Ali Ahmed55

تمام هعمل كده وانا شاء الله خير بس حضرتك معندك معلوم ليه ده بيحصل مع العلم ده اول مره تحصل معي المشكله دي اول مره الحمد الله حلت المشكله وكانت من ملفات الكاش والكوكيز في المتصفح والمسحت الملفات دي المشكله اتحلت الحمد الله الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم دي المشكله Oops something went wrong An unknown error occurred. We suggest downloading a copy of your notebook to avoid losing your work, then refresh your browser. وكمان بعد ما اعمل refresh الNotebook مش بترض تحفظ اي حاجه جديد سواء كان الحفظ التقائي او الحفظ اليدو العادي ؟

الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

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؟

شكراا جدا جدا لحضرتكم الكود اشتغل تمام الحمد الله جزاكم الله كل خير

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'

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

السلام عليكم هل مكتبة PyTorch عند استخدامها لبناء الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) تجبرني أن أحمّل البيانات وأعالجها فقط من خلالها، وكأنها نظام مغلق مثل منتجات أبل (حيث كل شيء يعمل مع بعضه)، أم يمكنني الاستعانة بمكتبات أخرى مثل cv2 أو os أو غيرها في تجهيز البيانات؟

الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

السلام عليكم هل يوجد فرق بين تصميم البرمجيات وهندسة البرمجيات؟

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم هل من الأفضل دائمًا استخدام الدوال الجاهزة مثل image_dataset_from_directory في TensorFlow أو الأدوات المشابهة في PyTorch لتحميل البيانات، أم أن هناك أحيانًا يكون من الأفضل الاعتماد على مكتبات مثل OS و OpenCV (cv2)؟ وهل في الغالب يُستهلك معظم الوقت في تحميل الصور ومعالجتها أكثر من بناء شبكة CNN نفسها؟

الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير