بولا هاني

شكرا

اريد شرح كيفيه الرد علي الاسءله التي تكون اسفل كل فيديو

مرحبا علي من الافضل ان تدرس ساعه علي الاقل يوميا حتي لا تمل

تمام شكره

كنت عايز شرح للكود ده علشان في حجات هو مشرحهاش

مرحبا ايمن. لإضافة تحقق من API Key بحيث يمكن للمستخدم الذي يحمل الـToken فقط ويملك صلاحيات الإنشاء أن ينشئ نسخة جديدة، تحتاج إلى تعديل الكود لإجراء مصادقة (Authentication). إليك الطريقة المناسبة لتطبيق ذلك في Odoo 16: 1. إضافة API Key في الطلب عند إرسال الطلب من العميل، يجب أن يكون هناك Header يحتوي على API Key. 2. التحقق من API Key قبل تنفيذ العملية يمكنك تحديث create_warranty_request بحيث يتحقق من صحة المفتاح أولاً: python import json from odoo import http from odoo.http import request class WarrantyApi(http.Controller): @http.route('/warranty/request', methods=['POST'], auth='none', type='json') def create_warranty_request(self): # استخراج API Key من الـ Headers api_key = request.httprequest.headers.get('Authorization') # تحقق من صحة الـ API Key valid_api_key = request.env['res.users'].sudo().search([('api_key', '=', api_key)], limit=1) if not valid_api_key or not valid_api_key.has_group('your_module.group_create_warranty'): return {'success': False, 'message': 'Unauthorized: Invalid API Key or insufficient privileges'} try: args = request.httprequest.data.decode() vals = json.loads(args) warranty_request = request.env['warranty.request'].sudo().create({ 'customer_id': vals['customer_id'], 'product_id': vals['product_id'], 'purchase_date': vals['purchase_date'], 'warranty_period': vals['warranty_period'], 'issue_description': vals['issue_description'], 'request_status': vals['request_status'] }) return {'success': True, 'request_number': warranty_request.request_number} except Exception as e: return {'success': False, 'message': str(e)} 3. إنشاء API Key للمستخدمين في Odoo، يمكن للمستخدم إنشاء API Key من خلال إعدادات الحساب. إذا كنت تدير صلاحيات، يمكنك إضافة مجموعة (Group) بحيث يمتلك المستخدم حق إنشاء الطلبات فقط إن كان لديه الصلاحية المناسبة. 4. إرسال الطلب الصحيح عند إرسال طلب من العميل عبر Postman أو تطبيق خارجي، يجب تضمين Authorization في Headers بهذا الشكل: Authorization: your_api_key_here بهذه الطريقة، فقط المستخدم الذي يملك صلاحيات الإنشاء والـAPI Key الصحيح سيتمكن من تنفيذ العملية اتمني ان يعجبك شرحي

مرحبا علي. لغة بايثون لعبت دورًا محوريًا في معالجة البيانات الضخمة التي تم جمعها بواسطة مشروع Event Horizon Telescope (EHT)، والذي نجح في التقاط أول صورة لثقب أسود في عام 2019. إليك كيف ساعدت بايثون في هذا الإنجاز: تحليل البيانات الفلكية: استخدمت بايثون في تطوير الخوارزمية CHIRP، التي ساعدت في تجميع ومعالجة البيانات القادمة من شبكة التلسكوبات المنتشرة حول العالم. تصوير الثقب الأسود: لم يكن التقاط الصورة تقليديًا، بل تم إعادة بناء الصورة باستخدام تقنيات معالجة الصور والخوارزميات المتقدمة، حيث ساهمت مكتبات NumPy، SciPy، Pandas، Matplotlib، وAstropy في تحليل البيانات الفلكية. تنسيق البيانات الضخمة: نظرًا لكمية البيانات الهائلة التي تم جمعها، استخدمت بايثون في تنسيق وتنظيف البيانات قبل إدخالها في نماذج التصوير الحسابي. هذا الإنجاز العلمي لم يكن ممكنًا بدون البرمجة المتقدمة، حيث أثبتت بايثون أنها أداة قوية في مجال الفيزياء الفلكية. هل لديك اهتمام بالخوارزميات المستخدمة في هذا المشروع؟ يمكنني أن أوضحها

مرحبا اويس. يهدف هذا التدريب إلى تطوير نظام توصية للكتب لمكتبة رقمية، بحيث يوفر اقتراحات شخصية للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم. يتم ذلك عبر معالجة البيانات باستخدام النماذج التحويلية (Transformers)، وإنشاء تضمينات نصية (Text Embeddings) لتسهيل البحث عن الكتب المتشابهة عبر مخزن متجهات (Vector Store). الخطوات الأساسية: استخلاص تضمينات نصية: استخدام Hugging Face Transformers أو Sentence Transformers لإنشاء تضمينات تصف محتوى الكتب بطريقة قابلة للمقارنة رياضيًا. البحث الفعّال عن التشابه: الاعتماد على FAISS أو Annoy لإجراء عمليات البحث السريع والعثور على الكتب الأكثر توافقًا مع اهتمامات المستخدم. معالجة البيانات: تنظيف النصوص باستخدام NLTK أو spaCy لضمان دقة تحليل البيانات. تحليل الأنماط والتوصيات: تطبيق تقنيات التعلم الآلي مثل scikit-learn لاستخراج الأنماط وتصميم توصيات قائمة على المحتوى أو تقنيات هجينة. المهارات المستهدفة: تفكير كمحلل بيانات: القدرة على حل المشكلات وتحليل البيانات بفعالية. فهم النماذج التحويلية: استخدامها في معالجة وتحليل النصوص. تصميم أنظمة توصية: التعرف على الطرق المختلفة لإنشاء توصيات ذكية. معالجة النصوص وتحليل التشابه: تعلم كيفية تحضير البيانات وتحليل علاقاتها. هل تحتاج إلى مزيد من التفاصيل حول أي نقطة؟ يمكنني توضيح أي مفهوم بشكل أعمق