🎯 الگوریتم هافمن؛ فشرده‌سازی داده‌ها

در دنیای پردازش اطلاعات، کاهش حجم داده‌ها بدون از دست دادن اطلاعات، یکی از چالش‌های مهم است. الگوریتم هافمن یکی از پرکاربردترین روش‌های فشرده‌سازی بدون افت کیفیت محسوب می‌شود که در حوزه‌های مختلفی از جمله ذخیره‌سازی داده‌ها، انتقال اطلاعات و حتی پردازش صوت و تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

🔹 مفهوم اصلی الگوریتم هافمن
این الگوریتم بر پایه کدگذاری بر اساس فراوانی طراحی شده است. به این معنا که کاراکترهایی که در یک داده بیشتر تکرار می‌شوند، کدهای کوتاه‌تری دریافت می‌کنند و کاراکترهای کم‌کاربرد، کدهای طولانی‌تری خواهند داشت. این کار منجر به کاهش حجم کلی داده‌ها می‌شود.

🔹 مراحل اجرای الگوریتم

✅ مرحله ۱: محاسبه فراوانی کاراکترها
ابتدا تعداد تکرار هر نماد (کاراکتر) در داده مشخص می‌شود. به عنوان مثال، فرض کنید در یک مجموعه داده، کاراکترهای زیر با این میزان تکرار حضور دارند:

b p m j o d a i r u l s e 1 2 2 3 3 3 4 4 5 5 6 6 8 12

✅ مرحله ۲: ساخت درخت هافمن

یک درخت دودویی بر اساس فراوانی نمادها ساخته می‌شود. ابتدا دو نمادی که کمترین فراوانی را دارند، انتخاب شده و به یک گره مشترک متصل می‌شوند. این روند تا زمانی ادامه می‌یابد که تمام نمادها در یک درخت واحد قرار گیرند.

✅ مرحله ۳: تخصیص کدهای باینری به نمادها

در این مرحله، مسیر حرکت در درخت از ریشه به سمت برگ‌ها تعیین‌کننده کد هر کاراکتر است:

حرکت به چپ = 0
حرکت به راست = 1

در نهایت، نمادهایی که بیشتر تکرار شده‌اند، کدهای کوتاه‌تری خواهند داشت و نمادهای کم‌کاربردتر، کدهای طولانی‌تر دریافت می‌کنند.

🎯 مزایای الگوریتم هافمن

🔺 بهینه‌سازی حجم داده‌ها: کاهش حجم فایل‌های متنی، صوتی و تصویری
🔺 عدم از دست رفتن اطلاعات: روش فشرده‌سازی Lossless
🔺 سرعت بالای رمزگذاری و رمزگشایی: کاهش هزینه‌های پردازشی
🔺 کاربرد گسترده در فناوری‌های مختلف

✅ کاربردهای عملی الگوریتم هافمن

📂 فشرده‌سازی فایل‌ها: ZIP، RAR

🎵 پردازش صوتی: MP3، AAC

🖼 فشرده‌سازی تصویر: JPEG، PNG

📶 انتقال داده‌ها در شبکه‌های ارتباطی


✨ نتیجه‌گیری

الگوریتم هافمن یک روش کارآمد و قدرتمند برای کاهش حجم داده‌ها بدون از بین بردن اطلاعات است. این تکنیک با بهره‌گیری از یک درخت دودویی و تخصیص بهینه کدهای باینری، در بسیاری از سیستم‌های کامپیوتری و مخابراتی مورد استفاده قرار می‌گیرد و همچنان یکی از بهترین راهکارهای فشرده‌سازی بدون افت کیفیت به شمار می‌رود.

#طراحی_الگوریتم #فشرده_سازی #هافمن #رمزگذاری #داده #شبکه #پردازش_اطلاعات

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

📚 آشنایی با الگوریتم جستجوی دودویی (Binary Search) در پایتون 🔰🔍

جستجوی دودویی یکی از سریع‌ترین الگوریتم‌ها برای یافتن یک مقدار در یک آرایه مرتب‌شده است. این الگوریتم به‌جای پیمایش خطی در هر مرحله نصف دامنه جستجو را حذف می‌کند، بنابراین پیچیدگی زمانی آن O(log n) است.

تو این پست، نحوه عملکرد، پیاده‌سازی و کاربردهای این الگوریتم را توضیح میدم .
🛠️ نحوه عملکرد جستجوی دودویی
الگوریتم به این شکل عمل می‌کند:

1️⃣ مقدار وسط آرایه را بررسی می‌کند.

2️⃣ اگر مقدار وسط برابر با مقدار مورد جستجو باشد، مقدار پیدا شده است.

3️⃣اگر مقدار وسط کمتر از مقدار مورد نظر باشد، جستجو را در نیمه دوم آرایه ادامه می‌دهد.

4️⃣ اگر مقدار وسط بیشتر باشد، جستجو را در نیمه اول آرایه ادامه می‌دهد.

5️⃣این فرآیند تا زمانی که مقدار یافت شود یا محدوده جستجو به پایان برسد، ادامه می‌یابد.

😷 پیاده‌سازی جستجوی دودویی در پایتون

def binary_search(arr, target):
    low, high = 0, len(arr) - 1

    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2  # پیدا کردن عنصر وسط

        if arr[mid] == target:
            return mid  # مقدار پیدا شد
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1  # جستجو در نیمه بالایی
        else:
            high = mid - 1  # جستجو در نیمه پایینی

    return -1  # مقدار پیدا نشد

# آرایه مرتب‌شده
arr = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21]
target = 15

# اجرای جستجو
result = binary_search(arr, target)

if result != -1:
    print(f"عدد {target} در اندیس {result} پیدا شد.")
else:
    print(f"عدد {target} در آرایه وجود ندارد.")

✅ کاربرد تابع binary_search:

این تابع یک آرایه مرتب‌شده و مقدار هدف را دریافت می‌کند و اندیس مقدار مورد نظر را در صورت وجود، برمی‌گرداند.

✅ فرآیند جستجو:

🔺 ابتدا حدود جستجو (low و high) تعیین می‌شود.
🔺 در هر مرحله مقدار وسطی محاسبه شده و بررسی می‌شود.
🔺 در صورت برابر بودن، مقدار یافت شده است.
🔺 در غیر این‌صورت، بسته به مقدار مورد نظر، نیمه دیگر آرایه بررسی می‌شود.

✅ نتیجه نهایی:

🔺 اگر مقدار در آرایه باشد، اندیس آن برگردانده می‌شود.
🔺 در غیر این‌صورت، مقدار -1 برمی‌گردد.

⚡️ مزایای جستجوی دودویی

✔️ سرعت بالا: با هر مرحله، نیمی از داده‌ها حذف می‌شوند.
✔️ پیچیدگی زمانی O(log n): بسیار سریع‌تر از جستجوی خطی O(n).

✔️ کاربردی در پایگاه‌های داده و ساختارهای درختی مثل BST (درخت جستجوی دودویی).

❗️ محدودیت‌ها

⚠️ آرایه باید از قبل مرتب‌شده باشد.

⚠️ برای داده‌های نامرتب، ابتدا باید مرتب‌سازی انجام شود که زمان‌بر است (O(n log n)).

🚀 کاربردهای جستجوی دودویی

🔺 پایگاه‌های داده: برای جستجوی سریع رکوردها در دیتابیس‌ها.
🔺 طراحی بازی‌ها و گرافیک: در محاسبات سریع برای تعیین مکان‌ها و مسیرها.
🔺 پردازش داده‌های بزرگ: برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو.


#پایتون #الگوریتم #جستجوی_دودویی #کدنویسی #ساختار_داده‌ها #برنامه‌نویسی #یادگیری_ماشین

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

🚀 آیا می‌دانستید؟ نخستین برنامه‌نویس تاریخ کیست؟ 👾

در سفری کوتاه به گذشته، داستانی شگفت‌انگیز از زنی داریم که چراغ راه فناوری را روشن کرد؛ زنی که نامش تا به امروز در دنیای علم و مهندسی طنین‌انداز است: آدا لاولیس! 🇺🇿

💡 لحظه‌های کلیدی تاریخ: در سال ۱۸۴۲، آدا با نوآوری‌های خلاقانه خود، الگوریتم‌هایی برای ماشین‌های تحلیل اطلاعات طراحی کرد؛ ماشینی که به نوعی پیشگام ظهور کامپیوترهای امروزی محسوب می‌شود. او نه تنها به عنوان نخستین برنامه‌نویس شناخته می‌شود، بلکه نقش بی‌بدیلی در معرفی الگوریتم‌ها به‌عنوان ابزاری برای حل مسائل پیچیده مهندسی داشت.

📖 در یکی از آثار برجسته‌اش، آدا نخستین بار به تحلیل عمیق برنامه‌های ماشینی پرداخت و پایه‌های دنیای مدرن محاسبات را بنا نهاد. این دستاوردهای شگرف، او را به یک پیشگام واقعی در عرصه فناوری بدل کرد.


#تکنولوژی #برنامه‌نویسی #آدا_لاولیس #نوآوری #دیجیتال

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

سلام دوستان

به‌تازگی رباتی به نام «Roko» در تلگرام فعال شده که در قالب یک ایرداپ بازی، اطلاعات کاربران را جمع‌آوری می‌کند. این ربات با دسترسی به اکانت تلگرام شما می‌تواند به اطلاعات حساسی دست یابد و همه اطلاعاتون تو تلگرام را تجزیه و تحلیل کنه .

