پروژه آماده افترافکت نمایش لوگو با افکت نقشه برداری به همراه آموزش ویدئویی که با فرمت های AEP و MP4 قرار گرفته است.
- سازگار با افترافکت CS4 به بالا
- Resolution (رزولوشن): 1920x1080 Full HD
- بدون نیاز به پلاگین
- همراه با آموزش ویدئویی
- با قابلیت ویرایش آسان
- شامل 3 انیمیشن
برای نمایش ایجاد ویدئو و رسانه بصورت دسته جمعی در جوملا از بهترین و پر طرفدارترین افزونه JTAG video استفاده کنید. اگر شما می خواهید ویدئوها به صورت گالری و دسته بندی شده باشد از این افزونه JTAG video می توان استفاده کرد. این افزونه قابلیت های زیادی دارد که می توان به امکان تغییر رنگ بکگراند ویدئو, نمایش ویدئو از یوتوب وviem , نمایش ویدئو ها به صورت اسکرولی همانند تصویر بالا و از همه مهمتر داشتن ماژولی برای نمایش ویدئوهای ویژه اشاره کرد.
نکته: برای دانلود این افزونه با قیمت مناسب تر و دسترسی به آپدیت های این افزونه بصورت مکرر وارد این لینک شوید.
مناسب برای دانش آموزان، دبیران و اولیا
برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه47
سیستم های نمایش اعداد در سیستم های کد گذاری :
سیستم عدددهی ( Decimal ) :
8+70+900=978
اثبات هر عدد به توان صفر شود یک
وزن ها توان هایی از 10 هستند .
سیستم نمایش اعداد در مبنای 18
وزن ها در این سیستم توانهای n هستند ؛
سیستم دودویی ( Binary ) =2
سیستم اکتال (octal ) =8
سیستم هگزادسیمال(hexa decimal ) =16
تبدیل نمایش یک عدد از سیستم ده دهی به غیر از ده دهی :
روش تقسیمات متوالی :
تذکر : توانهایی که داریم به ازای آن یک و توانهایی که نداریم به ازای آن صفر میگذاریم . در این روش برای تبدیل به
تبدیل نمایش یک عدد از سیستم غیر ده دهی به ده دهی :
مجموع حاصلضرب های هر رقم در وزن متناظرش
توانها
تبدیل نمایش یک عدد از سیستم غیر ده دهی به غیر ده دهی :
غیر ده دهی ده دهی غیر ده دهی
نکته : تغییرات ارقام در مبنای n از 0 تا 1-n است .
یادآوری : در مبنای 16
در مبنای 8 از صفر تا هفت
در مبنای 10 از صفر تا نه
نکته :
هر رقم در مبنای در مبنای است و بر عکس
مثال :
هر رقم در مبنای 4 ؛ دو رقم در مبنای 2
هر رقم در مبنای 8 ، سه رقم در مبنای 2
هر رقم در مبنای 16 ، چهار رقم در مبنای 2
مثال :
کد گذاری :
به رمز در آوردن اطلاعات یا اختصاص یک رمز منحصر به فرد به هر شی موجود ( یک سیستم دو طرفه )
مزایای کد گذاری :
انواع کد ؛ ارزش دار :
موقعیت بیت بیان کننده ارزش بیت ( وزن دار هر رقم یک ارزش دارد )
بدون ارزش : بدون وزن
شرایط کد گذاری :
نکته : حداقل تعداد بیت های لازم برای کد گذاری N
نکته : با n بیت حداکثر چند شی را می توان کد گذاری نمود .
الفبای لاتین 26 :
‹‹ جلسه دوم ››
کد گذاری BCD ( Binary coded decimal )
کدگذاری وزن دار : به ازای هر رقم ده دهی 4 بیت در نظر می گیریم .
دراین سیستم وزن ها توانهای 2 است . (1 2 4 8) NBCD
0 0 0 0
1
فرمت فایل: word(قابل ویرایش)تعداد صفحات85
مقدمه:
مجموعه عملیات و روش هایی که برای کاهش عیوب و افزایش کیفیت ظاهری تصویر مورد استفاده قرار می گیرد، پردازش تصویر نامیده می شود.حوزه های مختلف پردازش تصویر را می توان شامل بهبود تصاویر مختلف پزشکی مانند آشکار سازی تومور های مغز یا پهنای رگ های خونی و ... ، افزایش کیفیت تصاویر حاصل از ادوات نمایشی مانند تصاویر تلویزیونی و ویدیویی، ارتقا متون و شکل های مخابره شده در رسانه های مختلف مانند شبکه و فاکس و همچنین بهبود کیفیت روش های کنترل توسط بینایی ماشین و درک واقعی تر مناظر توسط ربات ها دانست.
اگرچه حوزه ی کار با تصاویر بسیار گسترده است ولی عموما محدوده ی مورد توجه در چهار زمینه ی بهبود کیفیت ، بازسازی تصاویر مختل شده، فشرده سازی تصویر و درک تصویر توسط ماشین متمرکز می گردد. در اینجا سه تکنیک اول بررسی خواهد شد.
از آنجایی که برای کار روی تصاویر با پیکسل ها سروکار داریم و هر پیکسل نشان دهنده ی یک عنصر از یک آرایه ی دوبعدی است، کار روی تصاویر همواره با کار روی ماتریس ها عجین شده است. ماتریس اسپارس یا ماتریس خلوت ، ماتریسی است که درایه های صفر آن زیاد باشد و در نتیجه ذخیره ی عناصر صفر مقرون به صرفه نیست و همواره سعی در کاهش ذخیره ی این عناصر است تا بتوان عملیات ماتریسی را سریع تر انجام داد. در کار با تصویر با اینگونه ماتریس ها زیاد برخورد می کنیم . در این پروژه ابتدا تکنیک ها و روش های مختلف پردازش تصویر را معرفی می کنیم. در بخش بعد الگوریتم های موازی را شرح می دهیم که در GPU کاربرد دارند و با معماری موازی آشنا می گردیم. در بخش سوم برخی از الگوریتم های مربوط به ماتریس خلوت را مورد بررسی قرار می دهیم و در نهایت در بخش چهارم کاربرد این ماتریس ها را در پردازش تصویر معرفی خواهیم نمود.
و در آخر، پیاده سازی یکی از ا لگوریتم های مبحث فشرده سازی را روی تصاویر باینری، انجام خواهیم داد و با یکی از الگوریتم های فشرده سازی مربوط به تصاویر باینری به نام Run length coding مقایسه خواهیم نمود.