جزوه جامع ساختمان داده ها برای موفقیت در کنکور دکتری و ارشد

اختصاصی از فی لوو جزوه جامع ساختمان داده ها برای موفقیت در کنکور دکتری و ارشد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

سلام

جزوه بسیارعالی ساختمان داده ها

تحقیق در مورد امنیت و دسترسی به داده ها در شبکه

اختصاصی از فی لوو تحقیق در مورد امنیت و دسترسی به داده ها در شبکه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحه52

بخشی از فهرست مطالب

عنوان

صفحه

مقدمه

2

اصول مهم مباحث امنیتی

7

با کاربرد فایروال آشنا شویم

8

رویکردی عملی به امنیت شبکه لایه بندی شده

9

امنیت تجهیزات شبکه

26

امنیت تعاملات الکترونیکی

33

تهدیدهای وب با تکیه بر IIS

36

امنیت دیجیتال

47

ده نکته برای حفظ امنیت شبکه

48

منابع

53

مقدمه

امروزه کامپیوتر در زندگی روزمرهٔ اشخاص نقش مهمی را بازی می‌‌کند. و در تمام جنبه‌های فردی زندگی شخص نفوذ پیدا کرده است. این امر از سوی نشان به توسعه یافتگی و سرعت دادن به کارهای روزمره و از سوی دیگر به ما یاد آوری می‌‌کند. که چنین وسیله ایی به این مهمی نیاز به نگهداری ویژه دارد. نابودی و به سرقت رفتن اطلاعات از روی آن ممکن است به ضررها و ضربه‌های جبران ناپذیری تبدیل شود.

مقدمه چرا امنیت ؟ و چرا برای خانهٔ شما اگر یک نگاه عمیق و دقیق به قضیه بیندازیم می‌‌بینیم که کامپیوتر شما همیشه در خطر دزیده شدن است البته نه از نظر فیزیکی علتش هم این است که شما چیزهایی زیادی در آن دارید شمارهٔ کارت اعتباری شما، اطلاعات حساب بانکی و خیلی چیزهای دیگر که آنها پیدایش می‌‌کنند با این اطلاعات آنها می‌‌توانند خودشان را در دنیای مجازی جای شما جا نزنند. به جای شما خرید کنند با اسم شما به دوستان شما بی احترامی کنند. و خیلی چیزهای دیگر که مطمئنا به نفع شما نیست .

البته فقط اینهانیست شاید شماره و مشخصات برای دسترسی رایگان به اینترنت یا فایلهای شما روی هارددیسک همه و همه دلایل خوبی برای یک حمله باشند مخصوصا که در کشور ما هیچ قانونی جلوی این کارهای را نمی‌گیرد و با ورود خانواده DSL و ضعیف بودن امنیت در کارهای شخصی زمینه بسیار خوبی برای اینکار پدید آمده است بسیار از مردم عادی به این مهم آگاه نیستند که در بعضی از موارد می‌‌توان جلوی یک فاجعه را با کمی دانش و چند پیشگیری ساده گرفت نکته این است که برای یک حمله نیاز نیست شما در دسترس باشد آنها می‌‌توانند با زدن یک ایمیل یا فرستادن یک فایل ویروسی تمام اطلاعات مورد نظر خود را بدست بیاورند که در 90% مواقع حملات آنها در مقابل کامپیوتر بدون امنیت شما موفقیت آمیز است حاصل یک حمله ممکن است حتی لطمات سخت افزاری روی Case شما نیز باشد.

یک مثال خوب برای این بی دقتیها ویروس MSBLAST بود که توانسته بود تقریبا اکثر کامپیوتر بی دفاع شخصی را مختل کند و بعضی از ارگانها را تا مرز تعطیلی پیش ببرد. با توجه بی ضرری MSBLAST و عمق فاجعه می‌‌شود. با یک شبیه سازی امکان آمدن ویروس X یا نرم افزار هک Y با قدرت پاک کردن دیسک سخت افزاری شما عمق فاجعه را بهتر درک کرد اما چه کسانی در جنگ با X و Y پیروز می‌‌شوند در ادامه مقاله به همین موضوع خواهیم پرداخت.

