لوحة المتصدرين

ماهو JSON.stringify الذي يستخدم في تخزين المحلي

انا ابغى اتعلم وشفت الدورة ودفعت حقها بس اجي بدخل م يدخلني وفي ناس بتتكلم هنا وفيه كتب وكذا انا ابغى الكورس كيف ادخل عليه كل م جيت اضغط عليه يقول لازم اشترك طيب انا اشتركت ودفعت بلييز احد يساعدني لو فيه خدمة عملاء هنا يكون افضل يتوصلون معايا كيف اخذ الكورس او ادخل عليه

السلام عليكم ما فائدة استخدام random_state=42 في IterativeImputer؟ وهل من الأفضل استخدامه؟

ما الفرق بين setitem & getitem في تخزين المحلي مع تطبيق كود مثال من فضلكم

السلام عليكم ده الكوده def handle_missing_values(data, save_path): numeric_features = data.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist() text_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num',IterativeImputer(),numeric_features), ('text', 'passthrough', text_features), ] ) df_transformed = preprocessor.fit_transform(data) features_names = text_features + numeric_features data = pd.DataFrame(df_transformed, columns=features_names) if save_path is not None: data.round(1).to_csv(save_path, index=False) return data ودي النتجيه row_id sequence_type sequence_id subject orientation behavior phase gesture sequence_counter acc_x acc_y acc_z rot_w rot_x rot_y rot_z thm_1 thm_2 thm_3 thm_4 thm_5 tof_1_v0 tof_1_v1 tof_1_v2 tof_1_v3 tof_1_v4 tof_1_v5 tof_1_v6 tof_1_v7 tof_1_v8 tof_1_v9 tof_1_v10 tof_1_v11 tof_1_v12 tof_1_v13 tof_1_v14 tof_1_v15 tof_1_v16 tof_1_v17 tof_1_v18 tof_1_v19 tof_1_v20 tof_1_v21 tof_1_v22 tof_1_v23 tof_1_v24 tof_1_v25 tof_1_v26 tof_1_v27 tof_1_v28 tof_1_v29 tof_1_v30 tof_1_v31 tof_1_v32 tof_1_v33 tof_1_v34 tof_1_v35 tof_1_v36 tof_1_v37 tof_1_v38 tof_1_v39 tof_1_v40 tof_1_v41 tof_1_v42 tof_1_v43 tof_1_v44 tof_1_v45 tof_1_v46 tof_1_v47 tof_1_v48 tof_1_v49 tof_1_v50 tof_1_v51 tof_1_v52 tof_1_v53 tof_1_v54 tof_1_v55 tof_1_v56 tof_1_v57 tof_1_v58 tof_1_v59 tof_1_v60 tof_1_v61 tof_1_v62 tof_1_v63 tof_2_v0 tof_2_v1 tof_2_v2 tof_2_v3 tof_2_v4 tof_2_v5 tof_2_v6 tof_2_v7 tof_2_v8 tof_2_v9 tof_2_v10 tof_2_v11 tof_2_v12 tof_2_v13 tof_2_v14 tof_2_v15 tof_2_v16 tof_2_v17 tof_2_v18 tof_2_v19 tof_2_v20 tof_2_v21 tof_2_v22 tof_2_v23 tof_2_v24 tof_2_v25 tof_2_v26 tof_2_v27 tof_2_v28 tof_2_v29 tof_2_v30 tof_2_v31 tof_2_v32 tof_2_v33 tof_2_v34 tof_2_v35 tof_2_v36 tof_2_v37 tof_2_v38 tof_2_v39 tof_2_v40 tof_2_v41 tof_2_v42 tof_2_v43 tof_2_v44 tof_2_v45 tof_2_v46 tof_2_v47 tof_2_v48 tof_2_v49 tof_2_v50 tof_2_v51 tof_2_v52 tof_2_v53 tof_2_v54 tof_2_v55 tof_2_v56 tof_2_v57 tof_2_v58 tof_2_v59 tof_2_v60 tof_2_v61 tof_2_v62 tof_2_v63 tof_3_v0 tof_3_v1 tof_3_v2 tof_3_v3 tof_3_v4 tof_3_v5 tof_3_v6 tof_3_v7 tof_3_v8 tof_3_v9 tof_3_v10 tof_3_v11 tof_3_v12 tof_3_v13 tof_3_v14 tof_3_v15 tof_3_v16 tof_3_v17 tof_3_v18 tof_3_v19 tof_3_v20 tof_3_v21 tof_3_v22 tof_3_v23 tof_3_v24 tof_3_v25 tof_3_v26 tof_3_v27 tof_3_v28 tof_3_v29 tof_3_v30 tof_3_v31 tof_3_v32 tof_3_v33 tof_3_v34 tof_3_v35 tof_3_v36 tof_3_v37 tof_3_v38 tof_3_v39 tof_3_v40 tof_3_v41 tof_3_v42 tof_3_v43 tof_3_v44 tof_3_v45 tof_3_v46 tof_3_v47 tof_3_v48 tof_3_v49 tof_3_v50 tof_3_v51 tof_3_v52 tof_3_v53 tof_3_v54 tof_3_v55 tof_3_v56 tof_3_v57 tof_3_v58 tof_3_v59 tof_3_v60 tof_3_v61 tof_3_v62 tof_3_v63 tof_4_v0 tof_4_v1 tof_4_v2 tof_4_v3 tof_4_v4 tof_4_v5 tof_4_v6 tof_4_v7 tof_4_v8 tof_4_v9 tof_4_v10 tof_4_v11 tof_4_v12 tof_4_v13 tof_4_v14 tof_4_v15 tof_4_v16 tof_4_v17 tof_4_v18 tof_4_v19 tof_4_v20 tof_4_v21 tof_4_v22 tof_4_v23 tof_4_v24 tof_4_v25 tof_4_v26 tof_4_v27 tof_4_v28 tof_4_v29 tof_4_v30 tof_4_v31 tof_4_v32 tof_4_v33 tof_4_v34 tof_4_v35 tof_4_v36 tof_4_v37 tof_4_v38 tof_4_v39 tof_4_v40 tof_4_v41 tof_4_v42 tof_4_v43 tof_4_v44 tof_4_v45 tof_4_v46 tof_4_v47 tof_4_v48 tof_4_v49 tof_4_v50 tof_4_v51 tof_4_v52 tof_4_v53 tof_4_v54 tof_4_v55 tof_4_v56 tof_4_v57 tof_4_v58 tof_4_v59 tof_4_v60 tof_4_v61 tof_4_v62 tof_4_v63 tof_5_v0 tof_5_v1 tof_5_v2 tof_5_v3 tof_5_v4 tof_5_v5 tof_5_v6 tof_5_v7 tof_5_v8 tof_5_v9 tof_5_v10 tof_5_v11 tof_5_v12 tof_5_v13 tof_5_v14 tof_5_v15 tof_5_v16 tof_5_v17 tof_5_v18 tof_5_v19 tof_5_v20 tof_5_v21 tof_5_v22 tof_5_v23 tof_5_v24 tof_5_v25 tof_5_v26 tof_5_v27 tof_5_v28 tof_5_v29 tof_5_v30 tof_5_v31 tof_5_v32 tof_5_v33 tof_5_v34 tof_5_v35 tof_5_v36 tof_5_v37 tof_5_v38 tof_5_v39 tof_5_v40 tof_5_v41 tof_5_v42 tof_5_v43 tof_5_v44 tof_5_v45 tof_5_v46 tof_5_v47 tof_5_v48 tof_5_v49 tof_5_v50 tof_5_v51 tof_5_v52 tof_5_v53 tof_5_v54 tof_5_v55 tof_5_v56 tof_5_v57 tof_5_v58 tof_5_v59 tof_5_v60 tof_5_v61 tof_5_v62 tof_5_v63 0 0.0 6.683594 6.214844 3.355469 0.134399 -0.355164 -0.447327 -0.809753 28.943842 31.822186 29.553024 28.592863 28.310535 131.0 134.0 132.0 135.0 98.0 74.0 64.0 60.0 131.454790 145.657141 152.0 153.0 141.0 89.0 68.0 63.0 135.467597 152.104262 153.861681 156.120412 169.0 118.0 86.0 73.0 138.711645 159.764492 152.761021 164.048111 147.822192 147.0 110.0 87.0000 126.000000 149.476886 155.113513 151.275925 152.260774 147.932293 137.0 108.000000 115.000000 129.888552 131.201092 149.707000 138.898255 139.185316 146.351740 128.000000 110.000000 129.000000 140.000000 132.544241 126.0 131.0 136.057925 134.863071 99.310873 108.000000 122.000000 139.000000 113.000000 121.000000 130.600782 118.00000 96.0 123.805617 146.734649 120.873901 121.215319 165.0 124.0 100.0 102.000000 119.000000 125.093630 142.001177 115.0 130.0 127.023467 124.000000 107.000000 117.000000 132.000000 136.000000 116.000000 120.000000 135.473047 141.000000 118.000000 115.000000 122.000000 145.000000 128.00000 130.000000 137.00000 131.000000 110.467676 116.000000 117.000000 130.000000 115.000000 116.000000 117.000000 108.000000 105.884914 114.367459 119.000000 118.000000 110.000000 93.000000 90.000000 90.000000 93.944134 102.091707 110.199060 116.000000 103.000000 87.000000 82.000000 81.00000 85.094603 94.432552 100.284057 115.000000 91.000000 84.000000 80.000000 85.000000 58.000000 55.000000 59.000000 59.000000 63.000000 96.000000 93.000000 92.947718 57.0 59.000000 58.000000 64.000000 72.000000 103.000000 98.000000 99.798823 55.0 57.0 62.000000 63.000000 88.000000 103.000000 105.000000 108.000000 56.0 59.0 58.000000 77.000000 94.000000 106.000000 109.016493 113.000000 57.0 58.0 66.000000 78.000000 93.000000 107.732117 126.460592 124.405708 59.0 67.0 69.0 82.000000 104.000000 104.589979 117.947647 127.623995 63.0 70.0 79.0 96.0 122.324316 122.534585 116.651783 121.368658 79.0 83.0 105.362516 121.204226 123.201152 113.688824 102.0 100.000000 118.572314 132.830564 134.867072 132.266161 121.986660 86.404093 82.776684 74.0 130.0 137.527342 135.797786 135.044553 115.000166 90.187016 92.192533 69.0 134.0 137.0 136.0 145.0 131.0 126.0 83.0 60.0 141.533815 138.0 135.0 148.0 121.0 109.0 69.0 51.0 138.082783 143.0 139.0 148.0 113.0 91.0 67.0 52.0 137.554644 139.622297 142.510114 136.651294 101.0 81.0 62.0 54.000000 126.023113 145.287148 147.909906 133.661628 124.000000 78.0 68.000000 55.000000 126.789005 148.683545 145.540002 140.298945 119.880590 112.593238 66.00000 60.000000 128.0 130.0 147.00000 165.000000 139.052819 139.980524 131.048701 122.000000 121.0 140.000000 164.000000 151.465024 146.340148 135.815990 140.000000 119.000000 135.0 156.000000 166.000000 162.082069 146.991156 155.000000 137.000000 112.000000 148.0 163.000000 164.000000 153.000000 133.000000 131.000000 121.000000 118.000000 134.0 134.000000 128.0000 121.0 119.000000 121.000000 129.000000 116.169622 113.0 124.0 122.0 131.0 116.166902 114.204740 124.461351 113.388183 120.0 127.0 108.404816 114.035089 113.323002 116.115168 109.109969 106.762256 108.094775 95.918436 102.448744 104.576134 107.372933 107.158826 103.792840 100.846470 SEQ_000007_000000 Target SEQ_000007 SUBJ_059520 Seated Lean Non Dom - FACE DOWN Relaxes and moves hand to target location Transition Cheek - pinch skin 1 1.0 6.949219 6.214844 3.125000 0.143494 -0.340271 -0.428650 -0.824524 29.340816 31.874645 29.791740 28.663383 28.406172 130.0 138.0 131.0 135.0 101.0 76.0 66.0 61.0 124.687296 150.949742 156.0 155.0 141.0 93.0 74.0 64.0 143.234317 154.244816 155.973631 155.970192 165.0 116.0 86.0 75.0 130.000000 156.318525 153.739710 168.610863 144.968393 142.0 114.0 91.0000 127.000000 147.730756 155.006357 144.766547 151.622760 150.931932 145.0 114.000000 114.000000 131.110904 132.599664 148.013031 135.000000 141.599274 146.938702 132.000000 110.000000 121.000000 138.000000 142.000000 123.0 131.0 143.012076 135.099848 96.945829 106.000000 120.000000 139.000000 119.000000 124.000000 131.000000 117.00000 109.0 122.028173 153.890480 123.740361 120.692876 165.0 134.0 108.0 106.000000 123.000000 127.341160 153.330890 121.0 147.0 130.649517 131.000000 114.000000 114.000000 138.000000 145.000000 121.000000 141.000000 144.000000 138.000000 109.071362 120.000000 124.000000 147.000000 115.00000 141.000000 135.00000 125.000000 110.739894 118.571485 122.000000 122.000000 117.000000 103.000000 108.000000 108.000000 97.656240 116.187217 123.231573 129.000000 108.000000 100.000000 92.000000 93.000000 92.646835 102.477786 109.593839 116.000000 99.000000 93.000000 90.000000 91.00000 84.722324 93.106568 101.176005 113.000000 101.000000 94.000000 88.000000 95.000000 75.000000 67.000000 68.000000 71.000000 74.000000 102.000000 99.000000 99.548170 64.0 68.000000 67.000000 72.000000 88.000000 112.000000 103.000000 104.066007 65.0 68.0 69.000000 75.000000 105.000000 111.000000 109.000000 106.890080 66.0 71.0 72.000000 81.000000 109.000000 116.000000 121.000000 118.000000 61.0 67.0 75.000000 93.000000 116.000000 128.000000 130.000000 121.000000 62.0 72.0 80.0 92.000000 115.000000 116.005453 126.431795 126.631936 67.0 73.0 82.0 98.0 127.487897 128.961964 120.816699 126.017540 77.0 82.0 110.000000 119.172766 130.250687 119.047500 112.0 105.000000 134.000000 138.406254 150.713556 138.909709 131.758297 88.742848 91.000000 82.0 132.0 145.000000 148.000000 157.000000 143.000000 115.615679 117.000000 66.0 142.0 142.0 149.0 147.0 136.0 109.0 80.0 60.0 142.000000 142.0 143.0 135.0 126.0 92.0 73.0 61.0 141.788090 147.0 148.0 137.0 109.0 82.0 71.0 60.0 143.287494 141.888124 141.340736 136.041885 101.0 83.0 69.0 62.000000 133.718610 150.352982 150.035236 138.027874 109.000000 84.0 76.000000 64.000000 130.408407 145.905967 145.986555 139.516264 126.242425 93.000000 72.00000 74.000000 126.0 137.0 157.00000 174.000000 141.056187 146.988127 140.000000 130.000000 124.0 143.000000 168.000000 156.561742 149.076714 133.291922 142.000000 122.000000 138.0 157.000000 163.592701 160.932655 149.580486 155.000000 133.000000 117.000000 145.0 170.000000 163.000000 157.000000 139.000000 127.000000 126.000000 121.000000 136.0 142.000000 133.0000 127.0 123.000000 127.000000 134.000000 116.406496 116.0 122.0 123.0 126.0 119.099638 115.978955 129.670317 109.572659 122.0 129.0 113.122544 114.489459 110.868977 117.660513 106.755793 104.934400 108.331770 99.213386 103.846832 105.046063 107.756049 105.851694 102.043724 97.784309 SEQ_000007_000001 Target SEQ_000007 SUBJ_059520 Seated Lean Non Dom - FACE DOWN Relaxes and moves hand to target location Transition Cheek - pinch skin 2 2.0 5.722656 5.410156 5.421875 0.219055 -0.274231 -0.356934 -0.865662 30.339359 30.935045 30.090014 28.796087 28.529778 137.0 136.0 147.0 109.0 90.0 81.0 74.0 74.0 130.595131 164.000000 165.0 146.0 106.0 94.0 77.0 77.0 157.550854 163.199561 173.084324 180.000000 140.0 118.0 103.0 92.0 150.171293 174.904231 170.250214 174.994078 151.621500 155.0 119.0 122.0000 152.986242 164.361951 170.348181 173.681962 156.908033 157.228880 148.0 130.000000 123.000000 158.000000 151.169041 141.000000 147.000000 153.652201 157.000000 141.000000 113.000000 131.000000 152.000000 147.000000 146.0 157.0 144.000000 127.000000 103.604870 115.000000 127.000000 129.000000 119.000000 112.000000 117.000000 120.00000 119.0 153.228039 150.722993 125.000000 154.000000 165.0 145.0 122.0 111.000000 126.000000 143.000000 157.000000 143.0 166.0 149.000000 137.000000 116.000000 123.000000 149.000000 148.000000 136.000000 141.000000 143.000000 139.000000 113.674188 134.000000 133.000000 142.000000 123.00000 118.000000 116.00000 128.000000 115.229328 131.877948 140.991413 143.000000 123.000000 109.000000 112.000000 117.000000 113.545167 126.861018 136.275578 125.183772 119.000000 127.000000 114.000000 128.000000 109.226444 120.563476 129.575869 138.000000 136.000000 129.000000 125.000000 132.00000 104.631101 113.851280 119.696130 119.312122 120.574484 159.000000 150.000000 128.178228 73.000000 94.000000 109.000000 117.000000 126.000000 137.288737 134.294347 134.041364 94.0 119.000000 101.000000 123.000000 139.000000 145.535490 142.084978 137.184161 98.0 97.0 101.000000 128.000000 144.000000 137.461983 144.945042 137.833916 88.0 107.0 101.000000 154.000000 141.000000 148.384886 147.194217 131.862415 84.0 89.0 107.000000 140.000000 146.000000 149.000000 147.000000 131.000000 76.0 100.0 108.0 141.000000 147.967402 158.000000 143.000000 117.000000 77.0 89.0 105.0 133.0 151.675374 150.325212 141.000000 108.000000 79.0 99.0 114.000000 136.768044 145.322075 125.902283 130.0 118.000000 139.000000 149.000000 167.000000 162.000000 141.415431 107.000000 92.000000 81.0 135.0 140.000000 148.000000 151.000000 155.000000 111.000000 82.000000 94.0 132.0 139.0 147.0 138.0 120.0 97.0 78.0 85.0 140.000000 146.0 136.0 131.0 98.0 86.0 75.0 80.0 149.000000 156.0 147.0 113.0 97.0 84.0 81.0 71.0 134.245038 147.710988 174.000000 117.000000 96.0 89.0 80.0 78.000000 134.860897 156.183446 147.464909 145.000000 104.000000 92.0 88.000000 76.000000 135.033191 156.236893 140.387625 137.272935 131.641940 117.000000 98.00000 105.000000 92.0 110.0 157.00000 180.000000 150.753405 128.000000 123.000000 126.000000 142.0 165.000000 185.000000 167.168233 154.312369 159.328743 145.000000 139.000000 138.0 164.000000 174.394942 176.799898 166.615390 156.004197 145.000000 120.000000 151.0 165.000000 153.778248 167.978471 160.858673 151.000000 138.000000 127.000000 151.0 187.000000 161.2607 156.0 136.000000 135.000000 134.000000 123.834885 133.0 142.0 131.0 130.0 132.000000 136.000000 129.137690 117.893888 112.0 121.0 123.000000 125.000000 126.895699 126.942025 118.497915 105.038895 112.000000 119.000000 119.197958 117.245483 118.445205 113.081917 109.031713 93.889264 SEQ_000007_000002 Target SEQ_000007 SUBJ_059520 Seated Lean Non Dom - FACE DOWN Relaxes and moves hand to target location Transition Cheek - pinch skin 3 3.0 6.601562 3.531250 6.457031 0.297546 -0.264160 -0.238159 -0.885986 30.543730 27.044001 29.310717 29.018711 27.402010 143.0 147.0 170.0 127.0 109.0 98.0 95.0 95.0 130.916969 177.000000 189.0 177.0 136.0 121.0 107.0 104.0 148.967477 174.336319 186.082593 202.000000 171.0 160.0 141.0 135.0 143.126174 168.452284 170.805252 186.279694 174.725086 197.0 168.0 150.0000 131.000000 146.793798 162.571565 175.287576 170.000000 179.000000 174.0 164.000000 125.000000 140.000000 161.000000 175.000000 154.000000 174.000000 160.000000 159.000000 128.354415 126.000000 143.000000 167.000000 149.0 137.0 130.000000 131.000000 132.939173 145.501864 154.069515 141.000000 137.000000 129.000000 115.000000 124.00000 108.0 123.000000 146.000000 166.000000 152.000000 168.0 158.0 161.0 123.000000 133.000000 138.000000 155.000000 163.0 151.0 132.000000 151.000000 132.822623 216.000000 166.615295 185.890243 175.000000 157.000000 146.000000 140.000000 138.416651 172.106329 178.630542 191.156967 183.24330 173.000000 153.00000 164.000000 161.610629 186.084424 185.243865 210.378152 246.000000 189.000000 151.959537 189.010332 184.305956 183.768139 213.062090 206.719094 242.221483 210.162823 189.058164 225.000000 157.124768 183.313815 213.315288 232.926858 243.363639 243.000000 217.650224 220.00000 133.316458 183.058644 195.232341 192.104076 226.926868 232.814643 219.465103 210.052835 119.000000 132.000000 164.000000 181.591225 184.232519 187.364727 180.572281 170.756013 117.0 156.000000 176.000000 182.265338 190.596606 199.325453 182.768488 174.263140 144.0 151.0 187.000000 194.333026 202.261955 184.901148 185.367938 183.190219 126.0 162.0 184.000000 200.863849 207.090001 185.613447 190.339757 160.946661 128.0 158.0 180.000000 189.000000 202.000000 171.000000 168.000000 164.000000 117.0 153.0 183.0 197.000000 192.000000 164.000000 156.000000 160.000000 113.0 142.0 192.0 197.0 192.000000 157.000000 149.000000 146.000000 114.0 158.0 177.411602 173.000000 159.000000 156.000000 147.0 150.511857 139.000000 146.000000 153.000000 181.000000 161.000000 113.000000 112.000000 100.0 131.0 153.000000 148.000000 162.000000 138.000000 120.000000 106.000000 116.0 141.0 157.0 159.0 153.0 128.0 111.0 111.0 115.0 149.000000 173.0 162.0 141.0 120.0 117.0 108.0 120.0 181.000000 178.0 210.0 137.0 143.0 112.0 126.0 112.0 165.026598 184.311844 209.000000 202.000000 144.0 163.0 133.0 155.000000 146.589604 188.738022 191.500124 187.886049 156.586414 168.0 179.000000 155.000000 144.646203 177.743197 178.024482 162.898957 175.562566 166.414184 164.00000 175.000000 105.0 132.0 171.00000 179.590717 157.000000 167.000000 149.000000 131.000000 149.0 189.000000 203.000000 173.401712 163.513952 164.000000 133.000000 128.636071 162.0 181.000000 185.788617 177.198681 153.076490 152.000000 134.000000 159.684414 148.0 187.000000 167.478064 163.010831 149.000000 142.000000 135.000000 145.137588 159.0 181.000000 150.0000 135.0 129.000000 139.000000 124.068543 140.369897 141.0 136.0 120.0 122.0 132.000000 127.661183 117.292110 137.518299 107.0 112.0 115.000000 140.000000 116.652297 117.769643 122.493194 121.170972 101.000000 111.000000 124.146925 117.296945 118.454947 117.625673 111.701154 104.134512 SEQ_000007_000003 Target SEQ_000007 SUBJ_059520 Seated Lean Non Dom - FACE DOWN Relaxes and moves hand to target location Transition Cheek - pinch skin 4 4.0 5.566406 0.277344 9.632812 0.333557 -0.218628 -0.063538 -0.914856 29.317265 25.270855 26.808746 29.408604 27.357603 178.0 191.0 183.0 157.0 146.0 139.0 143.0 148.0 150.077259 203.148579 236.0 238.0 208.0 200.0 185.0 190.0 177.659808 213.135082 211.315037 210.000000 246.0 225.0 228.0 202.0 149.000000 206.000000 219.000000 219.000000 225.000000 218.0 214.0 215.2164 162.000000 177.000000 206.000000 219.000000 207.000000 182.000000 225.0 214.436866 157.483982 193.203538 189.248375 233.000000 195.000000 204.000000 190.000000 222.580261 133.923144 168.470355 180.538333 192.498116 209.0 210.0 218.783817 196.374494 130.509881 152.347422 168.369731 178.389563 200.349243 199.074457 199.215690 198.17379 138.0 155.000000 173.000000 188.000000 180.000000 176.0 211.0 235.0 134.148375 158.995423 182.021666 187.822366 210.0 210.0 223.000000 203.893476 149.533902 158.111147 178.131489 186.112023 204.899776 209.537064 216.821304 218.948079 144.762741 168.764244 178.268473 188.322641 202.52079 214.275621 213.45173 208.088882 155.236446 164.566805 175.410975 182.825058 195.058206 204.143275 179.415014 186.663912 134.151287 158.595025 166.928447 176.144651 180.393757 180.529678 184.777655 176.366763 128.510586 148.648705 156.840590 164.071622 170.729788 173.086959 174.076253 179.31159 111.942372 134.645260 143.088425 149.082720 158.346136 160.345012 159.906463 165.097687 156.196067 174.525497 192.715645 202.170747 207.784695 211.743686 206.274856 202.357613 161.0 181.960756 209.902705 223.913276 231.156769 226.368625 211.907173 207.412364 165.0 207.0 230.419644 235.642870 244.717878 242.955945 230.119987 215.492344 178.0 221.0 240.166037 244.333060 247.686972 239.381537 236.052691 221.751206 184.0 216.0 235.508231 245.929137 250.475396 252.361527 224.636676 216.557923 162.0 212.0 237.0 236.102281 234.207829 231.997909 244.172237 208.502202 152.0 198.0 221.0 213.0 204.000000 211.000000 235.000000 191.909438 143.0 205.0 213.000000 189.000000 191.000000 194.000000 198.0 180.329924 139.000000 138.000000 159.000000 145.000000 120.000000 121.000000 118.000000 116.0 149.0 143.000000 152.000000 136.000000 127.000000 138.000000 125.000000 125.0 163.0 161.0 148.0 135.0 127.0 137.0 153.0 129.0 184.000000 197.0 155.0 146.0 140.0 149.0 154.0 164.0 191.548303 229.0 200.0 176.0 169.0 166.0 169.0 171.0 170.918752 204.187970 198.068271 209.612300 219.0 208.0 202.0 179.637634 166.778567 198.125967 202.000000 196.269783 224.000000 211.0 200.665117 200.007196 146.000000 179.000000 193.363234 191.000000 192.000000 194.000000 205.00301 207.942249 127.0 185.0 204.61118 199.000000 187.000000 186.000000 194.419582 163.265832 143.0 206.798457 191.864983 216.000000 205.000000 183.417508 170.734244 152.810432 197.0 201.310672 211.385956 219.000000 192.000000 178.674548 164.541178 159.372794 204.0 211.930889 188.136017 212.000000 181.000000 171.187299 156.843985 147.468786 184.0 178.106618 179.0000 162.0 185.734839 143.181967 140.524225 137.732175 169.0 171.0 145.0 140.0 142.203812 135.413014 138.141280 123.485780 132.0 125.0 131.000000 125.073435 131.056345 136.177854 124.964418 111.995740 101.000000 109.000000 125.000000 111.154944 114.489472 112.633721 107.652456 92.454487 SEQ_000007_000004 Target SEQ_000007 SUBJ_059520 Seated Lean Non Dom - FACE DOWN Relaxes and moves hand to target location Transition Cheek - pinch skin

هل يمكن شرح الكود التالي let title = document.getElementById('title'); let price = document.getElementById('price'); let taxes = document.getElementById('taxes'); let ads = document.getElementById('ads'); let discount = document.getElementById('discount'); let count = document.getElementById('count'); let category = document.getElementById('category'); let total = document.getElementById('total'); let btnCreate = document.getElementById('btnCreate'); //getTotal function getTotal(){ if(price.value != ''){ let result = (+price.value + +taxes.value + +ads.value) - +discount.value; total.innerHTML = result; total.style.background = 'green'; }else{ total.innerHTML = ''; total.style.background = 'red'; } } //create products let dataPro; if(localStorage.product != null){ dataPro = JSON.parse(localStorage.product) }else{ dataPro = []; } btnCreate.onclick = function(){ let newPro = { title: title.value, price: price.value, taxes: taxes.value, ads: ads.value, discount: discount.value, total: total.innerHTML, count: count.value, category:category.value } dataPro.push(newPro) localStorage.setItem('product', JSON.stringify(dataPro)) console.log(dataPro) }

طيب هو ال انا عملو ده صح def handle_missing_values(data, save_path): original_data = data.columns.tolist() numeric_features = data.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist() text_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num',IterativeImputer(),numeric_features), ('text', 'passthrough', text_features), ] ) df_transformed = preprocessor.fit_transform(data) features_names = text_features + numeric_features data = pd.DataFrame(df_transformed, columns=features_names) if save_path is not None: data.to_csv(save_path, index=False) return data[original_data]

لم أجد حلا لهذه المشكلة

السلام عليكم هل يمكنني حذف الملفات التي يتم إنشاؤها داخل مجلد "working" في Kaggle أثناء تشغيل الـ Notebook؟

ضورت كتير علي شغل ريموتلي بجانب شغلي ف الشركة لزيادة الدخل لكن اتنصب عليا وعملت شغل لحد وفي نهاية الشغل اختفي ازاي الاقي شغل وازاي الامن نفسي واضمن حق شغلي وتعبي

لا مشكلة، فذلك المجلد هو المساحة الوحيدة التي لديك صلاحية الكتابة فيها بحرية في بيئة Kaggle، وبه مساحة محدودة حوالي 20 جيجابايت، وأحيانًا أثناء التطوير ستقوم بإنشاء ملفات كبيرة، مثل حفظ نسخة من النموذج بعد كل فترة تدريب وذلك يستهلك مساحة كبيرة بسرعة. أو ملفات تنتج عن معالجة البيانات الأولية قبل استخدامها في التدريب أو تنشئ عدة إصدارات من ملف التقديم Submission لتجربة أفكار مختلفة. أسرع طريقة هي بتنفيذ أمر rm لحذف الملف: !rm /kaggle/working/data.csv أو مجلد: !rm /kaggle/working/data وتستطيع تفقد محتويات تلك المساحة عن طريق الأمر لعرض الملفات والمجلدات الحالية به: !ls -l /kaggle/working/ ولو أردت برمجيًا فسيتم من خلال shutil.rmtree

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.

لقد أتقنت اساسيات جافا سكريبت ولكنني لا يمكنني بناء مشروع بالجافا سكريبت حتى أراه وافهم شرحه ماهي مشكلتي برايكم

في الدرس قام المحاضر الكريم بإضافة عارضة بين greet و name كما في الصورة ولم يذكر السبب ولماذا لم يضع فقط مساحة !؟؟ فكما تعلمون في بايثون ليس هناك اشياء اعتباطية .

اقصد على سبيل المثال اريد انشاء تطبيق باستخدام جافا سكريبت وليكن تطبيق إدارة مهام هنا انا لا استطيع فعل اي شيء حتى أراه شرح لهذه المشروع كي استطيع فعله ولكن من نفسي لا أيضا صحيح احتاج الى شرح كامل للمشروع كي استطيع فعله

نعم يمكنك حذف الملفات التي يتم إنشاؤها داخل هذا المجلد، لأنه يستخدم كمجلد عمل مؤقت لتخزين الملفات الناتجة من عمليات التحليل أو التدريب، ولا يؤثر حذف هذه الملفات على ملفات البيانات الأصلية أو بيئة العمل، و لكن فقط تأكد من أنك لا تحذف ملفا لازلت تحتاجه في مراحل لاحقة من تشغيل الكود.

لكن مجلد dist فارغ هل يوجد مشكلة في هذا

أرجو تفقد طلبات الشراء: https://academy.hsoub.com/clients/orders/ وأيضًا إدارة المشتريات: https://academy.hsoub.com/clients/purchases/ ما هي الحالة الخاصة بعملية الشراء؟ أحيانًا الأمر يستغرق بعض الوقت لمعالجة عملية شراء الدورة، وسيظهر لكِ بعدها تبويب دوراتي وعند الضغط عليه يظهر الدورة التي اشتركتي بها: أرجو الإنتظار لبعض الوقت، في حال استمرت المشكلة تستطيعي مراسلة مركز المساعدة

لست بحاجة إلى تعلم الـ SEO بشكل مُتعمق، ما يلزمك هو الجانب التقني منه وذلك يسمى technical SEO وهو كل ما تفعله لمساعدة محركات البحث مثل جوجل على الزحف إلى موقعك، فهمه، وفهرسته بكفاءة، وذاك أساس أي استراتيجية SEO ناجحة، بالتالي لو الأساس ضعيف فكل جهود المحتوى والروابط الخارجية لن تحقق أقصى فائدة. ستحتاج إلى البحث وتعلم الأمور التالية: robots.txt XML Sitemap Canonical Tags سرعة وأداء الموقع وذلك يشمل Core Web Vitals والتي تحتوي على LCP وFID وCLS، كذلك سيتعين عليك تعلم كيفية تحسين الصور للـ SEO وتطبيق Lazy Loading عليها، بجانب TTFB. هيكلة الموقع وبنية الروابط أو Site Architecture و URL Structure التصميم المتجاوب للموقع تفعيل HTTPS والتعامل مع أكواد حالة HTTP ومنها301 Redirects باستخدمها لإعادة توجيه الروابط القديمة إلى الجديدة بشكل دائم، و404 Not Found بإنشاء صفحة 404 مخصصة ومفيدة توجه المستخدمين إلى أجزاء أخرى من الموقع، وكذلك تجنب أخطاء الخادم 5xx بأي ثمن.

مرحبا علي. لغة بايثون لعبت دورًا محوريًا في معالجة البيانات الضخمة التي تم جمعها بواسطة مشروع Event Horizon Telescope (EHT)، والذي نجح في التقاط أول صورة لثقب أسود في عام 2019. إليك كيف ساعدت بايثون في هذا الإنجاز: تحليل البيانات الفلكية: استخدمت بايثون في تطوير الخوارزمية CHIRP، التي ساعدت في تجميع ومعالجة البيانات القادمة من شبكة التلسكوبات المنتشرة حول العالم. تصوير الثقب الأسود: لم يكن التقاط الصورة تقليديًا، بل تم إعادة بناء الصورة باستخدام تقنيات معالجة الصور والخوارزميات المتقدمة، حيث ساهمت مكتبات NumPy، SciPy، Pandas، Matplotlib، وAstropy في تحليل البيانات الفلكية. تنسيق البيانات الضخمة: نظرًا لكمية البيانات الهائلة التي تم جمعها، استخدمت بايثون في تنسيق وتنظيف البيانات قبل إدخالها في نماذج التصوير الحسابي. هذا الإنجاز العلمي لم يكن ممكنًا بدون البرمجة المتقدمة، حيث أثبتت بايثون أنها أداة قوية في مجال الفيزياء الفلكية. هل لديك اهتمام بالخوارزميات المستخدمة في هذا المشروع؟ يمكنني أن أوضحها

مدة التعليم تختلف بناء على المستوي الذي تريد الوصول إليه وأيضا الوقت المتاح لديك. فلتعلم أساسيات الـ SEO أى فهم ما هي الكلمات المفتاحية و الروابط والعناوين وال Meta TagsالSEO الداخلي (On-page) فهذه الأمر قد يستغرق من 2 إلى 4 أسابيع. أما لو أردت الوصول إلى مستوى متوسط أو احترافي لكي تقوم بتحليل المنافسين وتحسين سرعة المواقع و السيو التقني (Technical SEO) و ال Schema وبناء الروابط (Backlinks) فمن الممكن أن تحتاج إلى 2 حتى4 شهور. أما إذا أردت أن تصبح خبير SEO فالأمر سيأخذ منك أكثر من 6 أشهر. ونعم ال SEO سيفيدك في البرمجة بالطبع ولكن يجب عليك معرفة أن هناك وظائف منفصلة تماما لل SEO .أى هي مخصصة للمطورين أو المبرمجين وقليلا ما تجد خبير SEO ولديه خبرة كبيرة في البرمجة . ولكن بالطبع لو عرفت الأساسيات أو أصبحت متوسط الخبرة في SEO فسيفيدك جدا كمبرمج. فلو أنت مطوّر ويب (Frontend أو Full Stack): ستفهم كيف تبني مواقع سريعة ومتوافقة مع محركات البحث. وستعرف كيفية تحسن العناوين والصور و ال HTML Structure. وأيضا سيكون لديك فرص كبيرة في التوظيف. ولو كنت تعمل ك eCommerce أو WordPress: ستجد أن ال SEO مهم جدا لنجاح المواقع التجارية والمدونات. وستسطيع إضافة إعدادات SEO للمنتجات أو المقالات بنفسك. أما لو تعمل كمبرمج حر Freelancer أو تريد بناء مشروعك الخاص: هنا ستعرف كيفية جلب زوار مجانيين من Google إلى موقعك. وستستطيع إستخدام أدوات ال SEO لتطوير استراتيجيتك التسويقية.

بالتأكيد فهناك الكثير من الشركات تبحث عن مطورين لديهم فهم جيد للـ SEO. هذا يجعلك مرشحًا أقوى للوظائف، وقد تجد فرصًا في مجالات تجمع بين الـ SEO وتطوير الويب. كما أنك كمبرمج، عندما تفهم الـ SEO، ستتمكن من بناء المواقع منذ البداية لتكون سهلة الفهم والفهرسة من قبل محركات البحث. يشمل ذلك تحسين هيكل الموقع، سرعة التحميل، والتعامل مع JavaScript بطريقة لا تؤثر على الزحف والفهرسة. أما بالنسبة للوقت الذي تحتاجه لتعلم الـ SEO يختلف بناءً على عدة عوامل، أهمها مدى التزامك بالدراسة والتطبيق العملي. فمثلاً يمكنك تعلم الأساسيات مثل: البحث عن الكلمات المفتاحية ، الجوانب التقنية للموقع (Technical SEO)، وبناء الروابط (Link Building). في ساعات أيام، لكن الفهم الحقيقي يأتي مع الممارسة.

الأمر ليس مجموعة من الخطوات تستطيع نسخها ولصقها، بل عملية استكشافية تتطلب حدس، فضول ومعرفة بالمجال، أي بمعنى أدق الخبرة هي التي تُحدث فارق ملموس في دقة النماذج، تعميمها، قابلية تفسيرها وفي نجاح المشروع من الأساس، وكلما تم الاستثمار في الجانب الإبداعي لهندسة الميزات، زادت احتمالات الوصول إلى حل عملي متفوق بأقل تعقيد ممكن. بمعنى يتطلب الأمر استكشاف بصري ، وطرح أسئلة ماذا لو؟، وبناء ميزات تلتقط ظواهر غير مُشخصة في البيانات الخام، مثلاً نسبة المشتريات ليلاً ÷ إجمالي المشتريات كمؤشر لاحتيال. لتنمية ذلك الجانب قم بالتدرب على تنفيذ جلسة عصف ذهني، وأيضًا الاستعانة برأي خبير في البيانات نفسها في حال تتطلب خبرة عملية مثل البيانات الطبية، وغالب الحال ستتمكن من اكتشاف ميزة يصعب استنتاجها من البيانات وحدها. واستكشاف بصري مكثف EDA عن طريق الرسوم التشتتية، Box-Plots، وخرائط الحرارة تُولد أسئلة وفرضيات، كذلك عوضًا عن هندسة ميزة واحدة كبيرة، جرب توليد مئات الميزات البسيطة، ثم استخدم تقنيات انتقاء أو ترتيب المزايا لتصفية الأفضل. واعتمد على الـCross-Validation لتدوير الأفكار بسرعة واحتفظ فقط بما ينجح، بجانب قراءة أوراق ومسابقات مماثلة فكثير من الأفكار الإبداعية بإمكانك إعادة تدويرها.

جودة البيانات هي الأهم بالطبع، لكونها تُحسن من الضجيج والانحياز معاً، بينما زيادة تعقيد النموذج في وجود بيانات رديئة ترفع التباين بدرجة أكبر من الفائدة. بالتالي جودة البيانات في المرتبة الأولى ثم زد تعقيد النموذج عند الحاجة، وتلك استراتيجية تؤدي إلى أعلى دقة، أفضل قابلية تعميم، وتكلفة معالجة أقل. ففي الواقع العملي البيانات عالية الجودة تتطلب وقت ومال، لكن الاستثمار يُدفع مرّة واحدة ويُستخدم لأي نموذج لاحق، واعتماد نموذج معقد فوق بيانات رديئة سيخفي المشاكل لفترة، لكنه يزيد من خطر الفشل عند الانتقال إلى بيئة الإنتاج وذلك يُعرف باسم data-shift. عليك بالتالي: ابدأ بتقييم جودة البيانات بتفقد القيم المفقودة، تشويش، أخطاء وضع العلامة، تحيز التوزيع. نظف البيانات، حسن التسميات، أضف ميزات مشتقة، ووازن الطبقات. درب نموذج بسيط من خلال Logistic Regression، Random Forest، XGBoost مع إعدادات افتراضية وحقق baseline قوي. استعن بنماذج أكثر تعقيداً فقط عندما يتشبع المنحنى ويصبح تحسين الدقة مكلف بالطرق التقليدية. راقب مقاييس التعميم Cross-Validation، Learning Curves للتأكد من أن زيادة التعقيد لا ترفع فجوة التدرب والاختبار.

الشروحات النظرية في باديء الأمر مفيدة، لكن يُعيبها عدم الربط مع الواقع العملي بتوفير أمثلة، فأنت لا تدري ما فائدة ذلك في المشاريع العملية في الواقع العملي، وما الذي ساستفيده منها؟ بالتطبيق على بناء نظام متجر إلكتروني، فأولاً تبدًا مرحلة تصميم البرمجيات Software Design بالتفكير على مستوى عالي أي بالنظر للمشروع ككل بنظرة عامة، حيث يجتمع مدير المشروع ومدير فريق المبرمجين Software Architect للبدء في تخطيط ما يلي: تحديد المكونات الرئيسية وليكن مثلاً: نحتاج نظاماً لإدارة المستخدمين. نحتاج كتالوج للمنتجات. نحتاج عربة تسوق. نحتاج نظاماً لمعالجة الطلبات والدفع. تحديد الهيكلية: سنستخدم بنية MVC (Model-View-Controller) Model سيمثل البيانات (المنتجات، المستخدمون). View سيمثل واجهة المستخدم التي يراها العميل. Controller سيستقبل طلبات المستخدم ويوجهها. وذلك قرار تصميمي عالي المستوى يحدد كيفية تنظيم المشروع بالكامل. ثم تحديد كيفية تفاعل المكونات كالتالي: عندما يضيف المستخدم منتجاً إلى عربة التسوق، يجب أن تتواصل عربة التسوق مع كتالوج المنتجات)للتأكد من أن المنتج متوفر وسعره صحيح. عند الدفع، يجب أن يتواصل نظام الطلبات مع نظام إدارة المستخدمين للتأكد من أن المستخدم مسجل. وتلك العلاقات تُرسم في مخططات مثل UML Diagrams لتكون واضحة للفريق. بالتالي نتيجة تلك المرحلة هو مستند تصميم تقني ومخططات توضح بنية النظام والعلاقات بين مكوناته، أي حتى الآن، لم نكتب سطر واحد من كود OOP الفعلي. بعدها تأتي مرحلة مرحلة التنفيذ لاستخدام OOP لبناء المكونات أي يأتي دور المبرمجين، بحيث يستقبل المبرمج مهمة محددة، وليكن بناء كتالوج المنتجات، ويبدأ في تطبيق مبادئ OOP، من خلال إنشاء الكلاسات وإتباع مباديء OOP وهي التغليف، التجريد، الوراثة وتعدد الأشكال. وفي النهاية يتم بناء مكون كتالوج المنتجات باستخدام كود نظيف ومنظم بفضل OOP، وهو يلتزم بالمخطط الذي تم تطويره عن طريق تصميم البرمجيات.

