‌ها به داشبورد RevenueCat دسترسی دارند تا تحلیل لحظه‌ای عملکرد اشتراک‌ها را ببینند.

🧪 چه کسانی استفاده کرده‌اند؟

مثلاً اپلیکیشن دویدن Runna قبلاً از خدمات هر دو شرکت استفاده می‌کرد. حالا با این ادغام، فرآیند درآمدزایی از طریق وب برایش بسیار ساده‌تر شده است.
💬 گفته مدیرعاملان

جیمی فیتزجرالد (Paddle):

«فرصت بزرگی برای اپ‌های اشتراکی وجود دارد تا با رفتن به سمت وب، درآمد خود را افزایش دهند. اما این کار با چالش‌های فنی و عملیاتی زیادی همراه است. با همکاری با RevenueCat، این مسیر را برای توسعه‌دهنده‌ها هموار کردیم.»

جیکوب آیتینگ (RevenueCat):

«با Paddle شریک خوبی برای این پروژه پیدا کردیم تا پرداخت‌های وب را کنار اپ‌استورها به توسعه‌دهنده‌ها ارائه کنیم.»

🔍 این تغییرات می‌توانند انقلابی در درآمدزایی مستقل از اپ‌استور اپل ایجاد کنند و قدرت بیشتری را به دست توسعه‌دهندگان بازگردانند.

#RevenueCat #Paddle #اپلیکیشن #درآمدزایی #پرداخت_وب #پرداخت_مستقیم #اپ_استور #اپل #iOS #اپلیکیشن_موبایل #سیاست_اپل #استارتاپ #درآمد_دلاری


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Zaban7ir

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

‌

🔵 نکته برنامه نویسی

یک تکنیک جالب در برنامه‌نویسی "Rubber Duck Debugging" هست 🦆

ایده‌اش ساده است: وقتی کدتان درست کار نمی‌کند، یک عروسک (یا هر شیء بی‌جان، مثلا یک فنجان قهوه!) را مقابل خود می‌گذارید و خط‌به‌خط برایش توضیح می‌دهید که کد چه می‌کند.
وقتی مجبور می‌شوید با صدای بلند توضیح دهید، معمولا خودتان متوجه اشتباهات منطقی یا خطاهای کوچک می‌شوید، حتی قبل از اینکه به “اردک” برسید!

این روش به طرز عجیبی جواب می‌دهد، چون ذهن شما از حالت «درگیر کد» به حالت «توضیح به یک موجود بی‌اطلاع» تغییر می‌کند.




ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

از یادگیری تدریجی (Online / Incremental Learning) وقتی داده‌ها خیلی بزرگ یا در حال جریان (streaming) هستن استفاده کن.

🔹 در روش‌های کلاسیک، کل داده باید از قبل آماده باشه و مدل یک‌بار آموزش ببینه.
🔹 اما در دنیای واقعی داده‌ها ممکنه خیلی بزرگ باشن (Big Data) یا به صورت لحظه‌ای تولید بشن (مثل داده‌های سنسورها، تراکنش‌ها یا شبکه‌های اجتماعی).
🔹 الگوریتم‌های یادگیری تدریجی (مثل SGDClassifier در scikit-learn یا مدل‌های مبتنی بر Mini-Batch) می‌تونن داده رو به‌صورت بخش‌بخش پردازش کنن.

مزیت:

مدیریت داده‌های خیلی بزرگ بدون نیاز به RAM زیاد

امکان به‌روزرسانی مدل به‌صورت زنده بدون آموزش از صفر

به زبان ساده: این روش مثل اینه که به جای خوندن کل یک کتاب یک‌جا، فصل به فصل بخونی و یاد بگیری.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

افزایش داده مصنوعی یا Data Augmentation یعنی با دستکاری هوشمندانه داده‌های موجود، داده‌ی بیشتری بسازی.

🔹 وقتی داده کم باشه یا نامتوازن باشه، مدل خوب یاد نمی‌گیره.
🔹 در واقع Augmentation بهت کمک می‌کنه بدون جمع‌آوری داده‌ی واقعی جدید، مجموعه‌داده رو غنی‌تر کنی.

مثال‌ها:

در بینایی کامپیوتر: چرخاندن، برش دادن، تغییر نور، نویز اضافه کردن به تصاویر.

در پردازش زبان طبیعی (NLP): جایگزینی مترادف‌ها، جابجایی کلمات، ترجمه رفت و برگشتی (back-translation).

در داده‌های عددی (time-series): نویز تصادفی، تغییر مقیاس یا کشیدگی داده.

مزیت:

مدل قوی‌تر و مقاوم‌تر میشه.

خطر Overfitting کمتر میشه.

به زبان ساده: Data Augmentation یعنی “یه جوری داده‌های موجود رو قاطی و دستکاری کن تا انگار داده‌ی تازه داری.”

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

💠 عضو جامع ترین کانال های توسعه فردی، روانشناسی و موفقیت شوید:

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

شامل موضوعات آموزشی زیر:

توسعه و رشد فردی
افزایش ثروت
هدف گذاری و مدیریت زمان
مهارت های اجتماعی، ارتباطی و فن بیان
روانشناسی و خودیاری
موفقیت
عادات موثر
سلامت و تغذیه سالم
موفقیت شغلی
عبارات تاکیدی
مدیریت اضطراب و خشم
روان درمانی CBT و ACT
شخصیت شناسی و تحلیل روانشناسی
انگیزشی
کودک درون
تکنیک های NLP
یوگا
افزایش حافظه
مدیتیشن
موفقیت تحصیلی
مطالعه موثر
افزایش اعتماد به نفس
افزایش تمرکز
تفکر مثبت
افزایش خلاقیت
نقل قول های انگیزشی

با کلیک بر روی لینک زیر عضو تمامی این کانال ها شوید:

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

‌

✨✨ماهی سالمون آزمایشگاهی، اولین تأییدیه FDA را دریافت کرد!


🌿🌿 سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) برای اولین بار، یک تأییدیه ایمنی برای ماهی سالمون پرورشی در آزمایشگاه صادر کرده است. این گامی بزرگ در جهت عرضه غذاهای دریایی تولید شده با فناوری سلولی به بازار است.


🟣شرکت Wildtype، چهارمین شرکتی است که از FDA مجوز فروش محصولات حیوانی پرورشی از سلول را دریافت می‌کند. شما هم‌اکنون می‌توانید ماهی سالمون آزمایشگاهی این شرکت را در یکی از رستوران‌های پورتلند سفارش دهید!


🔴هفته گذشته، Wildtype نامه‌ای از FDA دریافت کرد که نشان می‌دهد این نهاد هیچ پرسشی در مورد ایمنی ماهی سالمون کشت‌شده در مقایسه با محصولات غذایی مشابه ندارد. این مرحله معمولاً آخرین گام در روند تأیید محصولات حیوانی پرورشی در آزمایشگاه توسط FDA است.


🔵نظارت بر بیشتر غذاهای دریایی پرورشی در آزمایشگاه به عهده FDA است. اما نظارت بر گوشت پرورشی، به صورت مشترک با وزارت کشاورزی ایالات متحده (USDA) انجام می‌شود.


#ماهی_آزمایشگاهی #سالمون_کشت_شده #غذای_آینده #FDA #تکنولوژی_غذا

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفاً ما را به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته برنامه نویسی

یک تکنیک مرموز و جالب در بهینه‌سازی کد "Loop Unrolling" (بازکردن حلقه) است.

در این روش، به‌جای این‌که یک حلقه بارها تکرار شود، چند تکرار را به‌صورت دستی پشت‌سرهم می‌نویسی تا تعداد پرش‌های حلقه (iteration jumps) کمتر شود و سرعت پردازش بالاتر برود.

مثال ساده:

کد معمولی:

for (int i = 0; i < 8; i++) {
    sum += arr[i];
}

Loop Unrolled:

sum += arr[0];
sum += arr[1];
sum += arr[2];
sum += arr[3];
sum += arr[4];
sum += arr[5];
sum += arr[6];
sum += arr[7];

مزایا:

کاهش overhead شرط و پرش حلقه.

سرعت بیشتر در الگوریتم‌های حساس به زمان (مثل پردازش تصویر یا سیگنال).

معایب:

کد طولانی‌تر و خوانایی کمتر.

سخت‌تر شدن نگهداری.


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 کوییز #سی_شارپ

🟣 موضوع : ‏آشنایی با Dependency Injection در C#

🟢 سوال :

‏کدام یک از موارد زیر یک مثال از کاربرد Dependency Injection است؟

گزینه ۱:
‏مدیریت پایگاه داده

گزینه ۲:
‏تزریق یک سرویس لاگینگ به یک کلاس برای ثبت رویدادها

گزینه ۳:
‏محاسبات ریاضی پیچیده

گزینه ۴:
‏ایجاد انیمیشن‌های گرافیکی

🔵 گزینه صحیح: 2

🟢 توضیح :

‏تزریق یک سرویس لاگینگ به یک کلاس برای ثبت رویدادها، یک مثال از کاربرد Dependency Injection است.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

روش Hyperparameter Optimization پیشرفته می‌تونه خیلی بهتر از Grid Search یا Random Search عمل کنه.

🔹 روش‌های کلاسیک مثل Grid Search همه ترکیب‌ها رو امتحان می‌کنن (خیلی کند)، یا مثل Random Search فقط چند ترکیب تصادفی رو تست می‌کنن (سریع‌تر اما نه بهینه).

🔹 روش‌های پیشرفته‌تر:

روشBayesian Optimization: حدس می‌زنه کدوم ناحیه از فضای هایپرپارامترها ارزش امتحان کردن داره.

روش Tree-structured Parzen Estimator (TPE): نسخه محبوب Bayesian در ابزارهایی مثل Optuna.

روش Hyperband : به جای امتحان کردن کامل، سریعاً ترکیب‌های ضعیف رو حذف می‌کنه.

فریم ورک های Optuna / Ray Tune / Scikit-Optimize: فریم‌ورک‌های آماده برای اجرای بهینه‌سازی هوشمند.

به زبان ساده: این روش‌ها به جای امتحان کورکورانه، مثل یک “کاوشگر باهوش” دنبال بهترین تنظیمات می‌گردن.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 دوست داری برنامه نویس حرفه ای بشی یا مهارت های کامپیوتری خودت رو افزایش بدی؟ با عضویت در لیست تلگرامی زیر در بی نظیر ترین کانال های برنامه نویسی ما عضو شوید:

🟢 پایتون، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، سی ++، سی شارپ، دات نت، نود جی اس، جاوا اسکریپت، شبکه، علم داده، پایگاه داده، sql، nosql ، مهارت های ICDL، سیستم عامل، لینوکس، فتوشاپ، گرافیک، اندروید، جاوا، ساخت اپلیکیشن موبایل، ری اکت، جی کوئری، php و laravel، دروس رشته کامپیوتر، کنکور کامپیوتر و ...

عضو لیست جامع شوید:

https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk
https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk
https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk

‌

🔵 نکات برنامه‌نویسی




🚦 Rate Limiting

(محدودسازی نرخ درخواست‌ها)


🔹 ایده اصلی

کنترل تعداد درخواست‌ها یا عملیات در یک بازه زمانی مشخص.
مثلاً:

⬅️ یک کاربر فقط می‌تونه ۱۰ درخواست در دقیقه بفرسته.
⬅️ یا هر IP نهایتاً ۱۰۰۰ درخواست در روز داشته باشه.



