عبدالباسط ابراهيم

جرب القيام يتنفيذ الأمر

firebase deploy

من داخل المجلد functions بدلاً من تنفيذ الأمر السابق من داخل ال root

كما ترى في التعليقات فإنه توجد العديد من الطرق لتنفيذ المطلوب فمثلاً

يمكنك استخدام for loop كالتالي

 x[[z for z in range(x.size) if not z in exclude]]

قم بتحديد ال exclude من خلال list تحتوي على جميع العناصر التي لا تريدها

كما يمكنك استخدام hstack كما في المثال التالي

a = [0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9]

np.hstack((a[:3], a[4:]))
#قم بتحديد المقطع الذي تريد حذفه

array([0, 1, 2, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9])

بالإضافة لاستخدام repeat و broadcast_to يمكنك أيضاً استخدام الدالة np.tile بسهولة حيث تقوم بتحديد ال shape كالتالي

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[1,2]])
b = np.tile(a,(3, 1,1))

b.shape
(3,2,2)

b
array([[[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]]])

كما شرح محمد في التعليق السابق فهي تستخدم للقيام بجلب بعض البيانات في الخادم وهناك مهام نستخدمها في المتصفح 

وهذه بعض الخصائص الخاص بال getInitialProps 

• تستَخدَم لجَلْب بعض البيانات بشكل غير متزامن ، ويتم توليدها من خلال ال props

• سيتم تنفيذ الدالة getInitialProps  على الخادم فقط.من تحميل الموقع المبدئي

• يمكنك استخدامها في المتصفح من خلال ال routing

• لا يمكننا استخدامها في ال children components 

ويفضل استخدام getStaticProps أو getServerSideProps بدلا من getInitialProps. بداية من  Next.js 9.3 

ويمكنك قراءة المزيد من المعلومات حول getStaticProps و getServerSideProps من خلال هذا السؤال

يجب عليك فهم الخطأ أولاً

[0]arr ليست مصفوفة، بل هي العنصر الأول من arr وبالتالي ليس لها أي أبعاد.

حاول استخدام [0:1] بدلا من ذلك ، الذي سيعيد العنصر الأول من داخل lلمصفوفة صنف واحد واستخدام .np.concatenate بشكل طبيعي

np.concatenate((arr, arr[0:1]))

أو يمكنك تحويل العنصر [0]arr لمصفوفة 

np.concatenate((arr, np.array([arr[0]])))

يمكنك استخدام ال np.argsort 

temp = np.random.randint(1,10, 10)

temp
array([5, 2, 7, 4, 4, 2, 8, 6, 4, 4])

temp[np.argsort(-temp)]

لاحظ أنه هذا الحل أسرع قليلاً نتيجة أنه لا يتم ضرب المصفوفة مرتين في السالب لعكس الإتجاه

وغذا كنت تهتم لأمر السرعة كثيراً فيعتبر الحل الأسرع نسبياً هو np.flip عن بقية الحلول

توجد العديد من الطرق المستخدمة سواء باستخدام python أو numpy  مثل استخدام numpy.bincounts أو collections.Counter كما يمكنك أيضاً استخدام np.unique كالتالي

values, counts = np.unique(a, return_counts=True)

ind = np.argmax(counts)
print(values[ind])  # طباعة الرقم الأكثر تكراراً

يمكنك أيضاً استخدام statistics.mode بداية من Python 3.4 

from statistics import mode

mode([1, 2, 3, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 2, 2, 1])
# 1

وإذا كان هناك عدة عناصر بنفس التكرار وتريد إرجاعهم جميعاً نستخدم  statistics.multimode

from statistics import multimode

multimode([1, 2, 3, 1, 2])
# [1, 2]

يمكنك بالطبع تنفيذ ذلك من خلال numpy ولكن هناك حالتين لتنفيذ ذلك 

• إذا كنت تريد التغيير في الدالة الأصلية يمكنك استخدام الدالة shape

  ar.shape = (-1, ncols)

  الكود السابق يقوم بالتعديل على shape المصفوفة الأصلية

• أما إذا كنت تريد إرجاع مصفوفة جديدة يمكنك استخدام الدالة reshape كما تم الشرح في التعليقات السابقة

  new = np.reshape(arr, (-1, ncols))

   

بالإضافة للشرح الوافي ل reshape كما في التعليق السابق ولكن إذا كانت هناك العديد من الأبعاد

وتحتاج عمل flat للكل عدا البعد الأخير يمكنك استخدام الحل التالي

arr = numpy.zeros((50,100,25))
new_arr = arr.reshape(-1, arr.shape[-1])
new_arr.shape

# (5000, 25)

أو مثلاً عدا آخر بعدين 

arr = numpy.zeros((3, 4, 5, 6))
new_arr = arr.reshape(-1, *arr.shape[-2:])
new_arr.shape
# (12, 5, 6)

لاحظ مثال آخر

arr = numpy.zeros((3, 4, 5, 6, 7, 8))
new_arr = arr.reshape(*arr.shape[:2], -1, *arr.shape[-2:])
new_arr.shape
# (3, 4, 30, 7, 8)

تعتبر تقنية ال PWA ما هي إلا موقع تم أعداده مسبقاً للعمل ك PWA والفرق بين الموقع العادي وال PWA هو زيادة مميزات التطبيقات على الموقع مثل إمكانية العمل بدون إنترنت أو التنبيهات وإمكانية تثبيته كل هذه الخصائص يتم إضافتها للموقع من خلال تقنية ال PWA بواسطة service workers وweb app manifests يمكنك البحث عنهما للمزيد من المعلومات

لذلك تعتمد تطبيقات ال PWA على المتصفح واللغات المستخدمة في الويب وهو ليس إطار عمل مثلاً 

بينما في  react native and flutter يتم التعامل مع ال native api 

ويمكنك رفع تطبيق ال PWA على أي متجر ولكن ليس apple store على ما أعتقد ويعمل كأي تطبيق تم بناءه من خلال react native and flutter ولكن مع بعض الإختلافات البسيطة

تعتبر تطبيقات ال PWA أكثر سهولة عن غيرها ولكن ليست في مثل قوة التطبيقات الأخرى 

لذلك يمكنك إختيار التيقنية التي تخدم أهدافك

يمكنك استخدام ravel أو flatten أو flat ولكن لكل دالة هدف حيث أن 

• ravel تقوم بإرجاع view من المصفوفة أي أنه عند التغيير في المصفوفة الجديدة تطبق التغييرات على المصفوفة القديمة 

  a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
  
  b = a.ravel()
  
  b
  array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

   

• بينما flatten تقوم بإرجاع نسخة أو copy من المصفوفة القديمة 

   c = a.flatten()

   

• إنما flat تقوم بإرجاع iterator وليس مصفوفة 

  d = a.flat

   

بتاريخ 21 دقائق مضت قال موسى علي الشمراني:

اشتركت اليوم ولكن يوجد ممكن تم تحديث الدورات ولم يتم تعديل وصف الدورة ومسارتها علما باني اشتركت حسب الوصف

اخي انا مشترك ولكن فية وصف الدوره 

ستتعلم كيفية بناء واجهة برمجية API لتطبيق جوال وفق أفضل الأساليب المتبعة. ولايوجد درس متعلق بهذا الوصف

كذالك لايوجد اي درس متعلق بالتخزين السحابي

فجميع الروابط المرسلة من قبلك تختلف اختلاف تام عن ما ذكر

شاكر ومقدر لكم

لاحظ هذا الرابط  يحتوي على مسار كامل لبناء API 

أما بالنسبة التعامل مع خدمات التخزين السحابي AWS S3 فهناك تطبيق كامل لبناء موقع نستخدم فيه AWS S3 

ربما تم تحديث المسارات ولكن بالنسبة

• للدروس الخاصة بال API فهي موجودة في هذا الرابط 
• والدروس الخاصة بالتعامل مع خدمات التخزين السحابي AWS S3 فستجدها في المشروع تطبيق مشاركة الفيديوهات والجزء الخاص بال AWS S3 ستجده أيضاً في هذا الرابط 

بالطبع يمكنك الدخول للروابط السابقة إذا كنت مشترك في دورة تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة PHP ويفضل الإلتزام أيضاً بترتيب الدروس حتى لا تفوت جزء مهم من الشرح

يمكنك أيضاً بما أنك تستخدم list بواسطة python

• إنشاء list فارغة وإضافة البيانات التي تريدها 
• ثم في الأخير تقوم بتحويلها ل numpy array

  import numpy as np
  
  list = []
  
  list.append([1,3,5])
  list.append([2,4,6])
  
  array2 = np.array(list)
  
  print(array2)
  #الناتج:
  
  #[[1 3 5]
  # [2 4 6]]

   

ولاحظ أنه في حالة كنت تستخدم for loop سيكون من الأفضل استخدام list ثم تحويلها لمصفوفة بدلاً من عمل append لمصفوفة numpy بداخل ال for loop إذا كنت تهتم للسرعة

يمكنك بالطبع عن طريق تغيير إعدادات الطباعة من خلال set_printoptions  بواسطة المعامل suppress=True كما في التعليقات السابقة ولكن أحياناً تحتاج لتنفيذ هذه الإعدادت locally ويمكنك عمل ذلك من خلال context manager لذلك يكون الكود كالتالي

x = np.random.random(10)
with np.printoptions(precision=3, suppress=True):
    print(x)
    # [ 0.073  0.461  0.689  0.754  0.624  0.901  0.049  0.582  0.557  0.348]

لاحظ أنه إذا قمت بالطباعة خارج هذا ال context manager سترجع إعدادات الطباعة كما كانت

print(x)    
# [ 0.07334334  0.46132615  0.68935231  0.75379645  0.62424021  0.90115836
#   0.04879837  0.58207504  0.55694118  0.34768638]

نعم يمكنك تنفيذ المطلوب بواسطة الكود التالي

app.get(/^\/(posts|articles)\/(.+)/, function (req, res, next) {
 
});

لاحظ أن 

• (+) يعني وجود slug حيث أن يجب أن يحتوي حرف واحد للتأكيد من وجود ال slig

أو يمكنك استخدام الحل التالي

app.get('/:type(posts|articles)/:id', ...)

كما تم التوضيح في التعليق السابق أنه sign لا تعني أن ال cookies ستكون مخفية ولكن سيتم إضافة توقيع إليها وهناك بعض الفروقات بين cookie و signed cookie

• لا يمكننا تحديد ما إذا كانت البيانات التي يتم إعادتها يتم تعديلها من قبل العميل أم لا. ذلك في حالة ال cookie بينما العكس في ال signed cookie يمكننا تحديد ما إذا كانت البيانات التي يتم إعادتها يتم تعديلها من قبل العميل أم لا

• ويضاف التوقيع كجزء من ال sigendCookie  إلى جانب بيانات sigendCookie الفعلية وهذا التوقيع معروف من ناحية السيرفر فقط

يمكنك عمل untrack لمجلد أو ملف ما حيث عند عمل untrack له سيتجاهله git ولن يضيفه لقائمة التغييرات وهذا ما تبحث عنه

ولكن كيف تقوم بذلك

• إنشاء ملف يسمى .gitignore لاحظ النقطة والتسمية وسنقوم بإنشاء هذا الملف في ال root للمشروع
• ثم تقوم بفتح الملف وتضع به اسم الملف أو المجلد فقط وبذلك تقوم بجعل هذا الملف untracked

قم بهذه الخطوات وسيتم تنفيذ ما تريده

يمكنك أيضًا القراءة عن هذا الموضوع عن طريق البحث عن gitignore 

تختلف الشروط اللازمة لإستخراج بطاقة من دولة إلى أخرى فيجب عليك مراجعة الشروط الخاصة بالبنوك الموجودة في دولتك 

ولكن أعتقد أنه لا يمكنك إصدار بطاقة بعمر 13 عام ولكن يمكنك استخدام بطاقة أي شخص من عائلتك أو شخص تثق فيه وليس هناك مشكلة في ذلك 

قم بقراءة الإجابات على هذا السؤال أيضاً

يمكنك استخدام ال  log-timestamp ببساطة من خلال إضافتها فقط 

أولاً تقوم بتثبيتها من خلال npm

npm install log-timestamp

ثانياً تقوم بإستدعائها والطباعة لرؤية الفرق

console.log('Before');

require('log-timestamp'); //هذا السطر هو المطلوب فقط

console.log('After');

كما يمكنك استخدام الحل التالي إذا كنت لا تحتاج لإستخدام أو إضافات خارجية 

var origlog = console.log;

console.log = function( obj, ...placeholders ){
    if ( typeof obj === 'string' )
        placeholders.unshift( Date.now() + " " + obj );
    else
    {
        // This handles console.log( object )
        placeholders.unshift( obj );
        placeholders.unshift( Date.now() + " %j" );
    }

    origlog.apply( this, placeholders );
};

أولاً يعتبر الحصول على عمل من خلال منصات العمل الحر صعباً في البداية وهذا ليس له علاقة بمستواك  في المجال إنما لأانك جديد على المنصة فليس هناك أعمال لك على الموقع أو تقييمات ولكن مع الإستمرار في تقديم العروض ستجد بعض المشاريع

ولكن هنا بعض الأشياء التي تضمن لك الحصول على عمل أو تسرع من فرص حصولك عليه مثل 

• ال profile الخاص بما يحتوي من الأعمال السابقة
• طريقة تقديم العرض على أي مشروع
• طريقة تعريف نفسك  في ال profile

يمكنك قراءة العديد من النصائح في إجابات هذه الأسئلة

حتى نستطيع عكس الترتيب للتنازلي بواسطة argsort ربما نحتاج لعكس المصفوفة الناتجة من هذه الدالة ويمكننا عكسها كالتالي

avgDists=np.array([1, 8, 6, 9, 4])
ids = avgDists.argsort()[::-1][:3] #لعكس المصفوفة نستخدم [::-1]  
ids
array([3, 1, 2])

أو يمكننا تحويل القيم لقيم بالسالب 

import numpy as np
avgDists = np.array([2, 9, 7, 10, 5, 3])
ids = (-avgDists).argsort()[:n] #(-avgDists) لاحظ 
print(ids)

يمكنك استخدام الدالة  np.place حيث يمكنك التحقق من الشرط أولاً ثم استبدال العناصر التي تريدها

لاحظ المثال التالي

import numpy as np

# إنشاء مصفوفة 2*3 بالقيم من 0...5
arr = np.arange(6).reshape(2, 3)

# استبدال الرقم 2 ب 3
np.place(arr, arr == 2, 3)

كما يمكنك استخدام ال fancy indexing كالتالي

arr[arr > 255] = x

سيتم استبدال العناصر الأكبر من 255 بالقيمة x

تعتبر الطريقة الثانية هي الأسرع

يمكنك استخدام الخاصية .size من numpy ولذلك لتنفيذ الكود السابق سيتم تعديله كالتالي

import numpy as np
a = np.array([[]])
if a.aize == 0:
  print('empty')
else:
  print('not empty')

لاحظ أن المصفوفة فارغة عندما ترجع ال a.size رقم 0

ولكن هناك مشكلة أن ال size تقوم بإرجاع واحد عند تنفيذها على np.array(None)

import numpy as np
np.array(None).size
#1

كما تم الشرح في التعليقات السابقة فالمشكلة أن العناصر بداخل overlayer تأخذ نفس ال opacity من الأب وهو overlayer لذلك الحل لهذه المشكلة ببساطة هو جعل العناصر بداخل ال overlayer بنفس المستوى 

وهذه الطريقة هي المفضلة لعمل ال overlay لاحظ التعديل 

<div class="homeSection">
  <div class="overlayer"></div>
  <div class="home-content"> <!--ووضعه بنفس المستوى overlayer  قمت بإخراج هذا العنصر من  -->
    <div>
      <h1 class="title">we are creative agency</h1>
      <p class="p"> <span class="nr">Nawwar</span> is an Egyptian IT-Training Center founded in 2012 We
        have identified the unique challenges people may face in learning a new technology and have
        exerted efforts in providing strategies to overcome them. We welcome your participation in our
        training
      </p>
      <button class="btn btn-start">Get started</button>
      <button class="btn btn-learn">Learn more</button>
    </div>
  </div>
</div>

وباستخدام هذه الطريقة لن تحتاج للتعديل في التنسيقات