لوحة المتصدرين

ماذا بعد الانتهاء من html ةكيف اعرف اني اتقنت المسار

دوره جافه سكربت في الموقع لديكم تستخدم اكثر من فريم ورك هل يجب عليه ان طبق ع كل دروس؟ لنه حسيت رح اتششت كثير😅 و ضايع .. و هدفي الحالي اني اسوي تطبيقات جوال ب جافه سكربت ف هل تشوف افضل اطبق الدوره كامله ؟ ... و صرحه ابي اجابه صريحه منكم هل تكفني المعلومات الي في دوره حتى انشاء تطبيق محترم بدون مشكل في قوقل بلي؟ وله يعتبر تضيع وقت؟

<input type="text" id="username name=username"><br>

عايز موقع يقدم تصاميم زي دي ب الايقونات بالصور بكل حاجه عشان اكتب بيها الكود عشان بطبق على HTML CSS

ماذا يفعل ال id

كيف يمكن إستخدام AI في مشاريع البرمجة وهل مفيد استخدامه ام الافضل تجنبه

أريد بناء نموذج تنبؤي وسأستخدم Linear Regression ليتنبأ بعدد المسافة المقطوعة للسيارة لكل مستخدم لكل أسبوع أو شهري ولكن ليس لدي بيانات الآن لأنه سيتم جمعها بعد بناء التطبيق واستخدامه فكيف تكون الفكرة استخدام بيانات اصطناعية وهل ينصح باستخدام Linear Regression ؟ أو استخدم خوارزمية أخرى أيضًا كيف يمكن عمل integration للنموذج مع أندرويد ستوديو

طيب كيف يسوون المواقع هذي الخدمه sms اذا مثال انا ابغا اسوي موقع نفس مثال Twilio واجعله بفلوس كيف هل اشتري سيرفر ولا شبكه او كيق او هذي sms شركة ولا مؤسسه

ممكن توضح لي كيف ابدا في المسار الاول من دورة بايثون مع العلم تم دفع لدروة الذكاء الاصطناعي؟ , ووضح لي كيف اخذ دورة من المسار الاول لكل الدورات

هل تعلمي الحالي ل لغه جافه سكربت بيخلي لغه c++ سهله ؟ انا ما شفت محتوى تعليمي مثلكم صراحه ك برمجه لكن ما عندكم دوره ل لغه ++c هل يمكن تدلني ع افضل مكان يعلمني لغه c++ مع شروحات حقيقه و طبقيات بعد نهايه دوره ؛

مرحبا انا أواجه مشكلة في تغير الصفحة عندما أشغلها على سيرفر netlife عبر جيت هب ف تتغير الأحجام و حاولت حلها بمساعدة chat gbt و لم اتمكن حتى أنه صنع كود كامل ولكن لم يتغير شيئ فلا اعلم من اين تكون المشكلة ف عندما اشغل الصفحة في open with live server تكون الصفحة ممتازة في جميع الأحجام و نفس الشيئ كود chat gbt و لكن تصبح سيئة في الحجم الصغير عندما افتحها من السيرفر هل يمكنكم مساعدتي في هذا أو اخباري ما السبب

صار جربت كتير حلول وماكان يصير

1- في مرحلة التخطيط في البداية، لا تحاول أن تجعل البوت يفعل كل شيء، بل ابدأ بحالات استخدام محددة وذات قيمة عالية، كالإجابة على الأسئلة الشائعة، تتبع الطلبات، أو حجز المواعيد. كلما كان النطاق أضيق في البداية، كان من الأسهل الوصول للهدف المطلوب، وعليك استكشاف من هم عملاؤك، وما هي اللغة التي يستخدمونها رسمية أم عامية)؟ وما هي أكثر المشاكل التي يواجهونها؟ فما سبق يساهم في تصميم شخصية البوت ونبرة الحوار. ثم ارسم خرائط تدفق للمحادثات المحتملة، أي ماذا سيحدث لو سأل المستخدم عن شيء؟ ماذا لو لم يفهم البوت؟ كيف ينتقل الحوار من نقطة إلى أخرى؟ حيث يجب أن يكون الحوار طبيعي وموجه نحو حل مشكلة المستخدم بأسرع وقت. 2- ثم تنتقل إلى مرحلة إعداد البيانات، استخدم هنا سجلات المحادثات الحقيقية مع خدمة العملاء، قوائم الأسئلة الشائعة، ورسائل البريد الإلكتروني، وكلما كانت بيانات التدريب أكثر واقعية وتنوع، كان أداء البوت أفضل. بالنسبة للأسئلة المتكررة، لا تعتمد فقط على النموذج لفهمها، بل قم ببناء قاعدة بيانات منظمة FAQs يمكن للبوت البحث فيها للعثور على إجابات دقيقة ومحدثة. والعمل على تحديد النوايا Intents، وهي هدف المستخدم، بمعنى إنشاء دوال تختص بـ check_order_status أو ask_about_shipping_cost والتي يتم تحديدها بناءًا على تحليل جملة المستخدم. وأيضًا تحديد الكيانات Entities، وهي المعلومات المهمة داخل جملة المستخدم، ففي جملة ما هي حالة الطلب رقم 12345؟، النية هنا هي check_order_status والكيان هو order_number وقيمته 12345. فالتصميم الجيد للنوايا والكيانات هو أساس استيعاب البوت لطلب المستخدم. 3- بناء منطق الحوار، والذي هو عقل البوت الذي يقرر ماذا سيقول ومتى، فبناءًا على النية والكيانات التي تم استخلاصها، يتم بتنفيذ الإجراء المناسب، فلو النية هي check_order_status وكان كيان order_number موجود، فمنطق الحوار يستدعي الـ API الخاص بتتبع الطلبات، ولو الكيان مفقود، فسيقوم البوت بالرد "بالتأكيد يمكنني المساعدة ما هو رقم طلبك؟" وتوفير خيارات بديلة في حال لم يستوعب النموذج السؤال، أو اطلب إعادة صياغة للسؤال، والتعامل مع الإنقطاعات سواء طرح المستخدم استفسار آخر بينما يجيب البوت على سؤال سابق، أو قام المستخدم بتغيير الموضوع فجأة، أو قام بتصحيح خطأ للبوت. أيضًا قوة البوت الحقيقية تكمن في قدرته على تنفيذ مهام فعلية، وذلك يتطلب ربطه بالأنظمة الأخرى: نظام إدارة علاقات العملاء CRM لسحب بيانات العميل أو تسجيل المحادثة. قواعد البيانات للبحث عن المنتجات أو التحقق من المخزون. APIs للتكامل مع خدمات الشحن، بوابات الدفع، أو أنظمة حجز المواعيد. 4- مطور الـ API يجب أن يعمل على آلية التسليم لموظف خدمة العملاء، عندما يطلب المستخدم ذلك، أو عندما يفشل البوت في حل المشكلة، والأهم هو نقل سياق المحادثة بالكامل حتى لا يضطر العميل لتكرار نفسه. الأفضل البدء بنموذج مدرب مسبقًا مثل GPT أو BERT العربي، ثم الضبط الدقيق على البيانات التي لديك، مع تنفيذ نظام تحديث دوري شهري أو ربع سنوي، وراقب الأداء باستمرار عبر مؤشرات منها معدل الدقة في تصنيف النوايا، رضا العملاء ومعدل التحويل لموظف خدمة العملاء.

الكود غير صحيح، يوجد تطابق لعدد العناصر، فالدالة plt.scatter تتوقع أن يكون لكل نقطة أي لكل زوج من x و y لون مقابل لها. ما لديك هو 15 نقطة لأن طول القائمة x والقائمة y هو 15، ولكن قمت بتمرير 13 قيمة لون فقط في القائمة colors، لذا يجب إضافة قيمتين إلى قائمة colors لتصبح بطول 15. import matplotlib.pyplot as plt x = [2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12] y = [100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85] colors = [0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120] plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='Purples') plt.colorbar() plt.show()

بعد تعلم Machine Learning، يمكنك العمل في العديد من المجالات التي تستخدم هذه التقنية، مثل: تحليل البيانات و تطوير البرمجيات و التعلم الآلي و مجالات أخرى مثل التعرف على الصوت والصورة والتحكم على المحتوى والترجمة الآلية والكشف عن الاحتيال والأمن السيبراني والطب الحيوي وغيرها. بالنسبة للعمل على موقع العمل الحر أو عن بعد، فإن العديد من الشركات والمؤسسات والمواقع تبحث عن خبراء في مجال Machine Learning للعمل عن بعد أو على أساس عقود مؤقتة أو دائمة. ومن خلال الإنترنت يمكنك العثور على العديد من الفرص الوظيفية والمشاريع المستقلة. هناك العديد من المواقع التي تعرض فرص عمل في مجال Machine Learning، ومن بينها: LinkedIn: يمكنك استخدام LinkedIn للبحث عن فرص عمل في مجال Machine Learning، ويمكنك أيضًا إنشاء ملف شخصي قوي لنفسك وتوسيع شبكتك المهنية. Indeed: يوفر موقع Indeed فرص عمل في مجال Machine Learning وتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي والمزيد. Glassdoor: يعرض موقع Glassdoor الوظائف في مجال Machine Learning ويتيح لك قراءة تقييمات الشركات وتجارب الموظفين السابقين. Kaggle Jobs: يعرض موقع Kaggle Jobs الوظائف في مجال التعلم الآلي والبيانات ويوفرأيضًا فرصًا للمشاركة في مسابقات وتحديات Machine Learning. وبالطبع يوجد الكثير من مواقع العمل الحر مثل lsjrg أما بالنسبة للمسابقات التي تقدمها الشركات في مجال Machine Learning، هناك العديد من مسابقات Machine Learning التي تقدمها الشركات والمنظمات: Kaggle: أكبر منصة لمسابقات المعرفة الآلية والتعلم الآلي. يتم تنظيم العديد من المسابقات على مدار السنة حول مشاكل مختلفة. KDD Cup: مسابقة كبيرة تنظمها مؤتمر KDD للمعرفة الاستكشافية والتعلم الآلي. Analytics Vidhya: شركة تنظم العديد من مسابقات التعلم الآلي المجانية وذات الجوائز. DrivenData: منصة تقدم العديد من التحديات لحل مشاكل العالم الحقيقي. Microsoft: تقدم مسابقة للطلاب في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. Anthropic: شركة تنظم العديد من مسابقات التعلم العميق على مدار السنة. AI For Good: مسابقة تركز على استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة الإنسانية. هذه بعض المسابقات الرئيسية في مجال التعلم الآلي والتي تقدمها الشركات، وهناك الكثير أيضًا حسب اهتمامك وتخصصك.