لیگ ملی فوتبال (NFL) یکی از محبوب ترین لیگ های ورزشی در ایالات متحده است و می باشد با ارزش ترین لیگ ورزشی جهان. NFL، BioCore، و AWS متعهد به ارتقای درک انسان در مورد تشخیص، پیشگیری و درمان آسیبهای مرتبط با ورزش هستند تا بازی فوتبال را ایمنتر کنند. اطلاعات بیشتر در مورد تلاشهای سلامت و ایمنی بازیکنان NFL در سایت موجود است وب سایت NFL.
La خدمات حرفه ای AWS تیم با NFL و Biocore برای ارائه راه حل های مبتنی بر یادگیری ماشینی (ML) برای شناسایی ضربه کلاه ایمنی از فیلم بازی با استفاده از تکنیک های بینایی کامپیوتری (CV) همکاری کرده است. با نماهای دوربین متعددی که از هر بازی در دسترس است، راهحلهایی برای شناسایی ضربههای کلاه ایمنی از هر یک از این نماها و ادغام نتایج ضربه کلاه ایمنی ایجاد کردهایم.
انگیزه استفاده از چندین نمای دوربین از محدودیت اطلاعات زمانی ناشی می شود که رویدادهای ضربه ای تنها با یک نما ثبت می شوند. تنها با یک دیدگاه، برخی از بازیکنان ممکن است یکدیگر را مسدود کنند یا توسط اشیاء دیگر در زمین مسدود شوند. بنابراین، افزودن دیدگاههای بیشتر به سیستم ML ما اجازه میدهد تا تأثیرات بیشتری را شناسایی کند که در یک نمای واحد قابل مشاهده نیستند. برای نشان دادن نتایج فرآیند ادغام و نحوه استفاده تیم از ابزارهای تجسم برای کمک به ارزیابی عملکرد مدل، ما یک پایگاه کد ایجاد کردهایم تا به صورت بصری نتایج تشخیص چند نما را پوشش دهد. این فرآیند با حذف تأثیرات تکراری شناساییشده در چندین نما، به شناسایی تعداد واقعی تأثیراتی که هر بازیکن تجربه میکنند کمک میکند.
در این پست، ما از مجموعه داده های عمومی در دسترس استفاده می کنیم NFL - مسابقه Kaggle تشخیص ضربه و نتایج را برای ادغام دو نما نشان می دهد. مجموعه داده شامل جعبههای محدودکننده کلاه ایمنی در هر فریم و برچسبهای ضربهای است که در هر ویدیو یافت میشود. به طور خاص، ما بر حذف و تجسم ویدیوها با شناسه تمرکز می کنیم 57583_000082
در نمای انتهایی و کناری. می توانید دانلود کنید ویدیوهای endzone و sideline، و همچنین برچسب های حقیقت زمینی.
پیش نیازها
راه حل به موارد زیر نیاز دارد:
با SageMaker Studio Lab شروع کنید و بسته های مورد نیاز را نصب کنید
می توانید نوت بوک را از GitHub مخزن یا از آزمایشگاه SageMaker Studio. در این پست، نوت بوک را از محیط آزمایشگاه SageMaker Studio اجرا می کنیم. ما SageMaker Studio Lab را انتخاب میکنیم زیرا رایگان است، جلسات قدرتمند CPU و GPU را ارائه میکند و 15 گیگابایت فضای ذخیرهسازی دائمی را ارائه میکند که به طور خودکار محیط شما را ذخیره میکند و به شما امکان میدهد از جایی که کار را رها کردهاید ادامه دهید. برای استفاده از SageMaker Studio Lab، درخواست کنید و یک حساب کاربری جدید راه اندازی کنید. پس از تایید حساب، مراحل زیر را انجام دهید:
- مشاهده aws-samples مخزن GitHub.
- در
README
بخش، را انتخاب کنید آزمایشگاه استودیو را باز کنید.
این شما را به محیط آزمایشگاه SageMaker Studio خود هدایت می کند.
