لوحة المتصدرين

السلام عليكم اريد معرفه الطريقه الصحيحه للمذاكره في هذا الكورس والاستفاده اكبر قدر ممكن وشكرا

هل يمكن للمطورين الويب ان يعملوا في تطوير لتطبيقات السيارات ؟ هل التقنيات نفسها التي يتم استعمالها في الويب ام توجد مكتبات و تقنيات اخرى ؟

لماذا تظهر بهاذا الشكل لقد قمت بتنزل لارافيل ومعه jetstream عند تشغيل المشورع باستخدام npm run dev تظهر لي ملفات ال css في ال network انها غير موجودة وفي نفس الوقت عندنا استعمل php artisan serve كل شي يعمل بشكل طبيعي

السلام عليكم. أواجه مشكل في جلب البيانات من الخادم حيث لايتسنى إظهار هذه البيانات على الواجهة الأمامية إلا بعد تحديث الصفحة. الكود. إضافة كتاب (الواجهة الخلفية) // method POST // route api/books // desc Create new book // access Private | admin const createBook = asyncHandler(async(req, res) => { try{ // Image Validation if (!req.file) { return res.status(400).json({ message: "no image provided" }); } // Upload Photo const imagePath = path.join(__dirname, `../images/${req.file.filename}`); const result = await cloudinaryUploadImage(imagePath); // Save new post in database const book = await Book.create({ title: req.body.title, description: req.body.description, category: req.body.category, user: req.userId, image: { url: result.secure_url, publicId: result.public_id, }, author: req.body.author, language: req.body.language, PublicationDate: req.body.PublicationDate, }); // Send response to the client res.status(201).json(book); // 6. Remove image from the server fs.unlinkSync(imagePath); } catch (err) { console.log(err.message) res.status(500).send('Server error') } }); إضافة كتاب الواجهة الأمامية // bookSlice getBooks(state, action) { state.books = action.payload; }, setBooks(state, action) { state.books = [...state.books, action.payload] }, // bookApiCall export function addBook(newBook) { return async (dispatch, getState) => { try { dispatch(bookActions.setLoading()) const {data} = await axios.post(`${BOOK_URL}`, newBook, { headers: { "authorization": getState().auth.user.accessToken } }); dispatch(bookActions.setBooks(data)); dispatch(bookActions.clearLoading()); } catch (error) { toast.error(error?.response?.data.message); dispatch(bookActions.clearLoading()); } }; } /** * Add New Book */ const [fileName, setFileName] = useState(null); const [title, setTitle] = useState(""); const [description, setDescription] = useState(""); const [category, setCategory] = useState(""); const [author, setAuthor] = useState(""); const [PublicationDate, setPublicationDate] = useState(""); const [language, setLanguage] = useState(""); const formSubmitHandler = (e) => { e.preventDefault(); if (title.trim() === "") return toast.error("Book Title is required"); if (category.trim() === "") return toast.error("Book Category is required"); if (description.trim() === "") return toast.error("Book Description is required"); if (author.trim() === "") return toast.error("Book Author is required"); if (language.trim() === "") return toast.error("Book Language is required"); if (PublicationDate.trim() === "") return toast.error("Book Publication Date is required"); if (!fileName) return toast.error("Book Image is required"); const formData = new FormData(); formData.append("image", fileName); formData.append("title", title); formData.append("description", description); formData.append("category", category); formData.append("author", author); formData.append("language", language); formData.append("PublicationDate", PublicationDate); dispatch(addBook(formData)) setFileName(null) setTitle("") setDescription("") setCategory("") setAuthor("") setPublicationDate("") setLanguage("") }; /** * Fetch All Books With Pagination */ useEffect(() => { dispatch(fetchBooks()); }, [dispatch]); شكرا على المساعدة.

عند عمل الامر npm run build لمشروع html scss js كأن الاصدار من ال node لايتوافق ويظهر هذا الخطاء > company@1.0.0 build > webpack serve --mode production (node:22464) [DEP0111] DeprecationWarning: Access to process.binding('http_parse r') is deprecated. (Use `node --trace-deprecation ...` to show where the warning was created) i ｢wds｣: Project is running at http://localhost:9000/ i ｢wds｣: webpack output is served from undefined i ｢wds｣: Content not from webpack is served from C:\Users\Mohsen\ALaravel\compan y-website\build node:internal/crypto/hash:69 this[kHandle] = new _Hash(algorithm, xofLen); ^ Error: error:0308010C:digital envelope routines::unsupported at new Hash (node:internal/crypto/hash:69:19) at Object.createHash (node:crypto:138:10) at BulkUpdateDecorator.hashFactory (C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website \node_modules\webpack\lib\util\createHash.js:138:18) at BulkUpdateDecorator.update (C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\node _modules\webpack\lib\util\createHash.js:44:50) at RawSource.updateHash (C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\node_modul es\webpack-sources\lib\RawSource.js:64:8) at NormalModule._initBuildHash (C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\nod e_modules\webpack\lib\NormalModule.js:736:17) at handleParseResult (C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\node_modules\ webpack\lib\NormalModule.js:800:10) at C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\node_modules\webpack\lib\NormalM odule.js:853:4 at processResult (C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\node_modules\webp ack\lib\NormalModule.js:624:11) at C:\Users\Mohsen\ALaravel\company-website\node_modules\webpack\lib\NormalM odule.js:675:5 { opensslErrorStack: [ 'error:03000086:digital envelope routines::initialization error' ], library: 'digital envelope routines', reason: 'unsupported', code: 'ERR_OSSL_EVP_UNSUPPORTED' } Node.js v20.5.1 كيف العمل مع هذه المشكلة

هذا يعتمد على مدي حجم المشروع والمكتبات التي يتم إستخدامها . حيث إذا كان حجم المشروع كبيرا فستجد أنه بمجرد تحديث حزمة ستحدث مشاكل كثيرة لديك بسبب تداخل إصدارات الحزم وإعتمادها علي بعضها البعض ولذلك يفضل في تلك الحالة تحميل إصدار nodejs يتوافق مع جميع تلك الحزم . أو محاولة تحديث جميع الحزم لديك ولكنك يتوجب عليك التغير كثيرا في الكود . لذلك إذا كان المشروع صغيرا في الحجم فيفضل تحديث مكتبة webpack و حل أى مشكلة تظهر لك بسبب الإعدادت القديمة وإستبدالها بالجديدة و لكن إذا كان المشروع كبيرا فيفضل تحميل نسخة nodejs قديمة تتوافق معه

بحل المشكلة من جذورها وليس الإلتفاف بتغيير إصدار node.js نفسه، فكما ذكرت لك مكتبة Webpack غير متوافقة مع الإصدار الحديث لديك وهو 20، عليك تحديث كل من webpack و webpack CLI لأحدث إصدار، وتعديل الإعدادات فيwebpack.config بما يتناسب مع الإصدار الحديث.

نعم سوال عام ماهي أفضل طريقة يتم التعامل بها مع إختلاف الاصدار لل nodejs

بالطبع لا فالأمر مختلف، فأنت لا تقوم بتطوير تطبيق لسيارة من خلال لغة جافاسكريبت فهي غير مناسبة لذلك. فأنت بحاجة إلى لغة منخفضة المستوى مثل C وC++ وأحيانًا assembly، وذلك للتطبيقات الخاصة بنظام السيارة. بالطبع يتوفر نظام مثل Android Auto الذي يُتيح لك تطوير تطبيقات للسيارة من خلال لغة مثل كوتلين، لكن ستظل بحاجة إلى أساسيات C++ على الأقل.

نعم يمكنهم ذلك ولكن المطورين الويب يمكنهم الانتقال إلى تطوير تطبيقات السيارات، ولكن قد يتطلب ذلك تعلم تقنيات جديدة. ففي تطوير الويب، يتم استخدام لغات وتقنيات مثل HTML، CSS، JavaScript، وأطر العمل مثل React.js و Angular. اما في تطوير تطبيقات السيارات، قد تحتاج إلى تعلم لغات وتقنيات مختلفة. على سبيل المثال: لغة C++: تستخدم بشكل واسع في برمجة أنظمة السيارات نظرا لأدائها العالي. لغة Python: تُستخدم في تحليل البيانات وتطوير الذكاء الاصطناعي والأنظمة المدمجة. أنظمة تشغيل مدمجة: مثل نظام تشغيل السيارات QNX أو نظام التشغيل المدمج Linux. وتوجد مكتبات وأدوات لتطوير تطبيقات السيارات اشهرها: AUTOSAR: هو معيار مفتوح لتطوير البرمجيات المدمجة في السيارات. ROS (Robot Operating System): يُستخدم في تطوير الأنظمة الروبوتية ويمكن استخدامه في السيارات ذاتية القيادة. المطورين الويب الذين يرغبون في الانتقال إلى تطوير تطبيقات السيارات يحتاجون إلى تعلم الأساسيات في الهندسة المدمجة وبرمجة الأنظمة ذات الزمن الحقيقي. بشكل عام، المهارات الأساسية في البرمجة والتفكير المنطقي التي يمتلكها المطورون الويب يمكن أن تساعدهم بشكل كبير في تعلم التقنيات الجديدة المطلوبة لتطوير تطبيقات السيارات

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته لد استفسار لدي موقع حجوزات سيارات فيه عدة خيارات للمستخدم ذهاب-ذهاب واياب-وجهات متعددة المشكلة الي تواجهني بالاسعار الوجهات من مدينة الاخرى لدي 30 مدينة وكل واجهة من مدينة لاخرى السعر يختلف ايضا على مستوى نوع السيارة مثلا سعر حجز سيارة المرسيدس من الرياض لجدة تختلف عن الفورد من الرياض لجدة كيف اعمل ذلك

كيف يتم تسليم الواجبات

إذا كنتي تقصدين التمارين التي يطلبها المدرب في نهاية الدرس فتلك التمارين يمكنكي حلها و إرفاقها أسفل الدرس للتحقق من صحتها أو لو توجد لديكي أى أخطاء يتم تصحيحها لكي أو يمكنك متابعة الدرس التالي لها الذى سوف يقوم المدرب بحل تلك التمارين . أما إذا كان سؤالك بخصوص تسليمها للحصول على الشهادة فمن شروط الحصول على الشهادة رفع المشاريع على حسابك على GitHub لذلك يجب عليك رفع المشاريع التي قمت بها للحصول على الشهادة. ويمكنكي قراءة الإجابات التالية :

