✨8+ Advanced and detailed Pytorch Projects.

✔️ the good and advanced projects , using #PyTorch

Computer Vision + sentiment Analysis + Recommender system and many more

⬇️
https://youtube.com/playlist?list=PLlff-0SljnifT40_TAlibwmyzh1xVhKTR&si=P3wIYBXK9TbGlA5O



#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

❌نحوه نوشتن بدترین کد پایتون

❌بدترین کدهای پایتون چه ویژگی هایی دارند ؟

⬅️ به این موارد دقت کنید اگر اینجوری کدنویسی می کنید سعی کنید روشتون رو اصلاح کنید و کدهای زیبا و سریع تری بنویسید

1. Use incomprehensible names of variables
Call variables X, Y, A, Thing. Abstraction is the key to confusion

def f(x, y, z=None):
    a = x * 2
    b = y + a if z else y - a
    c = [i for i in range(a) if i % 2]
    return sum(c) + b

2. Sake maximum logic in one line
Complex thornar expressions and nested List CompreHance - all in one line.

result = [x if x > 0 else (y if y < 0 else z) for x in data if x or y and not z]

3. Use Eval () and Exec ()
It is slow, unsafe and stupid - but spectacular.

eval("d['" + key + "']")

4. Reprint variables with different types
Let one variable be a line, and a number, and a list - a dynamic typification

value = "42"
value = int(value)
value = [value] * value

5. Use global variables
Change the condition of the application from anywhere. Especially from the inside of the functions.

counter = 0

def increment():
    global counter
    counter += 1

6. Use magic numbers and lines
Without explanation. Let colleagues guess why exactly 42 or "XYZ"

if user.role == "xyz" and user.level > 42:
    access_granted()

7. Ignore style and indentation
No PEP8, no rules. Write as you want

def foo():print("start")
 if True:
  print("yes")
   else:
    print("no")

8. Copy the code from Stack Overflow without delving
Ctrl+C is also a development

def complex_logic(x):
    return (lambda y: (lambda z: z**2)(y + 1))(x)

9. Invent abstraction unnecessary
Instead of a simple function - classes, factories and strategies

class HandlerFactory:
    def get_handler(self):
        class Handler:
            def handle(self, x): return x
        return Handler()

10. Add dead code
Never remove - suddenly comes in handy. And let it be loaded into every launch

def legacy_feature():
    print("This feature is deprecated")
    return
# нигде не вызывается

11. Do not write the documentation
Comments only interfere. Whoever wants to figure it out

def a(x): return x+1

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

▶️Gremllm - Now your bugs have consciousness 

Gremllm is an unusual Python class in which all methods and properties are created dynamically using LLM. You describe, *what kind of object do you want *, and then Gremllm decides what should happen when the methods are called or the fields are addressed.

🎁 Installation

pip install gremllm

🔧 Example:

from gremllm import Gremllm

counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value)               # → 6?
print(counter.to_roman_numerals())  # → VI?

🔸
✔️ Opportunities:
- dynamic behavior: everything is determined "on the fly" using LLM
- Support Openai, Claude, Gemini, and local models
- Wet Mode: You can build challenges of calls (methods return objects)
- Verbose Mode: Bodes which code was generated
- smart processing of errors and setting through inheritance

🖥 Github: https://github.com/ur-whitelab/gremllm

🔸

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

➡️PyTorch in One

سباستین راشکا، محقق برجسته هوش مصنوعی با بیش از یک دهه تجربه در این لینک مفاهیم اصلی PyTorch را در فقط یک ساعت آموزش می دهد
این محتوا بر اساس کتاب او با عنوان
Build a Large Language Model (From Scratch)

است که به دلیل رویکرد عملی و کدمحور در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ مورد تحسین قرار گرفته

💎 Link: http://sebastianraschka.com/teaching/pytorch-1h/



#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

🔖مقدمات ورود به حوزه علم داده و یادگیری ماشین را با این 7 دوره رایگان از Kaggle یاد بگیرید ( به همراه مدرک )

➕Python
https://www.kaggle.com/learn/python

➕Pandas
https://www.kaggle.com/learn/pandas

➕Data visualization
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization

➕Intro to sql
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-sql

➕Advanced Sql
https://www.kaggle.com/learn/advanced-sql

➕Intro to ML
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

➕Advanced ML
https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning


#پایتون #Python #علم_داده #یادگیری_ماشین

📱 @Python4all_pro

📍نقشه راه یادگیری ماشین + منابع

✔️منابع رو با مراجعه به یوتیوب مشاهده کنید


#پایتون #Python #یادگیری_ماشین

📱 @Python4all_pro

🌟چه مخزن عالی، با 192 هزار ستاره Github

صدها الگوریتم محبوب  پیاده سازی شده در پایتون از ابتدا.

https://github.com/TheAlgorithms/Python/tree/master



#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

⬅️لیستی از ویدیوهای آموزشی که تاکنون در کانال منتشر شده جهت دسترسی راحت تر شما به دوره ها

✔️لیست شماره 1

⬅️آموزش پایتون از مقدماتی تا پیشرفته  به زبان فارسی

⬅️آموزش پایتون برای تحلیل و تجسم داده ها

⬅️آموزش کتابخانه های Python

⬅️آموزش پایتون مقدماتی

⬅️الگوریتم نویسی

⬅️آموزش پایتون برای غیربرنامه نویسان

⬅️دوره رایگان پایتون به همراه مدرک

⬅️دوره پایتون به زبان انگلیسی به همراه زیرنویس فارسی

⬅️آموزش پایتون( زبان فارسی) در ۳ ساعت

⬅️آموزش مباحث پیشرفته پایتون( زبان فارسی)