کمی تفکر در مورد امنیت سیستم شخصی قبل از اینکه به اقدامات امنیتی که شما باید انجام بدهید برسیم شما باید از تجربات قبلی خود در کارهای روزمره خود استفاده کنید. ببینید کامپیوتر شما مثل آپارتمان شماست چه اقداماتی برای حفظ امنیت آپارتمانتان و وسایل درون آن انجام دادید چه وسایلی برای افزایش امنیت آن در آن نصب کرده اید.

برای مثال شما می‌‌دانید اگر اطلاعات خود را فریاد بزنید همسایه‌ها به راحتی صدای شما را می‌‌شنوند و از اطلاعات شخصی شما با اطلاع می‌‌شوند و یا کلید خانه را دست هر کس نمی‌دهند یا هر وقت از خانه خارج می‌‌شوند در را قفل می‌‌کنید حال موارد را در حالت کامپیوتر ی بازبین می‌‌کنیم.

پروژه داده کاوی و کاربرد الگوریتم های ژنتیک در داده کاوی. doc

اختصاصی از فی لوو پروژه داده کاوی و کاربرد الگوریتم های ژنتیک در داده کاوی. doc دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل: word

قابل ویرایش 142 صفحه

چکیده:

داده کاوی تلاش برای استخراج دانش انبوه داده های موجود است. داده کاوی به کمک مجموعه ای از روش های آماری و مدل سازی، می تواند الگوها و روابط پنهان موجود در پایگاه های داده را تشخیص دهد. تاکنون ابزارها و روش های مختلف برای پردازش اطلاعات ساخت یافته توسعه داده شده است که در نتیجه آنها ساخت پایگاه های اطلاعاتی و ایجاد انبارهای داده به سادگی صورت می گیرد. امروزه سازمان ها قادرند با هزینه کم اطلاعات وسیعی از وضعیت کسب و کار خود جمع و نگهداری کنند و این موجب شده است که استفاده از روش های داده کاوی، ارزش قابل توجهی را برای سازمان بدست آورد. رویکردهای موجود به مسأله داده کاوی متنوع است . در این گزارش نگاهی به آخرین دستاوردهای این زمینه علمی انداخته خواهد شد.

مقدمه:

بشر با پیشرفت فناوری رایانه ای در ثبت و ذخیره سازی داده ها و پردازش آن ها گامی بزرگ جهت کسب دانش برداشته است . در واقع نمایشی از واقعیت ها، معلومات، مفاهیم، رویدادها یا پدیده ها برای برقراری ارتباط، تفسیر یا پردازش، توسط انسان یا ماشین است . از طرف دیگر واژه ی اطلاعات، به معنی دانشی که از طریق خواندن، مشاهده و آموزش به دست می آید اطلاق می شود . در حقیقت می توان گفت اطلاعات داده هایی هستند که پس از جمع آوری پردازش شده اند و شکل مفهومی تولید کرده اند .

بین داده ها و اطلاعات همانند خبر و اطلاع رابطه وجود دارد . خبری که دریافت می شود، پس از ارزیابی به اطلاع تبدیل می شود . داده ها نیز پردازش می شوند تا اطلاعات را پدید آورند . به بیان دیگر اطلاع حاصل تکامل داده ها است . به این ترتیب بین داده ها و اطلاعات یک شکاف وجود دارد که اندازه این شکاف با حجم داده ها ارتباط مستقیم دارد . هر چه داده ها حجیم تر باشند، این شکاف بیشتر خواهد بود و هر چه داده ها کمتر و روش ها و ابزار پردازش داده ها کاراتر باشد، فاصله بین داده ها و اطلاعات کمتر است . امروزه افزایش سریع حجم پایگاه داده ها به شکلی است که توانایی انسان برای درک این داده ها بدون ابزارهای پر قدرت میسر نمی باشد . در این وضعیت، تصمیم گیری ها به جای تکیه بر اطلاعات بر درک مدیران و کاربران تکیه دارند، چرا که تصمیم گیرندگان ابزار قوی برای استخراج اطلاعات با ارزش را در دست ندارند . در واقع شرایط فعلی توصیف کننده ی حالتی است که ما از لحاظ داده غنی، اما از لحاظ اطلاعات ضعیف هستیم .

فهرست مطالب:

فصل اول

مقدمه ای بر داده کاوی

چکیده

1-1 مقدمه

1-2 تاریخچه ی داده کاوی

1-3 روش های گردآوری اطلاعات

1-4 داده کاوی چیست ؟

1-4-1  حلقه داده کاوی چیست ؟

1-4-1-1 شناسایی فرصت های تجاری

1-4-1-2 داده کاوی

1-4-1-2-1  مراحل داده کاوی

1-4-1-3 انجام اقدامات

1-4-1-4 اندازه گیری نتایج

1-1 آمار و داده کاوی

حجم داده ها

نوع داده ها

پردازش داده ها

وظایف معمول

اهداف تحقیق

1-6  داده کاوی چه کاری انجام می دهد ؟

1-6-1  عملیات داده کاوی

1-6-1-1 دسته بندی و پیشگویی

1-6-1-1-1 روش های دسته بندی

1-6-1-2  خوشه بندی

1-6-1-3  تحلیل روابط و وابستگی ها

1-6-1-4 پیش بینی

1-7 نرم افزارهای داده کاوی

1-8  پایگاه دادة تحلیلی (Data Warehouse)

1-8-1 تفاوت های پایگاه داده تحلیلی با پایگاه داده عملیاتی

1-8-2 ابزار های سطح پایین (Back-End) پایگاه داده تحلیلی

1-8-3 ابزارهای پرس و جو و تحلیل داده های ذخیره شده درdata warehouse و data mart

1-9 سرویس دهنده های پردازش تحلیلی بر خط

1-9-1 مزایا و معایب سرویس دهنده های OLAP

1-10 مکعب داده

1-11 جدول واقعیت

1-11-1 جدول ابعاد

1-12 داده کاوی در اوراکل

1-12-1 توابع داده کاو اوراکل الگوریتم ها

1-13 گام های مدل سازی جستجوگر مدل

1-14 داده کاوی در Clementine

1-14-1 معماری

1-14-2  متدلوژی clementine الگوریتم ها

فصل دوم

مقدمه ای بر وب کاوی

2-1 مقدمه

2-2 رده بندی های وب کاوی

2-2-1 Web Content Mining

2-2-2 web usage mining

2-2-3 Web Structure Mining

2-3 فایل log

2-3-1 انجام عمل پیش پردازش روی فایل های log

2-4 تشخیص کاربران : (user identification)

2-5 session identification

2-6  تشخیص الگو ها

2-7  تکنیک های آماری

2-8 قوانین ارتباطی

2-9 الگو های ترتیبی

2-10 خوشه بندی

2-11 مشکلات روش تحلیل گزارش های وبweb log analysis method )  )

2-12 نتیجه گیری

فصل سوم

الگوریتم های ژنتیک

3-1 مقدمه

3-2 زمینه های بیولوژیکی

3-3 فضای جستجو

3-4 مسائل NP

3-5 مفاهیم اولیه در الگوریتم ژنتیک

3-5-1 اصول پایه

3-5-2 شمای کلی الگوریتم ژنتیک

3-5-3 ساختار متداول الگوریتم ژنتیک

3-6 کد کردن

3-6-1 انواع کدینگ

3-6-2 روشهای کدینگ

3-6-3 مسائل مربوط به کدینگ

3-7 مرحله ارزیابی (evaluation)

3-8 عملگر تقاطع و جهش

3-9 رمز گشایی

3-10 کروموزوم

3-11 جمعیت

3-12 مقدار برازندگی

3-13 تعریف دیگر عملگر تقاطعی

3-14 تعریف دیگرعملگر جهشی

3-15 مراحل اجرای الگوریتم ژنتیک

3-16 حل یک مساله نمونه توسط الگوریتم ژنتیک

3-17 همگرایی الگوریتم ژنتیک

3-18 نتیجه گیری

فصل چهارم

کاربرد کلاسترینگ

4-1 مقدمه

4-2 مسئلة خوشه بندی توزیع شده

4-3 مشکلات روش متمرکز سازی داده ها

4-4  الگوریتم خوشه بندی K-Means

4-5 الگوریتم خوشه بندی توزیع شده DisK-Means

4-6 ساخت مدل محلی

4-7 ساخت مدل عمومی

4-8 یک روش جدید مبتنی بر رفتار کاربران جهت تخمین بار کاری وب سرورهای شبکه

4-9 کلاسترینگ داده های وب

4-10 کلاسترینگ Session های کاربر

4-10-1 الگوریتم های کلاسترینگ Session  ها

4-10-1-1 کلاسترینگ مبتنی بر مدل

4-10-1-1-1  توصیف بار کاری سیستم های کامپیوتری

تکنیک های ایستا

آنالیز جزء اصلی

تکنیک های پویا

میانگین متحرک (Moving Average)

4-11 کارهای وابسته قبلی

4-12  مدل پیشنهادی

4-13  محیط پیاده سازی

4-14  نتایج ، آنالیز و ارزیابی مدل

4-15  نتیجه گیری

منابع و مراجع

فهرست اشکال:

شکل 1  مراحل داده کاوی

شکل 2  جایگاه پایگاه داده تحلیل

شکل 3-1  Data Warehouse process

شکل 3-2 Data Warehouse process

شکل 4  معماری چند لایه

شکل 5 نمونه ای از مکعب داده

شکل 6  مفهوم مکعب داده

شکل 7  داده کاوی در اوراکل

شکل 8  اوراکل یا سایز ابزار

شکل 9  مراحل متدولوژی Clementine

شکل 10  چرخه داده کاوی Clementine

شکل 3-1 نمونه ای از فضای جواب

شکل 3-2  کدینگ باینری

شکل 3-3  کدینگ جهشی

شکل 3-4  کدینگ ارزشی

شکل 3-5  کدینگ درختی

شکل 3-6  فضای کدینگ و فضای جواب

شکل 3-7  رابطه بین کروموزوم ها و جواب ها

شکل 3-8  انواع روابط بین فضای جواب و فضای کدینگ

شکل 3-9 مثال رمز گشایی

شکل 3-10  مثال جهش

شکل 3-11 نمایش یک کروموزوم n بیتی پایه عددی m

شکل 3-12  مثالی از جباجایی تک نقطه ای

شکل 3-13  تقاطع در کروموزومهای که از شکل کد شده چهار متغیر بوجود آمده است

شکل 3-14  تقاطعی دو نقطه ای

شکل 3-15  عمل تقاطعی یکنواخت

شکل 3-16  نمونه ای از عمل جهش

شکل 3-17 مراحل اجرای الگوریتم ژنتیک

شکل 3-18 چرخ دولت

شکل 3-19 نمایش کروموزوم معادل زوج (X,Y)

شکل 11 خوشه بندی توزیع شده

شکل 12  ثابت شدن فلش Cetroid

شکل 13 الگوریتم خوشه بندی توزیع شده Disk-Means

شکل 14  ساخت مدل محلی، ترکیب اطلاعات خوشه ها

شکل 15-1  ساخت مدل محلی، ترکیب اطلاعات خوشه ها

شکل 4-2  ساخت مدل محلی، ترکیب اطلاعات خوشه ها

شکل 4-3  ساخت مدل  محلی، حالت کلی

شکل 16 حاللات مختلف قرار گرفتن چند خوشه کنار هم

شکل 17-1  ساخت مدل محلی، حالت دوم

شکل 6-2  ساخت مدل محلی، حالت دوم

شکل 18  نمونه هایی از CBMG های حاصل از درخواست های کاربران یکی از سیستم های مورد تست

در دانشگاه مشهد

شکل 19  هیستوگرام داده های باقیمانده لینک Presented Courset بعد از حذف داده های پرت

از یکی از سیستم های وب دانشگاه

شکل 20  نمودار P-PPlot داده های لینک Presented Courset

شکل 4  هیستوگرام داده های باقیمانده لینک Show Edueationallog بعد از حذف داده های پرت

فهرست جداول:

جدول 3-1  مثال های تقاطع تک نقطه ای

جدول 3-2  مثال های تقاطع دو نقطه ای

جدول 3-3  نمونه ای از عمل جهش

جدول 3-4  انتخاب کروموزومها با استفاده از چرخ رولت

جدول 3-5  نمایش جمعیت اولیه

جدول 3-6  نتایج عمل تقاطع

جدول 3-7 نتایج عمل جهش با Pm=0.2          

جدول 3-8  کروموزوم با بیشترین مقدار برازندگی

جدول 1 جزئیات ترافیک تولید شده توسط برنامه شبیه ساز

منابع و مأخذ:

 [1]. An Introduction to Data Mining: http://www.thearling.com/ , retrieved on Mar 2, 2007

[2]. Data Mining: Efficient Data Exploration and Modeling: http://research.microsoft.com/dmx/DataMining/ , retrieved on Mar 2, 2007

[3]. Christine Gertisio and Alan Dussauchoy, "Knowledge Discovery from Industrial Data base", Journal of Intelligent Manufacturing, 15, 29-37, 2004

[4]. Berry, M. and Linoff, G. "Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Support" New York: John Wiley and Sons, 1997

[5]. Cornelia Gyorodi, Robert Gyorodi, Stefan Holban-"A Comparative Study of Association Rules Mining Algorithms" , SACI 2004, 1 st Romanian-Hungarian Joint Symposium on Applied Computational Intelligence , Timisoara, Romania, May 25-26, page. 213-222, 2004

[6]. Berson, A., Smith S., and Thearling K., "Building Data Mining Applications for CRM" Tata McGraw-Hill, New York, 2004

[7].Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., and Smyth p., "From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases," American Association for Artificial Intelligence, 1996

[8]. An overview of data mining techniques: http://www.thearling.com/ , retrieved on Mar 2, 2007

[9]. All Data Mining Software: http://www.the-data-mine.com/bin/view/Software/AllDataMiningSoftware, retrieved on Mar 2, 2007

[10]. ARLITT, M. AND WILLIAMSON, C. 1996: Web Server Workload Characterization: The Search for Invariants. In Proc  Of SIGMETRICS 96, (May 1996), 126—137

[11]. CALZAROSSA, M. AND SERAZZI, G. 1985: A Characterization of the Variation in Time of Workload Arrival Patterns. In IEEE Trans. On Computers 34, 2, 156-162

[12]. ELMS, C. 1980: Clustering –One method for Workload Characterization. In Processing of the International Conference on Computer Capacity Management, San Francisco, Calif . 1980

[13]. FU, K. 1974: Syntactic Methods in Pattern Recognition, Academic Press.

[14]. HARTIGAN, J. AND WONG, N. 1979: A K – means Clustering Algorithms. In Applied Statistics 28, 100-108

[15]. JAIN, A., MURTY, M., AND FLYNN, P. 1999: Data Clustering: A. Review. In ACM Computing Surveys 31, 3, (Sept. 1999), 264-323

مبانی نظری و پیشینه تحقیق با موضوع روش تحلیل پوشش داده ها

اختصاصی از فی لوو مبانی نظری و پیشینه تحقیق با موضوع روش تحلیل پوشش داده ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مبانی نظری و پیشینه تحقیق با موضوع روش تحلیل پوشش داده ها

توضیحات: فصل دوم مقاله کارشناسی ارشد (پیشینه و مبانی نظری پژوهش)

همراه با منبع نویسی درون متنی به شیوه APA جهت استفاده فصل دو مقاله

توضیحات نظری کامل در مورد متغیر

پیشینه داخلی و خارجی در مورد متغیر مربوطه و متغیرهای مشابه

رفرنس نویسی و پاورقی دقیق و مناسب

منبع :    انگلیسی وفارسی دارد (به شیوه APA)

نوع فایل:    در 39 صفحه WORD و قابل ویرایش با فرمت doc

قسمتی از متن مبانی نظری و پیشینه

روش تحلیل پوشش داده ها

روش تحلیل پوشش داده ها (DEA) که رویکرد ناپارامتریک برآورد توابع مرزی است برای اولین بار توسط چارنز، کوبر و رودز (1987) معرفی شد. این محققین مفاهیم پیشنهادی فارل را رواج دادند و از آن پس در مقالات زیادی این روش به کار گرفته شد. در این روش بدون در نظر گرفتن شکل تبعی خاصی برای توابع، از برنامه ریزی خطی (LP) و در نظر گرفتن نهاده ها و ستانده های بسیار متفاوت استفاده شده است و اقدام به یک سری بهینه یابی می شود و مقدار کارایی واحدهای مورد بررسی تحت دو فرض بازدهی ثابت و متغیر به مقیاس تعیین می شود. در روش DEA شکل های متفاوتی مانند شکل نسبی، شکل فزاینده و شکل پوششی (یا فراگیر) وجود دارد که در هرکدام از اینها در تعیین کارایی واحدهای مورد بررسی به روش خاصی عمل می شود. به این منظور از روش های مختلفی مانند یک مرحله ای، دو مرحله ای و چند مرحله ای استفاده می شود.

دو مدل بسیار اساسی در روش DEA وجود دارد که به مدل های CCR و BCC معروف هستند که به ترتیب معرفی می شوند. اگر فرض شود که بانکی دارای n شعبه بود و هرکدام از شعب با استفاده از m نهاده مقدار r ستانده را تولید کنند در این حالت میزان کارایی فنی یک شعبه منفرد با نام DMU به شرح زیر است:

در این مدل که با فرض بازدی ثابت به مقیاس CRS و با نگرش به نهاده ها طراحی شده است،  λیک بردارN*1 شامل اعداد ثابت است که وزنهای مجموعه مرجع را برای شعب ناکارا نشان می دهد. مقادیر اسکالر به دست آمده برای  θکارایی واحدها خواهد بود که شرط 1≥ θ را تامین می کند. مدل برنامه ریزی خطی فوق بایستی  Nبار و هر بار برای یکی از شعب حل شود و در نتیجه میزان کارایی برای هر شعبه به دست می آید. اگر 1=  θباشد به این معنی است که شعبه مورد نظر روی مرز تولید یکسان (تولید مرزی) بوده و بنا به نظریه فارل دارایی کارایی صد در صد است. اما فرض بازدهی ثابت به مقیاس زمانی مناسب است که همه واحدها در مقیاس بهینه عمل نمایند (در قسمت منحنی هزینه متوسط بلند مدت) ولی مسایل متفاوتی نظیر اثرات رقابتی محدودیت ها کارکردهای ضعیف مدیریتی و نظیر اینها باعث می شود که واحدها در مقیاس بهینه فعالیت نکنند از این رو بانکر چانز و کوپر مدل قبلی CCR را به گونه ای بسط دادند که بازدهی متغیر به مقیاس VRS را نیز در نظر بگیرد. می توان مدل BCC را با افزودن یک قید تحدب به شکل   N'I λ=1به جای  λ≥0به دست آورد. برای محاسبه کارایی مقیاس یک شعبه باید از هر دو مدل CRS (هدف بلند مدت) و VRS (هدف کوتاه مدت) استفاده کرد و با تقسیم کارایی بدست آمده از حالت CCR برحالت BCC کارایی مقیاس شعبه مورد نظر به دست می آید. مهمترین ایراد روش DEA در نظر نگرفتن عوامل تصادفی است. (حقیقت و نصیری، 1382)

. Linear programming

1. 1. constant returns to scale
2. 2. variable returns to scale

 

دانلود پاورپوینت فصل 2 کتاب آمار و مدلسازی - داده - 4 اسلاید قابل ویرایش

اختصاصی از فی لوو دانلود پاورپوینت فصل 2 کتاب آمار و مدلسازی - داده - 4 اسلاید قابل ویرایش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

üنتایج حاصل از اندازه گیری و یا بررسی نمونه را داده می گوییم.

üروش های جمع آوری داده ها عبارتند از:

üاستفاده از داده های از پیش تهیه شده

üاز طریق پرسش – مستقیما از اشخاص (شفاهی – مصاحبه)

üپرسش نامه کتبی

üاز طریق مشاهده و ثبت وقایع

üاز طریق انجام آزمایش

"مناسب برای دبیران، دانش آموزان و اولیاء"

برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید: