لوحة المتصدرين

السلام عليكم ده سوال من موقع LeetCode بس انا هنا مش عاوز الحل السوال Given an array of integers nums and an integer target, return indices of the two numbers such that they add up to target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. You can return the answer in any order. ولكن انا وفق عندي هو ليه الموقع LeetCode كتب كده def Solution(object): def TowSum(self.nums,target): """ :type nums: List[int] type target:int rtype:List[int] """ وده السوال هو ازي هنا كتب def tow sum مش المفروض يكتب __def__init ؟

لدي سؤالين السؤال الأول هل هذه الدورة رح احتاج فيها الى دفع أموال عند شرح دروس توظيف مبرمجين أو مصممين حيث ذلك باهظا ؟؟؟؟؟؟ السؤال الثاني انا عندما دخلت أكاديميه حسوب عرفت نفسي لست محب للبرمجة ولكني أن شاء الله سأبدع في دورة ادراة المنتجات سؤالي انا عندي حلم اني بعد هذه الدورة اتوظف في احد الشركات في دول مثل الامارات او قطر او نحوهما هل هذه الدورة كافيه لكي توهلني لعمل لشركات مثل هي الشركات ؟؟؟؟؟

حملت البرنامج )power bi )على الجهاز واستخدمته لكن فالمره الثانية حاولت افتحه البرنامج ما يفتح

حاولت فهم تعدد المهام بايثون و حفظه حرفياً لم استطع مع اني انتهيت من تعلم بايثون ثانياً : لكن بشكل عام كلما احاول كتابة اي كود لا اعرف اين ابدأ و ماذا اكتب و هل يجب كلمة محددة ام اي كلمة عند كتابة كلاس مثلاً

السلام عليكم ورحمةت الله وبركاته احاول حل تحديات اليوم الوطني ب كودر هب وقد حليت تحديان لكني وقفت في هذا التحدي حيث لم افهم كلمة واحدة من التحدي اصلا ولم افهم او تخطر في ببالي طريقة واحدة لحله

مرحبا لدي تساؤل عن جلب البيانات من قاعدة البيانات بإستعمال جانغو لنفترض انه لدي قاعدة بيانات واريد جلب بعض المعلومات وعرضها وفقا لفلاتر معينة ،هل من الافضل ان اقوم بتطبيق الفلاتر قبل جلب البيانات من قاعدة البيانات وبالتالي جلب جميع البيانات وثم عرض البيانات التي اريدها وفقا للفلاتر داخل القالب ، مثل ()Example = MODEL.objects.all ام جلب البيانات وفلترتها اثناء الاستعلام؟ ( الفلاتر هنا)Example = MODEL.objects.filter حيث اني اريد ان اعلم اي الطريقتين افضل واسرع من ناحية الاداء

من ناحية الأداء والفعالية من الأفضل دائما تطبيق الفلاتر أثناء الاستعلام عن البيانات مباشرة من قاعدة البيانات باستخدام الطريقة الثانية: example = MODEL.objects.filter(الفلاتر هنا) السبب في ذلك هو أن تصفية البيانات في قاعدة البيانات قبل جلبها إلى التطبيق يؤدي إلى جلب عدد أقل من السجلات وبالتالي تقليل الحمل على الذاكرة والشبكة، فقاعدة البيانات تمتلك محركات تصفية واستعلام فعالة جدا تستطيع تحديد البيانات المطلوبة بسرعة كبيرة مقارنة بمحاولة جلب جميع البيانات ثم تصفيتها على مستوى التطبيق. أما إذا قمت بجلب جميع السجلات ثم قمت بتصفية البيانات داخل القالب أو بعد جلبها في الكود، فسيؤدي ذلك إلى تحميل جميع السجلات في الذاكرة، مما قد يؤدي إلى بطء الأداء وزيادة استخدام الموارد، خصوصا إذا كانت قاعدة البيانات تحتوي على عدد كبير من السجلات.

السلام عليكم ورحمة الله أريد استرجاع المبلغ الذي تم دفعة بسبب: كنت اود التسجيل في هذا البرنامج ولكن لم ينفع معي … والسلام عليكم ورحمة الله

في البرمجة بشكل عام هي دالة داخل كائن أو كلاس ونستدعيها من خلال النقطة . بعد اسم الكلاس أو الكائن. في بايثون، الـ method هي دالة function مرتبطة بـ مُثيل instance (نسخة من الكلاس) من class، أي تعيش داخل كلاس وتعمل على بيانات ذلك المُثيل، ونستخدمها للتفاعل مع خصائص attributesومُثيلات الكلاس. الفرق الرئيسي بين الدالة العادية والميثود هو أن الميثود تستقبل مُثيل الفئة كمعامل ضمني (implicit argument) يُسمى بشكل شائع باسم self وهو يُشير إلى المُثيل الذي تُستدعى عليه الميثود. class Dog: def __init__(self, name, breed): self.name = name self.breed = breed def bark(self): print("Woof! My name is", self.name) def describe(self): print(f"I am a {self.breed} named {self.name}") my_dog = Dog("Buddy", "Golden Retriever") my_dog.bark() my_dog.describe() __init__ هو مُنشئ constructor وهي ميثود خاصة لتهيئة مُثيلات الكلاس عند إنشائها. bark و describe هما ميثودان تُنفذان على مُثيل my_dog، لاحظ كيف يستخدمان self للوصول إلى خصائص المُثيل (self.name, self.breed).

ما كتبته غير صحيح، فما يظهر هو كلاس أي كالتالي عند حل المسألة: class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ و twosum هي ميثود بداخل الكلاس لحل المسألة مباشرًة تفقد المسألة هنا: https://leetcode.com/problems/two-sum/

لأنه لا يوجد حاجة لكتابة دالة __init__ لأن هذا السؤال يتطلب تنفيذ دالة معينة داخل الكلاس لحل المشكلة فقط، والفرق هو أن الدالة __init__ تستخدم في الكلاس لتعريف الخصائص الأولية للكائن عند إنشائه فهي تمثل الـ constructor، وتستدعى تلقائيا عند إنشاء كائن جديد من الكلاس، حيث نستخدمها عادة لتعيين القيم الأولية للمتغيرات في الكلاس، أما هنا السؤال بسيط ويتطلب فقط تنفيذ دالة TwoSum التي تقوم بحساب النتيجة المطلوبة، لذا LeetCode يركز على الدالة التي تحل المشكلة، وليس على إنشاء كائنات بخصائص محددة من خلال __init__.

شكرا علي الرد .. انا استخدم xamp and phpmyadmin with php file هل انا لازم اعمل كاست لكل ملف لضمان نوع البينات المطلوبة شكرا

كود فعال 100% لكن عندي مشكلة المعلومات باللغة العربية تظهر برموز غريبة هل يمكن مساعدتي

اريد موقع يقدم لي واجبات و اختبارات في CSS لأختبار مستواي

حاليًا عليك إعادة تشغيل الحاسوب فأحيانًا هناك ملفات مؤقتة تسبب المشكلة أو مشاكل في الذاكرة العشوائية، إن لم يتم حل المشكلة عليك إعادة تثبيت البرنامج.

هل حقيقي يتاخر جوجل في قبول التطبيقات حاليا اذا سويت تطبيق

لماذا لا يعمل انا متاكد من الكود ؟

الدورتين بيختلفو في اكثر من شئ هعملك مقارنه بسيطه ما بينهم 1. بنسبه لدورة Google Data Analytics Professional Certificate المستوى المستهدف: مبتدئين إلى متوسطين. الدوره موجها للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة سابقة في تحليل البيانات أو لديهم معرفة أساسية. الموضوعات المغطاة: مقدمة إلى تحليل البيانات: يشمل فهم الأساسيات مثل جمع البيانات، والتحقق منها. تعلم أدوات بسيطة لتحليل البيانات وإدارة قواعد البيانات مثل Google Sheets وSQL وR. تعلم الأساليب الأساسية مثل التحليل الوصفي وتحليل البيانات النوعية. تعلم استخدام أدوات مثل Tableau لإنشاء تصورات مبسطة للبيانات. تعلم كيفية كتابة تقارير واضحة واحترافية لفريق العمل أو الإدارة. مدة الدورة: حوالي 6 أشهر بمعدل 10 ساعات أسبوعيًا. 2. بنسبه لدورة Google Advanced Data Analytics Professional Certificate المستوى المستهدف: بيتم استهداف المحللين المتقدمين أو المحترفين في تحليل البيانات. الموضوعات المغطاة: النماذج التحليلية المتقدمة: التركيز على النمذجة التنبؤية، والنماذج الاحتمالية، وتحليل الانحدار. التعلم الآلي (Machine Learning) مقدمة عن استخدام نماذج التعلم الآلي لتوقع النتائج المستقبلية استنادًا إلى البيانات. تحليل البيانات الضخمة (Big Data) ستتعلم التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة واستخدام أدوات متقدمة مثل Apache Spark. توسيع المهارات في استخدام SQL وPython للتعامل مع استفسارات وتحليلات أكثر تعقيدًا. ستتعلم كيفية أتمتة تحليلات البيانات والعمليات المتكررة. مدة الدورة: حوالي 6-8 أشهر بمعدل 10-15 ساعة أسبوعيًا.

لتوضيح معنى الشهادة، فشهادة جوجل للمحترفين في تحليل البيانات (Google Data Analytics Professional Certificate) وشهادة جوجل للمحترفين في تحليل البيانات المتقدم (Google Advanced Data Analytics Professional Certificate) الفرق ينهما يكمن في مستوى الصعوبة والخبرة المطلوبة، بالإضافة إلى المهارات المكتسبة. Google Data Analytics Professional Certificate هي شهادة للمبتدئين. تُركز على أساسيات تحليل البيانات، وتُعلم المشاركين كيفية استخدام أدوات مثل Sheets و SQL لجمع البيانات وتنظيفها وتحليلها وتفسيرها، وهي مناسبة لمن ليس لديهم خبرة سابقة في تحليل البيانات أو يمتلكون خبرة قليلة. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate تلك شهادة متقدمة وتتطلب معرفة مسبقة بتحليل البيانات، وتُبني على أساسيات الشهادة السابقة، وتُغطي مواضيع أكثر تعقيدًا مثل نماذج التنبؤ، والتحليل الإحصائي المتقدم، وتقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) الأساسية، وتشمل استخدام أدوات أكثر تخصصًا مثل R أو Python أو BigQuery.