عیدی

رازهایی در مورد ارضای جنسی خانمها که آقایان باید بدانند

۲۸ تیر ۱۳۹۷

رازهایی در مورد ارضای جنسی خانمها که آقایان باید بدانند

اولین راه حل اصلی برای اینکه خانم ها به اوج لذّت و ارضاء برسند، این است که از مرد بخواهد، آهسته تر مراحل رابطه جنسی را پیش ببرد. در این بین خود زن نیز می تواند با دخالت خود، روال را به نفع خود آرام تر کند.

اسراری در مورد ارضای جنسی زنان که آقایان باید بدانند

خانم ها، خوشحال باشید که در عصر حاضر زندگی می کنید، چرا که با نگاهی به گذشته، حدود ۱۰۰ یا ۵۰ سال پیش، نه تنها به مسئله ارضای جنسی زن اهمیّتی نمی دادند، بلکه محققین و دانشمندان نیز در این مورد به وضوح نظریه قطعی نداشتند! و در نگاه آنها، تنها مردها نقشی حیاتی در تولید مثل ایفاء می کردند.

 

البته با وجود اهمیّت به ارضای جنسی زنان در قرن حاضر، باز هم در مورد برخی خانم ها، زمان و چگونگی ارضای آنها شفاف نیست و نیاز به بررسی بیشتر دارد.

 

طبق آخرین آمار، حدود ۲۰% خانم ها اصلاً ارضاء نمی شوند، شاید با این آمار فکر کنید که خوشبختانه ۸۰% آنها به درجه ارضای جنسی می رسند، امّا متأسفانه در همین بین هم بخش عمده ای از آنها، با خود ارضایی به این درجه می رسند نه رابطه جنسی واقعی!

در این مقاله، مبحث اصلی، کمک به ارضای طبیعی در حین رابطه ی جنسی برای زنان است.

ارضای جنسی چیست؟ ارضای مردها در ظاهر به دلیل انزال، کاملاً دیده می شود، البته به ندرت این حالت در برخی زن ها نیز وجود دارد، امّا حقیقت این است که ارضاء در اکثر خانم ها قابل تشخیص نیست و به چشم دیده نمی شود. ارضاء در خانم ها، ابتدا با مرطوب شدن دهانه و گردن رحم و دیگر اعضاء بخش تناسلی آنها شروع و بعد ادامه می یابد. دهانه ی رحم آنها تا ۳۰ درصد باز می شود، ماهیچه و عضلات دیواره رحم، گردن رحم و خود دهانه بطور متناوب منقبض و منبسط می شوند.

» همچنین بخوانید : حس مردان و زنان به رابطه جنسی چگونه است؟

مطالعات نشان داده است که زمان رسیدن به اوج لذّت در خانم ها متفاوت است، برخی زمان زیادی باید بگذرد تا ارضاء شوند و در مقابل بعضی نیز خیلی زود ولی چندین بار در طی یک سکس، ارضاء می شوند. (این درحالیست که یک مرد معمولاً ظرف تنها چند دقیقه یا بیشتر به درجه ی انزال می رسد)

یکی از موانع اصلی رسیدن به اوج لذّت در زنان، کنترل مستقیم رابطه جنسی توسط مرد است، در بیشتر مواقع، نحوه ی اجرای مراحل رابطه جنسی و دخول بر اساس آن چیزیست که مرد لذّت می برد و تحت اختیار اوست. البته زن نیز در این بین از رابطه جنسی لذّت می برد ولی این نشانه ی رسیدن به درجه ی ارضاء کامل نیست. مرد به محض انزال می تواند دست از ادامه ی رابطه جنسی بردارد و این زن است که به زمان بیشتری نیاز دارد.

 

اولین راه حل اصلی برای اینکه خانم ها به اوج لذّت و ارضاء برسند، این است که از مرد بخواهد، آهسته تر مراحل رابطه جنسی را پیش ببرد. در این بین خود زن نیز می تواند با دخالت خود، روال را به نفع خود آرام تر کند. می توانید خود، کنترل اوضاع را بدست بگیرید. جالب است بدانید که اکثر مردها این حالت را بیشتر دوست دارند و جذابیت بیشتری برای آنها خواهد داشت.

 

البته خود زن می تواند آن روش و حالتی که دوست دارد و بیشتر از آن لذّت می برد را از همسر خود درخواست کند. دقیقاً این موضوع را بگویید که اگر وی سریع و خیلی زود زمان ارتباط جنسی را تمام کند و خود، تنها به درجه ی انزال برسد، شما لذّتی نخواهید برد.

 

البته لازم به ذکر است که علی رغم آگاهی کم بیشتر مردها درباره ی چگونگی و زمان ارضاء خانم ها، خود آنها حقیقتاً مایلند که زن نیز ارضاء شود و همچون خود، نهایت لذّت را از این رابطه ببرد. اگر روش رابطه جنسی همسرتان با سرعت، خشن و دردآور است، از او با کلماتی محبت آمیز و عاشقانه بخواهبد که آرامتر پیش رود تا شما هم ارضاء شوید.

» همچنین بخوانید : روش های مختلف ارضا کردن جنسی خانم ها

شما نیز می توانید همسرتان را در این راه همراهی کنید، با تحریک اندام تناسلی در حین عمل دخول، زمان رسیدن به ارضاء را کمتر کنید، از همسرتان انتظار نداشته باشید که در حین دخول این کار را برای شما انجام دهد، چرا که او تمرکزش را در ارضای خود گذاشته است.

 

طبق آمار در ۲۰ تا ۳۰ درصد مردها، به دلیل عدم کنترل و درنتیجه انزال زودرس، ناخواسته مجبورند که شما را در همان حالت و در حین رسیدن به اوج ارضاء، رها کنند، که خود عاملیست ویران کننده در روابط زناشویی و البته که خود مردها نیز از این حالت ناراضی و ناراحت هستند.

اختلالات جسمی و روحی، یکی از دلایل انزال زودرس در مردهاست. مردهایی که تجربه ی کمی در روابط جنسی دارند، به دلیل هیجانات و شهوت بیش از حدّ دچار این حالت می شوند. استرس، نگرانی، افسردگی، و … نیز خود، می توانند عواملی مهم در اختلال در عملکرد رابطه زناشویی و انزال زودرس باشند.

 

خانم ها باید بدانند که اگر در حین عمل رابطه جنسی با وجود اینکه از همسرتان خواسته اید آرامتر مراحل را پیش ببرد، با انزال زودرس و در نتیجه عدم ارضای خود روبرو شدند، عصبی نشوید و وی را محکوم نکنید، بهتر است به دنبال عامل روحی یا جسمی در او باشید، چرا که باور کنید، برای مرد هیچ چیزی بدتر از این نیست که نتواند معشوقه و طرف مقابل خود را ارضاء کند.

 

به جای غر زدن و محکوم کردن، از پیش از زمان ارتباط جنسی، با سخنان عاشقانه و تسکین دهنده در مورد رابطه ی مستحکم و رویایی خود صحبت کنید و ذهن و روح وی را آرام کنید، صحبت و بحث در مورد مشکل اصلی (زودانزالی) در مواقعی که زود انزالی مرد شما منشاء روحی، استرس، … داشته باشد اوضاع را بدتر می کند.

در مقابل خیلی از مردها نیز با تکنیکی خاصّ، می توانند طرف خود را به اوج لذّت جنسی و درجه ی ارضاء برسانند، به طوری که در حین عمل دخول، ۲۰ تا ۳۰ ثانیه دست از آن می کشند، نفسی عمیق می کشند و دوباره شروع می کنند، شاید این عمل برای مرد کمی ناخوشایند باشند، امّا کمک شایان توجّهی در کنترل انزال زودرس در آنهاست. با این کار شما نیز فرصت دارید که به خود برسید و بر ارضاء و دستیابی به اوج لذّت خود در حین مراحل دست یابید.

 

در آخر، می توانند با مطالعه در کتابها، اینترنت و مأخذهای جدید، بر آگاهی خود بر چگونگی درجات و حالات ارضای زناشویی بیافزایید، ( این مسئله را جدّی بگیرید، همانطور که قبلاً نیز به آن اشاره کردیم، در زندگی زناشویی، رابطه جنسی، لذّت و ارضاء،  نقشی حیاتی را ایفا می کند و منشأ حقیقی و اصلی بیشتر طلاق ها عدم انجام رابطه ی جنسی مناسب بین زن و شوهر است.)

دانلود آهنگ تیتراژ سریال مدار صفر درجه علیرضا قربانی

۲۸ تیر ۱۳۹۷

این مطلب از وب سایت دانلود آهنگ جدید • آپ موزیک به صورت رپ انتشار گردید است.

دانلود آهنگ تیتراژ سریال مدار صفر درجه علیرضا قربانی

موزیک به یادماندنی سریال زیبای مدار صفر درجه که از شبکه اول پخش شد با صدای علیرضا قربانی

این آهنگ ، من عاشق چشمت شدم نام دارد

آهنگسازی : فردین خلعتبری / شعر : افشین یداللهی

Exclusive Song: Alireza Ghorbani – “Man Asheghe chashmat Shodm” With Text And Direct Links In UpMusic

alireza qorbani دانلود آهنگ تیتراژ سریال مدار صفر درجه علیرضا قربانی

قسمتی از متن موزیک من عاشق چشمت شدم:

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

آن دَم که چشمانش مرا ، از عُمق چشمانم روبود

♫♪♭

وقتی که من عاشق شدم ، شیطان به نامم سجده کرد

♫♪♭

آدم زمینی‌تر شدو ، عالم به آدم سجده کرد

♫♪♭

من بودم و چشمان تو ، نه آتشی و نه گلی

♫♪♭

چیزی نمی دانم از این دیوانگی و عاقلی

♫♪♭

من عاشق چشمت شدم شاید کمی هم بیشتر

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

آهنگ تیتراژ سریال مدار صفر درجه

دانلود آهنگ تیتراژ سریال مدار صفر درجه علیرضا قربانی

داده‌کاوی چیست؟ بخش اول: مبانی

۲۸ تیر ۱۳۹۷


تعداد بازدید ها:
۳۶

داده‌کاوی یک زمینه علمی دارای رشد سریع است که با عنوان کشف دانش از داده (Knowledge Discovery From Data | KDD) نیز شناخته می‌شود. در این مطلب به دلایل استفاده از داده‌کاوی و تعاریف آن (با توجه به فرآیند انجام داده‌کاوی) پرداخته می‌شود. هدف از این نوشتار، ارائه یک نمای کل‌نگر از داده‌کاوی به مخاطبان است.

چرا داده‌کاوی

نیاز، مادر کلیه ابداعات بشر است.

«پلاتو»

بشر در جهانی زندگی می‌کند که هر روز حجم انبوهی از داده‌ها در آن تولید می‌شوند. تحلیل چنین داده‌هایی یک نیاز مهم است. در ادامه به این مبحث پرداخته می‌شود که داده‌کاوی چگونه می‌تواند ابزارهای لازم برای کشف دانش از داده را فراهم کند. پس از مطالعه این مطلب به سادگی می‌توان پی برد که داده‌کاوی نتیجه تکامل طبیعی فناوری اطلاعات است.

پیش‌روی در عصر اطلاعات

«بشر در عصر اطلاعات زندگی می‌کند»، یک گفتار معروف است. اما حقیقت این است که بشر در عصر داده‌ها زندگی می‌کند. همه روزه چندین ترابایت یا پتابایت داده در شبکه‌های کامپیوتری، دستگاه‌های ذخیره‌سازی گوناگون، کسب‌و‌کارها، جامعه‌شناسی، علوم و مهندسی، بهداشت و درمان و دیگر جنبه‌های زندگی بشر جریان داشته و ذخیره‌سازی می‌شوند.

این رشد انفجاری حجم داده‌های موجود، نتیجه کامپیوتری شدن جوامع و توسعه سریع ابزارهای قدرتمند ذخیره‌سازی و گردآوری داده است. کسب‌و‌کارها در سراسر جهان مجموعه داده‌های عظیمی را تولید می‌کنند که شامل تراکنش‌های فروش، داده‌های بازاریابی، توضیحات محصول‌ها، آگهی‌های تبلیغاتی، سوابق و گزارش‌های شرکت‌ها و بازخوردهای مشتریان می‌شود.

برای مثال فروشگاه‌های بزرگی مانند وال‌مارت (Walmart) چند صد میلیون تراکنش را در هزاران شعبه خود در سراسر جهان مدیریت می‌کنند. فعالیت‌های علمی و مهندس نیز حجم زیادی از داده‌ها را به صورت مستمر با استفاده از حسگرهای دوربرد، اندازه‌گیری فرآیندها، تجربیات علمی، کارایی سیستم‌ها، مشاهدات مهندسی و نظارت‌های زیست محیطی فراهم می‌کنند. شبکه‌هایی که ستون فقرات ارتباطات جهانی هستند، ده‌ها پتابایت ترافیک داده را همه روزه حمل می‌کنند. در صنعت بهداشت و درمان، حجم عظیمی متشکل از داده‌ها از اسناد، داده‌های حاصل از نظارت بر بیماران و تصویربرداری‌های پزشکی تولید می‌شود.

میلیون‌ها جست‌و‌جوی وب که توسط موتورهای جست‌و‌جو پشتیبانی می‌شوند، ده‌ها پتابایت داده را به‌طور روزانه پردازش می‌کنند. جوامع و رسانه‌های اجتماعی به منابع داده بسیار مهمی مبدل شده‌اند که تصاویر پزشکی، ویدئوها، وبلاگ‌ها، ارتباطات وب و دیگر انواع شبکه‌های اجتماعی را شامل می‌شوند. لیست منابعی که حجم انبوهی داده تولید می‌کنند، بی‌پایان است.

تولید انبوه داده

این رشد انفجاری، دسترسی‌پذیری و بدنه غول‌آسای داده‌ها، جهان کنونی را حقیقتا به عصر داده‌ها مبدل می‌سازد. ابزارهای قدرتمند و تطبیق‌پذیر به شدت برای پرده‌برداری از اطلاعات ارزشمند نهفته در حجم انبوه داده‌ها و برای تبدیل چنین داده‌هایی به دانش سازمان یافته مورد نیاز هستند. این نیاز منجر به تولد داده‌کاوی شده که زمینه‌ای نو، پویا و نویدبخش است. داده‌کاوی امکانی فوق‌العاده برای سفر بشر از عصر داده کنونی به عصر اطلاعات در حال وقوع، را فراهم کرده و می‌کند.

مثال ۱: داده‌کاوی حجم انبوه داده‌ها را به دانش مبدل می‌سازد. یک موتور جست‌و‌جو (برای مثال گوگل)، صدها میلیون کوئری را به طور روزانه دریافت می‌کند. به هر کوئری می‌توان به چشم تراکنشی نگاه کرد که کاربر نیاز اطلاعاتی خود را در آن تشریح می‌کند. یک موتور جست‌و‌جو چه دانش کارآمد و بدیعی می‌تواند از چنین مجموعه عظیمی از کوئر‌های گردآوری شده از کاربر در طول زمان کسب کند؟ به‌طور شگفت‌آوری، برخی از الگوهای کشف شده در کوئری‌های جست‌و‌جوی کاربران می‌تواند از دانش ارزشمندی پرده‌برداری کند که صرفا با مطالعه داده‌های فردی قابل اکتساب نیست.

برای مثال، «گوگل فولو ترندز» (Google Flu Trends)، از عبارات جست‌و‌جوی خاصی جهت تعیین شاخص وقوع آنفولانزا استفاده می‌کند. این سیستم، رابطه نزدیکی بین تعداد افرادی که اطلاعات مربوط به بیماری آنفولانزا را جست‌و‌جو می‌کنند و تعداد افرادی که واقعا علائم بیماری را دارند یافته است. الگو هنگامی پدید می‌آید که همه کوئری‌های مربوط به آنفولانزا تجمیع شوند. با استفاده از داده‌های جست‌و‌جوی گوگل، گرایش‌های وقوع آنفولانزا را می‌توان تا دو هفته سریع‌تر از هر سیستم سنتی دیگری تشخیص داد. این مثال نشان می‌دهد که می‌توان مجموعه عظیمی از داده‌ها را به دانشی مبدل کرد که یک چالش جهانی را حل می‌کند.

گوگل فولو ترندز

داده‌کاوی، نتیجه تکامل فناوری اطلاعات

داده‌کاوی را می‌توان به عنوان نتیجه تکامل طبیعی فناوری اطلاعات دید. چنانکه در شکل زیر مشهود است، صنعت پایگاه داده و مدیریت داده طی توسعه برخی کارکردهای حیاتی فناوری‌اطلاعات تکامل یافته‌اند. گردآوری داده‌ها و ساخت پایگاه داده، مدیریت داده (شامل ذخیره‌سازی و بازیابی داده و پردازش تراکنش‌های پایگاه داده) و تحلیل پیشرفته داده (شامل انبار داده و داده‌کاوی) از این جمله هستند. تکامل اولیه مکانیزم‌های گردآوری داده و ساخت پایگاه داده به‌عنوان پیش‌شرطی برای توسعه‌های آتی مکانیزم‌های موثر جهت ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها، پردازش کوئری و تراکنش محسوب می‌شود. امروزه، سیستم‌های پایگاه داده متعددی امکان پردازش کوئری و تراکنش را به‌عنوان یک قابلیت معمول فراهم می‌کنند. تحلیل‌های پیشرفته داده طبیعتا گام بعدی محسوب می‌شود.

داده‌کاوی، نتیجه تکامل فناوری اطلاعات

از سال ۱۹۸۰، فناوری اطلاعات و پایگاه داده به‌طور سیستماتیکی از سیستم‌های پردازش فایل اولیه به سیستم‌های پایگاه داده پیچیده و قدرتمند تکامل یافت. پژوهش و توسعه سیستم‌های پایگاه داده با آغاز سال ۱۹۷۰ از سیستم‌های پایگاه داده شبکه‌ای و سلسله‌مراتبی اولیه به سیستم‌های پایگاه داده رابطه‌ای، ابزارهای مدل‌سازی داده و روش‌های اندیس‌گذاری و دستیابی پیشرفت آغاز شد (که در آن‌ها داده‌ها در ساختار جدول‌های رابطه‌ای ذخیره می‌شوند). علاوه بر این، در حال حاضر کاربران از طریق زبان کوئری، رابط‌های کاربری، بهینه‌سازی کوئری و مدیریت تراکنش دسترسی راحت و انعطاف‌پذیری به داده‌ها دادند.

راهکارهای کارا برای پردازش تراکنش برخط (Online Transaction Processing | OLTP) که در آن به یک کوئری به چشم یک تراکنش فقط خواندنی نگاه می‌شود، کمک قابل توجهی به تکامل و پذیرش گسترده فناوری رابطه‌ای به عنوان ابزار اصلی ذخیره‌سازی، بازیابی و مدیریت کارای حجم انبوهی از داده‌ها کرده است.

پس از ظهور سیستم‌های مدیریت پایگاه داده، فناوری پایگاه داده به‌منظور تحلیل پیشرفته داده پایگاه داده‌های تحت وب، به سمت توسعه سیستم‌های پایگاه داده پیشرفته، انبار داده و داده‌کاوی حرکت کرد. سیستم‌های پایگاه داده پیشرفته، نتیجه ارتقای پژوهش‌های پایگاه داده از اواسط ۱۹۸۰ میلادی و پس از آن هستند.

این سیستم‌ها مدل‌های داده جدید و قدرتمندی مانند مدل‌های رابطه‌ای گسترش یافته، شی محور، شی رابطه‌ای و مدل‌های استنتاجی را ترکیب کرده‌اند. «سیستم‌های پایگاه داده کاربرد محور» (Application-oriented database systems) که شامل پایگاه داده‌های فضایی، زمانی، چندرسانه‌ای، فعال، جریان‌ها و حسگرها، علمی و مهندسی، پایگاه‌های دانش و پایگاه‌های اطلاعات دفتری می‌شوند رونق قابل توجهی گرفته‌اند.

تحلیل‌های داده پیشرفته از سال ۱۹۸۰ به بعد رشد کردند. پیشرفت پایدار و خیره کننده فناوری‌های سخت‌افزار در سه دهه اخیر منجر به ظهور کامپیوترها، تجهیزات گردآوری داده و رسانه‌های ذخیره‌سازی قدرتمند و مقرون به صرفه شد. این فناوری، رشد قابل توجهی برای صنعت اطلاعات و پایگاه داده و همچنین تعداد زیادی مخزن اطلاعات و پایگاه داده برای مدیریت تراکنش، بازیابی اطلاعات و تحلیل داده فراهم کرده است. اکنون می‌توان داده‌ها را در بسیاری از پایگاه‌های داده و مخازن اطلاعات ذخیره کرد.

انبار داده

یک معماری مخزن داده نوظهور «انبار داده» (data warehouse) است. این مخزن از چندین منبع ناهمگن داده سازمان‌دهی شده تحت یک شمای واحد به منظور تسهیل مدیریت تصمیم‌گیری تشکیل شده است. فناوری‌های پایگاه‌داده شامل پاک‌سازی داده، یکپارچه‌سازی داده و پردازش تحلیل برخط (OLAP) – که شامل روش‌های تحلیل با کاربردهایی مانند خلاصه‌سازی، تحکیم، تجمیع و توانایی مشاهده اطلاعات از زوایای مختلف است – می‌شوند.

اگرچه ابزارهای OLAP تحلیل‌های چند بعدی و تصمیم‌گیری را پشتیبانی می‌کنند، اما به ابزارهای تحلیل داده مازادی برای تحلیل‌های عمیق مانند ابزارهای داده‌کاوی که قابلیت دسته‌بندی، خوشه‌بندی، تشخیص دورافتادگی و ناهنجاری را فراهم می‌کنند و مشخصه‌سازی تغییرات داده در گذر زمان نیاز است.

حجم انبوهی از داده‌ها در سیستم‌های پایگاه داده و انبار داده انباشته شده است. در طول سال ۱۹۹۰، وب جهان گستر و پایگاه داده‌های مبتنی بر وب (مانند پایگاه داده‌های XML) شروع به ظهور کردند. پایگاه‌های اطلاعات جهانی مبتنی بر وب مانند WWW و دیگر انواع پایگاه داده‌های ناهمگن متصل، ظهور پیدا کرده و نقش مهمی در صنعت اطلاعات بازی کردند. تحلیل‌های موثر و کارآمد انواع مختلف داده‌ها با یکپارچه‌سازی، بازیابی اطلاعات، داده‌کاوی و فناوری‌های تحلیل شبکه اطلاعاتی وظیفه‌ای چالش برانگیز است.

تحلیل حجم انبوه داده

به طور خلاصه، فراوانی داده‌ها که با نیاز به ابزارهای قدرتمند تحلیل داده همراه بود، موقعیت غنی از داده و فقیر اطلاعاتی را ایجاد کرد. رشد سریع حجم انبوه داده‌هایی که در مخازن داده بزرگ و متعدد ذخیره می‌شدند، فراتر از توانایی‌های انسانی نوع بشر برای درک آن‌ها بدون ابزارهای قدرتمند است. در نتیجه، داده‌های گردآوری شده در مخازن بزرگ به گورهای داده – و در واقع آرشیو‌هایی از داده‌ها که گاهی به آن‌ها سر زده می‌شود – مبدل شدند. بنابراین، تصمیمات مهم اغلب نه بر پایه داده‌های غنی از اطلاعات ذخیره شده در انبارهای داده، بلکه بر پایه بینش تصمیم‌سازان اتخاذ می‌شد، زیرا تصمیم‌گیرندگان ابزاری برای استخراج دانش ارزشمند موجود در حجم انبوه داده‌ها نداشتند.

تلاش‌هایی که برای توسعه سیستم‌های خبره و فناوری‌های مبتنی بر دانش انجام شده، به‌طور معمول بر کارشناسان دامنه یا کاربرانی تکیه دارد که دانش ورودی را به صورت دستی در پایگاه دانش وارد می‌کنند. این در حالیست که متاسفانه روال‌های ورود دانش دستی دارای سوگیری (Bias)، خطا، و در عین حال بسیار پر هزینه و زمان‌بر هستند. شکاف عظیم بین داده و اطلاعات منجر به فراخوانی جهانی جهت توسعه سیستماتیک ابزارهای داده‌کاوی شد که گورهای داده را به شمش‌هایی از طلا مبدل می‌ساختند.

داده‌کاوی چیست؟

تعجبی ندارد که بتوان برای داده‌کاوی به عنوان یک مبحث میان‌رشته‌ای تعاریف متعددی ارائه کرد. حتی عبارت داده‌کاوی واقعا همه مولفه‌های موجود در تصویر را نشان نمی‌دهد. به فرآیند کاوش طلا از سنگ، استخراج طلا گفته می‌شود نه سنگ‌کاوی! اما به فرآیند استخراج دانش از داده، داده‌کاوی گفته می‌شود. به نظر می‌آید که عنوان مناسب‌تری برای این فرآیند مورد نیاز است. عبارت «کشف دانش از داده»، به شکل مناسبی به آنچه طی فرآیند داده‌کاوی اتفاق می‌افتد اشاره دارد، اما متاسفانه بیش از اندازه طولانی است. اصطلاح کوتاه‌تری که گاه به همین معنا استفاده می‌شود، دانش‌کاوی است که ممکن است مفهوم کاوش در حجم انبوه داده را به خوبی نرساند.

کشف دانش از داده

با این اوصاف، «کاوش» عبارت واضحی است که مفهوم فرآیند کشف مجموعه کوچکی از جزئیات دقیق از میان حجم انبوهی از مواد را می‌رساند. بنابراین، اسم بی‌مسمای داده‌کاوی که هم واژه «داده» و هم «کاوش» را در خود دارد، به انتخابی محبوب و متداول برای فعالان این حوزه مبدل شده است. علاوه بر این، اصطلاحات بسیاری دیگری با معنای مشابه داده‌کاوی، از جمله «دانش‌کاوی از داده» (knowledge mining from data)، «استخراج دانش» (knowledge extraction)، «تحلیل داده/الگو» (data/pattern analysis)، «باستان‌شناسی داده» (data archaeology) و «لایروبی داده» (data dredging) نیز وجود دارند.

اغلب افراد از داده‌کاوی به‌عنوان معادلی برای کشف دانش از داده یا KDD استفاده می‌کنند، در حالیکه سایرین به داده‌کاوی به عنوان یک گام اساسی در فرآیند کشف دانش از داده می‌نگرند. داده‌کاوی دارای یک فرآیند هفت مرحله‌ای است که در ادامه بیان شده.

  1. پاک‌سازی داده (حذف نویز و داده‌های ناسازگار)
  2. یکپارچه‌سازی داده (منابع داده چندگانه با یکدیگر ترکیب می‌شوند)
  3. انتخاب داده (داده‌های مربوط به تحلیل از پایگاه داده بازیابی می‌شوند)
  4. نگاشت داده (داده‌ها با انجام خلاصه‌سازی یا عملیات تجمیع به شکل مناسب برای کاوش تبدیل و تلفیق می‌شوند)
  5. داده‌کاوی (فرآیندی حیاتی که طی آن روش‌های هوشمند برای استخراج الگوهای داده‌ها اعمال می‌شوند)
  6. ارزیابی الگو (برای شناسایی الگوهای واقعا جذاب دانش محور با استفاده از سنجه‌های جذابیت)
  7. ارائه دانش (که در آن از روش‌های ارائه و بصری‌سازی دانش به منظور ارائه دانش کاوش شده به کاربر استفاده می‌شود)

فرآیند داده‌کاوی

چهار گام اول این فرآیند را پیش پردازش داده‌ها گویند که طی آن داده‌ها برای کاوش آماده‌سازی می‌شوند. گام داده‌کاوی در تعامل با کاربر یا پایگاه دانش انجام می‌شود و طی آن الگوهای جالب به کاربر نشان داده شده و امکان دارد به عنوان دانش جدید در پایگاه دانش ذخیره‌سازی شوند.

دیدگاه بیان شده، داده‌کاوی را به‌عنوان یک گام حیاتی از کل فرآیند کشف دانش از داده نشان می‌دهد، زیرا از الگوهای پنهان موجود در داده‌ها پرده‌برداری می‌کند. اگرچه در صنعت، رسانه و محیط‌های پژوهشی، اغلب از اصطلاح داده‌کاوی برای بیان کل عبارت کشف دانش از داده استفاده می‌شود. بنابراین، در نهایت و با این اوصاف، داده‌کاوی به عنوان فرآیند کشف الگوهای جالب و دانش از حجم انبوه داده تعریف می‌شود. منابع داده می‌توانند شامل پایگاه‌های داده، انبارهای داده، وب، دیگر مخازن داده یا جریان‌های داده پویا باشند.

اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

^^


بر اساس رای ۱ نفر

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

دانلود آهنگ امید جهان ای یاروم بیا

۲۸ تیر ۱۳۹۷

این مطلب از وب سایت دانلود آهنگ جدید • آپ موزیک به صورت رپ انتشار گردید است.

دانلود آهنگ امید جهان ای یاروم بیا

امروز ترانه بسیار شاد ای یاروم بیا از امید جهان به همراه دو کیفیت 320 و 128 آماده دانلود است

Exclusive Song: Omid Jahan | Ey Yarom Bia With Text And Direct Links In UpMusic

Omid Jahan Ey Yarom Bia دانلود آهنگ امید جهان ای یاروم بیا

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

آهنگسازی : تاجیکی / تنظیم کننده : سعید ساشا

UpMusicTag دانلود آهنگ امید جهان ای یاروم بیا

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

امید جهان ای یاروم بیا

دانلود آهنگ امید جهان ای یاروم بیا

پایتون و نگاشت‌ های شیء-رابطه‌ ای (ORM) – هر آن چه باید در این مورد بدانید

۲۸ تیر ۱۳۹۷


تعداد بازدید ها:
۱۱

احتمالاً تاکنون چیزهایی در مورد نگاشت شیء-رابطه‌ای (ORM) شنیده‌اید. حتی ممکن است از این نگاشت‌ها استفاده کرده باشید؛ اما واقعاً ORM چیست؟ چگونه می‌توان از آن در پایتون استفاده کرد؟ در این نوشته هر آن چه که در مورد ORM و پایتون لازم است بدانید را ارائه کرده‌ایم.

ORM چیست؟

نگاشت شیء-رابطه‌ای یا ORM یک تکنیک برنامه‌نویسی است که برای دسترسی به پایگاه داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این تکنیک پایگاه داده در معرض یک سری اشیا قرار می‌گیرد. بدین ترتیب دیگر نیاز نیست که دستورات SQL برای درج یا بازیابی داده‌ها نوشته شود و می‌توان از یک سری خصوصیات و متدهای متصل به اشیا استفاده نمود.

این تکنیک ممکن است پیچیده و غیرضروری تلقی شود؛ اما می‌تواند صرفه‌جویی زمانی زیادی ایجاد کرده و به کنترل دسترسی به پایگاه داده کمک کند.

در ادامه مثال‌هایی برای استفاده از این تکنیک ارائه شده است. فرض کنید هر بار که می‌خواهید یک رمز عبور را در پایگاه داده درج کنید، لازم است که آن را هَش (Hash) نمایید. این حالت در استفاده‌های معمولی مشکلی محسوب نمی‌شود، کافی است قبل از درج رمز عبور این محاسبات را انجام دهید. اما اگر قرار باشد یک رکورد را در جاهای زیادی درون کد قرار دهید چه باید بکنید؟ اگر برنامه‌نویس دیگری در جدول شما مطالبی درج کند و شما در مورد آن اطلاعاتی نداشته باشید، چه باید بکنید؟

با استفاده از ORM می‌توانید کدی بنویسید که مطمئن شوید هر زمان و هر کجا، هر ردیف یا ستونی در پایگاه داده مورد دسترسی قرار گرفت، ابتدا کد خاص دیگری که نوشته‌اید اجرا شود.

این حالت به نام «یگانه منبع اعتماد» (single source of truth) نیز نامیده می‌شود. اگر بخواهید یک محاسبه خاص را تغییر دهید، کافی است تنها آن را در یک جا تغییر دهید و نه چند جای مختلف. همچنین امکان اجرای بسیاری از این مفاهیم با برنامه‌نویسی شی‌ءگرا در پایتون وجود دارد؛ اما ORM به همراه مفاهیم شیءگرایی برای کنترل دسترسی به پایگاه داده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

زمانی که می‌خواهید از نگاشت‌های ORM استفاده کنید، چند نکته هستند که باید در نظر داشته باشید. همچنین شرایطی وجود دارند که ممکن است نخواهید از ORM استفاده کنید؛ اما این نگاشت‌ها به طور کلی چیز خوبی هستند و به طور خاص در مورد پایگاه‌های داده بزرگ، بسیار مفید محسوب می‌شوند.

نگاشت‌های ORM در پایتون با استفاده از SQLAlchemy

همانند اغلب کارها در پایتون، گزینه سریع‌تر و راحت‌تر این است که یک ماژول را ایمپورت کنید تا این که خودتان کدی را بنویسید. البته می‌توانید خودتان یک ORM بنویسید؛ اما آیا به اختراع مجدد چرخ علاقه‌ دارید؟

مثال‌های زیر همگی از SQLAlchemy استفاده می‌کنند که یک ORM رایج در پایتون است؛ اما بسیاری از مفاهیمی که استفاده شده‌اند کلی‌تر هستند و ربطی به یک پیاده‌سازی خاص ندارند.

تنظیم پایتون برای SQLAlchemy

پیش از آغاز کار ابتدا می‌بایست رایانه خود را برای توسعه پایتون به همراه SQLAlchemy آماده کنید.

برای استفاده از مثال‌های این نوشته باید پایتون ۳.۶ را نصب کنید. با این که نسخه‌های دیگر نیز شبیه هستند؛ اما کدهای زیر برای اجرا در نسخه‌های قبلی‌تر به برخی تغییرات نیاز خواهند داشت.

پیش از کدنویسی می‌بایست محیط پایتون را آماده کنید. بدین ترتیب از بروز مشکلاتی در بسته‌های ایمپورت شده دیگر پایتون جلوگیری می‌کنید. مطمئن شوید که PIP یعنی نرم‌افزار مدیریت بسته‌های پایتون نصب شده است. در نسخه‌های جدیدتر پایتون این ابزار به همراه آن ارائه می‌شود.

زمانی که آماده شدید می‌توانید با راه‌اندازی SQLAlchemy کار خود را آغاز کنید. از درون خط فرمان درون محیط پایتون می‌توان SQLAlchemy را با استفاده از دستور pip install به صورت زیر نصب کرد:


نسخه این ماژول ۱.۲.۹ است. اگر می‌خواهید از جدیدترین نسخه این بسته استفاده کنید، عدد نسخه را حذف کنید؛ اما اشاره به عدد نسخه رویه خوبی در برنامه‌نویسی به حساب می‌آید، چون ممکن است نسخه جدیدی از یک بسته موجب از کار افتادن کد شما شود.

اینک آماده کدنویسی هستید. احتمالاً ممکن است نیاز داشته باشید تا پایگاه داده خود را برای پذیرش اتصال از سوی پایتون آماده کنید؛ اما در همه نمونه‌های زیر از پایگاه داده SQLite استفاده شده است که به صورت درون حافظه‌ای ایجاد می‌شود.

مدل‌ها در SQLAlchemy

یکی از مؤلفه‌های اصلی ORM، مدل (model) است. مدل یک کلاس پایتون است که مشخص می‌کند یک جدول می‌بایست به چه شکل باشد و چگونه باید عمل کند. در واقع این کلاس نسخه ORM از دستور CREATE TABLE در SQL است. برای هر جدول در پایگاه داده به یک مدل نیاز داریم.

ویرایشگر متنی یا IDE محبوب خود را باز کنید و فایل جدیدی به نام test.py ایجاد کنید. کد آغازین زیر را در آن وارد، فایل را ذخیره کرده و آن را اجرا کنید:


این کد چند کار انجام می‌دهد. ابتدا یک ایمپورت داریم که به وسیله آن پایتون درک می‌کند کجا می‌تواند ماژول‌های SQLAlchemy را بیابد. مدل‌های بعدی شما از declarative_base استفاده می‌کنند که تعیین می‌کند مدل‌های جدید چگونه باید مطابق انتظار شما عمل کنند.

متد create_engine یک اتصال جدید به پایگاه داده ایجاد می‌کند. اگر از قبل پایگاه داده‌ای داشته باشید، باید //:sqlite را به URI پایگاه داده خود تغییر دهید. این کد در وضعیتی که هم اینک هست یک پایگاه داده را صرفاً در حافظه موقت ایجاد می‌کند. این پایگاه داده زمانی که اجرای کد پایان یافت، نابود می‌شود.

در نهایت متد create_all همه جدول‌های تعریف شده در مدل‌های شما را در این پایگاه داده ایجاد می‌کند. از آنجا که هنوز مدلی را تعریف نکرده‌اید، هیچ اتفاقی نخواهد افتاد. کد را اجرا کنید تا مطمئن شوید که هیچ مشکل یا غلط املایی ندارید.

در ادامه یک مدل می‌سازیم. دستور ایمپورت دیگری را به ابتدای فایل اضافه کنید:


این دستور ماژول‌های Column, Integer و String را از SQLAlchemy ایمپورت می‌کند. این ماژول‌ها طرز کار جداول، فیلدها، ستون‌ها و انواع داده‌ی پایگاه داده را تعیین می‌کنند.

زیر declarative_base کلاس مدل خود را اعلان می‌کنیم:


این نمونه ساده از خودروها استفاده می‌کند؛ اما جدول شما می‌تواند شامل هرگونه اطلاعاتی باشد.

هر کلاس باید از Base به ارث رسیده باشد. نام جدول پایگاه داده شما در بخش __tablename__ تعیین می‌شود. این نام باید همان نام کلاس باشد؛ اما این تنها یک توصیه است و در صورتی که بدین ترتیب عمل نکنید هم هیچ مشکلی ایجاد نمی‌شود.

در نهایت هر ستون به صورت یک متغیر پایتون درون یک کلاس تعریف می‌شود. انواع داده‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند و خصوصیت primary_key به SQLAlchemy می‌گوید که ستون id را به صورت کلید اصلی (Primary key) ایجاد کند.

به کار خود ادامه می‌دهیم و ایمپورت آخر را اضافه می‌کنیم. این بار ماژول ForeignKey را وارد می‌کنیم. این ماژول در کنار ایمپورت Column وارد می‌شود:


اینک یک کلاس مدل ثانویه نیز ایجاد می‌کنیم. این کلاس دوم CarOwners نام دارد و اطلاعات مالک خودروهای ذخیره شده در جدول Cars در آن نگه‌داری خواهد شد.


چندین خصوصیت جدید وجود دارند که در اینجا معرفی شده‌اند. فیلد car_id به صورت Foreign key تعریف شده است. این فیلد به id در جدول cars مرتبط است. به چگونگی استفاده از حروف کوچک در نام جدول به جای حروف بزرگ در نام کلاس توجه کنید.

در نهایت یک خصوصیت برای car به صورت یک relationship تعریف می‌شود. بدین ترتیب امکان دسترسی مدل به جدول Cars از طریق این متغیر پدید می‌آید. این مسئله در ادامه بهتر مشخص شده است.

اگر این کد را اجرا کنید، می‌بینید که هیچ اتفاقی نمی‌افتد. دلیل این امر آن است که تاکنون کاری که تأثیر به خصوصی داشته باشد از کدمان نخواسته‌ایم.

اشیا در SQLAlchemy

اینک که مدل‌ها همگی ایجاد شدند، می‌توانید دسترسی به اشیا را آغاز بکنید و داده‌ها را نوشته و بخوانید. قرار دادن منطق هر بخش از برنامه در کلاس و فایل مربوط به خود، ایده مناسبی محسوب می‌شود؛ اما در حال حاضر می‌توانیم آن‌ها را در کنار مدل‌های خود بنویسیم.

نوشتن داده‌ها

در این مثال باید برخی داده‌ها را درون یک پایگاه داده بنویسید تا بتوانید بعدتر آن‌ها را بخوانید. اگر از یک پایگاه داده موجود استفاده می‌کنید، ممکن است از قبل داده‌هایی در آن وجود داشته باشد. در هر صورت توضیح شیوه درج داده‌ها در جدول سودمند است.

ممکن است عادت داشته باشید از دستور INSERT در اس‌کیوال استفاده نمایید. SQLAlchemy این کار را برای شما انجام می‌دهد. در ادامه روش درج یک ردیف در مدل Cars را توضیح داده‌ایم. ابتدا با یک ایمپورت جدید برای sessionmaker آغاز می‌کنیم:


این ایمپورت برای ایجاد اشیای session و DBSession ضروری است. این اشیا برای نوشتن و خواندن داده‌ها استفاده می‌شوند:


سپس این کد را زیر دستور create_all قرار دهید:


اجازه بدهید کد فوق را بررسی کنیم. متغیر car1 به صورت یک شیء مبتنی بر مدل Cars تعریف شده است. دو متغیر make و color به عنوان پارامترهای آن تعیین شده‌اند. در واقع مثل این است که بگوییم «یک خودرو ایجاد کن، اما هنوز آن را درون پایگاه داده قرار نده». این خودرو در حافظه وجود دارد؛ اما همچنان در انتظار نوشته شدن است.

این خودرو را با دستور session.add به سِشِن خود اضافه می‌کنیم، و سپس آن را با دستور session.commit در پایگاه داده می‌نویسیم.

اینک یک مالک را اضافه می‌کنیم:


این کد تقریباً همانند درج قبلی برای مدل Cars است. تفاوت اصلی در اینجا آن است که car_id یک کلید خارجی است و از این رو باید یک شناسه ردیف در جدول دیگر داشته باشد. این شناسه یا id از طریق خصوصیت car1.id تعریف می‌شود.

نیاز نیست که هیچ کوئری روی پایگاه داده اجرا کرده و یا هرگونه id را پیدا کنید، چون SQLAlchemy این کار را برای شما انجام می‌دهد. ولی می‌بایست مطمئن شوید که ابتدا داده‌ها را کامیت (commit) کرده‌اید.

خواندن داده‌ها

زمانی که برخی انواع داده را در پایگاه داده نوشتید، می‌توانید شروع به خواندن آن‌ها بکنید. در ادامه شیوه اجرای کوئری بر روی جداول Cars و CarOwners آمده است:


این کار به همین سادگی است. با استفاده از متد query که در session قرار دارد، می‌توانید مدل را ذکر کنید و سپس از متد all برای بازیابی همه نتایج استفاده کنید. اگر می‌دانید که تنها یک نتیجه خواهد بود می‌توانید از متد first به صورت زیر استفاده کنید:


زمانی که مدل را مورد کوئری قرار دارید و نتایج بازگشتی را در یک متغیر ذخیره کردید، می‌توانید از طریق یک شیء به داده‌ها دسترسی داشته باشید:


دستور فوق رنگ «silver» را نمایش می‌دهد، چون این رکورد در ردیف نخست قرار دارد. می‌توانید بر روی شی‌ء result، حلقه‌ای اجرا کرده و نتایج را یک‌به‌یک بررسی کنید.

از آنجا که رابطه را در مدل خود تعریف کرده‌اید، امکان دسترسی به جداول مرتبط بدون ذکر کلیدواژه join وجود دارد:


این کد به آن جهت کار می‌کند که مدل شما شامل جزییاتی در مورد ساختار جدول است و خصوصیت car به صورت یک لینک به جدول cars تعریف شده است.

معایب ORM چیست؟

در این راهنما تنها به معرفی مفاهیم مقدماتی پرداختیم؛ اما زمانی که این مفاهیم را به درستی بیاموزید، می‌توانید به سادگی وارد موضوعات پیشرفته نیز بشوید. ORM نیز همچون هر تکنیک دیگری معایبی دارد:

  • پیش از آن‌که هرگونه کوئری را بتوان اجرا کرد، باید مدل خود را بنویسید،
  • یک دستور زبان جدید است که باید آموخته شود،
  • برای نیازهای ساده ممکن است روش بسیار پیچیده‌ای تلقی شود،
  • برای شروع به کار می‌بایست طراحی پایگاه داده خوبی داشته باشید.

این مشکلات فی‌نفسه چندان بزرگ نیستند؛ اما مواردی هستند که می‌بایست در نظر داشت. اگر بر روی یک پایگاه داده از قبل موجود کار نمی‌کنید، ممکن است این مسائل باعث زحمت شما بشوند.

اگر با مطالعه این راهنما قانع نشده‌اید که ORM ابزار مناسبی برای شما است، در این صورت شاید بهتر باشد که مقاله «آشنایی با دستورات مهم SQL» را بخوانید.

اما گر این نوشته مورد توجه قرار گرفته است، احتمالاً به موارد زیر نیز علاقه‌مند خواهید بود:

==

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

دانلود آهنگ ایهام چشمانت آرزوست

۲۸ تیر ۱۳۹۷

این مطلب از وب سایت دانلود آهنگ جدید • آپ موزیک به صورت رپ انتشار گردید است.

دانلود آهنگ ایهام چشمانت آرزوست

سوپرایز بزرگ آپ موزیک ، ترانه چشمانت آرزوست از گروه موفق ایهام ( مازیار لشنی و زانیار خسروی )

Exclusive Song: Ehaam | Cheshmanat Arezost With Text And Direct Links In UpMusic

ehaam دانلود آهنگ ایهام چشمانت آرزوست

متن آهنگ چشمانت  ررزوست

توضیحات گروه ایهام در اینستاگرام:

ehaamofficialآهنگ جديدمون به اسم “چشمانت آرزوست” به زودى منتشر ميشه.
اميدواريم كه دوستش داشته باشين و با دوستانتون هم به اشتراك بذارين.

ایهام چشمانت آرزوست

دانلود آهنگ ایهام چشمانت آرزوست

تمام کد های آوای انتظار ماکان بند

۲۸ تیر ۱۳۹۷

این مطلب از وب سایت دانلود آهنگ جدید • آپ موزیک به صورت رپ انتشار گردید است.

تمام کد های آوای انتظار ماکان بند

کامل ترین مجموعه آهنگ های پیشواژ همراه اول از ماکان باند

آهنگ پیشواز ماکان بند

macan 1 تمام کد های آوای انتظار ماکان بند

گروه موفق ماکان باند با همکاری : یاشار خسروی / امیر مقاره / رهام هادیان / امیر میلاد نیکزاد

اسپانسر : شرکت آوازی نو

آوای انتظار از آهنگ یه لحظه نگام کن : 22094

آوای انتظار از آهنگ یه لحظه نگام کن قطعه دوم : 22095

آوای انتظار از آهنگ یه لحظه نگام کن قطعه سوم : 22096

آوای انتظار از آهنگ دیوونه من : 22143

آوای انتظار از آهنگ دیوونه من قطعه دوم : 22144

آوای انتظار از آهنگ دیوونه من قطعه سوم : 22145

آوای انتظار از آهنگ  پیشم بخند : 22146

آوای انتظار از آهنگ پیشم بخند قطعه دوم : 22147

آوای انتظار از آهنگ پیشم بخند قطعه سوم : 22148

برای فعال سازی کد آوا را به 8989 ارسال کنید ( از خط همراه اول )

آوای انتظار ماکان بند همراه اول

تمام کد های آوای انتظار ماکان بند

تعریف و شناسایی رنگ‌ها – یک راهنمای مقدماتی

۲۸ تیر ۱۳۹۷


تعداد بازدید ها:
۹

زمانی که مشغول طراحی برای هر نوع رسانه‌ای (و نه صرفاً وب) هستید، روش استفاده  و شناسایی رنگ در طراحی بر چگونگی احساس، ادراک و تفسیر مخاطب از طراحی تأثیرگذار است. بهتر است به خاطر بسپارید که رنگ‌ها احساسات (خوب و بد) را در افراد و همچنین در فرهنگ‌های مختلف به منصه ظهور می‌رسانند.

زمانی که مشغول تحقیق بر روی آماده‌سازی یک طراحی هستید، بهتر است ابتدا اطمینان حاصل کنید که مخاطبان هدف و چگونگی تأثیر رنگ بر آن‌ها را به خوبی درک کرده‌اید. در این صورت می‌توانید به طراحی خود کمک کرده و شیوه ادراک و احساس وب‌سایت را با استفاده هوشمندانه از رنگ تعیین نمایید.

پیش از آن‌که بتوانید شروع به استفاده هوشمندانه از رنگ در طراحی‌های خود بکنید، باید درک بهتری از مفهوم رنگ داشته باشید. گرچه ممکن است این جمله مسخره به نظر بیاید، چون مسلماً شما فرق بین رنگ صورتی و آبی را می‌دانید؛ اما درک تفاوت استفاده از این دو رنگ در طراحی نیاز به مطالعه بیشتر دارد. رنگ‌ها چگونه احساسات یک فرد یا فرهنگ را برمی‌انگیزند و چطور می‌توان به طور مؤثرتری از رنگ در طراحی برای خلق تجربه بهتر برای کاربران استفاده کرد.

چرخ رنگ

چرخ رنگ نموداری است که طیف رنگ‌های اصلی را نمایش می‌دهد و نوع ارتباط این رنگ‌ها با همدیگر را مشخص می‌کند. رایج‌ترین انواع چرخ رنگ‌ها از شش یا دوازده رنگ تشکل می‌یابند.

رنگ‌های اصلی چرخ رنگ (قرمز، نارنجی، زرد، سبز، آبی و بنفش) در هر دو چرخ نمایش می‌یابند. در چرخ دوازده رنگی از شش رنگ دیگر (قرمز-نارنجی، زرد-نارنجی، آبی-سبز، آی-بنفش و قرمز-بنفش) نیز استفاده می‌شود.

همان‌طور که می‌بینید همه رنگ‌های اضافی در چرخ‌های رنگ بزرگ‌تر به رنگ‌های اصلی مرتبط هستند که از قبل روی چرخ قرار دارند و این رنگ‌ها ترکیب بین دو رنگ اصلی مجاور هستند.

رنگ‌های اصلی

رنگ‌های اصلی شامل سه رنگ قرمز، آبی و زرد است.

رنگ‌های اصلی، رنگ‌های پایه‌ای هستند که همه رنگ‌های چرخ رنگ و طیف رنگ از آن‌ها تشکیل می‌شوند. برای ایجاد رنگ‌های دیگر باید از ترکیبی از دو رنگ اصلی استفاده کرد.