وعليكم السلام ورحمة الله، البرمجة كائنية التوجه (OOP - Object Oriented Programming) وتصميم البرمجيات (Software Design) مفهومان مختلفان ولكنهما مترابطان في علم هندسة البرمجيات. فالبرمجة كائنية التوجه هي نمط برمجي يعتمد على مفهوم "الكائنات" حيث ينظر إلى البرنامج على أنه مجموعة من الكائنات التي تتفاعل فيما بينها من خلال خصائص (Attributes) وسلوكيات (Methods). هذا النمط يركز على الكائن كوحدة أساسية لبناء البرمجيات، ويعزز مفاهيم مثل التغليف (Encapsulation)، الوراثة (Inheritance)، والتعددية الشكلية (Polymorphism)، مما يسمح بإعادة استخدام الكود وتنظيمه بطريقة تسهل الصيانة والتطوير. أما تصميم البرمجيات فهو مرحلة أوسع وأشمل وتتعلق بكيفية بناء النظام البرمجي ككل بطريقة منظمة وقابلة للتوسع والتعديل. يشمل تصميم البرمجيات وضع الهياكل المعمارية للنظام، مثل كيفية توزيع المهام بين الوحدات المختلفة، وكيفية تفاعل هذه الوحدات مع بعضها، واختيار أنماط التصميم (Design Patterns) المناسبة لحل مشاكل متكررة في تطوير البرمجيات. تصميم البرمجيات لا يقتصر على OOP فقط، بل يشمل أي نمط برمجي، سواء كان إجرائيا وظيفيا أو كائني التوجه. الفرق الجوهري يكمن في أن OOP هو أسلوب من أساليب البرمجة يستخدم خلال مرحلة التنفيذ، بينما تصميم البرمجيات هو نشاط سابق للتنفيذ يهدف إلى وضع خطة وهيكل عام للنظام. OOP يمكن أن يستخدم كأداة ضمن عملية تصميم البرمجيات إذا كان التصميم يتطلب بناء النظام حول كائنات ولكن التصميم يتعامل مع مسائل أكبر، مثل مبدأ الفصل بين المهام (Separation of Concerns)، وتعريف الواجهات، وإدارة التعقيد، وضمان القابلية للاختبار، والأداء، والأمان. أما تصميم البرمجيات يشبه وضع المخطط المعماري لبناء منزل، بينما OOP يشبه اختيار نوع الطوب والطريقة التي يتم بها تركيب الجدران قد يحتوي تصميم البرمجيات على استخدام OOP كأحد المكونات، ولكنه لا يتوقف عليه.

الفرق بين OOP وSoftware Design : OOP: هي أسلوب أو طريقة لكتابة الكود، تعتمد على فكرة الكائنات (objects) مثل "طالب"، "سيارة"، "منتج"، وتستخدم مفاهيم مثل الفئات (class)، الوراثة (inheritance). هدفها تنظيم الكود بشكل أوضح وأسهل للتعديل. Software Design: هو مرحلة التخطيط التي تسبق كتابة الكود، وفيها يتم تحديد شكل وهيكل البرنامج، وكيف ستتواصل الأجزاء المختلفة مع بعضها البعض، وما هي أفضل الطرق لتنفيذ الحل. التصميم قد يستخدم OOP أو غيرها من الأساليب حسب الحاجة. OOP طريقة لكتابة الكود، وSoftware Design هو التخطيط العام لشكل البرنامج وتنظيمه.

الفرق بين OOP (البرمجة كائنية التوجه - Object-Oriented Programming) وSoftware Design (تصميم البرمجيات) يمكن توضيحه كالتالي: OOP (البرمجة كائنية التوجه) هي أسلوب أو نمط برمجي (Programming Paradigm) يعتمد على مفهوم "الكائنات" (Objects) التي تجمع البيانات (Data) والسلوكيات (Behavior) معًا. تركز على كيفية كتابة الكود باستخدام الكائنات والكلاسات (Classes)، مع الاعتماد على مفاهيم مثل: التغليف (Encapsulation): إخفاء التفاصيل الداخلية للكائن. الوراثة (Inheritance): إعادة استخدام الكود من خلال الكلاسات. التعددية (Polymorphism): التعامل مع الكائنات المختلفة بطريقة موحدة. التجريد (Abstraction): إخفاء التفاصيل المعقدة وعرض الوظائف الأساسية فقط. جزء من مرحلة التطوير (Implementation) في عملية بناء البرمجيات. بمعنى آخر، هي طريقة تنفيذ الكود. Software Design (تصميم البرمجيات) هي العملية التي تسبق كتابة الكود، حيث يتم تخطيط وتصميم الهيكلية العامة للنظام البرمجي. تشمل تحديد المكونات، العلاقات بينها، وكيفية تفاعلها. تركز على الصورة الكبيرة للنظام، مثل: تصميم الهيكلية (Architecture): مثل Microservices أو Monolith. أنماط التصميم (Design Patterns): مثل Singleton أو Factory. تقسيم النظام إلى وحدات (Modules) وتحديد واجهاتها (Interfaces). التأكد من قابلية التوسع (Scalability) والصيانة (Maintainability).

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. إن ال OOP (البرمجة كائنية التوجه): هو أسلوب برمجي (Programming Paradigm) لتنظيم الكود باستخدام الكائنات (Objects) والأصناف (Classes) وتعتمد على مفاهيم مثل: Class (الفئة) Object (الكائن) Encapsulation (الكبسلة) Inheritance (الوراثة) Polymorphism (تعدد الأشكال) Abstraction (التجريد) والهدف منه هو تنظيم الكود وتسهيل استخدامه ومنع التكرار من خلال إنشاء وحدات قابلة لإعادة الاستخدام. مما يسهل علينا صيانة الكود وتطويره وإختباره. أما ال Software Design (تصميم البرمجيات): هو عملية أوسع وأشمل من OOP حيث تشمل التخطيط الكامل لكيفية بناء النظام ككل، ويغطي قرارات مثل: كيف تتفاعل الأجزاء المختلفة مع بعضها البعض في الكود. ما هي البنية العامة للنظام (Architecture). اى Design Patterns (أنماط التصميم) سيتم إستخدامها. اختيار أسلوب التصميم المناسب مثل MVC او MVVM وغيرها من الأساليب الأخرى. والهدف منه بناء نظام قابل للتوسع والتطوير وسهل الصيانة ومرن ويعمل بكفاءة. والعلاقة بينهما هو أن ال OOP أداة من ضمن أدوات ال Software Design. حيث يمكنك استخدام ال OOP داخل تصميم أوسع للنظام. فالتصميم الجيد لا يعتمد فقط على ال OOP بل يشمل بنية المشروع واختيار الأنماط المناسبة.