Algorithms to Live By

StudyZoom

ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်

ဤအက်ပ်အကြောင်း

📘 လိုက်နာရမည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ – (2025–2026 ထုတ်ဝေမှု)

📚 Algorithms to Live by (2025–2026 Edition) သည် BS/CS၊ BS/IT၊ Software Engineering ကျောင်းသားများနှင့် algorithms များကို ကျွမ်းကျင်စေရန် ရည်ရွယ်သော သင်ယူသူများအတွက် တည်ဆောက်ထားသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းအခြေခံ ပညာရေးအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအက်ပ်သည် သင်ယူမှု၊ စာမေးပွဲပြင်ဆင်မှုနှင့် လူတွေ့စစ်ဆေးရန် အဆင်သင့်ဖြစ်မှုကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် အသေးစိတ်မှတ်စုများ၊ MCQ နှင့် ဉာဏ်စမ်းပဟေဠိများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စနစ်တကျဖွဲ့စည်းထားသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းပုံစံတစ်ခုဖြင့် ကျောင်းသားများသည် ခိုင်မာသောပြဿနာဖြေရှင်းနိုင်မှုစွမ်းရည်ကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် အယ်လ်ဂိုရီသမ်အယူအဆများကို အသုံးချနိုင်သည်။

ဤထုတ်ဝေမှုတွင် အကောင်းဆုံးရပ်တန့်ခြင်း၊ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း၊ ကက်ချခြင်း၊ ဂိမ်းသီအိုရီ၊ ကျပန်းလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ Bayesian ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း၊ ပိုသင့်လျော်ခြင်း၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်း၊ ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ ကြင်နာမှုနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အကြောင်းအရာများအတွက် အခြေခံအကျုံးဝင်ပါသည်။ အခန်းတစ်ခန်းချင်းစီသည် သီအိုရီဆိုင်ရာ အသိပညာများကို လက်တွေ့ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများနှင့် ရောနှောရန် ဂရုတစိုက်ဖွဲ့စည်းထားပြီး ၎င်းသည် ကျောင်းသားများနှင့် ဝါသနာပါသော ပညာရှင်များအတွက် မရှိမဖြစ် လမ်းညွှန်တစ်ခုဖြစ်သည်။

---

📂 အခန်းများနှင့် အကြောင်းအရာများ

🔹 အခန်း 1- အကောင်းဆုံးရပ်တန့်ခြင်း။
- အတွင်းဝန်ပြဿနာ
- ၃၇% စည်းမျဉ်း
- ရပ်တန့်ခြင်းနှင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအကြား အပေးအယူလုပ်ခြင်း။
- စူးစမ်းခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်း

🔹 အခန်း 2- Explore-Exploit
- Win-Stay၊ Lose-Shift Heuristic
- Gittins အညွှန်းကိန်း
- Thompson နမူနာပုံစံ
- ဘဝဆုံးဖြတ်ချက်များအတွင်း စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းနှင့် အမြတ်ထုတ်ခြင်းကို ဟန်ချက်ညီစေခြင်း။

🔹 အခန်း 3- အမျိုးအစားခွဲခြင်း။
- နေ့စဉ်လူနေမှုဘဝတွင် Algorithms များကိုစီရန်
- လတ်တလောအသုံးအနည်းဆုံး (LRU) မဟာဗျူဟာ
- ကက်ရှ်စီမံခန့်ခွဲမှု
- သတင်းအချက်အလက်များကို ထိရောက်စွာ စုစည်းခြင်း။

🔹 အခန်း 4- သိမ်းဆည်းခြင်း။
- စာမျက်နှာအစားထိုးခြင်းဆိုင်ရာ နည်းစနစ်များ
- ယာယီဒေသ
- LRU နှင့် FIFO
- Memory နှင့် Storage Optimization

🔹 အခန်း ၅- အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း။
- Bayes ၏စည်းမျဉ်း
- Single-Tasking နှင့် Multitasking
- အတိုဆုံးလုပ်ဆောင်ချိန် ပထမ
- ကြိုတင်မဲ
- Thrashing နှင့် Overhead

🔹 အခန်း ၆- Bayes ၏စည်းမျဉ်း
- အခြေအနေအရ ဖြစ်နိုင်ခြေ
- Bayesian Inference
- အခြေခံအဆင့် လျစ်လျူရှုခြင်း။
- မသေချာမရေရာမှုအောက်တွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ခြင်း။

🔹 အခန်း ၇- အလွန်အကျွံ
- Generalization နှင့် Memorization
- Bias-Variance Tradeoff
- Curve Fitting
- မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့်ရိုးရှင်း

🔹 အခန်း ၈- အပန်းဖြေခြင်း။
- အချုပ်အနှောင်ကို ပြေလျော့စေခြင်း။
- စိတ်ကျေနပ်မှု နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
- ကွန်ပြူတာဆွဲဆန့်နိုင်မှု
- ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် Heuristics

🔹 အခန်း ၉- ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်း။
- Protocol ဒီဇိုင်း
- Congestion ထိန်းချုပ်ရေး
- TCP/IP နှင့် Packet ပြောင်းခြင်း။
- ဆက်ဆံရေးတွင် တရားမျှတပြီး ထိရောက်မှုရှိခြင်း။

🔹 အခန်း ၁၀- ကျပန်း
- ကျပန်းလုပ်ထားသော Algorithms
- Load Balancing
- Monte Carlo နည်းလမ်းများ
- မဟာဗျူဟာတွင်အခွင့်အလမ်း၏အခန်းကဏ္ဍ

🔹 အခန်း ၁၁- ဂိမ်းသီအိုရီ
- Nash မျှခြေ
- အကျဉ်းသား၏အကျပ်ရိုက်ခြင်း။
- ယန္တရားဒီဇိုင်း
- ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှု

🔹 အခန်း ၁၂- ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ ကြင်နာမှု
- သိမှုဝန်လျော့ချခြင်း။
- အခြားသူများကို ကူညီရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သူဖြစ်ရမည်။
- အခြားသူများအတွက် ရိုးရှင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ
- သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ဖော်

---

🌟 အဘယ်ကြောင့် ဤအက်ပ်ကို ရွေးချယ်သနည်း။
- ပြီးပြည့်စုံသော Algorithm syllabus ကို စနစ်တကျ ပညာရပ်ပုံစံဖြင့် အကျုံးဝင်သည်။
- ထိရောက်သောအလေ့အကျင့်အတွက် MCQ နှင့် ပဟေဠိများ ပါဝင်သည်။
- လျင်မြန်စွာ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် နက်နဲသော သဘောတရားဆိုင်ရာ ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုကို ပေးစွမ်းသည်။
- ပရောဂျက်များ၊ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အင်တာဗျူးပြင်ဆင်မှုတို့တွင် ကူညီပေးရမည်။
- အယ်လဂိုရီသမ်တွေးခေါ်မှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းတွင် ခိုင်မာသောအခြေခံအုတ်မြစ်များကို တည်ဆောက်ပါ။

---

✍ ဤအက်ပ်အား မှုတ်သွင်းထားသည်။
Brian Christian၊ Tom Griffiths၊ Rajeev Motwani၊ Prabhakar Raghavan၊ Fatima M. Albar၊ Antonie J. Jetter

📥 ယခုဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။
ယနေ့ (2025–2026 ထုတ်ဝေမှု) တွင် အသက်ရှင်သန်ရန် သင်၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ရယူပြီး ယုံကြည်စိတ်ချစွာဖြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို စတင်ကျွမ်းကျင်အောင်လုပ်ပါ။

အသစ်များ

🚀 Initial Launch of Algorithms to Live By v1.0

✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering Algorithms
✅ Interactive MCQs & quizzes for self-assessment and exam prep

🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & Data Science
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for projects, coursework & technical interviews

Start your journey in mastering algorithmic strategies for real-world applications today with Algorithms to Live By v1.0! 🚀