سلام خدمت همراهان گرامی

به درخواست شما عزیزان، به‌زودی نسخه جدید کتابخانه آلتیوم مجموعه رو با قطعات جدید و بهبود یافته منتشر می‌کنیم!

اگر قطعه خاصی مدنظرتونه که تو کتابخانه باشه یا پیشنهادی برای بهبودش دارید، حتماً با ما در میون بذارید.

نظرات و پیشنهادات شما، راهنمای ما برای ارائه یه کتابخانه بی‌نقص و کاربردیه.

شما می‌تونید از طریق آی دی @mBedLab_Admin با ما در ارتباط باشید.

منتظر نظراتتون هستیم!

#الکترونیک #کتابخانه #قطعات_کاربردی #آلتیوم_دیزاینر

📍امبدلب به فارسی:
@mBedLabLearning

📍mBedLab in English:
@mBedLabLearningEN

📍mBedLab Türkçe'de
@mBedLabLearningTR

آیا با #استاندارد MISRA C آشنا هستید؟

استاندارد MISRA C مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای برنامه‌نویسی به زبان C، به‌ویژه در سیستم‌های حیاتی و حساس است. این استاندارد به ما کمک می‌کند کدی بنویسیم که:

✅ ایمن‌تر باشد (جلوگیری از باگ‌ها و خطاهای خطرناک)
✅ قابل‌اطمینان‌تر باشد (کاهش احتمال خرابی و عملکرد نامناسب)
✅ قابل‌حمل‌تر باشد (اجرا بر روی سیستم‌های مختلف)
✅ خواناتر و قابل‌نگهداری‌تر باشد (درک و تغییر آسان‌تر کد)

چرا MISRA C مهم است؟
در سیستم‌هایی که ایمنی و پایداری بسیار مهم است (مانند خودروها، تجهیزات پزشکی، سیستم‌های هوافضا و...) استفاده از این استاندارد تقریباً ضروری است. MISRA C با ارائه قوانین و راهنماها، از بروز خطاهای رایج برنامه‌نویسی جلوگیری می‌کند و کیفیت نرم‌افزار را بهبود می‌بخشد.

کجا بیشتر بدانیم؟
اگر دوست دارید بیشتر درباره MISRA C بدانید، می‌توانید عضو ما شوید.

#برنامه_نویسی #استاندارد_MISRA

📍امبدلب به فارسی:
@mBedLabLearning

📍mBedLab in English:
@mBedLabLearningEN

📍mBedLab Türkçe'de
@mBedLabLearningTR

یک مکانیزم تلفیقی دیگر از استپر موتور و سروو موتور ببیند که می توانید از آن برای پروژه های مکاترونیکی خود که نیاز به جابه جایی گریپر در راستای محور های عمودی و افقی دارید استفاده کنید.در این ساختار از یک پیچ و استپر موتور جهت حرکت دادن گریپر در راستای محور Z استفاده شده است.یک موتور دیگر هم می تواند گریپر را به سمت چپ و راست هدایت کند و سروو موتور برای باز و بسته کردن گریپر به کار گرفته می شود.
@Moallemekhoob

#قانون 1.2 MISRA C - از افزونه‌های زبان C استفاده نکنیم!

○ دسته‌بندی: #پیشنهادی
○ اعمال برای: C90, C99, C11

یکی از نکات مهم در برنامه‌نویسی به زبان C، پرهیز از استفاده از افزونه‌های (Extensions) خاص کامپایلرهاست. چرا؟

برنامه‌ای که به این افزونه‌ها وابسته باشد، ممکن است به راحتی روی کامپایلرهای مختلف یا سیستم‌عامل‌های گوناگون اجرا نشود (مشکل Portable بودن). استاندارد زبان C از کامپایلرها می‌خواهد که افزونه‌های خود را مستند کنند، اما این مستندات همیشه کامل نیستند و ممکن است رفتار افزونه در شرایط خاص را به طور دقیق شرح ندهند.

راه حل:
○ تا حد امکان از افزونه‌ها استفاده نکنید.
○ اگر مجبور به استفاده از افزونه‌ای هستید، دلیل آن را در مستندات پروژه خود ذکر کنید.
○ نحوه اطمینان از استفاده صحیح افزونه (مثلاً بررسی کامپایلر و پیام‌های خطا) را نیز مستند کنید.

نکته مهم: در سیستم‌های #Embedded (نهفته)، استفاده از افزونه‌ها گاهی ضروری است. اما دقت کنید که افزونه نباید رفتار برنامه‌های استاندارد C را تغییر دهد. برای مثال، اگر کامپایلری، ارزیابی کامل عملگرهای منطقی (مثل && و ||) را به عنوان یک افزونه پیاده‌سازی کند (در حالی که استاندارد C می‌گوید ارزیابی به محض مشخص شدن نتیجه متوقف شود)، این افزونه با استاندارد سازگار نیست، زیرا ممکن است باعث بروز اثر جانبی (Side Effect) های ناخواسته شود.

#برنامه_نویسی ‏#استاندارد_MISRA
#Embedded

📍امبدلب به فارسی:
@mBedLabLearning

📍mBedLab in English:
@mBedLabLearningEN

📍mBedLab Türkçe'de
@mBedLabLearningTR

#یادگیری_ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) به برخی از مهم‌ترین فناوری‌هایی که ما استفاده می‌کنیم، از برنامه‌های ترجمه گرفته تا وسایل نقلیه خودران، قدرت می‌دهد. آموزش‌های ما در این کانال مفاهیم اصلی ML را توضیح و #آموزش می دهد.

‏ML راه جدیدی برای حل مشکلات، پاسخ به سوالات پیچیده و ایجاد محتوای جدید ارائه می دهد. ML می‌تواند آب و هوا را پیش‌بینی کند، زمان سفر را تخمین بزند، آهنگ‌ها را توصیه کند، جملات را به‌طور خودکار تکمیل کند، مقالات را خلاصه کند و تصاویری که قبلاً دیده نشده‌اند تولید کند.

در اصطلاح اولیه، ML فرآیند آموزش یک نرم‌افزار است که مدل نامیده می‌شود تا پیش‌بینی‌های مفید یا تولید محتوا از داده‌ها را انجام دهد.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم اپلیکیشنی برای پیش‌بینی بارندگی ایجاد کنیم، در اینصورت ما می توانیم از یک رویکرد سنتی یا یک رویکرد ML استفاده کنیم:

1. با استفاده از یک رویکرد سنتی، ما یک نمایش مبتنی بر فیزیک از جو و سطح زمین ایجاد می‌کنیم و مقادیر زیادی معادلات دینامیک سیالات را محاسبه می‌کنیم که کار بسیار دشواری است.

2. با استفاده از رویکرد ML، ما به مدل ML مقادیر زیادی داده آب و هوا می دهیم تا زمانی که مدل ML در نهایت رابطه ریاضی بین الگوهای آب و هوایی را که مقادیر متفاوتی از باران تولید می کنند را یاد بگیرد . سپس داده های آب و هوای فعلی را به مدل می دهیم و مقدار باران را پیش بینی می کند.

انواع سیستم های ML
سیستم های ML بر اساس نحوه یادگیری پیش بینی یا تولید محتوا در یک یا چند دسته از دسته های زیر قرار می گیرند:
○ یادگیری تحت نظارت
○ یادگیری بدون نظارت
○ یادگیری تقویتی
○ هوش مصنوعی مولد

#برنامه_نویسی #یادگیری_ماشین

📍امبدلب به فارسی:
@mBedLabLearning

📍mBedLab in English:
@mBedLabLearningEN

📍mBedLab Türkçe'de
@mBedLabLearningTR