پروژه های یادگیری ماشین

یک فرآیند Fault Identification بهبودیافته برای تشخیص خطا به صورت آنلاین باید انجام شود. مقاله ای در این زمینه قبلا منتشر شده که مراحل آن واضح است و همه کدهای مقاله در دسترس می باشند. اما مقاله برای یک Environment ای است که باید آنرا تغییر دهیم. در این environment جدید (که حرکت یک کوادروتور ساده است) باید با الگوریتم SAC (که در مقاله بود) و یک الگوریتم دیگر که DDPG است، خطای مسیر به شکل فعال تشخیص و اصلاح شود. من خودم بخشی از کار را انجام داده ام (کدهای الگوریتم های SAC و DDPG، یک Env که دستی ساخته ام و محیط gym_pybullet_drones که آماده دارم) فقط لازم است روش مقاله با محیط جدید و دو الگوریتمی که گفتم پیاده سازی شود. زبان کار پایتون باید باشد.

پروژه من در مورد پهنه بندی خطر زلزله و اسکان موقت در شهر تبریز هست که با gis سلسله مراتبی فازی AHP و یادگیری عمیق باید کار بشه که باید با روش سلسله مراتب فازی AHP مناطق کم خطر و پر خطر مشخص بشه و برای مناطق امن قابل اسکان موقت هم از یادگیری عمیق استفاده بشه برای انجام این پروژه هم به معیار های فاصله از گسل شیب کاربری اراضی دسترسی به شبکه ارتباطی دسترسی به فضای باز دسترسی به مراکز امدادی و اتش نشانی فاصله از مراکز خطر کیفیت بناها واحد های زمین شناسی برق پرفشار گاز پرفشار ( شریان های اصلی ) اگه این مورد هم نبود مشکلی نیست برای معیار ها از داده های یک مقاله دیگه میتونیم استفاده کنیم اگه خواستید میتونم معیارهارو بفرستم

با درود و احترام، ما به دنبال یک برنامه‌نویس حرفه‌ای و متخصص در زمینه هوش مصنوعی، سیستم‌های فازی، یادگیری ماشین و ترجیحاً مسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون یا متلب هستیم. پروژه‌ای که قصد داریم آن را پیاده‌سازی کنیم، بر اساس یک پروپوزال تحقیقاتی تعریف شده است و تمرکز اصلی آن بر سیستم‌های هوشمند فازی می‌باشد. بسته به ضرورت، استفاده از تکنیک‌های دیپ لرنینگ و یادگیری ماشین نیز در روند پیاده‌سازی این پروژه در نظر گرفته خواهد شد. دیتاست مورد نظر ما به شرح زیر است : دیتاست Tehran Air Quality FULL (Sat, Traffic, Metrology) https://www.kaggle.com/datasets/sawdi777/tehran-air-quality-full-sat-traffic-metrology الزامات و انتظارات ما در این پروژه به شرح زیر است : * تحلیل و طراحی پروژه: تهیه یک نقشه راه عملیاتی برای پیاده‌سازی پروژه. * پیاده‌سازی فنی: کدنویسی کامل پروژه با استفاده از زبان Python یا MATLAB. به‌کارگیری الگوریتم‌های فازی و در صورت نیاز، ادغام آن‌ها با تکنیک‌های یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ. استفاده از بهترین روش‌های بهینه‌سازی و ارزیابی برای دستیابی به نتایج دقیق و قابل اعتماد. * مستندسازی: تهیه یک مستند جامع از تمامی مراحل پروژه از تحلیل اولیه تا پیاده‌سازی نهایی، شامل توضیح کدها، الگوریتم‌ها، مدل‌ها و نتایج. ارائه فایل نهایی مستندات در قالب یک فایل Word با کیفیت علمی و ساختار مناسب. * تست و ارزیابی: انجام تست‌های عملیاتی برای اطمینان از صحت و عملکرد پروژه. ارائه تحلیل دقیق از نتایج و مقایسه آن با اهداف تعریف‌شده در پروپوزال. ویژگی‌های مورد انتظار ما از مجری پروژه به شرح زیر است : * تسلط به مفاهیم سیستم‌های فازی، یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ. * آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با زبان‌های Python یا MATLAB. * توانایی مستندسازی حرفه‌ای و ارائه توضیحات دقیق و کاربردی از مراحل انجام کار. * دقت، تعهد و تحویل به‌موقع پروژه. خروجی‌های مورد انتظار ما در این پروژه به شرح زیر است : * کدهای کامل و قابل اجرا به همراه توضیحات لازم. * فایل مستندات پروژه (Word) با توضیحات دقیق و شفاف. * نتایج تحلیل و ارزیابی پروژه در قالب گزارش.

هدف اصلی پیاده سازی عملی الگوریتم ردیابی اشیا (،ByteTraⅽk ⅮeepSORT، SORT ﻭ .FairⅯOT)در ویدیو ورزشی هست همراه با گزارش کار افرادی که تخصصی در این زمینه دارن پیام بدن بیشتر توضیح خواهم داد

یک دیتاست لیبل خورده دارم که میخوام مدل LSTM AutoEncoder تنسورفلو روش پیاده بشه. (کار classification به صورت باینری و categorical هست)

یادگیری دقیق دیتا ست نامریکال سکوئنشیال با تعریف محیط reinforce فانکشن ترین و بهره برداری جداگانه باشد پروژه کاربردی و نیازمند تخصص و تجربه می باشد

ما به دنبال یک متخصص حرفه‌ای در زمینه یادگیری ماشین هستیم که بتواند سیستمی را طراحی کند تا الگوهای خاص را شناسایی، تطبیق، و به طور خودکار یاد بگیرد. هدف اصلی این پروژه ایجاد مدلی است که: 1. آموزش مدل با الگوهای تعریف‌شده: شما باید سیستمی طراحی کنید که به من امکان بدهد الگوهای مورد نظر خود را به مدل آموزش دهم. 2. شناسایی الگوهای مشابه با حداقل 80 درصد تطابق: مدل باید توانایی شناسایی الگوهایی که با داده‌های آموزشی حداقل 80 درصد تطابق دارند را داشته باشد. 3. یادگیری خودکار الگوهای جدید: مدل باید پس از شناسایی موفقیت‌آمیز، الگوی جدید را به پایگاه داده خود اضافه کرده و در آینده از آن استفاده کند. ارائه یک دمو از سیستم برای بررسی قابلیت‌ها. تضمین دقت مدل در شناسایی الگوها. ارائه کد تمیز و قابل گسترش.

سلام خسته نباشید لطفا فقط افرادی که دارای تجربه کافی و پروژه مشابه قبلا انجام داده اند فقط پیشنهاد ثبت کنند نیازمند مدل هوش مصنوعی هستیم که بتواند کپچای تصویری که نمونه آن قرار داده شده است را حل نمایند دقت حل کپچا باید 100 درصد باشد سرعت حل گپچا حتما باید خیلی بالا باشد.

مقاله در مورد انتخاب ویژگی است با روش یادگیری ماشین توضیحات و عکس روش در متن مقاله موجود است در قسمت methodology , figure 2 هدف برنامه نویسی به زبان پایتون قسمت متودولوژی و فیگور 2 و قسمت اول بخش 5 است . (آشنایی با کد و محاسبات , information gain , rapper , cso , rwn) مهارت های مورد نیاز : برنامه نویسی پایتون و یادگیری ماشین و داده کاوی است بعد از دریافت فایل و تایید طبق قوانین سایت پرداخت وجه انجام خواهد شد در صورت اطمینان پیام بگذارید این مقاله بیس مربوط به ثبت اطلاعات برای یک مقاله دیگر است

عنوان پروژه:** ایجاد سیستم تعاملی صوتی برای کاربران **شرح پروژه:** هدف از این پروژه ایجاد یک سیستم تعاملی صوتی است که بتواند با کاربران به صورت کلامی تعامل کند و پاسخ‌های صوتی ارائه دهد. این سیستم به کاربران کمک خواهد کرد تا به سوالات و نیازهای خود دسترسی داشته باشند و تجربه‌ای جذاب و کاربرپسند از تعامل با برند ارائه دهد. ۱. تشخیص گفتار (ASR): پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص گفتار: استفاده از تکنیک‌های پردازش سیگنال و یادگیری ماشین برای تبدیل گفتار کاربران به متن. کتابخانه‌های پیشنهادی: DeepSpeech یا Kaldi. ۲. تبدیل متن به گفتار (TTS): ساخت مدل TTS: ایجاد مدلی که بتواند متن ورودی را به صدای طبیعی و انسانی تبدیل کند. تکنیک‌های پیشنهادی: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین مانند Tacotron یا WaveNet. ۳. ایجاد سیستم دیالوگ: طراحی سیستم دیالوگ: پیاده‌سازی سیستمی که بتواند دیالوگ‌های پیچیده را مدیریت کرده و تعاملات طبیعی با کاربران داشته باشد. تکنیک‌های پیشنهادی: استفاده از الگوریتم‌های NLP (پردازش زبان طبیعی) برای بهبود تعاملات. ۴. یکپارچه‌سازی و بهبود: اتصال بین سیستم‌ها: ایجاد ارتباط بین سیستم‌های ASR، TTS و سیستم دیالوگ با استفاده از APIها و وب‌سرویس‌ها. آزمایش و بهبود: تست و بهبود مدل‌ها و سیستم‌ها با استفاده از تعاملات واقعی کاربران و بازخوردهای آن‌ها. ۵. مستندات پروژه: مستندات فنی: تهیه مستندات فنی کامل از تمامی مراحل پیاده‌سازی و الگوریتم‌های استفاده‌شده. راهنمای کاربری: تهیه راهنمای کاربری برای استفاده از سیستم و قابلیت‌های آن. **پیش‌نیازها:** دانش فنی: برنامه‌نویس باید دانش کافی در زمینه‌های یادگیری ماشین، پردازش سیگنال، و پردازش زبان طبیعی داشته باشد. ابزارهای مورد نیاز: کتابخانه‌های ASR و TTS، و ابزارهای توسعه و پیاده‌سازی API. توضیحات مختصر: این پروژه شامل طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تعاملی صوتی است که می‌تواند با کاربران به صورت کلامی تعامل کرده و پاسخ‌های صوتی ارائه دهد. برنامه‌نویس باید از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و پردازش سیگنال برای پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص گفتار و تبدیل متن به گفتار استفاده کند و سیستم دیالوگ پیشرفته‌ای ایجاد نماید.

به دنبال فردی هستم که تجربه قابل توجهی در نوشتن و بهینه‌سازی کد در زبان پایتون داشته باشد و قادر به تبدیل فرمول‌های پیچیده اکسل به اسکریپت‌های پایتون با قابلیت تحلیل داده‌های مالی می‌باشند. این پروژه فرصتی است برای کاربردی کردن مهارت‌های تخصصی در راستای توسعه راهکارهای نوین تحلیلی مبتنی بر AI. وظایف اصلی: تبدیل فرمول‌ها و توابع اکسل به اسکریپت‌های پایتون توسعه و بهینه‌سازی کدهای پایتون برای تحلیل‌های داده ادغام الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای بررسی و تحلیل داده‌ها مهارت‌های مورد نیاز: تسلط کامل به زبان برنامه‌نویسی پایتون تجربه در کار با کتابخانه‌های تحلیل داده مانند Pandas و NumPy و یا موارد دیگر آشنایی با اصول یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های مالی توانایی کار با فرمول‌ها و توابع پیچیده اکسل

Fine Tune کردن مدل زبانی بر روی دیتاست فارسی برای تسک Question Answering.

یه پروژه داریم نیاز به متخصص هوش مصنوعی داریم شرح وظایف و مسئولیت‌ها به عنوان متخصص هوش مصنوعی، شما مسئول طراحی، پیاده‌سازی و بهبود سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خواهید بود. مسئولیت‌های شما شامل موارد زیر خواهد بود: طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین: طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش کارایی سیستم‌ها. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی، و الگوریتم‌های تکاملی برای حل مسائل پیچیده. تحلیل داده‌های کلان: جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ از منابع مختلف برای استخراج الگوها و پیش‌بینی روندهای آتی. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی برای تحلیل رفتار کاربران، روندهای بازار و نیازهای آینده. پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های متنی، استخراج اطلاعات از نظرات و بازخوردها، و بهبود تعاملات کاربری. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) برای بررسی واکنش‌ها و بازخوردهای کاربران. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر: طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای شخصی‌سازی تجربه کاربری و بهبود پیشنهادات محصولات و خدمات. استفاده از یادگیری ماشین برای تطبیق پیشنهادات بر اساس داده‌های رفتاری و سلیقه‌های کاربران. مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌ها: بهبود و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای رسیدن به بهترین عملکرد. به‌روزرسانی مدل‌ها به طور دوره‌ای بر اساس داده‌های جدید و تغییرات در رفتار یا نیازهای بازار. یکپارچگی با سیستم‌های داخلی و خارجی: یکپارچه‌سازی مدل‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی با سایر بخش‌های فناوری اطلاعات و سیستم‌های موجود در شرکت. همکاری با تیم‌های مختلف برای ایجاد راه‌حل‌های یکپارچه و مؤثر در پروژه‌های مختلف. پشتیبانی و نگهداری مدل‌ها: نظارت بر عملکرد مدل‌ها و انجام به‌روزرسانی‌ها و نگهداری‌های لازم برای حفظ کیفیت و کارایی سیستم‌ها. ارائه گزارش‌های عملکرد مدل‌ها و تحلیل داده‌ها برای بهبود مستمر. مهارت‌ها و الزامات مورد نیاز: تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R یا JavaScript و ابزارهای یادگیری ماشین (TensorFlow، Keras، PyTorch). آشنایی با پردازش زبان طبیعی (NLP) و تکنیک‌های تحلیل داده‌های متنی. تجربه در طراحی الگوریتم‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی محتوا. تسلط بر تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و تحلیل داده‌های بزرگ. تجربه کار با ابزارهای داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها مانند SQL، NoSQL، Hadoop، Spark. توانایی طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل داده‌های بزرگ. مهارت‌های عالی در حل مسائل پیچیده و بهبود عملکرد سیستم‌ها. توانایی کار تیمی و ارتباط مؤثر

سلام دوستان عزیز به یک برنامه نویس حرفه ای و مسلط به زبان پایتون نویسی با مشخصات 1. **تسلط کامل به زبان پایتون**: تجربه در توسعه سیستم‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر. 2. **آشنایی با فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های پایتون**: مانند Django، Flask، FastAPI، NumPy، Pandas، و غیره. 3. **تجربه کار با APIها و سیستم‌های اتوماسیون**: توانایی طراحی و توسعه APIهای پیشرفته و ارتباط با سیستم‌های دیگر. 4. **آشنایی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (اختیاری اما مزیت محسوب می‌شود)**: تجربه کار با TensorFlow، PyTorch یا سایر ابزارهای مرتبط. 5. **مهارت در دیتابیس‌ها**: تسلط بر دیتابیس‌های رابطه‌ای (مانند PostgreSQL و MySQL) و غیررابطه‌ای (مانند MongoDB). 6. **تجربه در کار تیمی**: توانایی همکاری با تیم برنامه‌نویسی، طراحان و سایر اعضای پروژه. 7. **حل مسئله و روحیه خلاقانه**: توانایی ارائه راه‌حل‌های نوآورانه برای چالش‌های پیچیده پروژه. جهت همکاری و جزییات بیشتر و کامل تر مشتاقانه منتظر پیشنهاد های شما دوستان پر انرژی و بی نظیر هستیم🌹

با سلام پروژه نوشتاری در خصوص تشخیص خواب آلودگی راننده می باشد که که محتوای آن باید براساس 10 عدد مقاله و یک کد نوشته شود و یک تمپلیت وجود دارد که طبق آن علائم نگارشی و ساختار متن رعایت باید گردد.

سلام وقتتون بخیر پروژه به این شکل هست که ما یه برنامه میخوایم که ماشین لرنینگ باشه و بتونه انواع پیراهن هارو تشخیص بده (شکل یقه،رنگ،مدل)طبق اون دیتاستی که ما بهش میدیم و مشتری با مراجعه به این برنامه و آپلود عکس پیراهن درخواستی و گفتن توضیحات لازم (با صدا و صحبت کردن با سیستم )از سیستم بخواد شبیه ترین پیراهنی که در دیتاستش موجود است رو نمایش بده و اگر توضیحات مشتری کامل نبود سیستم به مشتری بگه و اطلاعات لازم برای پیدا کردن پیراهن مورد نظر رو از مشتری با صدا بپرسه(سیستم بتونه صحبت کنه) و در نهایت شبیه ترین پیراهن به درخواست مشتری رو نمایش بده لطفا بهم بگید که این پروژه براتون قابل انجام هست ؟ اگر در قسمت صحبت کردن سیستم و کاربر مشکلی هست بدون این قسمت (ارتباط متنی کاربر با سیستم برقرار بشه و جایگزین بشه ) قابل انجامه؟ هزینه پروژه با صدا و بدون صدا هر کدوم چقدر میشه

با استفاده از سیگنال ECG و انجام پردازشهای مختلف زمان تشخیص مرگ ناگهانی قلبی را زودتر تشخیص دهیم.

1- 50% داده ها را به صورت تصادفی برای مدلسازی باقیمانده داده ها را برای تست انتخاب کنید. الف- نحوه انتخاب تصادفی داده های مدلسازی و تست فوق را شرح داده و نمونه ایی از داده های مدلسازی و تست را مشابه کتاب بصورت جدول گزارش کنید ج- نمودار box plot را برای متغیرهای کمی و نمودار میله ایی برای متغیرهای طبقاتی داده های مدلسازی و تست را رسم کرده و استنباط خود را ادر مورد آنها بنوسید. ب- نمودار های scater بین متغیر پاسخ و متغیرهای پیشگو را برای داده های مدلسازی را رسم کرده و استنباط خود راردر مورد ارتباط آنها بنوسید. 2- کلیه تحلیل های انجام شده در مثال کتاب را برای داده های مدلسازی و تست را انجام داده و گزارش تحلیلی هر مرحله را بنوسید. 3- مقایسه بین نتایج مدل انتخابی خود مدل انتخابی کتاب را برحسب شاخصهای زیر برای داده های تست کتاب انجام دهید و نتیجه را به صورت جدولی که ستونهای ان شاخصهای معرفی شده زیر و یک سطر نتایج شاخصها برای داده تست کتاب(یعنی 54 داده اخر از 108 داده کتاب) و سطر دیگر آن نتایج مدل شما برای همان شاخصها و برای همان 54 داده تست (یعنی 54 داده اخر از 108 داده کتاب) را گزارش کنید. ایا مدل شما با عث بهبود مدل کتاب شده است یاخیر؟ شاخصها ی مقایسه مدلها : R2 adj , MSE, CP, PRESS, MSPR توجه کنید گزارش باید در هر بخش در ابتدا شامل صورت سوال به صورت بولد شده بوده و بعد نتایج با عناوین بولد شده مناسب گزارش شده باشد.

داده‌های پراکنده و جامع از طریق پایگاه‌های داده مرتبط با سایت‌های زیر در علم داده‌های ورزشی استفاده می‌شوند: https://optaintel.ca/ https://www.thesports.com/ https://scoutastic.com/ برای یک پروژه پردازش داده، به مجموعه داده (دیتاست) کامل و جامع نیاز دارم. درباره برنامه تمرینی و کارآیی ورزشکاران فایل نهایی ترجیحا در یک یا چند فایل csv باشه بهتره برای ورودی نرم افزار پایتون برای پردازش بیشتر میخواهم.

یک دیتا ستی دارم از اختلالات زنجیره تامین دارو میخواستم پیش بینی اختلالات و دسته بندی و بهینه سازی انجام بشه

سلام، به یک متخصص با تجربه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز داریم تا در طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند کمک کند. این سیستم باید بتواند بر اساس داده‌های ورودی کاربران، تحلیل‌های پیشرفته انجام دهد و پیشنهادات شخصی‌سازی شده ارائه دهد. وظایف مورد انتظار: طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning). کار با داده‌های ساختارمند و غیرساختارمند برای پیش‌بینی و توصیه. استفاده از ابزارهای پیشرفته مثل TensorFlow، PyTorch یا مشابه. توسعه یک سیستم با رابط کاربری ساده برای تعامل با کاربر. ویژگی‌های فرد مورد نظر: تجربه عملی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. تسلط به مدیریت داده‌های حجیم و پیش‌پردازش داده‌ها. توانایی کار در محیطی حرفه‌ای و حفظ محرمانگی پروژه. مهارت در کار با APIها و ادغام آن‌ها در پروژه. جزئیات بیشتر: توضیحات کامل پروژه پس از انتخاب فرد مناسب و امضای توافق‌نامه محرمانگی (NDA) ارائه خواهد شد. اطمینان حاصل می‌شود که تمامی اطلاعات به صورت کاملاً محرمانه مدیریت شوند. اگر توانایی‌های مورد نظر را دارید و آماده همکاری در یک پروژه چالش‌برانگیز و نوآورانه هستید، لطفاً رزومه و نمونه‌کارهای خود را ارسال کنید.

عنوان پروژه: راه‌اندازی و مدیریت سیستم‌های توزیع شده با استفاده از Docker و Kubernetes مقدمه: در سال‌های اخیر، استفاده از سیستم‌های توزیع‌شده و معماری‌های مبتنی بر کانتینر به سرعت در حال گسترش است دو تکنولوژی کلیدی در این حوزه، Docker و Kubernetes هستند Docker به عنوان یک پلتفرم کانتینری، امکان بسته‌بندی و اجرای نرم‌افزارها را به صورت ایزوله و مستقل از زیرساخت فراهم می‌کند از سوی دیگر، Kubernetes به عنوان یک سیستم orchestration، مدیریت کانتینرهای Docker را در مقیاس بزرگ و به صورت خودکار انجام می‌دهد اهداف پروژه: 1 آشنایی عملی با: نصب و راه‌اندازی Docker برای اجرای برنامه‌ها در کانتینرها 2 مدیریت کانتینرها با: راه‌اندازی و پیکربندی Kubernetes برای مدیریت کانتینرها در مقیاس متسوسط (10 کانتینر) 3 ایجاد سرویس‌های توزیع‌شده: پیاده‌سازی یک سیستم توزیع‌شده ساده با استفاده از Docker و مدیریت آن با Kubernetes 4 کار با مفاهیم کلیدی: مفاهیمی مانند Pod، Deployment، Service، و ConfigMap باید به کار گرفته شوند مراحل پروژه: 1 نصب Docker: - نصب Docker بر روی سرور یا ماشین مجازی - اجرای یک برنامه ساده ، مثلاً یک وب سرور Nginx در یک کانتینر Docker - بررسی کانتینرها، ساخت تصاویر Docker و کار با دستورات پایه Docker 2 ایجاد چندین کانتینر و اتصال آنها: - ایجاد چند کانتینر که با هم ارتباط برقرار می‌کنند (به عنوان مثال، یک برنامه وب ساده با پایگاه داده و برنامه excel) - استفاده از Docker Compose برای مدیریت این کانتینرها 3 نصب Kubernetes: - نصب و پیکربندی Kubernetes روی چندین ماشین مجازی یا استفاده از سرویس‌های ابری (مانند Google Kubernetes Engine یا Minikub یا ابر خصوصی خودتان (به دلخواه) - یادگیری مفاهیم اولیه Kubernetes: Pod، Node، Cluster 4 مدیریت برنامه‌ها با Kubernetes: - ایجاد فایل‌های YAML برای تعریف Pods، Deployments و Services - استقرار برنامه چند کانتینری قبلی با استفاده از Kubernetes - مدیریت مقیاس‌پذیری (Scaling ) برنامه‌ها با Kubernetes - کار با ConfigMaps و Secrets برای مدیریت تنظیمات و اطلاعات حساس 5 نظارت و مدیریت خودکار: - استفاده از ابزارهای نظارتی مانند Prometheus و Grafana برای نظارت بر عملکرد برنامه‌ها - تنظیم Auto-scaling برای مدیریت بارهای کاری مختلف

راننده در زمان شب از فاصله 30متری دوربین رد میشه که چیزی مشخص نیست.کسی می‌تونه زوم کنه و چهره راننده رو مشخص کنه.قیمت هم هرچی باشه میدم مشکلی ندارم