بشكل بسيط الشبكات العصبية في التعلم العميق Deep Learning تحتوي على العديد من الطبقات المخفية غالبًا 5 أو أكثر، مما يمكنها من تعلم تمثيلات أكثر تعقيدًا. والطبقات هي كالتالي: الطبقات العميقة: تحتوي على العديد من الطبقات المخفية (يمكن أن تكون عشرات أو حتى مئات الطبقات). الطبقات المتخصصة: مثل طبقات الالتفاف Convolutional Layers في الشبكات العصبية التلافيفية CNNs وطبقات الذاكرة Recurrent Layers في الشبكات العصبية المتكررة RNNs. العصبونات Neurons: مشابهة للعصبونات في التعلم الآلي التقليدي لكنها أكثر تعقيدًا بسبب العدد الكبير من الطبقات والوصلات. التنشيط Activation: تستخدم دوال تنشيط أكثر تعقيدًا مثل Leaky ReLU، Parametric ReLU، وSoftmax. والقدرة على تعلم الميزات من البيانات الخام بدون الحاجة إلى تصميم ميزات يدوية، وتُستخدم في تطبيقات متقدمة مثل معالجة الصور (التعرف على الصور، التعرف على الوجوه)، معالجة اللغة الطبيعية (الترجمة الآلية، تحليل المشاعر)، والتعلم المعزز (الألعاب، الروبوتات). بينما الشبكات العصبية في التعلم الآلي Machine Learning تحتوي على طبقة أو طبقتين مخفيتين فقط، وتستخدم في الغالب لنماذج أبسط، مثل التنبؤ والتصنيف في مجموعات بيانات محدودة، وتستطيع استخدامها في تطبيقات مثل التصنيف البسيط، التنبؤات الزمنية، والتعرف على الأنماط، وأداء النماذج محدودًا في المهام المعقدة. والطبقات هي: الطبقة المدخلة Input Layer: تستقبل البيانات المدخلة. الطبقات المخفية Hidden Layers: عادة تكون واحدة أو اثنتين، تتوسط بين الطبقة المدخلة والطبقة المخرجة، حيث يتم تنفيذ معظم العمليات الحسابية. الطبقة المخرجة Output Layer: تعطي نتيجة التنبؤ أو التصنيف. بينما التعلم الآلي يتطلب موارد حسابية أقل، ويمكن تشغيله على أجهزة كمبيوتر عادية، بينما التعلم العميق يتطلب موارد حسابية عالية، غالبًا ما يحتاج إلى وحدات معالجة الرسوميات أو حتى وحدات معالجة متخصصة (TPUs). ويقدم أداءً ممتازًا في المهام المعقدة بفضل قدرته على تعلم التمثيلات المعقدة من البيانات.

حاليًا لا يوجد فرق. بشكل عام التعلم العميق هو أحد أفرع تعلم الآلة لذلك فعليًا ستكون الشبكات العصبية في كليهما نفس المفهوم. الفرق هو في البدايات، عندما تم ابتكار الشبكات العصبية لم يكن هناك ما يعرف بالتعلم العميق، و قد بدأت الشبكات العصبية على شكل طبقتين أو ثلاثة. مع تطور القدرات الحسابية و بعض التقنيات أصبح بالإمكان إنشاء شبكات عصبية تحوي على الكثير من الطبقات و هنا بدأ ما يسمى التعلم العميق. بالتالي في الحالتين هما شبكات عصبية، في حال كان هناك طبقات كثيرة فهي أيضًا تتبع للتعلم العميق. تحياتي.

السلام عليكم ورحمة الله و بركاته احتاج اعدل الصلاحيات الخاصة بملف php في xampp في Windows حيث احتاج تعديل صلاحيات ملف .php إلى 555 مثل الأستضافات المدفوعة

الله يجزاك خير و يوفقك

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته في نظام تشغيل Windows مع XAMPP، لا يمكنك تعيين صلاحيات الملفات بنفس الطريقة التي تفعلها في أنظمة Linux أو Unix. في Windows، الصلاحيات تتحكم بشكل أساسي من خلال خصائص الملفات والأذونات التي تسمح أو تمنع الوصول إلى الملفات و حيث تستخدم أنظمة Linux خصائص (attributes) مختلفة عن التي يستخدمها windows. وإذا كنت ترغب في جعل ملف PHP يشابه الصلاحيات التي تجدها في بيئات الاستضافة المدفوعة (مثل 555)، يمكنك القيام بالتالي: 1-فتح خصائص الملف: انقر بزر الماوس الأيمن على ملف PHP الذي ترغب في تعديل صلاحياته. اختر properties "الخصائص" من القائمة المنسدلة. 2-تعديل الأذونات: انتقل إلى علامة التبويب security "الأمان". انقر على زر Edit "تعديل" لتعديل الأذونات. 3-تعيين الأذونات: سترى نافذة "الأذونات للملف"، حيث يمكنك تعيين الصلاحيات المناسبة. في حالة 555، يمكنك تحديد خيارات "قراءة" (Read) للجميع (Everyone) وعدم تحديد خيارات الكتابة (Write) أو التنفيذ (Execute). بعد تعيين الصلاحيات المناسبة، انقر على "تطبيق" ثم "موافق". هذه الخطوات ستسمح لك بتعيين الصلاحيات على ملف PHP بطريقة تقليدية في نظام Windows. يرجى ملاحظة أن XAMPP نفسه يعمل عادة باستخدام حساب مستخدم محلي لنظام Windows، وليس باستخدام حسابات مستخدم قابلة للتخصيص مثلما هو الحال في الخوادم التي تعتمد على Linux أو Unix، لذا تعديل الأذونات في XAMPP يختلف قليلاً عن التعامل معه في بيئات الخوادم.

لعمل حلقة (loop) في قالب HTML لمدونة بلوجر، يمكنك استخدام لغة Blogger Template (التي تعتمد على XML) لاستدعاء التدوينات المنشورة. حيث يمكنك استخدام Blogger Template Tags في قالب HTML الخاص بك و يمكنك استخدام بعض الوسوم المتاحة في Blogger لاستدعاء التدوينات. الوسم الأساسي هو <b:loop> هذا الوسم يمكن أن يشبه حلقة for loop في البرمجة حيث يكرر نفسه لكل تدوينة في المدونة. مثال على استخدام الوسم <b:loop> <b:loop values='data:posts' var='post'> <!-- هنا نقوم بوضع العناصر التي تريد عرضها لكل تدوينة --> <h2><a expr:href='data:post.url'><data:post.title/></a></h2> <!-- عرض محتوى التدوينة --> <p><data:post.body/></p> </b:loop> data:posts: هذا يشير إلى كافة التدوينات المنشورة في المدونة. var='post': هذا هو المتغير الذي يتم تكريره في كل دورة من الحلقة، والذي يمكنك استخدامه للوصول إلى معلومات التدوينة مثل العنوان <data:post.title/> والمحتوى <data:post.body/> والرابط <data:post.url/> وهكذا . ويصبح الكود كالتالي بالمثال الذى أرفقته : <b:loop values='data:posts' var='post'> <div class='article'> <h3 class='article-title'><data:post.title/></h3> <p class='article-content'><data:post.body/></p> <a expr:href='data:post.url'><button class='view-details'>عرض المقال</button></a> </div> </b:loop>

الشبكة العصبية هي نموذج مستوحى من طريقة عمل الدماغ البشري. تتكون من طبقات من العقد (neurons) المتصلة ببعضها. بنستخدم هذه الشبكات العصبية البسيطة لحل مشاكل محددة مثل التصنيف أو التنبؤ. على سبيل المثال، يمكن استخدام شبكة عصبية بسيطة لتصنيف البريد الإلكتروني إلى بريد عادي أو بريد غير مرغوب فيه. - الشبكات العصبية في التعلم الآلي neural network in machine learning عادة ما تحتوي على عدد قليل من الطبقات (قد تكون طبقة أو اثنتين فقط). التعلم العميق Deep learning هو جزء من التعلم الآلي، ولكنه يستخدم شبكات عصبية ذات بنية أكثر تعقيدا وتحتوي على العديد من الطبقات (من هنا جاءت كلمة "عميق" لأنها تعني العديد من الطبقات). تستخدم الشبكات العصبية العميقة لحل مشاكل أكثر تعقيدا مثل التعرف على الصور، الترجمة الآلية، والسيارات ذاتية القيادة. بسبب العمق والتعقيد، يمكن لهذه الشبكات التعلم من كميات كبيرة من البيانات وتحليلها بشكل أكثر دقة على سبيل المثال، يمكن استخدام شبكة عصبية عميقة للتعرف على الوجوه في الصور أو حتى للفهم التلقائي للغة الطبيعية.