⬅️یادگیری ماشین با python

⬅️آموزش پایتون برای علم داده

⬅️آموزش پایتون ویژه Backend Web Development

⬅️یادگیری Python با انجام ۱۱ پروژه

✈️همراهان عزیز کانال لطفا این لیست را برای دوستانتون و علاقه‌مندان به یادگیری پایتون بفرستید و برای بیشتر دیده شدن کانال بهمون کمک کنید ، با گذاشتن ری اکشن زیر این پست بهمون انرژی بدید

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

✔️python code for Artificial Intelligence

https://github.com/shahadot786/Python-Books/blob/master/aipython.pdf

#پایتون #Python #pdf #هوش_مصنوعی

📱 @Python4all_pro

✔️Python Design Patterns Tutorial for Beginners

‼️چرا باید از الگوهای طراحی استفاده کنیم؟

الگوهای طراحی یک ابزار قدرتمند برای بهبود کیفیت و کارایی نرم‌افزارهای پایتون هستند. با یادگیری و استفاده از این الگوها، می‌توانید کدهایی بنویسید که ساختار بهتری دارند، خوانایی بیشتری دارند و توسعه و نگهداری آن‌ها ساده‌تر است


#پایتون #Python #pattern

📱 @Python4all_pro

10 GitHub Repositories for Python Projects

🔹 The Ultimate Project-Based Python Learning Hub
‣ Top GitHub repo with 230k+ stars of hands-on tutorials.
📎 Link

🔹 Endless Python Project Ideas & Resources
‣ Tons of creative ideas to sharpen your coding skills.
📎 Link

🔹 Real Python’s Hands-On Learning Materials
‣ Bonus content and exercises from Real Python tutorials.
📎 Link

🔹 Curated Project Tutorials for Every Learner
‣ Project-based learning with AI/ML tutorials included.
📎 Link

🔹 Awesome Jupyter: Notebooks, Libraries & More
‣ Boost your Jupyter Notebook skills and workflow.
📎 Link

🔹 Python Mini-Projects for Quick Wins
‣ Fun mini-games and small apps for fast practice.
📎 Link

🔹 100 Practical Python Projects Challenge
‣ Track your progress across 100 real Python projects.
📎 Link

🔹 Data Science Projects for Python Enthusiasts
‣ Beginner-friendly data science project ideas.
📎 Link

🔹 Showcase of Awesome Python Projects
‣ Collection of cool Python projects with guides.
📎 Link

🔹 Python Script Projects from Beginner to Advanced
‣ Step-by-step script projects for all levels.
📎 Link



#پایتون #پروژه #Python

📱 @Python4all_pro

💡Stumpy - a library for the analysis of time rows. This project offers a powerful tool for working with temporary sequences through the calculation of Matrix Profile - a special metric, which automatically finds similar patterns in the data.

The tool supports distributed calculations through DASK and GPU-acceleration through Numba. The technology is especially useful for detecting anomalies, repeating fragments and semantic segmentation. The library works equally well both on small data sets and on time rows with millions of points.


🖥GitHub


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

📘 کتاب " ChatGPT برای تحلیل داده "

⬅️ این کتاب برای استفاده مؤثر از ChatGPT در حوزه علوم داده است که شامل prompt های آماده ، نمونه‌کدهای کاربردی و بهترین شیوه‌ها جهت تسریع و بهینه‌سازی وظایفی مانند تولید داده، تحلیل، مدل‌سازی و خودکارسازی است.

✔️ویژگی‌های کلیدی کتاب فوق عبارتند از:

⏺️ تولید کد: اسکریپت‌هایی برای ایجاد مجموعه‌داده‌های نمونه با استفاده از کتابخانه‌های Python مانند Pandas و NumPy؛ از جمله ساخت جدول‌هایی شامل کلیدهای اصلی (primary keys)، نام، سن و حقوق.

⏺️ تحلیل داده: روش‌هایی برای تحلیل اکتشافی داده (EDA)، آزمون‌های فرضیه و مدل‌سازی پیش‌بینانه؛ به همراه پیشنهادهایی برای تجسم داده‌ها مانند نمودارهای میله‌ای و خطی، و استفاده از روش‌های آماری معتبر.

⏺️ یادگیری ماشین: راهنمای انتخاب الگوریتم مناسب، تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) و تفسیر مدل‌ها؛ با مثال‌هایی عملی به زبان‌های Python و SQL.

⏺️ کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP): ابزارهایی برای طبقه‌بندی متون، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)، با تکیه بر قابلیت‌های زبانی ChatGPT.

⏺️خودکارسازی جریان کار: راهکارهایی برای خودکارسازی وظایف تکراری مانند پاک‌سازی داده (رفع مقادیر تکراری یا گمشده) و تولید خودکار گزارش‌ها.


#پایتون #پروژه #Python #علم_داده #ChatGPT

📱 @Python4all_pro

❓چگونه کد پایتون خود را بهینه کنیم ؟؟

👇👇
https://www.kdnuggets.com/how-to-optimize-your-python-code-even-if-youre-a-beginner

آموزش های مربوط به پاکسازی داده ها رو با #Data_Cleaning در کانال پیدا می‌ تونید پیدا کنید

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

🔰 Python Web Scraping with Beautiful Soup and Regex


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

🔖 لیستی از برترین ابزارها و کتابخانه های پایتون

🗓 این لیست هر هفته آپدیت میشه

https://github.com/lukasmasuch/best-of-python



#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro