تسمية البيانات

  • تحسين أداء Laravel: مهارات فعّالة في استخدام التخزين المؤقت

    في عالم تطوير الويب، تُعتبر التخزين المؤقت (Cache) أمرًا حيويًا لتحسين أداء التطبيقات، ويُعتبر Laravel واحدًا من أشهر الإطارات العاملة بلغة PHP التي توفر دعماً شاملاً لتخبئة البيانات. دعونا نلقي نظرة عميقة على أساسيات التخزين المؤقت في Laravel.

    مفهوم التخزين المؤقت:

    التخزين المؤقت هو آلية تخزين نسخ من البيانات الناتجة عن العمليات الثقيلة أو التكرارية لتقليل الوقت اللازم لاسترجاعها في المستقبل. يهدف إلى تسريع الوصول إلى البيانات وتحسين أداء التطبيق.

    Laravel والتخزين المؤقت:

    في Laravel، يمكنك الوصول إلى خيارات التخزين المؤقت من خلال مكتبة Cache المدمجة. تستخدم Laravel مجموعة متنوعة من مراحل التخزين المؤقت مثل Memcached وRedis، ولكن يمكن أيضًا استخدام ملفات أو قواعد البيانات للتخزين المؤقت.

    كيفية استخدام التخزين المؤقت في Laravel:

    1. تخزين البيانات:
      يمكنك استخدام واجهة Cache في Laravel لتخزين البيانات باستخدام المفتاح والقيمة. على سبيل المثال:

      php
      Cache::put('key', 'value', $minutes);
    2. استرجاع البيانات:
      يمكنك استخدام الدالة get لاسترجاع البيانات من التخزين المؤقت:

      php
      $value = Cache::get('key');
    3. التحقق من وجود البيانات:
      يمكنك استخدام الدالة has للتحقق من وجود البيانات في التخزين المؤقت:

      php
      if (Cache::has('key')) { // تنفيذ العمليات }

    استراتيجيات التنظيم:

    1. التخزين الكاشف (Tagging):
      يُمكنك تسمية مجموعات من البيانات باستخدام التخزين الكاشف لتحديث أو حذف مجموعات بأكملها.

    2. تحديد وقت الانتهاء:
      يُمكنك تحديد وقت انتهاء البيانات في التخزين المؤقت لتلقائيًا حذفها بعد انتهاء الوقت المحدد.

    الاستفادة القصوى من التخزين المؤقت:

    • تجنب الإفراط في الاستخدام:
      يجب استخدام التخزين المؤقت بحذر، وتحديد بيانات الذاكرة المؤقتة التي تستحق التخزين.

    • تحسين الأداء:
      قم بتحليل وقياس الأداء للتحقق من فعالية استخدام التخزين المؤقت وضبطه حسب الحاجة.

    ختامًا:

    من خلال الاستفادة القصوى من خيارات التخزين المؤقت في Laravel، يمكنك تحسين أداء تطبيقك وتقديم تجربة أفضل للمستخدمين. استكشاف ميزات Laravel Cache وتنظيمها بشكل فعّال سيسهم في تحسين استجابة تطبيقك وتقليل الأعباء على قاعدة البيانات.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعونا نستكمل رحلتنا في عالم التخزين المؤقت في Laravel ونستعرض بعض المعلومات الإضافية التي قد تثري فهمك وتعزز مهاراتك في هذا السياق:

    1. استخدام التخزين المؤقت في العروض (Views):

    Laravel توفر إمكانية تخزين نتائج العروض في التخزين المؤقت لتحسين أداء العروض الخاصة بتطبيقك. يمكنك استخدام الدالة remember لتحقيق ذلك:

    php
    $view = Cache::remember('view_name', $minutes, function () { // إعداد واسترجاع العرض });

    2. استخدام التخزين المؤقت مع قواعد البيانات:

    يُمكن استخدام التخزين المؤقت لتحسين أداء استعلامات قواعد البيانات. يمكنك تخزين نتائج الاستعلامات واسترجاعها عند الحاجة، مما يقلل من الضغط على الخوادم.

    3. استخدام الحاجز (Cache Busting):

    يمكنك تحقيق إعادة تحميل المحتوى بشكل قاطع عند تحديث التطبيق عن طريق إعادة تسمية مفاتيح التخزين المؤقت بشكل دوري.

    4. التحكم في الذاكرة المؤقتة:

    Laravel تقدم خيارات لتحديد محرك التخزين المؤقت، سواء كان Redis أو Memcached أو ملفات. يمكنك تكوينها في ملف الإعدادات config/cache.php.

    5. استخدام التخزين المؤقت مع الجلسات:

    يمكنك تكوين Laravel لاستخدام التخزين المؤقت لتخزين البيانات المتعلقة بالجلسات، مما يحسن أداء تتبع حالة المستخدمين.

    6. تمييز الاستعلامات:

    يُمكن تطبيق التخزين المؤقت على استعلامات محددة، مما يوفر مرونة أكبر في تحسين الأداء بشكل مستهدف.

    7. الإشعارات في حالة تغيير البيانات:

    يُمكنك استخدام الحوادث (Events) في Laravel لتنبيه التطبيق عند تغيير البيانات، مما يسمح بتحديث أو حذف البيانات المختزنة في التخزين المؤقت.

    8. الأمان في التخزين المؤقت:

    تحقق دائمًا من أمان البيانات المخزنة في التخزين المؤقت، خاصة إذا كانت تحتوي على معلومات حساسة.

    ختامًا:

    توظيف التخزين المؤقت في Laravel يمثل استراتيجية حيوية لتحسين أداء التطبيقات. باستخدام الأساليب والممارسات الصحيحة، يمكنك استفادة بشكل كبير من هذه التقنية وتحسين تجربة المستخدم وأداء التطبيق الخاص بك. كما هو الحال دائمًا، اتباع أفضل الممارسات وتحليل الأداء بانتظام يساعد في ضمان الاستفادة القصوى من تقنيات التخزين المؤقت في Laravel.

  • تسمية البيانات

    ما هي تسمية البيانات؟ What Is Data Labeled ؟

    في التعلم الآلي، تعتبر تسمية البيانات (Labeling)هي عملية تحديد البيانات الخام فيما اذا كانت صور اوالملفات النصية المقاطع الفيديو …الخ وإضافة التسميات التعريفية لكل صورة الغرض منها توفير سياق بحيث يمكن لنموذج التعلم الآلي التعلم منه على سبيل المثال، قد تشير الصور إلى ما إذا كانت الصورة تحتوي على طائر أو سيارة، او ما هي الكلمات التي تم نطقها في تسجيل صوتي، أو ما إذا كانت الأشعة السينية (X-Ray) تحتوي على ورم Tumor


    تصنيف البيانات مطلوب لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام بما في ذلك رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) ومعالجة اللغة الطبيعية NLP

    كيف يعمل تصنيف البيانات (How Does Data Labeling Work)

    اليوم، تستخدم معظم نماذج التعلم الآلي العملية التعلم الخاضع للإشراف(Supervised Learning)، والذي يطبق خوارزمية لتعيين مدخل واحد لمخرج واحد (Algorithm To Map One Input To One Output). لكي يعمل التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، تحتاج إلى مجموعة مصنفة (Labeled Set Of Data) من البيانات يمكن للنموذج التعلم منها لاتخاذ القرارات الصحيحة. (Make Correct Decision)
    يبدأ تصنيف البيانات (Data Labeling) عادةً بمطالبة البشر بإصدار أحكام حول جزء معين من البيانات غير المسماة (Unlabeled Data).

    على سبيل المثال، قد يُطلب من القائمين على الملصقات وضع علامة على جميع الصور في مجموعة بيانات حيث تكون عبارة “هل تحتوي الصورة على طائر” صحيحة. يمكن أن تكون العلامات قاسية مثل نعم / لا بسيطة أو محببة مثل تحديد وحدات البكسل المحددة في الصورة المرتبطة بالطائر. يستخدم نموذج التعلم الآلي الملصقات التي يوفرها الإنسان لتعلم الأنماط الأساسية في عملية تسمى “تدريب النموذج”(Underlying Patterns) والنتيجة هي نموذج مدرب (Model Training) يمكن استخدامه لعمل تنبؤات بشأن البيانات الجديدة (Predictions On New Data). في التعلم الآلي، غالبًا ما تسمى مجموعة البيانات المصنفة بشكل صحيح والتي تستخدمها كمعيار موضوعي لتدريب وتقييم نموذج معين “الحقيقة الأساسية”(Ground Truth)

    ما هي بعض الأنواع الشائعة لتصنيف البيانات (Data Labeling)؟

    الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)

    عند إنشاء نظام رؤية الكمبيوتر ، تحتاج أولاً إلى تسمية الصور أو البكسل أو النقاط الرئيسية ، أو إنشاء حد يحيط بشكل كامل صورة رقمية ، تُعرف باسم الصندوق المحيط (Bounding Box)، لإنشاء مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك (Training Dataset).

    على سبيل المثال ، يمكنك تصنيف الصور حسب نوع الجودة (مثل صور المنتج مقابل صور نمط الحياة) أو المحتوى (ما هو موجود بالفعل في الصورة نفسها) ، أو يمكنك تقسيم الصورة على مستوى البكسل. يمكنك بعد ذلك استخدام بيانات التدريب هذه لبناء نموذج رؤية كمبيوتر يمكن استخدامه لتصنيف الصور(Categorize Images) تلقائيًا أو اكتشاف موقع الكائنات (Detect The Location Of Objects) أو تحديد النقاط الرئيسية في الصورة أو تقسيم الصورة(Segment An Image)

    معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)

     تتطلب معالجة اللغة الطبيعية أولاً تحديد أقسام مهمة من النص يدويًا أو تمييز النص باستخدام تسميات محددة لإنشاء مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك. على سبيل المثال ، قد ترغب في تحديد الشعور أو القصد من دعاية نصية ، وتحديد أجزاء من الكلام ، وتصنيف الأسماء المناسبة مثل الأماكن والأشخاص ، وتحديد النص في الصور أو ملفات Pdf أو الملفات الأخرى.

    للقيام بذلك ، يمكنك رسم مربعات إحاطة حول النص ثم نسخ النص يدويًا في مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك. تُستخدم نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المشاعر(Sentiment Analysis) ، والتعرف على اسم الكيان(Entity Name Recognition) ، والتعرف البصري على الأحرف(Optical Character Recognition)

    معالجة الصوت (Audio Processing)

     تقوم المعالجة الصوتية بتحويل جميع أنواع الأصوات مثل الكلام، وضوضاء الحياة البرية (النباح، والصفارات، أو الزقزقة)، وأصوات البناء (كسر الزجاج ، أو عمليات المسح ، أو الإنذارات) إلى تنسيق منظم بحيث يمكن استخدامه في التعلم الآلي.

    غالبًا ما تتطلب منك معالجة الصوت أولاً نسخها يدويًا إلى نص مكتوب. من هناك، يمكنك الكشف عن معلومات أعمق حول الصوت عن طريق إضافة العلامات وتصنيف الصوت. يصبح هذا الصوت المصنف مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك (Training Dataset)

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر