لوحة المتصدرين

السلام عليكم هي اي الGridsearch ؟

هل يوجد فرق بين حقوق المستأجر والمستفيد من العقار؟

صباح الخير بماذا تفيدني دورة علوم الحاسوب في سوق العمل، وما ھي المھارات اللتي سوف ؤتقنھا ، وما ھي الوظائف اللتي يمكنني التقدم إليھا بعد إكمال الدورة ؟

السلام عليكم لدي جدول في قاعدة البيانات يحتوي علي بيانات الطلاب اريد عرض التقارير من الجدول حسب التخصصات

مرحبا , لدي استفسار عن ترتيب الكورس الا يجب ان يكون الترتيب على الشكل التالي ؟ أساسيات بايثون التعامل مع البيانات تحليل البيانات Data Analysis بعدها تكون هناك كورسات حول LLMs وغيره حيث انه لايمكننا فهم الية عمل الذكاء الاصطناعي دون فهمنا الكامل للبيانات وطرق التعامل معها وشكرا

عندما نفذت هذا الأمر ، رد على بهذه الرسالة التي في لقطة الشاشة المرفقة وبعدها ذهبت للجهاز الأول لكي اجد المجلد الذي شاركته لكن لم اجده اظن ان المشكلة بسبب وجود مجلدين ظهرو منذ اول محاولتين ولكن احاول حذفهم أو حذف احدهم لكي ابدأ من جديد ولكن لم اجد خيار حذف المجلد KEMO نشأ لما بدات احاول من هذا الجهاز المجلد MOKA نشأ لما بدأ احاول على الجهاز الثاني بدأت من جديد من الجهاز الثاني ولا يظهر خيار local network share فنفذت الأمر sudo apt install nautilus-share ولكن لا يظهر الخيار بالرغم انه كان يظهر في أول محاولة

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إن ال GridSearch هو أسلوب في تعلم الآلة يتم إستخدامه للبحث عن أفضل مجموعة من المعاملات (hyperparameters) لنموذج معين. فبدلا من تجربة القيم يدويا يقوم GridSearch بالبحث بشكل تلقائي عن جميع التركيبات الممكنة للمعاملات من خلال تحديد نطاقات متعددة لكل معلمة. حيث يتم تحديد مجموعة من القيم الممكنة لكل هايبربارامتر. وم ثم إنشاء شبكة من التركيبات الممكنة للهايبربارامترات المحددة. وبعد ذلك يتم تدريب النموذج لكل تركيبة من التركيبات وتقييم أدائه باستخدام تقييم معين (مثل دقة التصنيف أو خطأ التوقع). وأخيرا يتم اختيار التركيبة التي تعطي أفضل أداء للنموذج. تلخيصا لما سبق فإن بحث مصفوفة المعاملات GridSearch يستخدم لاختبار عدد من المعاملات أو إعدادات النماذج المختلفة دفعة واحدة والعثور على أفضل مجموعة معاملات تحقق أفضل أداء . ولكن تستهلك هذه الطريقة وقتا وموارد حاسوبية كبيرة خاصة إذا كانت المعاملات كثيرة جدا

ذلك أسلوب مُنظم لضبط المعاملات الفائقة Hyperparameters في نماذج التعلم الآلي للعثور على أفضل مجموعة من المعاملات الفائقة التي تُحسّن أداء النموذج كالدقة، السرعة وغيرهم بمعنى تُحدد المعاملات الفائقة التي تريد ضبطها كمُعدل التعلم learning rate وعدد الأشجار في Random Forest والمعاملات الأخرى، وتُحدد القيم المُحتملة لكل معامل كالتالي learning_rate = [0.01, 0.1, 1]. ويُنشئ Grid Search جميع التركيبات الممكنة من القيم المُحددة، أي لو لديك معاملين عدد الأشجار = [50, 100] والعمق الأقصى = [3, 5]، فالشبكة ستكون (50,3), (50,5), (100,3), (100,5). ولكل تركيبة، يُدرّب النموذج ويُقيّم أداؤه باستخدام تقنية مثل k-fold cross-validation، وتُختار التركيبة التي تعطي أفضل أداء بناءًا على مقياس مثل الدقة أو الـF1-score. from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [None, 10, 20], 'min_samples_split': [2, 5] } grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print(grid_search.best_params_) لكن ذلك غير فعّال في حال بعض المعاملات غير مؤثرة.

لاحظت أن الملف الذي قمت بمشاركته الامس ، تم ازالة علامة المشاركه من عليه تلقائي الآن قمت بالتجربة على مجلد أخر ، وعندما ذهب للجهاز الثاني وسجلت الIP وقمت باعادة تعيين كلمة سر من خلال الterminal يأتني رسالة ان كلمة السر المعادة خاطئة بالرغم اني متأكد انها سليمة ، حتى اني جربت كلمة سر بسيطة جدا مثل 123 اشكرك مقدما على مساعدتك وصبرك

تصنيف المنتجات يعمل وتظهر منتجات الفئة الأولى ولكن لا شيء يحدث عندما أنقر على أي تصنيف آخر seniorProject.zip

شكراً جزيلاً الله يعطيك العافية أعتذر عن الإزعاج سآخذ نصائحك بعين الإعتبار إن شاء الله

يرجى مستقبلا حين رفع المشروع أن يتم رفع مجلد المشروع فقط المراد الإستفسار عنه وعدم رفع مجلدات أخرى معه وذلك حتى لا يكون حجم الملف كبيرا وأيضا حتى نستطيع مساعدتك بشكل أفضل. أولا يوجد لديك الكثير من الأخطاء في المشروع وخصوصا في التعامل مع livewire لذلك أنصحك بمذاكرة livewire أولا قبل التعامل معه حتى تستطيع بناء المشروع بشكل وهيكل جيد . حيث حاليا لا يفيدك livewire بأى شئ لأنك تستعمله بشكل خاطئ وغير صحيح. ثانيا يجب عليك حذف جميع التي تستخدم فيها @livewireScripts ويجب أن تتركها فقط في ال layout الرئيسي لأن ذلك يسبب تعارضات كثيرة لديك. أما بخصوص المشكلة فهي بسبب أنك تستخدم ملفات blade عادية وتقوم بإستدعائها من خلال @include وتريد أن تستدعي بها خصائص livewire مثل wire:click وغيرها وهذا لن يعمل حيث تعمل تلك الخصائص فقط في مكونات livewire . لذلك يجب عليك إستخدام مكون product-filter لأنه هو المكون livewire الوحيد لديك والذي توجد به الدالة setCategory . وأيضا يجب نقل ال filter و ال catergoy و ال product بداخل هذا المكون. لذلك يرجى في الملفات التالية resources\views\gallery.blade.php و resources\views\livewire\product-filter.blade.php تعديلهم ليتناسبوا مع livewire وإستدعاء المكونات بشكل صحيح. لقد قمت بإرفاق الملف لك بعد تعديلهم وإستخدام المكونات الصحيحة والآن كل شئ سيعمل معك. gallery.blade.php product-filter.blade.php

يفضل دائما إتباع ترتيب المسارات الموجود في الدورة حيث تم تصميم الدورات جميعها بترتيب مدروس ووضع هذا الترتيب لتوفير مسار تعليمي متدرج ومناسب للمبتدئين . وأيضا تهدف الأكاديمية إلى الشرح بشكل تصاعدي لضمان فهم الأساسيات قبل التعمق في المواضيع المتقدمة. وما تقوله صحيح فيفضل دراسة تحليل البيانات (Data Analysis) قبل البدء في مسارات تعلم الآلة (Machine Learning). حيث تحليل البيانات يشمل العديد من الأساسيات التي تعتبر ضرورية لفهم كيفية التعامل مع البيانات بشكل صحيح وهي خطوة أساسية في تعلم الآلة حيث سيجب عليك تنظيف البيانات وتجهيزها لتستطيع العمل عليها. وستلاحظ بالفعل أن المسارات الخاصة بتحليل البيانات قبل مسارات تعلم الآلة . ولكن في مسار "النماذج النصية الكبيرة LLMs" هنا لن يتم التطرق بشكل كبير في أدوات تحليل البيانات حيث سيتم توفير البيانات التي ستحتاجها في المرفقات الخاصة بالدرس ولن تتعامل معها بشكل كبير وأيضا ستتعامل مع نماذج موجودة مسبقا ولكنك ستقوم بتخصيصها بناء على الوظيفية التي تريدها منها لهذا لا مشكلة إن تم وضعها قبل مسارات تحليل البيانات. ولكن بالطبع تستطيع لك فيمكنك أولا مذاكرة المسارين "التعامل مع البيانات" و "تحليل البيانات Data Analysis" قبل البدء في مسار " "النماذج النصية الكبيرة LLMs""

من الأفضل دراسة المسارات كما هي بالترتيب، فالدورات في الأكاديمية ممنهجة والمسارات مرتبة بشكل متدرج، ولن يؤثر ذلك على الدراسة فالمسارات في البداية هي تطبيقات بسيطة ومقدمة للمسارات المتقدمة الأخرى بدءًا من مسار تعلم الآلة Machine Learning، أي لن تحتاج إلى استيعاب لمكتبة pandas في البداية. عامًة الترتيب الذي ذكرته لا مشكلة به وتستطيع الدراسة من خلاله كما يحلو لك.

ممكن تعطيني كود لذلك

نعم بالفعل سيتم حفظها على الاستضافة بجوار ملف php الذي به هذا الكود . يمكنك بعد انشاء النسخة اعادة التوجيه الى اسم الملف مع المسار الموجود به وسيتم تحميل الملف على جهازك

يرجى محاولة إستبدال الدالة system بالدالة exec هكذا : exec($command, $output) // بدلا من system($command, $output) إذا ظهرت مشكلة لديك يرجى إرفاقها هنا . إذا لم تظهر يرجى قراءة الإجابة التي أرفقتها لك سابقا جيدا وإتباع ما تم ذكره فيها فمن الممكن المشكلة لديك في متغيرات البيئة . وهذه هي الإجابة يرجى مراجعتها جيدا :

كما بالتعليق السابق فإن الاختيار بين الـDeep Learning والـMachine Learning يعتمد على طبيعة المشكلة، حجم البيانات المتاحة، والأهداف المرجوة من النموذج. وللتوضيح أكثر إليك هذه الأمثلة لتوضيح استخدامات ال Deep Learning كتطبيقات التعرف على الوجوه و في السيارات ذاتية القيادة التي تستخدم الكاميرات لتحديد الكائنات المحيطة. وأيضاً نظام AlphaGo الذي هزم أبطال لعبة الـGo باستخدام شبكات عصبونية عميقة. بينما استخدامات Machine Learning للتنبؤ بالمبيعات أو تحديد المخاطر في المعاملات البنكية أو تقسيم قاعدة العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوك الشراء لتوجيه حملات تسويقية مخصصة.

فعلت كل الخطوات ثم عند هذه الخطوة لم اجد المجلد الذي شاركته، ولكن وجدت مجلد انشأته في المحاولة الأولى ، ما المشكلة في ظنك؟ لاحظت انه لم يطلب مني كلمة السر التي انشأتها في الterminal الخاص بالحاسوب الثاني (الذي اخذت الIp تبعه)

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. أولا تحتاج أن تتعلم كيفية إستخدام إستعلام mysqldump في mysql لأخذ نسخة إحتياطية من قاعدة البيانات . حيث هذا هو الإستعلام الذي ستقوم به وكتابته في كود php ويمكنك تعلم المزيد حول كيفية إستيراد وتصدير قاعدة بيانات mysql من خلال المقال التالي : وإليك الكود التالي لفعل ذلك من خلال php : <?php // بيانات الاتصال بقاعدة البيانات $host = 'localhost'; // خادم myqsl $user = 'root'; // اسم المستخدم $pass = ''; // كلمة المرور $dbname = 'database_name'; // اسم قاعدة البيانات // تحديد اسم الملف الذي سيتم حفظ النسخة الاحتياطية فيه $backupFile = 'backup_' . $dbname . '_' . date('Y-m-d_H-i-s') . '.sql'; // إستعلام mysql الخاص بأخذ نسخة إحتياطية $command = "mysqldump --host=$host --user=$user --password=$pass $dbname > $backupFile"; // تنفيذ الأمر system($command, $output); // التأكد من أن النسخة الاحتياطية تم إنشاؤها if ($output === 0) { echo "تم إنشاء النسخة الاحتياطية بنجاح!"; } else { echo "حدث خطأ أثناء إنشاء النسخة الاحتياطية."; } ?> وإليك الإجابة التالية بتفصيل كيف تقوم بأخذ نسخة إحتياطية وحل المشكال التي من الممكن أن تواجهك : أما إذا أردت إستعادة النسخة الاحتياطية وإستيرادها إلى قاعدة بيانات لديك فيمكنك استخدام الكود التالي: <?php // بيانات الاتصال بقاعدة البيانات $host = 'localhost'; // خادم mysql $user = 'root'; // اسم المستخدم $pass = ''; // كلمة المرور $dbname = 'database_name'; // اسم قاعدة البيانات // إسم ملف النسحة الإحتياطية التي تريد إستيراده $backupFile = 'backup_2025-02-15_12-00-00.sql'; // التأكد من أن الملف موجود if (file_exists($backupFile)) { // إستعلام mysql الخاص بإستيراد النسخة الإحتياطية $command = "mysql --host=$host --user=$user --password=$pass $dbname < $backupFile"; // تنفيذ الأمر system($command, $output); // التأكد من نجاح الاستعادة if ($output === 0) { echo "تم استعادة النسخة الاحتياطية بنجاح!"; } else { echo "حدث خطأ أثناء استعادة النسخة الاحتياطية."; } } else { echo "الملف غير موجود."; } ?>

ستجد أسفل فيديو الدرس في نهاية الصفحة صندوق تعليقات كما هنا، أرجو طرح الأسئلة أسفل الدرس وليس هنا في قسم أسئلة البرمجة حيث نطرح الأسئلة العامة الغير متعلقة بمحتوى الدورة أو الدرس، وذلك لمساعدتك بشكل أفضل.