دوستان عزیز، اگر ساختمان داده خوندید، احتمالاً بیشترتون توی بخش استک برای تبدیل عبارات *infix* به *postfix* و *prefix* به مشکل برخوردید 🤔. این یکی از مباحثیه که خیلی‌ها رو به چالش می‌کشه، چون دقیقاً نمی‌دونن چطور باید این تبدیل‌ها رو انجام بدن.

اما خبر خوب اینه که یه سایت فوق‌العاده وجود داره که برای مثال می‌تونید عبارت *infix* رو بهش بدید و به راحتی تبدیل به پیمایش‌های دیگه مثل *postfix* و *prefix* براتون انجام بده ✨. نکته‌ی جالب‌تر اینه که این سایت تمام مراحل تبدیل رو قدم به قدم با استفاده از استک بهتون نشون می‌ده، تا کاملاً درک کنید که چه اتفاقی داره می‌افته 📚.

این سایت واقعاً می‌تونه تو یادگیری و درک بهتر این مبحث بهتون کمک کنه. پیشنهاد می‌کنم حتماً این مطلب رو برای دوستاتون هم بفرستید تا اونا هم ازش بهره‌مند بشن 🎓.

https://www.web4college.com/converters/infix-to-postfix-prefix.php

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 پروژه‌های جالب در زمینه Classification 🎓

🖊 MNIST Handwritten Digit Classification

توضیح: این پروژه مربوط به شناسایی اعداد دست‌نویس از دیتاست معروف MNIST است. با استفاده از این پروژه می‌توانید مدل‌هایی برای تشخیص اعداد از تصاویر سیاه و سفید بسازید.

لینک پروژه: 🔗 MNIST Classification on Kaggle

🖼 CIFAR-10 Image Classification

توضیح: این پروژه به طبقه‌بندی تصاویر از دیتاست CIFAR-10 می‌پردازد که شامل 60,000 تصویر رنگی در 10 دسته مختلف است. این پروژه مناسب یادگیری و کار با مدل‌های CNN است.

لینک پروژه: 🔗 CIFAR-10 Classification on Kaggle


🎭 Sentiment Analysis on IMDB Dataset

توضیح: این پروژه بر روی تحلیل احساسات نظرات کاربران از دیتاست IMDB تمرکز دارد. این پروژه شامل طبقه‌بندی نظرات به دسته‌های مثبت و منفی است و به شما کمک می‌کند تا مدل‌های تحلیل احساسات را پیاده‌سازی کنید.

لینک پروژه: 🔗 IMDB Sentiment Analysis on Kaggle

🎗 Breast Cancer Classification

توضیح: در این پروژه داده‌های مربوط به بیماران مبتلا به سرطان سینه استفاده می‌شود تا بتوان تومورهای خوش‌خیم و بدخیم را طبقه‌بندی کرد. این پروژه به‌ویژه برای یادگیری کاربردهای پزشکی یادگیری ماشین مفید است.

لینک پروژه: 🔗 Breast Cancer Classification on Kaggle

🚢 Titanic Survival Prediction

توضیح: این پروژه بر اساس داده‌های مسافران کشتی تایتانیک، پیش‌بینی می‌کند که چه کسی در حادثه غرق شدن کشتی زنده می‌ماند. این پروژه کلاسیک برای شروع یادگیری ماشین و کار با داده‌های ساختاریافته بسیار مناسب است.

لینک پروژه: 🔗 Titanic Survival Prediction on Kaggle

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

برای تبدیل یک جنگل به یک درخت دودویی:

1. 🌳 ابتدا هر درخت در جنگل را به صورت جداگانه به یک درخت دودویی تبدیل می‌کنیم.
2. 🔗 سپس، تمام این درخت‌های دودویی را از طریق فیلد همزاد (right sibling) گره ریشه به یکدیگر وصل می‌کنیم.

این روش باعث می‌شود که تمام درخت‌های موجود در جنگل به یک درخت دودویی واحد تبدیل شوند. 🌲➡️🌳

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

الگوریتم جستجوی یکسان (Uniform Cost Search یا UCS) 🌟 یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد در علوم کامپیوتر است که برای پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های وزن‌دار استفاده می‌شود. این الگوریتم، برخلاف جستجوهای ساده‌تر مانند BFS (جستجوی سطح اول)، که فقط تعداد گام‌ها را در نظر می‌گیرند، به هزینه مسیرها توجه می‌کند.

🧠 ویژگی‌های اصلی UCS:

1. اولویت‌بندی بر اساس هزینه 💰: UCS به جای اینکه گره‌ها را به ترتیب سطح یا عمق بررسی کند، آن‌ها را بر اساس هزینه‌ی مسیری که تاکنون طی شده مرتب می‌کند. این باعث می‌شود که همیشه مسیر با کمترین هزینه ممکن بررسی شود.

2. استفاده از صف اولویت‌دار 📊: UCS برای مدیریت گره‌هایی که باید بررسی شوند، از یک صف اولویت‌دار (Priority Queue) استفاده می‌کند. این صف باعث می‌شود که هر بار گرهی با کمترین هزینه از صف خارج و بررسی شود.

3. جستجوی بهینه ✅: الگوریتم UCS تضمین می‌کند که اولین باری که به گره مقصد می‌رسد، کوتاه‌ترین یا کم‌هزینه‌ترین مسیر را پیدا کرده است. این ویژگی، UCS را به یک الگوریتم بهینه تبدیل می‌کند.

4. کامل بودن 🎯: اگر راه‌حلی وجود داشته باشد، UCS حتماً آن را پیدا خواهد کرد. این ویژگی به این معنی است که UCS یک الگوریتم کامل است.

🚀 نحوه عملکرد UCS:

1. شروع از گره مبدأ: با قرار دادن گره مبدأ در صف اولویت‌دار و دادن هزینه صفر به آن آغاز می‌شود.
2. بررسی گره‌ها: در هر مرحله، گره‌ای که کمترین هزینه را دارد از صف خارج و گسترش می‌یابد. همسایه‌های این گره با هزینه جدید در صف قرار می‌گیرند.
3. توقف در گره مقصد: الگوریتم تا زمانی ادامه می‌یابد که به گره مقصد برسد. در این نقطه، مسیر کم‌هزینه‌ترین راه به مقصد است.

### 📈 کاربردها:
- مسیریابی GPS 🗺: پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه در نقشه.
- حل پازل‌ها و مسائل پیچیده 🧩: مانند بازی‌های فکری که نیاز به یافتن راه‌حل بهینه دارند.

UCS به دلیل توانایی‌اش در یافتن مسیرهای بهینه و مدیریت مؤثر هزینه‌ها، در بسیاری از مسائل جستجو و بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد و یکی از الگوریتم‌های پایه‌ای در هوش مصنوعی است.

برای مشاهده‌ی کارکرد این الگوریتم به صورت عملی، می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید:
https://youtu.be/XyoucHYKYSE?si=hhpvDBMUAwQsuqOq

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در شکل‌های خاص و نمادهای جانبی 🔍، برخی از ویژگی‌های مهم که در حل بسیاری از مسائل پیچیده به کار می‌روند، برجسته شده‌اند. این ویژگی‌ها می‌توانند به عنوان ابزارهای کلیدی 🛠 برای یافتن راه‌حل‌های بهینه و کارآمد استفاده شوند.

استفاده از این نمادها و ویژگی‌ها در فرآیند حل مسئله، می‌تواند مسیر جستجو را ساده‌تر و موثرتر 🧩 کند. این رویکرد به ما امکان می‌دهد که به سرعت به نتایج مطلوب برسیم و در حل چالش‌های مختلف موفق‌تر عمل کنیم.

🎯 نتیجه‌گیری: نمادهای جانبی و ویژگی‌های خاصی که در این شکل‌ها مشاهده می‌شود، برای حل مسائل پیچیده بسیار مفید و کاربردی هستند.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

جزوه یادگیری ماشین 📚:
جزوه اول: الگوریتم رگرسیون خطی 📈

برای شروع یادگیری، با این جزوه می‌توانید مفاهیم اولیه رگرسیون خطی را به خوبی درک کنید.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

قضیه Master Theorem یکی از ابزارهای قدرتمند در تحلیل الگوریتم‌هاست که برای حل روابط بازگشتی به کار می‌رود 📊. این قضیه به شما کمک می‌کند تا به سادگی مرتبه زمانی الگوریتم‌های بازگشتی را پیدا کنید ⏳. به‌ویژه، زمانی که یک مسئله به چندین زیرمسئله تقسیم می‌شود و سپس نتایج آنها با هم ترکیب می‌شوند، می‌توانید با استفاده از این قضیه، زمان اجرای کلی الگوریتم را به دست آورید 🚀.

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔍 کنفرانس جهانی ربات 2024 در پکن با نمایش بیش از 600 محصول پیشرفته از 169 شرکت برجسته، آخرین نوآوری‌های چین در حوزه رباتیک را به نمایش گذاشت. 🤖

🔸 یکی از نکات برجسته این رویداد، رونمایی از 27 ربات انسان‌نما بود که با پیشرفت‌های قابل توجهی در حرکت دوپا و مهارت‌های خود، توجه همگان را به خود جلب کردند. 🚀

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

📚 اگر دنبال یک راهنمای ساده برای پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌های مختلف در ساختمان داده و طراحی الگوریتم هستید، می‌تونید همه رو یکجا یاد بگیرید! 💡

🔹 با یک Complexity Cheatsheet، همه چی به زبان ساده و قابل فهم جلوی دستتونه. 👨‍💻

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در واقع DFS (جستجوی عمق‌اول) 🧠 یک الگوریتم برای پیمایش گراف‌ها و درخت‌ها است. 🌳 در این روش، از یک رأس شروع کرده و به‌صورت عمقی به گره‌های همسایه سر می‌زنیم تا به انتهای مسیر برسیم. سپس به عقب برمی‌گردیم و مسیرهای دیگر را بررسی می‌کنیم. 🔄 این روند تا بازدید از همه گره‌ها ادامه دارد.

مراحل DFS:

شروع از یک گره و علامت‌گذاری آن به‌عنوان بازدید شده. ✅
پیمایش گره‌های همسایه به‌صورت عمقی. 🔍
بازگشت به گره‌های قبلی در صورت نبودن مسیر جدید. ↩️
تکرار مراحل تا بازدید از تمام گره‌ها. 🔁
ویژگی‌ها:

استفاده از پشته (یا بازگشت) برای مدیریت پیمایش. 📚
پیچیدگی زمانی O(V + E). ⏳
مناسب برای بررسی اتصال‌پذیری و یافتن مؤلفه‌های متصل در گراف. 🔗

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

نقشه راه یادگیری ماشین 🛤

1. ریاضیات 🧮: یادگیری احتمال، ریاضیات گسسته، و آمار.
2. برنامه‌نویسی 💻: تسلط بر زبان‌های Python و R.
3. پایگاه‌داده 🗄: کار با MySQL و MongoDB.
4. یادگیری ماشین 🤖:
- یادگیری کتابخانه‌ها و الگوریتم‌های مهم مثل رگرسیون لجستیک، KNN، K-means، و جنگل تصادفی.
5. یادگیری عمیق 🧠: کار با TensorFlow، Keras و شبکه‌های عصبی.
6. مصورسازی داده‌ها 📊: تسلط بر ابزارهایی مانند Tableau و PowerBI.
7. مهندسی یادگیری ماشین 🛠: تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین حرفه‌ای.

با پیمودن این مراحل، به یک متخصص یادگیری ماشین تبدیل می‌شوید! 🚀

#هوش_مصنوعی

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

خلق موسیقی در چند دقیقه با Udio 🎶

یک پلتفرم هوش مصنوعی جذاب است که به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به مهارت‌های موسیقیایی، در عرض چند دقیقه آهنگ‌های حرفه‌ای تولید کنند. این سایت با پشتیبانی سرمایه‌گذاران بزرگی مثل a16z و ویل.آی.ام، به شما این امکان را می‌دهد تا ایده‌های خلاقانه خود را به موسیقی تبدیل کنید.

📝 اطلاع مفید: Udio در حال حاضر در مرحله بتا به‌صورت رایگان در دسترس است، پس همین حالا می‌توانید ایده‌های خود را به موسیقی تبدیل کنید!

https://www.udio.com/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

جزوه یادگیری ماشین 📚:
جزوه اول: الگوریتم نزدیکترین همسایگی

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

تابع بازگشتی و نحوه عملکرد آن 🔄

تابع بازگشتی، تابعی است که در فرآیند اجرای خود، مجدداً خودش را فراخوانی می‌کند. این نوع توابع به دو بخش اصلی تقسیم می‌شوند:

1. شرط پایه (Base Case): شرایطی که در آن تابع دیگر خودش را فراخوانی نمی‌کند و یک نتیجه قطعی برمی‌گرداند. این بخش برای جلوگیری از بی‌نهایت شدن محاسبات ضروری است. 🛑

2. شرط بازگشتی (Recursive Case): شرایطی که تابع برای حل مسئله، خودش را با ورودی‌های جدید و معمولاً ساده‌تر فراخوانی می‌کند. 🔁

نحوه عملکرد تابع بازگشتی

زمانی که تابع بازگشتی اجرا می‌شود، ابتدا بررسی می‌شود که آیا شرایط پایه برقرار است یا خیر. اگر شرایط پایه برقرار باشد، نتیجه نهایی برگردانده می‌شود. ✅ اگر نه، تابع خودش را با ورودی‌های جدید فراخوانی کرده و این فرآیند تا زمان تحقق شرایط پایه ادامه می‌یابد. 🔄

ویژگی‌های تابع بازگشتی

1. ساده‌سازی مسئله: توابع بازگشتی مسئله‌های پیچیده را به نسخه‌های ساده‌تر تقسیم می‌کنند تا در نهایت به حل نهایی برسند. 🧩

2. قابلیت استفاده برای ساختارهای داده تودرتو: این توابع برای پیمایش و پردازش ساختارهای داده تودرتو مانند درخت‌ها و لیست‌های پیوندی بسیار مناسب هستند. 🌳

3. نیاز به حافظه زیاد: به دلیل فراخوانی مکرر، توابع بازگشتی می‌توانند مصرف حافظه زیادی داشته باشند، زیرا هر فراخوانی جدید نیازمند ذخیره وضعیت فعلی تابع است. 💾

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🚀 پرتره‌های خود را با LivePortrait AI به زندگی بیاورید! 🚀

🎨 معرفی LivePortrait: ابزار نهایی برای ساخت پرتره‌های متحرک 🎨

🔍 ویژگی‌ها:

✨ انیمیشن با یک کلیک: به‌راحتی پرتره‌های متحرک ایجاد کنید.
🔍 تشخیص نقاط کلیدی: تغییر دقیق نقاط کلیدی چهره.
🎥 پردازش ویدئو: انیمیشن‌ها را با ورودی‌های ویدئویی هدایت کنید.
🔧 یکپارچه‌سازی مدل‌ها: ترکیب بی‌نقص مدل‌های پیشرفته مختلف.
📄 ایجاد قالب: ایجاد قالب‌های حرکتی ثابت و تکرارپذیر.

✨ چرا LivePortrait؟

رابط کاربری آسان: طراحی کاربرپسند برای استفاده راحت.
انیمیشن‌های باکیفیت: نتایج واقعی و جذاب.

🔗 Check it out on GitHub:
LivePortrait AI GitHub Repository

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

Grounding DINO 1.5

قوی‌ترین مدل تشخیص اشیاء در دنیای باز از سری تحقیقات IDEA

💻Source Code: Explore on GitHub
💻Try DEMO: Discover More
📖Read the Paper: Access Here

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

انواع گراف‌ها (Types of Graphs) 🌐

1. گراف بدون جهت (Undirected): گرافی که در آن یال‌ها جهت ندارند و ارتباط بین رئوس دوطرفه است. 🔄

2. گراف جهت‌دار (Directed): گرافی که در آن یال‌ها دارای جهت هستند و ارتباط بین رئوس یک‌طرفه است. ➡️

3. گراف پراکنده (Sparse): گرافی که تعداد یال‌های آن نسبت به تعداد رئوس کم است. 🌱

4. گراف متراکم (Dense): گرافی که تعداد یال‌های آن نسبت به تعداد رئوس زیاد است. 🌳

5. گراف بدون وزن (Unweighted): گرافی که در آن یال‌ها دارای وزن یا مقدار عددی نیستند. ⚖️

6. گراف وزن‌دار (Weighted): گرافی که در آن یال‌ها دارای وزن یا مقدار عددی هستند که معمولاً نشان‌دهنده هزینه، فاصله یا زمان است. 💰

7. گراف بدون چرخه (Acyclic): گرافی که در آن هیچ چرخه‌ای وجود ندارد، یعنی نمی‌توان از یک راس شروع کرده و به همان راس بازگشت. 🚫🔄

8. گراف چرخه‌ای (Cyclic): گرافی که در آن یک یا چند چرخه وجود دارد، یعنی می‌توان از یک راس شروع کرده و به همان راس بازگشت. 🔄

9. گراف ساده (Simple): گرافی که در آن بین هر دو راس حداکثر یک یال وجود دارد و هیچ یالی به خود راس متصل نیست. ✔️

10. گراف غیرساده (Non-simple): گرافی که ممکن است یال‌های چندگانه بین دو راس وجود داشته باشد یا یال‌هایی که به خود راس متصل هستند. ❌

11. گراف بدون برچسب (Unlabeled): گرافی که در آن رئوس و یال‌ها بدون نام یا برچسب هستند. 🏷❌

12. گراف برچسب‌دار (Labeled): گرافی که در آن رئوس و یال‌ها دارای نام یا برچسب هستند. 🏷✔️

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

"مقدمه‌ای بر علم داده با پایتون"

این دوره برای مبتدیانی است که می‌خواهند پایه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را بیاموزند.
اگر با پایتون آشنا هستید، این کلاس برای شماست! 🚀

موضوعات تحت پوشش:
✨ تعمیم و بیش‌برازش
✨ ساخت مدل، تنظیم و ارزیابی
✨ رگرسیون خطی و لجستیک
✨الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایه
✨ کار با Scikit-Learn، NumPy، Pandas و Matplotlib