🔹 چرا مهمه؟

⬅️ جلوگیری از سوءاستفاده (DoS, Brute Force, Spam)
⬅️ کنترل هزینه‌های سرور و API
⬅️ ایجاد عدالت بین کاربران (یکی همه منابع رو نبلعه 😅)



✅ مثال ساده (Python)

import time

class RateLimiter:
    def __init__(self, max_calls, period):
        self.max_calls = max_calls
        self.period = period
        self.calls = []

    def allow(self):
        now = time.time()
        # پاک کردن درخواست‌های قدیمی‌تر از period
        self.calls = [t for t in self.calls if t > now - self.period]

        if len(self.calls) < self.max_calls:
            self.calls.append(now)
            return True
        return False


# مثال: حداکثر 3 درخواست در 10 ثانیه
limiter = RateLimiter(3, 10)

for i in range(5):
    if limiter.allow():
        print(f"✅ درخواست {i+1} پذیرفته شد")
    else:
        print(f"❌ درخواست {i+1} رد شد")
    time.sleep(2)

📖 کاربردهای واقعی

➡️ APIهای عمومی (مثل GitHub API → محدودیت درخواست‌ها در ساعت)
⬅️ سیستم لاگین → جلوگیری از Brute Force (مثلاً نهایتاً ۵ بار تلاش در ۱ دقیقه)
⬅️ وب‌سایت‌ها برای جلوگیری از اسپم در فرم‌ها یا چت‌ها
⬅️ پرداخت آنلاین → محدود کردن تعداد تراکنش‌های یک کارت در روز



🛠️ مزایا

⬅️ افزایش امنیت
⬅️ بهبود پایداری سیستم در برابر ترافیک زیاد
⬅️ مدیریت منصفانه منابع



⚠️ چالش‌ها

⬅️ پیاده‌سازی توزیع‌شده (در چند سرور مختلف) سخت‌تره
⬅️ ممکنه باعث نارضایتی کاربران واقعی بشه (اگه بیش از حد سخت‌گیرانه باشه)



🎯 تشبیه ساده

Rate Limiting مثل چراغ قرمز سر چهارراه 🚦 هست:

⬅️ حتی اگه همه بخوان رد شن، چراغ فقط به تعداد مشخصی اجازه میده.
⬅️ بقیه باید صبر کنن تا دوباره نوبتشون بشه.



ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

‌

✨✨ نقشه‌راه اتحادیه اروپا برای دسترسی به داده‌های خصوصی تا سال 2030 اعلام شد!


🌿🌿 اتحادیه اروپا قصد دارد تا سال 2030 به داده‌های خصوصی کاربران دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را رمزگشایی کند. بر اساس گزارش‌ها، کمیسیون اتحادیه اروپا در اولین گام از استراتژی امنیتی ProtectEU، نقشه‌راهی را معرفی کرده است که هدف آن تضمین دسترسی قانونی و مؤثر مقامات انتظامی به داده‌های شهروندان است.

🟣 این نقشه‌راه جزئی از یک استراتژی جامع‌تر است که توسط گروه سطح بالا (HLG) ایجاد شده و در چارچوب ابتکار «Going Dark» شکل گرفته است.

🔴 این گروه که در ژوئن 2023 توسط شورای اتحادیه اروپا مأموریت یافته بود، در مارس 2025 گزارشی منتشر کرد که رمزنگاری سرتاسری را به عنوان بزرگ‌ترین چالش فنی در مسیر تحقیقات نیروهای انتظامی معرفی کرد.

🔵 این گزارش به طور ویژه استفاده از سرویس‌های VPN، اپلیکیشن‌های پیام‌رسان رمزنگاری شده و ابزارهای مشابه را هدف قرار داده است.

#اتحادیه_اروپا #حریم_خصوصی #رمزنگاری #امنیت #داده‌ها

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

‌

✨✨ انقلاب در تولید گفتار: Eleven v3 معرفی شد؛ طبیعی‌ترین هوش مصنوعی تبدیل متن فارسی به گفتار!


🟣 خبر هیجان‌انگیزی برای توسعه‌دهندگان و تولیدکنندگان محتوا! شرکت ElevenLabs، پیشرو در زمینه تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)، جدیدترین مدل خود با نام Eleven v3 (Alpha) را معرفی کرده است. تمرکز اصلی این نسخه بر تولید صداهای مصنوعی با بیان احساسات بسیار طبیعی‌تر و واقعی‌تر است و خبر خوب اینکه، این مدل به طور کامل از زبان فارسی هم پشتیبانی می‌کند!


🔴 حس واقعی‌تر، صدای واقعی‌تر

هدف اصلی ElevenLabs در این نسخه، حل چالش قدیمی انتقال احساسات در صداهای مصنوعی بوده است. در گذشته، کیفیت صرف صدا اولویت داشت، اما حالا با بازطراحی کامل، Eleven v3 توانایی بازسازی طبیعی‌تری از احساسات متنوعی مانند نجوا، خنده، آه‌کشیدن و واکنش‌های هیجانی را نسبت به نسخه‌های قبلی دارد. این یعنی صداهایی که تولید می‌شوند، دیگر فقط ماشینی نیستند، بلکه جان دارند و حس را منتقل می‌کنند.


🔵 پشتیبانی از ٧٠ زبان و گفتگوهای چندنفره!

یکی از ویژگی‌های برجسته Eleven v3، پشتیبانی از بیش از ٧٠ زبان از جمله فارسی است. این ویژگی به تنهایی، دریچه‌های جدیدی را به روی تولید محتوای چندزبانه باز می‌کند. اما قابلیت هیجان‌انگیزتر، امکان اجرای طبیعی و روان گفتگوهای چندنفره است. با API جدید، می‌توانید متن‌های ساختاریافته‌ای را که شامل نوبت هر گوینده می‌شود، به مدل ارسال کنید. مدل به طور خودکار، مدیریت تغییر نوبت گوینده، تحولات احساسی و حتی قطع کلام‌ها را بر عهده می‌گیرد. این قابلیت برای تولید دیالوگ‌های پیچیده و طبیعی در پادکست‌ها، کتاب‌های صوتی، بازی‌ها و هر نوع محتوای چندصدایی، فوق‌العاده کاربردی خواهد بود.


🟢 فرصت‌های جدید برای توسعه‌دهندگان و خلاقان:

این پیشرفت‌ها در تکنولوژی TTS، فرصت‌های بی‌نظیری را برای برنامه‌نویسان، توسعه‌دهندگان بازی، پادکسترها، سازندگان انیمیشن و هر کسی که با محتوای صوتی سروکار دارد، ایجاد می‌کند. حالا می‌توانید با هزینه‌ای کمتر و سرعتی بیشتر، صداهای واقع‌گرایانه و احساسی برای پروژه‌های خود تولید کنید و خلاقیت خود را به سطح بالاتری ببرید.

#ElevenLabs #هوش_مصنوعی #تبدیل_متن_به_گفتار #پردازش_زبان_طبیعی #تولید_محتوا

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

‌

🌠✨ خبر فوری: مرورگر هوش مصنوعی Perplexity به زودی برای ویندوز منتشر می‌شود!



🌿🌿 شرکت Perplexity، توسعه‌دهنده ابزارهای جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، تاریخ تقریبی انتشار مرورگر جدید خود با نام Comet را اعلام کرد. این مرورگر که مجهز به یک ایجنت هوش مصنوعی قدرتمند است و برای رقابت با مرورگرهای بزرگی مثل گوگل کروم طراحی شده، ابتدا با نسخه بتا برای کاربران ویندوز عرضه خواهد شد.


🟣 آراویند سرینیواس، مدیرعامل Perplexity، در یک جلسه پرسش و پاسخ در Reddit تایید کرد که توسعه Comet برای اندروید "به‌خوبی و با سرعت درحال پیشرفت است" و کاربران اندروید می‌توانند پاییز امسال منتظر آن باشند.

🔴 اما خبر هیجان‌انگیزتر برای کاربران ویندوز این است که نسخه بتای این مرورگر برای ویندوز قرار است همین چند روز آینده منتشر شود! البته نسخه‌های نهایی برای ویندوز و macOS هم‌زمان در اختیار کاربران قرار خواهند گرفت.

🔵 این یک گام بزرگ در جهت ارائه تجربه‌ای نوین از وب‌گردی با کمک هوش مصنوعی است. منتظر عرضه Comet باشید!

#مرورگر_هوش_مصنوعی #Perplexity #Comet #ویندوز #هوش_مصنوعی


ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🚀 خرید استراتژیک AMD برای رقابت جدی با انویدیا در دنیای سخت‌افزار هوش مصنوعی!

🔍 شرکت بزرگ نیمه‌رسانا AMD اعلام کرد که استارتاپ تخصصی Brium را در حوزه بهینه‌سازی نرم‌افزارهای هوش مصنوعی خریداری کرده است. جزئیات مالی این معامله هنوز منتشر نشده‌اند.

🤖 استارتاپ Brium که تقریباً به صورت پنهانی فعالیت می‌کرد، ابزارهایی برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی انواع مختلف سخت‌افزار هوش مصنوعی توسعه داده است. این یعنی توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های خود را بدون نیاز به طراحی مجدد، روی سخت‌افزارهای غیر از انویدیا اجرا کنند!

🎯 هدف AMD از این خرید، ایجاد یک اکوسیستم باز و قدرتمند نرم‌افزارهای هوش مصنوعی است که به گفته خودش، توسعه‌دهندگان را توانمند کرده و نوآوری را سرعت می‌بخشد.

💡 واقعیت این است که بخش زیادی از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی فعلی برای سخت‌افزارهای انویدیا طراحی شده‌اند و AMD با این خرید در تلاش است تا این انحصار را بشکند.

📌 استارتاپ Brium پیش از این در تنها پست وبلاگی خود در نوامبر ۲۰۲۴ نوشته بود:

«کارت‌های گرافیکی AMD مانند سری Instinct عملکرد خوبی دارند، اما بهره‌برداری مؤثر از آن‌ها دشوار است چون اغلب بارهای کاری با ذهنیت انویدیا تنظیم شده‌اند. ما قصد داریم اجرای مدل‌ها را روی طیف وسیعی از معماری‌های سخت‌افزاری ممکن کنیم.»

📊 این چهارمین خرید استراتژیک AMD در دو سال گذشته است؛ خریدهای قبلی:
🔹 Silo AI (جولای ۲۰۲۴)
🔹 Nod.AI (اکتبر ۲۰۲۳)
🔹 Mipsology (آگوست ۲۰۲۳)


#AMD #هوش_مصنوعی #انویدیا #GPU #بریم #AI #توسعه_دهندگان #تراشه #اکوسیستم_باز #TechNews
ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Zaban7ir

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 با عضویت در لیست تلگرامی جامع آموزش زبان زیر عضو بی نظیرترین‌ و کامل ترین مجموعه آموزش زبان انگلیسی تلگرامی شوید:

🟢 پادکست، کوییز، گرامر، آیلتس، تافل، ویدیو، آموزش زبان به کودکان، اصطلاحات انگلیسی، زبان کنکور و ... :

https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0

‌

🔵 نکات برنامه‌نویسی



💧 Backpressure

🔹 مشکل اصلی

توی سیستم‌های streaming یا message queue (مثل Kafka، RabbitMQ یا RxJS):

➡️ Producer (تولیدکننده) خیلی سریع داده تولید می‌کنه.
➡️ Consumer (مصرف‌کننده) نمی‌تونه با اون سرعت پردازش کنه.
⬅️ نتیجه → صف پر می‌شه، حافظه می‌ترکه، یا سیستم Crash می‌کنه. ⚠️



🔹 راه‌حل: Backpressure

یعنی مصرف‌کننده (Consumer) بتونه به تولیدکننده (Producer) فیدبک بده که سرعت رو کم کنه
یا داده‌ها به‌صورت بافر، Drop، یا Batch مدیریت بشن.



✅ مثال ساده (Python – تولیدکننده سریع‌تر از مصرف‌کننده)

import time
import queue
import threading

# صف بین Producer و Consumer
q = queue.Queue(maxsize=5)

# Producer: داده‌ها رو سریع تولید می‌کنه
def producer():
    for i in range(20):
        q.put(i)  # اگر صف پر بشه، Producer اینجا بلاک میشه (Backpressure)
        print(f"Produced {i}")
        time.sleep(0.1)  # خیلی سریع‌تر از مصرف‌کننده

# Consumer: داده‌ها رو کندتر مصرف می‌کنه
def consumer():
    while True:
        item = q.get()
        print(f"  Consumed {item}")
        time.sleep(0.5)  # کندتر از Producer
        q.task_done()

# اجرا
threading.Thread(target=producer, daemon=True).start()
threading.Thread(target=consumer, daemon=True).start()

time.sleep(10)  # صبر برای دیدن خروجی

🔹 توضیح کد

* Producer داده‌ها رو با سرعت 0.1 ثانیه تولید می‌کنه.
➡️ Consumer هر 0.5 ثانیه یکی رو مصرف می‌کنه.
⬅️ چون queue.Queue(maxsize=5) تعریف شده، وقتی صف پر بشه → Producer بلاک می‌شه و صبر می‌کنه.
این دقیقاً همون Backpressure هست.



🎯 کاربردهای واقعی

➡️ Stream processing (Kafka, Flink, Spark Streaming)
➡️ Reactive programming (RxJava, Reactor, Akka Streams)
➡️ API Rate Control → اگر کلاینت سریع‌تر از سرور درخواست بفرسته، Backpressure باعث کنترل میشه.



🛠️ راهکارهای مختلف Backpressure

➡️ Buffering → داده‌ها رو موقت ذخیره کن تا مصرف‌کننده برسه.
➡️ Dropping → داده‌های اضافی رو بنداز دور.
➡️ Throttling → سرعت Producer کم بشه.
➡️ Batching → چند داده با هم پردازش بشن.



ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

منظم‌سازی یا Regularization دوستت برای جلوگیری از Overfitting هست.

🔹 ایده‌اش اینه که جلوی بزرگ شدن بیش‌ازحد وزن‌ها در مدل رو می‌گیره.

روش L1 (Lasso): باعث میشه بعضی وزن‌ها دقیقاً صفر بشن → به انتخاب ویژگی کمک می‌کنه.

روش L2 (Ridge): وزن‌ها رو کوچک می‌کنه ولی صفر نمی‌کنه → پایداری مدل بیشتر میشه.

روش Elastic Net: ترکیبی از هر دو.

🔹 در شبکه‌های عصبی هم Regularization می‌تونه با روش‌هایی مثل Dropout یا Weight Decay اعمال بشه.

به زبان ساده: Regularization مثل اینه که به مدل بگی “خیلی پیچیده نشو، ساده‌تر هم می‌تونی جواب درست بدی.”

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

‌

✨✨ ساخت بازی‌های ویدیویی با هوش مصنوعی در راه است: ورود Runway به دنیای گیمینگ



🌿🌿 شرکت استارتاپی Runway، که با ارزش ۳ میلیارد دلار بیشتر به خاطر ابزار تولید ویدیوی خود شناخته می‌شود، اکنون تمرکز خود را به صنعت بازی‌های ویدیویی معطوف کرده و قصد دارد یک هوش مصنوعی برای ساخت بازی ارائه دهد.

🟣 «کریستوبال والنزوئلا»، مدیرعامل Runway، اعلام کرده است که نسخه ابتدایی یک تجربه تعاملی جدید برای ساخت بازی با استفاده از #هوش_مصنوعی طی چند روز آینده در دسترس عموم قرار خواهد گرفت.

🔴 لازم به ذکر است که این محصول در حال حاضر در مرحله اولیه خود قرار دارد و تنها شامل یک رابط چت ساده برای تولید متن و تصویر است.

🔵 با این حال، به گفته والنزوئلا، قابلیت ساخت بازی‌های ویدیویی نیز تا پایان سال ۲۰۲۵ به این ابزار اضافه خواهد شد.


#Runway #هوش_مصنوعی #بازی_ویدیویی #تولید_بازی #فناوری

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🌿🌿 خبر فوری: گوگل کروم با امتیاز بی‌سابقه در Speedometer 3.0 غوغا کرد!

---

گوگل کروم با ارتقاهای چشمگیر در حافظه و عملکرد، توانسته در بنچمارک Speedometer 3.0 به بالاترین امتیاز تاریخ خود دست پیدا کند. این مرورگر حالا ۱۰ درصد سریع‌تر از آگوست ۲۰۲۴ شده و تجربه مرور وب را به شکل قابل توجهی بهبود بخشیده است. این پیشرفت، جایگاه کروم را در صدر رقابت مرورگرها تثبیت می‌کند!

---

🟣 Speedometer 3.0: معیاری برای سرعت واقعی وب

بنچمارک Speedometer 3.0 یک ابزار معتبر برای سنجش عملکرد مرورگرها در وظایف روزمره وب است. این بنچمارک مواردی مثل پردازش HTML، جاوااسکریپت، JSON، دستکاری DOM (مدل شیءگرای سند)، محاسبه استایل‌های CSS و رندر نهایی عناصر صفحه را بررسی می‌کند. بنابراین، امتیاز بالاتر در این بنچمارک، مستقیماً به معنای تجربه کاربری سریع‌تر و روان‌تر است.

---

‌
✨✨ راز سرعت کروم: بهینه‌سازی‌های عمیق


🌿🌿 گوگل اعلام کرده که این افزایش سرعت، نتیجه بهینه‌سازی‌های گسترده در ساختارهای داخلی حافظه کروم بوده است. همچنین، بهبود سیستم مدیریت خودکار حافظه و کاهش پردازش‌های غیرضروری، نقش کلیدی در این دستاورد داشته‌اند. این یعنی مهندسان گوگل به لایه‌های زیرین مرورگر رفته‌اند تا آن را کارآمدتر کنند.

🟣 این خبر هیجان‌انگیز برای تمام کاربران وب است، چرا که به معنای تجربه کاربری روان‌تر و سریع‌تر در مرورگر محبوب کروم خواهد بود.

#گوگل_کروم #Speedometer3 #مرورگر_وب #بهینه_سازی_عملکرد #جاوااسکریپت

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

✨✨ خبر فوری: گرافیک مجتمع اینتل از RTX 4090 هم فراتر رفت و رکورد جهانی فرکانس GPU را شکست!



🌿🌿 در یک اتفاق باورنکردنی در نمایشگاه Computex 2025، SkatterBencher، اورکلاکر مشهور، توانست رکورد جهانی فرکانس GPU را جابه‌جا کند. نکته حیرت‌انگیز اینجاست که این رکورد نه با کارت‌های گرافیک قدرتمند، بلکه با گرافیک مجتمع پردازنده اینتل به دست آمد!



🟣 شکستن رکورد با گرافیک مجتمع:

او موفق شد فرکانس گرافیک مجتمع Xe2-LPG 64EU در پردازنده اینتل Core Ultra 9 285K را به عدد بی‌سابقه ۴.۲۵ گیگاهرتز برساند. این رکورد با همکاری اورکلاکر مطرح ایسوس، «پیتر شامینو تان» و با استفاده از نیتروژن مایع (در دمای منفی ۱۷۰ درجه سلسیوس!) و ولتاژ ۱.۷ ولت، در نرم‌افزار GPU-Z ثبت شده است.


🔴 فراتر از انتظار، فراتر از تاریخ:

رکورد قبلی برای فرکانس گرافیک مجتمع، ۳.۹ گیگاهرتز بود که سال گذشته توسط همین اورکلاکر به ثبت رسیده بود. اما این دستاورد جدید، نه تنها یک رکورد تازه برای گرافیک‌های مجتمع محسوب می‌شود، بلکه به ادعای وبلاگ SkatterBencher، بالاترین فرکانس ثبت‌شده برای GPU در تاریخ است! این موفقیت نشان می‌دهد که پتانسیل نهفته در گرافیک‌های مجتمع اینتل چقدر می‌تواند چشمگیر باشد.


🔵 این خبر برای علاقه‌مندان به سخت‌افزار و اورکلاکینگ بسیار هیجان‌انگیز است و نشان می‌دهد مرزهای عملکرد GPU همچنان در حال جابه‌جایی هستند.

#اینتل #اورکلاکینگ #کارت_گرافیک #Computex2025 #پردازنده


ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir