لوحة المتصدرين

كيف يمكنني اضافة صورة في tab

السلام عليكم لدي مشكلة في برنامج فيجوال ستديو كود لدي خيار ملفات علي يسار اقل حجم من اكود علي اليمين في مكان كتابة الكود ممكن حل مشكلة

توجد مشكلة اخرة حيث ان @keyframes لا تعمل

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته عندي استفسار بخصوص استخدام نماذج الانحدار مع البيانات الزمنية: عندما يكون لدي بيانات زمنية (مثل المبيعات أو الإنتاج اليومي)، وأقوم بتطبيق نماذج Linear Regression أو Polynomial Regression بهدف توقع القيم المستقبلية، ألاحظ أن هذا يعتبر Extrapolation (توقع خارج نطاق البيانات المتاحة). هل يعتبر هذا الأسلوب صحيح علميًا لتوقع القيم المستقبلية في البيانات الزمنية؟ وإذا لم يكن صحيحا فما فائدة هذه النماذج إذا ؟ وهل من الأفضل الاعتماد على نماذج مخصصة للبيانات الزمنية مثل AutoTS أو ARIMA بدلاً من استخدام نماذج الانحدار العادية؟ مع العلم أنها تستخدم أيضا نماذج الانحدار ؟ وما الفرق الجوهري بين استخدام Regression العادي وTime Series Models فيما يخص توقع البيانات المستقبلية؟

المشكلة كل اكواد css لا تنفذ رغم اني متأكد انها صحيحة واني قمت بربط ملف css داخل HTML alex.zip

1- قمت بتثبيت لوحة سايبر بانل وبالرغم من تفعيل شهادة ssl ولكن تظهر لي بجوار url علامة باللون الاحمر بأنه not secure 2- رغم ربط الموقع إلا اني عندما أفتح الموقع

مرحبا.....بعد ان قمت بتحميل الوامب على حهازي....احاول تشغيل الوامب فيظهر بلون اخضر ولكن لا تظهر القائمة الخاصة به عند النقر عليه......دخلت الى متصفح chrome وكتبت localhost/.....وهنا المشكلة فالصفحة لا تعمل ويظهر لي صفحة بلون برتقالي على شكل جدولين وهذه الكتابة فيهما : ( ! ) Warning: require(../files/apacheloadedmodules.php): Failed to open stream: No such file or directory in C:\wamp64\www\index.php on line 230 Call Stack #TimeMemoryFunctionLocation 10.1027487392{main}( )...\index.php:0 ( ! ) Fatal error: Uncaught Error: Failed opening required '../files/apacheloadedmodules.php' (include_path='.;C:\php\pear') in C:\wamp64\www\index.php on line 230 ( ! ) Error: Failed opening required '../files/apacheloadedmodules.php' (include_path='.;C:\php\pear') in C:\wamp64\www\index.php on line 230 Call Stack #TimeMemoryFunctionLocation 10.1027487392{main}( )...\index.php:0 ارجو المساعدة في اقرب وقت وشكرا جزيلا

Linear أو Polynomial Regression مع الوقت كمتغير وحيد ليس خطأ بالمعنى الرياضي، لكنه ضعيف علميًا كأداة تنبؤ في السلاسل الزمنية لأنك تفترض ضمنيًا أنّ ما كان يحدث سيستمر بلا تغيير. فنماذج السلاسل الزمنية ARIMA, ETS, Prophet, AutoTS وغيرهم مبنية خصيصًا للتعامل مع الخصائص التي تُميز البيانات الزمنية، أي الاعتماد الذاتي Autocorrelation، الموسمية Seasonality، عدم الثبات Non-stationarity، والصدمات البنيوية Structural breaks. بالتالي بإمكانك إعتبار ARIMA وغيره على أنه انحدار أيضًا ولكن على متغيرات مشتقة وهي الفروق، القيم المتأخرة وخلافه، وبآلية تحقق من صلاحية الفرضيات الإحصائية stationarity, white noise إلخ.

المشكلة هي في navbar لا يتم تنسيقها برغم ان لا يوجد اي مشكلة في الاكواد لقد غيرت لون خلفية body وتم تنفيذ لكن قسم links ولي هو home, skills والى ما يلي اضفت لهم تنسيقات ولم تتنفذ

وجدت عدة ملفات بهذا الاسم htaccess تذكرت أني كنت حاولت تثبيت الورد بريس مرة سابقة ، ولكنني اليوم قمت بتحمله فقط ولم اقم بتثبيته بعد هل ممكن يكون هذا هو السبب؟ معذرة كيف احل المشكلة

نفس المشكلة هل هناك شئ أخر يمكن أن يكون سبب المشكلة؟ ليس لدي ملف php فقط أنا أريد بناء تطبيق ويب باستخدام ووردبريس

في هذا التمرين يتم طلب بناء نموذج للتنبؤ بحجم حركة المرور بناء على عدد الركاب في قطار أو مترو وذلك باستخدام البيانات المقدمة في ملف يسمى Metro_Interstate_Traffic_Volume. أولا البيانات (Dataset): إن اسم مجموعة البيانات هو Metro_Interstate_Traffic_Volume وتحتوي تلك البيانات على معلومات تتعلق بحركة القطارات و المترو في الولايات المتحدة الأمريكية USA . ثانيا الميزات (Features) وهذه هي المتغيرات (الأعمدة) الموجودة في مجموعة البيانات والتي ستستخدمها للتنبؤ: درجة الحرارة (Temperature). المطر (Rain). العطلات (Holidays). التاريخ والوقت (Date and Time). حجم المرور (Traffic Volume). ثالثا الهدف (Objective) : حيث الهدف الرئيسي هنا هو التنبؤ بقيمة حجم حركة المرور ولتتخيل أنه تطبيق عملي يمكن أن يساعد المستخدمين على معرفة ما إذا كانت محطات القطار ستكون مزدحمة بناء على حجم حركة المرور المتوقعة. ورابعا التعليمات لك في التمرين (Instructions) : الهدف لك هو تحقيق دقة أعلى من زملائك. ويجب عليك استخدام نهجين مختلفين للتنبؤ: تقنية كلاسيكية (Classical Technique): مثل الانحدار الخطي (Linear Regression) أو الغابات العشوائية (Random Forest) أو غيرها من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية. شبكة عصبية (Neural Network). ومسموح لك بإجراء أي معالجة مسبقة للبيانات (Data Preprocessing) تراها ضرورية لتحسين أداء النموذج . وتلخيصا لما سبق المطلوب منك هو بناء نموذج يتنبأ بعدد الركاب (Traffic Volume) بناء على عوامل مثل درجة الحرارة و المطر و العطلات والوقت. ويجب عليك تجربة نوعين من النماذج (كلاسيكي والشبكة العصبية) ومقارنة نتائجهما لتقديم النتائج الأفضل. ويمكنك تعديل وتنظيف البيانات حسب الحاجة لتحسين الأداء.

ذلك تمرين حول التنبؤ بحجم حركة مرور القطارات بالإعتماد على بيانات معينة، المطلوب منك هو بناء نموذج يتنبأ بحجم حركة مرور القطارات وذلك هو الـ Traffic Volume، الفائدة تظهر في حال أنك مثلاً تبني تطبيقًا يخبر المستخدمين هل محطة القطار ستكون مزدحمة أم لا؟ ستحتاج إلى البحث عن مجموعة بيانات تحتوي على معلومات درجة الحرارة، المطر، الأعياد، التاريخ والوقت، وحجم حركة المرور. وعليك استخدام طريقتين للتنبؤ، الأولى الطريقة التقليدية أو الكلاسيكية بواسطة الانحدار الخطي Linear Regression أو الغابات العشوائية Random Forest أو غيرهم. الثانية من خلال شبكة عصبية Neural Network لبناء نموذج يعتمد على الشبكات العصبية. وعليك محاولة تحقيق دقة أعلى من زملائك في التنبؤ، وأيضًأ معالجة البيانات إذا لزم الأمر، والملف يحتوي على تلميحات لمساعدتك في تلك الخطوة. ثم توفير تقرير عن أفضل النتائج التي حققتها باستخدام الطريقة التقليدية والشبكة العصبية. والخطوات الموجودة في الملف توجهك للخطوات كالتالي: تحميل البيانات وعرضها. إضافة عمود جديد يوضح هل اليوم هو عطلة نهاية أسبوع أم لا. تصور البيانات لفهم الاتجاهات والعلاقات. تشفير وتوسيع نطاق البيانات encoding and scaling باستخدام Pipelines. البحث عن الارتباطات بين المتغيرات. تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار. بناء وتقييم النموذج الكلاسيكي باستخدام Mean Absolute Error كمقياس للأداء. بناء وتقييم نموذج الشبكة العصبية باستخدام Mean Absolute Error كمقياس للأداء.

أولاً ليس هناك قاعدة محددة يجب إتباعها ولكن هناك بعض النصائح التي يمكنك الإستفادة منها لتسعير الأعمال المطلوبة منك ولاحظ أنه مع الوقت واكتساب الخبرة و تحليل أسعار المنافسين في منطقتك الجغرافية وعلى المنصات التي تعمل من خلالها ستتعلم أكثر كيفية تقديم أسعار منافسة وتناسب مجهودك. وبالإضافة للنصائح السابقة حاول توضيح ما يميزك عن غيرك من المطورين من سرعة التنفيذ، جودة الكود والخبرة في هذا مجال اشرح للعميل قيمة عملك بدلاً من التركيز فقط على السعر وذلك في حالة كنت لا تريد التنافس على السعر . ونصيحة لا تقوم بالتسعير بناءاً على رأي العميل حيث أنه لا يمكن للعميل تقدير المجهود الذي تبذله فبالطبع تقوم بالتسعير الذي تجده مناسب لمجهودك ولكن في بداية الأمر ربما تقوم بتقليل ثمن الخدمة للحصول على العمل ولكن لاحقاً لا يصبح الأمر كذلك تماماً