Link: https://pll.harvard.edu/course/introduction-data-science-python

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

🔰 نقشه راه کاملData Structures And Algorithms 🔰

|-- Basic_Data_Structures 📚
| |-- Arrays 🗃
| |-- Strings 🔤
| |-- Linked_Lists 🔗
| |-- Stacks 📥
| └─ Queues 📤
|
|-- Advanced_Data_Structures 🚀
| |-- Trees 🌳
| | |-- Binary_Trees 🌲
| | |-- Binary_Search_Trees 🔍🌲
| | |-- AVL_Trees ⚖️🌲
| | └─ B-Trees 📂
| |
| |-- Graphs 📈
| | |-- Graph_Representation 🗺
| | | |- Adjacency_Matrix 🧮
| | | └ Adjacency_List 📋
| | |
| | |-- Depth-First_Search 🔎
| | |-- Breadth-First_Search 🔍
| | |-- Shortest_Path_Algorithms 🛣
| | | |- Dijkstra's_Algorithm 🚴‍♂️
| | | └ Bellman-Ford_Algorithm 🚗
| | |
| | └─ Minimum_Spanning_Tree 🌐
| | |- Prim's_Algorithm 🌉
| | └ Kruskal's_Algorithm 🕸
| |
| |-- Heaps 🔥
| | |-- Min_Heap 📉
| | |-- Max_Heap 📈
| | └─ Heap_Sort 🌀
| |
| |-- Hash_Tables 🔢
| |-- Disjoint_Set_Union 🔀
| |-- Trie 🌐
| |-- Segment_Tree 📏
| └─ Fenwick_Tree 🌲
|
|-- Algorithmic_Paradigms 🎯
| |-- Brute_Force 💪
| |-- Divide_and_Conquer ⚔️
| |-- Greedy_Algorithms 🤑
| |-- Dynamic_Programming 📈
| |-- Backtracking 🔄
| |-- Sliding_Window_Technique 🪟
| |-- Two_Pointer_Technique ☝️✌️
| └─ Divide_and_Conquer_Optimization 🚀
| |-- Merge_Sort_Tree 🌲🔀
| └─ Persistent_Segment_Tree 🕒🌳
|
|-- Searching_Algorithms 🔎
| |-- Linear_Search 📏
| |-- Binary_Search ⚖️
| |-- Depth-First_Search 🔍
| └─ Breadth-First_Search 🔎
|
|-- Sorting_Algorithms 🔢
| |-- Bubble_Sort 🫧
| |-- Selection_Sort 🎯
| |-- Insertion_Sort 📥
| |-- Merge_Sort 🔀
| |-- Quick_Sort ⚡️
| └─ Heap_Sort 🌀
|
|-- Graph_Algorithms 🌐
| |-- Depth-First_Search 🔍
| |-- Breadth-First_Search 🔎
| |-- Topological_Sort 🗺
| |-- Strongly_Connected_Components 🔗
| └─ Articulation_Points_and_Bridges 🌉
|
|-- Dynamic_Programming 📊
| |-- Introduction_to_DP 📚
| |-- Fibonacci_Series_using_DP 🐚
| |-- Longest_Common_Subsequence 📏
| |-- Longest_Increasing_Subsequence 📈
| |-- Knapsack_Problem 🎒
| |-- Matrix_Chain_Multiplication 🧮
| └─ Dynamic_Programming_on_Trees 🌲📊
|
|-- Mathematical_and_Bit_Manipulation_Algorithms 🔢
| |-- Prime_Numbers_and_Sieve_of_Eratosthenes 🧮
| |-- Greatest_Common_Divisor 📐
| |-- Least_Common_Multiple 🔗
| |-- Modular_Arithmetic ♻️
| └─ Bit_Manipulation_Tricks 💡
|
|-- Advanced_Topics 🎓
| |-- Trie-based_Algorithms 🌳
| | |-- Auto-completion ✍️
| | └─ Spell_Checker ✔️
| |
| |-- Suffix_Trees_and_Arrays 🌲📝
| |-- Computational_Geometry 📐
| |-- Number_Theory 🔢
| | |-- Euler's_Totient_Function ⚙️
| | └─ Mobius_Function 🔄
| |
| └─ String_Algorithms 🔠
| |-- KMP_Algorithm 🔍
| └─ Rabin-Karp_Algorithm 🧮
|
|-- OnlinePlatforms 🌐
| |-- LeetCode 🐱‍💻
| |-- HackerRank 🏆

#الگوریتم
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

سیستم هوش مصنوعی ایلان ماسک به نام Grok یک ویدیوی دیپ‌فیک بسیار واقعی تولید کرده است که در آن ایلان ماسک، دونالد ترامپ و دیگران در حال ارتکاب سرقت مسلحانه نشان داده می‌شوند. این کلیپ که برای تفریح ساخته شده، بحث‌های زیادی در مورد اخلاق و تأثیرات آینده محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی به وجود آورده است.

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer