«داستان نبرد سخت»

👤 مهدی علی‌نژاد | کارشناسی ۱۴۰۱

🧠 بخش علمی هاردوار امسال با تغییرات قابل‌توجهی روبرو بود. امکان حل سؤالات به‌صورت انتخابی، افزایش تعداد داوران و تغییرات مختلف همه بر اساس بازخوردهای سال‌های گذشته اعمال شدند. تمرکز اصلی بر کیفیت و تنوع سؤالات بود که از امنیت شبکه، رباتیک و هوش مصنوعی تا چالش‌های جدید در برنامه‌نویسی و مهندسی معکوس را شامل می‌شد.

☑️ سؤالات امنیتی مانند CTF هدفشان آشنا کردن شرکت‌کنندگان با آسیب‌پذیری‌ها و تهدیدات IoT بود. سؤالات رباتیک و هوش مصنوعی شرکت‌کنندگان را با چالش‌های واقعی و خلاقانه‌ای روبه‌رو کردند. به‌ویژه سؤال «سلام WALL-E» که با هدف ساخت یک ربات مکانیکی طراحی شده بود، همراه با سؤالات دیگر، فرصتی برای نشان دادن خلاقیت و مهارت‌های تیم‌ها فراهم کرد.

📁 متن «داستان نبرد سخت» به قلم مهدی علی‌نژاد در شمارۀ چهارم نشریۀ بایت را از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#از_رویداد_بگو #هاردوار

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«یادگیری ماشین»

👤 مرحوم عرفان اسدی | کارشناسی ۱۳۹۹

💡 یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که هدف آن بهبود عملکرد سیستم‌ها با افزایش تجربه و داده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به سه دستهٔ اصلی تقسیم می‌شوند: یادگیری نظارت‌شده، که در آن داده‌های برچسب‌دار به مدل آموزش داده می‌شوند تا بتواند ورودی‌های جدید را پیش‌بینی یا دسته‌بندی کند؛ یادگیری نظارت‌نشده، که بدون داده‌های برچسب‌دار به کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده می‌پردازد؛ و یادگیری تقویتی، که در آن عامل از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا تنبیه، سیاستی برای تصمیم‌گیری بهینه یاد می‌گیرد. مثال‌هایی همچون یادگیری حرف زدن نوزاد یا آموزش الفبا به کودکان، به درک بهتر این رویکردها کمک می‌کنند.

📌 در یادگیری نظارت‌شده، هدف پیدا کردن روابط ورودی و خروجی و کمینه کردن خطا در پیش‌بینی است، مانند پیش‌بینی قیمت خانه‌ها یا دسته‌بندی ایمیل‌ها. در یادگیری نظارت‌نشده، تمرکز بر شناسایی شباهت‌ها و الگوها در داده‌های خام است. در یادگیری تقویتی نیز عامل بر اساس بازخورد محیط، تصمیم‌گیری خود را اصلاح می‌کند. با توجه به پیچیدگی مسائل دنیای واقعی و محدودیت روش‌هایی مانند درخت تصمیم، دانشمندان از ساختار مغز و نورون‌های آن الهام گرفته و شبکه‌های عصبی را برای دسته‌بندی و پردازش داده‌های پیچیده توسعه داده‌اند.

📁 متن «یادگیری ماشین» برگرفته از کانال مرحوم عرفان اسدی را در شمارۀ چهارم نشریۀ بایت از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

💠 A Bite Into Tech

🖊️ شمارهٔ ۵ نشریهٔ بایت؛ به زودی...

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

💠شمارهٔ پنجم بایت

نسخهٔ مجازی شمارهٔ پنجم منتشر شد...

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

#نسخه_الکترونیکی
«شمارۀ ۵ نشریۀ علمی بایت»

🖊️ سرمقاله | خطاها دروغ نمی‌گویند
    • #آرش_شاه‌حسینی
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ رایانش و ارتباطات کوانتومی؛ انقلابی در دنیای فناوری
    • #امیرمهدی_هدایتی‌پور
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ عدد پی در توزیع نرمال
    • #عارف_زارع‌زاده
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ کلید افزایش کارایی در پردازنده‌ها: بافر مقصد انشعاب یا BTB
    • #فرزام_کوهی
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ راوی آینده
    • #تحریریه
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ سیستم‌های توزیع شده: هنر طراحی غیرممکن
    • #محمدمهدی_رجبی
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️‌ زبان Zig: فراتر از C با تمرکز بر کارایی و شفافیت کد
    • #مهدی_بهرامیان
    🔗 مطالعه در سایت

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«رایانش و ارتباطات کوانتومی؛ انقلابی در دنیای فناوری»

👤 #امیرمهدی_هدایتی‌پور | کارشناسی ۱۴۰۲

⚛️ دنیای فناوری در آستانهٔ یک تحول بزرگ قرار دارد: عصر کوانتوم. این مقاله به دو شاخهٔ هیجان‌انگیز این فناوری می‌پردازد: ارتباطات کوانتومی که با استفاده از درهم‌تنیدگی کوانتومی، انتقال اطلاعات را به‌طور ذاتی غیرقابل‌نفوذ می‌کند و رایانش کوانتومی که با کیوبیت‌ها مسائل حل‌نشدنی برای ابررایانه‌های امروزی را در کسری از زمان حل خواهد کرد.

☢️ اما این انقلاب یک تهدید جدی نیز به همراه دارد: الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم شور می‌توانند پایه‌های امنیت سایبری امروز (الگوریتم‌هایی مانند RSA و ECC) را نابود کنند. خطرناک‌تر از آن، حملهٔ «ذخیره کن، بعداً رمزگشایی کن» است؛ جایی که مهاجمان، همین الان در حال ذخیره‌سازی داده‌های رمزگذاری‌شده هستند تا پس از قدرتمند شدن رایانه‌های کوانتومی، آن‌ها را رمزگشایی کنند.

📁 متن «رایانش و ارتباطات کوانتومی؛ انقلابی در دنیای فناوری» به قلم امیرمهدی هدایتی‌پور در شمارۀ پنجم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#امنیت_کوانتومی #رایانش_کوانتومی

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«عدد پی در توزیع نرمال»

👤 #عارف_زارع‌زاده | کارشناسی ۱۴۰۱

❓ حتماً برایتان عجیب است که فرمول توزیع نرمال، حاوی عدد پی (نسبت محیط دایره به قطر آن) است! این سؤال زمانی عجیب‌تر می‌شود که بفهمیم انتگرال تابع معروف e^(-x^2) که پایهٔ این توزیع است، برابر با جذر عدد پی است. اما این ارتباط از کجا می‌آید؟ راز این موضوع در پرش به بُعد بالاتر نهفته است: با بررسی تابع e^(-x^2-y^2) و محاسبهٔ حجم زیر نمودار آن با یک روش هندسی زیبا، عدد پی به‌طور طبیعی و شگفت‌انگیزی ظاهر می‌شود.

🔑 شاید فکر کنید حضور عدد پی تصادفی است، اما ریاضیات حکم دیگری دارد. اگر تنها دو شرط بسیار طبیعی و ساده را از یک توزیع احتمال دومتغیره بخواهیم -استقلال متغیرها و تقارن دایره‌ای (یعنی توزیع فقط به فاصله از مرکز بستگی داشته باشد)- تنها تابعی که این شرایط را به‌طور پیوسته برآورده می‌کند، دقیقاً همان e^(-x^2-y^2) است. بنابراین، حضور عدد پی در توصیف پدیده‌های طبیعی، تصادفی نیست؛ بلکه نتیجهٔ ضروری ساختار ریاضیاتی جهان ماست.

📁 متن «عدد پی در توزیع نرمال» به قلم عارف زارع‌زاده در شمارۀ پنجم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#ریاضیات #توریع_نرمال

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«کلید افزایش کارایی در پردازنده‌ها؛ بافر مقصد انشعاب یا BTB»

👤 #فرزام_کوهی | کارشناسی ۱۴۰۱

💻 برنامه‌های مدرن، مملو از دستورات شرطی هستند که پردازنده مجبور است مسیر اجرای آن‌ها را حدس بزند. این‌جاست که BTB وارد عمل می‌شود؛ حافظه‌ای کوچک و سریع که آدرس مقصد این پرش‌ها را ذخیره می‌کند تا پردازنده بتواند دستورات بعدی را از قبل واکشی کند. البته مشکل این است که حجم این حافظه محدود است و در برنامه‌های عظیم امروزی، «عدم برخورد» در BTB به یک معضل جدی تبدیل شده و سرعت کل سیستم را به‌شدت کاهش می‌دهد.

☑️ پژوهشگران برای غلبه بر این چالش، راهکارهای خلاقانهٔ زیر را ارائه داده‌اند:
⬅️ استفاده از BTB چندلایه: مانند حافظهٔ نهان؛ استفاده از BTBهای لایه‌ای برای ذخیره‌سازی انشعاب‌های بیشتر.
⬅️ الگوریتم‌های جایگزینی هوشمند: خارج کردن انشعاب‌های کم‌استفاده به‌جای انشعاب‌های پرتکرار.
⬅️ استفاده از BTB مجموعه-انجمنی: ذخیره‌سازی هوشمندانه‌تر آدرس‌ها با استفاده از این مشاهده که «توابع کوچک محبوب‌ترند» و در نتیجه، مقصد پرش‌ها معمولاً نزدیک به مبدأ است.

📁 متن «کلید افزایش کارایی در پردازنده‌ها؛ بافر مقصد انشعاب یا BTB» به قلم فرزام کوهی در شمارۀ پنجم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#معماری_پردازنده

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«سیستم‌های توزیع‌شده: هنر طراحی غیرممکن»

👤 #محمدمهدی_رجبی | کارشناسی ۱۴۰۲

🌐 تصور کنید یک مهمانی برای یک میلیون نفر در شهرهای مختلف برگزار می‌کنید که هرگز تمام نمی‌شود و هر لحظه ممکن است ارتباط برخی قطع شود! این دقیقاً کاری است که سیستم‌های توزیع‌شده هر روز برای سرویس‌هایی مانند نتفلیکس و اینستاگرام انجام می‌دهند. این سیستم‌ها روی هزاران دستگاه در سراسر جهان کار می‌کنند، هرگز خاموش نمی‌شوند و باید با خرابی‌های اجتناب‌ناپذیر کنار بیایند، در حالی‌که میلیاردها کاربر انتظار پاسخ فوری دارند.

✅ بر اساس قضیهٔ CAP، در سیستم‌های توزیع‌شده فقط می‌توانید دو مورد از سه ویژگی یکپارچگی، دسترس‌پذیری و تحمل پارتیشن را همزمان داشته باشید. این‌جاست که پایگاه‌های دادهٔ نوینی مانند Cassandra و MongoDB وارد می‌شوند و با انتخاب دسترس‌پذیری و تحمل پارتیشن (AP)، همیشه پاسخگو می‌مانند، حتی اگر گاهی داده‌ها برای چند ثانیه کاملاً یکسان نباشند. این به معنای پذیرش زیبایی نبود قطعیت در دنیای واقعی است.

📁 متن «سیستم‌های توزیع‌شده: هنر طراحی غیرممکن» به قلم محمدمهدی رجبی در شمارۀ پنجم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#سیستم‌های_توزیع‌شده #طراحی_پایگاه_داده

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«زبان Zig: فراتر از C با تمرکز بر کارایی و شفافیت کد»

👤 #مهدی_بهرامیان | کارشناسی ۱۴۰۱

⬅️ زبان Zig با حفظ کارایی C، مشکلات دیرینه‌ای مانند مدیریت پیچیدهٔ حافظه و سیستم‌های ساخت پرخطا را حل کرده‌است. در Zig هیچ تخصیص‌دهندهٔ حافظهٔ پیش‌فرضی وجود ندارد -شما آزادید از تخصیص‌دهنده‌های مختلف (مانند FixedBuffer، Arena و Debug) برای سناریوهای خاص استفاده کنید. این طراحی نه‌تنها عملکرد را بهینه می‌کند، بلکه امکان استفاده از کتابخانه‌ها حتی روی سیستم‌های نهفتهٔ بدون heap را فراهم می‌کند.

➕ زبان Zig با قابلیت comptime انقلابی در فرابرنامه‌نویسی ایجاد کرده است، می‌توانید توابع پیچیده مانند فیبوناچی را در زمان کامپایل اجرا کنید، داده‌ساختارهای جنریک بسازید و حتی چندریختی ایستا پیاده‌سازی کنید! همچنین Zig یک سیستم ساخت یکپارچه و cross-compile ارائه می‌دهد که مدیریت وابستگی‌ها و کامپایل برای پلتفرم‌های مختلف را به کاری ساده تبدیل می‌کند.

📁 متن «زبان Zig: فراتر از C با تمرکز بر کارایی و شفافیت کد» به قلم مهدی بهرامیان در شمارۀ پنجم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#ZigLang

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

💠 A Bite Into Tech

🖊️ شمارهٔ ۶ نشریهٔ بایت؛ به زودی...

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

💠شمارهٔ ششم بایت

نسخهٔ مجازی شمارهٔ ششم منتشر شد...

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

#نسخه_الکترونیکی
«شمارۀ ۶ نشریۀ علمی بایت»

🖊️ سرمقاله | نقطه سر خط.
    • #آرش_شاه‌حسینی
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ پروتکل XDP: یک قدم قبل از کرنل
    • #یزدان_بهادری‌منش
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ هنگامی که نورون و سیلیکون به هم می‌رسند!
    • #آروین_بقال_اصل
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ وقتی داده‌ها مهاجرت نمی‌کنند: روایت یادگیری فدرال
    • #سارا_یونسی
    🔗 مطالعه در سایت
🖊️ کارخانه‌ای با مغز دیجیتال
    • #علی_قمری #آیدا_جباری
    🔗 مطالعه در سایت

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«معرفی ترملی»

📅 ترملی یک وب‌اپ دانشجویی است که زمان‌بندی‌ آزمون‌ها، کوییزها و ددلاین‌ها را با تقویم شمسی، اعلان‌ها و یک ربات تلگرام یکپارچه می‌کند. این سامانه توسط علی مقدسی، ورودی ۱۴۰۲ مهندسی کامپیوتر، توسعه داده شده‌است و با رویکردی چابک، قابلیت مشارکت دانشجویان در نقش ادمین را فراهم می‌کند.

✅ در صورت علاقه‌مندی به مشارکت در ترملی، با این آیدی ارتباط بگیرید.

📒 همچنین برای کسب اطلاعات بیشتر، می‌توانید در وبلاگ بایت در مورد ترملی بخوانید.

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

❤️ تیم بایت از چند ماه گذشته، فعالیتش رو پرقدرت شروع کرده و تعداد دنبال‌کنندگان بایت، با همراهی شما مخاطبین و نویسندگان علاقه‌مند به حوزه‌های مهندسی و علوم کامپیوتر، در عرض ۶ ماه به 1K رسیده.

🔗 در این مدت، تعداد اعضای تیم و همچنین تعداد دنبال‌کنندگان بایت افزایش یافته. همچنان از علاقه‌مندان به فعالیت در بایت دعوت می‌کنیم تا با پر کردن این فرم، علاقه‌شون رو اعلام کنند.

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«پروتکل XDP: یک قدم قبل از کرنل»

👤 #یزدان_بهادری‌منش | کارشناسی ۱۴۰۰ مهندسی کامپیوتر خوارزمی

🏢 آیا می‌دانید شرکت‌های بزرگی مانند کلادفلر و گوگل چگونه میلیون‌ها درخواست شبکه را در کسری از ثانیه مدیریت می‌کنند؟ پاسخ در فناوری انقلابی XDP نهفته‌است؛ پروتکلی که پردازش بسته‌های شبکه را به اولین نقطهٔ ممکن، یعنی درایور کارت شبکه، منتقل می‌کند. با حذف مراحل غیرضروری در کرنل لینوکس و استفاده از XDP، eBPF سرعتی نزدیک به سخت‌افزار را ارائه می‌دهد و قابلیت‌هایی مانند مقابله با حملات DDoS، متعادل‌سازی بار و فایروال را با کمترین سربار، ممکن می‌سازد.

⬅️ پروژه‌های عملی مانند Cilium از XDP برای ایجاد متعادل‌کننده‌های بار نسل جدید در Kubernetes استفاده می‌کنند. نتیجه چه بود؟ شرکت Seznam.cz پس از جایگزینی سیستم قدیمی خود با Cilium، شاهد کاهش ۷۲ برابری مصرف پردازنده بود!

📁 متن «پروتکل XDP: یک قدم قبل از کرنل» به قلم یزدان بهادری‌منش در شمارۀ ششم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

#لینوکس #مهندسی_شبکه

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin

«هنگامی که نورون و سیلیکون به هم می‌رسند!»

👤 #آروین_بقال_اصل | کارشناسی ۱۴۰۳

💡 تصور کنید سلول‌های مغزی که در یک ظرف آزمایشگاهی رشد کرده‌اند، بتوانند بازی پونگ را یاد بگیرند. این دیگر داستان علمی-تخیلی نیست؛ بلکه دستاورد شگفت‌انگیز فناوری «رایانش زیستی» است. پژوهشگران با کشت نورون‌های انسانی و موشی روی آرایه‌های میکروالکترود و ایجاد یک حلقهٔ بستهٔ ارتباطی، موفق شده‌اند به این سلول‌ها بیاموزند که چگونه توپ را با راکت کنترل کنند. این سیستم زنده، با دریافت پاداش (سیگنال‌های منظم) و تنبیه (سیگنال‌های نویزی)، تنها در عرض ۲۰ دقیقه به‌طور چشمگیری عملکردش را بهبود می‌بخشد.

❓ این دستاورد تنها یک بازی ساده نیست؛ بلکه پنجره‌ای به سوی آینده‌ای است که در آن هوش زیستی سنتزشده می‌تواند قبل از هوش مصنوعی جامع از راه برسد. این سیستم‌های هیبرید با مصرف انرژی بسیار پایین (در حد پیکوژول) و توانایی یادگیری سریع با داده‌های محدود، می‌توانند انقلابی در صنعت هوش مصنوعی ایجاد کنند. برای آشنایی با جزئیات خیره‌کنندهٔ این آزمایش، مکانیزم یادگیری نورون‌ها و پاسخ به این سوال که «آیا این هوش، مصنوعی است یا طبیعی؟»، می‌توانید این متن شماره را مطالعه کنید.

#هوش_مصنوعی #زیست_رایانش

📁 متن «هنگامی که نورون و سیلیکون به هم می‌رسند!» به قلم آروین بقال اصل در شمارۀ ششم نشریۀ بایت را می‌توانید از طریق فایل الکترونیکی یا وبسایت نشریه مطالعه کنید.

😌 Telegram  | 🤖 Twitter
🌐 Website  | 🌐 Linkedin