Chihab Hedidi

المشكلة هي أن قيمة المعلمة algorithm في دالة KMeans يجب أن تكون إما 'lloyd' أو 'elkan'. لكن في الكود الخاص بك تم تعيينها إلى 'auto'، ، لحل هذه المشكلة يجب تعديل الكود لتغيير قيمة المعلمة algorithm إلى 'lloyd' أو 'elkan'. بالنسبة للفرق بينهما خوارزمية ليويد (Lloyd's algorithm) تعتبر الطريقة الكلاسيكية والأساسية لتنفيذ خوارزمية K-Means، وتعرف أيضا بـ "Forgy's algorithm". و تعتمد على تحديث المراكز من خلال تعيين كل نقطة إلى أقرب مركز، ومن ثم تحديث مراكز الكتل بناء على متوسط النقاط المخصصة لكل مركز. عادة ما تكون أسرع في الحالات التي تكون فيها الأبعاد قليلة. بالنسبة لخوارزمية إلكان (Elkan's algorithm) تعتبر تحسينا لخوارزمية ليويد الكلاسيكية، وتستخدم حدودا ثلاثية لتقليل عدد الحسابات المطلوبة عند تعيين النقاط إلى المراكز، يمكن أن تكون أسرع في الحالات التي تحتوي على عدد كبير من الأبعاد أو عدد كبير من المجموعات. استخدام أي من الخوارزميتين يعتمد على طبيعة البيانات والأداء المطلوب. في معظم الحالات، خوارزمية ليويد تكون كافية وتعمل بكفاءة. إذا كانت البيانات تحتوي على عدد كبير من الأبعاد أو كانت هناك حاجة لتحسين الأداء، يمكن تجربة خوارزمية إلكان.

الخطأ الذي تواجهه ناتج عن وجود عنصر <a> داخل عنصر آخر <a>. في الكود لديك، يتم استخدام NavLink كعنصر أب ويحتوي داخله على عنصر <Dropdown> والذي يحتوي بدوره على عنصر <Link>. هذا ما يسبب الخطأ لأن NavLink يستخدم عنصر <a> في هيكله الداخلي. لحل هذه المشكلة، يمكنك تعديل هيكل الكود بحيث لا يحتوي NavLink على عناصر <a> أخرى بداخله. يمكن فعل ذلك عن طريق وضع محتوى الـ Dropdown خارج الـ NavLink، ثم استخدام أسلوب آخر لعرض القائمة المنسدلة. على سبيل المثال: import React, { useState } from "react"; import "./header.css"; import { Link, NavLink } from "react-router-dom"; import { CiMenuBurger } from "react-icons/ci"; import { RiCloseFill } from "react-icons/ri"; import logo from "../../images/logo.png"; import { useSelector } from "react-redux"; import { BsThreeDotsVertical } from "react-icons/bs"; import Dropdown from "./Dropdown"; function Header() { const [click, setClick] = useState(false); const [dropdown, setDropdown] = useState(false); const { user } = useSelector((state) => state.auth); const handleClick = () => setClick(!click); return ( <> <nav className="navbar"> <div className="nav-container"> <Link to="/" className="nav-logo"> <div className="logo"> <img src={logo} alt="logo" /> </div> <span className="logo-icon">Bookly</span> </Link> <ul className={click ? "nav-menu active" : "nav-menu"}> {user ? ( <> <li className="nav-item"> <NavLink to="/" className={({ isActive }) => isActive ? "active" : "nav-links" } onClick={handleClick} > Home </NavLink> </li> {user.isAdmin && ( <li className="nav-item"> <NavLink to="/admin" className={({ isActive }) => isActive ? "active" : "nav-links" } onClick={handleClick} > Dashboard </NavLink> </li> )} <li className="nav-item"> <span className="nav-links nav-dropdown" onClick={() => setDropdown(!dropdown)} > {user.name} <BsThreeDotsVertical /> </span> {dropdown && <Dropdown />} </li> </> ) : ( <> <li className="nav-item"> <NavLink to="/" className={({ isActive }) => isActive ? "active" : "nav-links" } onClick={handleClick} > Home </NavLink> </li> <li className="nav-item"> <NavLink to="/login" className={({ isActive }) => isActive ? "active" : "nav-links" } onClick={handleClick} > Login </NavLink> </li> </> )} </ul> <div className="nav-icon" onClick={handleClick}> {click ? ( <span className="icon"> <RiCloseFill /> </span> ) : ( <span className="icon"> <CiMenuBurger /> </span> )} </div> </div> </nav> </> ); } export default Header; وفي مكون Dropdown، تأكد من أن الروابط لا تستخدم عناصر <a> داخل عناصر أخرى من نفس النوع: import React from 'react' import { useDispatch } from 'react-redux' import { logoutUser } from '../../redux/apiCalls/authApiCalls' import { Link } from 'react-router-dom' function Dropdown() { const dispatch = useDispatch() const logout = () => { dispatch(logoutUser()) } return ( <div className='dropdown'> <ul className="dropdown-menu"> <li className="dropdown-item" onClick={logout}> Logout </li> <li className="dropdown-item"> <Link className='dropdown-item-link' to='/favorites'> My Favorites </Link> </li> </ul> </div> ) } export default Dropdown بهذه الطريقة، تتجنب وجود عنصر <a> داخل عنصر آخر، مما يحل الخطأ الذي يظهر لك

