اذهب إلى المحتوى

Ali Ahmed55

الأعضاء
  • المساهمات

    1868
  • تاريخ الانضمام

  • تاريخ آخر زيارة

  • عدد الأيام التي تصدر بها

    14

كل منشورات العضو Ali Ahmed55

  1. السلام عليكم هو من الطبيعه انا الواحد يحب اكثر من مجال يعني انا بحب البرمجه جدا والكمبيوتر وكده فا اوقت كده بميل لمجال تاني غير الا انا اصل بتعلمه فا يعني اي حل الموضوع ده وهل من المشكله الي بتوجه الناس البتبدا فيه تعلم البرمجه ان كل ما يسمع عن مجال بيقي عاوز يتعلم المجال ده
  2. تمام , شكرااا جدا
  3. ايوه بس الماك الجديد غالي اوي هنا فيه مصر واقل حاجه M1 يعني مش هينفع اقل من كده والا من 16 جيجا يعني 8 مش هينفع برد
  4. انا ممكن اشتري جهاز ماك مستعمل فا اقل حاجه تكون اي يعني النظام التشغل والرمات وكده يعني عشان اشتغل كا مطور واعتقد هيكون كده افضل يعني هو اقل جهاز مستعمل فيه حدود كام كده
  5. طيب انا ازي يعني احمل virtual machine وهل ده نظام تشغل يعني وكده وتحميل صعب ام سهل
  6. السلام عليكم ماد لو اريد مطور تطبيقات علي منصات ابل هل يجب انا امتلك جهاز ماك لتطوير تطبيقات علي منصات ابل وهل افضل اتعلم لغة سوفت ام اتعلم فلاتر
  7. السلام عليكم هو افضل خورزميه هي التكون وقت تنفيذها ثابت وهل ده ممكن يحصل فيه كل سطر من الكود بمعني ان يكون البرنامج كلو كده
  8. تمام شكرااا اوي والله ربنا يخليك يارب انا اتعلم كثير اوي الحمد الله
  9. كان فيه مشكله فيه االصوره مش واضح خالص بس الحمد الله تمام دلوقتي وده الكود import face_recognition from PIL import Image , ImageDraw import numpy # File Image malan = face_recognition.load_image_file("Malan.png") harvard = face_recognition.load_image_file("Harvard.jpg") # encodings harvard_locations = face_recognition.face_locations(harvard) harvard_encodings = face_recognition.face_encodings(harvard , harvard_locations) malan_encoding = face_recognition.face_encodings(malan)[0] # file Image Pillow img = Image.fromarray(harvard) draw = ImageDraw.Draw(img) # for loop faces for(top ,right, bottom , left) , face_encoding in zip(harvard_locations , harvard_encodings): matches = face_recognition.compare_faces([malan_encoding] , face_encoding) face_distance = face_recognition.face_distance([malan_encoding] , face_encoding) best_match_index = numpy.argmin(face_distance) if matches[best_match_index]: draw.rectangle(((left , top) , (right , bottom)) , outline=(0,255,0) , width=5) else: draw.rectangle(((left , top) , (right , bottom)) , outline=(255,0,0) , width=5) del draw img.show() بس اخر سوال السطر القبل الاخير الهو del draw هو ليه عامل كده يعني
  10. اول شكراا جدا علي المعلومات القيمه تاني حاجه انا ما بكتب الكود ده print(face_distance) برجع بقيمه 0 فا انا ما كنتش فاهم اي 0 ده بس الحمد الله دلوقتي فهمت وكمان انا كتب الكود ده print(matches) رجع لكو False ما فيش Ture خالص معني كده انا الصور التاني مش موجود فيه David Malan صح كده
  11. تمام انا فهمت الجزاء الاول ممكن طيب كده افهم اليه الجزاء التاني اول هو اي الفرق بين Compare_faces و face_distance والجزاء التاني اهو for(top ,right, bottom , left) , face_encoding in zip(harvard_locations , harvard_encodings): matches = face_recognition.compare_faces([malan_encoding] , face_encoding) face_distance = face_recognition.face_distance([malan_encoding] , face_encoding) best_match_index = numpy.argmin(face_distance) وفيه السطر matches ليه اول قيمه موجود بين list وكمان هو اجاي فيه الخر كده وكتب del draw برد الحلقة forليه يعني
  12. هو ليه دكتور ديفيد ميلان في كور CS50 ما عملش face_locations ال صوره malan.png وعمل علي طول face_encodings ملحوظ صور malan.png تحتوي علي وجه واحد وليه فيه الصور التاني ولو تكون مثل Harvard.jpg عمل face_locations وبعد كده عمل face_encodings معه العلم انا Harvard.jpg تحتوي علي اكثر من وجه وليه عند صورة ميلان وعند face_encodings("malan.png") و حص index[0] ,ومعملش كده فيه صورة Harvard.jpg والكود اهو import face_recognition from PIL import Image , ImageDraw import numpy # File Image malan = face_recognition.load_image_file("Malan.png") harvard = face_recognition.load_image_file("Harvard.jpg") # encodings harvard_locations = face_recognition.face_locations(harvard) harvard_encodings = face_recognition.face_encodings(harvard , harvard_locations) malan_encodings = face_recognition.face_encodings(malan)[0]
  13. هو يعني اي التشويش وشكراا جدااا
  14. تمام , شكراا جدااا ال -1 هروح مع الموجب 1
  15. شكراا جدا والله وانا حسنت المعادله تمام شكرااا احنا خادن a - 1 عامل مشتركه صح كده
  16. اول شكراا جداا لحضرتك والله علي الكلام الجميل ده انا اتحمست جدا والله بعد الكلام وحل التمارين كا الاتي: انا حلت من 1867 الي 9814 a = 1867 b = 9814 sum = (b * (b + 1) / 2) - ((a - 1) * ((a - 1) + 1) / 2) print(sum) شكراا جدا والله انا استفدت كثير اوي والله شكرا اوي يا أ.سيد
  17. طيب مش ممكن نستخدم القاعده الرياضيه ال هي n + (n + 1) / 2 بس كده هتحسب ناتج جمع جميع الأرقام الموجودة من من 1 الي n ازي استخدم نفس المعادله الرياضيه او لحساب ناتج جمع جميع الرقم من 1867 الي 9814 وكده هيكون الخورزميا افضل بكثير من الحقله فا ازي استخدمها
  18. ايو انا حضرتك بقصد Corss-paltform , انا راي من اري الحضرتك الازم المبرمج يتقن فعلن حل المشاكل والهايكل البيانات والخورزميات لغة البرمجه ده مجرد اده مش اكثر من كده
  19. السلام عليكم هل ال Cross-Platform Apps يوثر علي لغة سوفت او كوتلن وازي شركه ابل وجوجل بتوجه هدا التقدم يعني مش ده كده بياثر سلب علي بغة سوفت وكوتلن
  20. اه يعني هي بترجع index تمام شكرا جداا
  21. السلام عليكم اي الفرق بين argmin و argmax فيه مكتبه Numpy
  22. السلام عليكم يعني اي مصفوف حجمها ثابت زي الtuple
×
×
  • أضف...