كل الأنشطة
- الساعة الماضية
-
امجاد الغامدي2 اشترك بالأكاديمية
-
حاليًا يوجد عرض الإشتراك بدورتين بسعر دورة واحدة، هل قمتي بإختيار الدورة الثانية؟ https://academy.hsoub.com/offers/future-skills-2025/ عامًة في دورة الذكاء الاصطناعي يتم شرح أساسيات لغة بايثون، ثم شرح باقي المفاهيم المتعلقة بالدورة بالتدريج ولا يتم إفتراض أنك على علم بأي شيء، لكن مجال الدورة ليس بالسهل وبحاجة إلى مجهود وصبر
-
لا ماسجلت غير بالدوره الذكاء الاصطناعي
- 3 اجابة
-
- 1
-
-
السلام عليكم انا جديده بعالم البرمجه ماعرف شي عنه حبدا اتعلمه من الصفر لو بدات بالدوره بالترتيب حفهم كل شي ولااحتاج شرح تمهيدي قبل ابدا بالشروحات
- 3 اجابة
-
- 1
-
-
Hosham Abdelgader اشترك بالأكاديمية
-
عبدالله مشاري اشترك بالأكاديمية
- اليوم
-
Ziad Atef اشترك بالأكاديمية
-
صالحه خياط بدأ بمتابعة Mustafa Suleiman
-
Mohamed Bassem Elhefny اشترك بالأكاديمية
-
البرمجة لا تحتاج إلى إلى مواصفات مرتفعة، فحاسوب أو لابتوب بمواصفات حديثة سيفي بالغرض، ما تحتاجين إلى التركيز عليه، هو رامات بحجم 16 جيجابايت على الأقل، وهارد SSD بحجم 256 جيجابايت على الأقل، وبالنسبة للمعالج ركزي على معالج متعدد الأنوية. وفي حال الميزانية منخفضة تستطيعي شراء معالج من نوع APU والذي يوفر لك كرت شاشة مدمج لحين توفر ميزانية لشراء كرت شاشة خارجي مناسب، وذلك يتعلق بجهاز الكمبيوتر وليس اللابتوب حيث لا يوجد به APU. لكن لم تذكري ما هي الميزانية وما هي الاستخدامات الأخرى بجانب البرمجة.
-
لقد ذكرتم مكان في المنصه لم استطع ايجاده
- 1 جواب
-
- 1
-
-
Mohamed Mahmoud106 اشترك بالأكاديمية
-
السلام عليكم احتاج اعرف نوع الحهاز يلي ممكن اشتغل عليه وانفذ مشاريع الدوره
- 3 اجابة
-
- 1
-
-
Fakhreddine Smati اشترك بالأكاديمية
-
صالحه خياط اشترك بالأكاديمية
-
Mohamed Dawood2 اشترك بالأكاديمية
-
حمزة شمريح اشترك بالأكاديمية
-
وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته، يعتمد اختيارك على تخصيص المعالجة او مدى تعقيد البيانات: ففي معظم الأحيان الأدوات الجاهزة مثل image_dataset_from_directory في TensorFlow أو DataLoader في PyTorch أفضل وأسهل، لأنها توفر لك التحميل والتقسيم والتجهيز بسرعة. لكن اذا اردت معالجة خاصة أو تتعامل مع بيانات غير عادية يمكنك استخدام os أو cv2 . نعم، في الغالب الوقت الأكبر يستهلك في تحميل الصور ومعالجتها أكثر من تدريب شبكة CNN نفسها.
-
السلام عليكم هل من الأفضل دائمًا استخدام الدوال الجاهزة مثل image_dataset_from_directory في TensorFlow أو الأدوات المشابهة في PyTorch لتحميل البيانات، أم أن هناك أحيانًا يكون من الأفضل الاعتماد على مكتبات مثل OS و OpenCV (cv2)؟ وهل في الغالب يُستهلك معظم الوقت في تحميل الصور ومعالجتها أكثر من بناء شبكة CNN نفسها؟
- 1 جواب
-
- 1
-
-
<!DOCTYPE html> <html lang="ar" dir="rtl"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>شاشة الجدول</title> <style> body {font-family: Arial, sans-serif; text-align: center; background: #f4f4f4; direction: rtl;} table {margin: 50px auto; border-collapse: collapse; width: 70%; background: white; box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.2);} th, td {padding: 15px; border: 1px solid #333;} th {background: #4CAF50; color: white;} td {font-size: 18px;} </style> </head> <body> <h2>📅 شاشة جدول قسم الحاسب الآلي</h2> <table id="scheduleTable"> <tr> <th>المقرر</th> <th>الدكتور</th> <th>اليوم</th> <th>الوقت</th> <th>القاعة</th> </tr> <tr> <td colspan="5">سيتم عرض الجدول هنا...</td> </tr> </table> <script> // بيانات المحاضرات const lectures = [ {course: "نظم وتشغيل 2", doctor: "د. منير الزبيدي", day: "الأحد", time: "8:00", room: "215"}, {course: "مهارات الدعم الفني", doctor: "د. علي الزهراني", day: "الثلاثاء", time: "8:00", room: "212"} ]; let index = 0; function showLecture() { const lecture = lectures[index]; const table = document.getElementById("scheduleTable"); table.innerHTML = ` <tr> <th>المقرر</th> <th>الدكتور</th> <th>اليوم</th> <th>الوقت</th> <th>القاعة</th> </tr> <tr> <td>${lecture.course}</td> <td>${lecture.doctor}</td> <td>${lecture.day}</td> <td>${lecture.time}</td> <td>${lecture.room}</td> </tr> `; index = (index + 1) % lectures.length; } // أول عرض showLecture(); // التغيير كل 5 ثواني للتجربة setInterval(showLecture, 5000); </script> </body> </html>
-
<!DOCTYPE html> <html lang="ar" dir="rtl"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>شاشة الجدول</title> <style> body {font-family: Arial, sans-serif; text-align: center; background: #f4f4f4; direction: rtl;} table {margin: 50px auto; border-collapse: collapse; width: 70%; background: white; box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.2);} th, td {padding: 15px; border: 1px solid #333;} th {background: #4CAF50; color: white;} td {font-size: 18px;} </style> </head> <body> <h2>📅 شاشة جدول قسم الحاسب الآلي</h2> <table id="scheduleTable"> <tr> <th>المقرر</th> <th>الدكتور</th> <th>اليوم</th> <th>الوقت</th> <th>القاعة</th> </tr> <tr> <td colspan="5">سيتم عرض الجدول هنا...</td> </tr> </table> <script> // بيانات المحاضرات const lectures = [ {course: "نظم وتشغيل 2", doctor: "د. منير الزبيدي", day: "الأحد", time: "8:00", room: "215"}, {course: "مهارات الدعم الفني", doctor: "د. علي الزهراني", day: "الثلاثاء", time: "8:00", room: "212"} ]; let index = 0; function showLecture() { const lecture = lectures[index]; const table = document.getElementById("scheduleTable"); table.innerHTML = ` <tr> <th>المقرر</th> <th>الدكتور</th> <th>اليوم</th> <th>الوقت</th> <th>القاعة</th> </tr> <tr> <td>${lecture.course}</td> <td>${lecture.doctor}</td> <td>${lecture.day}</td> <td>${lecture.time}</td> <td>${lecture.room}</td> </tr> `; index = (index + 1) % lectures.length; } // أول عرض showLecture(); // التغيير كل 5 ثواني للتجربة setInterval(showLecture, 5000); </script> </body> </html>
-
عبدالباسط ابراهيم بدأ بمتابعة دورةالذكاء الاصطناعي(اكادمية حسوب)
-
وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. بعد إتمامك للدورة وتطبيق محتواها، ستكون قادرًا على بناء نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة أي ستكتسب المهارات اللازمة لبناء نماذج قادرة على حل مشكلات معينة.و ستتعرف على فروع الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل تعلم الآلة، والتعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية. وللتوضيح أكثر يمكنك قراءة التعليقات التالية
-
في الدورة ستتعلم ما يلي بخصوص Odoo: الجانب الوظيفي، لتستوعب كيفية استخدام أهم تطبيقات Odoo (المبيعات، المشتريات، المخزون، CRM، نقاط البيع، الموقع الإلكتروني)، وتلك ميزة كبيرة، لأن الكثير من المطورين يفتقرون إلى فهم لماذا يقومون بالبرمجة وما هي حاجة العمل الفعلية. أساسيات التطوير وهي الأهم، من خلال بناء موديول (تطبيق) جديد من الصفر، وذلك يشمل: كيفية إعداد Odoo للتطوير على أنظمة مختلفة واستخدام أدوات مثل PyCharm. بنية الموديول، حيث ستتعرف على ملفات __manifest__.py, models, views. طبقة النماذج أو البيانات الـ Model (ORM Layer) بإنشاء كائنات جديدة وإضافة حقول لها. طبقة العرض الـ View (Presentation Layer) من خلال بناء الواجهات باستخدام XML (نماذج Form، قوائم شجرية Tree أو List). الـ Action و Menu بشرح كيفية ربط الواجهات بالقوائم في النظام. بعد دراسة ما سبق واستيعابه بشكل جيد والتطبيق عليه، ستتجاوز مرحلة المبتدئ وتستطيع تنفيذ تعديلات أساسية وإنشاء تطبيقات بسيطة، وستحتاج إلى التعمق فيما يلي، وسأذكر لك المصطلحات بالإنجليزية للبحث عنها: 1- مفاهيم الـ ORM المتقدمة وهي الجزء الأهم في منطق العمل، فالدورة غطت الأساسيات، وبعدها تحتاج إلى دراسة: العلاقات بين النماذج Model Relationship وهي Many2one, One2many, Many2many، أساس أي نظام ERP، بمعنى كيف تربط أمر البيع بعميل واحد Many2one، وكيف يحتوي أمر البيع على عدة منتجات One2many. الحقول المحسوبة Computed Fields، وتعلمنا حساب السعر الإجمالي، عليك التعمق أكثر في @api.depends لحساب قيم بناءًا على تغير حقول أخرى. الدوال الشرطية والقيود Constraints و Onchange: @api.onchange لتغيير قيمة حقل بناءً على تغيير حقل آخر في نفس الواجهة بشكل فوري، مثلاً عند اختيار منتج، املأ سعره تلقائيًا. @api.constrains لوضع قيود على البيانات كالتأكد من أن تاريخ انتهاء الصلاحية دائمًا بعد تاريخ الإنتاج. وراثة النماذج Model Inheritance وهي أهم مفهوم للتعديل على تطبيقات Odoo الأساسية دون تغيير الكود المصدري، وستستخدمه في 90% من المشاريع لتضيف حقولًا أو تعدل على دوال موجودة مسبقًا في موديول المبيعات أو الفواتير. إعادة تعريف الدوال الأساسية Overriding Core Methods مثل create(), write(), unlink() لوضع منطق برمجي خاص عند إنشاء أو تعديل أو حذف سجل. 2- نظام التقارير QWeb Reports 3- صلاحيات المستخدمين والأمان Security Access Rights ففي أي شركة، لا يجب أن يرى كل الموظفين كل البيانات، ويجب أن تتعلم: ملف ir.model.access.csv لتحديد من (أي مجموعة مستخدمين) يمكنه القراءة، الكتابة، الإنشاء، أو الحذف. قواعد السجلات Record Rules لتطبيق صلاحيات أكثر تعقيدًا، مثلاً رجل المبيعات يرى فقط عملاءه وأوامر البيع الخاصة به. وتستطيع بعدها التقدم لمشاريع وأثناء ذلك اعمل على تطوير معرض أعمالك، أيضًا تعلم Odoo JS Framework
-
آسر البدري بدأ بمتابعة دورةالذكاء الاصطناعي(اكادمية حسوب)
-
السلام عليكم كنت قد استثمرت في دورة تطوير التطبيقات باستخدام لغة بايثون هنا علي اكادمية حاسوب وبعد ان انهيت المسار الاخير المتعلق بتعلم الالة اشعر اني متحمس لهذا المجال واريد ان اتطور فيه فكنت اسال عن دورة الذكاء الاصطناعي وما مدى تقدمها والى اي مستوى ستاخذني اقصد بذلك ما الذي سيكون بااكاني فعله بعد دراسة المحتوى والتطبيق عليه وما مستوى المشاريع في نهاية كل مسار اسف للاطالة و جزاكم الله خيرا
- 1 جواب
-
- 2
-
-
انا ادرس من دورة بايثون لتطوير التطبيقات، قريبا سأنهي ان شاء الله مسار اودو، هل ان أنهيت هذا المسار يمكنني ان احصل به علي عمل حر
- 1 جواب
-
- 1
-
-
مفهوم البرمجة الكائنية عام وليس خاص بقواعد البيانات فقط، فهو أحد أهم المفاهيم في البرمجة، بمعنى الـ OOP وقواعد البيانات ليستا بديلين لبعضهما البعض، بل أداتان تعملان معاً لحل مشكلتين مختلفتين، فالأخيرة وظيفتها الأساسية هي تخزين البيانات بشكل دائم، وضمان سلامتها، وتنظيمها، وتوفير طرق فعالة للاستعلام عنها، بالتالي تتعامل مع البيانات الخام وفقط دونّ أية إجراءات. بينما البرمجة الكائنية OOP تقوم بتنظيم وهيكلة منطق التطبيق، بمعنى تتعامل مع البيانات الحية داخل البرنامج، حيث لا تمثل البيانات مجرد قيم، بل كائنات لها خصائص Properties وسلوك Methods، وتسهيل التعامل مع قواعد البيانات من خلال النمذجة والتمثيل، فالكود أصبح لا يتعامل مع جداول و صفوف، بل يتعامل مع مفاهيم من العالم الحقيقي مثل طالب، منتج، فاتورة. وبدون OOP ستجلب البيانات من قاعدة البيانات كمجموعة من الصفوف والأعمدة، وللتعامل مع طالب، ستحتاج للوصول إلى row[0] للاسم، row[1] للعمر، وهكذا، لاحظ الكود صعب القراءة والتعديل. ومن خلال OOP ستقوم بإنشاء كلاس اسمه Student يمثل الطالب: public class Student { public int Id { get; set; } public string FirstName { get; set; } public string LastName { get; set; } public DateTime DateOfBirth { get; set; } public int GetAge() { return DateTime.Today.Year - DateOfBirth.Year; } } وعند جلب بيانات طالب من قاعدة البيانات، ستحولها إلى كائن من نوع Student، وبعدها بإمكانك التعامل مع student.FirstName و student.GetAge(). أيضًا الـ OOP يسمح لك بفصل منطق التعامل مع البيانات عن بقية التطبيق. هذا يتم غالباً باستخدام نمط يسمى طبقة الوصول للبيانات Data Access Layer - DAL وذلك بالإعتماد على مباديء البرمجة الكائنية Encapsulation و Abstraction، فبدلاً من كتابة استعلامات SQL في كل مكان في الكود، تقوم بإنشاء كلاس متخصص مثلاً StudentRepository وظيفته الوحيدة هي التحدث مع قاعدة البيانات. لكن ما سبق لا يحدث في الواقع العملي، فنادراً ما نكتب استعلامات SQL بشكل يدوي، بل نستخدم أداة تسمى Object-Relational Mapper (ORM) وأشهرها في C# هو Entity Framework Core (EF Core)، فهو ما يقوم بكل العمل الشاق لتحويل الكائنات إلى صفوف في الجداول والعكس.
-
السلام عليكم ورحمة الله تعالى وبركاته، ال OOP في C# لا يلغي دور قواعد البيانات بل يكملها فقاعدة البيانات تهتم بتخزين البيانات وتنظيمها، بينما ال OOP يوفر لنا نموذج برمجي كائني للتعامل مع هذه البيانات داخل التطبيق فعلى سبيل المثال بدلا من التعامل مع جداول وأعمدة بشكل مباشر يمكنك تمثيل كل جدول ك class مثل User أو Product وكل صف ك object مما يسهل ربط منطق الأعمال (Business Logic) بالبيانات. وعبر ال OOP يمكنك استخدام Encapsulation لإخفاء تفاصيل الوصول للبيانات مثلا عبر Repository أو ORM مثل Entity Framework وInheritance/Polymorphism لتمثيل كيانات مترابطة مثلا Employee يرث من Person وهذا سيقلل التكرار ويجعل الكود أكثر وضوحا وقابلا للصيانة. عند الإضافة والتعديل أو الحذف من قاعدة البيانات. فالOOP يوفر الواجهات (Interfaces) والخدمات (Services) التي تفصل بين منطق التخزين ومنطق العمل، بحيث إذا غيرت قاعدة البيانات من SQL إلى NoSQL مثلا فلن تضطر لإعادة كتابة التطبيق بالكامل بل فقط تعدل طبقة الوصول للبيانات.
-
مافائدة oop مع وجود قواعد البيانات اقصد هل يجب انا افهمها بشكل اعمق عند استخدم لغه مثل c# كيف يكون oop مفيد في اضافة البيانات او جلبها من قواعد البيانات او تعديلها او حذفها
- 2 اجابة
-
- 2
-
-
وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته، ال Kaggle Notebooks لا تحتوي دائما على أحدث نسخة من المكتبات لأن Kaggle تعطي الأولوية لاستقرار البيئة على التحديث الفوري للمكتبات لتجنب التعارضات التي قد تحدث وهذا النظام يهدف إلى ضمان الاستقرار والتوافق بين جميع المكتبات المثبتة، بدلا من التحديث الفوري الذي قد يسبب تعارضات كما أن Kaggle يختبر التحديثات قبل دمجها لتجنب كسر البيئة مما يعني وجود فجوة زمنية بين إطلاق النسخة الجديدة وتوفرها في Notebooks.
- 4 اجابة
-
- 1
-