كل الأنشطة

شكراا جدا جدا لحضرتكم الكود اشتغل تمام الحمد الله جزاكم الله كل خير

المتغيرين self.mu و self.sigma غير موجودين داخل الكائن وقت استدعاء plot()، في الكود الدالة distribution_values() تعتمد على: self.mu, self.sigma لكن هذان المتغيران لا يتم إنشاؤهما إلا داخل الدالة average()، أي أنّك لم تستدع average() قبل أن تستدعي plot()، ولهذا السبب لم يتم تعريف self.mu و self.sigma. و أيضا في الـ constructor عندك خطأ مطبعي: def __int__(self, col1, col2): يجب أن تكون: def __init__(self, col1, col2): لأنّ __int__ تستخدم للتحويل إلى عدد صحيح، بينما __init__ هي دالة التهيئة. و أيضا في بعض الأماكن كتبت self.col1، وفي أخرى self.column_name1. يجب أن توحدها.

في دالة distribution_values تستخدم المتغير self.mu لكن لم يتم إنشاؤه أو تعيين قيمة له بعد في الكائن v1، فعند تنفيذ v1.plot() يتم استدعاء دالة self.distribution_values() كأول خطوة. ثم دالة distribution_values تعمل على تنفيذ x = np.linspace(self.mu - 4*self.sigma وهي هنا تحتاج إلى قيمة للمتغيرين self.mu و self.sigma. والمكان الوحيد الذي يتم فيه إنشاء هذين المتغيرين هو داخل دالة average()، لكن لم تقم باستدعاء دالة average() قبل استدعاء دالة plot()، يجب استدعائها. كذلك يوجد خطأ إملائي في الدالة البانية __init__ حيث كتبت __int__ وبالتالي لن تعمل ولن يتم تعيين self.column_name1 و self.column_name2. وفي دالة average استخدمت self.col1 بينما في الدالة البانية استخدمت self.column_name1، فيجب توحيد الاسم. وحساب الاحتمال الشرطي غير مكتمل، فهنا p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf غير صحيح، فلم تقم باستدعاء الدالة cdf مع معاملاتها، يجب أن تكون p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf(0, self.mu, self.sigma ويوجد عدم تطابق أسماء المتغيرات في دالة plot حيث تستخدم self.col1 و self.col2 بينما يجب أن تكون self.column_name1 و self.column_name2. import numpy as np import scipy.stats import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data_train = pd.DataFrame({ 'V1': np.random.randn(1000), 'forward_returns': np.random.randn(1000) * 0.02 }) class ConditionalProbability: def __init__(self, col1, col2): self.column_name1 = col1 self.column_name2 = col2 def average(self): condition = data_train[self.column_name1] > data_train[self.column_name1].mean() subset = data_train[condition][self.column_name2] self.mu, self.sigma = np.mean(subset), np.std(subset) return self.mu, self.sigma def distribution_values(self): x = np.linspace(self.mu - 4 * self.sigma, self.mu + 4 * self.sigma, 100) pdf = scipy.stats.norm.pdf(x, self.mu, self.sigma) p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf(0, self.mu, self.sigma) return x, pdf, p_conditional def plot(self): self.average() x, pdf, p_conditional = self.distribution_values() plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(x, pdf, label=f'Distribution of {self.column_name2} (given {self.column_name1} > mean)') plt.fill_between(x, pdf, where=(x > 0), color='orange', alpha=0.4, label=f'Area where returns > 0\nP = {p_conditional:.3f}') plt.axvline(0, color='red', linestyle='--', label='return = 0') plt.title('Conditional Probability Visualization') plt.xlabel('Forward Returns') plt.ylabel('Density') plt.legend() plt.show()

لديك خطأ في كتابة __init__ حيث كتبت __int__ بدلا من __init__، وهذا يعني أن الـ constructor لم يتم تنفيذه أبداً، و أيضا لم تستدع الدالة average() التي تحسب قيم mu و sigma، لذلك هذه الـ attributes غير موجودة عند استدعاء distribution_values(). و أيضا استخدمت self.col1 و self.col2 في بعض الأماكن بينما عرفت self.column_name1 و self.column_name2. لذا أرجوا تصحيح هذه الأخطاء و التجربة مرة أخرى.

السلام عليكم ده الكود class ConditionalProbability: def __int__(self,col1,col2): self.column_name1 = col1 self.column_name2 = col2 def average(self): condition = data_train[self.col1] > data_train[self.col1].mean() subset = data_train[condition][self.column_name2] self.mu,self.sigma = np.mean(subset),np.std(subset) return self.mu,self.sigma def distribution_values(self): x = np.linspace(self.mu - 4*self.sigma, self.mu + 4 *self.sigma,100) pdf = scipy.stats.norm.pdf(x,self.mu,self.sigma) p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf return x,pdf,p_conditional def plot(self): x,pdf,p_conditional = self.distribution_values() plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(x, pdf, label=f'Distribution of {self.col2} (given {self.col1} > mean)') plt.fill_between(x, pdf, where=(x > 0), color='orange', alpha=0.4, label=f'Area where returns > 0\nP = {p_conditional:.3f}') plt.axvline(0, color='red', linestyle='--', label='return = 0') plt.title('Conditional Probability Visualization') plt.xlabel('Forward Returns') plt.ylabel('Density') plt.legend() plt.show() وده الخطاء --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_36/4033021502.py in <cell line: 0>() 1 v1 = ConditionalProbability('V1','forward_returns') ----> 2 v1.plot() /tmp/ipykernel_36/3439074975.py in plot(self) 20 21 def plot(self): ---> 22 x,pdf,p_conditional = self.distribution_values() 23 plt.figure(figsize=(8,5)) 24 plt.plot(x, pdf, label=f'Distribution of {self.col2} (given {self.col1} > mean)') /tmp/ipykernel_36/3439074975.py in distribution_values(self) 13 14 def distribution_values(self): ---> 15 x = np.linspace(self.mu - 4*self.sigma, self.mu + 4 *self.sigma,100) 16 pdf = scipy.stats.norm.pdf(x,self.mu,self.sigma) 17 p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf(0,self.mu,self.sigma) AttributeError: 'ConditionalProbability' object has no attribute 'mu'

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

عليك تعديل قيمة خاصية العرض لعنصر dropdown-column من 100px إلى 100% .dropdown-column { margin-bottom: 15px; width: 100%; }

كيف يتم تنسيق القائمة المنسدله بحيث يطهر كل رابط كامل في سطر ولا يأخد سطرين Website.rar

الأهم لديك هو شراء ذاكرة عشوائية إضافية بحجم 16 جيجابايت أو 8 على الأقل، فالنظام يستهلك ما بين 3 إلى 4 جيجا، والبقية للبرامج وخلافه، لذا حاليًا النظام به عنق زجاجة قوي وهي الذاكرة العشوائية. كذلك ستحتاج إلى هارد NVMe SSD وتثبيت النظام عليه، فحاليًا HDD لم يعد مناسب لأنظمة التشغيل، فحتى لو مواصفات الحاسوب لديك مرتفعة ستجد بطيء بسبب وحدة التخزين القديمة وسرعة الكتابة والقراءة المنخفضة.

ستحتاج إلى حذف الـ padding لعنصر ul حيث يتم إضافته من قبل بوتستراب ولا حاجة إليه: #venues ul { padding: 0 !important; margin: 0 !important; list-style: none; } كذلك تعديله لعنصر dropdown .dropdown { padding: 20px; position: absolute; top: 100%; right: 100px; width: 200%; background: #fbf8f8; box-shadow: 0 5px 15px rgba(0, 0, 0, 0.1); min-width: 400px; opacity: 0; visibility: hidden; transform: translateY(10px); transition: all 0.3s; } ثم تعديل نسبة استحواذ كل عمود إلى col-md-5 <li class="has-dropdown" id="venues"> <a href="#">VENUES<i class="fas fa-chevron-down"></i></a> <div class="dropdown"> <div class="container-venues"> <div class="row"> <div class="col-md-4"> <div class="dropdown-column"> <h4>Business Courses</h4> <ul> <li><a href="#">Management & Leadership</a></li> <li><a href="#">Innovation & Strategy</a></li> <li><a href="#">Corporate Governance</a></li> </ul> </div> </div> <div class="col-md-4"> <div class="dropdown-column"> <h4>Business Courses</h4> <ul> <li><a href="#">Management & Leadership</a></li> <li><a href="#">Innovation & Strategy</a></li> <li><a href="#">Corporate</a></li> </ul> </div> </div> <div class="col-md-4"> <div class="dropdown-column"> <h4>Business Courses</h4> <ul> <li><a href="#">Management & Leadership</a></li> <li><a href="#">Innovation & Strategy</a></li> <li><a href="#">Corporate Governance</a></li> </ul> </div> </div> <div class="col-md-4"> <div class="dropdown-column"> <h4>Business Courses</h4> <ul> <li><a href="#">Management & Leadership</a></li> <li><a href="#">Innovation & Strategy</a></li> <li><a href="#">Corporate Governance</a></li> </ul> </div> </div> </div> </div> </div> </li>

لا اعرف كيف انسقه VENUES محتوي القائمةWebsite.rar

المجال الرئيسي والأساسي للدورة هو تطوير تطبيقات الويب باستخدام بايثون. أي تركز بشكل مكثف على أطر عمل مثل Django و Flask، وهي الأدوات لبناء الخوادم وقواعد البيانات والمنطق الذي يعمل خلف الكواليس في أي موقع ويب. بمعنى أن تصبح "مطور Back-End . ولكن هناك مجالات أخرى مثل علم البيانات والذكاء الاصطناعي هي بمثابة "مقدمات" أو مسارات تعريفية. ليس الهدف منها أن تجعلك خبيرًا في هذه المجالات، بل أن تفتح لك الباب وتمنحك الأساسيات القوية التي تمكنك من فهمها.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. بسبب وجود الكثير من المصطلحات الجديدة والمكتبات الضخمة مثل NumPy, Pandas, TensorFlow. ستجد الأمر صعباً في البداية ولكن مع الوقت ومحاولة البحث أكثر والاستفسار عن المفاهيم الغير واضحة بالنسبة لك ستجد الأمر أسهل من ذي قبل. ولذلك أولاً حاول بالتزامن دراسة الرياضيات التي تعتبر أساسيات لهذا المجال ويمكنك الإطلاع على التعليق التالي للتوضيح أكثر ثانياً لا تتخطى أي درس بدون فهمه كاملاً ولديك فريق من المدربين للمساعدة دائماً ويرجى إتباع الدورة بالترتيب الموجود

الإختبار غرضه قياس مدى استيعابك فيما قمت بدراسته، لذا يجب معرفة ما هو توجهك وما هدفك وما الذي قمت بتنفيذه، من أجل إختبارك بشكل مناسب لك وتجنب إفتراض أنك قمت بدراسة الدورة كاملة. على ما أعتقد أنك ذكرت دراسة تخصص الواجهة الأمامية فقط، ودرست مسارات معينة، وما المشاريع التي عملت على تنفيذها وهكذا، لذا يجب ذكر ذلك في نقاط مختصرة كالتالي: - - - وبجانب لكل شرطة اذكر النقاط الهامة وبشكل مختصر.

يقصد أنه لو يمكنك إضافة بعض المعلومات التي تساعد في إجراء الإمتحان مثل لو أنك لم توضح المسارات التي درستها يمكنك إضافة توضيح لذلك . وهذا الحقل غير إلزامي فيمكنك المتابعة بدون أي مشكلة وسيتم تأكيد الميعاد .

تعلم تصميم UI/UX هو أمر غير إلزامي لكي تكون Full Stack Developer فمعظم الشركات الكبرى لديها فرق متخصصة من مصممي UI/UX، ودورك كمطور يكون التركيز على تحويل تصاميمهم إلى منتج يعمل بكفاءة. ولكن من الجيد تعلم بعض الممارسات والمفاهيم فهذا المجال وبعض التغذية البصرية التي ستفيدك حتماً في عملك وبالتحديد في العمل الحر ويمكنك الإطلاع على التعليق التالي للمزيد من النصائح https://academy.hsoub.com/design/user-interface/

حسنا الان قمت بتقدم للامتحان لكن توجد خانة textarea لم افهم ما يجب علي ادخاله في خانة " يرجى مشاركة أي شيء من شأنه أن يساعد في التحضير لاجتماعنا."

الأفضل طرح مشروعك على منصات العمل الحر، حيث ستجد مطورين لديهم خبرة لتنفيذ طلبك، وستطلع على معرض الأعمال الخاص بهم لتقييم الجودة قبل بدء المشروع، وأيضًا سيكون هناك إلتزام بسبب وجود وسيط وهو موقع العمل الحر، ويضمن حقك أيضًا وحق المطور. لديك موقع مستقل وأيضًا خمسات.

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته احتاج الى مبرمج لتصميم بوتات رد الي داخل تطبيق التيلجرام بحيث يتم الرد بشكل الي على أعضاء القروب مثلا من بداية الدخول للمحادثة يظهر خيارات اللغة بعد ذلك الأقسام المتاحة و اظهار رسالة كل قسم للموظف المختص بالقسم . فاذا يوجد شخص سبق له العمل على ذلك وله الخبرة في هذا العمل يتواصل معي للاتفاق على قيمة هذا التعاون . وشكرا

مواصفات جهاز MSI أفضل بالتأكيد، فجهازك الحالي به كرت Quadro P2000 وهو مخصص لأجهزة الـ Workstation، أي لبرامج التصميم الهندسي CAD وما شابه، لكنه مبني على معمارية قديمة ولا يحتوي على أنوية Tensor. أما RTX 2050 كرت مخصص للألعاب، ولكن مبني على معمارية أحدث Turing، والأهم أحتواءه على أنوية Tensor، وهي وحدات معالجة متخصصة مصممة لتسريع عمليات حساب المصفوفات التي تشكل أساس نماذج التعلم العميق. ومعالج i5-12450H على الرغم من كونه i5، إلا أنه من الجيل الثاني عشر، وفارق الأجيال كبير جدًا لدرجة أنه يتفوق على الـ i7 القديم في كل من أداء النواة الواحدة والأداء متعدد الأنوية بفضل المعمارية الأحدث P-cores و E-cores.

هنا في موقع الأكاديمية بخصوص إضافة دورات جديدة فالأمر يعتمد على عدة عوامل منها مدى الإحتياج لها والطلب عليها وهل محتوى الدورة مناسب لسوق العمل أم الطلب عليه ضعيف وهكذا، لذا الأمر راجع لإدارةالأكاديمية في تلك النقطة. ولكن بالنسبة للتطبيقات الموبايل فتوجد هنا دورة تطوير التطبيقات باستخدام JavaScript حيث مسارين كاملين لتطوير تطبيقات الموبايل حيث يوجد مسار تطوير تطبيق جوال باستخدام React Native و تطوير تطبيق جوال للتواصل الاجتماعي باستخدام Ionic . وسأقوم بإيصال إقتراحك لإدارة الأكاديمية لينظرو في إضافة دورة بإستخدام flutter

هو ليه ماعندكمش دوره ل تعليم flutter

الأفضل البحث عن حل للمشكلة بنفسك أولا ولكن لو واجهت مشكلة كبيرة فيمكنك سؤال الذكاء الإصطناعي عن سببها الأساسي والبحث عن حل تلك المشكلة بعد معرفة السبب . ولكن إنتبه إلى أنه إذا تم إكتشاف أن المشروع بأكمله من خلال الذكاء الإصطناعي فهذا سيعتبر كمساعدة خارجية.

حقيقة مشاهدت المعلومات هك>ا يوقع الواحد في وهم المعرفة أما لما تكون مدونة ومن خلالها يقاس الاستيعاب وتشرب المعلومات بالاختبارات ...يكون هناك وضوح في مدى الاستيعاب ...أنا أستمع وأفهم حين السماع لكن بعد مدة ما كأني فهمت ...عموما لو يراجع ه>ا الأمر ...بأن يوضع مقرر للفيديوات ..,دمتم

طيب هل يسمح اذا واجهت مشكلة لم استطع حلها انا اسئل AI