Chihab Hedidi

أعتقد أنه صعب العثور على مشروع مفتوح المصدر بالفكرة التي تريدينها لذا من الأفضل تنفيذها بنفسك، و الفكرة الأساسية تعتمد أولا على معالجة الفيديو الملتقط للتعرف على موقع وشكل آلة الطارات باستخدام خوارزميات التعرف على الأجسام مثل YOLO أو MediaPipe، و بعد تحديد موقع الآلة بدقة في المشهد، يتم إدراج كيان افتراضي بحيث يظهر وكأنه جزء طبيعي ومتناسب مع البيئة المحيطة، و يجب أن تراعي الانسجام في الإضاءة والظلال وموضع الإدراج كي يبدو العنصر الافتراضي واقعيا.

الأفضل عموما أن تبدأ أولا بمعالجة القيم المفقودة قبل القيام بعملية استخراج الميزات، لأن القيم المفقودة يمكن أن تؤثر على حساب الميزات أو تجعل بعض العمليات تفشل أصلا. لأن الميزات المستخرجة ستعتمد على البيانات المتوفرة، وإذا لم تعالج القيم الناقصة مسبقا قد تدخل تشويشا أو أخطاء في النتائج.

عادة ما يتم طرح مجموعة من الأسئلة التي تغطي عدة جوانب أساسية، حيث يبدأ الأمر بأسئلة شخصية لفهم خلفيتك، بعد ذلك تأتي الأسئلة التقنية، والتي تختلف حسب اللغة أو الإطار المطلوب لكنها غالبا تشمل حل مشاكل خوارزمية، فهم هياكل البيانات كالمصفوفات و القوائم، و أسئلة عن مبادئ البرمجة الكائنية، وأحيانا أسئلة حول قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات، و بالتأكيد الأسئلة تختلف حسب الوظيفة و أيضا تختلف من شركة لأخرى لذا من الأفضل الإطلاع على هذا الأمر من قبل و التحضير الجيد لكل هذه الجوانب يزيد من فرصك في النجاح.

نعم يمكنك منح كل مستخدم نطاق فرعي خاص به وهذا يعرف بـ subdomain routing، من الناحية التقنية لا توجد حدود لعدد النطاقات الفرعية من جهة نظام أسماء النطاقات يمكنك نظريا إنشاء آلاف أو حتى ملايين النطاقات الفرعية، طالما أن خادمك والتطبيق قادران على التعامل مع طلباتها. لكن في الواقع القيود تأتي من ناحية أداء الخادم، إعدادات DNS، ومقدمي خدمة الاستضافة، فبعض خدمات DNS التجارية قد تفرض حدودا أو رسوما إضافية إذا تجاوزت عدد معين من السجلات المخصصة، أو إذا احتجت إلى إعداد wildcard DNS الذي يغطي كل النطاقات الفرعية تلقائيا. و أيضا تكلفة النطاقات الفرعية تنعكس على استهلاك الموارد، وليس كرسوم مباشرة لكل اسم فرعي، لكن إذا كنت تستخدم خدمات مثل Cloudflare أو مقدمي DNS مدفوعين، فقد تظهر رسوم إضافية عند الحاجة إلى دعم موسع أو تخصيص خاص للنطاقات الفرعية. يعني أن هذا الأمر له علاقة بالإستضافة التي تعمل عليها و من الأفضل مراسلة الدعم الخاص به لمعرفة كل التفاصيل.

الذكاء الاصطناعي بالفعل غير شكل العمل في مجالات كثيرة، خاصة البرمجة، و صحيح أن الأدوات الحديثة أصبحت قادرة على توليد أكواد معقدة بسرعة، بل وحتى بناء مواقع أو تطبيقات كاملة بضغطة زر، وهذا يعني أن المبرمجين المبتدئين الذين يقتصر دورهم فقط على تنفيذ مهام بسيطة أصبحوا بالفعل مهددين، لأن الشركات تبحث دائما عن تقليل التكاليف وزيادة الإنتاجية، لكن هذا لا يعني أن تعلم البرمجة فقد أهميته أو أن المبرمجين انتهى دورهم، فالذكاء الاصطناعي لا يفهم السياق الكامل للمشاكل ولا يعرف تفاصيل كل مشروع أو احتياجات كل عميل، بل يعتمد على ما يعطى له من تعليمات، و المبرمج المحترف هو من يعرف كيف يحدد المشكلة و يفهم متى وكيف يستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة، ويضمن أن النتائج النهائية آمنة وفعالة.

لا أعتقد ذلك، فاستخدام النماذج اللغوية الكبيرة بشكل مباشر لكتابة الأكواد لا يعلمك البرمجة فعليا، بل يعطيك حلولا جاهزة قد لا تفهم تفاصيلها الدقيقة، و هذه النماذج موجهة أساسا للمحترفين الذين لديهم خبرة كافية لفهم، تدقيق، وتصحيح المخرجات التي تقدمها، وليس للمبتدئين، و إذا كنت في مرحلة التعلم، فمن الأفضل بكثير أن تعتمد على كتابة الأكواد بنفسك، و تجريبها وارتكاب الأخطاء لأن هذه هي الطريقة التي تكوِّن بها فهما حقيقيا للمفاهيم الأساسية، فالتعلم الذاتي عبر الممارسة هو ما يبني أساسا صلبا، بينما الاعتماد المفرط على النماذج قد يجعلك تحفظ دون أن تفهم.

يمكنك تغيير الشفافية عن طريق إضافة إسمها GlassIt-VSC حيث ستمنحك التحكم في شفافية واجهة VSCode، بعد التثبيت افتح الإعدادات وابحث عن إعدادات الإضافة أو اضغط Ctrl+Shift+P ثم اكتب: GlassIt: Set Opacity بعدها يمكنك التعديل على الشفافية مثل ما تريد.

هذه الثيمات يتم تغييرها حسب رغبتك،و على حسب الصور أعتقد أن هذا هو الثيم الذي تريده: https://vscodethemes.com/e/azemoh.one-monokai/one-monokai كما يمكنك الإطلاع على هذا الموقع و الذي يحتوي على كل الثيمات، يمكنك إختيار ما يناسبك من هناك و تثبيته: https://vscodethemes.com/

نعم هناك العديد من النماذج اللغوية الكبيرة المجانية والمفتوحة المصدر التي تُعد بدائل قوية لنماذج GPT، أبرزها Qwen 3 من Alibaba حيث تعد سلسلة Qwen من أقوى النماذج المفتوحة المصدر، و تدعم النصوص، الصور، الفيديوهات، والصوتيات. تم إصدار Qwen 3 في أبريل 2025، وتتوفر بأحجام متعددة وتدعم 119 لغة ولهجة. كما أنصحك بتجربة Falcon 180B من معهد الابتكار التكنولوجي في أبوظبي، و هو واحد من أكبر النماذج المفتوحة المصدر، يضم 180 مليار معلمة، ويتفوق على LLaMA 2 في مهام التفكير المنطقي والبرمجة، ويعتبر مناسب للمهام التي تتطلب قدرات تحليلية عالية.

يوجد عدد من الأدوات والمشاريع مفتوحة المصدر التي توظف الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني، وهي تشهد اهتماما متزايد نظرا لقدرتها على تحليل كميات هائلة من البيانات واكتشاف الأنماط غير الطبيعية بسرعة تفوق القدرات البشرية، و من أبرز هذه الأدوات نجد Snort AI الذي يعتمد على تقنيات التعلم الآلي للكشف عن التهديدات المتقدمة وتحسين قدرات أنظمة كشف التسلل، وكذلك Zeek الذي يستخدم لمراقبة حركة الشبكة وتحليلها باستخدام خوارزميات ذكية للكشف عن الأنشطة المشبوهة، و هناك أيضا مشروع OSSEC الذي يعد نظام كشف تسلل مفتوح المصدر يعتمد على تقنيات تحليل سلوك الملفات والسجلات لاكتشاف الهجمات المحتملة، و هذه الأدوات تمثل فقط جزءا صغيرا من المشهد المتطور، إذ يتوقع أن يظهر المزيد من المشاريع المفتوحة التي تدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين حماية الأنظمة ومواجهة التهديدات السيبرانية المتزايدة.

نعم من الطبيعي جدا أن تواجه صعوبات كبيرة عندما تحاول بناء متجر إلكتروني وحدك باستخدام React، خاصة إذا كنت تعمل عليه لأول مرة أو ما زلت في مرحلة التعلم، فبناء متجر إلكتروني ليس مجرد تجميع واجهات أو صفحات، هناك تفاصيل كثيرة تدخل فيه. من الأفضل التطبيق مباشرة مع المدرب ولا تقن بنسخ الكود، حيث أن فهمك يزيد عند التطبيق المباشر، و أيضا إذا كان لديك أي تساؤل يمكنك طرح و سيتكفل المدربين بمساعدتك، و لا تنظر إلى هذه الصعوبات كإشارة على ضعفك، بل كفرص للتعلم والنمو، وخذها خطوة بخطوة و مع الوقت ستحترف التطوير.

يجب عليك إضافة العنصر link في الجزء head و حتى حتى تربط الأيقونة مع المشروع بهذا الشكل: <head> <link rel="icon" type="image/x-icon" href="/favicon.ico"> </head>

إذا كنت تميل لتعلّم تقنيات حديثة، والعمل بتقنيات متكاملة من الواجهة الأمامية إلى الخلفية باستخدام لغة واحدة، فدورة الجافاسكريبت هي الأنسب، فهي تغطّي كل ما تحتاجه لتصبح Full Stack باستخدام JavaScript، مثل React و Node.js و TypeScript و Next.js، و تطوير تطبيقات الجوال والويب وسطح المكتب و حتى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في مشروع فعلي، و هذا المسار حديث جدا ومطلوب في السوق، ويمنحك أدوات قوية للبناء السريع والفعال لتطبيقات معقدة، بالإضافة إلى كونه متكاملًا مع دورة الذكاء الاصطناعي. كما يمكنك إختيار دورة تطوير تطبيقات الويب باستخدام لغة PHP و حتى هذا المسار مناسب أكثر إذا كنت تميل لتطوير تطبيقات تقليدية قوية ومستقرة، خصوصا في السوق العربي أو في بيئات تعتمد على PHP وLaravel وWordPress. فهي ممتازة لبناء أنظمة خلفية بسهولة. لكن بما أنك تطمح أيضا لتعلّم الذكاء الاصطناعي بعمق، فإن استخدام JavaScript سيكون أكثر مرونة وتكاملاً في مشاريع الذكاء الاصطناعي الحديثة.

الرسالة الظاهرة تعني أن أحد الأجزاء تالف أو غير مكتمل و غالبا هو الجزء الأول، وهذا يمنع فك الضغط عن الملفات، و بما أن الملفات عبارة عن أجزاء متسلسلة فيجب أن تكون كل الأجزاء موجودة بالكامل، و تكون بنفس الاسم تماما باستثناء الرقم، و تبدأ فك الضغط من part1.rar فقط، والباقي سيتم استخدامه تلقائيا.

هذا الأمر يستخدم لنسخ مستودع github كامل من الإنترنت إلى جهازك المحلي، حيث عند تنفيذه سيتم تحميل كل ملفات المشروع، و أيضا تحميل كل الفروع، و إنشاء مجلد في جهازك بنفس اسم المستودع.

التقديم على الإمتحان يكون بعد الإنتهاء من أربع مسارات على الأقل في نفس الدورة، و كل دورة لها إمتحان خاص بها و شهادة خاصة، يمكنك الإطلاع على جميع المعلومات الخاصة بالإمتحان من هنا، و في حالة كان لديك أي إستفسار أرجوا التواصل مع مركز المساعدة.

أعتقد أنك تقصد تريد ربطه بل excel، الأمر هنا يعتمد على إطار العمل و لغة البرمجة التي تستعملها، إذا كان موقعك مبني باستخدام بايثون، يمكنك قراءة ملف Excel الذي يحتوي على بيانات اليوزر والباسورورد مباشرة داخل الكود، حيث تستخدم مكتبة Pandas لقراءة الملف ومكتبات مثل openpyxl في حال كان الملف بصيغة Excel الحديثة. و لكن يجب أن تعرف أن Excel لا يعتبر قاعدة بيانات مناسبة للعمليات الأساسية في الموقع؛ قد يكون مناسبا للتجارب أو لتصدير البيانات، لكن يفضل استخدام قواعد بيانات مثل MySQL، PostgreSQL، أو SQLite للمواقع الحقيقية.

مفهوم stacking في NumPy يعني دمج عدة arrays مع بعض، لكن بطريقة معينة، تحديدا عن طريق إضافة بُعد جديد أثناء الدمج، في NumPy عندنا دوال كتير للـ stacking وأشهرها: np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack() np.concatenate() و يمكن تطبيقها بهذا الشكل: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) np.stack((a, b)) # الناتج: # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) هنا أضفنا بعد جديد وأصبح a و b عبارة عن صفوف داخل مصفوفة 2D.

بعد الإنتهاء من الدورة و الحصول على الشهادة سيتم توجيهك من طرف فريق مختص للبحث عن العمل، و هذا من أجل إيجاد عمل في أقرب وقت ممكن، و في حالة لم تعثر على عمل في هذه الفترة سيتم إرجاع المبلغ لك بالتأكيد، إذا كان لديك أي أسئلة أخرى بخصوص هذا الموضوع يمكنك التواصل مع مركز المساعدة: https://support.academy.hsoub.com/

يمكنك الإطلاع على محتوى دورة تطوير التطبيقات باستخدام جافاسكريبت حيث تحتوي على 11 مسار و تتعلم فيها من الصفر كل ما يتعلق بالجافاسكريبت خصوصا تطوير المواقع الإلكترونية، كما يمكنك الإطلاع على هذه المقالات التي تعطيك فكرة على كيف يتم إنشاء المواقع:

يمكنك إستخدام الأمر التالي لمعرفة نوع المفسر بالضبط: python -c "import platform; print(platform.python_implementation())"

بالنسبة ل Python هي لغة البرمجة نفسها، أي اللغة التي تكتب بها الكود، أما CPython هو تنفيذ أو مترجم لــ Python مكتوب بلغة C، حيث عندما نقول Python، غالبا ما نشير إلى CPython، لأنه هو الأكثر استخداما وانتشارا، يعني CPython هو البيئة التي يتم من خلالها تنفيذ الكود الذي تكتبه بلغة Python.

اسمها مرتبط بالفعل بالثعبان، ولكن ليس لأن اللغة لها علاقة بالثعابين في الواقع مبتكر اللغة اختار هذا الاسم لأنه كان من معجبي برنامج بريطاني كوميدي قديم اسمه "Monty Python's Flying Circus"، حيث كان يستمتع بمشاهدة هذا البرنامج أثناء تطويره للغة في أواخر الثمانينات، فقرر أن يطلق عليها اسم Python كنوع من التكريم لهذا المسلسل.

إذا أتقنت إحدى المنصتين، سواء Google Cloud أو Azure، فستتمكن من إتقان الأخرى بسرعة، لأن المفاهيم الأساسية متشابهة، الفرق الأساسي يكمن في الأدوات والواجهات، لكن الفهم العميق لإحدى المنصتين سيسهل عليك التكيف مع الأخرى، أما الاختيار بينهما يعتمد على الشركة والمنصة التي تستخدمها، فإذا كنت تستهدف العمل مع شركات تعتمد على نظام مايكروسوفت فقد يكون Azure هو الخيار الأفضل، أما إذا كنت تركز على بيئات تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتحليلات الضخمة Google Cloud أكثر ملاءمة. أما بالنسبة لـ Kaggle Notebooks، فهي بيئة مجانية مخصصة لتحليل البيانات وتجربة النماذج بشكل سريع، لكنها ليست بديلا عن منصات السحابة مثل Google Cloud أو Azure التي توفر موارد حوسبة أقوى وقدرة على نشر النماذج على نطاق واسع.

حاول اختيار المنظمات المشاركة في AI/Data Science حيث في كل عام تشارك منظمات مفتوحة المصدر تعمل في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، معالجة البيانات مثل: PyTorch, Hugging Face وغيرها، يمكنك الإطلاع على قائمة المنظمات السابقة حتى تأخذ فكرة عليها، أو يمكنك الإطلاع على قائمة المنظمات الخاصة بهذه السنة و إستخدم الفلترة عن طريق تحديد المجالات التي تريد مثل Artificial Intelligence و Data. و ستجد في القائمة على الجهة اليمنى وسائل الإتصال الخاصة بالمنظمة حاول التواصل معهم لتأخذ فكرة على النوعية المشاريع التي سيقومون بها.