🔥این هوش مصنوعی شاهکاره ؛ ترکیبی از بهترین مدل های حال حاضر دنیا!

✅ وقتشه که با Super Agent آشنات کنم ؛ یه عامل هوش مصنوعی همه‌کاره که 9 تا مدل تاپ مثل GPT-4o، Claude، Gemini رو با 80 ابزار کاربردی و 10 دیتاست حرفه‌ای ترکیب کرده!

چی کارا می‌تونه بکنه؟

✅خلاصه کردن ویدیوی 5 ساعته تو 5 اسلاید
✅طراحی یه سایت مثل دیجی‌کالا و...
✅برنامه‌ریزی کامل سفر + انجام کلیه رزروها
✅از یه ایده، ویدیوی کامل تیک‌تاک می‌سازه!

+ واقعا یه ابزار همه‌چیز تمومه ، تا باهاش کار نکنی نمی‌فهمی چقدر قویه! ضمناً ، برای یه اکانت رایگان حدود ۲۰۰ کردیت می‌ده.

https://www.genspark.ai/

┏━━━━━━━━┓
〓@HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

دوستان امشب پست جدید داریم

ساعت 23:30 یه Python Quiz داریم ✅😍

لطفا جواب هاتون رو توی کامنت ها بنویسین به تک تک شون پاسخ داده میشه🙏🏻❤️

اگه هنوز یوتیوب مون رو نداری !
فقط کافیه اینجا کلیک کنی تا به دنیایی از آموزش های رایگان #پایتونی دسترسی داشته باشی😍👌🏻
┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

کاربردهای زبان برنامه نویس #Python
┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

0️⃣2️⃣ تابع پرکاربرد Pandas

✍️ اولین باری که از Pandas استفاده کردم، قرار بود با کمک توابع Pandas یک دیتاست خام و پیچیده را سریعاً تمیز و سازماندهی کنم. با استفاده از تابع groupby توانستم داده‌ها را دسته‌بندی کنم و تجزیه و تحلیل عمیقی از رفتار مشتریان به دست آورم. بهترین قسمت زمانی بود که از loc و iloc استفاده کردم و توانستم داده‌ها را به راحتی فیلتر کنم.

😄 از آن زمان تصمیم گرفتم فهرستی از پرکاربردترین توابع Pandas که به صورت روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنم تهیه کنم. حالا این فهرست آماده است! در ادامه، 20 تا از بهترین و پرکاربردترین توابع Pandas را معرفی می‌کنم:


🖥 read_csv():
بارگذاری سریع داده‌ها از فایل‌های CSV

🖥 head():
مشاهده پنج ردیف اول دیتابیس برای شروع.

🖥 info():
بررسی ساختار داده‌ها مانند نوع داده و مقادیر خالی.

🖥 describe():
تولید آمار توصیفی برای ستون‌های عددی.

🖥 loc[ ]:
دسترسی به ردیف‌ها و ستون‌ها بر اساس برچسب یا شرط.

🖥 iloc[ ]:
دسترسی به داده‌ها بر اساس شماره ردیف.

🖥 merge():
ادغام DataFrame‌ها با ستون‌های مشترک.

🖥 groupby():
دسته‌بندی برای تحلیل آسان‌تر.

🖥 pivot_table():
خلاصه‌سازی داده‌ها به فرمت Pivot Table.

🖥 to_csv():
ذخیره داده‌ها به صورت فایل CSV.

🖥 pd.concat():
ادغام چندین DataFrame در ردیف‌ها یا ستون‌ها.

🖥 pd.melt():
تبدیل داده‌ها از فرمت گسترده به فرمت طولانی.

🖥 pd.pivot_table():
ایجاد Pivot Table با چندین سطح.

🖥 pd.cut():
تقسیم داده‌ها به فواصل مشخص.

🖥 pd.qcut():
مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس درصد.

🖥 pd.merge():
ادغام داده‌ها به سبک پایگاه داده برای لینک‌دهی پیشرفته.

🖥 DataFrame.apply():
اعمال یک تابع سفارشی به داده‌ها.

🖥 DataFrame.groupby():
تحلیل داده‌های دسته‌بندی شده.

🖥 DataFrame.drop_duplicates():
حذف ردیف‌های تکراری.

🖥 DataFrame.to_excel():
ذخیره داده‌ها مستقیماً به فایل اکسل.


┌ 🐼 Pandas Functions
└ 📄 PDF

#برنامه_نویسی #پایتون #Python #Programming #Pandas #Datascience #علم_داده #HiTech #هایتک

┏━━━━━━━━┓
〓@HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

بازم از خوبی های #پایتون بگم؟😂

┏━━━━━━━━┓
〓@HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

لطفا برای حمایت از #HiTech مطالب و پست ها رو برای دوستان تون بفرستید ❤️🙏

تابع های مختلف کتابخونه‌ی #Pandas 🐼
┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

قابلیت «حافظه» به Grok اضافه شد؛ رقابت جدی‌تر با ChatGPT و جمینای

شرکت هوش مصنوعی ایلان ماسک به‌تدریج درحال نزدیک‌کردن چت‌بات گراک (Grok) به رقبای اصلی‌اش مانند ChatGPT و جمینای است. در جدیدترین اقدام، xAI اعلام کرده که ویژگی «حافظه» به Grok اضافه شده است؛ قابلیتی که به این چت‌بات اجازه می‌دهد جزئیاتی از مکالمات گذشته خود با کاربران را به خاطر بسپارد.

به کمک این ویژگی، Grok اکنون می‌تواند پاسخ‌هایی شخصی‌سازی‌شده‌تر ارائه دهد، به‌ویژه اگر کاربر به‌اندازه کافی از آن استفاده کرده باشد تا الگوریتم بتواند ترجیحات فردی او را تشخیص دهد.

قابلیت حافظه درحال‌حاضر به‌صورت آزمایشی در وب‌سایت Grok‌.‌com و اپلیکیشن‌های iOS و اندروید گراک فعال شده است. این ویژگی را می‌توان از طریق بخش کنترل داده‌ها (Data Controls) در تنظیمات غیرفعال کرد.

#هوش_مصنوعی #AI  #ChatGPT #Artificial_Intelligence #OpenAI #Grok

┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

ابزار مناسب، نیمی از راهه توی حوزه دیتا!


👨🏻‍💻 وقتشه بعضی ابزارها رو ارتقا بدی. نه برای اینکه قبلی‌ها بد بودن، بخاطر اینکه ابزارهای جدید کارتو خیلی راحت‌تر و سریع‌تر می‌کنن.


🟠 چند تا جایگزین که بهت کمک می‌کنن حرفه‌ای‌تر و بهینه‌تر کار کنی:


1️⃣ به جای Pandas از Polars استفاده کن!

✅ سرعت بیشتر، حافظه کمتر، سینتکس ساده‌تر، پشتیبانی از دیتای بزرگ و حالت Lazy Evaluation.


🔢 به جای Numpy از Numba استفاده کن!

✅ با یه دکوراتور ساده سرعت کدتو چند برابر کن، حتی رو GPU اجرا کن!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 به جای Tensorflow از JAX استفاده کن!

✅ سبک، سریع، پایتون‌طور، مناسب تحقیقات پیشرفته، همراه با کتابخونه‌هایی مثل Flax و Haiku.


🔢 به جای Matplotlib از Bokeh استفاده کن!

✅ نمودارهای تعاملی و قابل استفاده توی وب و دشبورد، بدون نیاز به GUI backend.


🔢 به جای XGBoost از LightGBM استفاده کن!

✅ آموزش سریع‌تر، مصرف کمتر رم، پشتیبانی بهتر از categorical و scale خوب روی دیتاهای بزرگ.

🌐 #علم_داده #DataScience
┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

یه هل بدین شدیم 180 تا😍

«سارا فرایر مدیر مالی OpenAl اعلام کرد این شرکت به زودی سومین عامل هوشمند خود را معرفی میکند؛ ابزاری به نام A-SWE یا مهندس نرم افزار عاملی این ابزار نه تنها قادر است وظایف یک مهندس نرم افزار را انجام دهد بلکه قابلیتهایی فراتر دارد؛ از جمله تست و تضمین کیفیت اشکال زدایی و حتی مستندسازی پروژه ها

فرایر در گفت وگویی با بانک Goldman Sachs گفت: «A-SWE میتونه مثل یک مهندس واقعی یک درخواست (Pull Request) رو دریافت کنه اپلیکیشن بسازه و علاوه بر اون کارهایی رو انجام بده که معمولاً مهندسان نرم افزار علاقه ای بهش ندارن؛ مثل QA تست باگ رفع خطاها و نوشتن مستندات. به گفته او این ابزار میتونه نیروی توسعه نرم افزار رو به شکل چشمگیری تقویت و تسریع کنه

┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛

#چالش_پایتون

توی این کد مقدار cap2 کدوم گزینه س؟ 🤔

┏━━━━━━━━┓
〓 @HiTech_Codes
┗━━━━━━━━┛