چگونه یک رمز عبور قوی و ایمن ایجاد کنیم؟

در دنیای دیجیتال امروز، حفظ امنیت اطلاعات شخصی و حساس مانند شبکه های اجتماعی، ایمیل‌ها، حساب‌های بانکی و دیگر موارد یک چالش بسیار مهم است. یکی از عوامل اساسی در ایجاد پویایی امنیتی، استفاده از یک پسورد قوی و مقاوم در برابر هکرها و حملات سایبری است. رمز عبور، به عنوان دروازه‌ای مهم، اطلاعات شما را از دسترسی غیرمجاز محافظت می‌کند. اما، متأسفانه بسیاری از افراد هنوز به ویژگی‌های یک رمز عبور قوی توجه کمی دارند و از رمزهای ضعیف یا قابل پیش‌بینی استفاده می‌کنند.

پسوردهای ضعیف می‌توانند امنیت افراد را به خطر بیندازند. حملاتی نظیر بروت فورس، حدس زدن، حملات دیکشنری و موارد دیگر که مرتبط به حملات پسوردها هستند، ممکن است اطلاعات حساس شما را در معرض خطر قرار دهند. در این مقاله این موضوع را بررسی می کنیم که یک رمز عبور قوی دارای چه مشخصه هایی است و چگونه یک رمز عبور قوی بسازیم؟

قبل از شروع، به نظر شما رمزی مانند “ebe2005 is My Favorite WEBSite:)” قوی تر است یا ” J4fS<2″ ؟ به خواندن مقاله ادامه دهید تا جواب آن را پیدا کنید.

یک پسورد چگونه هک می شود؟

فرآیند هک پسورد بسیار ساده است و 5 راه اثبات شده برای انجام این کار وجود دارد عبارتند از:

1. پرسیدن: رایج ترین راه برای دسترسی به رمز عبور شخصی، صرفاً درخواست آن است (اغلب در رابطه با چیز دیگری). مردم اغلب رمز عبور خود را به همکاران، دوستان و خانواده می گویند. داشتن یک رمز عبور پیچیده این واقعیت را تغییر نمی دهد.
2. حدس زدن: این دومین روش رایج برای دسترسی به حساب یک شخص است. به نظر می رسد که اکثر مردم پسوردی را انتخاب می کنند که به راحتی به خاطر بسپارند و ساده ترین آن ها رمزهایی هستند که به آن ها مربوط می شوند. گذرواژه‌هایی مانند نام خانوادگی، نام همسر، تاریخ تولد، گل مورد علاقه‌تان و غیره همگی بسیار رایج هستند.
3. حمله بروت فورس (Brute force attack): انجام این حملات با وجود ابزارهای موجود این کار بسیار ساده است. یک هکر به سادگی سعی می کند با استفاده از پسوردهای مختلف در یک زمان وارد سیستم شود. اگر رمز عبور شما “sun” باشد، او سعی خواهد کرد با استفاده از “aaa, aab, aac, aad … sul, sum, sun (MATCH)” وارد سیستم شود. تنها چیزی که جلوی حمله brute force را می گیرد پیچیدگی بالاتر و پسورد طولانی تر است.
4. حمله کلمات رایج (Common word attacks): شکل ساده ای از حملات brute-force است که در آن هکر سعی می کند با استفاده از لیستی از کلمات رایج وارد سیستم شود. هکر به جای اینکه ترکیب متفاوتی از حروف را امتحان کند، کلمات مختلفی را امتحان می کند. “sum, summer, summit, sump, sun (MATCH)”
5. حملات دیکشنری (Dictionary attacks): مشابه حمله کلمات رایج است و تنها تفاوت این است که هکر اکنون از فرهنگ لغت کلمات استفاده می کند (حدود 500000 کلمه در زبان انگلیسی وجود دارد).

چه زمانی یک رمز عبور امن است؟

شما نمی توانید از رمز خود در برابر روش های هک “پرسیدن” که زیر مجموعه مهندسی اجتماعی میشود و “حدس زدن” محافظت کنید، اما می توانید از خود در برابر انواع دیگر حملات محافظت کنید. یک هکر معمولا یک اسکریپت خودکار یا برنامه ای ایجاد می کند که کار را برای او انجام می دهد. او قرار نیست به صورت دستی 500000 کلمه مختلف را امتحان کند تا ببیند آیا یکی از آن ها رمز عبور شماست یا خیر.

سپس معیار امنیت باید این باشد که “برنامه چند درخواست پسورد می تواند داشته باشد (به عنوان مثال در هر ثانیه). تعداد متفاوت است، اما اکثر اپلیکیشن های وب قادر به رسیدگی به بیش از 100 درخواست ورود به سیستم در ثانیه نیستند.

این بدان معناست که برای هک کردن یک رمز عبور ساده مانند “sun” که میتوانید شامل 17576 ترکیب کاراکتر باشد، زمان زیر نیاز است:

• بروت فورس: 3 دقیقه
• کلمات رایج: 3 دقیقه
• دیکشنری: 1 ساعت و 20 دقیقه

البته این یک پسورد بسیار ناامن است، اما چقدر زمان برای ایمن شدن یک پسورد کافی است؟

• رمز عبوری که در عرض 1 دقیقه هک شود بسیار خطرناک است.
• 10 دقیقه – هنوز خیلی خطرناک است.
• 1 ساعت – هنوز به اندازه کافی خوب نیست.
• 1 روز – بد نیست. احتمال اینکه شخصی برنامه ای داشته باشد که برای هک حساب شما برای یک روز کامل اجرا شود بسیار کم است. با این حال، باز هم ممکن است.
• 1 ماه – این کاری است که فقط یک هکر استخدام شده انجام می دهد.
• 1 سال – اکنون از ریسک عملی به ریسک تئوریک می رسیم. اگر ناسا یا سی آی اِی هستید این مدت زمان هنوز هم ناکافی است. اما برای بقیه ما، خب، شما نه چنین دشمنانی دارید و نه اطلاعات شما آنقدر جالب است.
• 10 سال – اکنون ما کاملاً نظری صحبت می کنیم.
• یک عمر یا 100 سال – این در واقع حداکثر سن مردم است. چه کسی اهمیت می دهد که پسورد آن ها پس از مرگ هک شود؟ با این حال، خوب است بدانید که شما باید از پسوردی استفاده ‌کنید که شکستن آن 100 سال طول بکشد.

چگونه یک رمز عبور قوی و ایمن ایجاد کنیم؟

هکرها می‌دانند که اکثر مردم رمزهایی را ایجاد می‌کنند که به راحتی قابل یادآوری هستند و اغلب از همان رمز عبور در چندین حساب کاربری استفاده می‌کنند. به همین دلیل، تنها چیزی که لازم است هک کردن یک حساب کاربری برای دسترسی سریع به بقیه آنهاست. چند دقیقه وقت بگذارید و به موارد زیر برای ساخت یک پسورد بسیار قوی توجه کنید و برای هر حسابی که از دستورالعمل‌های زیر پیروی نمی‌کنند رمز عبور جدیدی ایجاد کنید.

1- از اعداد یا حروف متوالی استفاده نکنید

به عنوان مثال از 1234، qwerty، jklm، 6789 و غیره استفاده نکنید.

2- اطلاعات شخصی خود را در رمز عبور خود وارد نکنید

پسورد نباید شامل هیچ یک از اطلاعات شخصی کاربر مانند نام، آدرس، شماره تلفن یا تاریخ تولد و به طور کلی موارد مرتبط با او باشد. به یاد داشته باشید که هکرها می توانند به راحتی این اطلاعات را با جست و جو در شبکه های اجتماعی شما پیدا کنند.

3- از ترکیب حداقل 16 حرف کوچک و بزرگ، عدد و نماد استفاده کنید

هرچه رمز عبور شما طولانی تر باشد و از تنوع کاراکترهای بیشتری استفاده کند، حدس زدن آن سخت تر است. مثلا SL@gd$T2h7H0j!AH از ترکیب منحصر به فردی از حروف بزرگ و کوچک، اعداد و نمادها استفاده می کند.

4- کلمات غیر مرتبط مختلف را در رمز عبور یا عبارت عبور خود ترکیب کنید

این عمل، حدس زدن پسورد شما را برای هکرها دشوار می کند. از عبارات آهنگ ها، فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی محبوب استفاده نکنید. از سه یا چهار کلمه طولانی تر برای ایجاد عبارت عبور خود استفاده کنید. به عنوان مثال، 9MaNdARARDABilzendegiMikonam.

5- از اسامی یا کلمات موجود در فرهنگ لغت استفاده نکنید

حروف را با اعداد یا نمادها جایگزین کنید تا حدس زدن پسورد دشوار شود. یا عمداً از اشتباهات املایی در رمز عبور یا عبارت عبور استفاده کنید. به عنوان مثال، P8tty0G#5dn برای “patio garden”.

6- از یک مدیریت رمز عبور برای ذخیره رمزهای عبور خود استفاده کنید

رمز عبور خود را در یک فایل در کامپیوتر خود ذخیره نکنید. اطمینان حاصل کنید که از ابزار مدیریت رمز عبور (password manager) برای ذخیره همه رمزهای عبور حرفه ای و شخصی استفاده می کنید.

7- از رمز عبور خود مجدد استفاده نکنید

هر دستگاه، برنامه، وب سایت و نرم افزاری به پسورد یا پین منحصر به فرد و قوی نیاز دارد. به یاد داشته باشید، اگر یک هکر یکی از رمزهای عبور شما را حدس بزند، از آن برای هک کردن تمام حساب های شخصی شما استفاده می کند.

به یاد داشته باشید که هرگز پسورد خود را با کسی به اشتراک نگذارید. این شامل همکاران شما، تیم پشتیبانی، اعضای خانواده و دوستان می شود.

همچنین، در مورد ایمیل‌های فیشینگ و تماس‌هایی که اطلاعات رمز عبور شما را می‌خواهند آگاه باشید. از پاسخ دادن یا ارائه اطلاعات شخصی، از جمله رمز عبور، تاریخ تولد، آدرس، یا جزئیات کارت اعتباری خودداری کنید.

اطلاعاتی که هرگز نباید در رمز عبور خود قرار دهید

هنگام به روز رسانی و ایجاد رمزهای عبور جدید، اطلاعات زیر را وارد نکنید:

• نام حیوان خانگی شما
• تاریخ تولد شما یا اعضای خانواده
• هر کلمه ای که مربوط به سرگرمی، شغل یا علایق شما باشد.
• بخشی از آدرس منزل شما، از جمله شهر/شهرک، خیابان، شماره خانه/آپارتمان، یا کشور.
• نام شما یا نام یکی از اعضای خانواده

هکرها در مورد قربانیان خود به صورت آنلاین تحقیق می کنند و به دنبال سرنخ هایی می گردند که به آن ها کمک کند رمز عبور شما را هک کنند. آن ها از هر سرنخ در مورد شما، محل زندگی، علایق و خانواده شما برای حدس زدن پسورد شما به صورت استراتژیک استفاده خواهند کرد.

آیا رمز عبور من قوی است؟ و هک کردن آن چقدر زمان میبرد؟

برای اطمینان از اینکه پسورد شما قوی و امن است، می‌توانید از ابزارهای آنلاین Password Checker استفاده کنید. این ابزارها معمولاً برای اطمینان از اینکه رمز عبور کاربران با معیارهای امنیتی تطابق دارند و از حداقل الزامات امنیتی پیروی می‌کنند، استفاده می‌شوند. این ابزارها می‌توانند به شما کمک کنند تا پسورد قوی‌تر و مطمئن‌تری ایجاد کنید.

برخی از مواردی که یک Password Checker بررسی می کند شامل موارد زیر می‌شود:

• طول رمز عبور: بررسی طول رمزهای عبور و اطمینان از اینکه حداقل تعداد کاراکترها رعایت شده باشد.
• استفاده از حروف بزرگ و کوچک، اعداد و نمادها: اطمینان از اینکه رمز عبور شامل ترکیبی از حروف بزرگ و کوچک، اعداد و نمادها باشد.
• عدم استفاده از اطلاعات شخصی قابل پیش‌بینی: جلوگیری از استفاده از اطلاعات شخصی مانند نام، تاریخ تولد و اطلاعات مشابه به عنوان رمز عبور.
• عدم استفاده از الگوهای قابل پیش‌بینی: جلوگیری از استفاده از الگوهای ساده و قابل پیش‌بینی مانند “123456” یا “password”.
• بررسی عدم وابستگی به کلمات دیکشنری: جلوگیری از استفاده از کلماتی که به راحتی در دیکشنری‌های متداول قابل یافتن هستند.
• بررسی عدم تکرار الگوها: جلوگیری از استفاده از الگوها یا کاراکترهای تکراری در رمزهای عبور.

چگونه رمز عبور قوی خود را به خاطر بسپاریم؟

اکنون با تمام این نکات که گفته شد و تاکید می کند پسوردهای قوی متفاوتی برای حساب‌های خود ایجاد کنید، ممکن است بپرسید که چگونه همه آن ها را به خاطر بسپارید. در اینجا چند نکته برای به خاطر سپردن رمزهای عبور قوی وجود دارد.

1- از عبارت عبور استفاده کنید

عبارت عبور (passphrase) مانند یک رمز عبور (password) است، با این تفاوت که میتواند مانند جمله طولانی بوده و شامل فاصله و علائم نگارشی باشد. مزیت عبارت عبور این است که معمولاً به خاطر سپردن آن ها آسان تر است و در عین حال به دلیل طول آن ها شکستنش دشوارتر است. برای هر کاراکتر اضافی در طول یک رمز عبور یا عبارت عبور، زمان شکستن به طور تصاعدی افزایش می یابد. این بدان معنی است که داشتن یک رمز عبور طولانی یا عبارت عبور می تواند شما را بسیار امن تر از داشتن یک رمز عبور کوتاه با تعدادی نماد یا اعداد در آن کند.

بنابراین از یک عبارت یا جمله به جای کلمه استفاده کنید. این یکی از موثرترین راه ها برای ایجاد رمز عبور قوی است که به راحتی قابل یادآوری است. به جای استفاده از یک کلمه، سعی کنید چند کلمه را با هم ترکیب کنید تا یک عبارت یا جمله بسازید. به عنوان مثال، به جای “password”، می توانید از عبارت “My password is very strong!” استفاده کنید. استفاده از بیش از یک کلمه ساده به عنوان رمز عبور، امنیت شما را بطور قابل ملاحظه ای افزایش می دهد (از 3 دقیقه به 2 ماه). اما، با استفاده از 3 کلمه یا بیشتر به جای دو کلمه، ناگهان یک رمز عبور بسیار امن دریافت می کنید.

پس اکنون می دانید چرا عبارت عبوری مانند “ebe2005 is My Favorite WEBSite:)” از رمز عبوری مانند ” J4fS<2″ بسیار قوی تر و ایمن تر است.

2- رمز عبور خود را شاعرانه کنید

به شعری فکر کنید که حفظ کرده اید یا معنای قوی دارد. یک خط از آن بردارید و از آن به عنوان رمز عبور خود استفاده کنید. شایان ذکر است که برای سخت‌تر کردن آن، باید برخی از حروف را به نمادها یا اعداد تبدیل کنید.

پنج نکته برای محافظت و ایمن نگه داشتن رمز عبور شبکه های اجتماعی

• از پسورد تکراری استفاده نکنید و مرتباً آنها را تغییر دهید. حتی اگر پسورد قوی ایجاد کرده اید، از آن در چندین شبکه اجتماعی، وب سایت و برنامه مجدد استفاده نکنید.
• از ابزار مدیریت پسورد برای ذخیره رمزهای عبور خود استفاده کنید. برخی از محبوب ترین مدیران رمز عبور Dashlane، Keeper و LastPass هستند. پسورد خود را در یک فایل در کامپیوتر یا تلفن هوشمند خود ذخیره نکنید.
• از احراز هویت دو مرحله ای استفاده کنید. اگر یک هکر نام کاربری و پسورد شبکه اجتماعی شما را حدس بزند، احراز هویت دو مرحله ای هکر را مجبور می کند تا یک پین برای ورود به سیستم ارائه دهد.
  • شما یک اعلان تلاش برای ورود دریافت خواهید کرد که به شما هشدار می دهد پسورد شما هک شده است. اگر این ایمیل یا متن اعلان را دریافت کردید، از دادن دسترسی خودداری کنید و بلافاصله رمز عبور و نام کاربری خود را تغییر دهید.
• با اعتبار اکانت گوگل یا شبکه اجتماعی خود وارد حساب ها یا وب سایت ها نشوید. اگر اعتبار گوگل شما به خطر بیفتد، هکر اکنون می تواند با استفاده از رمز عبور شما به هر برنامه و وب سایتی دسترسی داشته باشد.
• به درخواست‌های دوستی، پیام‌های چت و دنبال‌کنندگان یا دوستان جدید توجه کنید. در اینستاگرام مراقب درخواست‌های دوستی از طرف افرادی باشید که بدون پست هستند.

هکرها ممکن است حساب دوست یا آشنای شما را هک کنند، برای شما درخواست دوستی ارسال کنند و سپس شروع به جمع آوری اطلاعاتی درباره شما کنند که می تواند برای هک کردن حساب های شما مورد استفاده قرار گیرد.

مهمتر از همه، مشکوک و محتاط باشید. به ایمیل هایی که از شما می خواهند پسورد خود را ریست کنید اعتماد نکنید. هیچ شرکتی هرگز برای شما ایمیلی برای ریست رمزعبور یا اعتبارسنجی حساب کاربری ارسال نمی‌کند (مگر اینکه خودتان از قبل درخواست داده و در جریان باشید).

سوالات متداول

ایمن ترین و قوی ترین پسورد چیست؟

هیچ پسوردی وجود ندارد که “ایمن ترین” باشد، و اگر وجود داشت، نوشتن آن در اینجا آن را ناامن می کرد، زیرا هزاران نفر از آن در حساب های خود استفاده می کردند. در عوض، رمز عبورهای امن حاوی ترکیبی به ظاهر تصادفی از اعداد، حروف و نمادها هستند و حداقل شامل 16 تا 20 کاراکتر هستند.

مثالی از پسورد قوی چیست؟

نمونه ای از یک پسورد امن bL8%4TO&t9b% است که توسط مدیر رمز عبور LastPass تولید شده است، که شکستن آن برای یک کامپیوتر 46 میلیون سال طول می کشد!

آیا رمز عبورهای طولانی امن تر هستند؟

پسوردهای طولانی امن تر از پسوردهای کوتاه هستند. توصیه می‌کنیم از رمز عبوری استفاده کنید که بین 16 تا 20 کاراکتر داشته باشد، اگرچه اکثر افراد از پسورد هشت کاراکتری یا کمتر استفاده می‌کنند.

رمز عبورهای رایج کدامند؟

بر اساس تحقیقات سال 2020 از NordPass، پنج پسورد رایج عبارتند از 123456، 123456789، picture1، password و 12345678.

جمع بندی

در جمع‌بندی، میتوان گفت که پسورد یکی از پایه‌های اساسی امنیت آنلاین است که نقش حیاتی در حفظ حریم خصوصی و اطلاعات فردی دارد. رعایت اصول ساخت یک رمز عبور قوی و پیچیده، از جمله تنوع در کاراکترها و اجتناب از الگوهای قابل پیش‌بینی، می‌تواند به شدت احتمال حملات سایبری را کاهش دهد. با توجه به رشد روزافزون تهدیدات سایبری، هر فرد باید به جدی‌ترین شکل ممکن به ایجاد و مدیریت رمز عبورهای خود بپردازد.

نحوه پیدا کردن اطلاعات IP با پایتون

در این مقاله، قصد داریم نحوه پیدا کردن اطلاعات IP با پایتون که اطلاعات را از طریق API دریافت می‌کند، تحلیل و بررسی کنیم. این برنامه با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد urllib و json در پایتون طراحی شده و دارای قابلیت مدیریت خطاهای احتمالی و حلقه تکرار درخواست است. در ادامه، هر بخش از کد و نحوه بهینه‌سازی و استفاده عملی از آن را بررسی می‌کنیم.

برنامه پیدا کردن اطلاعات IP با پایتون

در زیر، کد برنامه را مشاهده می‌کنید که به کاربر اجازه می‌دهد با وارد کردن آدرس IP اطلاعاتی شامل کشور، منطقه جغرافیایی، منطقه زمانی، و سرویس‌دهنده اینترنتی را دریافت کند:

بررسی بخش‌های مختلف کد

در ادامه به بررسی قسمت های مختلف کد می پردازیم:

1. وارد کردن کتابخانه‌ها

در ابتدای کد، کتابخانه‌های urllib.request و json وارد شده‌اند:

• urllib.request برای ارسال درخواست‌های HTTP به سمت سرور API استفاده می‌شود.
• json برای تجزیه داده‌های JSON دریافتی از API و تبدیل آن به دیکشنری پایتون استفاده می‌شود.

2. حلقه بی‌نهایت برای درخواست ورودی کاربر

با استفاده از while True، برنامه به کاربر این امکان را می‌دهد تا به طور مداوم آدرس‌های IP مختلف را وارد کرده و اطلاعات هر IP را مشاهده کند. در هر بار اجرا، برنامه از کاربر آدرس IP را دریافت می‌کند.

• اگر کاربر exit را وارد کند، شرط if ip.lower() == exit اجرا می‌شود و دستور break برنامه را از حلقه خارج می‌کند.
• این قابلیت اجازه می‌دهد کاربر تا زمانی که نیاز دارد از برنامه استفاده کند و پس از پایان، برنامه را به راحتی متوقف کند.

3. ساخت URL و ارسال درخواست به API

در این بخش، URL اصلی API با اضافه کردن آدرس IP وارد شده توسط کاربر تکمیل می‌شود. سپس با استفاده از urllib2.urlopen درخواست HTTP ارسال شده و پاسخ دریافتی در متغیر response ذخیره می‌شود.

4. پردازش و تبدیل داده‌های JSON

پاسخ دریافتی از API به صورت یک شیء JSON است. با استفاده از data = response.read()، داده‌ها خوانده می‌شوند و سپس با json.loads(data) به یک دیکشنری پایتونی تبدیل می‌شوند. به این ترتیب، می‌توان به راحتی اطلاعات مختلف مانند کشور، منطقه زمانی و نام ISP را از این دیکشنری استخراج کرد.

متد json.loads() برای تبدیل یک رشته JSON به یک دیکشنری یا شیء قابل استفاده در پایتون به کار می‌رود. این متد به ما امکان می‌دهد تا داده‌های JSON را که از یک API یا فایل دریافت کرده‌ایم، به فرمتی تبدیل کنیم که قابل دسترسی و پردازش در کد پایتونی باشد.

همچنین در مقابل json.loads()، متد json.dumps() برای تبدیل یک دیکشنری یا لیست پایتونی به یک رشته JSON به کار می‌رود. این متد زمانی کاربرد دارد که بخواهیم داده‌ها را به فرمت JSON ذخیره کرده یا برای انتقال به یک API آماده کنیم.

5. بررسی وضعیت درخواست و مدیریت خطاها

برای اطمینان از اینکه آدرس IP معتبر است، برنامه با if values["status"] == fail بررسی می‌کند که آیا وضعیت درخواست به صورت موفقیت‌آمیز (success) بوده یا خیر. اگر وضعیت fail باشد، یعنی آدرس IP وارد شده معتبر نیست و برنامه به کاربر اطلاع داده و درخواست جدیدی دریافت می‌کند.

همچنین، برای مدیریت خطاهای کلی مانند قطعی اتصال به API یا مشکلات اینترنتی، از یک بلوک try-except استفاده شده است. این بلوک هر خطای احتمالی را به صورت کلی دریافت کرده و پیام “Error fetching data” را به همراه توضیحات خطا نمایش می‌دهد.

انواع Join در SQL به زبان ساده (Inner, Left, Right و Full Join)

در دنیای پایگاه‌ داده‌ها، Join به عنوان ابزاری کلیدی برای ترکیب داده‌ها از چند جدول استفاده می‌شود. استفاده صحیح از Join به شما این امکان را می‌دهد تا به داده‌های متنوع دسترسی پیدا کنید و تحلیل‌های عمیق‌تری بر روی اطلاعات خود انجام دهید. در این مقاله، به بررسی انواع Join در SQL، رابطه بین جداول، زمان استفاده از Join و نحوه انتخاب نوع مناسب Join خواهیم پرداخت.

1. رابطه بین جداول

در یک پایگاه داده رابطه‌ای، داده‌ها معمولاً در چندین جدول سازمان‌دهی می‌شوند. ارتباط بین این جداول با استفاده از کلیدهای اصلی (Primary Keys) و کلیدهای خارجی (Foreign Keys) برقرار می‌شود:

• کلید اصلی: فیلدی است که به طور یکتا هر رکورد را در یک جدول شناسایی می‌کند. به عنوان مثال، در جدول مشتریان، CustomerID می‌تواند به عنوان کلید اصلی عمل کند.
• کلید خارجی: فیلدی در یک جدول است که به کلید اصلی جدول دیگر اشاره می‌کند. به عنوان مثال، در جدول سفارشات، CustomerID می‌تواند به CustomerID در جدول مشتریان اشاره کند.

2. زمان استفاده از Join

شما باید از Join استفاده کنید زمانی که:

• نیاز به ترکیب داده‌ها از چند جدول دارید: به عنوان مثال، اگر بخواهید اطلاعات کاربران را به همراه سفارشات آن‌ها نمایش دهید، باید جداول کاربران و سفارشات را با هم ترکیب کنید.
  داده‌ها در جداول مختلف قرار دارند: اگر اطلاعاتی که به آن‌ها نیاز دارید در جداول مختلف قرار دارند، استفاده از Join بهترین روش است.

3. انتخاب نوع Join

بسته به نیاز شما، نوع Join متفاوت خواهد بود:

• Inner Join: اگر فقط می‌خواهید رکوردهایی را که در هر دو جدول وجود دارند دریافت کنید.
• Left Join: اگر می‌خواهید همه رکوردهای جدول سمت چپ را (و رکوردهای تطبیق یافته از جدول سمت راست) دریافت کنید.
• Right Join: اگر می‌خواهید همه رکوردهای جدول سمت راست را (و رکوردهای تطبیق یافته از جدول سمت چپ) دریافت کنید.
• Full Join: اگر می‌خواهید همه رکوردهای هر دو جدول را دریافت کنید، حتی اگر برخی از آن‌ها در جدول دیگر وجود نداشته باشند.

4. انواع Join و مثال‌ها

Inner Join

Inner Join رکوردهایی را برمی‌گرداند که در هر دو جدول وجود دارند.

به عنوان مثال جدول Customers و Orders رو در نظر بگیرید تا مثال های انواع جوین را بر روی این جداول پیاده کنیم.

استفاده از Inner Join:

SELECT Customers.Name, Orders.Product
FROM Customers
INNER JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

نتیجه:

Left Join

Left Join تمام رکوردهای جدول سمت چپ را نمایش می‌دهد و فقط رکوردهای تطبیق یافته از جدول سمت راست را برمی‌گرداند. برای هر رکورد در جدول سمت چپ که تطابقی در جدول سمت راست (جدول دوم) ندارد، مقدار NULL برای فیلدهای جدول سمت راست برمی‌گردد.

استفاده از Left Join:

SELECT Customers.Name, Orders.Product
FROM Customers
LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

نتیجه:

Right Join

Right Join تمام رکوردهای جدول سمت راست را نمایش می‌دهد و فقط رکوردهای تطبیق یافته از جدول سمت چپ را برمی‌گرداند. برای هر رکورد در جدول سمت راست که تطابقی در جدول سمت چپ ندارد، مقدار NULL برای فیلدهای جدول سمت چپ (جدول اول) برمی‌گردد.

استفاده از Right Join:

SELECT Customers.Name, Orders.Product
FROM Customers
RIGHT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

نتیجه:

Full Join

Full Join تمام رکوردهای هر دو جدول را نمایش می‌دهد و برای رکوردهایی که در یکی از جداول وجود ندارند، مقدار NULL برای فیلدهای جدول غیرموجود برمی‌گردد.

استفاده از Full Join:

SELECT Customers.Name, Orders.Product
FROM Customers
FULL JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;

نتیجه:

نتیجه‌گیری

استفاده از Join در SQL ابزاری ضروری برای ترکیب داده‌ها از چند جدول است. با درک ساختار پایگاه داده و روابط بین جداول، شما می‌توانید به راحتی نوع مناسب Join را انتخاب کنید و داده‌های خود را به شکل مؤثری تحلیل کنید. این مقاله تنها مقدمه‌ای بر مفاهیم انواع Join در SQL است و می‌تواند به عنوان نقطه شروعی برای یادگیری عمیق‌تر در زمینه مدیریت پایگاه‌ داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

همه چیز درباره مدل های هوش مصنوعی مدرن

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری متکی است تا سیستم‌ها بتوانند بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف مختلف را خودکار انجام دهند. در سال‌های اخیر، مدل‌های پیشرفته‌ی مبتنی بر معماری ترنسفورمر به توانایی خارق‌العاده‌ای در درک و تولید محتوا دست یافته‌اند. برای مثال، OpenAI مدل GPT-4 را ارائه کرده است که می‌تواند متن و تصویر را پردازش کند، و گوگل مدل نسل جدید Gemini را معرفی کرد که آن را «تواناترین و عام‌ترین مدل» خود می‌نامد. این مدل های هوش مصنوعی مدرن قادر به تولید متن، عکس، ویدیو و حتی صدا هستند. امروزه مدل‌های بزرگی مانند GPT-4 و GPT-4o (نسخه‌ی چندرسانه‌ای GPT-4)، Google Gemini، مدل‌های خانواده Claude 3 (Haiku/Sonnet/Opus) از Anthropic و LLaMA-Omni2 همه‌کاره، بخش عمده‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند.

همه‌چیز درباره مدل های هوش مصنوعی مدرن

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که هدف آن آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌ها برای تشخیص الگوها و پیش‌بینی است. در یادگیری نظارت‌شده، مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده (input-output مشخص) تربیت می‌شوند، در یادگیری بی‌نظارت، مدل‌ها سعی در کشف ساختار در داده‌های بدون برچسب دارند، و یادگیری تقویتی با گرفتن بازخورد (پاداش و تنبیه) از محیط، توانایی تصمیم‌گیری بهینه را در مدل تقویت می‌کند. به بیانی ساده، در یادگیری ماشینی مدل ریاضی بنا می‌شود تا کامپیوتر «خودش» از داده‌ها یاد بگیرد بدون اینکه برنامه‌نویس همه‌چیز را به صورت صریح تعریف کند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه بهره می‌برد. در این روش، مدل‌ها از چندین لایه پردازش متوالی برای استخراج خودکار ویژگی‌های پیچیده از داده‌های خام استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، در پردازش تصویر، لایه‌های ابتدایی شبکه‌های عمیق لبه‌ها و شکل‌های ساده را تشخیص می‌دهند و لایه‌های بالاتر می‌توانند ویژگی‌های معنا‌دارتر مانند اجزای چهره یا اشیاء پیچیده را شناسایی کنند. مزیت یادگیری عمیق این است که نیازی به استخراج ویژگی دستی نیست و با حجم زیاد داده و قدرت پردازشی مناسب، می‌تواند دقت بسیار بالایی در تشخیص و طبقه‌بندی داشته باشد.

• یادگیری نظارت‌شده: مدل‌ها با داده‌های برچسب‌دار (مانند تصاویر برچسب خورده) آموزش می‌بینند تا به عنوان مثال بتوانند یک تصویر را در دسته‌بندی خاص قرار دهند.
• یادگیری بی‌نظارت: مدل‌ها بدون راهنمایی برچسب‌دار، به دنبال کشف الگوها و خوشه‌ها در داده می‌گردند؛ برای مثال گروه‌بندی مشتریان فروشگاه بر اساس رفتار خرید.
• یادگیری تقویتی: عامل هوشمند با انجام عمل و دریافت پاداش یا تنبیه از محیط، به تدریج رفتار بهینه برای رسیدن به هدف را می‌آموزد؛ مانند رانندگی خودکار که با «تشویق» (رسیدن به مقصد) و «تنبیه» (برخورد) مدل را اصلاح می‌کند.

مدل‌های مولد هوش مصنوعی

«مدل‌های مولد» (Generative AI) به آن دسته از مدل های هوش مصنوعی گفته می‌شود که می‌توانند به صورت خودکار محتوای جدید (متن، تصویر، صدا و…) تولید کنند. این مدل‌ها ابتدا الگوها و ساختار داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرند و سپس بر اساس آن‌ها داده‌های جدید خلق می‌کنند. در سال‌های اخیر معماری ترنسفورمر نقطه عطفی در این حوزه بوده است؛ پس از معرفی ترنسفورمر در ۲۰۱۷، اولین نسخه‌های مولدی مانند GPT در ۲۰۱۸ و پس از آن GPT-2 در ۲۰۱۹ عرضه شدند که توانایی تعمیم در وظایف مختلف را نشان دادند. چند نمونه معروف از مدل‌های مولد عبارت‌اند از:

• ChatGPT/GPT-4 (OpenAI): مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) که با تولید متن طبیعی و پاسخگویی به پرسش‌ها مشهور شدند. نسخه‌ی جدید GPT-4o علاوه بر متن، قابلیت همزمان کار با صدا، تصویر و ویدیو را نیز دارد. طبق اعلام OpenAI، GPT-4o دو برابر سریع‌تر از GPT-4 بوده و در عین حال هزینه‌ی اجرای آن نصف شده است.
• Claude 3 (Anthropic): خانواده‌ای از مدل‌های مولد شامل Haiku (سریع‌ترین)، Sonnet و Opus (پرهوشمندترین) که در انجام وظایف تحلیلی، تولید محتوا و حتی حل مسایل ریاضی عملکرد بسیار بالایی دارند. به عنوان مثال مدل Opus نزدیک به سطح انسان در درک و پاسخ به سؤالات پیچیده عمل می‌کند.
• جمینی (Google Gemini): مدل چندوجهی گوگل که از ابتدا به طور مشترک با داده‌های متنی، صوتی، تصویری و ویدیویی آموزش دیده است. جمینی (نسخه 1.0) در سه اندازه Ultra (بزرگ و قدرتمند)، Pro (میانی) و Nano (سبک برای دستگاه‌های موبایل) عرضه شده و در معیارهای استاندارد هوش مصنوعی نتایج پیشرفته‌ای کسب کرده است. جمنای آلترا در آزمون MMLU موفق شد اولین مدلی باشد که با نمره ۹۰٪ از متخصصان انسانی پیشی گرفت.
• مدل‌های متن به تصویر: مانند DALL·E (OpenAI) و Stable Diffusion که می‌توانند با دریافت متن توصیفی، تصاویر خلاقانه بسازند. به‌عنوان مثال نسخه‌ی سوم DALL·E در درک جزئیات بهبود یافته است.
• مدل‌های چندرسانه‌ای دیگر: Meta (فیسبوک) در سری LLaMA و محصولات دیگر نیز مدل‌های متن-تصویر و مولد ارائه کرده است و شرکت‌های چینی نیز مدل‌های متن-تصویر قدرتمندی نظیر ERNIE 3.0 Titan را توسعه داده‌اند.

این مدل‌های مولد کاربردهای گسترده‌ای دارند و امکان پاسخگویی به نیازهای خلاقانه و تحلیل پیچیده را فراهم می‌کنند. مطالعات نشان می‌دهد که مدل‌های جدید در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و تولید محتوای چندزبانه عملکرد چشمگیری دارند.

مدل‌های پردازش گفتار

مدل‌های پردازش گفتار شامل دسته‌ای از مدل‌ها هستند که کارشان تشخیص، درک و تولید گفتار انسان است. برای مثال OpenAI مدل Whisper را معرفی کرده که با آموزش بر روی بیش از ۶۸۰ هزار ساعت داده‌ی صوتی چندزبانه، قادر است گفتار را به متن تبدیل کند. این مدل بسیار مقاوم در برابر لهجه‌ها و نویز پس‌زمینه است و طبق گزارش سازندگان حدود ۵۰٪ خطای کمتری نسبت به مدل‌های تخصصی مشابه دارد.

از سوی دیگر، تولید گفتار به کمک هوش مصنوعی نیز پیشرفت کرده است. مدل‌هایی مانند WaveNet (DeepMind) و Tacotron (Google) می‌توانند متن را به صدای طبیعی با کیفیت بالا تبدیل کنند. همچنین پژوهش‌های اخیر به سمت چت‌بات‌های صوتی حرکت کرده‌اند: مدل جدید LLaMA-Omni2 (از محققان چینی) یک چت‌بات بلادرنگ صوتی است که ورودی گفتار را دریافت و در همان لحظه پاسخ صوتی تولید می‌کند. این مدل، با وجود داده‌ی آموزشی محدود (حدود ۲۰۰ هزار گفت‌وگوی صوتی)، در بنچمارک‌های گفتاری عملکردی قوی‌تر از مدل‌های پیشین نشان داده است. به‌طور کلی، این حوزه شامل سیستم‌های بازشناسی گفتار (ASR)، تولید گفتار (TTS) و ترجمه گفتار (Speech Translation) می‌شود و ابزارهایی مانند دستیارهای مجازی (Siri, Alexa) نیز بر اساس این مدل‌ها عمل می‌کنند.

• Whisper (OpenAI): سیستم تشخیص گفتار خودکار با دقت بالا که می‌تواند گفتار چندزبانه را به متن تبدیل کند.
• LLaMA-Omni2: مدل چت‌بات صوتی بلادرنگ که می‌تواند گفتار را در لحظه تفسیر و پاسخ صوتی ایجاد کند. این مدل در آزمون‌های گفتاری از مدل‌های قبلی مانند GLM-4-Voice پیشی گرفته است.
• متن به گفتار (TTS): مدل‌هایی نظیر WaveNet و Tacotron برای تولید صدای طبیعی از متن استفاده می‌شوند و کیفیت صدای مصنوعی را بسیار بهبود داده‌اند.
• صدا به صدا (Voice Cloning): فناوری‌های جدید مانند VALL-E (مایکروسافت) قادرند صدای شخص را ضبط و با همان لحن و آوا جملات جدید تولید کنند.

مدل‌های پردازش تصویر

مدل‌های پردازش تصویر با تحلیل داده‌های بصری مانند عکس و ویدئو سر و کار دارند. در دهه‌های اخیر، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) مانند ResNet و VGG به‌عنوان پایه بسیاری از سیستم‌های بینایی ماشین موفق بوده‌اند. این شبکه‌ها می‌توانند تصاویر را طبقه‌بندی، اشیاء را شناسایی و حتی بخش‌هایی از تصویر را جدا کنند (segmentation). علاوه بر آن، معماری‌های جدیدتر ترنسفورمرهای بینایی (مانند Vision Transformer) توانسته‌اند با قدرت فراگیری اطلاعات مکانی، کارایی بالایی در پردازش تصویر داشته باشند.

از سوی دیگر، مدل‌های مولد تصویر توانایی خلق تصاویر کاملاً جدید را دارند. برای مثال DALL·E و Stable Diffusion می‌توانند بر اساس یک دستور متنی، تصاویر با کیفیت و خلاقانه تولید کنند. این فناوری کاربردهای گسترده‌ای از خلق آثار هنری تا طراحی صنعتی دارد. شرکت‌ها گزارش داده‌اند که مدل‌های مولد جدید حتی قادرند تصاویر پیچیده‌ای مانند نمودارها یا دیاگرام‌های فنی را هم درک و تولید کنند. به عنوان نمونه، Anthropic اعلام کرده مدل‌های Claude 3 قابلیت پردازش فرمت‌های تصویری متنوعی شامل عکس‌ها، نمودارها و دیاگرام‌های فنی را دارند.

• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): برای تشخیص الگو در تصاویر، دسته‌بندی اشیاء و شناسایی چهره‌ها استفاده می‌شوند.
• ترنسفورمر بینایی (ViT): مدل‌هایی که با استفاده از معماری ترنسفورمر برای یادگیری بر روی داده‌های بصری طراحی شده‌اند.
• مدل‌های مولد تصویر: مانند DALL·E (OpenAI) و Stable Diffusion که تصاویر خلاقانه را بر اساس متن توضیحی تولید می‌کنند.
• مدل‌های چندرسانه‌ای: برخی مدل‌های پیشرفته توانایی درک همزمان متن و تصویر را دارند و می‌توانند توصیف شفاهی تصویر را انجام دهند یا از متن خروجی تصویر خلق کنند.

کاربردها

مدل های هوش مصنوعی امروز در بسیاری از زمینه‌ها به کار گرفته شده‌اند و زندگی روزمره و صنایع مختلف را متحول کرده‌اند. از کاربردهای شاخص می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• جستجوی اطلاعات و دستیارهای مجازی: موتورهای جستجوی اینترنت و دستیار صوتی مانند Google Assistant و Siri بر پایه مدل‌های NLP عمل می‌کنند.
• توصیه‌گرها: سیستم‌های پیشنهاد فیلم، کالا یا موسیقی در پلتفرم‌هایی مانند Netflix و Amazon با تحلیل سلیقه کاربران و پیش‌بینی علایق آن‌ها کار می‌کنند.
• بهداشت و درمان: تشخیص بیماری با بررسی تصاویر پزشکی (MRI، رادیولوژی)، طراحی دارو و تحلیل داده‌های بهداشتی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود.
• صنعت و تولید: نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات (پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات)، بهینه‌سازی فرایندهای تولید، کنترل کیفیت خودکار و مدیریت زنجیره تأمین نمونه‌هایی از کاربرد AI در صنعت‌اند.
• مالی: تحلیل بازار سرمایه، تشخیص تقلب بانکی و ارزیابی ریسک با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و بهینه‌سازی انجام می‌شود.
• خودروسازی: سیستم‌های رانندگی خودکار (مانند خودروهای خودران)، سیستم‌های کمک‌راننده پیشرفته (ADAS) و تشخیص موانع با بینایی ماشین ممکن شده است.
• سرگرمی و تولید محتوا: تولید موسیقی، انیمیشن و نوشتن داستان یا متن خلاقانه توسط مدل‌های مولد در حال گسترش است. حتی در بازی‌های کامپیوتری و واقعیت مجازی از هوش مصنوعی برای خلق محتوا استفاده می‌شود.
• امنیت سایبری: شناسایی الگوهای حمله، تشخیص بدافزارها و تحلیل ترافیک شبکه از طریق مدل‌های یادگیری ماشین محقق شده است.

به طور کلی، بر اساس گزارش Anthropic، مدل‌های جدید هوش مصنوعی در وظایفی مثل تحلیل داده، پیش‌بینی روندها، تولید محتوا و برنامه‌نویسی عملکرد چشمگیری دارند؛ به عنوان مثال مدل‌های Claude 3 در تولید متون پیچیده و توضیح موضوعات تخصصی بسیار قدرتمند عمل می‌کنند.

مزایا و معایب

هر فناوری نوینی مزایا و چالش‌های خاص خود را دارد. از جمله مزایای مدل های هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• دقت و کارایی بالا: این مدل‌ها با پردازش حجم عظیمی از داده‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده را بیابند و دقت بالایی در وظایف تخصصی (مانند تشخیص تصویر یا گفتار) ارائه دهند. برای نمونه OpenAI گزارش داده است که مدل Whisper در طیف گسترده‌ای از زبان‌ها حدود ۵۰٪ خطای کمتری نسبت به مدل‌های تخصصی موجود دارد.
• خودکارسازی و سرعت: با استفاده از AI می‌توان بسیاری از وظایف تکراری و زمان‌بر را خودکار کرد و سرعت تصمیم‌گیری را افزایش داد.
• توانایی یادگیری مداوم: این مدل‌ها به مرور زمان و با دریافت داده‌های جدید قابلیت بهبود دارند. در نتیجه سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با گذشت زمان هوشمندتر می‌شوند.
• انعطاف‌پذیری در کاربرد: مدل‌های چندرسانه‌ای جدید توانایی انجام کارهای متنوعی را دارند؛ برای مثال یک مدل می‌تواند هم متن بنویسد، هم تصویر تحلیل کند و هم به صوت کاربر پاسخ دهد. این ویژگی باعث شده AI در حوزه‌های مختلف صنعتی کاربرد یابد.

در مقابل، معایبی نیز وجود دارد. این مدل‌ها معمولاً نیاز به حجم زیادی داده و توان محاسباتی بالا دارند که هزینه‌بر است. همچنین، خروجی برخی مدل‌های مولد ممکن است گاهی نادرست یا گمراه‌کننده باشد (پدیده‌ای به نام «توهم هوش مصنوعی» یا Hallucination). مشکلات اخلاقی و حریم خصوصی نیز چالش دیگر هستند؛ به عنوان مثال داده‌های شخصی اگر ناخواسته در مدل‌ها وارد شود، می‌تواند منجر به نقض حریم خصوصی شود. علاوه بر این، مدل‌های فعلی اغلب «جعبه سیاه» هستند و تفسیر تصمیمات آن‌ها دشوار است. این موارد در کنار فرصت‌های بی‌شماری که هوش مصنوعی فراهم کرده، نشان‌دهنده نیاز به نظارت دقیق و پژوهش بیشتر در این حوزه است.

فایل سیستم ReFS در ویندوز 11

مایکروسافت با انتشار نسخه 24H2 ویندوز 11، تغییرات گسترده‌ای را در این سیستم‌عامل محبوب اعمال کرده است که از جهات مختلف تجربه کاربران را ارتقا می‌دهد. این به‌روزرسانی شامل بهبودهای عملکردی، ویژگی‌های جدید و ارتقاء امنیتی است که باعث شده ویندوز 11 همچنان یکی از پیشروترین سیستم‌عامل‌های جهان باقی بماند. یکی از نوآوری‌های قابل توجه در این نسخه، معرفی فایل سیستم ReFS است که با هدف بهبود مقیاس‌پذیری و پایداری داده‌ها توسعه یافته است.

فایل سیستم ReFS چیست و چرا اهمیت دارد؟

ReFS که مخفف Resilient File System است، اولین بار توسط مایکروسافت در سال 2012 معرفی شد و از همان ابتدا به عنوان جایگزینی برای NTFS طراحی شد. هدف اصلی ReFS بهبود در مدیریت داده‌ها و افزایش اطمینان از صحت داده‌ها در محیط‌هایی است که با حجم‌های بسیار بزرگ داده سروکار دارند، مانند مراکز داده و سیستم‌های ذخیره‌سازی پیشرفته.

در ویندوز 11 نسخه 24H2، مایکروسافت این فایل سیستم را به عنوان یک گزینه برای کاربران حرفه‌ای و توسعه‌دهندگان معرفی کرده است که به مقیاس‌پذیری بالا، مقاومت در برابر خرابی‌های داده و مدیریت خودکار فضای ذخیره‌سازی نیاز دارند.

قابلیت‌ها و ویژگی‌های ReFS

فایل سیستم ReFS با هدف افزایش قابلیت اطمینان و کارایی در مدیریت داده‌ها توسعه یافته است. برخی از ویژگی‌های کلیدی آن عبارتند از:

1. مقاومت در برابر خطاهای داده: ReFS با استفاده از مکانیزم‌های تصحیح خودکار خطا، می‌تواند از بروز خطاهای داده جلوگیری کند و حتی در صورت وقوع خرابی، به سرعت آن‌ها را اصلاح کند. این امر به ویژه برای داده‌های حساس و حیاتی اهمیت دارد.
2. مقیاس‌پذیری بالا: ReFS به‌گونه‌ای طراحی شده است که قادر به مدیریت حجم‌های بزرگ داده بدون کاهش عملکرد باشد. این ویژگی باعث می‌شود ReFS برای استفاده در محیط‌های سروری و مراکز داده بسیار مناسب باشد.
3. Block Cloning: یکی از قابلیت‌های جدید و برجسته ReFS در ویندوز 11، فناوری Block Cloning است که سرعت کپی فایل‌ها را به شدت افزایش می‌دهد. طبق گزارش مایکروسافت، این ویژگی می‌تواند سرعت کپی فایل‌های کوچک را تا 18٪ و فایل‌های بزرگ را تا 94٪ افزایش دهد.
4. پشتیبان‌گیری خودکار: ReFS با استفاده از سیستم پشتیبان‌گیری داخلی، به طور خودکار از داده‌ها پشتیبان تهیه می‌کند و بررسی‌های دوره‌ای روی سلامت داده‌ها انجام می‌دهد. این ویژگی باعث می‌شود کاربران دیگر نیازی به بررسی دستی و زمان‌بر سلامت هارد دیسک‌ها نداشته باشند.
5. حفاظت در برابر خرابی داده‌ها: اگر بخشی از داده‌ها در حین عملیات دچار خرابی شود، ReFS قادر است به صورت خودکار بخش معیوب را جدا کند بدون اینکه به سایر بخش‌های داده آسیبی وارد شود.

تفاوت‌های ReFS و NTFS

ReFS و NTFS هر دو از فایل سیستم‌های محبوب و پرکاربرد ویندوز هستند، اما تفاوت‌های زیادی در کارایی، عملکرد و کاربردهای هر کدام وجود دارد. در حالی که NTFS بیشتر در سیستم‌های خانگی و کاربران عمومی مورد استفاده قرار می‌گیرد، ReFS به طور خاص برای استفاده در محیط‌های حرفه‌ای، سرورها و سیستم‌های ذخیره‌سازی بزرگ طراحی شده است. در ادامه برخی از تفاوت‌های کلیدی این دو سیستم فایل بررسی شده‌اند:

مزایای ReFS نسبت به NTFS

• پایداری بیشتر در برابر خطاها: ReFS با استفاده از تکنیک‌های خودکار تصحیح خطا، از پایدارترین فایل سیستم‌ها در برابر خطاهای داده‌ای محسوب می‌شود.
• مدیریت بهتر داده‌های بزرگ: اگر با حجم عظیمی از داده‌ها سروکار دارید، ReFS با طراحی مقیاس‌پذیر خود می‌تواند انتخاب مناسبی باشد.
• پشتیبانی از ذخیره‌سازی پیچیده: ReFS در مقایسه با NTFS از پیکربندی‌های پیچیده ذخیره‌سازی، مانند RAID و چندین دیسک سخت، پشتیبانی بهتری دارد.

محدودیت‌های ReFS در مقایسه با NTFS

• عدم پشتیبانی از بوت سیستم: یکی از بزرگ‌ترین معایب ReFS این است که نمی‌توان از آن به عنوان فایل سیستم بوت ویندوز استفاده کرد؛ در نتیجه، برای درایوی که ویندوز بر روی آن نصب شده است، همچنان باید از NTFS استفاده شود.
• پشتیبانی کمتر از برخی ویژگی‌ها: برخی از ویژگی‌های مفید NTFS، مانند فشرده‌سازی، رمزنگاری و لینک‌های سخت در ReFS وجود ندارند.
• مصرف بیشتر منابع سیستم: ReFS به دلیل ویژگی‌های پیشرفته‌تری که دارد، نسبت به NTFS منابع بیشتری از سیستم مصرف می‌کند.

کاربردهای ReFS: چه کسانی باید از آن استفاده کنند؟

ReFS به طور خاص برای محیط‌هایی طراحی شده است که نیاز به مدیریت حجم‌های بزرگ داده و ذخیره‌سازی پایدار دارند. این شامل استفاده در سرورها، مراکز داده، و سیستم‌هایی می‌شود که به سرعت و پایداری بالایی در مدیریت داده‌ها نیاز دارند. برخی از کاربردهای اصلی ReFS عبارتند از:

• مراکز داده و سرورها: به دلیل مقیاس‌پذیری بالا و قابلیت‌های خودکار مدیریت داده‌ها، ReFS برای سرورها و مراکز داده گزینه‌ای عالی است.
• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان: ویژگی Block Cloning در ReFS به توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و بازی که با فایل‌های زیادی سروکار دارند، امکان افزایش سرعت کپی و انتقال داده‌ها را می‌دهد.
• ذخیره‌سازی‌های پیشرفته: ReFS برای پیکربندی‌های پیچیده ذخیره‌سازی، مانند RAID، گزینه بهتری نسبت به NTFS است.

Dev Drive: ترکیب ReFS با Block Cloning در ویندوز 11

در ویندوز 11 نسخه 24H2، قابلیت جدیدی به نام Dev Drive معرفی شده است که از ReFS به همراه ویژگی Block Cloning بهره می‌برد. این قابلیت به طور خاص برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و اپراتورهای سرور طراحی شده است. Dev Drive می‌تواند به طور چشمگیری سرعت عملیات‌های مرتبط با کپی و انتقال فایل‌ها را افزایش دهد. این ویژگی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا فرآیندهای خود را سریع‌تر و با کارایی بیشتری انجام دهند.

معایب استفاده از ReFS: آیا برای همه مناسب است؟

با اینکه ReFS دارای مزایای زیادی است، اما همچنان معایب و محدودیت‌هایی دارد که ممکن است آن را برای همه کاربران مناسب نکند. برخی از این معایب عبارتند از:

1.  عدم پشتیبانی از بوت سیستم: همان‌طور که پیش‌تر ذکر شد، از ReFS نمی‌توان برای نصب سیستم‌عامل استفاده کرد، بنابراین NTFS برای درایوهای سیستم‌عامل ضروری است.
2. مصرف بالاتر منابع سیستم: ReFS به دلیل ویژگی‌های پیشرفته‌اش نیاز به منابع بیشتری از سخت‌افزار دارد که ممکن است در سیستم‌های قدیمی یا با منابع محدود مشکلاتی ایجاد کند.
3. پشتیبانی نرم‌افزاری محدود: نرم‌افزارهای زیادی همچنان به طور کامل با ReFS سازگار نیستند و ممکن است برای برخی کاربردها، به پشتیبانی بهتر NTFS نیاز داشته باشید.

نتیجه‌گیری

انتخاب بین ReFS و NTFS بستگی به نیازهای خاص شما دارد. اگر به دنبال یک سیستم فایل با پایداری بالا و مدیریت بهتر داده‌های بزرگ هستید، ReFS می‌تواند گزینه مناسبی باشد، به ویژه در محیط‌های حرفه‌ای و سروری. با این حال، برای کاربران خانگی یا کاربرانی که به ویژگی‌های خاص NTFS مانند فشرده‌سازی و رمزنگاری نیاز دارند، NTFS همچنان انتخاب بهتری است.

ReFS نشان‌دهنده آینده مدیریت فایل‌ها در ویندوز است، اما هنوز به پشتیبانی گسترده‌تر و بهینه‌سازی بیشتری نیاز دارد تا به طور کامل جایگزین NTFS شود. تا آن زمان، استفاده از هر دو سیستم فایل بسته به نیازها و محیط کاربری ممکن است بهترین راه‌حل باشد.

چت جی پی تی (ChatGPT) چگونه کار می کند؟

بسیاری از کاربران هنگامی که از هوش مصنوعی چت جی پی تی استفاده می‌کنند، به این فکر می‌افتند که واقعاً این سیستم چگونه پاسخ‌های خود را تولید می‌کند. در حالی که توضیح کامل این فرآیند به علت پیچیدگی آن دشوار است، اما در اینجا سعی کرده‌ایم به زبانی ساده مراحل کلی کار این مدل را توضیح دهیم. با این اطلاعات، شاید بتوانید بهتر درک کنید که وقتی سوالی از ChatGTP می‌پرسید، چگونه به پاسخ شما می‌رسد.

چت جی پی تی چگونه کار می کند؟

مرحله اول: ذخیره‌سازی اطلاعات در قالب کدهای عددی

چت جی پی تی مانند یک دوست پرمطالعه است که اطلاعات زیادی از هزاران کتاب و مقالات آنلاین به دست آورده است. اما این اطلاعات را به همان شکل که ما می‌خوانیم و درک می‌کنیم، ذخیره نمی‌کند. بلکه همه چیز در قالب «کدهای عددی» یا توکن‌ها در ذهن این مدل ذخیره می‌شود. این کدها داده‌های متنی را به اعداد و بردارهای ریاضی تبدیل می‌کنند، که به آن اجازه می‌دهد تا داده‌ها را پردازش کند.

به عنوان مثال، وقتی شما از چت جی پی تی سوالی می‌پرسید، این مدل به بخش‌های مختلفی از داده‌های ذخیره‌شده خود مراجعه می‌کند تا مرتبط‌ترین توکن‌ها را بازیابی کرده و پاسخی مناسب ارائه دهد.

مرحله دوم: تبدیل کلمات به توکن

هنگامی که شما سوالی از چت جی پی تی می‌پرسید، ابتدا باید سوال شما را به زبانی که خود مدل می‌فهمد، یعنی زبان ریاضی و کدهای عددی، ترجمه کند. این فرآیند با تجزیه کلمات به توکن‌ها شروع می‌شود. هر کلمه یا عبارت، به یک نقطه در فضای ریاضی مدل تبدیل می‌شود. به عنوان مثال، اگر بپرسید «علی دایی فوتبال بازی می‌کند؟»، چت جی پی تی می‌تواند بفهمد که «علی دایی» و «فوتبال» با هم مرتبط هستند و موقعیت این دو مفهوم را در فضای ریاضی خود تشخیص دهد.

مرحله سوم: فیلتر کردن اطلاعات با استفاده از فیلترهای هوشمند

چت جی پی تی برای آنکه بتواند پاسخ مناسبی ارائه دهد، نیاز به فیلتر کردن اطلاعات نامرتبط دارد. این مدل از فیلترهای هوشمندی مانند ReLU (واحدهای خطی اصلاح شده) استفاده می‌کند که به او کمک می‌کند تنها اطلاعات مرتبط و مهم را نگه دارد. برای مثال، اگر شما سوالی درباره «علی دایی» بپرسید، ChatGPT به طور خودکار اطلاعاتی را که واقعاً به او و فوتبال مرتبط هستند انتخاب می‌کند و سایر اطلاعاتی که ممکن است نامرتبط باشند، کنار می‌گذارد.

مرحله چهارم: ترکیب اطلاعات برای ارائه پاسخ

پس از فیلتر کردن اطلاعات، چت جی پی تی توکن‌های مرتبط را مانند قطعات پازل کنار هم قرار می‌دهد تا به شما پاسخ دهد. برای مثال، وقتی می‌پرسید «آسمان چه رنگی است؟»، این مدل توکن‌های مرتبط با آسمان و رنگ را ترکیب می‌کند و با استفاده از داده‌هایی که از قبل دارد، به پاسخ می‌رسد که «آسمان آبی است». البته این پاسخ‌ها صرفاً از روی الگوهایی که مدل قبلاً دیده، انتخاب می‌شود و بر پایه درک واقعی نیست.

آیا چت جی پی تی واقعاً «می‌فهمد»؟

شاید از خود بپرسید آیا ChatGPT واقعاً می‌فهمد که چه می‌گوید؟ پاسخ این است که خیر، چت جی پی تی مانند انسان‌ها فکر نمی‌کند و هیچ‌گونه احساسی ندارد. او صرفاً با الگوهای متنی کار می‌کند. هنگامی که سوالی از او پرسیده می‌شود، با توجه به الگویی که از متن‌های قبلی دیده، پاسخی را انتخاب می‌کند که به نظرش با سوال شما همخوانی دارد.

چرا ChatGPT گاهی اشتباه می‌کند؟

چت جی پی تی بر اساس الگوبرداری از متن‌های قبلی پاسخ‌ها را تولید می‌کند. بنابراین، ممکن است گاهی اشتباه کند یا حتی اطلاعات ناقصی ارائه دهد. مثلاً تصور کنید دوستی داستانی را که شنیده برای شما تعریف کند. ممکن است برخی جزئیات را فراموش کند یا اشتباه بیان کند. به همین ترتیب، چت جی پی تی نیز ممکن است به دلیل کامل نبودن یا نادرست بودن داده‌های ورودی، در برخی موارد پاسخ‌های نادرست ارائه دهد.

جمع‌بندی

در این مقاله تا حدودی به جواب سوال “چت جی پی تی چگونه کار می کند” رسیدیم و فهمیدم که مدل‌هایی مانند چت جی پی تی که با عنوان مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) شناخته می‌شوند، از روش‌های پیچیده و هوشمندانه برای ذخیره و پردازش اطلاعات بهره می‌برند و به کمک این تکنیک‌ها به سوالات کاربران پاسخ می‌دهند، داستان می‌گویند و پیشنهاد می‌دهند. اما همه این‌ها بر اساس الگویی است که از داده‌های قبلی یاد گرفته‌اند. بنابراین، نمی‌توان آن را با فکر کردن و فهمیدن انسان مقایسه کرد. ChatGPT شبیه به یک کتابخانه بزرگ است که هر کلمه یا جمله‌ای که به آن می‌دهید، به پاسخ مرتبطی از همان کتابخانه هدایت می‌شود.

این مدل‌ها هر روز پیشرفت می‌کنند، اما هنوز از معماری‌های پرهزینه و منابع محدود استفاده می‌کنند. متخصصان در تلاش هستند تا مدل‌های کوچک‌تر و بهینه‌تری بسازند که هم مصرف انرژی کمتری داشته باشند و هم بتوانند بهتر و سریع‌تر مفاهیم را درک کنند.

فناوری Floom گوگل که آن طرف زمین را نشان می دهد

فناوری Floom گوگل دقیقا چیست؟

آیا تا به حال به این فکر کرده اید که دقیقا زیر پای شما و آن طرف کره زمین دقیقا چه مکانی وجود دارد؟ ابزار جدید فلوم (Floom) گوگل اینجاست تا این موضوع را به شما نشان دهد. این موضوع در شهر تهران اقیانوس آرام را نشان میدهد که دقیقا آنسوی کره زمین است.

این آزمایش که Floom نامیده می شود از واقعیت افزوده استفاده می کند و به کاربرانی که دستگاه اندرویدی دارند این امکان را میدهد تا به آن طرف کره زمین سفر کنند. این فناوری با استفاده از WebXR API نتایج تونل زنی شما را ترسیم می کند.

نحوه استفاده از Floom گوگل

جهت استفاده از این قابلیت فلوم گوگل، نیاز به یک دستگاه اندرویدی با آخرین اپدیت گوگل کروم دارید. سپس وارد وب سایت floom.withgoogle.com شده و پس از انتخاب Explore، دستگاه خود را به سمت زمین قرار دهید، روی نماد گردباد ضربه بزنید و یک نگاه اجمالی از آنچه در صورت ظهور در آن سوی کره زمین مواجه خواهید شد ، به شما پیشنهاد می شود.

گوگل فلوم (Floom)

زیبایی این ابزار این است که به نوعی باعث می شود هر کجا که می خواهید آن را امتحان کنید تا ببینید آیا از نظر جغرافیایی همه چیز تغییر کرده است یا خیر.

متدهای جادویی (Dunder Methods) در پایتون

متدهای جادویی در پایتون یا آنچه که در اصطلاحات برنامه‌نویسی پایتون به آن‌ها Dunder methods گفته می‌شود، یکی از ویژگی‌های جالب و قدرتمند در برنامه‌نویسی شی‌ءگرا هستند. این متدها، که با دو زیرخط (دبل آندر اسکور) در ابتدا و انتهای خود شناخته می‌شوند، به برنامه‌نویسان امکان می‌دهند تا رفتار کلاس‌ها و اشیاء پایتون را در موقعیت‌های مختلف کنترل و سفارشی‌سازی کنند.

با استفاده از متدهای جادویی در پایتون، می‌توانید عملیاتی مانند مقایسه، جمع، ضرب، تبدیل به رشته و… را در کلاس‌ها و اشیاء خودتان تعریف کنید و هر جا نیاز بود از آن‌ها به شیوه‌ای مشابه با انواع داده‌های داخلی پایتون بهره‌برداری کنید. در این مقاله، به بررسی برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین این متدها می‌پردازیم.

1. __new__ : تخصیص حافظه برای اشیاء

متد __new__ در واقع اولین متدی است که هنگام ساخت یک شی‌ء جدید فراخوانی می‌شود. این متد قبل از __init__ اجرا می‌شود و هدف آن تخصیص حافظه برای شی‌ء جدید است. به طور کلی، استفاده از این متد رایج نیست؛ اما در برخی موارد خاص، مانند پیاده‌سازی الگوی Singleton (که تنها یک نمونه از شی‌ء ساخته شود)، بسیار مفید است.

2. __init__ : مقداردهی اولیه به اشیاء

متد __init__ یکی از شناخته‌شده‌ترین متدهای جادویی است که پس از تخصیص حافظه و ایجاد شی‌ء فراخوانی می‌شود. این متد به شما اجازه می‌دهد تا مقادیر اولیه‌ی ویژگی‌های شی‌ء را تعیین کنید و به نوعی کار مقداردهی اولیه را انجام می‌دهد. این متد تقریباً در هر کلاس پایتونی که برای آن شی‌ءسازی انجام می‌شود استفاده می‌شود.

3. __str__ : نمایش شیء به صورت رشته‌ای خوانا

به طور پیش‌فرض، زمانی که شی‌ء را با print چاپ می‌کنید، پایتون آدرس حافظه آن شیء را نشان می‌دهد که معمولاً برای کاربر قابل فهم نیست. با تعریف متد __str__ می‌توان یک نمایش قابل خواندن و تفسیر از شی‌ء فراهم کرد. این متد در نمایش اطلاعات به کاربران نهایی بسیار کارآمد است.

مثالی برای دو متد __init__ و __str__ که برای مقداردهی اولیه و نمایش شیء به صورت رشته‌ای خوانا استفاده می‌شوند:

در اینجا، متد init برای مقداردهی اولیه به ویژگی‌های name و age استفاده شده و str هم نحوه‌ی نمایش شیء را در حالت خوانا تعیین کرده است.

4. __int__ : تبدیل شیء به نوع صحیح

اگر بخواهید یک شیء خاص را به نوع صحیح (int) تبدیل کنید، از این متد استفاده می‌شود. مثلاً، در صورتی که یک کلاس تعریف کرده‌اید و می‌خواهید با تابع int آن را به عدد صحیح تبدیل کنید، می‌توانید متد __int__ را سفارشی‌سازی کنید تا این عملیات به دلخواه شما انجام شود.

5. __len__ : طول شیء

این متد زمانی به کار می‌رود که بخواهید طول یک شیء را مشخص کنید. برای مثال، زمانی که تابع len() روی شیء شما فراخوانی شود، پایتون به دنبال این متد می‌گردد تا نتیجه را بازگرداند. در انواع خاصی از کلاس‌ها، مانند لیست‌ها یا رشته‌ها، این متد بسیار پرکاربرد است.

در اینجا، با استفاده از __len__، تابع len() روی شیء ml کار می‌کند و طول لیست را برمی‌گرداند.

6. __call__ : فراخوانی شیء به عنوان تابع

زمانی که شیء یک کلاس را به عنوان یک تابع فراخوانی می‌کنید (مثلاً obj())، متد __call__ فراخوانی می‌شود. این متد می‌تواند در مواقعی مفید باشد که بخواهید اشیاء کلاس را به صورت توابع قابل اجرا تعریف کنید.

در این مثال، __call__ به ما اجازه می‌دهد تا شیء Adder را مانند یک تابع استفاده کنیم که یک عدد را با مقدار n جمع می‌کند.

7. __getitem__, __setitem__, و __delitem__ : دسترسی، تغییر و حذف عناصر

این سه متد جادویی برای کار با اشیاءی که دارای عناصر داخلی هستند (مانند دیکشنری‌ها یا لیست‌ها) بسیار کارآمد هستند:

• __getitem__ زمانی اجرا می‌شود که بخواهید به یک عنصر خاص از شیء دسترسی پیدا کنید (obj[key]).
• __setitem__ زمانی به کار می‌رود که بخواهید یک مقدار را به عنصر خاصی از شیء اختصاص دهید (obj[key] = value).
• __delitem__ نیز برای حذف یک عنصر خاص از شیء مورد استفاده قرار می‌گیرد (del obj[key]).

در این مثال، __getitem__ برای دریافت یک عنصر از لیست سفارشی استفاده شده و __setitem__ برای تنظیم مقدار یک عنصر به کار رفته است.

8. __contains__ : بررسی وجود عنصر

این متد زمانی فراخوانی می‌شود که از عملگر in استفاده کنید. برای مثال، زمانی که item in obj را اجرا می‌کنید، پایتون متد __contains__ را فراخوانی می‌کند تا ببیند آیا آن عنصر خاص در شیء وجود دارد یا خیر.

9. __bool__ : تعیین مقدار بولین شیء

در مواقعی که نیاز دارید شیء شما در یک عبارت شرطی (if یا while) استفاده شود، متد __bool__ به کار می‌آید. با تعریف این متد، می‌توانید مشخص کنید که در چنین شرایطی، شیء شما به عنوان True یا False تلقی شود.

10. __iter__ : ایجاد قابلیت تکرارپذیری

این متد در مواقعی به کار می‌رود که بخواهید روی یک شیء تکرار (iteration) انجام دهید. برای مثال، در عبارت for x in obj، پایتون متد __iter__ را فراخوانی می‌کند تا به آیتم‌های شیء دسترسی پیدا کند.

11. متدهای مقایسه‌ای: __eq__, __ne__, __gt__, __lt__, __le__, __ge__

این متدها برای انجام مقایسه بین دو شیء استفاده می‌شوند. با استفاده از این متدها می‌توان شیء را با سایر شیءها از نظر برابری (==)، نابرابری (!=)، بزرگتر (>)، کوچکتر (<)، بزرگتر یا مساوی (>=) و کوچکتر یا مساوی (<=) مقایسه کرد.

12. __add__ و __mul__ : عملیات ریاضی

این دو متد برای انجام عملیات جمع (+) و ضرب (*) بین اشیاء استفاده می‌شوند. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا عملیات ریاضی خاصی را بین اشیاء کلاس خودتان تعریف کنید.

اینجا متد __add__ تعریف شده تا عمل جمع برای دو بردار قابل انجام باشد.

13. __abs__, __neg__, و __invert__ : عملیات ریاضی تک‌عملگری

• __abs__ زمانی فراخوانی می‌شود که تابع abs() روی شیء اعمال می‌شود.
• __neg__ برای اجرای عملگر منفی (-) روی شیء استفاده می‌شود.
• __invert__ برای عملگر ~ تعریف می‌شود و شیء را به صورت بیت به بیت معکوس می‌کند.

لیست کامل دستورات Shell در ویندوزهای مختلف

لیست کامل دستورات Shell در ویندوز 10

(Windows 10 v20H2 Build 19042.661)

shell:3D Objects

shell:AccountPictures

shell:AddNewProgramsFolder

shell:Administrative Tools

shell:AppData

shell:AppDataDesktop

shell:AppDataDocuments

shell:AppDataFavorites

shell:AppDataProgramData

shell:AppMods

shell:AppUpdatesFolder

shell:Application Shortcuts

shell:AppsFolder

shell:CD Burning

shell:CSCFolder

shell:Cache

shell:Camera Roll

shell:CameraRollLibrary

shell:Captures

shell:ChangeRemoveProgramsFolder

shell:Common Administrative Tools

shell:Common AppData

shell:Common Desktop

shell:Common Documents

shell:Common Programs

shell:Common Start Menu

shell:Common Start Menu Places

shell:Common Startup

shell:Common Templates

shell:CommonDownloads

shell:CommonMusic

shell:CommonPictures

shell:CommonRingtones

shell:CommonVideo

shell:ConflictFolder

shell:ConnectionsFolder

shell:Contacts

shell:ControlPanelFolder

shell:Cookies

shell:CredentialManager

shell:CryptoKeys

shell:Desktop

shell:Development Files

shell:Device Metadata Store

shell:DocumentsLibrary

shell:Downloads

shell:DpapiKeys

shell:Favorites

shell:Fonts

shell:GameTasks

shell:History

shell:HomeGroupCurrentUserFolder

shell:HomeGroupFolder

shell:ImplicitAppShortcuts

shell:InternetFolder

shell:Libraries

shell:Links

shell:Local AppData

shell:Local Documents

shell:Local Downloads

shell:Local Music

shell:Local Pictures

shell:Local Videos

shell:LocalAppDataLow

shell:LocalizedResourcesDir

shell:MAPIFolder

shell:MusicLibrary

shell:My Music

shell:My Pictures

shell:My Video

shell:MyComputerFolder

shell:NetHood

shell:NetworkPlacesFolder

shell:OEM Links

shell:OneDrive

shell:OneDriveCameraRoll

shell:OneDriveDocuments

shell:OneDriveMusic

shell:OneDrivePictures

shell:Original Images

shell:Personal

shell:PhotoAlbums

shell:PicturesLibrary

shell:Playlists

shell:PrintHood

shell:PrintersFolder

shell:Profile

shell:ProgramFiles

shell:ProgramFilesCommon

shell:ProgramFilesCommonX64

shell:ProgramFilesCommonX86

shell:ProgramFilesX64

shell:ProgramFilesX86

shell:Programs

shell:Public

shell:PublicAccountPictures

shell:PublicGameTasks

shell:PublicLibraries

shell:Quick Launch

shell:Recent

shell:Recorded Calls

shell:RecordedTVLibrary

shell:RecycleBinFolder

shell:ResourceDir

shell:Retail Demo

shell:Ringtones

shell:Roamed Tile Images

shell:Roaming Tiles

shell:SavedGames

shell:SavedPictures

shell:SavedPicturesLibrary

shell:Screenshots

shell:SearchHistoryFolder

shell:SearchHomeFolder

shell:SearchTemplatesFolder

shell:SearchTemplatesFolder

shell:Searches

shell:SendTo

shell:Start Menu

shell:Startup

shell:SyncCenterFolder

shell:SyncResultsFolder

shell:SyncSetupFolder

shell:System

shell:SystemCertificates

shell:SystemX86

shell:Templates

shell:ThisDeviceFolder

shell:ThisPCDesktopFolder

shell:User Pinned

shell:UserProfiles

shell:UserProgramFiles

shell:UserProgramFilesCommon

shell:UsersFilesFolder

shell:UsersLibrariesFolder

shell:VideosLibrary

shell:Windows

لیست کامل دستورات Shell در ویندوز 8

shell:AccountPictures

shell:Roaming Tiles

shell:Common Programs

shell:PublicAccountPictures

shell:GameTasks

shell:UserProfiles

shell:MyComputerFolder

shell:SearchHistoryFolder

shell:SyncSetupFolder

shell:DpapiKeys

shell:Favorites

shell:My Video

shell:SearchHomeFolder

shell:RecordedTVLibrary

shell:System

shell:Libraries

shell:ThisDeviceFolder

shell:AppsFolder

shell:MusicLibrary

shell:CommonVideo

shell:SkyDriveDocuments

shell:SyncResultsFolder

shell:Cookies

shell:Original Images

shell:CommonMusic

shell:SkyDrivePictures

shell:My Pictures

shell:Cache

shell:Downloads

shell:CommonDownloads

shell:AppData

shell:SyncCenterFolder

shell:PublicLibraries

shell:VideosLibrary

shell:My Music

shell:ConflictFolder

shell:SavedGames

shell:InternetFolder

shell:HomeGroupFolder

shell:Quick Launch

shell:SystemCertificates

shell:Contacts

shell:UserProgramFiles

shell:Device Metadata Store

shell:Profile

shell:Start Menu

shell:Common AppData

shell:PhotoAlbums

shell:ConnectionsFolder

shell:Administrative Tools

shell:ThisPCDesktopFolder

shell:SkyDriveCameraRoll

shell:PrintersFolder

shell:DocumentsLibrary

shell:ProgramFilesX86

shell:Searches

shell:SearchTemplatesFolder

shell:Common Startup

shell:ControlPanelFolder

shell:SendTo

shell:ResourceDir

shell:ProgramFiles

shell:CredentialManager

shell:PrintHood

shell:MAPIFolder

shell:HomeGroupCurrentUserFolder

shell:User Pinned

shell:CD Burning

shell:UsersLibrariesFolder

shell:AppUpdatesFolder

shell:Application Shortcuts

shell:Common Start Menu

shell:LocalAppDataLow

shell:OneDrive

shell:Templates

shell:Programs

shell:PicturesLibrary

shell:Roamed Tile Images

shell:Camera Roll

shell:Recent

shell:Desktop

shell:CommonPictures

shell:RecycleBinFolder

shell:Screenshots

shell:CryptoKeys

shell:Common Templates

shell:Startup

shell:ImplicitAppShortcuts

shell:UserProgramFilesCommon

shell:Links

shell:OEM Links

shell:SkyDriveMusic

shell:Common Desktop

shell:NetHood

shell:Ringtones

shell:Games

shell:Common Administrative Tools

shell:NetworkPlacesFolder

shell:SystemX86

shell:History

shell:AddNewProgramsFolder

shell:Playlists

shell:ProgramFilesCommonX86

shell:PublicGameTasks

shell:ChangeRemoveProgramsFolder

shell:Public

shell:CommonRingtones

shell:Common Documents

shell:CSCFolder

shell:Local AppData

shell:StartMenuAllPrograms

shell:Windows

shell:UsersFilesFolder

shell:ProgramFilesCommon

shell:Fonts

shell:Personal

لیست کامل دستورات Shell در ویندوز 7

shell:Libraries

shell:MusicLibrary

shell:VideosLibrary

shell:OtherUsersFolder

shell:Device Metadata Store

shell:PublicSuggestedLocations

shell:SuggestedLocations

shell:RecordedTVLibrary

shell:UserProgramFiles

shell:DocumentsLibrary

shell:User Pinned

shell:UsersLibrariesFolder

shell:PicturesLibrary

shell:ImplicitAppShortcuts

shell:UserProgramFilesCommon

shell:Ringtones

shell:CommonRingtones

لیست کامل دستورات Shell در ویندوز ویستا

shell:Common Programs

shell:GameTasks

shell:UserProfiles

shell:MyComputerFolder

shell:SyncSetupFolder

shell:DpapiKeys

shell:SamplePlaylists

shell:Favorites

shell:My Video

shell:SearchHomeFolder

shell:System

shell:CommonVideo

shell:SyncResultsFolder

shell:LocalizedResourcesDir

shell:Cookies

shell:Original Images

shell:CommonMusic

shell:My Pictures

shell:Cache

shell:Downloads

shell:CommonDownloads

shell:AppData

shell:SyncCenterFolder

shell:My Music

shell:ConflictFolder

shell:SavedGames

shell:InternetFolder

shell:Quick Launch

shell:SystemCertificates

shell:Contacts

shell:TreePropertiesFolder

shell:Profile

shell:Start Menu

shell:Common AppData

shell:PhotoAlbums

shell:ConnectionsFolder

shell:Administrative Tools

shell:PrintersFolder

shell:Default Gadgets

shell:ProgramFilesX86

shell:Searches

shell:Common Startup

shell:ControlPanelFolder

shell:SampleVideos

shell:SendTo

shell:ResourceDir

shell:ProgramFiles

shell:CredentialManager

shell:PrintHood

shell:MAPIFolder

shell:CD Burning

shell:AppUpdatesFolder

shell:Common Start Menu

shell:LocalAppDataLow

shell:Templates

shell:Gadgets

shell:Programs

shell:Recent

shell:SampleMusic

shell:Desktop

shell:CommonPictures

shell:RecycleBinFolder

shell:CryptoKeys

shell:Common Templates

shell:Startup

shell:Links

shell:OEM Links

shell:SamplePictures

shell:Common Desktop

shell:NetHood

shell:Games

shell:Common Administrative Tools

shell:NetworkPlacesFolder

shell:SystemX86

shell:History

shell:AddNewProgramsFolder

shell:Playlists

shell:ProgramFilesCommonX86

shell:PublicGameTasks

shell:ChangeRemoveProgramsFolder

shell:Public

shell:Common Documents

shell:CSCFolder

shell:Local AppData

shell:Windows

shell:UsersFilesFolder

shell:ProgramFilesCommon

shell:Fonts

shell:Personal

لیست کامل دستورات Shell در ویندوز XP

shell:Common Programs

shell:Favorites

shell:My Video

shell:System

shell:CommonVideo

shell:LocalizedResourcesDir

shell:Cookies

shell:My Pictures

shell:Cache

shell:AppData

shell:My Music

shell:InternetFolder

shell:Profile

shell:Start Menu

shell:Common AppData

shell:ConnectionsFolder

shell:Administrative Tools

shell:PrintersFolder

shell:ProgramFiles

shell:Common Startup

shell:ControlPanelFolder

shell:SendTo

shell:ResourceDir

shell:ProgramFiles

shell:PrintHood

shell:CD Burning

shell:Common Start Menu

shell:Templates

shell:Programs

shell:Recent

shell:Desktop

shell:CommonPictures

shell:RecycleBinFolder

shell:Common Templates

shell:Startup

shell:Common Desktop

shell:NetHood

shell:Common Administrative Tools

shell:SystemX86

shell:History

shell:Common Documents

shell:Local AppData

shell:Windows

shell:Fonts

shell:Personal

کلیدهای میانبر کامپیوتر 2