لوحة المتصدرين
المحتوى الأكثر حصولًا على سمعة جيدة
المحتوى الأعلى تقييمًا في 11/16/24 في كل الموقع
-
الإصدار 1.0.0
4231 تنزيل
تقع البرمجيات في صلب العديد من الأدوات التي نستعملها يوميًا، فتقريبًا كلنا يستعمل الشبكات الاجتماعية للتواصل، ولدينا هواتف ذكية في جيوبنا طوال الوقت، وأغلبية الأعمال المكتبية تتطلب تفاعلًا بشكلٍ أو بآخر مع الحواسيب، ونتيجةً لذلك زادت الحاجة إلى الأشخاص الذين يستطيعون البرمجة ازديادًا عظيمًا أخيرًا، وظهر عدد كبير من الكتب والمقالات والدورات التي تعد المبتدئين أن يصبحوا مهندسي برمجيات برواتب عالية. هذا الكتاب ليس لتلكم الفئة، بل لجميع الفئات الأخرى! إن كنت تعمل عملًا مكتبيًا أو كنت مديرًا للأنظمة أو كنت أكاديميًا أو كنت تحب أن تمرح مع حاسوبك فهذا الكتاب لك، وستتعلم فيه أساسيات البرمجة لكي تتمكن من أتمتة المهام التي تأخذ وقتًا طويلًا من وقتك في العادة، وتكون إما بسيطة أو مخصصة جدًا فلا يوجد برنامج متاح لإنجازها، لكن بعد تعلمك لأساسيات البرمجة فيمكنك أن تجعل حاسوبك يقوم بها بدلًا منك. هذا الكتاب هو ترجمة لكتاب Automate the Boring Stuff with Python لصاحبه Al Sweigart، وترجمة عبد اللطيف ايمش وعلا عباس، ويعد دليلًا مهمًا للمبتدئين في البرمجة أو الراغبين في دخول المجال والاستفادة من البرمجة حتى لتبسيط الأعمال المكتبية وتسريعها. يمكنك قراءة فصول الكتاب على شكل مقالات من هذه الصفحة، صفحة التصنيف أتمتة المهام ببايثون، أو مباشرة مما يلي: تهيئة بيئة العمل في بايثون Python أساسيات لغة بايثون Python بنى التحكم في لغة بايثون الدوال في لغة بايثون القوائم Lists في لغة بايثون القواميس وهيكلة البيانات في بايثون معالجة النصوص باستخدام لغة بايثون التعابير النمطية في لغة بايثون التحقق من المدخلات عبر بايثون قراءة وكتابة الملفات باستخدام لغة بايثون تنظيم الملفات باستخدام بايثون تنقيح أخطاء Debugging شيفرتك البرمجية باستخدام لغة بايثون استخراج البيانات من الويب عبر لغة بايثون Python قراءة مستندات جداول إكسل باستخدام لغة بايثون Python الكتابة في مستندات إكسل باستخدام لغة بايثون Python العمل مع جداول بيانات جوجل Google Sheets باستخدام بايثون العمل مع مستندات PDF ومستندات Word باستخدام بايثون العمل مع ملفات CSV وبيانات JSON باستخدام لغة بايثون استخراج الوقت باستخدام الوحدتين time و datetime في لغة بايثون جدولة المهام وتشغيل برامج أخرى باستخدام لغة بايثون إرسال رسائل البريد الإلكتروني باستخدام لغة بايثون إرسال الرسائل النصية القصيرة باستخدام لغة بايثون معالجة الصور باستخدام لغة بايثون التحكم في لوحة المفاتيح والفأرة عبر أتمتة واجهة الاستخدام الرسومية GUI في بايثون2 نقاط -
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته كنت أشتغل علي portfolio كانت الامور جيدة ولاكن في احد العناصر لاتضهر معه تنسيقات css اسميته allfutur في html ولا أعرف السبب portfolio.zip2 نقاط
-
السلام عليكم هل فيه فرق مابين الstatistics.median() وبين np.median() و بين pandas.median() ؟2 نقاط
-
السلام عليكم هل ممكن احضر مؤتمر Women in AI Summit 2024 من Google ؟ يعني انا جاتلي دعوة من Google لحضور القميه دي او المؤتمر ده ؟1 نقطة
-
أسئلة SMART أداة لضمان أن تكون أهدافك محددة Specific، قابلة للقياس Measurable، قابلة للتحقيق Achievable، ذات صلة Relevant، ومحددة زمنياً Time-bound، مما يساعدك على اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات. في البداية تبدو معقدة بعض الشيء في البداية، لكنها في الواقع أداة قوية جدًا لمساعدتك على اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات. للتوضيح، لنفترض أنك تريد تحسين أداء موقعك الإلكتروني، فبدلاً من قول أريد تحسين موقعي الإلكتروني، استخدم أسئلة SMART لتحديد هدفك بشكل أكثر دقة من خلال الأسئلة التالية: ما هو معدل تحويل الزوار إلى عملاء على موقعنا الإلكتروني؟ (Specific) كيف يمكننا زيادة معدل تحويل الزوار إلى عملاء بنسبة 10% خلال الأشهر الثلاثة المقبلة؟ (Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound)1 نقطة
-
ذلك مؤتمر أون لاين على الإنترنت يقام كل عام، ويهدف إلى تعزيز التنوع والشمول في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال توفير منصة للنساء لمشاركة تجاربهن، والتواصل، والتعلّم من بعضهن البعض، وهو ليس حصريًا للنساء فقط لكنه موجه لهم بالأساس. وفقًا للموقع الرسمي فإن الحدث مفتوح لأي شخص مهتم بتعزيز التنوع والشمول في مجال الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن الجنس، حيث تهدف القمة إلى جمع مجموعة متنوعة من الأفراد، الذين لديهم شغف بالذكاء الاصطناعي ويرغبون في إحداث تأثير إيجابي في هذا المجال. تستطيع التسجيل من هنا: https://developers.google.com/events/women-in-ai/20241 نقطة
-
سلام عليكم اثناء بحثي في موقعكم وجدت هذه الجملة منحة مبادرة الارتقاء بالمهارات مسار PHP وايضا هناك اخرى لجافا سكربت هل يمكن لاحد موظفين اعطائي معلومات عنها او ما المقصود بها وايضا لم اجد اي من اعضاء قد حاز عليها ماهي ومافائدتها وكيف احصل عليها1 نقطة
-
وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم، بالطبع من الممكن وجود اختلافات بين statistics.median() و numpy.median() و pandas.DataFrame.median() على الرغم من أنهم جميعا يتم إستخدامهم لحساب الوسيط (median) ولكن لكل مكتبة طريقة في إستقبال المعاملات وأيضا في طريقة الحساب والمعالجة . statistics : هي مكتبة مدمجة تأتي مع بايثون. دالة median تستقبل معامل واحد وهو من نوع قائمة أو ال tuples. تقوم بحساب الوسيط (median) عن طريق ترتيب القيم أولا ثم أخذ العنصر في المنتصف.إذا كان عدد العناصر فرديا ترجع القيمة في المنتصف وإذا كان العدد زوجيا، ترجع متوسط القيمتين في المنتصف. لا تدعم البيانات ذات الأبعاد المتعددة (multi-dimensional data) و أنواع البيانات الكبيرة . التوثيق الرسمي : https://docs.python.org/3/library/statistics.html#statistics.median np : مكتبة numpy تستخدم لحساب الوسيط لمصفوفة numpy (أو قائمة) أو بيانات متعددة الأبعاد (multi-dimensional data). أسرع من statistics.median() عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. توفر معاملا إضافيا لحساب الوسيط عبر محور محدد (axis) ما يمنحك مزيدا من التحكم في كيفية الحساب عبر البيانات متعددة الأبعاد. التوثيق الرسمي : https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.median.html pandas : مكتبة pandas . تستقبل معاملات من نوع أطر البيانات (DataFrame) أو السلاسل الزمنية (Series). تدعم البيانات المركبة، مثل DataFrame الذي يحتوي على أعمدة متعددة. توفر معاملا (axis) لحساب القيم على مستوى الأعمدة أو الصفوف. التوثيق الرسمي : https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.median.html ولمزيد من المعلومات والتفاصيل يفضل النظر إلى التوثيق الرسمي .1 نقطة
-
تلك كانت منحة مبادرة الارتقاء بالمهارات في المشرق العربي من البنك الدولي منذ 4 سنوات ستجد تفصيل هنا: منحة مبادرة الارتقاء بالمهارات في المشرق العربي من البنك الدولي1 نقطة
-
