مقالات طراحی اپ موبایل

اینجانب شمارا تشویق میکنم که برای عمل با ابزارهای ستاره شناسی طراحی اپلیکیشن پایتون از داده های این وبسایت به کارگیری نمائید تا بتوانید پروژه خویش را کامل شدن فرمایید. اما برای این عمل نکاتی وجود داراست که در پی ذکر خوا‌هیم کرد.

نکاتی اساسی برای استعمال از داده های وب سایت ESO
1- او‌لین نکته این میباشد که تلاش نمائید با یک گروه داده عالی و مطلوب استارت به شغل نمائید. پیشنهاد ما به شما این میباشد که در صدر مقالاتی را درباره سیاره ای که قصد شغل کردن بر روی آن را دارید بازرسی نمایید و آنگاه مبادرت به گردآوری داده ها فرمائید.نکته دیگری که بایستی بدانید این میباشد که بعضا از داده ها و داده هایی که در‌این وب سایت وجود دارا‌هستند با رنگ قرمز‌رنگ و یا این که سبز نشانه گذاری گردیده اند. داده های قرمز‌رنگ به‌این معنی میباشند که اینک در دسترس عوام مردم قرار ندارند البته در تاریخی که پایین آن ها اورده شده میباشد در چنگ عوام مردم قرار خواهند گرفت.

2- پیش از آن که مبادرت به به کارگیری از اطلاعات نمائید درباره ابزارهای ستاره شناسی پایتون که قصد استعمال از آن‌ها را دارید مطالعاتی داشته باشید. شما می بایست ادراک نخستین ای از کیفیت بدست آوردن اطلاعات و کاهش و همچنین نرمال سازی آن ها بدست بیاورید. خلال این می بایست حافظه بگیرید که چه طور درین اطلاعات به کاوش بپردازید و بتوانید نتیجه ها آن‌ها‌را شعور نمائید.

3- شما می بایست اشتباهات استاندارد با اطلاعات و ابزارهای ستاره شناسی در پایتون را بشناسید و بتوانید به صحت از آنان استعمال نمائید. برای مثال موردها تحت را در حیث بگیرید:

1- شما اطلاعات را در پوشه های FITS اخذ می‌کنید. شما برای این که بتوانید آنها‌را در آرایه های NumPy داشته باشید می بایست از pyfits و یا این که astropy( که خویش مشمول pyfits میباشد) و جزو ابزارهای ستاره شناسی در پایتون به شمار میایند به کارگیری نمایید. در برخی از موردها اطلاعات به طور آرایه های سه آتی اخذ می‌شوند و شما برای تبدیل کردن آن ها به آرایه های دو آینده می بایست از numpy.median استعمال نمایید. برای بعضی از داده های SPHERE شما بایستی دو نقطه شبیه در اطلاعات را نسخه برداری نمائید که برای این فعالیت شما می بایست از طریق های indexing و یا این که slicing به کار گیری نمائید.

2- نکته مهمی که بایستی به آن دقت داشته باشید این میباشد که کلیه دستوراتی که از آن ها استعمال میکنید در واقع دارنده تصاویر مشخصی میباشند که با اسم dark frames شناخته می‌شود که‌این نصیب مشتمل بر تصاویری با شاترهای بسته میباشد. شما می‌توانید از این ها به کار گیری نمایید تا یک mask از پیکسل های نامناسب را با به کار گیری از آرایه های mask گردیده NumPy برای این فعالیت استحصال نمائید. این mask از پیکسل های نامناسب بسیار اساسی می باشند( شما بدون چاره می باشید که یک مسیر از آن‌ها‌را در حین پردازش اطلاعات برای اخذ یک تصویر بدیهی مخلوط گردیده در تعیین محافظت فرمائید). در برخی از مواقع این ابزار حتی می‌تواند به شما یاری دهد تا این master dark را از مجموع تصاویر ناپخته نخستین معدود فرمایید.

3- این ابزارها همینطور دارنده یک master flat frame نیز میباشند که از شما یک تصویر یا این که گروهی از جریانی از تصاویر یاروهمدم با یک منبع فروغ و روشنایی یکنواخت را اخذ می نماید که شما می‌توانید همه تصاویر نپخته علمی را با استعمال از آن تقسیم بندی فرمائید.( مجددا برای این شغل بایستی از numpy masked array استعمال فرمایید که شغل شمارا ریلکس خیس می نماید).

4- برای تصویر برداری از سیاره ها تنکین اساسی این میباشد که سیاره مد حیث خویش را در قبال یک ستاره پر‌نور قرار دهید، این نحوه اکنون شیوه تصویربرداری دیفرانسیل زاویه ای نامیده میگردد. برای اجرا این فعالیت شما می بایست راس نوری که بر روی تصویر جای‌دارد را شناسایی فرمائید که‌این مرحله یک کدام از سخت ترین روند به حساب می آید که برای اعمال آن نیز میتوانید از skimage.feature.blob_dog امداد بگیرید.

اینجانب شمارا تشویق میکنم که برای عمل با ابزارهای ستاره شناسی طراحی اپلیکیشن پایتون از داده های این وبسایت به کارگیری نمائید تا بتوانید پروژه خویش را کامل شدن فرمایید. اما برای این عمل نکاتی وجود داراست که در پی ذکر خوا‌هیم کرد.

نکاتی اساسی برای استعمال از داده های وب سایت ESO
1- او‌لین نکته این میباشد که تلاش نمائید با یک گروه داده عالی و مطلوب استارت به شغل نمائید. پیشنهاد ما به شما این میباشد که در صدر مقالاتی را درباره سیاره ای که قصد شغل کردن بر روی آن را دارید بازرسی نمایید و آنگاه مبادرت به گردآوری داده ها فرمائید.نکته دیگری که بایستی بدانید این میباشد که بعضا از داده ها و داده هایی که در‌این وب سایت وجود دارا‌هستند با رنگ قرمز‌رنگ و یا این که سبز نشانه گذاری گردیده اند. داده های قرمز‌رنگ به‌این معنی میباشند که اینک در دسترس عوام مردم قرار ندارند البته در تاریخی که پایین آن ها اورده شده میباشد در چنگ عوام مردم قرار خواهند گرفت.

2- پیش از آن که مبادرت به به کارگیری از اطلاعات نمائید درباره ابزارهای ستاره شناسی پایتون که قصد استعمال از آن‌ها را دارید مطالعاتی داشته باشید. شما می بایست ادراک نخستین ای از کیفیت بدست آوردن اطلاعات و کاهش و همچنین نرمال سازی آن ها بدست بیاورید. خلال این می بایست حافظه بگیرید که چه طور درین اطلاعات به کاوش بپردازید و بتوانید نتیجه ها آن‌ها‌را شعور نمائید.

3- شما می بایست اشتباهات استاندارد با اطلاعات و ابزارهای ستاره شناسی در پایتون را بشناسید و بتوانید به صحت از آنان استعمال نمائید. برای مثال موردها تحت را در حیث بگیرید:

1- شما اطلاعات را در پوشه های FITS اخذ می‌کنید. شما برای این که بتوانید آنها‌را در آرایه های NumPy داشته باشید می بایست از pyfits و یا این که astropy( که خویش مشمول pyfits میباشد) و جزو ابزارهای ستاره شناسی در پایتون به شمار میایند به کارگیری نمایید. در برخی از موردها اطلاعات به طور آرایه های سه آتی اخذ می‌شوند و شما برای تبدیل کردن آن ها به آرایه های دو آینده می بایست از numpy.median استعمال نمایید. برای بعضی از داده های SPHERE شما بایستی دو نقطه شبیه در اطلاعات را نسخه برداری نمائید که برای این فعالیت شما می بایست از طریق های indexing و یا این که slicing به کار گیری نمائید.

2- نکته مهمی که بایستی به آن دقت داشته باشید این میباشد که کلیه دستوراتی که از آن ها استعمال میکنید در واقع دارنده تصاویر مشخصی میباشند که با اسم dark frames شناخته می‌شود که‌این نصیب مشتمل بر تصاویری با شاترهای بسته میباشد. شما می‌توانید از این ها به کار گیری نمایید تا یک mask از پیکسل های نامناسب را با به کار گیری از آرایه های mask گردیده NumPy برای این فعالیت استحصال نمائید. این mask از پیکسل های نامناسب بسیار اساسی می باشند( شما بدون چاره می باشید که یک مسیر از آن‌ها‌را در حین پردازش اطلاعات برای اخذ یک تصویر بدیهی مخلوط گردیده در تعیین محافظت فرمائید). در برخی از مواقع این ابزار حتی می‌تواند به شما یاری دهد تا این master dark را از مجموع تصاویر ناپخته نخستین معدود فرمایید.

3- این ابزارها همینطور دارنده یک master flat frame نیز میباشند که از شما یک تصویر یا این که گروهی از جریانی از تصاویر یاروهمدم با یک منبع فروغ و روشنایی یکنواخت را اخذ می نماید که شما می‌توانید همه تصاویر نپخته علمی را با استعمال از آن تقسیم بندی فرمائید.( مجددا برای این شغل بایستی از numpy masked array استعمال فرمایید که شغل شمارا ریلکس خیس می نماید).

4- برای تصویر برداری از سیاره ها تنکین اساسی این میباشد که سیاره مد حیث خویش را در قبال یک ستاره پر‌نور قرار دهید، این نحوه اکنون شیوه تصویربرداری دیفرانسیل زاویه ای نامیده میگردد. برای اجرا این فعالیت شما می بایست راس نوری که بر روی تصویر جای‌دارد را شناسایی فرمائید که‌این مرحله یک کدام از سخت ترین روند به حساب می آید که برای اعمال آن نیز میتوانید از skimage.feature.blob_dog امداد بگیرید.