دسته: جمع‌آوری داده

مقدمه: عبور از مه‌آلودگیِ فرضیات به شفافیتِ داده‌ها

تاریخ تمدن بشری تا به امروز، جدالی نابرابر میان «اندیشیدن» و «یافتن» بوده است. برای قرن‌ها، به دلیل نبود ابزارهای دقیقِ سنجش، فیلسوفان ناچار بودند حفره‌های خالی دانش بشر را با «فرضیات» و «بافته‌های ذهنی» پر کنند. اما امروز، در سپیده‌دم عصر داده‌های کلان (Big Data)، آن دوران به سر آمده است. مسیر پی بردن به حقایق، هرچقدر هم که این حقایق پیچیده یا چندلایه باشند، اکنون کاملاً روشن است: این مسیر از تجمیع، پالایش و تحلیل داده‌ها می‌گذرد، نه از تاملات انتزاعی پشت درهای بسته. در این دنیای نوین، فلسفه نه به عنوان راهگشای حقیقت، بلکه به عنوان دانشی که تنها به «خودش» و ضرورتِ (یا عدم ضرورت) وجودش می‌اندیشد، در حاشیه قرار گرفته است.

ادامه خواندن “در عصر داده تنها فلسفه‌ای که باقی می‌ماند فلسفه فلسفه است!”

مقدمه

در عصر حاضر، داده‌ها دیگر صرفاً مجموعه‌ای از اعداد و ارقام ذخیره شده در حافظه‌های دیجیتال نیستند؛ آن‌ها به عنوان «نفت قرن بیست و یکم» و شریان حیاتی اقتصاد مدرن شناخته می‌شوند. اما تفاوت اساسی داده با نفت در این است که برخلاف منابع فیزیکی، داده‌ها با مصرف شدن تمام نمی‌شوند، بلکه با تحلیل و ترکیب، ارزش افزوده بیشتری خلق می‌کنند. این مقاله به بررسی دو جنبه حیاتی می‌پردازد: ارزش ذاتی داده‌ها و پتانسیل تحول‌آفرینی که در مسیر خلق ارزش دارند.

ادامه خواندن “داده | ارزشی که دارد و ارزشی که می‌سازد”

مقدمه

در دنیای پردازش داده‌ها و متن، نیاز به ابزارهایی برای جستجو، دستکاری و اعتبارسنجی الگوهای متنی به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است. عبارات باقاعده یا Regular Expressions (regex یا regexp) به عنوان یک زبان قدرتمند و انعطاف‌پذیر، پاسخی کارآمد به این نیاز ارائه می‌دهند. عبارات باقاعده، الگوهایی هستند که برای تطبیق رشته‌ها بر اساس قوانین خاصی تعریف می‌شوند. این الگوها به ما امکان می‌دهند تا با استفاده از ترکیبی از کاراکترهای معمولی و کاراکترهای خاص (متاداده‌ها)، الگوهای پیچیده را برای جستجو و دستکاری متن ایجاد کنیم.

توانایی عبارات باقاعده در توصیف الگوهای متنی، آن‌ها را به ابزاری ضروری در زمینه‌های مختلف از توسعه نرم‌افزار و وب گرفته تا تحلیل داده‌ها و امنیت سایبری تبدیل کرده است. یادگیری و تسلط بر عبارات باقاعده، مهارت ارزشمندی است که به متخصصان در صنایع گوناگون اجازه می‌دهد تا وظایف مربوط به پردازش متن را به طور موثرتر و کارآمدتر انجام دهند.

ادامه خواندن “مروری بر مهمترین کاربردهای عبارات باقاعده”

مقدمه

مبدل‌های آنالوگ به دیجیتال (ADC) اجزای حیاتی در سیستم‌های الکترونیکی مدرن هستند که سیگنال‌های پیوسته آنالوگ را به داده‌های دیجیتال گسسته تبدیل می‌کنند. فرکانس نمونه‌برداری یکی از مهم‌ترین مشخصه‌های مبدل‌های ADC است که نشان‌دهنده تعداد نمونه‌هایی است که مبدل در واحد زمان از سیگنال ورودی می‌گیرد. این پارامتر به طور مستقیم بر پهنای باند سیگنال قابل دیجیتال‌سازی، دقت، و کارایی کلی سیستم تأثیر می‌گذارد. در مشخصات فنی مبدل‌های ADC، معمولاً فرکانس نمونه‌برداری نامی (Nominal Sampling Rate) ذکر می‌شود که مقداری ایده‌آل و طراحی‌شده است. با این حال، در عمل، فرکانس نمونه‌برداری عملی (Actual Sampling Rate) که مبدل واقعاً در شرایط کاری به آن دست می‌یابد، ممکن است با مقدار نامی تفاوت داشته باشد. در این مقاله به بررسی عوامل موثر بر فرکانس نمونه‌برداری نامی و فرکانس نمونه‌برداری عملی در مبدل‌های ADC می‌پردازیم و به تشریح دلایل این تفاوت‌ها و پیامدهای آن‌ها خواهیم پرداخت.

ادامه خواندن “عوامل موثر بر فرکانس نمونه‌برداری نامی و فرکانس نمونه‌برداری عملی در مبدل‌های ADC”

چکیده

مبدل‌های آنالوگ به دیجیتال (ADC) از اجزای کلیدی در سیستم‌های الکترونیکی مدرن هستند که سیگنال‌های پیوسته را به داده‌های دیجیتال قابل پردازش تبدیل می‌کنند. انتخاب روش مناسب برای پیاده‌سازی ADC به عوامل مختلفی از جمله دقت، سرعت، مصرف توان و هزینه بستگی دارد. در این مقاله، انواع روش‌های پیاده‌سازی ADC شامل روش‌های مقایسه‌ای، تقریب متوالی، دلتا-سیگما، و فلش بررسی شده و مزایا و معایب هر یک تحلیل می‌شود.

ادامه خواندن “انواع روش‌های پیاده‌سازی مبدل‌های آنالوگ به دیجیتال”