لوحة المتصدرين
المحتوى الأكثر حصولًا على سمعة جيدة
المحتوى الأعلى تقييمًا في 09/28/23 في كل الموقع
-
السلام عليكم انا مش بحب ابد الروسومات والالون وكد انا بس بحب اكتب كود فقط وكمان انا بحب الرياضيات فا المجال المناسيب ليه في علوم الحاسوب ؟2 نقاط
-
السلام عليكم ، هل هناك أنواع مختلفة من السيرفرات يعني السيرفير الذي نضع فيه ملفات موقعنا من ملف الhtml , css , js نوعه هو web server و السيرفير الذي نتشارك فيه ملفاتنا نوعه nas و السيرفير الذي نستعمله كوسط تخزين خارجي نوعه san و السيرفر الذي يخزن أسماء النطاقات نوعه DNS server هل هذا صحيح2 نقاط
-
لا يمكن العثور على pip3 ، يرجى تثبيته على نظامك. إذا كان مثبت فعلاً، تحقق من تثبيته في دليل مدرج في متغير بيئة PATH2 نقاط
-
مرحبا.. اعمل على خوارزمية yolov3 لاكتشاف الاشياء احاول تعديل الكود ليصبح قادر على معالجة أكثر من صورة مدخلة وحفظهم وضعت تعليقات لتوضيح مكان الخطأ import cv2 from pathlib import Path import pafy import argparse import numpy as np classesf="yolov3.txt" weights="yolov3.weights" config="yolov3.cfg" scale=0.00392 classes=None with open(classesf,'r') as f: classes=[line.strip() for line in f.readlines()] COLORS =np.random.uniform(0,255,size=(len(classes),3)) net=cv2.dnn.readNet(weights,config) ############################################التعديل هنا لادخال الصور ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument('-i', '--images',nargs='+', default=["sam.jpg"], help = 'path to input image') ap.add_argument('-c', '--config', default="yolov3.cfg", help = 'path to yolo config file') ap.add_argument('-w', '--weights', default="yolov3.weights", help = 'path to yolo pre-trained weights') ap.add_argument('-cl', '--classes', default="yolov3.txt", help = 'path to text file containing class names') args =vars(ap.parse_args()) for image_path in args['images']: image = cv2.imread('Images/frame*.jpg') #################################################################### def get_output_layers(net): layer_names = net.getLayerNames() try: output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] except: output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] return output_layers def draw_prediction(img, class_id, confidence, x, y, x_plus_w, y_plus_h): label = str(classes[class_id]) color = COLORS[class_id] cv2.rectangle(img, (x,y), (x_plus_w,y_plus_h), color, 2) cv2.putText(img, label, (x-10,y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2) def video_detector(image_path): while True: image = cv2.imread(image_path) Width = image.shape[1] Height = image.shape[0] blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416,416), (0,0,0), True, crop=False) net.setInput(blob) outs = net.forward(get_output_layers(net)) class_ids = [] confidences = [] boxes = [] conf_threshold = 0.5 nms_threshold = 0.4 scale = 0.00392 classes = None for out in outs: for detection in out: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: center_x = int(detection[0] * Width) center_y = int(detection[1] * Height) w = int(detection[2] * Width) h = int(detection[3] * Height) x = center_x - w / 2 y = center_y - h / 2 class_ids.append(class_id) confidences.append(float(confidence)) boxes.append([x, y, w, h]) # print(class_id) indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_threshold, nms_threshold) for i in indices: try: box = boxes[i] except: i = i[0] box = boxes[i] x = box[0] y = box[1] w = box[2] h = box[3] draw_prediction(image, class_ids[i], confidences[i], round(x), round(y), round(x+w), round(y+h)) cv2.imshow("object detection", image) cv2.waitKey() if cv2.waitKey(1) & 0xff ==ord('q'): break cv2.imwrite("object-detection.jpg", image) output_image_path = "object-detection-" + image_path.split('.')[0] + ".jpg" cv2.imwrite(output_image_path, image) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": video_detector(args['image'])#############image يظهر الخطأ هنا عند تمرير1 نقطة
-
هل هذا المحتوي لدورة الjavascript كافي لتعلم اللغة لأن هناك اشياء لم تذكر في الفيديوهات كيف لتلك الدورة ان تساعدني في بناء الواجهات الأمامية والمحتوي ليس بالكثير ؟1 نقطة
-
السلام عليكم هل هناك طريقه لي منع موقعي في دوله معينة من الضهور في محرك البحث جوجل اتكلم علي محرك البحث جوجل فقط1 نقطة
-
اعتذر عن الازعاج ولكن ارجو التوضيح برد أبسط لأنس لم افهمك بشكل جيد1 نقطة
-
لا يمكن ذلك، إما الظهور في جوجل أو إما لا، لكن تستطيع حجب الزوار من خلال الـ IP أو تحديد كود الدولة في htaccess الأمر الذي سيؤدي إلى ظهور نتائجك في ترتيب منخفض بسبب الحجب وإنخفاض مدة بقاء الزوار على موقعك.1 نقطة
-
وعليكم السلام، إذا كنت من محبي الرياضيات فهناك مجالات كثير في علوم الحاسب تناسبك مثل:- الذكاء الاصطناعي لأن تطوير الخوارزميات التي يمكنها تعلم واتخاذ القرارات مثل البشر. تتطلب مهارات رياضية قوية في الإحصاء والجبر والتحليل. علوم البيانات جمع وتحليل وتفسير البيانات، مجال مناسب للأشخاص الذين يحبون الرياضيات. الأمن السيبراني، في هذا المجال ستجد تحديات تشبه تحديات الرياضيات وتحتاج إلى تفكير لحماية النظام من أي هجمات. ويمكنك قرائت مقالات عن كل مجال منهم لكي تتعرف أكثر عليه.1 نقطة
-
و عليكم السلام، ماهو المجال المناسب لي في علوم الحاسوب؟ الإجابة على هذا السؤال أنت من يحددها و يتم ذلك بالتعرف على كافة المجالات المتاحة، أي إلقاء نظرة عامة على المجالات المتاحة لأخذ فكرة عن كل مجال من خلال تلك الأفكار تُكون رأيك و تحدد هدفك و يعتمد الأمر على ظروفك الخاصة و عوامل أخرى من بينها سوق العمل المستهدف. ستساعدك المقالات التالية في التعرف على المجالات المتاحة: بعد تحديد المجالات التي تراها مناسبة لك، ألقِ نظرة على السوق المستهدف مثلاً الشركات في بلدك إن كنت تستهدف العمل في شركة فستنظر إلى الشركات الموجودة و هل هناك شركات تطلب موظفين في نفس المجال الذي حددته إن كان الطلب بكثرة فالمجال يستحق أن تستثمر فيه جهدك و وقتك إن كان لا فالمجال غير مناسب لك، و نفس الأمر إن كنت تستهدف العمل كمستقل إبحث عن عروض المشاريع في مواقع العمل الحر و من خلال ما تصل له من بحثك تحدد قرارك أيضاً، الأمر بهذه البساطة.1 نقطة
-
لتتمكنين من معالجة أكثر من صورة مدخلة وحفظها، عليك إجراء التغييرات التالية: في حلقة for image_path in args['images']:، عليك إنشاء كائن image جديد لكل مسار صورة. بعد استدعاء دالة video_detector()، قومي بحفظ الصورة الناتجة إلى ملف جديد باسم فريد باستخدام متغير image_path لإنشاء اسم فريد لكل صورة ناتجة. import cv2 from pathlib import Path import pafy import argparse import numpy as np classesf="yolov3.txt" weights="yolov3.weights" config="yolov3.cfg" scale=0.00392 classes=None with open(classesf,'r') as f: classes=[line.strip() for line in f.readlines()] COLORS =np.random.uniform(0,255,size=(len(classes),3)) net=cv2.dnn.readNet(weights,config) ############################################التعديل هنا لادخال الصور ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument('-i', '--images',nargs='+', default=["sam.jpg"], help = 'path to input image') ap.add_argument('-c', '--config', default="yolov3.cfg", help = 'path to yolo config file') ap.add_argument('-w', '--weights', default="yolov3.weights", help = 'path to yolo pre-trained weights') ap.add_argument('-cl', '--classes', default="yolov3.txt", help = 'path to text file containing class names') args =vars(ap.parse_args()) for image_path in args['images']: image = cv2.imread(image_path) # Call the video_detector() function video_detector(image) # Save the output image to a new file with a unique name output_image_path = "object-detection-" + image_path.split('.')[0] + ".jpg" cv2.imwrite(output_image_path, image) وما قمت به هو: إنشاء حلقة for لمعالجة كل صورة مدخلة. إنشاء كائن image جديد لكل صورة مدخلة. استدعاء دالة video_detector() لمعالجة الصورة الحالية. حفظ الصورة الناتجة إلى ملف جديد باسم فريد. لإنشاء اسم فريد للصورة الناتجة، قمت باستخدام متغير image_path لفصل اسم الصورة عن امتدادها ثم قمت بإضافة بادئة "object-detection-" إلى اسم الصورة الأساسي. والآن ما عليك سوى تمرير مسارات الصور المدخلة كوسائط إلى البرنامج، أي لمعالجة الصور sam.jpg و cat.jpg، ستقومين بتشغيل الأمر التالي: python object_detection.py -i sam.jpg cat.jpg وذلك من أجل إنشاء صورتين، object-detection-sam.jpg و object-detection-cat.jpg، والتي ستحتوي على الكائنات المكتشفة في كل صورة.1 نقطة
-
الأمر بسيط توجه إلى المستودع على حسابك في GitHub ثم قم بنسخ رابط المستودع من المتصفح وأرسله للعميل، مثال للرابط: https://github.com/ اسم المستخدم/repoName.git مثال حقيقي: https://github.com/HsoubAcademy/odoo لكن ذلك بشرط أن تكون قد قمت بتحديد المستودع على أنه Public أي متاح للتصفح مع إمكانية تحميل الكود المصدري من قبل الجميع. أما في حال كان المستودع Private أي متاح لك أنت فقط، فعليك إضافة العميل إلى المستودع كمشارك أو مساهم collaborator من خلال التوجه للمستودع ثم الضغط على settings كالتالي: ثم قم بالتالي: اسأل العميل عن اسم المستخدم الخاص به على GitHub وإذا لم يكن لديه اسم مستخدم بعد، فيمكنه التسجيل في GitHub (أي يجب أن يكون لديه حساب على GitHub). انتقل إلى المستودع الذي تريد دعوته إليه. انقر فوق "الإعدادات". في قسم "الوصول Access " في الشريط الجانبي، انقر فوق "المتعاونون Collaborators". انقر فوق "إضافة أشخاص". في حقل البحث، ابدأ في كتابة اسم الشخص الذي تريد دعوته. انقر على اسم المستخدم الذي تريده في قائمة البحث. انقر فوق Add NAME to REPOSITORY. سيتلقى العميل بريدًا إلكترونيًا يدعوه إلى المستودع وبمجرد قبول دعوتك، سيكون لديهم وصول متعاون إلى مستودعك. وبإمكانك اختيار منحه أحد مستويات الأذونات التالية: القراءة: يسمح مستوى الأذونات ذلك للمتعاون بعرض المستودع واستنساخه، لكن لا يمكنهم إجراء أي تغييرات عليه. الكتابة: يسمح بعرض المستودع واستنساخه وإجراء تغييرات عليه. المسؤول: يمنح تحكمًا كاملاً في المستودع، بما في ذلك القدرة على إدارة المتعاونين الآخرين. طريقة أخرى لمشاركة مستودع Private: يمكنك استخدام خدمة طرف ثالث مثل https://gitfront.io من أجل مشاركة المستودع الخاص من خلال رابط فقط دون الحاجة للعميل إلى إنشاء حساب أو القيام بالخطوات السابقة.
1 نقطة -
بعد رفع المشروع على GitHup كيف اشاركها مع العميل1 نقطة
-
عليك حذف ملف welcome.conf في المسار التالي: /etc/httpd/conf.d ويمكنك تنفيذ الأمر التالي إذا كان لديك وصول لمنفذ الأوامر: sudo rm -f /etc/httpd/conf.d/welcome.conf أو تستطيع تعليق الأكواد في الملف لتصبح مثل التالي: # This configuration file enables the default "Welcome" # page if there is no default index page present for # the root URL. To disable the Welcome page, comment # out all the lines below. # #<LocationMatch "^/+$"> # Options -Indexes # ErrorDocument 403 /error/noindex.html #</LocationMatch> الآن عليك إعادة تشغيل سيرفر أباتشي من خلال الأمر التالي: service httpd reload1 نقطة
-
الإصدار 1.0.0
5125 تنزيل
كانت لغة سي C الاستثنائية نتاج عمل رجلٌ واحدٍ يعمل في مختبرات بيل AT&T Bell Laboratories يدعى "دينيس ريتشي Dennis Ritchie"، وشهدت هذه اللغة شعبيةً متزايدةً منذ وقت ظهورها، وينظر إليها البعض بكونها أكثر لغات البرمجة استخدامًا حول العالم. لا يوجد عامل أساسي في نجاح لغة سي، بل هناك مجموعةٌ من العوامل المختلفة الملائمة، ولعل أبرزها هو تطوير اللغة على يد ممارسين للبرمجة (مبرمجين) يوميًا بهدف استخدامها عمليًّا وليس بغرض الاستعراض النظري، وكانت متعددة الاستخدامات وتؤدي العديد من الأغراض، إذ ركزت على تزويد المبرمج بالقوة والتحكم بدلًا من احتوائها على حدودٍ وقواعد صارمة تحدّ من حريته. ساهم هذا السبب الكبير في جعل لغة سي مناسبةً للمحترفين أكثر من المبتدئين، إذ يتطلب تعلُّم البرمجة في البداية بيئةً آمنةً ومبسطة، تعطيك استجابةً لأخطائك وكيفية حلّها بسرعة. بمعنى آخر، برامج تعمل حتى لو لم تنفذ ما تريده -بسبب خطأ من طرفك- ولكن لغة سي لا تعمل بهذه الطريقة. الأمر مماثل لاستخدام حطاب محترف للمنشار الآلي لقطع الأشجار، فهو يعي جيّدًا خطورة الأداة هذه إن لمس شفراتها بينما تعمل، ولكنه يستطيع استخدامها بثقة وبمهارة. تعمل لغة سي C بصورةٍ مشابهة، وعلى الرغم من أن مصرِّف Compiler لغة سي قد ينبِّه المبرمج عند حدوث بعض الأخطاء ويزوده بإرشاداتٍ محدودة تدلُّه على سبب الخطأ، إلا أن المبرمج يملك خيار تجاهل تحذيرات المصرِّف وإجباره على استخدام التعليمات التي كتبها، وبفرض أنك أردت الحصول على البرنامج الذي كتبته فعلًا، فستحصل عليه دون أيّ قيود. ازدادت شعبية لغة C أيضًا بفضل نمو سوق أجهزة الحواسيب الشخصية، فقد صُممت لغة سي خصيصًا لتطوير البرمجيات عليها، إذ تمنح هذه اللغة عالية المستوى القدرة للمبرمجين على كتابة برنامج سهل القراءة والكتابة، والقوة للتحكم بمختلف موارد الحاسوب ومعماريته دون اللجوء لاستخدام شيفرةٍ تجميعية Assembly Code. تُعرف لغة سي بقدرتها الفريدة على الجمع بين مستويين من البرمجة في وقتٍ واحد، مع المحافظة على قدرة التحكم بالتدفق وهياكل البيانات data structures والإجراءات procedures -وهي جميع الأمور التي تتوقعها من أي لغة حديثة عالية المستوى-، كما تسمح لمبرمجي الأنظمة بالتعامل والتلاعب بخانات الآلة bits، لضمان الوصول الأقرب للعتاد الصلب في حال الحاجة. مجموعة الخصائص هذه مرغوبة جدًا في سوق برمجيات الحواسيب التنافسي، ونتيجة لذلك اتخذ العديد من مطوري البرمجيات لغة سي أداتهم الأساسية. هذا الكتاب مترجم عن الإصدار الثاني من الكتاب The C Book للمؤلفين Mike Banahan - Declan Brady - Mark Doran الذي نُشر أول إصدار منه عام 1991 وقد نفدت كل الإصدارات المطبوعة منه وبقيت النسخة المنشورة على الإنترنت والتي ترجمناها إلى العربية. ورغم قِدمه، إلا أن محتواه متوافق مع لغة سي المستقرة والتي تُستعمل في مجال هندسة البرمجيات بكثرة خصوصًا في مجال الأنظمة والأنظمة المدمجة embedded programming وتعلمها يعطي فهمًا واسعًا عن عملية البرمجة لذلك تجد أن أغلب الجامعات ودورات البرمجة المتوسعة والشاملة تبدأ بتعليم البرمجة بلغة سي. الكتاب موجّهٌ لفئتين من الأشخاص، الأشخاص المبتدئين في لغة سي C الذين يريدون تعلُّمها من البداية، والفئة التي تعرف التعامل مع لغة سي مسبقًا بمعيارها القديم وتريد التعرُّف على الإضافات الجديدة في المعيار الجديد. نتمنى أن يكون هذا الكتاب مفيدًا وممتعًا لك في نفس الوقت. يمكنك قراءة فصول الكتاب على شكل مقالات مجتمعة تحت الوسم "تعلم لغة سي" وتجد روابطها تاليًا: الفصل الأول: مقدمة إلى لغة سي بنية برنامج لغة سي بعض البرامج البسيطة بلغة سي C: المصفوفات والعمليات الحسابية الفصل الثاني: المتغيرات والعمليات الحسابية المحارف المستخدمة في لغة سي البنية النصية لبرامج سي الأنواع الحقيقية والصحيحة في لغة سي التحويلات ما بين الأنواع في تعابير لغة سي العوامل في لغة سي الثوابت وسلاسل الهروب في لغة سي الفصل الثالث: التحكم بالتدفق والتعابير المنطقية التعابير المنطقية والتحكم بالتدفق في برنامج C العوامل المنطقية في لغة سي C وعوامل أخرى الفصل الرابع: الدوال Functions الدوال في لغة C مفهوم التعاود Recursion وتمرير الوسطاء إلى الدوال في لغة سي مفهوم النطاق Scope والربط Linkage على مستوى الدوال في لغة C الفصل الخامس: المصفوفات Arrays والمؤشرات Pointers مدخل إلى المصفوفات في لغة سي المؤشرات Pointers في لغة سي التعامل مع المحارف والسلاسل النصية في لغة سي عامل sizeof وحجز مساحات التخزين في لغة سي التعامل مع المؤشرات Pointers في لغة سي الفصل السادس: هياكل البيانات هياكل البيانات: القوائم المترابطة Linked lists والأشجار Trees في لغة سي هياكل البيانات: الاتحادات Unions وحقول البتات Bitfields والمعددات Eums في لغة سي تهيئة المتغيرات وأنواع البيانات في لغة سي الفصل السابع: المعالج المسبق Preprocessor الماكرو Macro والمعالج المسبق Preprocessor في لغة سي الفصل الثامن: مواضيع مخصصة عن لغة سي التصاريح declarations والتعاريف definitions وإمكانية الوصول accessibility في لغة سي معرفات النوع typedef والمؤهلات qualifiers ونقاط التسلسل sequence points في لغة الفصل التاسع: المكتبات Libraries مقدمة إلى مكتبات لغة سي التعامل مع المحارف وضبط إعدادات التوطين localization في لغة سي القيم الحدية والدوال الرياضية في لغة سي التعامل مع المكتبات في لغة سي مقدمة عن التعامل مع الدخل والخرج I/O في لغة سي التعامل مع الدخل والخرج I/O وتنسيقه في لغة سي أدوات مكتبة stdlib في لغة سي دوال التعامل مع السلاسل النصية والوقت والتاريخ في لغة سي الفصل العاشر: تطبيقات عملية تطبيقات عملية في لغة سي1 نقطة