این ربات با استفاده از هوش مصنوعی، سابقه فعالیت‌های شما را به صورت دقیق بررسی کرده و تحلیل دقیقی از شخصیت‌تان ارائه می‌دهد که ممکن است نگران‌کننده باشد.
تو یک گروه خصوصی که لینک عمومی نداره عضو بودم لینک اون گروه فرستاد بدون اینکه چیزی گفته باشم به ربات
توصیه می‌کنم به هیچ‌وجه این ایرداپ را استارت نکنید

#امنیت #تلگرام #حریم_خصوصی #هوش_مصنوعی #ربات #اطلاعیه

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

⚙️ مکاترونیک ≠ رباتیک!

فرقشون چیه؟ بیاید با مثال یاد بگیریم! 🤖

🚀 ابزارهاییکه هر توسعه‌دهنده پهپاد باید بشناسه! 🛸

امروزه پهپادها در حوزه نظامی، کشاورزی، فیلم‌برداری، نقشه‌برداری و حمل‌ونقل نقش کلیدی دارن. برای این‌که بشه پهپادها رو به سطح حرفه‌ای‌تری رسوند، نیاز به ابزارهای تخصصی هس. اینجا لیستی از بهترین ابزارهای نرم‌افزاری و فریمورک‌های توسعه پهپاد رو براتون آوردم! ⬇️

1️⃣ArduPilot #DroneControl

ArduPilot یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های کنترل پرواز متن‌باز برای پهپادها هست. این نرم‌افزار می‌تونه به پهپاد کمک کنه تا مسیریابی خودکار، پرواز پایدار و فرود دقیق داشته باشه. اگه دنبال یه سیستم انعطاف‌پذیر برای کنترل پهپاد هستی، ArduPilot یکی از بهترین گزینه‌هاست

2️⃣MAVLink #C

MAVLink یه پروتکل استاندارد برای ارتباط بین پهپاد و سیستم‌های کنترل‌کننده هست. این ابزار امکان ارسال و دریافت اطلاعات پرواز، ارسال دستورات حرکتی، مانیتورینگ و پردازش داده‌های پرواز رو بهتون می‌ده. اگه قصد دارین ارتباط پهپاد با کامپیوتر یا اپلیکیشن موبایل رو پیاده‌سازی کنی، MAVLink یه انتخاب عالیه. 😀

3️⃣DroneKit #Python

برای کنترل پهباد از راه دور ، DroneKit یکی از قوی‌ترین کتابخونه‌ها برای برنامه‌ریزی مسیر پرواز، ارسال دستورات، دریافت داده‌های لحظه‌ای و مانیتورینگ پهپاد هست. با این ابزار میشه پهپاد  رو خودمختار کرد  و بهش یاد داد بدون نیاز به کنترل دستی پرواز کنه! 🚁

4️⃣ libmavlink #C

اگه برنامه‌نویسی سطح پایین برای کنترل مستقیم پهپاد با پروتکل MAVLink براتون جذابه، این کتابخونه بهترین گزینه هست. با libmavlink می‌تونی برنامه‌هایی بنویسی که فرمان‌های کنترلی و پردازش داده‌های پروازی رو مستقیماً به پهپاد ارسال کنن. 🎯💡

5️⃣ PyMAVLink #Python

این ابزار مشابه libmavlink هست، اما برای برنامه‌نویسی با Python. اگه می‌خوای بدون درگیر شدن با پیچیدگی‌های C، پهپاد رو از طریق پروتکل MAVLink کنترل کنی، PyMAVLink یه انتخاب فوق‌العاده‌ست! 🚀

6️⃣ ROS (Robot Operating System) #Python #C++

اگه می‌خوای تو هوشمندسازی پهپادها حرفه‌ای بشی، باید ROS رو یاد بگیری! این فریمورک متن‌باز رباتیک بهت اجازه می‌ده پهپادها رو به سیستم‌های خودمختار و هوش مصنوعی مجهز کنین. با ROS می‌تونین پردازش داده‌های سنسورها، مسیر‌یابی خودکار و تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای رو انجام بدی. 🤖🔥

7️⃣ PX4 #Autopilot

PX4 یه فریمورک متن‌باز برای کنترل پرواز خودکار پهپادهاست. این ابزار بهتون اجازه می‌ده الگوریتم‌های مسیریابی، تثبیت پرواز و پردازش داده‌های سنسورها رو پیاده‌سازی کنی. از پروژه‌های تحقیقاتی گرفته تا پهپادهای تجاری، PX4 یکی از استانداردترین سیستم‌های کنترل پرواز محسوب می‌شه. 🚀📍

