لوحة المتصدرين

ماهي وظيفة form عملت label and input بدون form و اعطاني نفس النتيجة ؟؟؟

السلام عليكم هي اي الداله round الموجود في Numpy ؟

السلام عليكم هو اي الفرق بين predict وبين evaluate عند بناء شبكه عصبيه باستخدم keras و TensorFlow ؟

السلام عليكم انا كنت من فترة متدربة على html و cssو bootstrap و Javascript شوي هل أكاديمية حسوب بتيح التدريب لفترة ؟ ....حابة اتدرب لأن عم انسى انا حاليا عم اتدرب php ... وشكرا جزيلا

شكرااا جدا لحضرتكم

السلام عليكم هو اي العلاقه مابين Epoch وبين batch_size عند بناء شبكه عصبيه ؟

سمعت مهندس برمجيات مشهور ينصح بحل المشاكل باستخدام الالجورزم كيف يمكن ذلك هل هناك مواقع لهذا مثل حل المشاكل باستخدام لغه برمجه معينه؟

السلام عليكم هي اي امتحانات مايكروسوفت ؟

قمت بكتابة هذا الكود وظهرت لي النتيجة كما موضح في الصورة المرفقة ما الحل

اريد كود لمعرفه موقع الهاتف عن طريق رقم imei الخاص بالهاتف

لماذا عند انشاء مفتاح اجنبي تظهر مشكلة تالية في صورة اريد اضافة عمود اسمه id_dept كمفتاح اجنبي في جدول الطالب وهو رئيسي في جدول القسم وما نفس النوع كتبت امر cmd ثم كود في لارافيل ثم امر php artisan migrate php artisan make:migration add_id_dept_to_students_table --table=students public function up(): void { Schema::table('students', function (Blueprint $table) { // $table->bigInteger('id_dept')->unsigned()->nullable()->after('id'); // أو بعد العمود الذي تريده $table->foreign('id_dept')->references('id')->on('departments')->onDelete('cascade'); }); } /** * Reverse the migrations. */ public function down(): void { Schema::table('students', function (Blueprint $table) { // $table->dropForeign(['id_dept']); $table->dropColumn('id_dept'); }); } };

ممكن موقع او كتب ابحت فيها وافهم ويب 3 وطريقة التي يعمل فيها اريد فقط الفهم كيف يعمل عندما اكمل تعلم الويب 2 يعني يكون عندي فهم ويب 3

السلام عليكم هو ازي الواحد يتدريب في جوجل ؟

السلام عليكم ال confusion matrix المشروع انا عملو باستخدم الشبكه العصبيه هو كده فا هل الموذح كده ممتاز والا جيدجد والا جيد ؟

طيب هو انا عشان احسن النموذج ده اركز علي اي True positives والا True Negatives ؟ وهل ممكن اوصل ان False Positives و False Negatives يكون 0 ؟

بتحليل الـ Confusion Matrix الموضح في الصورة يظهر النتائج التالية: True Positives (TP): 137 False Positives (FP): 20 False Negatives (FN): 31 True Negatives (TN): 110 من خلال تحليل هذه النتائج و مع النتائج التي في الصورة فالدقة هي 0.8167 أو 81.67%، مما يعني أن النموذج صحيح بنسبة كبيرة، و تقييم النموذج يكون بهذا الشكل: ممتاز: إذا كانت الدقة أعلى من 90%، وعادة ما تكون الأخطاء قليلة للغاية. جيد جدا: النموذج الخاص بك يقع في هذه الفئة، حيث إن دقته قريبة من 82%. جيد: إذا كانت الدقة تتراوح بين 70-80% مع الأخطاء الكثيرة نسبيا. لذا فالنموذج الخاص بك يعتبر جيد جدا.

شكرا جزيلا... ولا يهمك ان شاء الله شكرا جزيلا... ولا يهمك ان شاء الله

ويب 3 هو نمط جديد مفتوح ولامركزي للإنترنت، يمنح المستخدمين الملكية الكاملة للمحتوى الذي يقدمونه والمنصات التي ينشئونها، حيث ينشئ المستخدمون حسابا في التطبيقات عبر المحافظ الرقمية الحاوية على عملات مشفرة، يعمل ويب 3.0 بتقنية blockchain، ويستخدَم بصورة أساسية في المعاملات المالية. يمكنك الإطلاع على هذه المقالة التي تم الشرح فيها بشكل مفصل و منها يمكنك التعمق أكثر في البحث عن المصطلحات:

نعم الدالة round في مكتبة NumPy تستخدم لتقريب الأرقام إلى أقرب عدد عشري وفقا لعدد محدد من المنازل العشرية بهذا الشكل: import numpy as np arr = np.array([1.234, 2.678, 3.456]) rounded_arr = np.round(arr, decimals=2) print(rounded_arr) و الناتج سيكون : [1.23 2.68 3.46] حيث أن هذا المثال يقرب الأرقام إلى منزلتين عشريتين.

تمام جدا شكرااا لحضرتك

predict تستخدم بعد اكتمال تدريب النموذج لتوليد توقعات على بيانات جديدة غير مرئية للنموذج. تعتمد فقط على المدخلات التي تقدمها (features) وتعيد النتائج التي يتوقعها النموذج، مثل احتمالات التصنيف في حالة التصنيف أو القيم المتوقعة في حالة الانحدار والهدف منها هو تقديم مخرجات النموذج استنادا إلى المعرفة التي اكتسبها من التدريب فهي لا تتطلب نتائج حقيقية للمقارنة، فهي فقط تعطي التوقعات بناء على البيانات التي توفرها على سبيل المثال إذا كنت تستخدم شبكة عصبية للتنبؤ بالأسعار، فإن predict ستعطيك الأسعار المتوقعة بناء على المدخلات التي قدمتها أما evaluate فهي تستخدم لتقييم أداء النموذج بعد تدريبه على بيانات الاختبار أو التحقق (validation) أي أنها تقوم بأخذ المدخلات (features) بالإضافة إلى النتائج الحقيقية (labels)، ثم تحسب دالة الخسارة (مثل loss) ومقاييس الأداء الأخرى (مثل accuracy) لمعرفة مدى جودة النموذج في التنبؤ بالنتائج الصحيحة ويتم استخدامها لمعرفة مدى دقة النموذج ومدى تقليله للخسارة عند العمل على بيانات لم يتم التدريب عليها وهذا ما يساعد في تحديد إذا ما كان النموذج يُعمم بشكل جيد على بيانات جديدة. و باختصار فإن: predict: لتوليد التوقعات على بيانات جديدة، دون الحاجة إلى النتائج الحقيقية. evaluate: لتقييم النموذج على بيانات تحتوي على النتائج الحقيقية لقياس أدائه ومعرفة دقة تنبؤاته.

بالنسبة لمصطلح Epoch هو عبارة عن مرور واحد كامل على جميع بيانات التدريب، حيث إذا كان لديك مجموعة بيانات مكونة من 5000 عينة، فإن Epoch واحدة تعني أن الشبكة مرت على كل هذه العينات مرة واحدة. أما Batch Size هو عدد العينات التي تمررها إلى الشبكة في خطوة واحدة قبل تحديث الأوزان، فإذا كان لديك Batch Size = 100، فإن الشبكة ستعالج 100 عينة في كل خطوة قبل أن تقوم بعملية تحديث الأوزان. والعلاقة بينهما هو أنه عندما يكون لديك عدد معين من العينات في مجموعة التدريب، فإن عدد الخطوات داخل كل Epoch يساوي عدد العينات مقسوما على Batch Size، فمثلا لو كان لديك 5000 عينة وBatch Size = 100، فسيكون لديك 50 خطوة في كل Epoch. و هما مهمان في في بناء الشبكة العصبية ف Batch Size يؤثر على الذاكرة المستخدمة وسرعة التدريب، و القيم الصغيرة تجعل التدريب بطيئا ولكن أكثر دقة في تقدير التدرجات، بينما القيم الكبيرة قد تسرع التدريب ولكنها تحتاج إلى ذاكرة أكبر وتقديرات أقل دقة للتدرجات. أما Epochs يحدد عدد المرات التي سترى فيها الشبكة كامل البيانات، و زيادة عدد Epochs يمكن أن يؤدي إلى تحسين دقة النموذج، ولكن قد يؤدي أيضا إلى الإفراط في التكيف أو overfitting إذا كان العدد كبيرا جدا.

المصطلحان مهمان و يرتبطان بتدريب النموذج، و بالتأكيد لكل منهما معنى مختلف، حيث أن Epoch هو عدد المرات التي يتم فيها تمرير كامل بيانات التدريب عبر الشبكة العصبية، فمثلا إذا كانت لديك مجموعة بيانات تحتوي على 1000 عينة، وعند اكتمال مرور جميع هذه العينات عبر الشبكة مرة واحدة، نقول إننا انتهينا من Epoch واحد، وعادة ما تحتاج الشبكات العصبية إلى العديد من الـ Epochs لتحسين الأداء تدريجيا، حيث يتم تعديل الأوزان بعد كل Epoch بناء على الخطأ. أما Batch Size فهو حجم الدفعة، أي عدد العينات التي يتم تمريرها عبر الشبكة في كل تحديث للأوزان، فبدلا من تمرير جميع العينات مرة واحدة عبر الشبكة والذي قد يكون بطيئا جدا في حالة المجموعات الكبيرة، يتم تقسيم البيانات إلى دفعات صغيرة، و بعد كل دفعة يتم تحديث الأوزان بناءً على نتائج تلك الدفعة فقط، فإذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على 1000 عينة وكان حجم الدفعة 100، فهذا يعني أن كل Epoch سيحتوي على 10 دفعات أي 100 عينة لكل دفعة. و العلاقة بينمها هو أن عدد الدفعات في كل Epoch يساوي عدد العينات في مجموعة البيانات ÷ حجم الدفعة، فإذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على 1000 عينة وحجم الدفعة هو 100، فستكون هناك 10 دفعات لكل Epoch.

اسعد الله صباحكم تم عمل تطبيق وعند تشغيله على الهاتف او المحاكي تظهر صورة الخلفية بعدها تأتي شاشة سوداء وعند النقر مكان تواجد الأزرار يعمل التطبيق حيث ان الازرار غير مرئية من الشاشة السوداء لكني اعرف اماكن تواجد الأزرار وعند الضغط يعمل التطبيق .. المشكلة في ظهور الشاشة السوداء على الهاتف فما هو الحل

هي مجموعة من الاختبارات والشهادات التي تقدمها شركة مايكروسوفت لتقييم مهارات الأفراد في مختلف التقنيات والبرمجيات التي تقدمها الشركة، و الهدف هو منح شهادات احترافية في مجالات علوم الحاسوب بصفة عامة و يوجد العديد منها لكن أشهرها هي Microsoft Certified: Azure Fundamentals: هنا تختبر المعرفة الأساسية بخدمات Azure السحابية. Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: تهدف هذه الشهادة إلى أولئك الذين يديرون بيئات Azure السحابية. Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate: تختبر القدرة على استخدام Power BI لتحليل البيانات وإنشاء تقارير تفاعلية. Microsoft Certified: Security, Compliance, and Identity Fundamentals: تركز على مفاهيم الأمان والامتثال وحلول الهوية. Microsoft Certified: Microsoft 365 Fundamentals: تغطي الأساسيات المتعلقة بـ Microsoft 365 والخدمات المرتبطة بها مثل Outlook وTeams وOneDrive. و بالتأكيد كل شهادة لها متطلبات مختلفة وتركز على مجالات معينة.

امتحانات مايكروسوفت تشمل مجموعة متنوعة من الشهادات التي تركز على مهارات وتقنيات مختلفة، بعض الشهادات البارزة تشمل: Microsoft Certified: Azure Fundamentals Microsoft Certified: Azure Administrator Associate Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert Microsoft Certified: Power Platform Fundamentals Microsoft Certified: Microsoft 365 Fundamentals هذه الشهادات تغطي مواضيع تتعلق بالحوسبة السحابية، وإدارة الأنظمة، وتحليل البيانات، وغيرها من المجالات التقنية، و يمكنك اختيار الشهادة التي تناسب اهتماماتك واحتياجاتك المهنية.

هل يوجد سيرفر محلي سعته 32bit اواقل ليعمل في جهاز سعه64bit غيرxammp ,uniform server وكيف يعمل ان وجد

قم بإنشاء سيرة ذاتية قوية تسلط الضوء على مهاراتك، خبراتك السابقة، ومشاريعك العملية، و تأكد من التركيز على المهارات التي تطلبها جوجل مثل البرمجة أو تحليل البيانات، ثم اذهب إلى موقع وظائف جوجل واختر "Internships" وابحث عن الفرص المتاحة، و بمجرد أن تجد الفرصة المناسبة، قدم طلبك عبر الموقع مع إرفاق سيرتك الذاتية وخطاب تقديمي إذا كان مطلوب. تأكد من قراءة المتطلبات بعناية، و يمكنك دائما البحث عبر الإنترنت عن تجارب متدربين سابقين في جوجل والاستفادة من نصائحهم للتحضير بشكل أفضل.

من المهم بعد أن تكمل المشروع حاول كتابة توثيق جيد له يوضح الهدف منه، البيانات المستخدمة، طريقة معالجة البيانات، النماذج المطبقة، والنتائج، مع توضيح الأفكار بشكل جيد فهذا يساعد في تسهيل فهم الآخرين لمشروعك ويساعدك أيضا عند العودة للمشروع لاحقا. بالنسبة لمشاركة المشروع إذا كان عبارة عن كود ومخطط عام لتطبيق تعلم الآلة GitHub هو الخيار المثالي، حيث يمكنك نشر المشروع مع كود المصدر، وربما إضافة README جيد يوضح كيفية استخدام المشروع وتطبيقه، كما يمكنك مشاركة Notebook يشرح خطوات تنفيذ المشروع بشكل تفصيلي على Kaggle، و بهذه الطريقة يمكنك الحصول على تعليقات من المجتمع وتحسين مشروعك بناء على ذلك. و أهم شيء لا تنسى إضافته في معرض أعمالك على موقع مستقل فهذا الأمر يزيد من فرص توظيفك أكثر في المستقبل.

يمكنك إنشاء واجهة توفر إنشاء كائنات لعائلات متعددة من الكائنات المرتبطة أو التابعة، دون الحاجة إلى تحديد فئاتها المحددة، و الفكرة الأساسية هي أن يكون لديك عدة مصانع مختلفة، كل مصنع يقوم بإنشاء مجموعة من الكائنات المتوافقة مع بعضها البعض، لنفترض أن لدينا منتجين كرسي و طاولة، ونريد مصنعين واحد يصنع الأثاث الحديث وآخر يصنع الأثاث الكلاسيكي، لذا سيتعين علينا إنشاء الواجهات بهذا الشكل: from abc import ABC, abstractmethod # واجهة الكرسي class Chair(ABC): @abstractmethod def sit_on(self): pass # واجهة الطاولة class Table(ABC): @abstractmethod def eat_on(self): pass ثم تعرف الفئات التي تنفذ الواجهات: # كراسي حديثة class ModernChair(Chair): def sit_on(self): return "Sitting on a modern chair." # طاولات حديثة class ModernTable(Table): def eat_on(self): return "Eating on a modern table." # كراسي كلاسيكية class ClassicChair(Chair): def sit_on(self): return "Sitting on a classic chair." # طاولات كلاسيكية class ClassicTable(Table): def eat_on(self): return "Eating on a classic table." ثم إنشاء المصنع المجرد: class FurnitureFactory(ABC): @abstractmethod def create_chair(self) -> Chair: pass @abstractmethod def create_table(self) -> Table: pass و المصانع الملموسة: # مصنع الأثاث الحديث class ModernFurnitureFactory(FurnitureFactory): def create_chair(self) -> Chair: return ModernChair() def create_table(self) -> Table: return ModernTable() # مصنع الأثاث الكلاسيكي class ClassicFurnitureFactory(FurnitureFactory): def create_chair(self) -> Chair: return ClassicChair() def create_table(self) -> Table: return ClassicTable() و في الأخير تستخدمهم بهذا الشكل: def client_code(factory: FurnitureFactory): chair = factory.create_chair() table = factory.create_table() print(chair.sit_on()) print(table.eat_on()) # استخدام مصنع الأثاث الحديث modern_factory = ModernFurnitureFactory() client_code(modern_factory) # استخدام مصنع الأثاث الكلاسيكي classic_factory = ClassicFurnitureFactory() client_code(classic_factory) و يمكنك أن تطلع أكثر على كيف يعمل بالضبط من خلال هذه المقالة :

محمد كيفك عزيزي عندي تحدي جديد في الانميشن تحريك صورة من اعلى الي اسفل مع اني كتبت الكود بشكل صحيح وجربت حتي وضع البري فيكسس لن يعمل الكود لم يتم التطبيق بنجاح فهمتني عزيزي

من أهم النقاط في شراء الدورات في الأكاديمية هي توفيرها مدى الحياة للطالب و بالتالي لا تحتاج الدفع مرة أخرى، لذا ففكرة التدريب لفترة محدودة غير متوفرة حاليا في الأكاديمية و لكن لازال بإمكانك الإطلاع على المسار الأول من كل دورة و الذي ربما سيكون مفيد لك لتذكر اللغات التي تريدينها، كما يمكنك في أي وقت تصفح مقالات الأكاديمية و التي تساعدك على فهم هذه اللغات أيضا.

الأكاديمية توفر الدورات لمدى الحياة و ليس لفترة محددة من الزمن، إذا كانت لديك الدورة بالفعل من قبل فيمكنك دائما الوصول إليها و التحديثات التي طرأت عليها في أي وقت، أما إذا كنتي تقصدين شراء الدورة لفترة معينة فقط فهذا الأمر غير متوفر حاليا، و يمكنك أن تطلعي على صفحة الأسئلة الشائعة و التي تحتوي على هذه المعلومات.