Mustafa Suleiman

اسم المسار لديك هو Department لذا نُعدل الكود إلى: return redirect()->route('Department.index'); ثم تعديل اسم المسار إلى Department.index: Route::get('/Department', [DepartmentController::class, 'index'])->name('Department.index');

بسبب استخدامك لـ return redirect(); بدون تحديد مسار، حيث سيحاول لارافيل العودة للصفحة السابقة التي تتطلب إعادة إرسال البيانات POST وذلك يسبب Page Expired. غيّر return redirect(); إلى مسار محدد كالتالي: return redirect()->route('Departments.index'); وعدل المسار حسب ما هو موجو لديك، من المفترض أن يكون: Route::get('/Departments', [DepartmentController::class, 'index'])->name('Departments.index'); أيضًا إضافة CSRF Token في النموذج <form > @csrf </form>

One-hot Encoding مناسب في الحالات البسيطة جدًا كأن يكون القاموس صغيرًا، ونادرًا ما تُستخدم في التطبيقات الحديثة لمعالجة اللغات الطبيعية بسبب قيودها. الاستخدام: تُستخدم Embedding Layer هي المستخدمة حاليًا بشكل واسع في نماذج التعلم العميق، كالشبكات العصبية في معالجة اللغات الطبيعية NLP، لأنها توفر تمثيلًا غنيًا وفعالًا للكلمات، فهي تقنية متقدمة لتمثيل الكلمات في فضاء متعدد الأبعاد، حيث كل كلمة تُمثل بمتجه vector يحتوي على أرقام حقيقية، ويتم تعلم قيم المتجهات تلقائيًا أثناء تدريب النموذج بناءً على السياق الذي تظهر فيه الكلمات. بمعنى أننا نستخدم فضاءً بـ 3 أبعاد فقط للتبسيط، فبعد التدريب، ستُمثل الكلمات كالتالي: "ملك" بـ [0.9, 0.8, 0.2] "ملكة" بـ [-0.9, 0.7, 0.1] "شعب" بـ [0.1, -0.5, -0.9] الكلمات ذات المعاني المشابهة مثل "ملك" و"ملكة" ستكون قريبة من بعضها في الفضاء، بينما الكلمات المختلفة "شعب" ستكون بعيدة. كل بعد في الفضاء يمثل ميزة أو خاصية معينة كالجنس، العمر، المكانة المجتمعية، لكن تلك الأبعاد ليست محددة مسبقًا يدويًا، بل يتم تعلمها تلقائيًا من البيانات، وذلك يسمح بفهم العلاقات بين الكلمات، بمعنى لو البعد الأول يمثل الجنس تقريبًا، فستكون القيمة الموجبة تشير إلى ذكر والسالبة إلى أنثى. وحجم المتجه ثابت 50، 100، أو 300 بعد بغض النظر عن حجم القاموس، لذا هي تقنية أكثر كفاءة من One-hot Encoding عند التعامل مع قواميس كبيرة.

ما تتساءل عنه ليس ببحث بل توثيق للمشروع الذي قمت به في تعلم الآلة، عامًة الأمر يتم على مستودع المشروع في github من خلال ملف README.md وستقوم بتقسيمه إلى أقسام حسب ما قمت به بالمشروع، ستجد تفصيل هنا: والأقسام ستكون: Project Goal/Problem Statement Key Objectives & Success Metrics Brief Summary of Approach Dependencies & Prerequisites Setup Instructions Usage Instructions/Quick Start Project Structure Project Report/Technical Documentation وهنا سيتم الشرح بشكل مُفصل وتوضيح ما قمت به بالترتيب وفي النهاية تذكر Evaluation Metrics Results

هل المقصود العمل كباحث أم عمل بحث في مجال الذكاء الاصطناعي؟

تتوفر المنصات التالية Vimeo, Wistia, BunnyCDN Stream, Mux, Cloudflare Stream. BunnyCDN Stream هي المنصة الأرخص للاستخدام المتوسط وأعلى، وسهلة الاستخدام، لكن لو أردت خفض التكلفة أكثر، فاستخدم AWS S3 أو Backblaze B2 مع CloudFront فهي الأرخص للاستخدام الصغير والمحدود، لكن تحتاج إلى خبرة برمجية أكثر وستحتاج بعض الوقت للإعتياد على التطوير من خلال تلك التقنيات. حيث ستقوم بإنشاء دلو Bucket في S3 مع إعدادات Private لحماية الملفات، واستخدام CloudFront لتوزيع المحتوى CDN مع Signed URLs أو Cookies الموقوتة للتحكم في الوصول. التكلفة تقريبًا 0.023 دولار لكل جيجابايت تخزين، و0.085 دولار لكل جيجابايت نقل بيانات. في حين Backblaze B2 أرخص بنسبة 75% من S3، حيث تكلفة التخزين 0.005 دولار/جيجابايت، ثم دمجها مع Cloudflare لمزامنة البيانات مجانًا لنقل بيانات مجاني عبر Cloudflare أي توزيع محتواك عبر CDN مجانًا.

يوجد ثابت constant باسم sql108 يتم استخدامه في ملف SystemSettings.php عند السطر 247، لكنه غير معرف في الكود، أي ليس معرفًا باستخدام الدالة define(). تفقد ملف SystemSettings.php وما سبب وجود sql108 في الملف وأين يتم استخدامه وما الغرض منه، ربما تحتاج إلى وضعه بين علامتي إقتباس " " في حال تستخدمه كقيمة وليس متغير، مثلاً لتمريره كاسم لسيرفر قاعدة البيانات في ملف config.php.

في الوقت الحالي المُتاح بالأكاديمية هو الدفع الفوري من خلال وسيلتين هما باي بال أو بطاقة إئتمانية، أما بخصوص التقسيط فستحتاج إلى سؤال مركز المساعدة عن إمكانية ذلك، فالأمور المالية يتم مناقشتها من خلالهم. بعد إرسال رسالتك وتوضيح ما تريده بتفصيل، أرجو الإنتظار لبعض الوقت لحين الرد.

في حال فهمي لسؤالك بشكل صحيح، فلا مشكلة في تدريب نموذج تعلم آلي أو تعلم عميق باستخدام أنواع مختلفة من البيانات التدريبية بدلاً من الاعتماد على نوع واحد فقط، وذلك النهج يُعرف باسم التدريب متعدد الوسائط Multi-modal Learning، وهو يتيح للنموذج استيعاب ومعالجة أكثر من نوع من البيانات في وقت واحد، مثل الصور والنصوص، أو البيانات الجدولية والنصوص، أو حتى مزيج من الصوت والفيديو والنصوص. بيحث يتم تصميم النموذج للتعامل مع الخصائص الفريدة لكل نوع من البيانات، فالصور مثلاً للصور نستخدم شبكات عصبية تلافيفية CNNs لاستخلاص الميزات. و للنصوص شبكات عصبية متكررة RNNs أو نماذج مثل المحولات Transformers، أما للبيانات الجدولية نستخدم شبكات عصبية تقليدية أو طبقات مخصصة لمعالجة الأرقام والعلاقات. بعد ذلك، دمج مخرجات تلك الشبكات المتخصصة في طبقة مشتركة داخل النموذج، واستخدامها لتعلم تمثيلات مشتركة تجمع بين المعلومات من الأنواع المختلفة للبيانات، الأمر الذي يتيح للنموذج أداء مهام مثل التصنيف، التنبؤ، أو حتى توليد البيانات كإنشاء صور من نصوص.

ميثود info() في pandas لا تعرض البيانات الفعلية داخل DataFrame، بل تعرض معلومات وصفية عنه، بالتالي يظهر عدد الصفوف وعدد الأعمدة، أسماء الأعمدة وأنواع البيانات dtypes واستخدام الذاكرة. وميثود info() نفسها تطبع المعلومات مباشرةً ولا تُرجع قيمة أي تعود بـ None وذلك طبيعي. لعرض البيانات عليك كتابة validation_labels.head() لعرض أول 5 صفوف، أو validation_labels.tail() لعرض آخر 5 صفوف، أو print(validation_labels) لعرض كل البيانات وذلك غير عملي للبيانات الكبيرة، فتجنبه.

ما فهمته هو أنك تريد أن يتساوى الشركاء الآخرين في الأموال المسحوبة، الشريك الأول 43.75% سحب 1,000,000 وليكن ريال مثلاً، بما أن الشريك الثاني يملك نفس النسبة 43.75%، فيجب أن يسحب نفس المبلغ 1,000,000 ريال. بالتالي الشريك الثاني يجب أن يسحب 100,000 ريال إضافية. أما الشريك الثالث يجب أن يسحب 211,714.29 ريال إضافية، وذلك بناءًا على حساب نسبته 12.5% بالنسبة إلى نسبة الشركاء الآخرين: 12.5 / 43.75 * 1,000,000 = 285,714.29 ولو طرحنا 74,000 من 285,714.29 سنحصل على 211,714.29

ذلك تحديث جديد بالفعل لم يكن موجود من قبل وهو خاص بالحسابات الجديدة بعد تاريخ 13 نوفمبر 2023، حاليًا أنت في مرحلة الاختبار المُغلق وذلك قبل إطلاقه للجمهور العام على متجر Google Play، ويتعين عليك اختيار مجموعة محددة من المختبرين testers وعددهم 20 بأجهزة مختلفة ليجربوا تطبيقك قبل أي شخص آخر لمدة 14 يوم بمعنى التطبيق يظل على الهاتف لمدة 14 يوم، وهم فقط من يمكنهم الوصول إلى تطبيقك وتنزيله من متجر Play خلال فترة الاختبار المغلق. قم بالرجوع للوحة الرئيسية بالضغط على جميع التطبيقات أعلى اليمين ثم اختر التطبيق الخاص بك، ثم انزل للأسفل وستجد قسم باسم الإختبار الداخلي، اضغط به على اختيار المختبرين ثم اختر مجموعات google. الآن توجه للتالي: https://groups.google.com/ ثم قم بالضغط على إنشاء مجموعة، واكتب أي اسم للمجموعة، ثم تحديد خصوصية المجموعة إلى أي مستخدم على الويب ويمكن للجميع طلب الإنضمام، وستحتاج على الأقل لإضافة عضو واحد للإنشاء، قم بإضافة نفسك بها من خلال كتابة أي بريد آخر تمتلكه، ثم عليك تفعيل خيار إضافة أعضاء مباشرةً. ثم اضغط على إنشاء المجموعة، وبعدها ستقوم بمشاركة المجموعة على جروب مثلاً لينضم إليها أشخاص ويختبروا التطبيق، أو إضافة أشخاص إليها عبر البريد. ثم أضف رابط المجموعة في google play console ليتم إضافة الأشخاص الموجودين داخلها، حاول العثور على مجموعة خاصة بالإختبار على فيسبوك أو تيليجرام، أو قم بتجربة تطبيق Testers Community - 12 Testers على جوجل بلاي. الأمر يطول شرحه، لذا ابحث على اليوتيوب عن "Google Play Console إجراء الإختبار المُغلق" وستجد شرح مُفصل عمليًا.

لا يوجد دالة باسم someCode في ملف app1.js، وهي ليست دالة مدمجة في لغة جافاسكريبت. بالتالي عليك كتابتها كالتالي: function someCode(birthdayString) { console.log(birthdayString) } const birthday = '18.04.1982' age = someCode(birthday) وداخل الدالة تستطيع كتابة المنطق الذي تريده، مثلاً حساب العمر وخلافه.

ذلك خطأ يظهر من المتصفح نفسه وليس بسبب الكود لديك ربما بسبب إضافة في المتصفح أو ما شابه، حيث script-src resource: chrome هو التوجيه المحدد داخل سياسة CSP ويحدد مصادر النصوص المسموح بها، ويسمح فقط بالنصوص التي تأتي من المصادر التي تبدأ بـ resource: chrome ويعني موارد داخلية للمتصفح نفسه أو ملحقات المتصفح. والرسائل تختلف من موقع لآخر حسب الكود الخاص بالموقع، فالكونسول في المتصفح يعكس حالة الكود والأداء والتكوين للموقع الذي تتصفحه حاليًا، ومن الطبيعي جدًا أن ترى رسائل مختلفة عند زيارة مواقع مختلفة. محرك البحث يسمى Search Engine وهو النظام الأساسي أو التكنولوجيا التي تعمل في الخلفية وتقوم بالعمل الحقيقي للبحث، وفي الأساس بشكل مُختصر هو عبارة عن خوارزميات. ويقوم بما يلي: زحف الويب Web Crawling لتصفح الإنترنت بشكل مستمر وفهرسة صفحات الويب. فهرسة المحتوى لتنظيم المعلومات التي تم جمعها من صفحات الويب بطريقة تسمح بالبحث السريع والفعال. معالجة الاستعلامات لتحليل طلبات البحث التي يدخلها المستخدمون. ترتيب النتائج لتحديد أفضل النتائج ذات الصلة بطلب البحث وترتيبها حسب الأهمية. وأمثلة محركات البحث كثيرة منها Google Search، Bing، DuckDuckGo، Yahoo Search، Baidu. أما صفحة البحث Search Page هي واجهة المستخدم التي تراها في متصفح الويب عندما تستخدم محرك بحث، وتسمح لك بإدخال استعلام البحث وهو المربع الذي تكتب فيه الكلمات التي تريد البحث عنها، وتعرض نتائج البحث من خلال قائمة الروابط والملخصات التي يعرضها محرك البحث استجابة لاستعلامك. أما بخصوص محرك البحث الموجود في المتصفح فتستطيع تعيين أي محرك بحث تريد من خلال إعدادات المتصفح. الخادم هو جهاز كمبيوتر أو نظام برمجي مصمم لتقديم خدمات أو موارد لأجهزة كمبيوتر أخرى تُعرف باسم العملاء Client، وفي الويب، الخادم هو المسؤول عن استضافة مواقع الإنترنت وإرسال صفحات الويب إلى المتصفحات عندما يطلبها المستخدم. والمقصود بأن شفرة جافاسكريبت يمكن أن تعمل خارج المتصفح، مثل العمل على الخادم، هو استخدامها كلغة واجهة خلفية back-end من أجل العمل خارج بيئة المتصفح نوعًا ما من خلال بيئة تشغيل runtime، وذلك يتيح استخدام جافاسكريبت لكتابة تطبيقات تعمل على الخادم، مثل إدارة قواعد البيانات أو معالجة الطلبات. وبيئة التشغيل الأشهر هي Node.js، وهي بيئة تشغيل تمكنك من تشغيل شفرة جافاسكريبت على الخادم وهي مبنية على محرك جافاسكريبت Chrome V8 الخاص بمتصفح جوجل كروم، وبفضلها أصبح بإمكان المبرمجين استخدام جافاسكريبت على كل من الخادم والعميل. ستحتاج إلى تفصيل أكثر، ستجده هنا: و ECMAScript هي مواصفة أو معيار للغة برمجة تم تطويرها بواسطة منظمة ECMA International، وهي هيئة تضع معايير لتقنيات المعلومات، حيث جافاسكريبت هي إحدى اللغات التي تطبق تلك المواصفة، وECMAScript تحدد القواعد والميزات التي يجب أن تكون موجودة في اللغة، وجافاسكريبت هي تطبيق عملي لتلك القواعد. أما ECMA-262 هو الاسم الرسمي لوثيقة المواصفة التي تصف بالتفصيل كيف يجب أن تعمل ECMAScript، وتُحدث الوثيقة باستمرار، وكل إصدار جديد يضيف ميزات جديدة للغة. بينما مفهوم Transpilation يعني عملية تحويل شفرة برمجية مكتوبة بلغة معينة إلى شفرة بلغة أخرى، أو تحويل إصدار حديث من كود لغة معينة إلى إصدار أقدم ليعمل على البرامج القديمة، بالتالي في جافاسكريبت ما يتم هو تحويل الشفرة من إصدار حديث من ECMAScript مثل ES6 أو أحدث إلى إصدار أقدم مثل ES5، فبعض المتصفحات القديمة لا تدعم الميزات الحديثة لجافاسكريبت، لذا نحتاج إلى تحويل الشفرة لتكون متوافقة مع تلك المتصفحات. واللغات التوصيفية Markup Languages هي لغات لتنسيق النصوص والبيانات بطريقة يمكن لأجهزة الكمبيوتر فهمها وعرضها، وتعتمد على علامات Tags أو عناصر element لتحديد كيفية تنظيم المحتوى أو عرضه، ومنها HTML (HyperText Markup Language) وهي اللغة الأساسية لإنشاء صفحات الويب، وستجد بها عنصار مثل <p> للفقرات و <h1> للعناوين. لديك أيضًا Markdown وهي لغة بسيطة لكتابة النصوص ويمكن تحويلها إلى HTML.

نعتذر عن إمكانية توافر ذلك حاليًا بالأكاديمية، حيث أنه في حالة السماح بتحميل الفيديو سيتم إتاحة الدورات للجميع، وقد تم بذل مجهود كبير من قبل فريق من المدربين في إعداد وتوفير تلك الدورات لك، وأيضًا يتم تحديث الدورات كل فترة بالإضافة إلى الدعم من قبل أكثر من مدرب للإجابة على أسئلتك ومساعدتك في أي وقت. وأيضًا الشهادة والإختبارات والدورات الأخرى التي يتم توفيرها لك لاستكمال مسارك البرمجي الذي إخترته. والسبب الرئيسي لعدم السماح بتحميل الكورسات لمشاهدتها offline هو أن معظم منصات التعليم الإلكتروني تعتمد على نموذج البث المباشر لتوفير المحتوى التعليمي، ويتم تخزين محتوى الفيديو والمواد التعليمية على خوادم الشركة المزودة للخدمة التعليمية والتي يتم الوصول إليها من خلال الإنترنت فقط. وأيضًا هناك سبب آخر، إتاحة المواد التعليمية بشكل مجاني يضر أكثر مما يفيد، فمن طلب الإجتهاد وعلو الشأن عليه ببذل بعض الجهد ودفع جزء من ماله ليثبت صدق عزيمته ويحصل على مواد تعليمية قيمة تؤهله لمراده، بينما من ليس لديه عزيمة وصدق في طلبه فلن يقوم بذلك على عكسك أنت.

السؤال غير واضح، ما الغرض من السكريبت؟ هل تقصد سكريبت لتسجيل الدخول على حسابك وتنفيذ أمر ما كتشغيل قائمة من الأغاني؟ ستحتاج إذن إلى حساب مطور، لتتمكن من الوصول إلى Apple Music API، في حال لا تريد ذلك، فستحتاج إلى استخدام مكتبة Selenium أو Playwright لفتح منصة الويب الخاصة بـ Apple Music وتنفيذ محاكاة لما تريده كالنقر أو البحث وخلافه، والمكتبة الأخيرة أفضل.

ستجد بجانب دروس الدورة علامة دائرة زرقاء بجانب الدروس التي لم تشاهدها بعد داخل كل مسار مثل التالي: وستختفي تلك الدائرة في حال شاهدت الدرس. لكن أرجو عدم الضغط على زر "حدد الموقع كمقروء" فذلك من شأنه جعل كامل الموقع كأنك قرأت المقالات وشاهدت الدروس لذا ارجو عدم الضغط عليه.

لنحاول التأكد من أن Nginx يستخدم location /static/ بشكل صحيح لجميع الطلبات التي تبدأ بـ /static/، وأن الـ location يتمتع بالأولوية على أي كتلة أخرى ربما تتعارض معه. أولاً بتعديل ملف الإعدادات لاستخدام ^~ مع location /static/ لإعطائه الأولوية: server { root /opt/Fikra-Project; location ^~ /static/ { alias /opt/Fikra-Project/staticfiles/; } location /media/ { alias /opt/Fikra-Project/media/; } # إعدادات Gunicorn location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } } حيث ^~ يخبر Nginx أنه إن تم العثور على تطابق مع /static/، فلا يتم التحقق من أي كتل location أخرى، واستخدام ذلك الـ location مباشرًة، ويجب أن يكون location ^~ /static/ يأتي قبل location / في ملف الإعدادات. ثم تنفيذ أمر: python manage.py collectstatic --noinput بعد التعديل، تفقد صحة الإعدادات وأعد تحميل Nginx: sudo nginx -t sudo systemctl reload nginx

ليس كل شيء بطبيعة الحال، لكن سيتم قياس مدى استيعابك لما قمت بدراسته في الدورة، أي توجيه أسئلة في صميم محتوى الدورة لرؤية هل استوعبت بالفعل الجانب النظري والعملي أم هناك نقاط ضعف بحاجة للمراجعة؟ آلية الإختبار هي كالتالي: بعد إنهاء 4 مسارات من الدورة على الأقل (سيتم إختبارك في تلك المسارات فقط)، أو الدورة بالكامل عليك رفع المشاريع التي قمت بها بالدورة على حسابك في github، ثم التحدث لمركز المساعدة وإخبارهم أنك تريد التقدم للإختبار وتوفير روابط المشاريع على github. ثم الإنتظار لبعض الوقت لحين مراجعة المشاريع وسيتم الرد عليك، وتحديد موعد لإجراء مقابلة، وبها يتم: إجراء محادثة صوتيّة لمدة 30 دقيقة يطرح المدرّب عليك أسئلة متعلّقة بالدورة والأمور التي نفّذتها خلالها. يحدد لك المدرّب مشروعًا مرتبطًا بما قمت به أثناء الدورة لتنفيذه خلال فترة محددة تتراوح بين أسبوع إلى أسبوعين. إجراء محادثة صوتيّة أخرى لمدّة 30 دقيقة يناقش بها مشروعك وما نفذته وتطرح أسئلة خلالها. إن سارت على جميع الخطوات السابقة بشكل صحيح، تحصل على الشهادة أو يرشدك المدرّب لأماكن القصور ويطلب منك تداركها ثم التواصل معنا من جديد.

في ملف src\components\common\form.jsx في الواجهة الأمامية كتبت onSubmit بشكل غير صحيح، في المكون، يجب كتابته onSubmit عند عمل props destructuring هنا: function CommonForm({ formControls, formData, setFormData, onSubmit, buttonText, isBtnDisabled }) وعند تمريره هنا: <form onSubmit={onSubmit}> بعد ذلك سيظهر لك خطأ آخر بسبب أنك في الواجهة الخلفية في ملف controller\userController.js تتحقق من من حقل configPassword وهو غير موجود في الواجهة الأمامية: if (findEmail === null && password === configPassword) { لذا عليك تعديل دالة register في ذلك الملف إلى التالي: exports.register = async (req, res) => { const { name, email, password } = req.body; try { const hashPassword = await bcrypt.hash(password, 10); const findEmail = await User.findOne({ where: { email } }); if (!findEmail) { const user = await User.create({ name, email, password: hashPassword, configPassword: hashPassword, role: 'user', }); res.status(200).json({ message: 'تم انشاء الحساب بنجاح' }); } else { res.status(401).json({ message: 'الحساب موجود بالفعل ' }); } } catch (e) { res.status(500).json(e.message); } };

كلاهما في مجال تعلم الآلة، وهما تقنيتان مختلفتان لهما أهداف متباينة رغم وجود بعض التشابه في الفكرة العامة لاستخدام المعرفة المكتسبة. Multi-task Learning (MTL) أو التعلم متعدد المهام، تهدف إلى تدريب نموذج واحد على عدة مهام ذات صلة في نفس الوقت، بحيث يتم تعلم تمثيلات مشتركة shared representations تفيد جميع المهام، وذلك لتحسين الأداء العام للنموذج عبر الاستفادة من المعلومات المشتركة بين المهام كتعلم ميزات عامة تُفيد في الكشف عن حواف الصور للتعرف على الوجوه والكائنات معًا. بالتالي تقليل خطر overfitting بسبب تعلم ميزات عامة، وتوفير في الموارد الحاسوبية بدلًا من تدريب نماذج منفصلة لكل مهمة، وستجد أنها شائعة في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة للتعرف على إشارات المرور والمشاة معًا، أو في الرعاية الصحية لتشخيص أمراض متعددة من صور الأشعة. أما Transfer Learning (TL) أو نقل التعلم، فتعتمد على استخدام المعرفة المكتسبة من مهمة مصدر source task، وتكون ذات بيانات كبيرة لتحسين الأداء في مهمة هدف target task ذات بيانات محدودة، للاستفادة من المعرفة السابقة كالأوزان في شبكة عصبية لتسريع التدريب أو تحسين الأداء في المهمة الجديدة. وهي فعالة في حالات البيانات المحدودة للمهمة الهدف، وتوفر الوقت والموارد، خاصةً في الشبكات العصبية العميقة، وتقنية أساسية في النماذج الحديثة مثل BERT أو GPT، حيث تُدرَّب النماذج على بيانات عامة ثم تُضبط من خلال عمل fine-tune لمهام محددة.

ما هو الخطأ الظاهر لك؟ وعامًة يوجد إضافة جاهزة للربط مع باي بال: https://wordpress.org/plugins/wp-paypal/ https://wordpress.org/plugins/quick-paypal-payments/ قم بتجربة أيًا منهم واختر المناسبة لك.

ذلك مجال علمي متعدد التخصصات يجمع بين علم الأحياء و علم الحاسوب، أي ببساطة، استخدام التقنيات الحسابية لتحليل البيانات البيولوجية وفهم الأنظمة البيولوجية. بالتالي هو تطبيق أدوات وتقنيات من علوم الحاسوب، كالخوارزميات لتطوير طرق لحل المشكلات البيولوجية، هياكل البيانات لتنظيم وتخزين البيانات البيولوجية الضخمة بكفاءة، قواعد البيانات لإنشاء وإدارة قواعد بيانات بيولوجية واسعة النطاق، الإحصاء لتحليل البيانات البيولوجية واستخلاص استنتاجات ذات مغزى، تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لنمذجة العمليات البيولوجية والتنبؤ بها، والنمذجة الرياضية والمحاكاة لفهم سلوك الأنظمة البيولوجية المعقدة. حاليًا يستخدم علماء الأحياء الحاسوبية تلك الأدوات والتقنيات للإجابة على أسئلة بيولوجية مهمة، منها تحليل الجينوم لفهم تركيب ووظيفة الجينات والجينوم الكامل للكائنات الحية، دراسة البروتينات (البروتيوميات) لتحليل تركيب ووظيفة البروتينات وتفاعلاتها، اكتشاف الأدوية لتطوير أدوية جديدة عن طريق تحليل البيانات البيولوجية وتصميم الجزيئات الدوائية، علم الأحياء النظمية لفهم الأنظمة البيولوجية المعقدة كوحدات متكاملة، بدلاً من دراسة أجزاء منفصلة، والمعلوماتية الحيوية Bioinformatics والتي تستخدم كمصطلح مرادف لعلم الأحياء الحاسوبي، ولكنها تركز بشكل خاص على إدارة وتحليل البيانات البيولوجية. وعلم الأحياء الحاسوبي ضروري في العصر الحديث بسبب كميات البيانات البيولوجية الهائلة والتي أدت التطورات في التقنيات البيولوجية كالتسلسل عالي الإنتاجية إلى توليد كميات ضخمة من البيانات التي تحتاج إلى تحليل حاسوبي، والأنظمة البيولوجية معقدة للغاية وتتطلب أدوات حسابية متطورة لفهمها، وتسريع وتيرة الاكتشافات البيولوجية وتطبيقاتها في مجالات مثل الطب والزراعة والتكنولوجيا الحيوية.

صحيح، قديمة وليست مستخدمة بشكل كبير حاليًا، حيث توقف تطويرها منذ فترة طويلة جدًا، فأخر إصدار رسمي كان في عام 2000 تقريبًا كما هو ظاهر في المستودع الرسمي: https://github.com/khinsen/ScientificPython تم استبدالها بمكتبات أحدث وهم: NumPy: للعمليات العددية والمصفوفات بكفاءة عالية. هي أساس معظم المكتبات العلمية الأخرى. SciPy: مجموعة واسعة من الخوارزميات والأدوات العلمية والهندسية مثل التكامل، التحسين، الإحصاء ومعالجة الإشارات. Matplotlib: لإنشاء رسوم بيانية وتصور البيانات. Pandas: لتحليل ومعالجة البيانات المنظمة كالجداول وسلاسل الزمن.

قم بتشغيل cmd كمسؤول administrator عند تنفيذ الأوامر، وبعد الإنتهاء نفذ الأوامر التالية: DISM.exe /Online /Cleanup-image /Restorehealth ثم: sfc /scannow