لوحة المتصدرين

بعد ما عملت البيئه الافترضيه وثبيت المكتابات ظهر عندي الملف ده pyvenv.cfg فا اي اهميه الملف ده ؟

لدي فكرة عن البرمجة و اساسسياتها مسبقا كالشرط و الحلقات .......الخ تعلمتها عن طريق لغة البرمجة C فهل من الممكن تخطي سكراتش و تطبيقاتها و البدء مباشرة بدروس مكونات الحاسوب ؟ ا

اريد شراكة شخص له خبره فى مجال بيع الملابس انا ادفع كامل راس المال وهو البيع والاداره فقط هل يكون له راتب شهرى ( وكم الراتب الشهرى) وكم نسبته من صافى الربح وفى حالة الخساره ما الذى يتحمله هو

ايهما افضل في تقديم التوصيات التعلم الالي ام التعلم العميق

هذا ي شباب التنسيق في الVSCOD لو ما فهمت راسلني تعليقات ونجاوبك عزيزي

ايهما افضل للجلب بيانات وتخزينه وما الفرق بينهما $request->name_std $request->input('name_std') $request->post('name_std') $request->get('name_std') $request['name_std'] $request->query('name_std')

اهلين شباب كيفكم ليوم؟ هذا العطل درت خاصية display:flex المفروض الحل كل 5 عناصر تحت بعض مثل الصورة الثانية

على الأغلب السبب في هذا الأمر عدم نجاح عملية التجميع أو compilation بشكل صحيح و الأسباب كثيرة، لذا تأكد من أنك قمت بتثبيت MinGW أو أي مفسر C++ آخر بشكل صحيح، و أيضا تأكد من أن المسار إلى مجلد bin في MinGW مضمن في متغيرات النظام.و أيضا لديك خطأ بسيط في الكود، حيث يجب أن تستخدم main بدلا من Main بهذا الشكل: #include <iostream> int main() { std::cout << "Line One\n"; std::cout << "Line Two\n"; std::cout << "Line Three\n"; return 0; } طبق هذه التغييرات و جرب مرة أخرى.

ذلك ملف تكوين تستخدمه وحدة venv في Python لتخزين إعدادات البيئة الافتراضية، أي عند إنشاء بيئة افتراضية جديدة باستخدام الأمر python -m venv myenv، يتم إنشاء مجلد باسم myenv، وستجد بداخله ملفًا باسم pyvenv.cfg. وبه بعض الإعدادات الرئيسية بشكل إفتراضي: home: مسار ملف Python القابل للتنفيذ المستخدم لإنشاء البيئة الافتراضية، بمعنى مترجم بايثون. include-system-site-packages: قيمة منطقية تعني هل سيتم تضمين حزم النطاق العام على مستوى النظام في البيئة الافتراضية أم لا، وبشكل افتراضي، يتم تعيين ذلك على "false"، مما يعني أن البيئة الافتراضية لن تتضمن حزم النطاق العالمي أي ليس لديها وصول لذلك. version: إصدار Python المستخدم لإنشاء البيئة الافتراضية.

هذا الملف إنشاؤه تلقائيا عند إعداد بيئة افتراضية في Python، و أهميته تكمن في كونه يحتوي على معلومات حول البيئة الافتراضية، مثل إصدار Python المستخدم والمسار الذي تم إنشاء البيئة الافتراضية فيه، و أيضا يحتوي على إعدادات معينة تؤثر على سلوك البيئة الافتراضية، حيث يمكن أن يتضمن معلومات حول ما إذا كانت البيئة تستخدم مكتبات Python من النظام أو مكتبات أخرى محددة، و يساهم في إدارة المكتبات والمكتبات الأخرى التي يتم تثبيتها داخل البيئة الافتراضية. و الملف نفسه لا يحتاج إلى تعديل يدوي، ويدار تلقائيا بواسطة Python عند إنشاء البيئة الافتراضية، لذا لا يجب أن تعدل عليه.

ملف pyvenv.cfg هو ملف تكوين (configuration) يُستخدم في البيئة الافتراضية التي في بايثون حيث يحتوي هذا الملف على معلومات عن البيئة الافتراضية والإعدادات الخاصة بها مثل: المسار إلى بايثون. إصدار بايثون إصدار المفسر (interpreter) مسار المكتبات التي تم تثبيتها في البيئة الإفتراضية أي إعدادات أخرى خاصة بالبيئة الإفتراضية. وأخيرا لا ينبغى عليك تعديل هذا الملف بنفسك أو حذفه حيث هو المسؤول عن عمل البيئة الافتراضية بشكل صحيح وإذا قمت بحذفه هذا الملف وتعديله بشكل غير متوقع قد لا تعمل البيئة الإفتراضية معك

المقطع البرمجي لا يشتغل وجميع الاكواد صحيح يظهر الامر cancel apply run نشغل اللمر run لايشتغل ما السبب

أرجو تحميل برنامج Anydesk للدخول على حاسوبك وتفقد المشكلة، مع إرسال الـ Address على الخاص أو هنا في التعليقات. وعند فتح البرنامج ستجد عنوان Address باللون الأحمر انقر عليه بالفأرة بالزر الأيسر لنسخه وتستطيع لصقه في أي مكان وذلك هو العنوان الذي يتم الإتصال به بحاسوبك.

قم بتفعيلها من خلال Vscode يوجد منفذ أوامر به قم بتفعيل البيئة من خلاله، في Vscode عليك فتح مجلد المشروع به الذي يحتوي على مجلد البيئة أيضًا ثم تفعيلها.

تم تفعيل البيئة لديك باسم Heart-Disease لاحظ اسمها بجانب المسار في السطر الأخير في CMD وذلك يدل على أنها مفعلة. في Vscode عليك فتح مجلد المشروع به الذي يحتوي على مجلد البيئة أيضًا ثم تفعيلها.

I created I an account and still dont have the 50 connects

كلاهما صالحان ولكل مميزات وعيوب، فتعلم الآلة أكثر قابلية للتفسير من نماذج التعلم العميق، الأمر الذي يسهل فهم سبب تقديم توصية معينة، وتستطيع تكييف نماذج تعلم الآلة بسهولة مع أنواع مختلفة من البيانات وصيغ المسائل، وأقل تكلفة من الناحية الحسابية للتدريب والنشر من نماذج التعلم العميق. لكن لا تتمكن نماذج تعلم الآلة من التقاط الأنماط والعلاقات المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة، وتتطلب نماذج تعلم الآلة هندسة دقيقة للميزات، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب خبرة في المجال. وكأمثلة: الترشيح التعاوني (CF) تحليل المصفوفة (MF) الترشيح القائم على المحتوى (CBF) الأنظمة القائمة على المعرفة (KBS) أما التعلم العميق DL لديها القدرة على تعلم الأنماط والعلاقات المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة، بالتالي هي مناسبة تمامًا لأنظمة التوصيات التي تضم قواعد مستخدمين وفهارس عناصر كبيرة. ويمكنها تعلم الميزات تلقائيًا من البيانات الأولية، مما يقلل من الحاجة إلى هندسة الميزات يدويًا، وباستطاعتك معالجة نماذج التعلم العميق بشكل متوازي وموزع، مما يجعلها مناسبة لأنظمة التوصيات واسعة النطاق. لكن يعيبها أنها أقل قابلية للتفسير من نماذج تعلم الآلة، ومن الصعب فهم سبب تقديم توصية معينة، وتتطلب نماذج التعلم العميق موارد حسابية كبيرة وتكون مكلفة من الناحية الحسابية للتدريب والنشر. ومنها: الترشيح التعاوني العصبي (NCF) التعلم الواسع والعميق تحليل المصفوفة العميقة (DMF) شبكات الالتفاف البياني (GCNs)

إن هناك فرق كبير بين تعلم الآلة (Machine Learning) و بين التعلم العميق (Deep Learning) والإختيار بين كلم منهما من حيث تقديم التوصيات يعتمد على عدة عوامل، منها حجم البيانات، تعقيد المشكلة، والموارد المتاحة. التعلم الآلي (Machine Learning): السهولة: غالبًا ما يستخدم نماذج بسيطة مثل الانحدار الخطي أو شجرة القرار أو ال SVM هذه النماذج تكون فعالة وسهلة التفسير. قلة البيانات: التعلم الآلي العادي يمكن أن يعمل جيدًا مع مجموعات بيانات أصغر مقارنة بالتعلم العميق حيث لا يتطلب كميات كبيرة من البيانات. التخصيص: مناسب لحالات تكون فيها العلاقات بين البيانات واضحة أو يمكن الاستفادة من ميزات معينة مباشرةً. التعلم العميق (Deep Learning): ضخامة وتعقيد البيانات: التعلم العميق مناسب جدًا عندما يكون لديك كميات كبيرة من البيانات أو بيانات غير منظمة (مثل النصوص، الصور، أو الفيديو). التوصيات المعقدة: يمكن أن يكتشف التعلم العميق أنماط معقدة في البيانات وليست مباشرة بفضل استخدام الشبكات العصبية، مما يجعله مفيدًا في أنظمة التوصيات التي تعتمد على فهم العلاقات الدقيقة بين المستخدمين والمحتوى. الحاجة إلى موارد كبيرة: يتطلب موارد حسابية كبيرة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووقت تدريب أطول. تلخيصا لما سبق إذا كانت البيانات بسيطة ومحدودة الحجم فإن التعلم الآلي سيكون الخيار الأفضل بسبب السرعة والبساطة وأيضا بسبب قلة البيانات. أما إذا كانت البيانات كبيرة أو معقدة مثل التوصيات المعتمدة على تحليل تاريخ المستخدم بالتفصيل أو التعامل مع بيانات غير منظمة ولا تربطهم علاقات مباشرة فإن التعلم العميق يوفر نتائج أكثر دقة وتفصيلاً. ويمكنك قراءة الإجابة التالية لشرح أفضل للفرق بينهما :

ما يظهر في الصورة ليس البيئة الإفتراضية بل المترجم العام لبايثون. أمر تفعيل البيئة الإفتراضية على الويندوز هو: venv\scripts\activate ولاحظ أنّ Venv هو اسم مجلد البيئة لديك قم بتعديله للاسم الذي لديك، ويجب تنفيذ الأمر في نفس المسار الموجود به مجلد البيئة الإفتراضية لكي يتم العثور على المجلد الخاص بها. ثم في vscode تأكد من أنّ البيئة تم إختيارها بالضغط على التالي: وستظهر لك قائمة بها مترجمات بايثون المتاحة ثم بإختيار بيئة venv أو التي بجانبها workspace فتلك هي المُفعلة حاليًا.

هذه الطريقة تعمل في المعاينة فقط ولكن بمجرد أن أقوم بنشر المقالة يظهر النص في المقالة كنص عادي