لوحة المتصدرين

مش فاهمه اخر نقطة في point الخاصة بال count

السلام عليكم كنت قد سألت من قبل عن أفضل دورة مع الذكاء الاصطناعي وتمت أجابتي اجابة وافيه عن أن دورة تطوير التطبيقات باستخدام بايثون هي الافضل فشكرا جزيلا لكم ولكن الان اريد ان اعرف ايهم الافضل للبدء ؟ اعني هل اذا بدأت بدورة بايثون مثلا سيسهل علي دورة الذكاء الاصطناعي لاحقا ؟

السلام عليكم عند استخدام GridSearchCV اي الHyperparameters المفرض اخد بالي منها والا استخدمهم كلها افضل ؟

RandomizedSearchCV يختبر عددًا محددًا من التركيبات عشوائيًا من التوزيعات المُحددة ومناسب في حال المعلمات كثيرة أو تحتوي على نطاقات مستمرة، أو تريد تحسن سريع بموارد قليلة، بينما GridSearchCV يختبر جميع التركيبات الممكنة للمعلمات ومناسب في حال المعلمات قليلة وقيمها محدودة مع دضمان العثور على التركيبة الأمثل مهما كلف الأمر.

التسريب يحدث في حال تأُثرت مجموعة التحقق أو الاختبار بالبيانات المُستخدمة في التدريب، وذلك يؤدي إلى تقييم غير واقعي للأداء، بالتالي لو تستخدم Cross-Validation، فيجب إنشاء مجموعة تحقق مستقلة داخل كل Fold، كاستخدام StratifiedKFold مع فصل التحقق عن التدريب في كل تكرار، ثم استخدام PredefinedSplit أو تقسيم يدوي مُخصص داخل كل Fold لضمان عدم تداخل البيانات. وفي حال لا تستخدم Cross-Validation فستقوم بتقسيم البيانات يدويًا إلى ثلاث مجموعات مستقلة كما ذكرت، وهنا يجب التأكد من أن مجموعة الاختبار لا تُستخدم مطلقًا في التدريب أو ضبط المعلمات.

الأفضل التركيز على ضبط مجموعة محددة من المعلمات الفائقة ذات الصلة للنموذج، فكلما زاد عدد المعلمات الفائقة والقيم المُختبرة، زادت التركيبات الممكنة بشكل كبير، وذلك يُعرف باسم مُشكلة لعنة الأبعاد - Curse of Dimensionality، وذلك يؤدي إلى استهلاك موارد حاسوبية كبيرة ووقت طويل دون فائدة في حال بعض المعلمات غير مؤثرة. أيضًا اختبار معلمات غير مهمة يؤدي إلى تخصيص النموذج بشكل مفرط لبيانات التدريب، خاصةً لو مجموعة البيانات صغيرة، والنماذج المُعقدة جداً تفشل في التعميم على بيانات جديدة. وفي حال المعلمات غير معروفة الأهمية، استخدم RandomizedSearchCV بدلاً من GridSearchCV لاستكشاف نطاق أوسع للمعلمات بكفاءة، أو أدوات مثل SHAP أو feature_importance لفهم تأثير المعلمات غير المعروفة.

انا مش فاهمه ال format ,,وبي ال f

النظام الشبكي في Bootstrap هو نظام مرن ومبني على Flexbox يُستخدم لتصميم صفحات الويب بطريقة منظمة ومتجاوبة. يعتمد على 12 عمودًا في كل صف (row)، مما يتيح تقسيم المحتوى إلى أعمدة مختلفة بناءً على حجم الشاشة، مما يسهل تصميم مواقع متجاوبة ومتناسقة. لإعطاء إجابة مثالية عن أي موضوع تقني، يمكن اتباع الخطوات التالية: 1. ابدأ بتعريف واضح ومباشر للمفهوم وضّح الفكرة الأساسية باختصار، مثل: "النظام الشبكي هو..." 2. اذكر أهمية المفهوم ولماذا يُستخدم مثل: "يساعد في تصميم تخطيطات متجاوبة وسهلة التكيف مع مختلف الشاشات." 3. قدم تفاصيل تقنية بسيطة وسهلة الفهم مثل: "يعتمد على تقسيم الصفحة إلى 12 عمودًا، ويمكن تخصيص العرض باستخدام col-md-, col-lg-، إلخ." 4. استخدم أمثلة عملية لتعزيز الفهم باتباع هذه الخطوات، ستكون إجاباتك دقيقة، وسهلة الفهم.

لا توجد مشكلة يمكنك حذف سطر session_start الذي أرفقته لك وتركها في بداية الملف.

طيب المشكله اني فاتح سيشن في الصفحه وايه الحل

لا يجب ذلك بل يجب فتحها مرة واحدة في بداية الملف . اي يجب فتحها قبل استخدام _SESSION$ والا ستكون فارغة ولن يعمل الكود

هل يمكنك توضيح الكود الذي قمت بكتابته ؟ لقد قمت بتجربة الكود الذي أرفقته لك وهو يقوم مرة واحدة بإعادة التحميل فقط.

ما هي الطريقة التي قمت بها PHP أم جافاسكريبت؟

لم أفهم ما الفائدة من إعادة تحميل الصفحة لجلب البيانات من قاعدة البيانات يمكنك مباشرة جلبها دون إعادة تحميل الصفحة. أم تقصد أنك تريد جلب بيانات ووضعها في قاعدة بيانات أخرى ؟ عموما يمكنك ذلك من خلال وضع قيمة في ال session توضح هل تم تحميل الصفحة سابقا أم لا : <?php session_start(); // التحقق إذا كانت الصفحة قد تم تحميلها من قبل if (!isset($_SESSION['page_loaded'])) { // إذا كانت المرة الأولى، قم بتخزين الحالة في الجلسة $_SESSION['page_loaded'] = true; // يمكنك تنفيذ ما تريده هنا قبل إعادة التحميل header("Refresh:0"); } else { unset($_SESSION['page_loaded']); } هنا قمنا ببدا ال session من خلال session_start بعد ذلك نتحقق من وجود page_loaded في ال _SESSION إذا لم توجد إذا لم يتم تحميل الصفحة من قبل ويمكنك بداخل الشرط وضع أن الصفحة قد تم تحميلها و إعادة التحميل من خلال header("Refresh:0"); وهكذا يمكنك وضع ما تريد تنفيذه قبل إعادة التحميل قبل سطر header("Refresh:0");

كلاهما مرتبطان بفقدان اللوغاريتم log loss، لكن objective='binary:logistic' يُحدد loss function التي يستخدمها النموذج لتحسين الأوزان أثناء التدريب، لحساب الفرق بين التوقعات الفعلية والتنبؤات، وتوجيه النموذج لتقليل تلك الخسارة، بمعنى يحول النموذج الناتج إلى احتمالات بين 0 و 1 عبر دالة لوجستية sigmoid، وفي حال النتيجة 0.7، فتعني أن النموذج يعتقد أن الاحتمال ينتمي إلى الفئة 1 هو 70%. أما eval_metric='logloss' يُحدد الـ metric الذي يُستخدم لتقييم أداء النموذج أثناء التدريب على مجموعة التحقق مثلًا، ولا يؤثر على عملية التدريب نفسها، بل فقط على كيفية قياس الأداء وعرضه.

في Django توجد طريقتان لتعريف ال Views الأولى هي function-based views (FBV) أو الدوال و الثانية هي class-based views (CBV) أو الفئات. كل من الطريقتين تقومان بتعريف المنطق الذي يحدد كيفية التعامل مع الطلبات (requests) وإرجاع الردود (responses) ولكل منهما مميزات واستخدامات مختلفة. Function-Based Views (FBV): هنا نعرف الـ Views باستخدام دالة عادية و هذا الأسلوب أبسط ومباشر ويكون مناسبا للحالات التي يكون فيها منطق العرض بسيط وغير معقد. ويمكن كتابة كود view بسيط باستخدام دالة تقوم بقبول الطلب (request) وتعيد الاستجابة (response). from django.http import HttpResponse def my_view(request): return HttpResponse('Hello, World!') ومن مميزات تلك الطريقة هي سهولة القراءة والفهم والبساطة ويمكنك تخصيص المنطق كما تريد دون أي قيود من django . Class-Based Views (CBV): هنا نعرف الـ Views باستخدام الفئات (classes) و تسمح لنا بإنشاء Views أكثر تنظيما ومرونة حيث توفر لك django أصنافا جاهزة والتي ستوفر عليك كتابة الكثير من الأكواد مثل DeleteView و UpdateView و CreateView . تسهل استخدام الأكواد دون كتابتها مرات عديدة من خلال الوراثة. from django.views import View from django.http import HttpResponse class MyView(View): def get(self, request): return HttpResponse("Hello, World!") ويمكنك إستخدام أي منهما لا مشكلة ولكن يفضل في المشاريع البسيطة أن يتم إستخدام Function-Based Views (FBV) لأنها بسيطة وأسرع و لا تحكمك بقيود. أما للمشاريع الكبيرة ف Class-Based Views (CBV) هي الأفضل من حيث التنظيم وإعادة إستخدام الأكواد والمميزات التي توفرها لك django والتي ستوفر عليك الكثير من الوقت والجهد.