- نوع محاسبات CPU خود را انتخاب کنید، سپس انتخاب کنید Runtime را شروع کنید.
- پس از شروع زمان اجرا، انتخاب کنید در پروژه کپی کنید، که پنجره جدیدی با محیط Jupyter Lab باز می کند.
اکنون شما آماده استفاده از نوت بوک هستید!
- باز کن
fuse_and_visualize_multiview_impacts.ipynb
و دستورالعمل های دفترچه یادداشت را دنبال کنید.
اولین سلول در نوت بوک بسته های ضروری پایتون مانند پانداها و OpenCV را نصب می کند:
%pip install pandas
%pip install opencv-contrib-python-headless
تمام بستههای ضروری پایتون را وارد کنید و گزینههای پانداها را برای تجربه تجسم بهتر تنظیم کنید:
import os
import cv2
import pandas as pd
import numpy as np
pd.set_option('mode.chained_assignment', None)
ما از پانداها برای بلع و تجزیه فایل CSV با جعبه های حاشیه کلاه مشروح و همچنین ضربه ها استفاده می کنیم. ما از NumPy عمدتا برای دستکاری آرایه ها و ماتریس ها استفاده می کنیم. ما از OpenCV برای خواندن، نوشتن و دستکاری داده های تصویر در پایتون استفاده می کنیم.
داده ها را با ترکیب نتایج دو نما آماده کنید
برای ادغام این دو دیدگاه با هم، از عبارت استفاده می کنیم train_labels.csv
از رقابت Kaggle به عنوان مثال، زیرا شامل تأثیرات حقیقت زمین از هر دو منطقه انتهایی و کناری است. تابع زیر مجموعه داده ورودی را می گیرد و یک دیتافریم ذوب شده را خروجی می دهد که برای همه پخش های مجموعه داده ورودی کپی شده است:
def prep_data(df): df['game_play'] = df['gameKey'].astype('str') + '_' + df['playID'].astype('str').str.zfill(6) return df def dedup_view(df, windows): # define view df = df.sort_values(by='frame') view_columns = ['frame', 'left', 'width', 'top', 'height', 'video'] common_columns = ['game_play', 'label', 'view', 'impactType'] label_cleaned = df[view_columns + common_columns] # rename columns sideline_column_rename = {col: 'Sideline_' + col for col in view_columns} endzone_column_rename = {col: 'Endzone_' + col for col in view_columns} sideline_columns = list(sideline_column_rename.values()) # create two dataframes, one for sideline, one for endzone label_endzone = label_cleaned.query('view == "Endzone"') label_endzone.rename(columns=endzone_column_rename, inplace=True) label_sideline = label_cleaned.query('view == "Sideline"') label_sideline.rename(columns=sideline_column_rename, inplace=True) # prepare sideline labels label_sideline['is_dup'] = False for columns in sideline_columns: label_endzone[columns] = np.nan label_endzone['is_dup'] = False # iterrate endzone rows to find matches and dedup for index, row in label_endzone.iterrows(): player = row['label'] frame = row['Endzone_frame'] impact_type = row['impactType'] sideline_row = label_sideline[(label_sideline['label'] == player) & ((label_sideline['Sideline_frame'] >= frame - windows // 2) & (label_sideline['Sideline_frame'] <= frame + windows // 2 + 1)) & (label_sideline['is_dup'] == False) & (label_sideline['impactType'] == impact_type)] if len(sideline_row) > 0: sideline_index = sideline_row.index[0] label_sideline['is_dup'].loc[sideline_index] = True for col in sideline_columns: label_endzone[col].loc[index] = sideline_row.iloc[0][col] label_endzone['is_dup'].loc[index] = True # calculate overlap perc not_dup_sideline = label_sideline[label_sideline['is_dup'] == False] final_output = pd.concat([not_dup_sideline, label_endzone]) return final_output def fuse_df(raw_df, windows): outputs = [] all_game_play = raw_df['game_play'].unique() for game_play in all_game_play: df = raw_df.query('game_play ==@game_play') output = dedup_view(df, windows) outputs.append(output) output_df = pd.concat(outputs) output_df['gameKey'] = output_df['game_play'].apply(lambda x: x.split('_')[0]).map(int) output_df['playID'] = output_df['game_play'].apply(lambda x: x.split('_')[1]).map(int) return output_df
برای اجرای تابع، بلوک کد زیر را اجرا می کنیم تا مکان تابع را ارائه کنیم train_labels.csv
داده ها را انجام دهید و سپس آماده سازی داده ها را انجام دهید تا یک ستون اضافی اضافه کنید و فقط ردیف های ضربه ای را استخراج کنید. پس از اجرای تابع، خروجی را در یک متغیر dataframe به نام ذخیره می کنیم fused_df
.
