لوحة المتصدرين

شكرًا لإهتمامك بأكاديمية حسوب نادية، فكرة جيدة وسيتم الإطلاع عليها من قبل القسم المختص بالدورات. حاليًا الدورات المتاحة هي مدفوعة لكونها دورات شاملة وليست بسيطة أي تضم بداخلها عدّة دورات في دورة واحدة، وهناك إلتزامات من جهة الأكاديمية نحو المشتركين بالدورات ومزايا خاصة بهم ستجديها هنا: ميزات دورات الأكاديمية وقد بذل فريق المدربين مجهودًا كبيرًا في إعداد وتوفير هذه الدورات لك، ويتم تحديثها كل 3 او 6 أشهر حسب الحاجة وتستطيعي الوصول للتحديثات مدى الحياة، بالإضافة إلى الدعم من عدة مدربين للإجابة على أسئلتك ومساعدتك في أي وقت، بالإَضافة إلى إتاحة المسارات الأولى من باقي الدورات بشكل مجاني. وهناك سبب آخر أيضًا، من يسعى للتعلم ويعتز بالتحصيل العلمي يكون مستعدًا لبذل بعض الجهد والتكلفة للحصول على المواد التعليمية القيمة التي تؤهله لتحقيق أهدافه، أما من لا يبدي الاجتهاد ولا يهتم بجدية التعلم، فمن المرجح أنه لن يقوم بذلك، ولكن أنتِ لست كذلك، فأنتِ مستعدة للجهد والالتزام.

السلام عليكم هل تعلم مجال تطوير التطبيقات الجوال اسهل من مثل الويب او تعلم الاله وبعمل اسرع من مطور الويب وهكده

السلام عليكم لنفترض أن لدينا DataFrame تحتوي على عمود Name هذا العمود به الاسم ثلاثي وأردت أن أقوم بالبحث عن اسم معين داخل هذا العمود و لنفترض أن الاسم أحمد كيف أستحرج جميع الحقول التي تحتوي على اسم أحمد إذا أمكن أيضا أخي أحتاج أن تكون عرض النتيجة داخل أداة Treeview - Python Tkinter

الإجابة على مثل هكذا سؤال تعتمد على عدة عوامل بما في ذلك خلفية المطور، والمشروع الذي يعمل عليه، والأدوات التي يستخدمها وما إلى ذلك، فخبرة الشخص بمجال العمل تحدد سرعة عمله وجودته، وقد يقوم مطور ويب خبير بالعمل بإنتاجية أكبر من مطور جوال مبتدئ، بل وحتى من مطور ويب مبتدئ في نفس مجاله وعلى نفس المشروع. كما أن هذا يعتمد أيضا على نوع المشروع، فبعض المشاريع تكون أكثر تعقيدا على بعض المنصات مقارنة بأخرى، مثل التعامل مع أحداث الاستشعار واللمس والسحب في الهاتف. أو يحدث أن نجد بعض حالات الاستخدام التي يسهل تطبيقها على الويب، في حين أنها تحتاج تخصيصا أكبر لجعلها تعمل على الهاتف. هنالك أيضا بعض الأدوات واللغات الملائمة للمشروع يمكن أن يساعد على زيادة الكفاءة. من مثل Flutter وReact Native تسمح لك ببناء تطبيق واحد يعمل على نظامي التشغيل iOS و Android، مما يقلل من الوقت اللازم لتطوير التطبيق. في الملخص، لا يوجد جواب واحد يناسب الجميع. يفضل عليك تقييم متطلبات مشروعك الخاص ومهاراتك الحالية لاتخاذ القرار الأمثل.

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته جمعة طيبة للجميع في البداية أحب أن أشكر كل من ساهم في تلقيني معلومة في هذا الصرح العلمي والذي عن نفسي استفدت منه كثيراُ إخوتي لقد تكونت لدي مجموعة من الأفكار عن كتابة الكود ولاكن في بعض الأحيان أكون عاجز عن استكماله الأن أحاول تصميم DataFrame من جدول Excel في البداية لكي تكون الصورة واضحة لكم الجدول يتكون من مجموعة كبيرة من الأعمدة ليس لها عنوان .... لنفترض أن الصف الأول حتى الصف الثالث لا يحتوي أي بيانات ،،، أود أن أقوم بإنشاءDataFrame في البداية قمت بي بقراءة الملف هكذا df = pd.read_excel("ABC.xlsx") مثلا أود أن أقرأ العمود 3 قمت بذلك df.iloc[3::, 2] أود أيضا أن أقرأ العمود 4 قمت بذلك df.iloc[3::, 3] الأن سؤالي كيف أقوم بتكوين DataFrame من هذه الأعمدة مع إعطاء اسم فهرس لكل عمود حتى أتعامل به في المستقبل DATA = {'الأول':df.iloc[3::, 2],'الثاني':df.iloc[3::, 3]} df1 = pd.DataFrame(DATA) هل الكود هكذا به مشكلة إن كان كتابة الكود غير سليم فأرجو شرح كيف أقوم بهذا

نعم الشيفرة صحيحة، المفترض تعمل بشكل صحيح، هذا بفرض أن Table1عبارة عن DataFrame

إذن ستكون هناك قيم فارغة في العمود الذي نقفر فيه، فإذا كان لدينا عشرون صفًا، فسيظهروا جميعًا مع كل الأعمدة، ما عدا العمود الأول يظهر به عشرة صفوف فقط لأننا، فكيف تريد عرضها؟ أعط مثالًا حتى تكون الصورة واضحة.

السلام عليكم إخوتي أريد مساعدة في كتابة كود DataFrame يقوم بتحويل هذا الجدول إلى هذا الشكل كيف يتم كتابة شكل الكود الرجاء المساعدة

العد يبدأ من الصفر لكل من الصفوف والأعمدة. لذا، الصف الأول يمثله الرقم 0، والعمود الأول يمثله الرقم 0 وهكذا ..

يمكنك استخدام قوس مربعي فارغ لتحديد الصفوف الكل (:) واختيار الأعمدة المطلوبة. على سبيل المثال، إذا كنت تريد اختيار العمودين 2 و 3 وتجاهل العمود 4 وتحتاج العمود 5، يمكنك القيام بذلك كما يلي: selected_columns = df.iloc[3:, [2, 3, 5]] سيشتمل هذا على الصفوف من الصف 3 وما بعدها، والأعمدة 2 و 3 و 5.

الجزء df.iloc[3:, 2:4] يستخدم لتحديد جزء معين من DataFrame باستخدام تقديم الصفوف والأعمدة المحددة. فـ: 3:: يعني ابتداءً من الصف رقم 3 وحتى نهاية الصفوف. هذا يتجاوز الصفوف الثلاثة الأولى (التي قد تحتوي على عناوين الأعمدة أو معلومات غير ضرورية). 2:4: يعني ابتداءً من العمود رقم 2 وحتى العمود رقم 3. وهكذا يتم اختيار العمودين الثاني والثالث مع تجاوز أول ثلاث صفوف في كل منها.

df.iloc[3:, 2:4] أخي هل لك أن توضح لي أكثر لقد ذكرت العمود 2 و العمود الثالث إذا كيف تم الكتابه هكذا

الكود الذي كتبته لإنشاء DataFrame يبدو صحيحا بشكل عام، ولكن إليك طريقة أفضل لتحديد الأعمدة وإعطائها أسماء: # اختيار الأعمدة المحددة من DataFrame الأصلي selected_columns = df.iloc[3:, 2:4] # تحديد أسماء الأعمدة column_names = ['الأول', 'الثاني'] # إنشاء DataFrame df1 = pd.DataFrame(selected_columns.values, columns=column_names) بهذه الطريقة، سيتم تحديد الأعمدة 2 و 3 من DataFrame الأصلي (iloc[3:, 2:4]) وتخزينها في المتحول selected_columns. ثم تحديد أسماء الأعمدة وأخيرًا إنشاء DataFrame جديد باستخدام هذه الأعمدة وأسمائها.

ما الفرق عند وضع الComponents في App.js او وضعه في Index.js

هذه شيفرات كاملة import face_recognition import cv2 obama_image = face_recognition.load_image_file("obama.jpg") biden_image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") obama_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0] biden_encoding = face_recognition.face_encodings(biden_image)[0] known_face_encodings = [obama_encoding, biden_encoding] known_face_names = ["obama", "biden"] video_capture = cv2.VideoCapture(0) # حلقة تكرارية مستمرة لحين المستخدم يضغط على حرف # q while True: # قراءة إطار واحد من الكاميرا ret, frame = video_capture.read() # التحويل إلى نظام # RGB rgb_frame = frame[:, :, ::-1] face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations) # حلقة تكرارية على كل الأوجه الموجودة بالإطار for (top, right, bottom, left), face_encoding in zip(face_locations, face_encodings): matches = face_recognition.compare_faces(known_face_encodings, face_encoding) # وضع قيمة مبدئية name = "Unknown" # في حالة وجود مطابقة واحدة على الأقل، نستخدم أو واحدة if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = known_face_names[first_match_index] # رسم إطار والاسم حول الوجه cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1.0, (255, 255, 255), 1) # إظهار الصورة cv2.imshow("Face Recognition", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() لاحظ التحويل من نظام BGR إلى نظام RGB في السطر التالي باستخدام القيمة السالبة (-1)، وذلك لأن مكتبة cv2 تلتقط الصورة بتنسيق GBR بينما مكتبة face_recognition تتعامل بنظام RGB rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

يمكنك القيام بذلك عن طريقة وضع treeview تحتوي على كل الأسماء التي تقرأها من ال dataset الخاصة بك و من ثم تقوم بتعريف دالة للبحث عن الأسماء المحددة التي تريدها، يمكنك الإستعانة بهذا الكود و التعديل عليه حسب إحتياجاتك: import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import ttk # إنشاء DataFrame تجريبي data = {'Name': ['أحمد محمد علي', 'محمد أحمد علي', 'علي أحمد محمد', 'يوسف أحمد', 'أحمد علي']} df = pd.DataFrame(data) # إنشاء نافذة Tkinter root = tk.Tk() root.title("بحث في DataFrame") # إضافة Treeview لعرض النتائج columns = ['Name'] tree = ttk.Treeview(root, columns=columns, show='headings') # تحديد عناوين الأعمدة for col in columns: tree.heading(col, text=col) # تحديد عرض الأعمدة tree.column('Name', width=200) # إضافة البيانات إلى Treeview for index, row in df.iterrows(): tree.insert('', 'end', values=(row['Name'],)) # إضافة حقل لإدخال اسم البحث search_var = tk.StringVar() search_entry = tk.Entry(root, textvariable=search_var, width=20) search_entry.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=10) tree.grid(row=0, column=0, sticky='nsew') # دالة للبحث عن الاسم وعرض النتائج في Treeview def search_name(): query = search_var.get().strip() # حذف النتائج الحالية for row in tree.get_children(): tree.delete(row) # إيجاد النتائج المطابقة وإضافتها إلى Treeview for index, row in df[df['Name'].str.contains(query)].iterrows(): tree.insert('', 'end', values=(row['Name'],)) # إضافة زر لتشغيل البحث search_button = tk.Button(root, text="ابحث", command=search_name) search_button.grid(row=0, column=2, padx=10, pady=10) # تشغيل النافذة root.mainloop() حاول بين الحين و الآخر كتابة الكود لوحدك و واجه المشكلات التي تكون فيه، هذا سيحفز فيك حل المشكلات البرمجية و يصبح لديك خبرة مع مرور الوقت. يمكنك أيضا قراءة المقالات الخاصة بالبيثون و واجهات المستخدم من خلال الرابط التالي:

يمكنك استيراد مكتبة Pandas باستخدام import pandas as pd. هذه الخطوة تتيح لنا استخدام طرق وأدوات Pandas مثل القراءة وكتابة الDataFrame. import pandas as pd 2. قراءة البيانات من ملف إكسل باستخدام pd.read_excel() وتخزينها في متغير df. # get file xlsx df = pd.read_excel("data.xlsx") 3. معاينة الداتا فريم باستخدام print(df) للتأكد من القراءة. # Print the dataframe print(df) 4. إضافة عمود جديد بإعادة تسمية أحد المواد. # make الماده = second column header df['الماده'] = df.columns[1] 5. إعادة تسمية أسماء الأعمدة باستخدام df.rename(). # rename columns df = df.rename(columns={df.columns[0]: 'الاسم', df.columns[1]: 'امتحان اول', df.columns[2]: 'امتحان ثاني', df.columns[3]: 'النهائي'}) 6. ترتيب الأعمدة بالترتيب المطلوب باستخدام df[['عمود1'...'عمودn']]. # sort columns df = df[['الاسم', 'الماده', 'امتحان اول', 'امتحان ثاني', 'النهائي']]

ما النصيحه التي تنصحوني ايها في هذا المشروع هل قمت باي شيء خاطئ او هل هناك اضافه يمكنني اضافتها غير تعديل الخط font-fimily؟ anime.rar

لا أرى أنك قمت بأي شيء خاطئ في هذا المشروع حتى الآن. بل على العكس، فإنك قد أخذت الخطوات الصحيحة لبناء تطبيق لقائمة الأنمي: تقسيم التطبيق إلى مكونات (Components) منطقية: الهيدر، القائمة الرئيسية، القائمة. تصميم واجهات مستخدم بسيطة ووظيفية بإضافة تقنيات CSS. استخدام حالات البيانات (state) بشكل صحيح لحفظ البيانات. تنظيم ملفات المشروع وتقسيمها بشكل منطقي. اليك بعض النصائح لتحسين هذا المشروع: إضافة slider اسفل ال Header ليعرض اخر الانمي المضافه. عمل نظام لتصنيف الأنمي حسب الفئات مثل عمر، نوع، تقييم. إضافة عنصر بحث للعثور على أنمي معين. عمل صفحة تفاصيل خاصة لكل أنمي تضم وصفا وصورا وتعليقات. تطبيق نظام تسجيل الدخول والحسابات لتمكين المستخدمين من إضافة أنمي لقائمة المفضلة أو إضافة تعليقات.

هناك فرق بسيط بين وضع الComponents في ملف App.js أو Index.js في رياكت: ملف App.js: يعتبر الملف الرئيسي للتطبيق. ويحتوي عادة على تعريف الComponent الأساسي وتوابعه. ملف Index.js: لا يحتوي على أي تعريف للComponents . بل يقوم فقط بتجميع وتشغيل التطبيق. فالفرق العملي هنا في App.js ستكتب الكود وتعرّف الComponents وفي Index.js سيتم فقط تشغيل التطبيق وربطه بالـ DOM. لذا من الأفضل وضع التعاريف في App.js لتنظيم الكود. بينما Index.js مخصص فقط لتشغيل التطبيق. ولكن يمكن وضع Components أيضاً في Index.js إذا اقتضى الأمر، لكنها ليست الطريقة الأكثر نظاما.

لماذا لا تحوي المنصة على اي دورة مجانية ،اي نعم الاحساس بقيمة المنتج باعطائه قيمة مادية مطلوبة ،لكن عرض منتجات (دورات ...الخ) مجانية بين ولو نااادرا ،يزيد من عدد زوار الموقع و ويسقي بذرة الكرم اللي العقلية التجارية الطاغية اصبحت لا تعطيها مجال للنمو .

ذلك يعني وجود خطأ في الكود، أرجو توفير الكود لمعرفة الخطأ