عمار معلا

تعتمد دورة أكاديمية حاسوب في بايثون أن تصل إلى مرحلة سوق العمل وهذا يعتمد على إنشاء مشاريع ومواقع من إدارة المهام إلى الدمج مع وسائل الدفع المختلفة أو أنشاء متجر إلكتروني إطلاق هذه المشاريع على سيرفرات أو مزودات خدمة مثل AWS وحتى في سوق العمل المشاريع النهائية تطلق على سيرفرات بسبب الإمكانيات العالية للسيرفرات، في حال أردت أن تقوم بتحويل كود بايثون إلى ملف exe يوجد هذا المحتوى المتعلق بالموضوع

من ملاحظة الاسئلة التي تقوم بفي الأكاديمية، نوعا ما ترتكب خطأ بضخم بأن تقوم بتجربة الاكواد من اليوتيوب أو تجربة اكواد لتحقيق الهدف الخاص بتحويل الصورة التي تحوي احرف واشكال إلى مستند docx، أتفهم الحماس لكتابة كود يحقق المطلوب ولكن يجب عليك أن تقوم بتعلم أساسيات بايثون وكيفية تثبيت الحزم والتعامل مع حزم مثبته بلغة بايثون لأنه لا ينفع التطرق إلى pdf2docx أو pypdf2 أو opencv ..الخ دون معرفة الاساسيات بشكل جيد وسبق أن شرحت لكي تقوم بالمهمة أنت بحاجة التطرق ليست فقط إلى لغة بايثون بل إيضا مواضيع الذكاء الصنعي وخاصة المتعلقة بقراء المحارف والتعرف عليها (OCR) لأن الموضوع لايتعلق بتنفيذ اكواد وفقط يحتاج الأمر إلى التفكير في عمل الخوارزميه وتجربه خوارزميات من الممكن لا يوجد كود مباشر لها..لذلك عليكي تعلم بعض أساسيات بايثون ويتم ذلك من خلال المقال التالي ثم التطرق إلى الذكاء الصنعي ومواضيعه لامتلاك أساسيات كافية للبدء

الفرق ضخم، مكتبة face-recognition خاصة التعرف وتحليل الوجوه في الصور ومقاطع الفيديو، تستطيع الاستفاده منها في تطبيقات كثيرة مثلا لو كان تسجيل الدخول إلى الحساب يتم باستخدام شكل الوجه فاستخدام face-recognition لتمييز وجه عن أخر، ولكن مع ذلك تعتبر face-recognition مبنيه على opencv إي ان الشفرة الداخلية الخاصة face-recognition مثل معالجة الصورة مكتوب باستخدام opencv أما opencv هي المكتبة الأشهر في مجال الرؤية الحاسوبية أو مايعرف ب "computer vision" لا يوجد مطور أو باحث في هذا المجال لم يمر باستخدام opencv لمعالجة الصور والفيديو وبناء تحليل إحصائي للصور، إيجاد الكائنات في الصور وتتبعها وما إلى ذلك لذلك اذا كنت في بداية التعلم أنصحك بالبدء في تعلم opencv والاستفادة من الخصائص التي تقدمها ثم تستطيع بناء تطبيق للتعرف على الوجوه دون الحاجة إلى استخدام مكتبة face-recognition، كذلك تستطيع opencv عندما يمتلك الروبوت camera يستطيع قراءة الصورة في الزمن الحقيقي ومعالجتها.

بالفعل يجب عليك أن تتعلم استخدام Jupyter Notebook ليس لأنه لا يمكنك استخدام Visual Studio Code (VSCode) أو Visual Studio ولكن Jupyter Notebook سوف ترى الرسوم الخاصة بالبيانات ونماذج التعلم بشكل جميل، كذلك عندما تريد أن تقوم بتدريب نماذج الذكاء الصنعي، ستحتاج أن تقوم برفع اكوادك إلى google colab و google colab يستخدم خاصية Jupyter Notebook، بعكس لو قمت برفع أكثر من ملف بايثون ثم التحكم بها عبر Jupyter Notebook جديدة كليا لأنه كما ذكرت google colab يستخدم Jupyter Notebook، وبعد تعلمك اساسيات التعلم الالي وعندما تأخذ نماذجك وقت كبير في عملية التدريب سوف تلجأ إلى استخدام google colab بفضل GPU المجانية التي يوفرها والتي سوف تسرع عملية التدريب، لذلك أنصحك بالتعود عليه ثم بعدها استخدم ما تشاء، وهذا رابط google colab لتلقي نظرة عليه والاستفادة منه في حال أردت الاستفادة من عملية التدريب السريعة لنماذجك

يمكنك اتباع الخطوات التالية لإيجاد نسبة التشابه بين النصوص: في البداية يجب عليك تقسيم النص إلى جمل لتستطيعي حساب التشابه بين جمله أو اذا كان لديك نص تستطيعي اعتبار النص الأول هو الجملة الأولى والنص الثاني هو الجملة الثانية، في حال كان نص واحد ونريد تقسيم جمله يتم ذلك عبر الاتي #استدعاء مكتبة nltk وتنزيل قاموس اللغة الانجليزية import nltk nltk.download('punkt') from nltk.tokenize import sent_tokenize # النص المطلوب حساب التشابه بين جمله text = "I like NLP. I like machine learning. I like deep learning." # تقسيم النص إلى جمل sentences = sent_tokenize(text) بعد ذلك يتم تحويل هذه الجملة إلى سمات باستخدام tf_idf from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # إنشاء كائن tfidf_vectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() # تحويل قائمة documents إلى مصفوفة TF-IDF tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(sentences) بعد ذلك يمكنك حساب التشابه بين الجملة الأولى وبقية جمل النص عبر الاتي from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # حساب التشابه بين الجملة الأولى وبقية الجمل similarity_scores = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1:]) # طباعة نتائج التشابه for i, percetne in enumerate(similarity_scores[0]): print("'I like NLP' and '{}': {}".format(sentences[i+1], percetne)) #طباعة الجملة الاولى مع الجملة التالية من النص وقيمة التشابه بينهما Similarity between 'I like NLP' and 'I like machine learning': 0.81649 Similarity between 'I like NLP' and 'I like deep learning': 0.816496 تستطيع تغيير حساب التشابه كما تشائين بتغيير الارقام في هذا السطر similarity_scores = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1:])

لا العكس صحيح، مجال تعلم الالي ومجال الروبوتات هما فرعين من مجال الذكاء الصنعي، وكل تخصص مختلف عن الاخر ولكن يمكن دمج التخصصين، مع ذلك يعتبر مجال التعلم الآلي متخصص ببناء نماذج ذكاء صنعي تساعد في عمليات التنبؤ مثل توقع الطقس (مشمس _ ماطر _..الخ) أو عمليات التصنيف مثل بناء نموذج تعلم آلي يمكنه التفريق بين خبر كاذب وخبر مزيف. في حين برمجة الروبوتات الذكية يكون قائم على بناء روبوت وتدريبه على التعلم من البيئة المحيطة لكي يصبح افضل مع مرور الوقت ابسط مثال هو بناء رقعه لها بداية ونهاية ثم تقوم بوضع الروبوت في البداية وتطلب منه أن يذهب إلى النهاية، وهذا يكون قائم على مبدأ العقوبه والمكأفاة، عندما يقوم الروبوت بالذهاب بعيدا عن نقطة النهاية تعطيه عقوبه وعندما يقترب من النهاية تعطيه مكأفاة وهكذا يتعلم الروبوت مع عمليات التجريب الاقتراب بصورة اسرع من الهدف لأنه سوف يحاول مع الوقت الحصول على المكأفات وتجنب العقوبة لا أنصحك بالدخول مباشرتا إلى برمجة الروبوتات الذكية، في البداية يجب عليك أن تقوم بتعلم بعض المفاهيم الأساسية في التعلم الالي والذكاء الصنعي عموما، بعد ذلك تستطيع البدأ في تخصص برمجة الروبوتات الذكية