# read the annotated impact data from train_labels.csv
ground_truth = pd.read_csv('train_labels.csv') # prepare game_play column using pipe(prep_data) function in pandas then filter the dataframe for just rows with impacts
ground_truth = ground_truth.pipe(prep_data).query('impact == 1') # loop over all the unique game_plays and deduplicate the impact results from sideline and endzone
fused_df = fuse_df(ground_truth, windows=30)
تصویر زیر حقیقت اصلی را نشان می دهد.
اسکرین شات زیر نمونه های دیتافریم ذوب شده را نشان می دهد.
کد نمودار و تصویر
پس از ترکیب نتایج ضربه، از تولید شده استفاده می کنیم fused_df
برای همپوشانی نتایج بر روی ویدیوهای endzone و sideline ما و ادغام دو نما با هم. برای این کار از تابع زیر استفاده میکنیم و ورودیهای مورد نیاز مسیرهای ویدیوی endzone، ویدیوی جانبی، fused_df
دیتافریم و مسیر خروجی نهایی برای ویدیوی تازه تولید شده. توابع استفاده شده در این بخش در بخش علامت گذاری نوت بوک مورد استفاده در آزمایشگاه SageMaker Studio توضیح داده شده است.
def get_video_and_metadata(vid_path): vid = cv2.VideoCapture(vid_path) total_frame_number = vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) width = int(vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = vid.get(cv2.CAP_PROP_FPS) return vid, total_frame_number, width, height, fps def overlay_impacts(frame, fused_df, game_key, play_id, frame_cnt, h1): # look for duplicates duplicates = fused_df.query(f"gameKey == {int(game_key)} and playID == {int(play_id)} and is_dup == True and Sideline_frame == @frame_cnt") frame_has_impact = False if len(duplicates) > 0: for duplicate in duplicates.itertuples(index=False): if frame_cnt == duplicate.Sideline_frame: frame_has_impact = True if frame_has_impact: cv2.rectangle(frame, #frame to be edited (int(duplicate.Sideline_left), int(duplicate.Sideline_top)), #(x,y) of top left corner (int(duplicate.Sideline_left) + int(duplicate.Sideline_width), int(duplicate.Sideline_top) + int(duplicate.Sideline_height)), #(x,y) of bottom right corner (0,0,255), #RED boxes thickness=3) cv2.rectangle(frame, #frame to be edited (int(duplicate.Endzone_left), int(duplicate.Endzone_top)+ h1), #(x,y) of top left corner (int(duplicate.Endzone_left) + int(duplicate.Endzone_width), int(duplicate.Endzone_top) + int(duplicate.Endzone_height) + h1), #(x,y) of bottom right corner (0,0,255), #RED boxes thickness=3) cv2.line(frame, #frame to be edited (int(duplicate.Sideline_left), int(duplicate.Sideline_top)), #(x,y) of point 1 in a line (int(duplicate.Endzone_left), int(duplicate.Endzone_top) + h1), #(x,y) of point 2 in a line (255, 255, 255), # WHITE lines thickness=4) else: # if no duplicates, look for sideline then endzone and add to the view sl_impacts = fused_df.query(f"gameKey == {int(game_key)} and playID == {int(play_id)} and is_dup == False and view == 'Sideline' and Sideline_frame == @frame_cnt") if len(sl_impacts) > 0: for impact in sl_impacts.itertuples(index=False): if frame_cnt == impact.Sideline_frame: frame_has_impact = True if frame_has_impact: cv2.rectangle(frame, #frame to be edited (int(impact.Sideline_left), int(impact.Sideline_top)), #(x,y) of top left corner (int(impact.Sideline_left) + int(impact.Sideline_width), int(impact.Sideline_top) + int(impact.Sideline_height)), #(x,y) of bottom right corner (0, 255, 255), #YELLOW BOXES thickness=3) ez_impacts = fused_df.query(f"gameKey == {int(game_key)} and playID == {int(play_id)} and is_dup == False and view == 'Endzone' and Endzone_frame == @frame_cnt") if len(ez_impacts) > 0: for impact in ez_impacts.itertuples(index=False): if frame_cnt == impact.Endzone_frame: frame_has_impact = True if frame_has_impact: cv2.rectangle(frame, #frame to be edited (int(impact.Endzone_left), int(impact.Endzone_top)+ h1), #(x,y) of top left corner (int(impact.Endzone_left) + int(impact.Endzone_width), int(impact.Endzone_top) + int(impact.Endzone_height) + h1 ), #(x,y) of bottom right corner (0, 255, 255), #YELLOW BOXES thickness=3) return frame, frame_has_impact def generate_impact_video(ez_vid_path:str, sl_vid_path:str, fused_df:pd.DataFrame, output_path:str, freeze_impacts=True): #define video codec to be used for VIDEO_CODEC = "MP4V" # parse game_key and play_id information from the name of the files game_key = os.path.basename(ez_vid_path).split('_')[0] # parse game_key play_id = os.path.basename(ez_vid_path).split('_')[1] # parse play_id # get metadata such as total frame number, width, height and frames per second (FPS) from endzone (ez) and sideline (sl) videos ez_vid, ez_total_frame_number, ez_width, ez_height, ez_fps = get_video_and_metadata(ez_vid_path) sl_vid, sl_total_frame_number, sl_width, sl_height, sl_fps = get_video_and_metadata(sl_vid_path) # define a video writer for the output video output_video = cv2.VideoWriter(output_path, #output file name cv2.VideoWriter_fourcc(*VIDEO_CODEC), #Video codec ez_fps, #frames per second in the output video (ez_width, ez_height+sl_height)) # frame size with stacking video vertically # find shorter video and use the total frame number from the shorter video for the output video total_frame_number = int(min(ez_total_frame_number, sl_total_frame_number)) # iterate through each frame from endzone and sideline for frame_cnt in range(total_frame_number): frame_has_impact = False frame_near_impact = False # reading frames from both endzone and sideline ez_ret, ez_frame = ez_vid.read() sl_ret, sl_frame = sl_vid.read() # creating strings to be added to the output frames img_name = f"Game key: {game_key}, Play ID: {play_id}, Frame: {frame_cnt}" video_frame = f'{game_key}_{play_id}_{frame_cnt}' if ez_ret == True and sl_ret == True: h, w, c = ez_frame.shape h1,w1,c1 = sl_frame.shape if h != h1 or w != w1: # resize images if they're different ez_frame = cv2.resize(ez_frame,(w1,h1)) frame = np.concatenate((sl_frame, ez_frame), axis=0) # stack the frames vertically frame, frame_has_impact = overlay_impacts(frame, fused_df, game_key, play_id, frame_cnt, h1) cv2.putText(frame, #image frame to be modified img_name, #string to be inserted (30, 30), #(x,y) location of the string cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, #font 1, #scale (255, 255, 255), #WHITE letters thickness=2) cv2.putText(frame, #image frame to be modified str(frame_cnt), #frame count string to be inserted (w1-75, h1-20), #(x,y) location of the string in the top view cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, #font 1, #scale (255, 255, 255), # WHITE letters thickness=2) cv2.putText(frame, #image frame to be modified str(frame_cnt), #frame count string to be inserted (w1-75, h1+h-20), #(x,y) location of the string in the bottom view cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, #font 1, #scale (255, 255, 255), # WHITE letters thickness=2) output_video.write(frame) # Freeze for 60 frames on impacts if frame_has_impact and freeze_impacts: for _ in range(60): output_video.write(frame) else: break frame_cnt += 1 output_video.release() return
برای اجرای این توابع، میتوانیم یک ورودی مانند کد زیر ارائه کنیم که ویدیویی به نام تولید میکند output.mp4
:
generate_impact_video('57583_000082_Endzone.mp4', '57583_000082_Sideline.mp4', fused_df, 'output.mp4')
این یک ویدیو را همانطور که در مثال زیر نشان داده شده است ایجاد می کند، جایی که جعبه های مرزی قرمز ضربه هایی هستند که هم در نمای انتهایی و هم در نمای کناری یافت می شوند، و جعبه های مرزی زرد ضربه هایی هستند که فقط در یک نما در ناحیه انتهایی یا کناری یافت می شوند.
نتیجه
در این پست، ما نشان دادیم که چگونه تیمهای NFL، Biocore و AWS ProServe با هم کار میکنند تا تشخیص ضربه را با ترکیب نتایج از چندین نما بهبود بخشند. این به تیمها اجازه میدهد تا اشکالزدایی کنند و نحوه عملکرد کیفی مدل را تجسم کنند. این فرآیند را می توان به راحتی تا سه یا بیشتر مقیاس کرد. در پروژه های خود، ما از هفت نمای مختلف استفاده کرده ایم. تشخیص ضربه کلاه ایمنی تنها با تماشای ویدیوها از یک نما می تواند به دلیل انسداد دید دشوار باشد، اما تشخیص ضربه از چندین نما و ترکیب نتایج به ما امکان می دهد عملکرد مدل خود را بهبود بخشیم.
برای آزمایش این راه حل، به سایت مراجعه کنید aws-samples مخزن GitHub و رجوع به fuse_and_visualize_multiview_impacts.ipynb نوت بوک. تکنیکهای مشابهی را میتوان در صنایع دیگر مانند تولید، خردهفروشی و امنیت نیز به کار برد، جایی که داشتن چندین نما برای سیستم ML برای شناسایی بهتر اهداف با دید جامعتر مفید است.
برای اطلاعات بیشتر در مورد سلامت و ایمنی بازیکنان NFL، به سایت مراجعه کنید وب سایت NFL و NFL توضیح داد: نوآوری در سلامت و ایمنی بازیکنان.
درباره نویسندگان
کریس بومهاور مهندس یادگیری ماشین در AWS Professional Services است. کریس بیش از 6 سال تجربه در توسعه راه حل های یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت در صنایع مختلف دارد. امروزه، او بیشتر وقت خود را صرف کمک به مشتریان در صنایع ورزشی، بهداشتی و کشاورزی میکند تا راهحلهای یادگیری ماشینی مقیاسپذیر و سرتاسری را بسازند.
بن فنکر یک دانشمند ارشد داده در خدمات حرفه ای AWS است و به مشتریان کمک کرده است تا راه حل های ML را در صنایع مختلف از ورزش گرفته تا مراقبت های بهداشتی و تولید بسازند. او دکتری دارد. در فیزیک از دانشگاه A&M تگزاس و 6 سال تجربه در صنعت. بن از بیسبال، مطالعه و بزرگ کردن بچه هایش لذت می برد.
سام هادلستون یک دانشمند اصلی داده در Biocore LLC است که به عنوان رهبر فناوری برای برنامه ورزشکاران دیجیتال NFL خدمت می کند. Biocore تیمی از مهندسین کلاس جهانی مستقر در شارلوتسویل، ویرجینیا است که تحقیقات، آزمایش، تخصص بیومکانیک، مدلسازی و سایر خدمات مهندسی را به مشتریانی که به درک و کاهش آسیب اختصاص داده شدهاند، ارائه میکند.
جارویس لی یک دانشمند ارشد داده با خدمات حرفه ای AWS است. او بیش از پنج سال است که با AWS کار می کند و با مشتریان در زمینه یادگیری ماشین و مشکلات بینایی کامپیوتری کار می کند. خارج از محل کار از دوچرخه سواری لذت می برد.
تایلر مولنباخ پیشگام تمرین جهانی برای ML با خدمات حرفه ای AWS است. او مسئول هدایت مسیر استراتژیک ML برای خدمات حرفه ای است و اطمینان حاصل می کند که مشتریان از طریق پذیرش فناوری های ML به دستاوردهای تجاری متحول کننده پی می برند.
کوین سانگ دانشمند داده در AWS Professional Services است. او دارای مدرک دکترای بیوفیزیک است و بیش از 5 سال تجربه صنعتی در ساخت راه حل های بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین دارد.
بتی ژانگ یک دانشمند داده با 10 سال تجربه در زمینه داده و فناوری است. اشتیاق او ساخت راهحلهای یادگیری ماشینی نوآورانه برای ایجاد تغییرات تحولآفرین برای شرکتها است. او در اوقات فراغت خود از سفر، مطالعه و یادگیری در مورد فن آوری های جدید لذت می برد.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- منبع: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-and-visualize-multi-camera-events-using-amazon-sagemaker-studio-lab/
- 1
- 10
- 100
- 202
- 7
- a
- درباره ما
- حساب
- دستاوردهای
- در میان
- اضافه
- اضافی
- اتخاذ
- پس از
- کشاورزی
- معرفی
- اجازه می دهد تا
- آمازون
- آمازون SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon SageMaker Studio Lab
- تحلیل
- و
- اعمال می شود
- تایید کرد
- دور و بر
- ورزشکار
- بطور خودکار
- در دسترس
- AWS
- خدمات حرفه ای AWS
- بیسبال
- مستقر
- زیرا
- پشت سر
- سود
- بهتر
- بیوفیزیک
- مسدود کردن
- مسدود شده
- پایین
- جعبه
- شکستن
- ساختن
- بنا
- کسب و کار
- نام
- دوربین
- تبادل
- را انتخاب کنید
- انتخاب
- مشتریان
- رمز
- پایه کد
- ستون
- ستون ها
- مرتکب شده
- شرکت
- رقابت
- کامل
- جامع
- محاسبه
- کامپیوتر
- چشم انداز کامپیوتر
- شامل
- گوشه
- ایجاد
- ایجاد
- مشتریان
- داده ها
- آماده سازی داده ها
- دانشمند داده
- اختصاصی
- نشان
- گسترش
- شرح داده شده
- طرح
- شناسایی شده
- کشف
- توسعه
- در حال توسعه
- مختلف
- مشکل
- دیجیتال
- جهت
- دانلود
- راندن
- رانندگی
- نسخه های تکراری
- هر
- به آسانی
- تلاش
- هر دو
- را قادر می سازد
- پشت سر هم
- مهندس
- مهندسی
- مورد تأیید
- حصول اطمینان از
- محیط
- ارزیابی
- حوادث
- هر
- مثال
- مثال ها
- تجربه
- تجربه
- تخصص
- توضیح داده شده
- عصاره
- رشته
- پرونده
- فایل ها
- فیلتر
- نهایی
- پیدا کردن
- نام خانوادگی
- تمرکز
- به دنبال
- پیروی
- فوتبال
- یافت
- فریم در ثانیه
- FRAME
- رایگان
- منجمد
- از جانب
- تابع
- توابع
- ادغام
- بازی
- تولید
- تولید می کند
- دریافت کنید
- GitHub
- جهانی
- GPU
- زمین
- داشتن
- سلامتی
- بهداشت و درمان
- ارتفاع
- کمک
- کمک کرد
- کمک
- کمک می کند
- دارای
- چگونه
- HTTPS
- انسان
- ID
- شناسایی
- شناسایی
- تصویر
- تصاویر
- تأثیر
- اثرات
- واردات
- بهبود
- in
- شامل
- شاخص
- فرد
- لوازم
- صنعت
- اطلاعات
- ابداع
- ابتکاری
- ورودی
- نصب
- دستورالعمل
- IT
- فقط یکی
- کلید
- بچه ها
- آزمایشگاه
- برچسب
- برچسب ها
- رهبری
- اتحادیه
- لیگ ها
- یادگیری
- محدودیت
- لاین
- خطوط
- LLC
- محل
- نگاه کنيد
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ساخت
- دستکاری کردن
- تولید
- ادغام کردن
- ادغام
- متاداده
- قدرت
- ML
- حالت
- مدل
- اصلاح شده
- بیش
- اکثر
- محبوبترین
- انگیزه
- چندگانه
- نام
- ملی
- لازم
- جدید
- فناوری های نوین
- NFL
- دفتر یادداشت
- عدد
- بی حس
- اشیاء
- ONE
- OpenCV
- باز می شود
- گزینه
- OS
- دیگر
- خارج از
- بسته
- پانداها
- ویژه
- مشارکت کرد
- شور
- مسیر
- انجام
- کارایی
- انجام
- چشم انداز
- دیدگاه
- فیزیک
- انتخاب کنید
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- بازیکن
- بازیکنان
- نقطه
- محبوب
- پست
- قوی
- تمرین
- آماده
- پیشگیری
- اصلی
- مشکلات
- روند
- حرفه ای
- برنامه
- پروژه ها
- ارائه
- فراهم می کند
- عمومی
- پــایتــون
- بالا بردن
- اعم
- RE
- خواندن
- مطالعه
- اماده
- تحقق بخشیدن
- قرمز
- با توجه
- از بین بردن
- مخزن
- ضروری
- نیاز
- تحقیق
- مسئوليت
- نتایج
- خرده فروشی
- برگشت
- سواری
- ROW
- دویدن
- در حال اجرا
- امن تر
- ایمنی
- حکیم ساز
- آزمایشگاه SageMaker Studio
- ذخیره
- مقیاس پذیر
- دانشمند
- دوم
- بخش
- تیم امنیت لاتاری
- ارشد
- خدمت
- خدمات
- جلسات
- تنظیم
- هفت
- شکل
- نشان
- نمایشگاه
- نشان داده شده
- نشان می دهد
- مشابه
- تنها
- اندازه
- راه حل
- مزایا
- برخی از
- ورزش ها
- پشته
- پشتهسازی
- آغاز شده
- شروع می شود
- ایالات
- مراحل
- ذخیره سازی
- استراتژیک
- استودیو
- چنین
- سیستم
- طول می کشد
- اهداف
- تیم
- تیم ها
- تکنیک
- فن آوری
- پیشرفته
- تست
- وابسته به تکزاس
- La
- از این رو
- سه
- از طریق
- زمان
- به
- امروز
- با هم
- ابزار
- بالا
- جمع
- دگرگونی
- سفر
- رفتار
- درست
- درک
- منحصر به فرد
- متحد
- ایالات متحده
- دانشگاه
- us
- استفاده کنید
- کاربر
- استفاده
- با استفاده از
- ارزشمند
- مختلف
- تصویری
- فیلم های
- چشم انداز
- نمایش ها
- ویرجینیا
- قابل رویت
- دید
- تجسم
- W
- تماشای
- که
- سفید
- WHO
- ویکیپدیا
- اراده
- پنجره
- مهاجرت کاری
- کارگر
- سطح جهانی
- خواهد بود
- نویسنده
- نوشته
- X
- سال
- شما
- شما
- یوتیوب
- زفیرنت