https://3rabica.org/index.php?action=history&feed=atom&title=%D8%AC%D9%88%D8%AC%D9%84_%D8%AC%D8%A7%D9%83%D8%B3
جوجل جاكس - تاريخ المراجعة
2026-06-11T08:41:36Z
تاريخ التعديل لهذه الصفحة في الويكي
MediaWiki 1.43.7
https://3rabica.org/index.php?title=%D8%AC%D9%88%D8%AC%D9%84_%D8%AC%D8%A7%D9%83%D8%B3&diff=3491552&oldid=prev
عبد العزيز: بوت: إصلاح أخطاء فحص أرابيكا من 1 إلى 104
2023-07-19T11:35:09Z
<p>بوت: إصلاح أخطاء فحص أرابيكا من 1 إلى 104</p>
<p><b>صفحة جديدة</b></p><div>{{يتيمة|تاريخ =أبريل 2023}}<br />
{{بطاقة برمجية<br />
| اسم = <br />
| شعار = Google JAX logo.svg<br />
| لقطة = Google JAX screenshot.png<br />
| تعليق = <br />
| مؤلف = <br />
| مطور = [[جوجل]]<br />
| إصدار = <!-- {{Start date and age|YYYY|MM|DD|df=yes/no}} --><br />
| آخر_إصدار = <br />
| آخر_إصدار_تجريبي = v0.3.13<br />
| مستودع = {{مسار|https://github.com/google/jax}}<br />
| لغة = [[بايثون (لغة برمجة)|Python]]، [[سي++]]<br />
| برمجيات_وسيطة = <br />
| نظام_التشغيل = [[لينكس]]، [[ماك أو إس]]، [[مايكروسوفت ويندوز]]<br />
| منصة = [[بايثون (لغة برمجة)|Python]]، [[نمباي]]<br />
| حجم = 9.0 MB<br />
| نوع = [[تعلم الآلة]]<br />
| رخصة = [[رخصة أباتشي]]<br />
| موقع_المطور = <!-- {{مسار|example.org}} or {{official URL}} --><br />
}}<br />
<br />
'''جوجل جاكس''' هو مكتبة برمجية مفتوحة المصدر تم تطويرها من قبل جوجل والتي تسمح بتحويل البرامج المكتوبة بلغة بايثون ونمباي إلى برامج قابلة للتفاعل مع وحدات المعالجة المركزية والمعالجات الرسومية.<ref name=":0">{{استشهاد|عنوان=JAX: Autograd and XLA|تاريخ=2022-06-18|مسار=https://github.com/google/jax|مسار أرشيف=https://web.archive.org/web/20220618205214/https://github.com/google/jax|ناشر=Google|bibcode=2021ascl.soft11002B|تاريخ الوصول=2022-06-18|تاريخ أرشيف=2022-06-18|الأخير=Bradbury|الأول=James|الأخير2=Frostig|الأول2=Roy|الأخير3=Hawkins|الأول3=Peter|الأخير4=Johnson|الأول4=Matthew James|الأخير5=Leary|الأول5=Chris|الأخير6=MacLaurin|الأول6=Dougal|الأخير7=Necula|الأول7=George|الأخير8=Paszke|الأول8=Adam|الأخير9=Vanderplas|الأول9=Jake|صحيفة=Astrophysics Source Code Library}}</ref><ref>{{استشهاد بدورية محكمة|الأخير=Frostig|الأول=Roy|الأخير2=Johnson|الأول2=Matthew James|الأخير3=Leary|الأول3=Chris|تاريخ=2018-02-02|سنة=2018|عنوان=Compiling machine learning programs via high-level tracing|مسار=https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/146.pdf|حالة المسار=live|صحيفة=MLsys|صفحات=1–3|مسار أرشيف=https://web.archive.org/web/20220621153349/https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/146.pdf|تاريخ أرشيف=2022-06-21}}</ref><ref>{{استشهاد ويب|مسار=https://www.deepmind.com/blog/using-jax-to-accelerate-our-research|عنوان=Using JAX to accelerate our research|موقع=www.deepmind.com|لغة=en|مسار أرشيف=https://web.archive.org/web/20220618205746/https://www.deepmind.com/blog/using-jax-to-accelerate-our-research|تاريخ أرشيف=2022-06-18|تاريخ الوصول=2022-06-18|حالة المسار=live}}</ref><br />
<br />
صُمم لمتابعة هيكل وسير العمل الخاصين [[نمباي|بنمباي]] بأقصى قدر ممكن، كما أنه يعمل مع الإطارات المختلفة الموجودة مثل [[تنسرفلو]] و[[باي تورش]].<ref>{{استشهاد ويب|مسار=https://www.businessinsider.com/facebook-pytorch-beat-google-tensorflow-jax-meta-ai-2022-6|عنوان=Google is quietly replacing the backbone of its AI product strategy after its last big push for dominance got overshadowed by Meta|موقع=Business Insider|لغة=en-US|مسار أرشيف=https://web.archive.org/web/20220621143905/https://www.businessinsider.com/facebook-pytorch-beat-google-tensorflow-jax-meta-ai-2022-6|تاريخ أرشيف=2022-06-21|تاريخ الوصول=2022-06-21|الأخير=Lynley|الأول=Matthew}}</ref><ref>{{استشهاد ويب|مسار=https://analyticsindiamag.com/why-is-googles-jax-so-popular/|عنوان=Why is Google's JAX so popular?|تاريخ=2022-04-25|موقع=Analytics India Magazine|لغة=en-US|مسار أرشيف=https://web.archive.org/web/20220618210503/https://analyticsindiamag.com/why-is-googles-jax-so-popular/|تاريخ أرشيف=2022-06-18|تاريخ الوصول=2022-06-18|حالة المسار=live}}</ref><br />
<br />
تتمثل وظائفه الأساسية في:<ref name=":0" /><br />
<br />
# grad: التمايز التلقائي<br />
# jit: تجميع<br />
# vmap: التوجيه التلقائي<br />
# pmap: برمجة SPMD<br />
<br />
== أنظر أيضا ==<br />
<br />
* [[نمباي|NumPy]]<br />
* [[تنسرفلو|TensorFlow]]<br />
* [[باي تورش|PyTorch]]<br />
* [[كودا]]<br />
* [[الاشتقاق الآلي|التفاضل التلقائي]]<br />
* [[ترجمة في الوقت المناسب]]<br />
<br />
== روابط خارجية ==<br />
<br />
* الوثائق {{مسار|https://jax.readthedocs.io/}}<br />
* Colab ( Jupyter / iPython) دليل البدء السريع {{مسار|https://colab.research.google.com/github/google/jax/blob/main/docs/notebooks/quickstart.ipynb}}<br />
* [[تنسرفلو|TensorFlow]] 's XLAː {{مسار|https://www.tensorflow.org/xla}} (الجبر الخطي المعجل)<br />
* {{يوتيوب|WdTeDXsOSj4}}<br />
* الورقة الأصلية {{مسار|https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/146.pdf}}<br />
<br />
== مراجع ==<br />
{{مراجع}}<br />
{{شريط بوابات|جوجل}}<br />
<br />
[[تصنيف:جوجل]]<br />
[[تصنيف:تعلم الآلة]]</div>
عبد العزيز