لوحة المتصدرين

السلام عليكم ورحمة الله هل الامتحان والحصول على الشهادة سيكون صعبا هل سوف امتحان في كل ما درست في الدورة

السلام عليكم ليه Kaggle Notebook مش دايمًا عليه أحدث نسخة من المكتبات؟

أنا أمتلك دورتين دورة Frontend and JavaScript وقربت أخلص مشروع يوتيوبي عايز بعد مخلصه أتعلم Backend أو MERN واعمل مشاريع دورة JavaScript وبعد كدا انتقل لدورة Frontend واعمل المشاريع كاملة بدال مهيا Frontend فقط أريد مسار أمشي عليه غير إنه ميكنش فيه React Native أو Desktop عايز مسار الويب فقط

لدي سؤال انا مرات اخذ الملفات من المرفقات وبعد الفتح احذف كل الاكواد واكتب مع المدرب هل بامكاني ان اضيف تلك الملفات الي github ام علي ان اكتب دون المدرب شكرا

أنا أبغى أعمل نظام تسجيل دخول وتسجيل مستخدمين في مشروع Laravel، والفرونت اند حاب أستخدم Bootstrap. تنصحوني أستخدم Laravel Breeze وأعدل القوالب عشان تتوافق مع Bootstrap، ولا أستخدم ui bootstrap --auth Laravel UI اللي يجي جاهز مع Bootstrap؟ أي خيار أفضل للمشروع من ناحية السرعة وسهولة الصيانة؟"

عايز شرح مبسط كدا لي Parameters and Arguments لأني مش فهمهم خالص أو مش فاهم بسبب الشخص اللي بسمع ليه فيهم لو موجود شرحهم في الدورة ممكن حد يقولي على الجزئية دي

السلام عليكم عند تدريب شبكه عصبيه CNN بيحصل الخطاء ده اثناء التدريب النموذج InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_36/2234119796.py in <cell line: 0>() ----> 1 history = keras_models.fit(train_ds,validation_data=val_ds,epochs=20) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 120 # To get the full stack trace, call: 121 # `keras.config.disable_traceback_filtering()` --> 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 123 finally: 124 del filtered_tb /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/tensorflow/python/eager/execute.py in quick_execute(op_name, num_outputs, inputs, attrs, ctx, name) 57 e.message += " name: " + name 58 raise core._status_to_exception(e) from None ---> 59 except TypeError as e: 60 keras_symbolic_tensors = [x for x in inputs if _is_keras_symbolic_tensor(x)] 61 if keras_symbolic_tensors: InvalidArgumentError: Graph execution error: Detected at node decode_image/DecodeImage defined at (most recent call last): <stack traces unavailable> Detected at node decode_image/DecodeImage defined at (most recent call last): <stack traces unavailable> 2 root error(s) found. (0) INVALID_ARGUMENT: Input size should match (header_size + row_size * abs_height) but they differ by 2 [[{{node decode_image/DecodeImage}}]] [[IteratorGetNext]] [[IteratorGetNext/_4]] (1) INVALID_ARGUMENT: Input size should match (header_size + row_size * abs_height) but they differ by 2 [[{{node decode_image/DecodeImage}}]] [[IteratorGetNext]] 0 successful operations. 0 derived errors ignored. [Op:__inference_multi_step_on_iterator_13769] مع العلم انا بستخدم الداله دي في تحميل البيانات train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( '/kaggle/input/dog-and-cat-classification-dataset/PetImages', image_size=(128, 128), batch_size=32, labels="inferred", label_mode="int", validation_split=0.2, subset="training", seed=123, )

أحب اعرف الفرق بين منصة سنديان و منصة ووردبريس من حيث بناء مواقع وعمل مشاريع وطريقة الاستضافة وحجز النطاق

في بعض الأحيان يحرص Kaggle على الاستقرار أكثر من التحديث السريع. عند تحديث كل المكتبات أول بأول ممكن يحصل تعارض أو تتوقف مشاريع قديمة عن العمل. لكن تقدر أنت تحدث أي مكتبة بنفسك داخل الـ Notebook بكتابة: !pip install --upgrade pandas

كم ادنى عدد مشاريع يجب عملها و رفعها على Github؟ كم ادنى عدد مشاريع يجب عملها و رفعها على Github؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. نعم بالفعل من الممكن أن تحتوي بيانات الصور ومقاطع الفيديو والصوت على قيم مفقودة وقيم متطرفة ولكنها تظهر بشكل مختلف عن البيانات الجدولية. حيث في البيانات غير الهيكلية مثل الوسائط لا تظهر القيم المفقودة كخلايا فارغة (NaN) كما في الجداول بل تظهر كتلف أو نقص في البيانات نفسها فمثلا في : الصور : يمكن أن تظهر القيم المفقودة على شكل بكسلات تالفة أو مفقودة،والتي قد تظهر كنقاط سوداء أو بيضاء أو ملونة بشكل عشوائي في الصورو. يحدث هذا أحيانا أثناء نقل الملفات أو بسبب مشكلة في الكاميرا. مقاطع الفيديو : تظهر القيم المفقودة على شكل إطارات تالفة أو غيرموجوده حيث يفقد إطار كامل أو جزء منه أثناء التسجيل أو البث مما يؤدي إلى تقطع أو تجميد مؤقت في الفيديو. الصوت : في الملفات الصوتية تُعرف القيم المفقودة بالتسرب الصوتي (audio dropouts) وهي أجزاء قصيرة من الصوت تختفي فجأة مما يجعل هناك جزء صامت أو طقطقة في التسجيل. أما القيم المتطرفة هي نقاط بيانات تختلف بشكل كبير عن بقية البيانات وفي الوسائط غالبا ما تكون عبارة عن تشوهات أو عناصر غير متوقعة فمثلا في : الصور : يمكن أن تكون القيم المتطرفة عبارة عن بكسلات ساطعة بشكل غير طبيعي أو داكنة لا تتناسب مع وحدات البكسل المحيطة بها. مقاطع الفيديو : القيم المتطرفة يمكن أن تكون أشياء غريبة تظهر في إطار واحد أو إطارات قليلة أو حتى تغييرات مفاجئة وغير منطقية في المشهد. الصوت : في الصوت تتمثل القيم المتطرفة في أصوات غريبة أو ضوضاء عالية غير متوقعة أو أي صوت حاد يظهر بشكل كبير وواضح عن باقي التسجيل الصوتي. إذا بالرغم من أن طبيعة بيانات الوسائط تختلف عن البيانات الجدولية إلا أن مفهوم القيم المفقودة والمتطرفة موجود ويظهر أثناء التعامل مع بيانات الصور والفيديو والصوت.

من الافضل لك ان ترفع علي ال GitHub الكود بعد ما تكتب مع المدرب لكي يبقى المستودع Repo فيه مجهودك وتعليمك. و من الممكن ان تقوم بعمل الكود مع المدرب و المراجعة من المرفقات للتأكيد. بالتوفيق