بالطبع، statistics.median() خاص بمكتبة statistics في بايثون وتعمل على قوائم lists أو مجموعات tuples من الأرقام لحساب الوسيط median لقائمة من الأرقام، و لا تدعم البيانات في شكل DataFrame أو Series. في حال كانت قائمة الإدخال ذات طول فردي، فإن الوسيط هو القيمة الوسطى، ولو كانت قائمة الإدخال ذات طول زوجي، فإن الوسيط هو متوسط القيمتين الوسطيتين، أما في حال كانت فارغة، فإنها ترفع خطأ StatisticsError. np.median() خاصة بمكتبة numpy وتستقبل مصفوفة NumPy أو قائمة بايثون من الأرقام (أعداد صحيحة أو أرقام عشرية)، وتوفر لك قيمة الوسيط كرقم عشري. وتعمل كالتالي: في حال كانت مصفوفة الإدخال ذات طول فردي، فإن الوسيط هو القيمة الوسطى. إن كانت مصفوفة الإدخال ذات طول زوجي، فإن الوسيط هو متوسط القيمتين الوسطيتين. إن كانت مصفوفة الإدخال فارغة، فإنها تعيد nan (ليس رقم). أما pandas.median() هي دالة من مكتبة Pandas. تحسب الوسيط لسلسلة Pandas أو DataFrame. وتستقبل سلسلة Pandas أو DataFrame قيمة الوسيط كرقم عشري أو سلسلة من قيم الوسيط (إن كان الإدخال DataFrame). والسلوك الخاص بها هو في حال كانت سلسلة الإدخال ذات طول فردي، فإن الوسيط هو القيمة الوسطى. ولو كانت سلسلة الإدخال ذات طول زوجي، فإن الوسيط هو متوسط القيمتين الوسطيتين، وفي حال سلسلة الإدخال فارغة، فإنها تعيد NaN (ليس رقم). ولو الإدخال DataFrame، فإنها تحسب الوسيط لكل عمود.1 نقطة
-
انظر في اخر خيارين
1 نقطة -
أرجو صورة للتوضيح فلا يظهر شيء بخانة البحث1 نقطة
-
اريد ارسال رسائل الى بريد المستخدم للتحقق من بريده او لاسترجاع كلمة السر وغيرها ولكن لدي استضافه مجانيه لا تعطيني بريد الكتروني وانا هنا سأستخدم خدمة mailgn ولكنني لا اعرف عن الخدمه شي ارجو شرحها بالتفصيل وهل اقدر استخدمها مع المكتبه المذكوره في السؤال1 نقطة
-
للتوضيح، ما تريده هو دالة لحساب المدى Range، وتستطيع الإعتماد على دالة max() و min() لحساب أكبر وأصغر قيمة في مجموعة البيانات، ثم طرح أصغر قيمة من أكبر قيمة. data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] range_ = max(data) - min(data) print(range_) ولحساب اللوغاريتم يوجد دالة log()، ولكنها موجودة في وحدة math. import math number = 100 log_base_10 = math.log10(number) log_base_e = math.log(number) print(f"The logarithm of {number} to base 10 is: {log_base_10}") print(f"The logarithm of {number} to base e is: {log_base_e}") math.log10() تحسب اللوغاريتم في الأساس 10 بينما math.log() تحسب اللوغاريتم في الأساس e (اللوغاريتم الطبيعي).1 نقطة
-
أسئلة SMART هي أسئلة محددة، وقابلة للقياس، وقابلة للتحقيق، ومرتبطة بالهدف، ومحددة بوقت وهذه أمثلة عن هذه الأسئلة: محددة (Specific): ما هي القيم المحددة التي نريد تحسينها (مثل رضا العملاء أو معدل التحويل)؟ ما هي المجموعة المستهدفة من المستخدمين التي نريد جمع بياناتهم؟ قابلة للقياس (Measurable): كيف يمكننا قياس نجاح هذا القرار (مثل زيادة بنسبة 10% في عدد المستخدمين النشطين شهريًا)؟ ما هي المقاييس الأساسية التي سنعتمد عليها؟ قابلة للتحقيق (Achievable): هل لدينا البيانات والأدوات اللازمة لتحليل هذه المشكلة واتخاذ القرار المناسب؟ هل يمكن تنفيذ القرار بناءً على البيانات المتاحة خلال فترة زمنية معقولة؟ مرتبطة بالهدف (Relevant): كيف يساهم هذا القرار في تحقيق أهداف الشركة العامة، مثل تحسين جودة الخدمة أو زيادة الإيرادات؟ هل هذا القرار ينسجم مع احتياجات وتوقعات العملاء؟ محددة بوقت (Time-bound): متى نحتاج إلى اتخاذ هذا القرار وتحقيق النتائج؟ ما هو الإطار الزمني لتقييم فعالية القرار، مثل تحليل النتائج بعد ثلاثة أشهر؟ الأسئلة يمكن أن تختلف من مجال إلى آخر ومن مشروع إلى آخر فهي ليست قاعدة عامة.1 نقطة
-
أرجو توضيح أين قمت بقراءة ذلك؟ هل هو في وصف الدورة؟0 نقاط
