این جزوه مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال را برای ورود به علم داده (Data Science) آموزش می‌دهد.
مفاهیم اصلی شامل:
تعریف داده و فضای نمونه
رویدادها (Events)
توزیع‌های گسسته و پیوسته (Discrete & Continuous Distributions)
احتمال شرطی (Conditional Probability)
قانون بیز (Bayes' Theorem)
متغیرهای تصادفی (Random Variables)
هدف اصلی: تبدیل آمار و احتمال از فرمول‌های خشک به یک ابزار قابل‌فهم برای تحلیل داده در پروژه‌های واقعی و Machine Learning.

این جزوه بر اساس این ویدیو گردآوری شده
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWv23ocV_hYb7d2LS4W4FrO108B7uz-M0


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

ابزار Mellea: کتابخانه پایتون برای ساخت برنامه‌های LLM قابل پیش‌بینی

فراخوانی معمولی LLM  همیشه موفقیت آمیز نیست ؛ مدل ممکنه فرمت را رعایت نکند یا یه چیز ضروری را از قلم بیندازد، یا پاسخی بدهد که بررسی‌اش سخت باشد.

کتابخانه Mellea پیشنهاد می‌دهد چنین سیستم‌هایی را به‌صورت برنامه‌های generative تایپ‌شده بنویسید.

کافی است یک تابع پایتون توصیف کنید:

from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session

class UserProfile(BaseModel):
    name: str
    age: int

@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
    """نام و سن کاربر را استخراج کن."""

m = start_session()
user = extract_user(
    m,
    text="Alice is 31 years old."
)

کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل می‌کند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی می‌کند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را به‌طور خودکار تکرار می‌کند.


لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔰 List Methods in Python

بیا با هم لیست متدهای پایتون رو مرور کنیم. این یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده در پایتونه و دونستن متدهاش حسابی سرعت کدنویسیت رو بالا می‌بره.

📌 ایجاد لیست

ساده‌ترین راه تعریف لیست استفاده از براکت [] هست.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []

🔧 متدهای اصلی

append() — اضافه کردن به انتها

یک آیتم به انتهای لیست اضافه می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']

extend() — اضافه کردن چند آیتم

چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']

insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص

یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار می‌ده.

fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']

🗑 متدهای حذف

remove() — حذف بر اساس مقدار

اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']

pop() — حذف و بازگشت آیتم

آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمی‌گردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']

clear() — خالی کردن لیست

تمام آیتم‌های لیست رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []

🔍 متدهای جستجو

index() — پیدا کردن اندیس

اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمی‌گردونه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2

count() — شمارش تعداد تکرار

تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو می‌شماره.

nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3

📊 متدهای مرتب‌سازی و معکوس کردن

sort() — مرتب‌سازی درجا

لیست رو به ترتیب صعودی مرتب می‌کنه. با reverse=True نزولی می‌شه.

nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

reverse() — معکوس کردن

ترتیب آیتم‌های لیست رو برعکس می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']

📋 متدهای کپی

copy() — کپی سطحی

یه کپی از لیست برمی‌گردونه.

original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]

💡 نکات تکمیلی مهم

عملگر in برای بررسی وجود:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True

عملگر + برای اتصال:

list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]

عملگر * برای تکرار:

print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]

List Comprehension — روش پایتونی:

squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]

len() برای گرفتن طول:

print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🐍 همه چیز درمورد یادگیری Typing در پایتون! 🐍

اگه می‌خوای کد Pythonت رو حرفه‌ای‌تر، امن‌تر و قابل نگهداری‌تر کنی، یادگیری Type Annotations یکی از مهم‌ترین قدم‌هاست. این ریپو یه آرشیو کامل و دسته‌بندی‌شده از بهترین منابع یادگیری typing در Python هست.

این مخزن شامل بهترین مقالات، کتاب‌ها، ابزارها، کتابخانه‌ها و سایر منابع اختصاص داده شده به تایپ‌نویسی و استفاده از آن در پروژه‌های واقعی است. 💻📚

این هم لینک: GitHub
https://github.com/typeddjango/awesome-python-typing


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

اینجا تمام کد ها و آموزش های لازم برای تشخیص چهره و اشیا‌ توی عکس با پاییتون رو گذاشه و توی 3 ساعت کلش رو می تونید یاد بگیرید، کلی چیز آماده هم داره که در طول مسیر یادگیری به دردتون می‌خوره:

github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours

@python4all_pro

دوستان کانال بله پایتون رو دنبال کنید.

اگه زمانی اینترنت بین‌الملل محدود شد، ما همچنان از طریق بله کنارتون هستیم و آموزشها رو از همون‌جا ادامه می‌دیم.💙

https://ble.ir/Python4all_pro

بیشتر پروژه‌های AI با سرمایه‌گذاری اشتباه روی زیرساخت شروع می‌شوند. ⚠️

بسیاری از سازمان‌ها در ابتدای مسیر، هزینه قابل‌توجهی برای خرید سخت‌افزار GPU پرداخت می‌کنند؛ در حالی که هنوز مشخص نیست پروژه با چه سرعتی رشد می‌کند، چه تعداد کاربر خواهد داشت یا در آینده به چه منابع پردازشی نیاز پیدا می‌کند. 🤔

نتیجه این تصمیم، زیرساختی است که با مسیر رشد پروژه و نیاز واقعی سازمان تناسب ندارد. 📉💸

در ایران GPU، پیش از ارائه زیرساخت ابری، نیاز واقعی پروژه شما را بررسی می‌کنیم؛

از سناریوی استفاده و حجم درخواست‌ها تا الزامات عملکردی. سپس زیرساخت GPU ابری را به نحوی طراحی می‌کنیم که هم برای نیاز امروز پروژه شما مناسب باشد و هم در مسیر رشد، به‌سادگی توسعه پیدا کند. ✅

اگر در حال برنامه‌ریزی برای راه‌اندازی یا توسعه زیرساخت هوش مصنوعی هستید، با مشاوران فنی ایران GPU در ارتباط باشید. 👨‍💻

https://B2n.ir/kz1439

لوازم خانگی ترام‌هاوس


انتخاب درست، تکرار ندارد.
طراحی متمایز، کیفیت ماندگار و تجربه‌ای متفاوت.

ترام‌هاوس؛ خانه رویایی شما🌱✨


📲 https://t.me/My_Traumhaus

♨️ آخرین فرصت — دریافت بیش از ۶۰۰ آموزش ۱۱۹ هزار تومنی از فرادرس!
 
⭐️ طرح «شگفتی آموختن»، فرصتی ویژه برای یادگیری...
 
✅ جدیدترین آموزش‌های اضافه شده به طرح شگفتی 👇
 
🔶 امنیت شبکه با پایتون + از مبانی تا تست نفوذ
 
🔶 آموزش پروژه محور پایتون + حل ۲۰ مسئله کاربردی
 
🔶 سیستم عامل لینوکس Linux – مقدماتی
 
🔶 پیاده سازی مسائل بهینه سازی در پایتون
 
🔶 پیش‌بینی نوسانات بازار سهام با هوش مصنوعی در Python
 
➕ لیست ۲۰۰ آموزش جدید - [کلیک کنید]
 
🔗 دسترسی به تمامی ۶۰۰ آموزش [+]

🔄 FaraDars - فرادرس

🎯 می‌دونی یه توسعه‌دهنده‌ی Full-Stack حرفه‌ای چه مهارت‌هایی رو باید مسلط باشه؟

آکادمی وب راین در قالب دوره‌ ای جامع ، همه این مهارت‌ها رو از مقدماتی تا پیشرفته به شما آموزش می‌ده.

🚀 اگه می خوای یه توسعه‌دهنده‌ی Full-Stack حرفه‌ای باشی و درآمد خوبی داشته باشی، این دوره واسه شما طراحی شده.

💎 کار روی پروژه‌های عملی و واقعی (نه تمرین‌های ساده و تکراری) از مزایای این دوره ست.

📚 بخش هایی از سرفصل‌های دوره:

🔹 فرانت‌اند حرفه‌ای: HTML، CSS، JavaScript، React، Next.js , ...
🔹 بک‌اند قدرتمند: Node.js، طراحی API و معماری Microservices , ...
🔹 دیتابیس‌ها: SQL، MongoDB و Redis , ....
🔹 زیرساخت و استقرار: Git، Docker و DevOps
🔹 امنیت و تست: امنیت وب، تست و استقرار پروژه

💡 توی وبینار این سرفصل‌ها به‌صورت کامل توضیح داده می شن.

🎓 وبینار رایگان معرفی دوره

📩 واسه ثبت‌نام و دریافت اطلاعات بیشتر با ما در ارتباط باشین.

⬇️ اطلاعات کامل دوره و نحوه ثبت نام در دوره و وبینار در لینک زیر:

https://webrayn.com/FullStackDeveloperV1

@webrayn_academy

09120529512