نعم أبرزها نوع التعلم حيث أن التصنيف (Classification) هو نوع من التعلم المراقب (Supervised Learning) حيث يتم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على ملصقات (Labels) معروفة لتدريب النموذج. الهدف هو تصنيف البيانات الجديدة بناء على هذه الملصقات، بينما التجميع (Clustering) هو نوع من التعلم غير المراقب (Unsupervised Learning) حيث لا توجد ملصقات معروفة. الهدف هو تجميع البيانات إلى مجموعات (Clusters) بناء على التشابه بين العناصر دون معرفة مسبقة بالتصنيفات. كما أن طريقة التقييم تختلف ففي التصنيف يتم تقييم أداء النموذج بناءً على دقة التنبؤات مقارنة بالملصقات الحقيقية، باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) والاحساس (Recall) والدقة الإيجابية (Precision)، بينما في التجميع يتم تقييم الأداء بناءً على جودة التجميع، باستخدام مقاييس مثل معامل ديفيس-بولدين (Davies-Bouldin index) أو معامل الشبه (Silhouette score).

كل عام و أنت بخير علي، نعم يمكنك استخدام تعلم الآلة والتعلم العميق في مجال كرة القدم وهناك العديد من الاستخدامات المثيرة للاهتمام في هذا المجال، فيمكن استخدام تعلم الآلة لتحليل أداء اللاعبين والفرق من خلال دراسة البيانات الإحصائية للمباريات، كما يمكن تحليل الحركات، التمريرات، التسديدات، ومواقف الدفاع والهجوم لتقديم تقارير مفصلة تساعد المدربين في تحسين الأداء، و يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المشجعين من خلال توفير تحليلات لحظية خلال المباريات، وإنشاء محتوى مخصص، والإجابة على استفسارات الجمهور عبر تطبيقات الدردشة الآلية. كل هذا و غيرها من الإستخدامات التي يمكن أن نطبقها في هذا المجال.

منصة Google Scholar ليس مخصصا فقط لأبحاث مجال الذكاء الاصطناعي، بل هو محرك بحث أكاديمي شامل يمكن من خلاله العثور على أبحاث ودراسات في جميع المجالات العلمية، حيث يمكنك البحث عن أحدث الأبحاث والدراسات في مجال الذكاء الاصطناعي، وهذا سيساعدك على الاطلاع على التطورات الجديدة في هذا المجال وفهم النظريات والخوارزميات الجديدة، كما أن في كثير من الأحيان، يقوم الباحثون بنشر الأكواد المصدرية لمشاريعهم البحثية. يمكنك العثور على هذه الأكواد واستخدامها كأمثلة أو نقطة انطلاق لمشاريعك الخاصة. و إذا كنت تعمل على بحث أكاديمي أو مشروع يحتاج إلى توثيق، يمكنك استخدام Google Scholar للعثور على المراجع المناسبة والاستشهادات الأكاديمية، يعني هو عبارة عن أداة قوية تساعدك على البقاء على اطلاع دائم بآخر المستجدات في جميع المجالات التقنية وتطبيقها في عملك البرمجي.