هناك العديد من المكتبات في Python التي يمكن استخدامها للتعرف على النص أو الأحرف والأشكال في الصور بخلاف OpenCV. بعض هذه المكتبات تشمل: Pytesseract: وهي مكتبة تستخدم للتعرف على النص في الصور Google Cloud Vision API: هذه خدمة تقدمها Google وتسمح لك بتحليل الصور والتعرف على النص والأشكال والعديد من الميزات الأخرى. انا شخصيا افضل Pytesseract يمكنك تثبيتها على جهازك عبر التعليمة التالية pip install pytesseract بعد ذلك تستطيعي استخدام مكتبة Pytesseract للتعرف على النص في الصور بعد قراءتها في opencv، لديك الكود التالي لهذه العملية #تحميل المكتبات import cv2 import pytesseract # قراءة الصورة img = cv2.imread('image.jpg') # تحويل الصورة إلى نص text = pytesseract.image_to_string(img) # طباعة النص الناتج print(text)

بالفعل تستطيع إنشاء تطبيقات خاصة في مجال المبيعات والمدفوعات وإدارة المشتريات وكل ما إلى ذلك باستخدام إطار العمل المعرف في بايثون odoo ، odoo هو نظام مفتوح المصدر لإدارة الموارد المؤسسية (ERP) ليس فقط مشتريات ومدفوعات بل يمتد إلى الموارد المتعلقة في الشركات الكبيرة والمتوسطة، يوفر odoo العديد من التطبيقات والوحدات القابلة للتخصيص التي تغطي مختلف جوانب الأعمال مثل المبيعات والمشتريات والمخزون والمحاسبة والموارد البشرية وإنشاء عروض أسعار وطلبات شراء وفواتير المبيعات وتتبع حالة الطلبات وإدارة عمليات الشحن وغيرها، تستطيع وضع سياسات التسعير للمنتجات وإدارة قائمة الأسعار وتوليد تقارير المبيعات، وربط كل ذلك ببوابات الدفع مثل بايبال مثلا، إذا كنت تريد معلومات أكثر عن odoo والتطبيقات القائمة عليه تستطيع التعرف عليها من خلال المقال التالي

افضل مكان لترفع الباك ايند عليه هو Amazon Web Services تستطيع الحصول على ec2 تحوي cpu و memory من خلال الحساب المجاني free trial لمدة سنه، في حال لم تكن مشكلة الدفع مهمة تستطيع الاستمرار في الاستضافة وتحديد الدفع على قدر الاستخدام من خلال إعدادات الفواتير ضمن موقعهم الرسمي ، إي لنفترض أنك أخذت ec2 تحوي 2 cpu وقمت باستخدامها يومين بالشهر يتم احتساب المبلغ المدفوع على أساس اليومين وليس الشهر بالكامل، كذلك ضع في الحسبان تستطيع تفعيل الحساب المجاني لمدة سنه وتجربة خدماتهم

اكثر خطأ شائع موجود بين رواد الاعمال هو work life balance او ما يعرف بالتوازن بين العمل وحياتك مع العائلة، احد القصص يلي سمعتها ويلي توضح هذا الخطأ كان فيه احد Entrepreneurship globel كبير بالعمر ومؤسس تقريبا 5 شركات وكان داخل بالسادسة ك monter لصبية عمرها 30 سنه عم تأسس شركة ناشئة بس عندها مشكلة work life balance بعدين قدرت البنت تتغلب عليها وبنصيحة اخيرة من الاول للبنت " اهم شي انتي ثم العائلة ثم العمل " إي ترتيب عشوائي رح يدخلك بأخطاء اكثر واكثر، لهيك تحقيق التوازن بين العمل وحياة العائلة رح يجنبك الوقوع بأخطاء كثيرة وبرأي هذا اكثر خطأ شائع بين رواد الاعمال لانه مؤثر لكل مرحلة ضمن إطلاق الشركة الناشئة من مرحلة التخطيط للإنتاج

ما سوف تتعلمه في دورة بايثون إطار Django و Flask أعلى من ذلك بكثير ، سوف تكون قادر على إنشاء متجر الكتروني من الصفر وسوف تتعلم فيه المواضيع التالية إنشاء صفحة لعرض المنتجات وكذلك صفحة لكل منتج ومعلومات عنه مثل السعر واسم المنتج ووصف عن المنتج وإضافة بوابات الدفع لتمكن المستخدمين من الاطلاع على المنتجات ووضعها في سلة المشتريات وكذلك توفير خاصية البحث عن منتجات تتطابق المواصفات ونشر متجرك الالكتروني في مرحلة الإنتاج، هذا سوف يصقل مهاراتك وأن تكون قادر على بناء مشاريع مماثله وبكفاءه عالية

الأسئلة الامتحانية يجب أن تقيس مدى مهاراتك، ولكن يمكننا مساعدتك في بعض الخطوات المتبعة: على افتراض أنه يوجد 5 طلاب ولكل طالب 3 درجات بالتالي يتم تعريف مصفوفة ثنائية الاسطر تمثل الطالب والاعمدة تمثل درجة كل طالب في كل مادة كالتالي int grades[5][3]; بعد ذلك لإدخال علامات كل طالب يجب المرور بحلقتين for الأولى تمر على كل طالب والثانية تمر على المواد الثلاث كالشكل التالي ولكن مهمتك هي اكمال الكود for (المرور على كل طالب من 0 إلى 4) { for (المرور على كل مادة من 0 إلى 2) { cin >> grades[رقم الطالب][رقم المادة]; } } اخيرا تأتي الطباعة بنفس الاسلوب في الخطوة السابقة استخدام حلقتين لطباعة كل طالب وعلاماته الثلاث ولكن بدلا من الادخال (cin) يوجد خرج (cout)

سواء كنت تريد العمل كمطور تطبيقات موبايل أو مطور ويب سواء الواجهة الأمامية أو الخلفية، فأنه يجب أن تكون لديك الأساسيات في html,css, javascript بعد ذلك تأتي مرحلة التخصص ، الامر مختلف هناك سوف تعتمد على اطر العمل التي تسهل عليك العمل ولذلك يجب أن تكون اكثر مهارة في javascript بعد ذلك يأتي التخصص التي تعتمد اطر العمل فيه على javascript إذا اردت العمل كمطور تطبيقات الموبايل (Mobile Application Aeveloper) ، فيجب عليك أن تتقن React Native. إذا اردت العمل كمطور واجهة أمامية (Front End Developer) ، فيجب عليك أن تتقن React js أو Vue js أو Anguler js. إذا اردت العمل كمطور واجهة خلفية (Back End Developer) ، فيجب عليك أن تتقن Node js. ابحث عن معلومات كل تخصص ثم حدد أين ترى نفسك مناسب اكثر

من الممكن وجود عدة عوامل لفقدان الحماس في بداية مشروع ناشئ، احد الاسباب ربما متعلق بالاقتراب من أشخاص تحدثوا عن إمكانية فشل المشروع، مع انه من الممكن أن تكون فكرتك جديرة بالاهتمام، لتنجح في الانطلاق في مشروع ناشئ يجب أن يكون لديك الصبر والعمل على الاهداف لأن الحماس ليس كافي للوصول إلى مرحلة مهمة من المشروع والابتعاد عن الاشخاص الذين يقللون من اهمية الفكرة، كما تعرف الكثير ممن اعترضوا فكرة مارك لإنشاء فيسبوك والان جميع المستثمرين يتراكضون للتوقيع معه، وكذلك كل فكرة موجودة في العالم عند بدايتها تمت معارضتها بشدة وقيل أنها لن تنجح، كذلك كما قلت الحماس غير كافي، إذا نجح مشروعك فأنت مقبل لتكون مدير تنفيذي للشركة الناشئة، فماذا تفعل مع الموظفين إذا فقدت حماسك!؟

السبب هو أن الشركات المسؤولة عن الاصدارات مثل google , microsoft....الخ، عندما تقوم بإصدار تحديث جديد من المتصفح تضيف له ميزات وليس إصدار es جديد يعني مثلا تحديثات لغة javascript من 2017 ل 2020 لا توجد في المتصفحات، كذلك لا زال كل شيء يعمل في إصدار es6.. لماذا نضيف اذا إصدار es7 ، يمكنك استخدام Babel لترى كودك في فرق الإصدارات

عذرا على الخطأ فقط ضع مكان كلمة start_polling الكلمة run_polling

افضل الحاضنات في العالم العربي تلك الموجودة في الإمارات العربية المتحدة، لكن يجب أن تكون فكرة المشروع الخاص بك رائعة ملفته لتضمن الحصول على مركز متقدم حيث تمتلك دبي اكبر تجمع لحاضنات الشركات الناشئة مثل In5 و FinTech Hive و Silicon Oasis Founders، يوجد في دبي قطاع ايضا خاص بالشركات الناشئة كسليكون فالي، لن تحصل فقط على تمويل لمشروعك بل ستوفر هذه الحاضنات بيئة جيدة للموارد التي يمكن أن تعتمد عليها في شركتك الناشئة، وعلى رأس هذه الموارد العاملين المستقلين الذين يمكن أن تعتمد عليهم في القيام بالعديد من المهام داخل الشركة، سواء خدمات التسويق أو التصميمات أو غيرها، عبر منصات مثل مستقل و خمسات ، حيث توفر بيئة العمل في الإمارات تسهيلات متنوعة سواء في بوابات الدفع أو الاتصال بالإنترنت وغيرها.

المشكلة الموجودة في الكود هو Updater لا يوجد لديه متحول بالاسم use_context، مع ذلك حتى لو قمت بحذفها سوف يعطي خطأ، ينتج هذا الخطأ من استخدامك لنسخة telegram بإصدار اقل من 13، لكن انصحك باستخدام الاصدار 20 الاحدث من المكتبة قم بالبداية بإلغاء تثبيت المكتبة على جهازك ثم قم بتثبيت الاصدار الاحدث عبر التعليمة pip install python-telegram-bot==20.6 ثم يمكنك الاطلاع إلى دليل الاصدار 20 من هنا، ويمكنك تصحيح كودك كالاتي: بدلا من استخدام dispatcher ,udpater يمكنك تعريف application وتحديد جميع المتحولات فيه، الكود التالي قم بحذفه من كودك updater = Updater(TOKEN, use_context=True) dispatcher = updater.dispatcher ليصبح الاتي حيث تم استدعاء application from telegram.ext import Application # <---ضعه في الأعلى application = Application.builder().token(TOKEN).build() استبدل كل سطر يحوي الكلمة dispatcher بالكلمة application كالاتي dispatcher.add_handler(CommandHandler('start', start)) dispatcher.add_handler(CallbackQueryHandler(my_account, pattern='^my_account$')) dispatcher.add_handler(CallbackQueryHandler(withdraw, pattern='^withdraw$')) . . . ليصبح application.add_handler(CommandHandler('start', start)) application.add_handler(CallbackQueryHandler(my_account, pattern='^my_account$')) application.add_handler(CallbackQueryHandler(withdraw, pattern='^withdraw$')) . . . استبدل الاسطر الخاصة بتشغيل التطبيق dispatcher.start_polling() dispatcher.idle() بالاتي application.start_polling() في النهاية كامل التعديلات في الكود كالاتي # الدالة الرئيسية لتشغيل البوت def main(): application = Application.builder().token(TOKEN).build() # dispatcher = updater.dispatcher #إضافة معالجات الأزرار إلى التطبيق application.add_handler(CommandHandler('start', start)) application.add_handler(CallbackQueryHandler(my_account, pattern='^my_account$')) application.add_handler(CallbackQueryHandler(withdraw, pattern='^withdraw$')) application.add_handler(CallbackQueryHandler(added_tasks, pattern='^added_tasks$')) application.add_handler(CallbackQueryHandler(start_tasks, pattern='^start_tasks$')) application.add_handler(CallbackQueryHandler(add_task, pattern='^add_task$')) application.add_handler(CallbackQueryHandler(back, pattern='^back$')) application.add_handler(MessageHandler(None, handle_text)) #تشغيل التطبيق application.start_polling() لا تنسى استدعاء Application كما وضحت سابقا

اذا كنت تريد دمج التعديلات الموجودة في هذا الفرع مع الفرع الرئيسي master يمكنك بالضغط على "Compare & pull request" لتفعيل تلك التعديلات ثم موافق بعد ذلك عندما تدخل على مشروعك سوف تجد كافة التعديلات في فرع master أو يمكنك القيام بدمج تعديلات إي فرع مع الفرع الرئيسي من shell عبر اتباع الاتي: في البداية سوف يكون الفرع الحالي الذي تقف عليه هو الفرع الذي قمت به بإضافة التعديلات يمكنك التأكد من ذلك عبر الامر سوف يظهر لك كل الفروع ويوجد * عند الفرع الذي أنت عليه وليكن dev git branch اذا لم تكن على الفرع dev يمكنك الانتقال إليه عبر الأمر git checkout dev قم بإضافة التعديلات الجديدة إلى الفرع البعيد origin عبر الامر git push origin dev انتقل إلى الفرع الرئيسي و قم بجلب التعديلات الجديدة من الفرع البعيد عبر التعليمتين git checkout master git pull origin master قم بدمج الفرع dev مع الفرع الرئيسي master عبر الأمر git merge dev ادفع التحديثات في الفرع الرئيسي إلى الفرع البعيد origin git push origin master تأكد من تغير اسم الفرع dev إلى الفرع الموجود لديك

عملك كمطور Backend في شركة هو بناء api باستخدام الاطر الشهيرة django في بايثون أو nodejs في javascript أو laravel في php مهمة هذه api هي أن تقوم بجلب بيانات من database أو تخزين بيانات جديدة في database أو الحذف والتعديل على البيانات في قاعدة البيانات أو من الممكن يكون إي عملية حسابية أو منطقية وكل إطار يوضح كيف يمكن بناء هذه api أما بالنسبة للربط مع الفرونت ايند يقوم مطور Front end باستخدام apis التي وفرتها فمثلا هو يقوم ببناء وتلوين زر ويربط هذا الزر مع api و ليكن لعرض جميع المنتجات تكون أنت قد قمت ببناء هذا api ثم عند الضغط عليه في الواجهة الأمامية ينتقل التنفيذ إلى تنفيذ الواجهة الخلفية لتنفيذ api وثم رد جميع المنتجات وعرضها في الواجهة الأمامية لفهم api بشكل جيد يمكن البدء من هنا

طبعا يعتبر انشاء نسخة مصغرة او مايعرف ب mvp بخدمات اقل عن الخدمات الاصلية، سوف تكون تكلفة انجازه قليلة والوقت المستغرق قليل، كذلك بفضل mvp سوف تتعرف على اراء الجماهير وتقلبها للفكرة فإذا كانت مستحسنه سوف تقوم ببناء النسخة الاساسية والتي تشمل خدمات أكبر، احد ابرز الامثله التي لم يمر عليها وقت طويل اصدرت شركة Netflix مسلسل مناورة الملكة خاص بلعبة الشطرنج وقد كان تفاعل الجمهور مع المسلسل اكثر من رائع، في محاولة اخرى لإصدار جزء تاني قامت الممثلة الرئيسية بنشر تغريدة انه يوجد اصدار 2 من المسلسل وقد تفاعل الجمهور مع الخبر بشكل رائع، بعد ذلك تعرض حساب الممثلة للتهكير حسب قولها ولكن بعد فترة اعلنت شركة Netflix عن التحضير لاصدار جزء 2 من المسلسل، فهذا يعني أن حساب الممثله لم يتعرض للتهكير وإنما كانت التغريدة لدراسة تفاعل الجمهور مع فكرة اصدار جزء 2

الخطأ يشير إلى أن التابع printNumper غير معرف من قبلك، لو كنت قد عرفت دالة بهذا الاسم من الممكن أن تكون قد أخطئت بالاسم بين printNumbers و printNumper فقط انتبه مكان p استبدله بالحرف b، اذا لم ينجح هذا الحل تستطيع ارفاق الكود بالكامل لمساعدتك في ايجاد الحل، اذا كنت تريد طباعة القيمة يمكنك استخدام console كالاتي function sum(f, s) { return s + f; } console.log(sum(2, 4));

يمكن حل المشكلة باستخدام الكود في التعليق السابق لكن لا ينصح به كحل شامل للغة العربية، ولا يوجد مكتبة في اللغة العربية تدعم بشكل كامل تحويل النص إلى صوت في اللغة العربية (لكي ترتاح من عناء البحث عن مكتبة تقوم بذلك) اذا كان الهدف فقط تجريب تستطيع ذلك كما ذكرت في التعليق الخاص بمصطفى، لكن اذا اردت أن تقوم ببناء مشروع حقيقي لتحويل النص إلى صوت يجب أن تكون على معرفة بالذكاء الصنعي ومن ثم التطرق إلى النماذج التي تستخدم في تحويل النص إلى صوت مثل Tactron وتدريب نموذج ذكاء صنعي باستخدام داتا فيها اصوات عربية مع الجمل المرافقة، يوجد العديد من المشاكل في تحويل النص إلى صوت من اهمها مشكلة التشكيل في اللغة العربية وكذلك اللهجات الكثيرة الموجودة يمكنك الاطلاع على هذا المشروع والاستفادة منه في تحويل النص إلى صوت text_to_speech

لا يوجد طريقة موحدة في بايثون لتحويل النص والاشكال في صورة إلى مستند، يتطلب هذا الامر معرفة باستخدام ادوات الذكاء الصنعي والعمل على تدريب موديل يختص بقراءة النص من الصور مثل ocr كذلك يجب أن يكون الموديل له قدرة التعرف على الاشكال وبعد كل ذلك كتابة النص والاشكال في doc قابله للتعديل. يمكنك استخدام هذه الخطوات في بايثون لكن لا ينضم هذا حل كامل 100% لأنه يجب اتباع ماقلته في البداية: تحويل النص في الصورة إلى نص قابل للتعديل عبر مكتبة pytesseract قراءة الصور باستخدام مكتبة OpenCV إنشاء مستند doc لإضافة النص والاشكال عليه عبر مكتبة python-docx فيما يلي كود بسيط لتحويل صورة وحفظها في مستندpython import cv2 import pytesseract from docx import Document from docx.shared import Inches img_path = '/Download/images/image.jpg' image = cv2.imread(img_path) text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng') document = Document() document.add_paragraph(text) document.add_picture(image_path, width=Inches(6), height=Inches(4)) document.save('/Download/docs/final.docx') يجب عليك تغير مسار الصورة إلى المسار الصورة الموجود على جهازك كذلك تغير مسار حفظ المستند في السطر الاخير إلى مسار تختاره على جهازك

لو اردت فتح مشروع برمجي لا يجب عليك ان تختار شخص محترف في المجال، لانه من الممكن ان يكون لدى هذه الشخص جوانب يوجد فيها قصور، يجب عليك ان تختار شخص متعدد المهارات ومتنوع المهارات وليس بالضرورة محترف جدا، اهم فكرة الاعتمادية وانه قادر على لعب اي دور يتطلبه الامر في سبيل المشروع الناشئ تستطيع البحث عن هكذا اشخاص من لهم ادوار قيادية في مشاريع تطوعية وكان لهم اثر فاعل او اشخاص قاموا بالمشاركة بمعارض للمنتجات ولكن لم يجدو ممول لمشاريعهم، بطبيعة الحال قم بالبحث عن شخص قيمة وليس شخص ناجح