لوحة المتصدرين

السلام عليكم ده الكود class ConditionalProbability: def __int__(self,col1,col2): self.column_name1 = col1 self.column_name2 = col2 def average(self): condition = data_train[self.col1] > data_train[self.col1].mean() subset = data_train[condition][self.column_name2] self.mu,self.sigma = np.mean(subset),np.std(subset) return self.mu,self.sigma def distribution_values(self): x = np.linspace(self.mu - 4*self.sigma, self.mu + 4 *self.sigma,100) pdf = scipy.stats.norm.pdf(x,self.mu,self.sigma) p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf return x,pdf,p_conditional def plot(self): x,pdf,p_conditional = self.distribution_values() plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(x, pdf, label=f'Distribution of {self.col2} (given {self.col1} > mean)') plt.fill_between(x, pdf, where=(x > 0), color='orange', alpha=0.4, label=f'Area where returns > 0\nP = {p_conditional:.3f}') plt.axvline(0, color='red', linestyle='--', label='return = 0') plt.title('Conditional Probability Visualization') plt.xlabel('Forward Returns') plt.ylabel('Density') plt.legend() plt.show() وده الخطاء --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_36/4033021502.py in <cell line: 0>() 1 v1 = ConditionalProbability('V1','forward_returns') ----> 2 v1.plot() /tmp/ipykernel_36/3439074975.py in plot(self) 20 21 def plot(self): ---> 22 x,pdf,p_conditional = self.distribution_values() 23 plt.figure(figsize=(8,5)) 24 plt.plot(x, pdf, label=f'Distribution of {self.col2} (given {self.col1} > mean)') /tmp/ipykernel_36/3439074975.py in distribution_values(self) 13 14 def distribution_values(self): ---> 15 x = np.linspace(self.mu - 4*self.sigma, self.mu + 4 *self.sigma,100) 16 pdf = scipy.stats.norm.pdf(x,self.mu,self.sigma) 17 p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf(0,self.mu,self.sigma) AttributeError: 'ConditionalProbability' object has no attribute 'mu'

السلام عليكم عند مشكله في Kaggle Notebook وهي عدم الحفظ التلقائي الحاجات الجديد وكمان مش رضي ينحفظ يدوي فا اي حل المشكله دي وكمان لو Google Chrome بيحصل الUpdating فا دي ممكن يكون السيب؟

حسنا الان قمت بتقدم للامتحان لكن توجد خانة textarea لم افهم ما يجب علي ادخاله في خانة " يرجى مشاركة أي شيء من شأنه أن يساعد في التحضير لاجتماعنا."

هل Power BI مهم في تحليل البينات ولو مهم في طريقه للِتثبيت علي الماك او بديل

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته أنشأت موقع تعليمي عبر اضافة ليرنبريس https://first-leader-center-academy.com/allcourse/ لكن اضافة ليرن بريس لدي لا تقوم بعملية التسجيل للطالب ولا تقوم بعملية الشراء لكن لو تم تسجيل عضو من داخل لوحة التحكم بالموقع يمكن للاضافة ادخاله على الدورة التي يريد طالما تم تخصيصها له فما هو الحل لهذه المشكلة؟؟؟ ارجوكم ساعدوني في حلها وجزاكم الله كل خير

شكرًا على إهتمامك وإقتراحك شادي، سيتم إرساله لقسم التطوير بالأكاديمية، في الوقت الحالي، أرجو تثبيت الإضافة التالية: Scroll To Top وسيظهر لك الزر التالي في الصفحة بعد إعادة التحديث: وعند الضغط عليه سيتم الصعود لأعلى الصفحة، وكذلك يوفر إمكانية النزول لأسفل الصفحة مباشرًة في حال كنت بالأعلى.

السلام عليكم, انا عندي مشروع علم بيانات على google colab ومحفوظ بصيغة ال jupyter فلما اجي ارفعه على قيت هب اسوي مستودع وبعدها اضيف الملف على طول من خانة اضافة الملفات ولما اجي اشغله يعطيني خطأ وما يشتغل الملف ولا يظهر الكود, هل في شخص واجهته هذه المشكلة سابقا؟

أين يتم تشغيل الملف، فلا يوجد طريقة لتشغيله من خلال github مباشرًة، فهي منصة لعرض وتخزين الكود ونظام تحكم في الإصدارات، ولا تقوم بمهمة تشغيل الكود. ما تقصده هو فتح الملف لرؤية الكود أي عرضه، لكن بالنسبة لملفات jupyter فالمشكلة عند حفظك للملف على جهازك، يتم تخزين معلومات عن الـ Widgets أي الخلايا بطريقة قديمة أو غير مكتملة، ونظام العرض في GitHub يتوقع وجود معلومة محددة اسمها state أي الحالة لكل Widget، ولكنه لم يجدها. أسهل حل هو فتح الملف على حاسوبك من خلال VS Code، ثم من القائمة العلوية، اختار Kernel ثم اختار Restart and Clear Output لإعادة التشغيل ومسح المخرجات التي تظهر نتيجة تشغيل الخلايا. واحفظي الملف مرة أخرى، ورفع الملف الجديد إلى GitHub مرة أخرى.

تلك المشكلة تحدث أحيانًا بالفعل، حيث ستجد رسالة خطأ unable to save your notebook because it may have been modified in another location والحل لتجاوزها هو من خلال تحميل الملف بالضغط على file أعلى اليسار ثم اختر download notebook، ثم أنشيء ملف جديد من خلال استيراد الملف الذي قمت بتحميله للتو وذلك بالضغط على file ثم import notebook.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته، في Kaggle Notebooks يوجد حفظ تلقائي، لكنه لا يحفظ كل شيء. ما يتم حفظه تلقائيًا: الأكواد تُحفظ أثناء الكتابة كـ "مسودة" (Draft). يظهر بجانب اسم المشروع "Draft saved" لتأكيد الحفظ. ما لا يتم حفظه: نتائج الأكواد لا تُحفظ، ويجب تشغيلها من جديد عند الفتح. الملفات داخل مجلد /kaggle/working/ مؤقتة وتُحذف بعد إغلاق الجلسة. إذا لم يعمل الحفظ التلقائي، جرّب إعادة تحميل الصفحة أو تسجيل الخروج والدخول مرة أخرى. للحفاظ على عملك بشكل دائم: اضغط على "Save Version" في الأعلى. Quick Save: يحفظ الحالة الحالية فقط. Save & Run All (Commit): يشغل كل الأكواد من البداية ويحفظ النسخة النهائية.

عند مدة تنفيذ مشروع تخرج وليكن اسبوع هل يوجد مانع اذا تأخرت قليلاً لان لا اعلم ماذا سيحدث معي خلال فترة محددة لتنفيذ مشروع

سيحدد لك المدرب مشروعًا مرتبطًا بما تعلمته أثناء الدورة لتنفيذه خلال فترة محددة تتراوح بين أسبوع الى أسبوعين. في حال تتوقع تأخير أو تريد مدة أطول، أرجو مناقشة ذلك مع المُدرب المُختص بإختبارك، وسيتم إرشادك، وذلك من خلال مركز المساعدة.

المتغيرين self.mu و self.sigma غير موجودين داخل الكائن وقت استدعاء plot()، في الكود الدالة distribution_values() تعتمد على: self.mu, self.sigma لكن هذان المتغيران لا يتم إنشاؤهما إلا داخل الدالة average()، أي أنّك لم تستدع average() قبل أن تستدعي plot()، ولهذا السبب لم يتم تعريف self.mu و self.sigma. و أيضا في الـ constructor عندك خطأ مطبعي: def __int__(self, col1, col2): يجب أن تكون: def __init__(self, col1, col2): لأنّ __int__ تستخدم للتحويل إلى عدد صحيح، بينما __init__ هي دالة التهيئة. و أيضا في بعض الأماكن كتبت self.col1، وفي أخرى self.column_name1. يجب أن توحدها.

في دالة distribution_values تستخدم المتغير self.mu لكن لم يتم إنشاؤه أو تعيين قيمة له بعد في الكائن v1، فعند تنفيذ v1.plot() يتم استدعاء دالة self.distribution_values() كأول خطوة. ثم دالة distribution_values تعمل على تنفيذ x = np.linspace(self.mu - 4*self.sigma وهي هنا تحتاج إلى قيمة للمتغيرين self.mu و self.sigma. والمكان الوحيد الذي يتم فيه إنشاء هذين المتغيرين هو داخل دالة average()، لكن لم تقم باستدعاء دالة average() قبل استدعاء دالة plot()، يجب استدعائها. كذلك يوجد خطأ إملائي في الدالة البانية __init__ حيث كتبت __int__ وبالتالي لن تعمل ولن يتم تعيين self.column_name1 و self.column_name2. وفي دالة average استخدمت self.col1 بينما في الدالة البانية استخدمت self.column_name1، فيجب توحيد الاسم. وحساب الاحتمال الشرطي غير مكتمل، فهنا p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf غير صحيح، فلم تقم باستدعاء الدالة cdf مع معاملاتها، يجب أن تكون p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf(0, self.mu, self.sigma ويوجد عدم تطابق أسماء المتغيرات في دالة plot حيث تستخدم self.col1 و self.col2 بينما يجب أن تكون self.column_name1 و self.column_name2. import numpy as np import scipy.stats import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd data_train = pd.DataFrame({ 'V1': np.random.randn(1000), 'forward_returns': np.random.randn(1000) * 0.02 }) class ConditionalProbability: def __init__(self, col1, col2): self.column_name1 = col1 self.column_name2 = col2 def average(self): condition = data_train[self.column_name1] > data_train[self.column_name1].mean() subset = data_train[condition][self.column_name2] self.mu, self.sigma = np.mean(subset), np.std(subset) return self.mu, self.sigma def distribution_values(self): x = np.linspace(self.mu - 4 * self.sigma, self.mu + 4 * self.sigma, 100) pdf = scipy.stats.norm.pdf(x, self.mu, self.sigma) p_conditional = 1 - scipy.stats.norm.cdf(0, self.mu, self.sigma) return x, pdf, p_conditional def plot(self): self.average() x, pdf, p_conditional = self.distribution_values() plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(x, pdf, label=f'Distribution of {self.column_name2} (given {self.column_name1} > mean)') plt.fill_between(x, pdf, where=(x > 0), color='orange', alpha=0.4, label=f'Area where returns > 0\nP = {p_conditional:.3f}') plt.axvline(0, color='red', linestyle='--', label='return = 0') plt.title('Conditional Probability Visualization') plt.xlabel('Forward Returns') plt.ylabel('Density') plt.legend() plt.show()

لديك خطأ في كتابة __init__ حيث كتبت __int__ بدلا من __init__، وهذا يعني أن الـ constructor لم يتم تنفيذه أبداً، و أيضا لم تستدع الدالة average() التي تحسب قيم mu و sigma، لذلك هذه الـ attributes غير موجودة عند استدعاء distribution_values(). و أيضا استخدمت self.col1 و self.col2 في بعض الأماكن بينما عرفت self.column_name1 و self.column_name2. لذا أرجوا تصحيح هذه الأخطاء و التجربة مرة أخرى.

كيف يتم تنسيق القائمة المنسدله بحيث يطهر كل رابط كامل في سطر ولا يأخد سطرين Website.rar

لا اعرف كيف انسقه VENUES محتوي القائمةWebsite.rar

السلام عليكم ورحمة الله وبركاته احتاج الى مبرمج لتصميم بوتات رد الي داخل تطبيق التيلجرام بحيث يتم الرد بشكل الي على أعضاء القروب مثلا من بداية الدخول للمحادثة يظهر خيارات اللغة بعد ذلك الأقسام المتاحة و اظهار رسالة كل قسم للموظف المختص بالقسم . فاذا يوجد شخص سبق له العمل على ذلك وله الخبرة في هذا العمل يتواصل معي للاتفاق على قيمة هذا التعاون . وشكرا

ستحتاج إلى استخدام دوال PyTorch فقط في حال المعالجة جزء من الرسم البياني ويجب أن يدخل في حساب الـ back-prop كـ RandomCrop يُطبق داخل النموذج نفسه. أو لو تريد أن تتم العملية على الـ GPU مباشرةً، فحينها يجب أن تكون الدوال من مكتبة تورش أو تدعم CUDA. لكن PyTorch قائمة على مبدأ المرونة، بمعنى لا تهتم بكيفية وصول البيانات بل فقط بالشكل النهائي، فالبيانات الخام من أي مصدر وأي شكل، تستطيع معالجتها بأي مكتبة تريد سواء PIL أو panadas ثم تحويلها إلى تحويل إلى torch.Tensor و التدريب في PyTorch. القيد الوحيد هو أن ما يدخل إلى الشبكة في النهاية يجب أن يكون torch.Tensor، أما كل ما يسبق ذلك من قراءة الملفات، المعالجة، الـ augmentation، دمج بيانات إضافية وخلافه فتستطيع إنجازه بأي مكتبة في بايثون. وذلك لأنّ PyTorch مجرد إطار للحوسبة التفاضلية، والـ Autograd يحتاج إلى Tensor لكي يتتبع التدرجات، ولا يهتم بكيفية وصول البيانات إلى الـ Tensor. وجميع التحويلات خارج الرسم البياني كقراءة الصورة أو قصها لا تحتاج إلى أن تكون عمليات torch أصلاً.