لوحة المتصدرين

السلام عليكم انا هنا عاوز اتدخل علي البيئه الافترضيه علي VScode فا بكتب الامر ده بيس بيظهر خطاء ؟ source Heart-Disease\Scripts\activate ود الاخطاء source : The term 'source' is not recognized as the name of a cmdlet, function, script file, or operable program. Check the spelling of the name, or if a path was included, verify that the path is correct and try again. At line:1 char:1 + source Heart-Disease\Scripts\activate + ~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (source:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException يعني انا ازي افعل البيئه الافترضيه علي VScode مش cmd الخاص بنظام ؟

لا عند الضغط عليها يعطيك خيار إضافة بيئة جديدة أو إختيار من البيئات الإفتراضية التي لديك . ويجب أن يظهر خيار recommended حيث يقوم vs code تلقائيا بمعرفة البيئة الحالية :

السلام عليكم انا عمل نموذج لتصنيف مرض القلب باستخدم الشبكه الاعصبيه وده الكود وده البيانات الانا شغل علها x = heart.drop(['target'] , axis=1) y = heart['target'] x_traing , x_test , y_traing , y_test = train_test_split(x , y ,test_size=0.25,random_state=44,shuffle=True) #print(f"X taring shape is: {x_traing.shape}") #print(f"X test shape is: {x_test.shape}") #print(f"Y taring shape is: {y_traing.shape}") #print(f"Y test shape is: {y_test.shape}") kerasmodle = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(8, activation='tanh'), keras.layers.Dense(128,activation='tanh'), keras.layers.Dense(64,activation='tanh'), keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid'), ]) myoptimizer = tf.keras.optimizers.AdamW( learning_rate=0.001, weight_decay=0.004, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07, amsgrad=False, clipnorm=None, clipvalue=None, global_clipnorm=None, use_ema=False, ema_momentum=0.99, ema_overwrite_frequency=None, loss_scale_factor=None, gradient_accumulation_steps=None, name='Adamw', ) kerasmodle.compile(optimizer=myoptimizer,loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) #Trinag trinag_modle = kerasmodle.fit(x_traing,y_traing, validation_data=(x_test,y_test), epochs=100, batch_size=10000, verbose=1, callbacks=tf.keras.callbacks.EarlyStopping( patience=10, monitor='val_accuracy', restore_best_weights=True, )) #print(kerasmodle.summary()) y_pred = kerasmodle.predict(x_test) moduleloos,modleaccuracy = kerasmodle.evaluate(x_test,y_test) print(f"modle loss is: {moduleloos}") print(f"modle accuracy is : {modleaccuracy}") وده الloss و accoracy modle loss is: 0.5819184184074402 modle accuracy is : 0.744966447353363 فا انا عاوز اعرف هل كده النموذج كويس ؟ heart.db

ايوه انا بضغظ عليها فا بيظهر انا اعمل بيئه افترضيه ولكن انا اصل عمل بيئه فا ازي اضيفها ؟ يعني ممكن حضرتك تعمل بيئه افترضيه وضافه كده

هذا لأنك لم تحدد البيئة التي من المفترض أن يعمل عليها vs code وإضافة pylint الخاصة بإظهار الأخطاء ووضع الخطوط مثل الخط الأصفر والإقتراحات الخاصة بالأكواد. ولتغير البيئة ستجد في الصفحة في الأسفل أقصى اليمين كلمة python وبجوارها البيئة التي يعمل عليها vs code ولتغيرها كل ما عليك هو الضغط عليها وإختيار البيئة التي تريدها : إذا كان يظهر لك رقم كما في الصورة السابقة فهذا يدل على أن vs code يعمل على البيئة الأساسية للنظام لذلك يرجى الضغط عليه وستظهر لك جيمع البيئات الإفتراضية و الأساسية لديك ويمكنك إختيار البيئة المناسبة لك.

ممكن مساعدتي احتاج مواقع الذكاء الاصطناعي ماهي افضل المواقع؟

أهلاً كمال , يوجد عدة مواقع ذكاء اصطناعي ، لكن أفضل ما وجدته بالفعل هو المواقع التالية : ChatGPT : يوفر لك GPT-3.5 مجاني ، كما يوفر الوصول الى 4 بشكل محدود وارفاق صور وتحليلها. Geminial Gemini Google هذه من أفضل مواقع الذكاء الاصطناعي يمكنك استخدامها

مرحبًا، النتيجة جيدة نوعًا ما في حال نظرت إليها بشكل مجرد. و لكن من الناحية المجردة أيضًا، من الأفضل النظر إلى الدقة على بيانات التدريب، و الدقة على بيانات الاختبار ، و ليس فقط على بيانات الاختبار. فهذا يساعدك على كشف مشاكل ال overfitting. كما أن معيار الدقة فقط لوحده غير جيد، حيث أنه عليك التفكير في المهمة التي تقوم ببناء النموذج لها، و هل هذا المعيار جيد أم لا؟ في أغلب المهام التي تتعلق بالأمور الطبية، ما يهمنا بشكل كبير هو كشف المرض في حال وجوده، حتى لو كان النموذج أسوء قليلًا من ناحية أنه يكشف مرض غير موجود، أي يكون الشخص سليم و لكنه يقول أنه مريض. و هذا يمكنك قياسه عن طريق معياري precision و recall. السبب في أننا نريد دقة عالية هو أنه بشكل عام يتم استعمال النماذج كأداة مساعدة للطبيب، أو أنه يمكنك توقع أن يقوم شخص عادي باستخدامه، ففي حال كان هناك شك ولو طفيف، أنت تريد أن تظهر له أن عليه مراجعة طبيب، حتى لو كان لا يحتاج إلى ذلك. فهذا أفضل من أن يكون مريضًا و تظهر له أنه لا يحتاج إلى مراجعة الطبيب. كما أنه يجب عليك المقارنة مع أشخاص أخرين عملوا على نفس المهمة، لمعرفة ما توصلوا له و هل نموذج جيد مقارنة بهم أم لا. ففي بعض المهام تعتبر دقة 60 بالمية ممتازة (كمهام التعرف على الأغراض من صور الأقمار الصناعية)، أما في مهام أخرى فإن أي نتيجة أقل من 90 غير جيدة (كأغلب مهام التصنيف الخاصة بالصور). أي ما يهم أن تفكر فيما وراء الأرقام و هل هي تعكس الأداء الذي تريد قياسه أم لا. تحياتي.

تمام , الف شكرااا لحضرتك جدا انا حصل مشكله بس استخدمات الامرد ده فا تمام اشتغل بس هل ام اقفل البرنامج VScod لاو اقفل الكبيوتر هل اعمل الامرد ده تاني ؟ بس يا أ. عبد الوهاب انا كده شغلت الملف بس برد بيظهر تحت المكتابات خط اضفر كده علي اساس المكتابات ده مش موجود هي مش موجود علي النظام ولكن موجود علي البيئه الافترضيه فا هل فيه حل لحاجه زي كده

المشكلة التي تواجهها هي أنك تحاول استخدام أمر source الذي يتم استخدامه في بيئة Linux، بينما على Windows يستخدم أمر مختلف لتنشيط البيئة الافتراضية. لذا إذا كنت تستخدم cmd يجب أن تستخدم هذا الأمر: Heart-Disease\Scripts\activate أما إذا كنت تستخدم PowerShell وهو على الأرجح في حالتك على VS Code: .\Heart-Disease\Scripts\Activate.ps1 و إذا واجهت خطأ بسبب سياسة التنفيذ، يمكنك تغيير السياسة مؤقتا باستخدام هذا الأمر: Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process ثم حاول تفعيل البيئة مرة أخرى.

السلام عليكم حمعه مبارك انا عمل بيئه افترضيه وبشغل الكود ده فا بيحصل خطاء زي ده import pandas as pd ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' مع العلم انا كل المكتابات مثبيتها في البيئه الافترضيه فا ازي احل مشكله زي ده

هو المعرّف الخاص بك على أداة AnyDesk قم بتحميله بعدها ستجد الرقم الذي بجانب Your Address انسخه والصقه كما قلت لك، ثم سيمكنني الدخول إلى جهازك لمعرفة المشكلة بالتحديد أين.

بس اي الid ده ؟ هو حضرتك انا مثبيت مكتابات علي بيئه افترضيه وعمل ملف لبايثون وعاوز اشتغل بلمكتابات الموجود علي الييئه الافترضيه فا اعمل اي هي ده المشكله ؟

أرسل إليّ معرّف ال id الخاص بك على AnyDesk لرؤية ما المشكلة. أرسله على الخاص.

ايوه انا عمل كده فايشغل الكود ده علي VScode مش بيشتغل هل الازم الاول افعل البيئه الافترضيه عند عمل Run لكود ؟

ما دامت جميع المكتبات مثبتة في البيئة الافتراضية فربّما نسيت تفعيل البيئة لهذا لا يتمّ التعرف عليها، قم بتفعيل البيئة الافتراضية من خلال الأمر: .\env\Scripts\activate إن كان اسم البيئة الافتراضية خاصتك مختلفا عن env قم باستبدالها بالاسم الصحيح. وبعد تفعيل البيئة نقوم بتثبيت المكتبات المطلوبة: pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn tensorflow keras

عند طباعة نصين ثم طباعتة سؤال وتخزين قيمته مثلا:- print("Hello world") print("نكتب اي شيء") # عندما يقوم بطباعة السطرين يقوم بنقلك الى شاشه اخرى ويحذف ما طبعه ويطبع السؤال فقط وعنما تجيب على السؤال تتم تخزين قيمته في # ثم يقوم بالعوده الي الشاشه اللتي بها سطري الطباعه (n) n = input("how old are you? \n")

ALTER TABLE items ADD CONSTRAINT member_1 FOREIGN KEY(member_ID) REFERENCES users(userID) ON DELETE CASCADE ;ON UPDAT CASCADE فهو بكتب لي خطأ #1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MariaDB server version for the right syntax to use near 'users(userID) ON DELETE CASCADE ON UPDAT CASCADE' at line 4

نعم بالطبع ولكن إحذر من هذه الطريقة حيث من الممكن أن المستخدم سيقوم بكتابة شيفرات ضارة مثل javascript وغيرها من الممكن أن تضر الزوار الخاصين بالمدونة لذلك يرجى الإنتباه لتلك الطريقة. هذا هو الكود : import { useState } from 'react'; import Link from 'next/link'; const BlogEditor = () => { const [content, setContent] = useState(''); const handleChange = (e) => { setContent(e.target.value); }; const replaceText = (text) => { const regex = /phoenix/gi; // البحث عن اسم المدونة const replaced_text = text.split(regex).join( `<a href="/" style="color: blue; font-weight: bold;">phoenix</a>` ); return replaced_text; }; return ( <div> <textarea value={content} onChange={handleChange} placeholder="اكتب مقالتك هنا..." rows="10" cols="50" /> <h3>معاينة المقالة:</h3> <div dangerouslySetInnerHTML={{ __html: replaceText(content) }} /> </div> ); }; export default BlogEditor; هنا أنشأنا الدالة replaceText والتي ستقوم بإستبدال النص الخاص ب phoenix ووضع رابط المدونة بدلا منه . لذلك يرجى وضع رابط المدونة في خاصية href في الدالة . بعد ذلك إستخدمنا handleChange وهي الدالة التي تستخدم لتحديث حالة content عند تغيير النص في الـ textarea. وهنا إستخدمنا dangerouslySetInnerHTML وهي خاصية لعرض النص كHTML المعدل في div وذلك لمعاينة المقالة . وفي النهاية عند الحفظ يرجى إستدعاء الدالة replaceText للتبديل النص إلى رابط قبل حفظها لديك.

حسب ما فهمته فبما أنك تعتمد على NextJS فيمكنك استخدام حل بسيط يعتمد على تحويل النص المدخل في textarea إلى JSX بحيث تستخدم onChange لتتبع التغيرات في textarea وعندما يقوم المستخدم بكتابة المقالة، يتم التحقق من النص المدخل فيتحقق من وجود كلمة "phoenix" مثلا فإذا كانت الكلمة موجودة، يقوم بتحويلها إلى رابط محدد داخل النص بعدها يعرض النص المعدل في عنصر منفصل وهذا مثال على الجزئية التي تعالج الإشكالية: import Link from 'next/link'; const processText = (inputText) => { const blogName = 'phoenix'; const blogUrl = '/'; const parts = inputText.split(new RegExp(`(${blogName})`, 'gi`)); return parts.map((part, index) => { if (part.toLowerCase() === blogName.toLowerCase()) { return ( <Link key={index} href={blogUrl}> <a style={{ fontWeight: 'bold', color: 'blue' }}>{blogName}</a> </Link> ); } return part; }); }; لاحظ أنّ الدالة processText استعملتها هنا بحيث تأخذ النص كمدخل (inputText)، وتبحث عن كلمة "phoenix" داخل النص فإذا وجدتها، تقوم باستبدالها برابط موجه للصفحة الرئيسية مع تنسيق خاص استخدمت هنا اللون الأزرق وخطا عريضا وأما Link فهومستورد من مكتبة next/link ويستخدم لإنشاء الرابط الذي يؤدي إلى الصفحة الرئيسية.