رنگ‌های ثانویه

رنگ‌های ثانویه عبارت‌اند از ارغوانی، نارنجی و سبز.

رنگ‌های ثانویه هنگام ترکیب رنگ‌های اصلی با همدیگر ایجاد می‌شوند. این رنگ‌ها در چرخ رنگ به طور مستقیم در برابر رنگ‌های اصلی قرار می‌گیرند، چون بین دو رنگی هستند که ترکیب شده‌اند تا این رنگ ثانویه ایجاد شود.

نکته: این رنگ‌های مقابل و متضاد هم رنگ‌های مکمل نامیده می‌شوند که وقتی با هم ترکیب شوند (مثلاً قرمز + سبز) یک رنگ خنثی به دست می‌آید.

رنگ‌های ثالث

رنگ‌های ثالث هنگام ترکیب یک رنگ اصلی و یک رنگ ثانویه با همدیگر ایجاد می‌شود. رنگ‌های ثالث بیشتر از رنگ‌های اولیه و ثانویه هستند، چون ترکیب‌های بیشتری می‌توان ایجاد کرد.

این رنگ‌ها بر روی چرخ رنگ بین رنگ‌های اصلی و ثانویه قرار می‌گیرند.

خانواده رنگ‌ها

وقتی به یک رنگ فکر می‌کنید، دو خانواده اصلی وجود دارند که از هم متمایز هستند: رنگ‌های گرم و رنگ‌های سرد. نکته اساسی برای این که بدانیم کدام رنگ‌ها به خانواده رنگ‌های گرم و کدام یک به خانواده رنگ‌های سرد تعلق دارند، این است که چرخ رنگ را به دو نیمه تقسیم کنیم.

رنگ‌های گرم

رنگ‌هایی که به خانواده رنگ‌های گرم تعلق دارند، رنگ‌هایی مانند قرمز، نارنجی و زرد هستند. این رنگ‌ها به ترتیبی احساس گرما را منتقل می‌کنند، قرمز رنگ هیجانی و آتشین است و نارنجی و زرد نیز رنگ‌های تابستانی و شبیه آفتاب هستند.

رنگ‌های سرد

رنگ‌هایی که به خانواده رنگ‌های سرد تعلق دارند عبارت‌اند از آبی، سبز و ارغوانی. این رنگ‌ها به طور طبیعی حس سرما را نسبت به دیگر رنگ‌ها بیشتر در ذهن تداعی می‌کنند و رنگ‌هایی آرام‌تر نسبت به رنگ‌های گرم به حساب می‌آیند. این رنگ‌ها را بیشتر می‌توان به آب، طبیعت و مواردی از این دست مرتبط دانست.

معنای رنگ‌ها

در وهله نخست بهتر است یادگیری در مورد هر یک از رنگ‌های اصلی را از معانی رنگ‌ها آغاز کنیم. لازم است به خاطر بسپارید که هر رنگی بسته به نظر شخصی هر کس و این که در کجای این دنیای خاکی قرار دارد، اهمیت متفاوتی دارد. فراموش نکنید که رنگ‌ها علاوه بر معنای کلی که برای جمعیت‌ها دارند، برای هر یک از افراد یک جمعیت یا گروه نیز معنای شخصی متفاوتی دارد. این بدان معنی است که گرچه تفسیر کلاسیک از هر رنگی ممکن است معنای مشخصی داشته باشد؛ اما تفسیر شخصی افراد مختلف از آن رنگ ممکن است کاملاً متفاوت باشد.

در طراحی وب، یا هر طراحی دیگری هرگز نمی‌توان فرضیه‌های محکمی در مورد کاربران مختلف ارائه کرد. با این حال، رنگ موضوعی است که استثناهای کمی در مورد آن وجود دارد. از آنجا که رنگ معانی شخصی متفاوتی برای هر فرد دارد، باید به معانی گسترده‌ای که هر رنگ برای مخاطبان هدف شما می‌تواند داشته باشد فکر کنید. مگر این که آن‌قدر خوش‌شانس باشید که تحقیق و اطلاعات کاملی در مورد پالت‌های رنگ در پروژه شما قبلاً صورت گرفته باشد.

نقش رنگ در کمک به افراد ناتوان

همچنین باید در مورد شیوه استفاده از رنگ نیز اندیشه کرده باشید، هم در معنی وب و هم در استفاده عملی؛ و در عمل ببینید کسانی که از وب‌سایت استفاده می‌کنند چه تأثیری می‌گیرند. به مسائل قابلیت استفاده از وب‌سایت و همچنین چگونگی ادراک این رنگ‌ها از سوی افراد کور رنگ یا دیگر مشکلات بینایی نیز توجه داشته باشید. گرچه دانستن مشکلات مختلف برای تک‌تک کاربران دشوار است و حتی اگر آن‌ها را شناسایی کنید هم راهی برای پوشش همه آن‌ها وجود ندارد؛ اما می‌توانید اقداماتی برای استفاده مؤثر از رنگ در جهت کاهش مشکلات این دسته از مخاطبان وب‌سایت انجام دهید.

اگر به این نوشته علاقه‌مند بودید، موارد نیز احتمالاً مورد توجه شما قرار خواهند گرفت:

==

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

دانلود آهنگ پاپریکا اتفاق

۲۸ تیر ۱۳۹۷

این مطلب از وب سایت دانلود آهنگ جدید • آپ موزیک به صورت رپ انتشار گردید است.

دانلود آهنگ پاپریکا اتفاق

امروز ترانه اتفاق از گروه پاپریکا به همراه دو کیفیت 320 و 128 آماده دانلود است

Exclusive Song: Paprika | Etefagh With Text And Direct Links In UpMusic

Paprika Etefagh دانلود آهنگ پاپریکا اتفاق

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

قسمتی از متن ترانه : 

رابطم با تو یهو جدی شد
rabetam ba to yeho jedi sho
همه چی خیلی اتفاقی شد
hame chi khili etefaghi shod

UpMusicTag دانلود آهنگ پاپریکا اتفاق
اتفاقی که بد تکونم داد
etefaghi ke bad tekonam dad
زندگیم با تو رو روال افتاد
zendegim ba to ro raval ouftad

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

پاپریکا اتفاق

دانلود آهنگ پاپریکا اتفاق

دانلود آهنگ هوروش بند هر چی تو بگی

۲۸ تیر ۱۳۹۷

این مطلب از وب سایت دانلود آهنگ جدید • آپ موزیک به صورت رپ انتشار گردید است.

دانلود آهنگ هوروش بند هر چی تو بگی

سوپرایز بزرگ مهدی دارابی و گروه هوروش با آهنگی بنام هر چی تو بگی همینک از آپ موزیک

شعر و آهنگسازی : آرش عدل پرور ( AP )

Exclusive Song: HooroshBand | Harchi To Begi With Text And Direct Links In UpMusic

hoorosh دانلود آهنگ هوروش بند هر چی تو بگی

پس از موفقیت در آهنگ بد بودم با صدای گروه هوروش بند اینبار برای شما طرفداران آهنگ هر چی تو بگی رو آماده کردند که بزودی میتونید دانلود کنید

پخش برای اولین بار از همین صفحه و سایت آپ موزیک…

منتظر باشید.

───┤ ♩♬♫♪♭ ├───

هوروش بند هر چی تو بگی

در ادامه میتونید ریمیکس آهنگ این قرارمون نبود رو بشنوید

دانلود آهنگ هوروش بند هر چی تو بگی