أكيد هناك مقاييس أخرى يمكن استخدامها لتقييم النموذج بشكل أفضل حسب السياق والهدف من النموذج: متوسط الخطأ المطلق (Mean Absolute Error - MAE): يقيس هذا المقياس متوسط قيمة الفروق المطلقة بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية. يعتبر MAE أقل تأثرا بالقيم الشاذة مقارنة بـ MSE. جذر متوسط مربع الأخطاء (Root Mean Squared Error - RMSE): هو الجذر التربيعي لمتوسط مربع الأخطاء، وهو يعطي نفس وحدة القياس للبيانات الأصلية. متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (Mean Absolute Percentage Error - MAPE): يقيس هذا المقياس نسبة الخطأ المطلق إلى القيم الفعلية، ويعبر عنه كنسبة مئوية. معامل التحديد (Coefficient of Determination - R²): يقيس مدى تناسب النموذج مع البيانات. تتراوح قيمته بين 0 و 1، حيث تشير القيمة الأقرب إلى 1 إلى نموذج أفضل. لتحديد أي مقياس هو الأفضل للاستخدام، يعتمد ذلك على طبيعة البيانات والهدف من النموذج، حيث إذا كنت تحتاج إلى مقياس يتعامل بشكل جيد مع القيم الشاذة، يمكن أن يكون MAE أو MAPE أفضل من MSE، بينما إذا كان لديك اهتمام بالوحدات الأصلية للبيانات، فإن RMSE يمكن أن يكون أكثر ملائمة، أما إذا كنت تبحث عن فهم نسبة التباين المفسر بواسطة النموذج، فإن R² سيكون الخيار الأنسب. و يمكنك أن تطلع أكثر على الموضوع من خلال هذه الأسئلة:

على الأغلب هذه المشكلة تكون بسبب إستخدام أحرف خاصة في تسمية المشروع أو في مسار التثبيت، تأكد من أن مسار التثبيت الخاص بـ Unity لا يحتوي على مسافات أو أحرف خاصة يمكن أن تسبب مشاكل، و تأكد من أنك قد قمت بتثبيت جميع الأدوات والمكونات الإضافية المطلوبة مثل Android SDK و NDK و JDK.

إذا كانت المشكلة من الإنترنت يمكنك توقيف الفيديو لفترة حتى يتم تحميله و من ثم مشاهدته بشكل كامل بدون مشاكل، أما إذا كانت مشكلة أخرى ربما هناك بعض الإضافات على المتصفح التي تشكل هذه المشكلة لذا حاول توقيف هذه الإضافات، بالنسبة لفكرة تحميل الفيديوهات فهذا الأمر غير متوفر حاليا في الأكاديمية، لذا أفضل حل يمكنك تطبيقه هو ترك الفيديو يتحمل لفترة على المتصفح ثم مشاهدته.

لا تستطيع النسخ مباشرة من الفيديو، و لكن يمكنك الإطلاع على المستودع الموجود أسفل الفيديوهات من أجل الوصول إلى ملفات المشروع مباشرة، و لكن كنصيحة حاول الكتابة مع المدرب أفضل لأنه بهذه الطريقة ستترسخ المعلومات لديك بشكل أسرع، أما بمجرد النسخ و اللصق لن تفهم الكود بشكل جيد كما أنك ستنسى أغلب الأكواد هكذا.

نعم يمكن استخدام لغة البرمجة بايثون لأداء مثل هذه المهام المتعلقة بالتعديل على ملفات PDF، هناك مكتبات عدة في بايثون يمكن أن تساعدك مثل مكتبة PyMuPDF و reportlab.، سأحاول كتابة كود مختصر لكيفية استخدام بايثون لإزالة جزء من صفحة PDF وتلوينه بلون ثابت: import fitz # PyMuPDF def remove_and_colorize(input_pdf_path, output_pdf_path, rect, color): # فتح ملف الـ PDF doc = fitz.open(input_pdf_path) # تكرار على جميع الصفحات for page in doc: # إزالة المحتوى داخل المستطيل المحدد page.draw_rect(rect, color=color, fill=color) # حفظ التعديلات في ملف جديد doc.save(output_pdf_path) # مثال على إحداثيات المستطيل (يسار، أعلى، يمين، أسفل) بالـ points rect = fitz.Rect(100, 100, 300, 200) # قم بتعديل الإحداثيات حسب الحاجة color = (1, 1, 1) # اللون الأبيض (قيم RGB بين 0 و 1) input_pdf_path = "input.pdf" output_pdf_path = "output.pdf" remove_and_colorize(input_pdf_path, output_pdf_path, rect, color) في هذا المثال تقوم الوظيفة remove_and_colorize بفتح ملف PDF، ثم تقوم بتكرار جميع الصفحات وتلوين الجزء المحدد بالمستطيل باللون المحدد، بعدها يتم حفظ الملف المعدل في مسار جديد.

الانحراف المعياري (Standard Deviation) هو مقياس إحصائي يعبر عن مدى تشتت البيانات حول متوسطها، أي يوضح مدى انتشار القيم في مجموعة البيانات وما إذا كانت قريبة أو بعيدة عن المتوسط، إذا كان الانحراف المعياري صغيرا، فهذا يعني أن القيم قريبة من المتوسط وقليلة التشتت. أما إذا كان كبيرا، فهذا يعني أن القيم موزعة بعيدا عن المتوسط وتظهر تشتتا كبيرا.

الدالة describe تُستخدم للحصول على ملخص إحصائي سريع لبيانات DataFrame أو Series، هذه الدالة تقوم بحساب مجموعة من الإحصائيات الأساسية للبيانات مثل: عدد القيم غير الفارغة (count) المتوسط (mean) الانحراف المعياري (std) الحد الأدنى (min) الرباعي الأول (25%) الوسيط (50%) الرباعي الثالث (75%) الحد الأقصى (max) و هي دائما توفر طريقة سريعة ومفيدة للحصول على نظرة عامة حول توزيع البيانات وإحصائياتها الأساسية.

يمكنك إنشاء أكثر من ملف cpp في نفس المشروع، لكن المشكلة التي تواجهك سببها وجود تعريفين للدالة main في كل من p1.cpp و h.cpp. الدالة main يجب أن تكون معرفة مرة واحدة فقط في المشروع، لأنها نقطة البداية للتنفيذ، إذا كنت بحاجة إلى استخدام وظائف أو أكواد موجودة في الملفات الأخرى، فيمكنك تعريفها في ملفات cpp الأخرى بدون الدالة main. أما إذا كنت تريد استخدام ملفين يحتوي كل منهما على الدالة main، لا يمكنك ذلك في مشروع واحد، لأن المشروع الواحد يمكن أن يحتوي فقط على نقطة دخول واحدة (main). ولكن يمكنك إنشاء مشروعين منفصلين، كل مشروع يحتوي على ملف main الخاص به.

الفكرة بشكل عام سهلة و يمكنك فهمها بسهولة و تطبيقها حيث بعد إنشاء الهيكلية اللازمة في MongoDB، تأكد من أن لديك مجموعة (Collection) في MongoDB لتخزين معلومات المستخدمين، بما في ذلك رقم الهاتف ورمز التحققو لنفرض على أنها بالشكل التالي: { "_id": "unique_user_id", "phone_number": "1234567890", "verification_code": "123456", "is_verified": false } عند تسجيل المستخدم أو عند طلب التحقق، قم بإنشاء رمز تحقق عشوائي وإرساله إلى رقم الهاتف باستخدام خدمة إرسال الرسائل النصية (مثل Twilio)، ثم قم بحفظ رمز التحقق المرسل في سجل المستخدم في MongoDB مع رقم الهاتف، و عندما يقوم المستخدم بإدخال رمز التحقق، قم بمقارنة الرمز المدخل مع الرمز المخزن في قاعدة البيانات، إذا كان رمز التحقق صحيحا، قم بتحديث حقل is_verified ليصبح true في سجل المستخدم.

يمكنك الانتقال إلى المستوى المتقدم أي (Kyu 1 - Kyu 2) عند تحقيقك لمستوى معين من المهارات والخبرة، في العادة تتبع هذه العملية بناء على التقدم التدريجي من المستويات السهلة إلى المستويات الأكثر صعوبة، حيث يجب عليك كسب نقاط كافية من خلال حل التحديات، و يتم تصنيف التحديات بناء على مستوى صعوبتها، والمستويات الأسهل تمنحك نقاطا أقل بينما تمنحك المستويات الأصعب نقاطا أكثر، فكلما حليت عددا أكبر من التحديات وخصوصا التحديات المتوسطة والصعبة ، زادت فرصتك أكثر للانتقال إلى المستويات المتقدمة.

الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على البيانات لتحليلها واستخراج الأنماط والأنماط التنبؤية منها، و يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخراج أنماط وتوجهات، وبالتالي توقع الأحداث المستقبلية، مثل توقع مبيعات أو طلب العملاء، كما يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي لتصنيف البيانات في مجموعات محددة، مما يسهل فهم البيانات بشكل أكبر. بالنسبة لدورة الذكاء الإصطناعي فتتعلم فيها أساسيات بايثون ومعالجة البيانات بمختلف أنواعها، وستتعامل مع مختلف LLMs مثل GPT من OpenAI و LLaMA 2 من Meta وكيفية دمجها مع تطبيقاتك العملية، و الدورة تحتوي على تحديثات دورية بين الحين و الآخر، و سيصل طلبك للإدارة بخصوص إضافة ذكاء الإعمال .

تحقق من أنك قمت بتثبيت الامتدادات الضرورية للغة البرمجة التي تعمل عليها، مثل Python أو JavaScript. قم بفتح قائمة Extensions (الامتدادات) في الجانب الأيسر من البرنامج وتأكد من تثبيت الامتدادات المطلوبة وتفعيلها، و إذا كنت تعمل على لغة بايثون تأكد من أن لديك بيئة عمل صحيحة قيد الاستخدام، أو ربما إمتداد الملف لديك خاطئ بحيث يجب أن يكون .py و إذا استمرت المشكلة أرجوا ارسال صورة توضح المشكلة أكثر.

أسهل طريقة معروفة يمكنك إعتمادها هي إستخدام تقينة WebView في Android و WKWebView في iOS، حيث يمكنك عرض موقع الويب داخل التطبيق، الطريقة يمكن أن تكون سهلة نسبيا إذا كان لديك خبرة في استخدام الأدوات المناسبة، ولكن قد تواجه بعض التحديات في تحويل تجربة المستخدم بشكل مثالي من موقع ويب إلى تطبيق جوال بسبب الاختلافات في تجربة الاستخدام بين الويب وتطبيقات الهواتف. و لكن هذه الطريقة لا تعتبر إحترافية و الأفضل أن يتم برمجة الموقع لوحده و تطبيق الجوال لوحده حيث يكون أكثر تخصيصا كما أن التحكم فيه يكون أفضل و حتى تجربة المستخدم و التصميم يختلف و يكون أفضل، و يمكنك أن تطلع على هذه المقالات لتفهم أكثر : تحويل موقع الكترونى الى تطبيق على الهاتف

لا تشاهد الفيديو و فقط و إنما طبق مع المدرب ما يقوم به، البرمجة تعتمد بصفة كبيرة على التطبيق المباشر ، و أيضا بعد تطبيق ما تعلمته من الفيديو، حاول إجراء تعديلات صغيرة على الكود لمعرفة كيف تتغير النتائج، هذا سيساعدك على فهم تأثيرات تغييرات الكود، و بين الحين و الآخر خصوصا إذا إنقطعت كثيرا عن المجال حاول إعادة برمجة تطبيقات صغيرة بنفسك أو إعادة مشاهدة بعض الفيديوات مع تسريع الفيديو و فقط لتذكر محتواه.

ربط ملف إكسل ليس بالأمر الصعب، بحيث يمكن عرض البيانات وتعديلها من خلال واجهة ويب وتتحديث ملف Excel تلقائيا، وهذا من خلال استخدام مكتبة SheetJS، والتي تتيح لك قراءة وكتابة ملفات Excel باستخدام JavaScript، وهذا مثال بسيط يوضح كيفية استخدام المكتبة لقراءة ملف Excel و التعديل عليه: // تحميل مكتبة SheetJS const XLSX = require('xlsx'); // تحميل ملف Excel const fileInput = document.getElementById('fileInput'); fileInput.addEventListener('change', function(event) { const file = event.target.files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onload = function(event) { const data = event.target.result; const workbook = XLSX.read(data, {type: 'binary'}); // قراءة البيانات من ورقة العمل const worksheet = workbook.Sheets[workbook.SheetNames[0]]; const jsonData = XLSX.utils.sheet_to_json(worksheet); // عرض البيانات في صفحة الويب console.log(jsonData); }; reader.readAsBinaryString(file); }); يمكنك دمج هذا الكود مع وظائف إضافية لعرض وتعديل البيانات وحفظها مرة أخرى إلى ملف Excel.

مرحبا حسام، ستجد أسفل الفيديو الخاص بالدورة مكان مخصص بالتعليقاتن هناك، أرجوا وضع سؤالك أسفل فيديو الدورة.

مرحبا @عزالدين بن تيتي، المشكلة على الأغلب في الملف خصوصا إذا كانت ملفات أخرى الخاصة بإكسال تشتغل بدون مشاكل، فقد يكون الملف نفسه معطوبا مما يتسبب في تعطل الجهاز، أو قد يحتوي الملف على برمجيات خبيثة تسببت في حدوث مشكلات في جهازك، جرب فتح الملف على جهاز آخر لمعرفة ما إذا كان سليما، و أيضا استخدم برنامج مكافحة الفيروسات لفحص جهازك والتأكد من خلوه من البرمجيات الخبيثة، أو كحل أخير قد يكون هناك مشكلة في برنامج إكسال لديك، حاول إعادة تثبيته. بالتوفيق إن شاء الله.

يمكنك استخدام الهاتف المحمول كمصدر إنترنت عن طريق تحويله إلى نقطة اتصال لاسلكية (هوتسبوت)، يمكنك بعد ذلك الاتصال بالهوتسبوت باستخدام جهاز الكمبيوتر أو اللابتوب، بالنسبة للكمبيوتر إذا كان لا يحتوي على أداة wifi يمكنك شراءها حيث تركب في جهة ال usb، أما إذا أردت حل أسهل يمكنك مباشرة ربط الهاتف بالكمبيوتر عن طريق الusb ثم الإختيار من الهاتف usb tethering و ستشتغل معك.

الحل الخاص بك صحيح و إنما فقط ينقصك أن تستعمل الدالة و إعطائها الجملة aLongAndComplexString كمدخلات و تطبع النتيجة و للقيام بذلك يمكنك التعديل على main، و يمكنك القيام بذلك لوحدك عليك المحاولة أكثر، ما تحتاج القيام به هو تعريف مثلا متغير داخل main هكذا input_string = 'aLongAndComplexString' بعدها استدعيه داخل الدالة ليتم تطبيق التغييرات عليه و إطبع النتيجة، و يمكنك أن تطلع أكثر على كيفية عمل الدوال من هنا:

لا يوجد ضرورة لاختيار باقة معينة من هوستنجر من أجل جعل الموقع جاهزا للتسويق الرقمي، و أكيد يمكن لأي موقع على هوستنجر أن يكون قابلا لعمليات التسويق الرقمي، و الأمر هنا ليس له علاقة بالإستضافة بل يكون بالتعديل على الكود الخاص بالموقع عن طريق إضافة أكواد التتبع الخاصة بالمواقع المعروفة.