مطالب
روش محاسبه‌ی لحظه‌ی سال تحویل
سال قبل نتیجه‌ی جستجوی من برای یافتن فرمول محاسبه‌ی زمان سال تحویل، برای ارسال ایمیل‌های خودکار تبریک آن، در سایت‌های ایرانی حاصلی نداشت. اما واژه‌ی انگلیسی Equinox سرآغازی شد برای یافتن این الگوریتم.
نام علمی لحظه‌ی سال تحویل، Vernal Equinox است. Equinox به معنای نقطه‌ای است که یک فصل، به فصلی دیگر تبدیل می‌شود:


Equinox واژه‌ای است لاتین به معنای «شب‌های مساوی» و به این نکته اشاره دارد که در Equinox، طول شب و روز یکی می‌شوند. هر سال دارای دو Equinox است: vernal equinox و autumnal equinox (بهاری و پائیزی). البته باید درنظر داشت که Equinox بهاری در نیم کره‌ی شمالی بیشتر معنا پیدا می‌کند؛ زیرا در نیم کره‌ی جنوبی در همین زمان، پائیز شروع می‌شود.
بنابراین می‌توان enum زیر را برای تعریف این چهار ثابت رخدادهای خورشیدی تعریف کرد:
public enum SunEvent
{
    /// <summary>
    /// march equinox
    /// </summary>
    VernalEquinox,
 
    /// <summary>
    /// june solstice
    /// </summary>
    SummerSolstice,
 
    /// <summary>
    /// september equinox
    /// </summary>
    AutumnalEquinox,
 
    /// <summary>
    /// december solstice
    /// </summary>
    WinterSolstice
}

در ادامه برای محاسبه‌ی زمان equinox از فصل 27 کتاب Astronomical Algorithms کمک گرفته شده و تمام اعداد و ارقام و جداولی را که ملاحظه می‌کنید از این کتاب استخراج شده‌اند.
/// <summary>
/// Based on Jean Meeus book _Astronomical Algorithms_
/// </summary>
public static class EquinoxCalculator
{
    /// <summary>
    /// Degrees to Radians conversion factor.
    /// </summary>
    public static readonly double Deg2Radian = Math.PI / 180.0;
 
    public static bool ApproxEquals(double d1, double d2)
    {
        const double epsilon = 2.2204460492503131E-16;
        if (d1 == d2)
            return true;
        var tolerance = ((Math.Abs(d1) + Math.Abs(d2)) + 10.0) * epsilon;
        var difference = d1 - d2;
        return (-tolerance < difference && tolerance > difference);
    }
 
    /// <summary>
    /// Calculates time of the Equinox and Solstice.
    /// </summary>
    /// <param name="year">Year to calculate for.</param>
    /// <param name="sunEvent">Event to calculate.</param>
    /// <returns>Date and time event occurs as a fractional Julian Day.</returns>
    public static DateTime GetSunEventUtc(this int year, SunEvent sunEvent)
    {
        double y;
        double julianEphemerisDay;
 
        if (year >= 1000)
        {
            y = (Math.Floor((double)year) - 2000) / 1000;
 
            switch (sunEvent)
            {
                case SunEvent.VernalEquinox:
                    julianEphemerisDay = 2451623.80984 + 365242.37404 * y + 0.05169 * (y * y) - 0.00411 * (y * y * y) - 0.00057 * (y * y * y * y);
                    break;
                case SunEvent.SummerSolstice:
                    julianEphemerisDay = 2451716.56767 + 365241.62603 * y + 0.00325 * (y * y) - 0.00888 * (y * y * y) - 0.00030 * (y * y * y * y);
                    break;
                case SunEvent.AutumnalEquinox:
                    julianEphemerisDay = 2451810.21715 + 365242.01767 * y + 0.11575 * (y * y) - 0.00337 * (y * y * y) - 0.00078 * (y * y * y * y);
                    break;
                case SunEvent.WinterSolstice:
                    julianEphemerisDay = 2451900.05952 + 365242.74049 * y + 0.06223 * (y * y) - 0.00823 * (y * y * y) - 0.00032 * (y * y * y * y);
                    break;
                default:
                    throw new NotSupportedException();
            }
        }
        else
        {
            y = Math.Floor((double)year) / 1000;
 
            switch (sunEvent)
            {
                case SunEvent.VernalEquinox:
                    julianEphemerisDay = 1721139.29189 + 365242.13740 * y + 0.06134 * (y * y) - 0.00111 * (y * y * y) - 0.00071 * (y * y * y * y);
                    break;
                case SunEvent.SummerSolstice:
                    julianEphemerisDay = 1721233.25401 + 365241.72562 * y + 0.05323 * (y * y) - 0.00907 * (y * y * y) - 0.00025 * (y * y * y * y);
                    break;
                case SunEvent.AutumnalEquinox:
                    julianEphemerisDay = 1721325.70455 + 365242.49558 * y + 0.11677 * (y * y) - 0.00297 * (y * y * y) - 0.00074 * (y * y * y * y);
                    break;
                case SunEvent.WinterSolstice:
                    julianEphemerisDay = 1721414.39987 + 365242.88257 * y + 0.00769 * (y * y) - 0.00933 * (y * y * y) - 0.00006 * (y * y * y * y);
                    break;
                default:
                    throw new NotSupportedException();
            }
        }
 
        var julianCenturies = (julianEphemerisDay - 2451545.0) / 36525;
 
        var w = 35999.373 * julianCenturies - 2.47;
 
        var lambda = 1 + 0.0334 * Math.Cos(w * Deg2Radian) + 0.0007 * Math.Cos(2 * w * Deg2Radian);
 
        var sumOfPeriodicTerms = getSumOfPeriodicTerms(julianCenturies);
 
        return JulianToUtcDate(julianEphemerisDay + (0.00001 * sumOfPeriodicTerms / lambda));
    }
 
    /// <summary>
    /// Converts a fractional Julian Day to a .NET DateTime.
    /// </summary>
    /// <param name="julianDay">Fractional Julian Day to convert.</param>
    /// <returns>Date and Time in .NET DateTime format.</returns>
    public static DateTime JulianToUtcDate(double julianDay)
    {
        double a;
        int month, year;
 
        var j = julianDay + 0.5;
        var z = Math.Floor(j);
        var f = j - z;
 
        if (z >= 2299161)
        {
            var alpha = Math.Floor((z - 1867216.25) / 36524.25);
            a = z + 1 + alpha - Math.Floor(alpha / 4);
        }
        else
            a = z;
 
        var b = a + 1524;
 
        var c = Math.Floor((b - 122.1) / 365.25);
 
        var d = Math.Floor(365.25 * c);
 
        var e = Math.Floor((b - d) / 30.6001);
 
        var day = b - d - Math.Floor(30.6001 * e) + f;
 
        if (e < 14)
            month = (int)(e - 1.0);
        else if (ApproxEquals(e, 14) || ApproxEquals(e, 15))
            month = (int)(e - 13.0);
        else
            throw new NotSupportedException("Illegal month calculated.");
 
        if (month > 2)
            year = (int)(c - 4716.0);
        else if (month == 1 || month == 2)
            year = (int)(c - 4715.0);
        else
            throw new NotSupportedException("Illegal year calculated.");
 
        var span = TimeSpan.FromDays(day);
 
        return new DateTime(year, month, (int)day, span.Hours, span.Minutes,
            span.Seconds, span.Milliseconds, new GregorianCalendar(), DateTimeKind.Utc);
    }
 
    /// <summary>
    /// These values are from Table 27.C
    /// </summary>
    private static double getSumOfPeriodicTerms(double julianCenturies)
    {
        return 485 * Math.Cos(Deg2Radian * 324.96 + Deg2Radian * (1934.136 * julianCenturies))
               + 203 * Math.Cos(Deg2Radian * 337.23 + Deg2Radian * (32964.467 * julianCenturies))
               + 199 * Math.Cos(Deg2Radian * 342.08 + Deg2Radian * (20.186 * julianCenturies))
               + 182 * Math.Cos(Deg2Radian * 27.85 + Deg2Radian * (445267.112 * julianCenturies))
               + 156 * Math.Cos(Deg2Radian * 73.14 + Deg2Radian * (45036.886 * julianCenturies))
               + 136 * Math.Cos(Deg2Radian * 171.52 + Deg2Radian * (22518.443 * julianCenturies))
               + 77 * Math.Cos(Deg2Radian * 222.54 + Deg2Radian * (65928.934 * julianCenturies))
               + 74 * Math.Cos(Deg2Radian * 296.72 + Deg2Radian * (3034.906 * julianCenturies))
               + 70 * Math.Cos(Deg2Radian * 243.58 + Deg2Radian * (9037.513 * julianCenturies))
               + 58 * Math.Cos(Deg2Radian * 119.81 + Deg2Radian * (33718.147 * julianCenturies))
               + 52 * Math.Cos(Deg2Radian * 297.17 + Deg2Radian * (150.678 * julianCenturies))
               + 50 * Math.Cos(Deg2Radian * 21.02 + Deg2Radian * (2281.226 * julianCenturies))
               + 45 * Math.Cos(Deg2Radian * 247.54 + Deg2Radian * (29929.562 * julianCenturies))
               + 44 * Math.Cos(Deg2Radian * 325.15 + Deg2Radian * (31555.956 * julianCenturies))
               + 29 * Math.Cos(Deg2Radian * 60.93 + Deg2Radian * (4443.417 * julianCenturies))
               + 28 * Math.Cos(Deg2Radian * 155.12 + Deg2Radian * (67555.328 * julianCenturies))
               + 17 * Math.Cos(Deg2Radian * 288.79 + Deg2Radian * (4562.452 * julianCenturies))
               + 16 * Math.Cos(Deg2Radian * 198.04 + Deg2Radian * (62894.029 * julianCenturies))
               + 14 * Math.Cos(Deg2Radian * 199.76 + Deg2Radian * (31436.921 * julianCenturies))
               + 12 * Math.Cos(Deg2Radian * 95.39 + Deg2Radian * (14577.848 * julianCenturies))
               + 12 * Math.Cos(Deg2Radian * 287.11 + Deg2Radian * (31931.756 * julianCenturies))
               + 12 * Math.Cos(Deg2Radian * 320.81 + Deg2Radian * (34777.259 * julianCenturies))
               + 9 * Math.Cos(Deg2Radian * 227.73 + Deg2Radian * (1222.114 * julianCenturies))
               + 8 * Math.Cos(Deg2Radian * 15.45 + Deg2Radian * (16859.074 * julianCenturies));
    }
}
خروجی‌های زمانی ستاره شناسی، عموما بر اساس فرمت Julian Date است که آغاز آن  4713BCE January 1, 12 hours GMT است. به همین جهت در انتهای این مباحث، تبدیل Julian Date به DateTime دات نت را نیز ملاحظه می‌کنید. همچنین باید دقت داشت که خروجی نهایی بر اساس UTC است و برای زمان ایران، باید 3.5 ساعت به آن اضافه شود.

خروجی این الگوریتم را برای سال‌های 2014 تا 2022 به صورت ذیل مشاهده می‌کنید:
2014 -> 1392/12/29 20:28:08
2015 -> 1394/01/01 02:16:29
2016 -> 1395/01/01 08:01:21
2017 -> 1395/12/30 14:00:00
2018 -> 1396/12/29 19:46:10
2019 -> 1398/01/01 01:29:29
2020 -> 1399/01/01 07:21:03
2021 -> 1399/12/30 13:08:41
2022 -> 1400/12/29 19:04:37
برای نمونه زمان محاسبه شده‌ی 1394/01/01 02:16:29 با زمان رسمی اعلام شده‌ی ساعت 2 و 15 دقیقه و 10 ثانیه روز شنبه 1 فروردین 1394 و یا برای سال 93 زمان محاسبه شده‌ی 1392/12/29 20:28:08 با زمان رسمی ساعت ۲۰ و ۲۷ دقیقه و ۷ ثانیه پنجشنبه ۲۹ اسفند ۱۳۹۲، تقریبا برابری می‌کند.

کدهای کامل این پروژه را از اینجا می‌توانید دریافت کنید
 Equinox.zip
مطالب
ویدیوهای رایگان آموزش jQuery

آموزش مقدماتی jQuery

روز 1 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 1: Downloading the Library

روز 2 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 2: Fade, Slide, and Show Methods

روز 3 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 3: The Animate Method

روز 4 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 4: Advanced Selectors

روز 5 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 5: Creating and Removing Elements

روز 6 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 6: The toggle() and toggleClass() Methods

روز 7 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 7: The hover() Methods

روز 8 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 8: User Request - Image Slides

روز 9 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 9: Resizing Text

روز 10 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 10: Intro to AJAX: Using the Load Method

روز 11 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 11: Fun Image Hovering

روز 12 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 12: Advanced Tooltips: Part 1

روز 13 : مشاهده سایت اصلی، دریافت
Day 13: Submitting Information to a Database Asynchronously

اشتراک‌ها
تغییرات ASP.NET Core در NET 7 Release Candidate 1.

.NET 7 Release Candidate 1 (RC1) is now available and includes many great new improvements to ASP.NET Core.

Here’s a summary of what’s new in this preview release:

  • Dynamic authentication requests in Blazor WebAssembly
  • Handle location changing events
  • Blazor WebAssembly debugging improvements
  • .NET WebAssembly build tools for .NET 6 projects
  • .NET JavaScript interop on WebAssembly
  • Kestrel full certificate chain improvements
  • Faster HTTP/2 uploads
  • HTTP/3 improvements
  • Experimental Kestrel support for WebTransport over HTTP/3
  • Experimental OpenAPI support for gRPC JSON transcoding
  • Rate limiting middleware improvements
  • macOS dev-certs improvements 
تغییرات ASP.NET Core در NET 7 Release Candidate 1.
اشتراک‌ها
محاسبه منطقی شماره صفحات

در بعضی موارد شما نیاز دارید که دیتایی را به صورت Pagination نمایش دهید، بنابراین نیاز است شما یک Pagination در پایین صفحه تعبیه کنید. حال به جای محاسبه دستی که چه اعدادی باید در Pagination نمایش داده شوند، محاسبه آن را به این کتابخانه بسپارید:

var pager = new Pager(totalPages: 150, currentPage: 7, pageSize: 15);

// pager instance property values
pager.TotalItems;   // 150
pager.CurrentPage;  // 7
pager.PageSize;     // 15,
pager.TotalPages;   // 10
pager.StartPage;    // 1
pager.EndPage;      // 10
pager.StartIndex;   // 90
pager.EndIndex;     // 104
pager.Pages;        // [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ]



Install-Package JW.Pager
dotnet add package JW.Pager

معادل این کتابخانه در جاوااسکریپت  

محاسبه منطقی شماره صفحات
اشتراک‌ها
جدول بوت‌استرپی

ویژگی‌ها

1- داکیومنت مناسب + ایجکسی بودن

2- قابلیت نگهداری صفحه(اگر در صفحه‌ی 6 مرورگر را ببندید. در بازدید بعدی باز هم همان صفحه‌ی 6 نمایش داده می‌شود).

3- خروجی اکسل و ورد و...(pdf برای زبان فارسی مناسب نیست.)(با جاوااسکریپت کار میکنه)

4- نمایش متفاوت در گوشی‌ها( هر ستون به یک سطر تبدیل میشه)

5- فیلتر کردن و جستجوی کلی(بدون زحمت)(نگهداری فیلتر و جستجو در بازدید بعدی)

6- افزودن دکمه در هر سلول با توجه به نیاز

7- کم زیاد کردن ستون‌ها توسط کاربر و نگهداری تغییرات برای بازدید بعدی

8- فریز کردن عنوان جدول در زمان ارتفای زیاد

9- نمایش جدول در داخل جدول

10-تغییر اندازه ستون ها- مرتب سازی هر ستون- امکان استفاده از چند فیلتر با هم

آدرس مثال‌های این  پلاگین 

جدول بوت‌استرپی
مطالب
توضیح مثالی از SIMD برای نشان دادن عملکرد آن - SIMD Performance
پیشنیازها

SIMD یا ترجمه آن به فارسی به معنی «تک دستورالعمل و چند داده»، قابلیت آن‌را دارد تا بر روی مقادیر عددی به صورت موازی و با استفاده از پردازنده کار کند. اگر بتوانیم ساختار پروژه‌های خود را به طوری ایجاد کنیم تا بتوانیم از SIMD در پردازش‌های خود استفاده کنیم، سرعت انجام فعالیت‌ها، بسیار زیاد افزایش پیدا خواهند کرد؛ به خصوص این امر در حجم‌های پردازشی زیاد محسوس خواهد بود. البته مدیریت استفاده از منابع و پردازنده نباید فراموش شوند.
اطلاعات لازم از SIMD و نحوه عملکرد آن را می‌توانید در مقاله پیشنیاز بیابید. در این مقاله قصد داریم تا یک مثال ساده از کارآیی SIMD را مطرح کنیم. مثال زیر از مثال SimdSpike الگو برداری شده است و تغییراتی نیز جهت تکمیل شدن آن انجام شده است.
در این مثال می‌خواهیم نمونه کدهایی را با روش‌های معمول اجرا کنیم و زمان اجرای آن را با زمان اجرای همان مثال‌ها با روش SIMD، مقایسه کنیم. 
با استفاده از ویژوال استودیو 2015 آپدیت 3 یک پروژه کنسول با چارچوب دات نت 4.6.1 ایجاد کرده‌ایم. البته می‌توانید ازدیگر نسخه‌ها هم استفاده کنید به شرط آنکه دات نت 4.6x را نصب کرده باشید.

در صورتی که ویژوال استودیوی شما دارای این ورژن و آپدیت نبود، می‌توانید چارچوب دات نت 4.6.1 را جداگانه در سیستم خود نصب نمایید. توجه داشته باشید که برای استفاده از چارچوب دات نت در ویژوال استودیو باید نسخه‌های DevPack یا DeveloperPack را نصب نمایید (دریافت  دات نت 4.6.1 نسخه مخصوص استفاده در ویژال استودیو). 

در پروژه ایجاد شده فایلی به نام Program.cs و در آن کلاس Program وجود دارد. در این کلاس تابع شروع کننده برنامه یعنی Main وجود دارد و برنامه از این تابع شروع خواهد شد.

نمایی از فایل‌های پروژه

در تابع شروع کننده برنامه ابتدا وضعیت پشتیبانی از SIMD را چک می‌کنیم. این کار را همانطور که قبلا در مقاله پیشنیاز توضیح داده شده است با استفاده از خاصیت Vector.IsHardwareAccelerated بررسی می‌کنیم. اگر مقدار آن برابر با False باشد به معنای عدم پشتیبانی می‌باشد و با بررسی این موضوع در اول برنامه، در صورت عدم پشتیبانی از SIMD به اجرای ادامه‌ی برنامه خاتمه می‌دهیم.

پس از بررسی وضعیت پشتیبانی از SIMD ، تابعی را که در فایل Utilities.cs نوشته شده است، فراخوانی می‌کنیم. این تابع به بررسی وضعیت تعداد رجیسترهای SIMD و وضعیت انواع نوع‌های داده‌ای در SIMD می‌پردازد. اگر هر نوع داده‌ای از SIMD پشتیبانی کند (که بستگی به نوع پردازنده شما دارد) اندازه هر نوع داده‌ای را در SIMD چاپ می‌کند و در صورت عدم پشتیبانی هر نوع داده‌ای از SIMD مقدار «عدم پشتیبانی SIMD از آن نوع داده‌ای» چاپ خواهد شد. 

  تا به اینجای برنامه کد‌های تابع شروع کننده به صورت زیر خواهد بود. 
using System.Numerics;
using static System.Console;

namespace TestSIMD
{
    class Program
    {
        private const int ArraySize = 7680 * 4320;
        static void Main(string[] args)
        {
            // بررسی وضعیت پشتیبانی از SIMD
            if (!Vector.IsHardwareAccelerated)
            {
                WriteLine("Hardware acceleration not supported.");
                WriteLine();
                return; // عدم پشتیبانی و خاتمه برنامه
            }
            WriteLine("Hardware acceleration is supported"); // اعلام پشتیبانی از SIMD
            WriteLine();

            // بررسی وضعیت نوع‌های داده ای در مشخصات سخت افزاری SIMD
            Utilities.PrintHardwareSpecificSimdEffectiveness();

            //به منظور عدم خروج از برنامه و دیدن نتایج آزمایش
            WriteLine("Press any key to exit");
            ReadKey();
        }
    }
}
اجرای برنامه هم به صورت زیر به نمایش در خواهد آمد. 

در فایل Utilities.cs، توابع دیگری هم وجود دارند که کارآیی هر یک به صورت توضیح در بالای هر تابع نوشته شده است. این توابع برای تولید یک نوع داده‌ای تصادفی و ایجاد آرایه‌ای از نوع داده‌ای به صورت تصادفی به کار برده می‌شوند. می توانید در سورس برنامه این توضیحات را مشاهده کنید.
تا به اینجا تنها به بررسی پشتیبانی سخت افزاری از SIMD پرداختیم و همچنین توانستیم نوع‌های داده‌ای را که SIMD در سخت افزار ما پشتیبانی می‌کند، شناسایی کنیم و اندازه رجیستر‌های آنها را بیابیم.
حال به بررسی عملکرد توابع SIMD می‌پردازیم و با نوشتن چند تابع، زمان اجرای محاسباتی آنها را با نوشتن همان توابع در حالت معمولی و ساده مقایسه می‌کنیم.
 برای انجام مقایسه، زمان اجرای یک عملیات را در حالت معمول، با زمان اجرای همان عملیات در حالت SIMD بررسی می‌کنیم. هر عملیات را 3 مرتبه پشت سر هم اجرا می‌کنیم و زمان آنها را ثبت می‌کنیم تا تفاوت زمان اجرا را با تکرار عملیات نیز مشاهده کنیم. توابعی که آزمایشات را انجام می‌دهند و زمان اجرا را ثبت و نمایش می‌دهند، در فایل PerformanceTests.cs و در کلاس PerformanceTests قرار دارند و از توابع سه کلاس دیگر که عملیات در آن نوشته شده‌اند، استفاده می‌کنند.
  • فایل IntSimdProcessor.cs
    • در این فایل کلاسی به نام IntSimdProcessor قرار دارد که شامل 6 تابع می‌باشد و این تابع‌ها با نوع داده‌ای صحیح یا همان Integer کار می‌کنند. نام کلاس هم به همین خاطر نام گذاری شده است. 
    • این 6 تابع در کل 3 عملیات را شامل عملیات‌های زیر انجام می‌دهند. یکبار در حالت معمولی و یکبار با استفاده از توابع SIMD این کار را انجام می‌دهند:
      • پیدا کردن بزرگترین و کوچکترین عدد در آرایه
      • جمع عناصر دو آرایه با هم با استفاده از یک آرایه کمکی که نتیجه در آرایه کمکی ریخته می‌شود
      • جمع عناصر دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی که مجموع در آرایه اول ریخته می‌شود
    • در بالای هر تابع در این فایل توضیحات لازم درباره‌ی فعالیت آن تابع ذکر شده است.
 
  • فایل FloatSimdProcessor.cs
    • در این فایل کلاسی با نام FloatSimdProcessor قرار دارد که همانطور که از نام کلاس پیداست، توابعی برای کار بر روی اعداد از نوع داده‌ای float در آن نوشته شده‌اند.
    • در این کلاس هم 6 تابع برای انجام 3 عملیات زیر نوشته شده است که به ازای هر عملیات دو تابع یکی در حالت معمولی و یکی در حالت SIMD نوشته شده است.
      • جمع دو آرایه با استفاده از یک آرایه کمکی - مجموع در آرایه کمکی ریخته می‌شود
      • جمع دو آرایه اول ورودی - مجموع در آرایه سوم ریخته می‌شود
      • جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی - مجموع در آرایه اول ریخته می‌شود
    • در آزمایشات نوشته شده در کلاس PerformanceTests  تنها از عملیات آخری استفاده شده است و از دو عملیات اول استفاده نشده است که در صورت تمایل می‌توانید از دیگر عملیات‌ها نیز استفاده کنید.
    • در بالای هر تابع در این فایل توضیحات لازم درباره‌ی فعالیت آن تابع نیز ذکر شده است.
 
  • فایل UShortSimdProcessor.cs
    • در این فایل کلاسی با نام UShortSimdProcessor قرار دارد و همانطور که از نام کلاس پیداست، توابعی برای کار بر روی اعداد از نوع داده‌ای ushort یا همان اعداد صحیح کوچک بدون علامت نوشته شده‌اند.
    • در این کلاس 12 تابع برای انجام 6 عملیات زیر نوشته شده‌است که به ازای هر عملیات، دو تابع یکی در حالت معمولی و یکی در حالت SIMD نوشته شده است.
      • جمع دو آرایه اول ورودی که مجموع در آرایه سوم ریخته می‌شود
      • جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی که مجموع در آرایه اول ریخته می‌شود
      • بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت
      • جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی
      • جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی بدون بررسی سرریز (Overflow)
      • محاسبه میانگین و بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت
    • در بالای هر تابع در این فایل توضیحات لازم درباره‌ی فعالیت آن تابع ذکر شده است.
 
حال در کلاس PerformanceTests برای انجام آزمایشات و مقایسه زمان اجرا، 10 تابع وجود دارند که 10 عملیات مختلف را بر روی 3 نوع داده‌ای، اجرا می‌کنند. 3 عملیات از کلاس IntSimdProcessor و یک عملیات از کلاس FloatSimdProcessor و 6 عملیات از کلاس UShortSimdProcessor را مورد آزمایش قرار داده‌ایم که در مجموع شامل 10 آزمایش در 10 تابع مختلف شده است.
public static void TestIntArrayAdditionFunctions(int testSetSize) {
    WriteLine();
    Write("Testing int array addition, generating test data...");
    var intsOne = GetRandomIntArray(testSetSize); //تولید آرایه عددی به صورت تصادفی
    var intsTwo = GetRandomIntArray(testSetSize);
    WriteLine($" done, testing...");// پایان تولید آرایه‌ها و شروع پردازش
    var naiveTimesMs = new List<long>(); // تعریف لیستی برای ریختن زمان پاسخ دهی در حالت ساده و معمولی
    var hwTimesMs = new List<long>(); // تعریف لیستی برای ریختن زمان پاسخ دهی در حالت SIMD و سخت افزاری 
    for (var i = 0; i < 3; i++) { // ایجاد حلقه برای تکرار محاسبات برای اندازه گیری زمان در حالت تکراری
        stopwatch.Restart();//شروع ثبت زمان
        var result = IntSimdProcessor.NaiveSumFunc(intsOne, intsTwo);//اجرای تابع جمع دو آرایه
        var naiveTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds;//ثبت زمان
        naiveTimesMs.Add(naiveTimeMs);//افزودن زمان ثبت شده به لیست زمان‌های ساده و معمول
        WriteLine($"Naive analysis took:                {naiveTimeMs}ms (last value = {result.Last()}).");

        stopwatch.Restart();//شروع ثبت زمان
        result = IntSimdProcessor.HWAcceleratedSumFunc(intsOne, intsTwo);//اجرای تابع جمع دو آرایه در حالت سخت افزاری
        var hwTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds;//ثبت زمان
        hwTimesMs.Add(hwTimeMs);//افزودن زمان به لیست زمان‌های سخت افزاری
        WriteLine($"Hareware accelerated analysis took: {hwTimeMs}ms (last value = {result.Last()}).");
    }//پایان حلقه و چاپ نتایج
    WriteLine("Int array addition:");
    WriteLine($"Naive method average time:          {naiveTimesMs.Average():.##}");
    WriteLine($"HW accelerated method average time: {hwTimesMs.Average():.##}");
    WriteLine($"Hardware speedup:                   {naiveTimesMs.Average() / hwTimesMs.Average():P}%");
}
در بالا تکه کدی مربوط به تابع آزمایش اول از کلاس PerformanceTests قرار دارد و وظیفه دارد عملیات جمع دو آرایه را با استفاده از یک آرایه کمکی اعداد صحیح، هم در حالت معمولی و هم در حالت SIMD انجام دهد و زمان اجرای آنها را ثبت و نمایش دهد تا بتوانیم این زمان اجرا‌ها را با هم مقایسه کنیم.
ساختار و روند اجرای کلیه آزمایش‌ها و توابع در کلاس PerformanceTests با یکدیگر یکسان است و از یک stopwatch یا همان کرنومتر برای محاسبه زمان اجرا استفاده شده است.
هر کدام از این توابع یک عملیات را مورد بررسی قرار می‌دهند و هر عملیات را 3 مرتبه اجرا می‌کنند تا زمان تکرار اجرا نیز مورد مقایسه قرار گیرد.

نام تابع ذکر شده نشان دهنده آزمایش بر روی آرایه اعداد صحیح یا همان Integer می‌باشد که شامل یک پارامتر ورودی از نوع عدد صحیح می‌باشد. این پارامتر ورودی نشان دهنده اندازه هر آرایه‌ای می‌باشد که قرار است تولید شود.  

TestIntArrayAdditionFunctions(int testSetSize)

در قدم اول این تابع، باید آرایه‌ها را تولید کنیم که کد آن به صورت زیر است.

Write("Testing int array addition, generating test data...");
var intsOne = GetRandomIntArray(testSetSize);
var intsTwo = GetRandomIntArray(testSetSize);
WriteLine($" done, testing...");

ابتدا در خروجی چاپ می‌کنیم که در حال ایجاد داده‌های مربوط به آزمایش هستیم و سپس با استفاده از تابع GetRandomIntArray آرایه‌ای را ایجاد می‌کنیم و در متغیر‌های مربوطه می‌ریزیم. این تابع دارای یک پارامتر ورودی از نوع عدد صحیح است که آرایه‌ای را به طول پارامتر ورودی تولید می‌کند. این تابع در فایل Utilities.cs قرار دارد.

در پایان تولید آرایه‌ها، اتمام تولید و ایجاد آرایه‌ها را با چاپ در خروجی اعلام میکنیم.

سپس با معرفی دو لیست زیر می‌توانیم زمان‌های اجرا را در آنها بریزیم و در پایان، تابع میانگین این زمان‌ها را محاسبه و چاپ کنیم. لیست اول برای نگهداری زمان‌های اجرای عملیات در حالت معمولی و لیست دوم برای نگهداری زمانهای اجرای عملیات در حالت SIMD می‌باشد.

var naiveTimesMs = new List<long>();
var hwTimesMs = new List<long>();

سپس با ایجاد حلقه ای از 0 تا 3 که در کل 3 مرتبه اجرا می‌شود عملیات را تکرار و زمان آن را ثبت می‌کنیم. 

for (var i = 0; i < 3; i++)

درون حلقه یک عملیات را در دوحالت معمولی یا ساده و SIMD اجرا می‌کنیم. قبل از اجرای عملیات اول ابتدا stopwatch را ریست می‌کنیم. با این کار زمان صفر شده و شروع به اندازه گیری می‌کند. سپس عملیات مربوط به جمع دو آرایه را در حالت معمولی که در فایل IntSimdProcessor.cs قرار دارد، فراخوانی می‌کنیم. پس از اجرای این عملیات مقدار stopwatch را به میلی ثانیه در یک متغیر ذخیره میکنیم و این مقدار را به لیست زمان‌های اجرای معمولی اضافه می‌کنیم. در نهایت نتیجه زمان اجرا را در خروجی چاپ می‌کنیم. 

stopwatch.Restart();
var result = IntSimdProcessor.NaiveSumFunc(intsOne, intsTwo);
var naiveTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds;
naiveTimesMs.Add(naiveTimeMs);
WriteLine($"Naive analysis took:                {naiveTimeMs}ms (last value = {result.Last()}).");

پس از اجرای عملیات در حالت ساده یا معمولی، حال نوبت همان عملیات در حالت SIMD می‌باشد. دوباره stopwatch را ریست می‌کنیم و عملیات در SIMD را اجرا کرده و بعد از آن مقدار stopwatch را درون متغیری میریزیم و آن را به لیست زمان‌های اجرای عملیات در SIMD اضافه می‌کنیم و در نهایت نتیجه زمان اجرا را در خروجی چاپ می‌کنیم. 

stopwatch.Restart();
result = IntSimdProcessor.HWAcceleratedSumFunc(intsOne, intsTwo);
var hwTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds;
hwTimesMs.Add(hwTimeMs);
WriteLine($"Hareware accelerated analysis took: {hwTimeMs}ms (last value = {result.Last()}).");

پس از اجرای حلقه، حال نوبت به نمایش نتیجه میانگین زمان‌ها در خروجی است. ابتدا میانگین زمان‌های اجرا در حالت ساده یا معمولی را که به میلی ثانیه است را در خروجی چاپ می‌کنیم. بعد از آن میانگین زمان‌های اجرا در حالت SIMD را در خروجی چاپ می‌کنیم و در آخر سرعت زمان اجرا در حالت SIMD را نسبت به حالت معمولی به درصد چاپ می‌کنیم. 

WriteLine($"Naive method average time:          {naiveTimesMs.Average():.##}");
WriteLine($"HW accelerated method average time: {hwTimesMs.Average():.##}");
WriteLine($"Hardware speedup:                   {naiveTimesMs.Average() / hwTimesMs.Average():P}%");

در این مقاله تنها به توضیحی در مورد این آزمایش اکتفا می‌کنیم. لازم به ذکر است که دیگر آزمایش‌ها نیز دقیقا ساختاری مشابه این آزمایش را دارند و تنها عملیات اجرا در آنها متفاوت است. در کلاس PerformanceTests توضیحات لازم مربوط به هر آزمایش و تابع داده شده است و می‌توانید با مراجعه به کد برنامه آنها را مورد بررسی قرار دهید.

برای اجرای تمامی آزمایش‌ها، کلیه توابع نوشته شده در کلاس PerformanceTests را در کلاس Program و در تابع Main که تابع شروع کننده برنامه می‌باشد، پس از بررسی وضعیت نوع‌های داده‌ای قرار می‌دهیم.

تصویر مربوط به اجرای کامل برنامه را می‌توانید مشاهده می‌کنید. 

این جدول بر اساس یک بار اجرای برنامه در سیستم من ترسیم شده است و اجرای برنامه در سیستم‌های مختلف خروجی‌های متفاوتی را دارد. لازم به ذکر است که اندازه آرایه‌ها بسیار بزرگ است و این نتایج با آرایه‌هایی به طول بیش از هزاران هزار عنصر می‌باشد.

زمان‌ها در جدول به میلی ثانیه می‌باشد.

ردیف

عملیات

دور اول

دور دوم

دور سوم

میانگین حالت ساده

میانگین حالت SIMD

درحالت ساده

درحالت SIMD

درحالت ساده

درحالت SIMD

درحالت ساده

درحالت SIMD

1

جمع دو آرایه با استفاده از یک آرایه کمکی در اعداد صحیح

157

131

128

131

128

138

137.67

133.33

2

جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی در اعداد float

122

133

99

99

99

93

106.67

108.33

3

جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی در اعداد صحیح

83

73

86

88

78

81

82.33

80.67

4

جمع دو آرایه اول ورودی - مجموع در آرایه سوم ریخته می‌شود - در اعداد صحیح کوچک بدون علامت

58

63

50

48

58

46

55.33

52.33

5

جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی در اعداد صحیح کوچک بدون علامت

55

40

53

36

53

46

53.67

40.67

6

بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح

91

36

91

39

90.67

38

90.66

38

7

بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت

90

20

89

19

88

18

89

19

8

جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی

33

309

32

263

31

291

32

287.67

9

جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی بدون بررسی سرریز

30

13

29

13

30

12

29.67

12.67

10

محاسبه میانگین و بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت

89

50

90

51

90

49

89.57

50



سورس کامل برنامه را که شامل تغییراتی در توابع برای بهبود و اضافه شدن کامنت برای فهم بیشتر کدها می‌باشد، در زیر می‌توانید دریافت کنید: 
   TestSIMD.zip