عبدالباسط ابراهيم
-
المساهمات
6701 -
تاريخ الانضمام
-
تاريخ آخر زيارة
-
عدد الأيام التي تصدر بها
12
نوع المحتوى
ريادة الأعمال
البرمجة
التصميم
DevOps
التسويق والمبيعات
العمل الحر
البرامج والتطبيقات
آخر التحديثات
قصص نجاح
أسئلة وأجوبة
كتب
دورات
كل منشورات العضو عبدالباسط ابراهيم
-
نعم هناك العديد من الدوال التي تمكنك من تنفيذ المطلوب مثل استخدام concatenate a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) np.concatenate((a, b), axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) np.concatenate((a, b.T), axis=1) array([[1, 2, 5], [3, 4, 6]]) np.concatenate((a, b), axis=None) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) لاحظ استخدام المعامل axis كما يمكنك استخدام stack a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) np.stack((a, b)) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ويمكنك أيضاً استخدام الدالة array كالتالي numpy.array( LIST )- 2 اجابة
-
- 1
-
-
جرب القيام باستخدام ال head واستخدام ال cdn كالتالي import "../styles/globals.css"; import Head from "next/head"; function MyApp({ Component, pageProps }) { return ( <> <Head> <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.0-beta1/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" integrity="sha384-giJF6kkoqNQ00vy+HMDP7azOuL0xtbfIcaT9wjKHr8RbDVddVHyTfAAsrekwKmP1" crossorigin="anonymous" /> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.0-beta1/dist/js/bootstrap.bundle.min.js" integrity="sha384-ygbV9kiqUc6oa4msXn9868pTtWMgiQaeYH7/t7LECLbyPA2x65Kgf80OJFdroafW" crossorigin="anonymous" ></script> </Head> <Component {...pageProps} /> </> ); } export default MyApp; جرب هذه الطريقة وأخبرني بالنتيجة
-
تقوم الدالة argsort بإرجاع المؤشرات المستخدمة لاحقاً في فرز المصفوفة وتكون تصاعدياً إفتراضياً عن طريق إرجاع index العنصر حسب ترتيبه عند ترتيبه تصاعدياً وفي المثال السابق الذي طرحته لماذا تتوقع ذلك الناتج لذلك قم بالإطلاع النتاج وستعرف طريقة عملها print (arr.argsort()) # Output: [2 3 1 0] الناتج السابق يعني أن ال index 2 يجب أن يكون في أول المصفوفة ويعني أيضاً أنه أصغر رقم 2 هو ال index الخاص بالعنصر 0.0 3 هو ال index الخاص بالعنصر 0.1 1 هو ال index الخاص بالعنصر 1.41 0 هو ال index الخاص بالعنصر 1.48
- 3 اجابة
-
- 1
-
-
يمكنك استخدام العديد من الدوال السابقة كما في التعليقات ولكن إذا كنت تريد تحويلها إلى نوع float فهناك دالة لذلك np.asfarray حيث ترجع المصفوفة المطلوبة إلى نوع float import numpy as np stringArray = np.array(["1.000", "1.235", "0.000125", "2", "55", "-12.35", "0", "-0.00025"]) floatArray = np.asfarray(stringArray, dtype = float) print(stringArray) print(floatArray) الناتج يكون كالتالي ['1.000' '1.235' '0.000125' '2' '55' '-12.35' '0' '-0.00025'] [ 1.000e+00 1.235e+00 1.250e-04 2.000e+00 5.500e+01 -1.235e+01 0.000e+00 -2.500e-04]
-
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])
- 4 اجابة
-
- 1
-
-
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]])))
- 4 اجابة
-
- 1
-
-
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
- 4 اجابة
-
- 1
-
-
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)
- 2 اجابة
-
- 1
-
-
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
- 2 اجابة
-
- 1
-
-
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
- 3 اجابة
-
- 1
-
-
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