8️⃣ QGroundControl #MissionPlanner

QGroundControl یه نرم‌افزار قدرتمند برای برنامه‌ریزی و مدیریت پرواز پهپاد هست. با این ابزار می‌تونی یه نقشه پروازی تعریف کنی، مختصات مسیر رو تعیین کنی و پهپاد رو برای انجام مأموریت‌های خاص آماده کنی. این نرم‌افزار از پروتکل MAVLink پشتیبانی می‌کنه و با ArduPilot و PX4 سازگاره. 🕹️📶

9️⃣ Gazebo #Simulation

اگه قبل از اجرای پروژه در دنیای واقعی، می‌خوای پهپاد رو در یک محیط شبیه‌سازی شده تست کنی، Gazebo بهترین گزینه‌ست! این ابزار یه شبیه‌ساز حرفه‌ای برای تست وش توسعه پهپادها هست و بهت اجازه می‌ده قبل از پرواز واقعی، عملکرد سیستم رو ارزیابی کنی. 🕹🛠️

پهپادها آینده‌ی حمل‌ونقل، نظارت، امداد و نجات، و حتی تحویل بسته هستن. اگه می‌خواهین تو این حوزه حرفه‌ای بشی، حتماً این ابزارها رو یاد بگیریم و تو پروژه‌هاتون ازشون استفاده کن!

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

📹 وقتی داخل یوتوب دارین یک ویدیو تماشا میکنین کافیه ctrl + space بزنین
یک تب جدید داخل مرورگر باز میشه و داخل صفحه اصلی چنل میره
#keyboard_shortcut
#youtube

➖➖➖➖➖➖

👨‍💻♾ @pl_syntax ♾👨‍💻

🤩  درک عمیق جستجوی خطی (Linear Search) به ساده‌ترین شکل!

وقتی به دنبال یک وسیله در اتاق بهم‌ریخته‌ می‌گردین، چکار می‌کنی؟ از گوشه‌ایی شروع می‌کنی و یکی‌یکی همه جا را می‌گردین تا پیدایش کنین، درسته؟ جستجوی خطی (Linear Search) دقیقا همین کار را در دنیای برنامه‌نویسی انجام می‌دهد

✨ چطور کار می‌کند؟

✅ از اولین مقدار لیست شروع می‌کند.

✅ تک‌تک عناصر را بررسی می‌کند.

✅ به محض پیدا کردن مقدار، موقعیت آن را اعلام می‌کند

✅ اگر مقدار وجود نداشته باشد، جستجو تا انتها ادامه پیدا می‌کند.

📊 زمان اجرا چقدر است؟

✅ اگر خوش‌شانس باشی و مقدار اول لیست باشد → O(1)

✅ اگر بدشانس باشی و مقدار در انتهای لیست یا اصلا وجود نداشته باشد → O(n)

🚀 کجا استفاده کنیم؟
اگر لیستت کوچک است (مثلا کمتر از 100 آیتم)، جستجوی خطی ساده و بی‌دردسر جواب می‌دهد. اما اگر لیست بزرگ باشد، روش‌های بهینه‌تر را در نظر بگیر!

#جستجوی_خطی #الگوریتم

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow  😂

☯️ نامه دکتر ویکتور فرانکل به معلمان سراسر جهان

ویکتور امیل فرانکل (۱۹۰۵–۱۹۹۷) روان‌پزشک، عصب‌شناس و بنیان‌گذار معنا درمانی (لوگوتراپی) بود. او در معروف‌ترین اثرش، "انسان در جستجوی معنا"، از تجربیات تلخ خود در اردوگاه‌های کار اجباری نازی‌ها می‌گوید و نشان می‌دهد که چگونه معنا می‌تواند حتی در سخت‌ترین شرایط، انسان را زنده نگه دارد.
معنا درمانی که به عنوان سومین مکتب روان‌درمانی وین شناخته می‌شود، پس از نظریات فروید و آدلر، نگرشی متفاوت به روان‌شناسی ارائه کرد. فرانکل در طول زندگی خود ۳۹ کتاب منتشر کرد و اندیشه‌هایش هنوز هم الهام‌بخش بسیاری از روان‌شناسان و مربیان در سراسر جهان است

#تاریخ #دانستنی #متفرقه

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow  😂

📷 تصاویر جادویی به سبک استودیو جیبلی خلق کن! ⭐

اگه دنیای خیال‌انگیز انیمه‌های استودیو جیبلی برات الهام‌بخشه، حالا می‌تونی عکس‌های خودت رو به همون سبک بسازی! خیلی راحت با ChatGPT این کارو انجام بده:

🔺 مرحله ۱: وارد سایت یا اپلیکیشن ChatGPT شو و مدل GPT-4o رو انتخاب کن (کاملاً رایگان!)

🔹 مرحله ۲: تصویر موردنظر رو آپلود کن.

🔹 مرحله ۳: یه پرامپت حرفه‌ای بنویس! مثلا:

Convert this image into an anime-style portrait inspired by Studio Ghibli. Use soft color palettes, a dreamy fantasy background, and facial features reminiscent of characters from Spirited Away or My Neighbor Totoro.

💡 هرچی جزئیات بیشتری توی پرامپت بدی، نتیجه‌ی نهایی حرفه‌ای‌تر و جذاب‌تر میشه! امتحان کن و آثار جادویی خلق کن! 🎨✨#هوش_مصنوعی

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

🔥 سی‌شارپ و دنیای داده: ترکیب جادویی MongoDB و scikit-learn 🔥

در عصر داده‌های کلان و هوش مصنوعی، ابزارهای مناسب کلید موفقیت شما هستند.

ترکیب MongoDB برای ذخیره‌سازی هوشمند داده‌ها و scikit-learn برای استخراج بینش‌های ارزشمند از آن‌ها، یک انتخاب بی‌نظیر در سی‌شارپ محسوب می‌شود! 🤖

👤 چرا این دو ابزار؟

• MongoDB: پایگاه داده NoSQL با ساختار مستند، که امکان ذخیره‌سازی و مدیریت حجم  عظیمی از داده‌ها را به صورت  مقیاس‌پذیرفراهم میکند


scikit-learn:
کتابخانه پایتون محبوب برای یادگیری ماشین، با ارائه الگوریتم‌های مدرن برای مدل‌سازی، آموزش، پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد مدل‌ها. 📊

🚀 چگونه این ترکیب فوق‌العاده را به کار بگیریم؟

ذخیره‌سازی داده‌ها: ابتدا از MongoDB برای نگهداری امن و کارآمد داده‌های پروژه استفاده میشه.

استخراج و پردازش: داده‌های ذخیره‌شده را از MongoDB بازیابی کرده و با استفاده از scikit-learn، آن‌ها را پیش‌پردازش می‌کنه .

مدل‌سازی و پیش‌بینی: سپس با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل خود را طراحی و اجرا نمایید.

⚙️ مثال عملی:
فرض کنید هدف شما پیش‌بینی رفتار خرید مشتریان است. داده‌های مشتریان در MongoDB ذخیره شده‌اند و حالا می‌خواهید با استفاده از scikit-learn مدلی بسازید که نشان دهد آیا مشتری به خرید ادامه می‌دهد یا خیر

var client = new MongoClient("mongodb://localhost:27017"); var database = client.GetDatabase("CustomerDB"); var collection = database.GetCollection<BsonDocument>("Customers"); // خواندن داده‌ها از MongoDB var customers = collection.Find(new BsonDocument()).ToList(); 

پس از بازیابی داده‌ها، می‌توانید آن‌ها را پیش‌پردازش کرده و به کمک scikit-learn مدل‌های یادگیری ماشین خود را ایجاد کنید. این روند یکپارچه به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند، تصمیمات بهینه‌ای در کسب‌وکار اتخاذ کنید. 💡

این ترکیب قدرتمند، درهای پروژه‌های پیشرفته یادگیری ماشین را در محیط سی‌شارپ با کارایی بالا به روی شما می‌گشاید! 🚀

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow  😂

⚡️ تبدیل عکس به نگارگری ایرانی با چت جی‌پی‌تی! 💎

آیا تا به حال خواسته‌اید عکس‌های خود را به یک اثر هنری اصیل ایرانی تبدیل کنید؟ حالا می‌توانید به راحتی با استفاده از چت جی‌پی‌تی و یک دستور ساده، تصاویرتان را به سبک زیبای نگارگری ایرانی بازآفرینی کنید! 🎨🔥

😀 چطور انجامش بدیم؟

کافی است این دستور را در چت جی‌پی‌تی وارد کنید:

🖌 Convert this image in the Persian Miniature painting

با این روش، عکس‌های معمولی شما به نقاشی‌های ظریف و شگفت‌انگیز ایرانی تبدیل می‌شوند

⚡️ امتحان کنید و شاهکار خودتان را خلق کنید!
💫 تجربه‌ی هنری بی‌نظیری در چند ثانیه!

#هنر_دیجیتال #نگارگری_ایرانی #هوش_مصنوعی

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

✍️ شایان از تیم xAI اعلام کرد که حالا توی grok دیگه نیازی به اکستنشن‌های تغییر فونت نیست!

فونت فارسی به جای پیش‌فرض، به فونت وزیر تغییر پیدا کرده؛ یه فونت فوق‌العاده که توسط صابر راستی‌کردار طراحی شده و  به صورت رایگان روی گیت‌هاب منتشر شده. تغییر کوچیک، ولی خیلی خفن برای تجربه کاربری بهتر توی Grok

#فونت #grok #هوش_مصنوعی #xai #فارسی_نویسی #فونت_وزیر

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

👾 نقشه راه پایتون

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow  😂

🎥 ۱۰ ابزار هوش مصنوعی که ویدیوسازیت رو متحول می‌کنن!

اگه دنبال ساخت ویدیو بدون  تدوین، فقط با یه متن ساده هستی، این ابزارا دقیقاً برای تو ساخته شدن:
1️⃣ Sora (by OpenAI)
💠ساخت فیلم کامل از توضیح متنی
🔗https://openai.com/sora


2️⃣ RunwayML
💠ادیت حرفه‌ای + ساخت ویدیو از متن
🔗https://runwayml.com


3️⃣ Pika.art
💠تبدیل متن به ویدیوهای شگفت‌انگیز
🔗https://pika.art


4️⃣ Fliki
💠متن بده، ویدیو + صدا + آواتار بگیر
🔗https://fliki.ai


5️⃣ Lumiere (by Google)
💠ویدیوهای دینامیک و خلاق با هوش مصنوعی
🔗https://deepmind.google/technologies/lumiere


6️⃣ Dream Machine (Luma Labs)
💠ویدیوهای طبیعی و واقعی از متن
https://lumalabs.ai/dream-machine


7️⃣ Synthesia
💠ساخت ویدیوی آموزشی با آواتار مجازی
🔗https://www.synthesia.io


8️⃣ Kling AI (by Kuaishou)
💠 رقیب چینی Sora برای ساخت ویدیوی سینمایی
🔗https://www.kuaishou.com (در دسترس محدود)


9️⃣ InVideo AI
💠 ایده بده، اسکریپت و ویدیو کامل تحویل بگیر
🔗https://invideo.io


🔤🔤 Colossyan
💠 مناسب برای ساخت محتوای شرکتی و رسمی
🔗https://www.colossyan.com


کدومش عالی بود از این ابزار ها ؟
بگین تا آموزش کاملشو بسازم !
برای محتوای بیشتر درباره هوش مصنوعی، ابزارها و آموزش‌های کاربردی به کانال Zenthflow سر بزنین:

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

#هوش_مصنوعی #ساخت_ویدیو #تولید_محتوا #AI_Video #ابزار_AI

🔺 بعضی وقتا یه عکس ساده میتونه برامون هزار تا خاطره زنده کنه. حالا تصور کن همون عکس بتونه خودش کمی جون بگیره، یه لبخند بزنه یا یه حرکت ظریف نشون بده... جذاب نیست؟

Dreamina یه ابزار جالب و کارآمده که بهت اجازه میده عکساتو از حالت خشک و ثابت دربیاری

فقط کافیه یه تصویر بدی دستش، خودش بقیه‌ی راه رو میره؛ از تغییر حالت صورت گرفته تا حتی شبیه‌سازی لب‌خوانی!

فرقی نمیکنه دنبال سرگرمی باشی یا بخوای محتوای متفاوت برای شبکه‌های اجتماعی بسازی؛ Dreamina میتونه کاری کنه که عکسهات زنده‌تر و جذاب‌تر دیده بشن.

🔗 ورود به سایت

➖➖➖➖➖➖➖

#عکس_زنده #متحرکسازی #موشن_گرافیک

😂 @ZenithFllow 😂

🔸 اپلیکیشن هوش مصنوعی Qwen

شرکت چینی علی بابا برای Android وiOS منتشر شد.


📎 لینک دانلود برای اندروید از گوگل پلی

📎 لینک مستقیم دانلود از اپ استور

➖➖➖➖➖➖➖


😂 @ZenithFllow 😂

🤩 الگوریتم‌های حریصانه؛ انتخاب سریع در دنیای تصمیم‌گیری

💎  اگه دنبال روشی سریع برای حل بعضی مسائل هستی، الگوریتم‌های حریصانه دقیقاً همون چیزین که باید بشناسین!
طوری کار می‌کنن که تو هر مرحله، بهترین انتخاب ممکن رو انجام میدن، بدون اینکه نگران آینده باشن. یعنی تصمیم الان، بر اساس بهترین چیزی که الان جلوی روته، گرفته میشه!
اما... همیشه هم این تصمیم‌ها بهترین نتیجه‌ی نهایی رو نمی‌دن!

⭐️مثال ساده:
فرض کنین تو کوه‌نوردی گم شدی و میخوای سریع‌ترین مسیر رو به پایین پیدا کنی.
هر بار، مسیری رو انتخاب می‌کنی که بیشترین سرازیری رو داشته باشه. خب، شاید به یه دره‌ی بن‌بست برسی!
این دقیقاً مشکلیه که الگوریتم‌های حریصانه دارن؛ همیشه بهترین انتخاب محلی، بهترین جواب کلی نیست.

🔹تعریف دقیق الگوریتم حریصانه
الگوریتم حریصانه در هر مرحله از حل مسئله، تنها بر پایه‌ی اطلاعات موجود در آن لحظه تصمیم می‌گیرد و هیچ بازنگری یا جستجو در گزینه‌های دیگر انجام نمی‌دهد.

اصل بنیادی این الگوریتم‌ها چنین است:
"تصمیم محلیِ بهینه → راه‌حل کلی بهینه"

🔸 شرایط لازم برای موفقیت الگوریتم‌های حریصانه

الگوریتم‌های حریصانه تنها زمانی نتایج بهینه تولید می‌کنند که مسئله دارای این دو ویژگی باشد:

ساختار بهینه‌ی زیرمسئله‌ها (Optimal Substructure):
راه‌حل بهینه‌ی یک مسئله شامل راه‌حل بهینه‌ی زیرمسئله‌های آن است.
خاصیت انتخاب حریصانه (Greedy Choice Property):
تصمیم‌های بهینه‌ی محلی، بدون نیاز به بررسی تصمیمات قبلی یا آینده، راه‌حل نهایی بهینه را می‌سازند.
در صورت فقدان این ویژگی‌ها، نتایج حاصل از الگوریتم حریصانه لزوماً بهترین پاسخ نخواهند بود.

💠نمونه‌های کلاسیک استفاده از الگوریتم‌های حریصانه

1️⃣ کدگذاری هافمن (Huffman Coding):
در فرآیند فشرده‌سازی داده‌ها، کدگذاری هافمن با انتخاب مکرر دو گره‌ی با کمترین فراوانی، درختی بهینه می‌سازد که طول متوسط کدها را کمینه می‌کند.

2️⃣ مسأله‌ی انتخاب فعالیت (Activity Selection Problem):
هدف، انتخاب بیشترین تعداد فعالیت بدون همپوشانی زمانی است. استراتژی حریصانه انتخاب فعالیتی است که زودتر از بقیه پایان می‌یابد.

3️⃣ مسأله‌ی کوله‌پشتی کسری (Fractional Knapsack Problem):
در این مسأله، با امکان انتخاب کسری از اشیا، هر بار شیئی انتخاب می‌شود که بیشترین نسبت ارزش به وزن را دارد.

🔵مزایا و معایب الگوریتم‌های حریصانه

🟢مزایا:

✅طراحی ساده
✅سرعت اجرای بالا
✅کارآمدی در حل مسائل بزرگ با نیاز به پاسخ سریع

🔴معایب:

✅عدم تضمین راه‌حل بهینه در همه‌ی مسائل
✅نیاز به تحلیل دقیق برای اطمینان از قابل‌اعتماد بودن الگوریتم

🟡چه زمانی نباید از الگوریتم‌های حریصانه استفاده کرد؟

هنگامی که تصمیم‌های لحظه‌ای بر آینده‌ی مسئله تأثیرگذارند و انتخاب نادرست در یک مرحله می‌تواند به راه‌حل نهایی ضعیف منتهی شود، الگوریتم حریصانه کارایی نخواهد داشت.

🟠مثال:

در مسأله‌ی کوله‌پشتی ۰/۱ (۰/۱ Knapsack Problem)، انتخاب آیتم بر اساس بیشترین نسبت ارزش به وزن لزوماً به حداکثر ارزش نهایی نمی‌انجامد.

⚪️جمع‌بندی

الگوریتم‌های حریصانه ابزاری قدرتمند برای حل سریع مسائل خاص هستند؛ ابزاری که اگر در جای درست استفاده شود، سرعت و سادگی را به ارمغان می‌آورد.
اما کاربرد نادرست آن‌ها، می‌تواند به نتایج غیر بهینه منجر شود.
بنابراین، در به‌کارگیری الگوریتم‌های حریصانه باید با دقت ساختار مسئله را تحلیل کرد و تنها زمانی به این ابزار تکیه کرد که ویژگی‌های لازم فراهم باشد.

#طراحی_الگوریتم #برنامه‌نویسی #حل_مسئله

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂

🔸 الگوریتم‌های حریصانه در ساخت درخت پوشای کمینه (MST)

🔹 قدرت انتخاب‌های لحظه‌ای در مهندسی راه‌حل‌های بهینه

در جهان الگوریتم‌ها، همیشه این پرسش مطرح است:
آیا تصمیم‌های کوچک و به ظاهر هوشمندانه در لحظه، ما را به بهترین راه‌حل نهایی می‌رسانند؟

بله، به شرطی که مسئله ساختار مناسبی داشته باشد.

🔻یکی از زیباترین نمونه‌های موفقیت الگوریتم‌های حریصانه، درخت پوشای کمینه یا Minimum Spanning Tree (MST) است.


💠 درخت پوشای کمینه چیست؟

در یک گراف متصل وزن‌دار، یک درخت پوشا (Spanning Tree)، زیرمجموعه‌ای از یال‌هاست که تمام رأس‌ها را بدون ایجاد هیچ دوری به هم متصل می‌کند.
وقتی مجموع وزن این یال‌ها حداقل باشد، به آن درخت پوشای کمینه می‌گویند.

🫥 کاربردهای MST فراوان است:
از طراحی شبکه‌های کامپیوتری گرفته تا بهینه‌سازی خطوط انتقال انرژی و حتی در مدل‌سازی‌های پیشرفته‌ی شهری.


☯️ دو الگوریتم مشهور برای ساخت MST: Prim و Kruskal

1️⃣. الگوریتم Prim

از یک رأس دلخواه شروع می‌کنیم.

در هر مرحله کوتاه‌ترین یالی که رأس‌های انتخاب شده را به یک رأس انتخاب نشده متصل می‌کند، انتخاب می‌شود.

این روند تا زمانی ادامه می‌یابد که تمام رأس‌ها متصل شوند.


استراتژی Prim:
هر بار کوتاه‌ترین اتصال ممکن به درخت موجود را انتخاب کن.


2️⃣. الگوریتم Kruskal

ابتدا تمام یال‌ها را بر اساس وزن مرتب می‌کنیم.

به ترتیب از یال‌های کم‌وزن‌تر شروع می‌کنیم.

هر یال را اگر افزودنش باعث ایجاد دور نشود، به مجموعه انتخاب شده اضافه می‌کنیم.


استراتژی Kruskal:
همواره یالی را انتخاب کن که کمترین وزن را دارد و ایجاد دور نمی‌کند.


💠چرا الگوریتم‌های حریصانه در MST کار می‌کنند؟

به طور خلاصه:

ساختار بهینه‌ی زیرمسئله‌ها (Optimal Substructure) برقرار است.
هر زیرمجموعه‌ی بهینه، راه‌حل کلی بهینه را می‌سازد.

خاصیت انتخاب حریصانه (Greedy Choice Property) وجود دارد.
انتخاب بهترین یال در لحظه، آینده‌ی بهتری می‌سازد و نیاز به بازبینی گذشته نیست.


این دو خاصیت در کنار هم تضمین می‌کنند که انتخاب‌های حریصانه، برخلاف برخی مسائل دیگر، در اینجا واقعاً به بهترین پاسخ منتهی می‌شوند.


تکنیک‌های تحلیل درستی یا نادرستی الگوریتم‌های حریصانه

قبل از به‌کارگیری یک الگوریتم حریصانه، باید مطمئن بشیم  که انتخاب‌های لحظه‌ای ما واقعاً درست عمل خواهند کرد.
برای این منظور، تحلیل مسئله لازم است:

🔢. بررسی ساختار بهینه‌ی زیرمسئله‌ها

آیا حل بهینه‌ی بخش‌های کوچکتر، به حل بهینه‌ی کل مسئله کمک می‌کند؟

🔢. بررسی خاصیت انتخاب حریصانه

آیا همیشه انتخاب بهترین گزینه‌ی لحظه‌ای، بدون بازنگری، راه‌حل کلی را بهینه می‌کند؟

🔢. روش‌های رایج تحلیل:

🔘اثبات ریاضی مستقیم:
با استفاده از استقرا یا منطق قوی نشان دهیم که انتخاب‌های لحظه‌ای بهینه هستند.

🔘اثبات با تناقض:
فرض کنیم انتخاب حریصانه اشتباه است و نشان دهیم این فرض به تناقض می‌انجامد.

🔘ارائه‌ی مثال نقض:
اگر الگوریتم حریصانه مناسب نیست، یک مثال واقعی بسازیم که نتیجه‌ی اشتباه آن را نشان دهد.

✅جمع‌بندی

🤔الگوریتم‌های حریصانه، هنر تصمیم‌گیری‌های سریع و بهینه در لحظه هستند.

🤔در ساخت درخت پوشای کمینه، این الگوریتم‌ها چنان کارآمد عمل می‌کنند که تصور جایگزین بهتری دشوار است.

🟢 راز موفقیت در به‌کارگیری الگوریتم‌های حریصانه تحلیل هست

#الگوریتم_حریصانه #MST #Prim #Kruskal #برنامه‌نویسی #حل_مسئله

➖➖➖➖➖➖➖

😂 @ZenithFllow 😂⬜️