Power File Tool: Duplicate Finder



📱 @Python4all_pro

10 Important Python Concepts
- Intro
- .py files
- Variables
- Basic data types
- Type annotations
- Constants
- Functions
- Classes
- Initialisers
- Methods
- Dunder methods
- Conclusion
https://www.youtube.com/watch?v=Gx5qb1uHss4



📱 @Python4all_pro

◀️می‌دونستید استفاده از ایجنت Jupyter Agent 2 در Jupyter چه قدر می تونه کار با داده ها رو سریعتر کنه ؟

☀️چیکار میکنه ؟
  داده ها رو بارگذاری و اجرا می‌کنه
کد رو اجرا کنه
نمودار می‌کشه
یه دستیار تمام عیار برای دیتاساینتیست هاست

https://huggingface.co/spaces/lvwerra/jupyter-agent-2



📱 @Python4all_pro

⭐️Python Loops (Visually Explained) | For, While, Break, Continue, Else


در این ویدیو به زبانی ساده حلقه‌های پایتون - for، while، break، continue و ... با استفاده از مثال‌هایی ساده و تصاویر بصری توضیح داده شده ، در نهایت به شما کمک می‌کند تا بفهمید حلقه‌ها چگونه کار می‌کنند، چه زمانی باید از هر یک استفاده کنید، و چگونه می‌توانید جریان آنها را مانند یک حرفه‌ای کنترل کنید.


📱 @Python4all_pro

ساخت هوش مصنوعی با استفاده از پایتون

➕ در این ویدیو اصول اولیه شبکه های عصبی برای ساخت هوش‌مصنوعی با پایتون به زبان ساده توضیح داده شده



📱 @Python4all_pro

Python Object Oriented Programming (OOP) - For Beginners

✔️ در این ویدئو برنامه نویسی شی گرا برای مبتدیان آموزش داده شده ، همه چیزهایی را که باید در مورد کلاس ها، اشیاء و OOP در پایتون بدانید را پوشش داده این آموزش برای برنامه نویسان مبتدی پایتون طراحی شده است و به شما پایه ای قوی در اصول شی گرا می دهد.


📱 @Python4all_pro

✅ Convenient library for logging with context

Unilogging simplifies the logging process in Python applications by using Dependency Injection to manage the logging context. This makes it easy to track events associated with specific requests without having to pass data through all layers of the application.

😀Highlights:
- Logging using context to simplify request tracking.
- Dependency Injection support for flexibility and convenience.
- Minimizing code duplication when transmitting logging data.
- Integration with FastAPI and other frameworks.

⭐ GitHub: https://github.com/goduni/unilogging

📱@Python4all_pro

◀️این ابزار بهت کمک میکنه کتابخانه  و فریم‌ورک‌ پایتونی که مناسب کارت هست رو سریعتر پیدا کنی

چیکار میکنه؟
لایبرری های پایتون رو در یه جدول کنار هم میذاره تا ببینی کدومش بهتره

👉https://pyradar.com/


🔤آموزشها و مطالب مرتبط رو با هشتگ در کانال جستجو کنید
#کتابخانه #library
📱@Python4all_pro

✅معرفی‌چند کتابخانه کاربردی پایتون که بهتره باهاش کار کنید

◀️کتابخانه Gradio
برای تبدیل مدلهای ماشین لرنینگ به وب اپ
اگه فرانت اند بلد نیستی این کتابخانه به کارت میاد

https://github.com/gradio-app/gradio

◀️کتابخانه Nanny ML
برای مانیتورینگ راحت مدل ها بعد از دیپلوی ازش استفاده کنید

https://github.com/NannyML/nannyml

◀️کتابخانه pyGwalker

یه محیط Drag & Drop توی ژوپیتر بهتون میده که کمک میکنه راحت تر با دیتاها کار کنید و نمودار بسازید

https://github.com/Kanaries/pygwalker


🔤آموزشها و مطالب مرتبط رو با هشتگ در کانال جستجو کنید
#کتابخانه #library

📱@Python4all_pro

◀️این هوش‌مصنوعی کمک می‌کنه سریع تر پروژه ای که می‌خوای رو توی گیت‌هاب پیدا کنی

https://www.gitsearchai.com/

◀️این ابزار هم کمک میکنه پروژه رو به یه سند مرتب تبدیل کنی

https://gittodoc.com/

◀️حالا میتونی سند رو به Cursor بدی و با یه پرامپت بهش بگی پروژه رو اجرا کنه

https://cursor.com/


📱@Python4all_pro

✅Every resource & guidance you need to build your Data Science & Analytics portfolio


https://github.com/dawnxchoo/data-portfolio-handbook


📱 @Python4all_pro

💻 اینجا میتونی پایتون و کار با فریمورکهاش رو تمرین کنی

💻 اگه به حوزه علم داده علاقه دارید پیشنهاد میکنم برای افزایش مهارت حتما از این سایت استفاده کنید


https://dataford.io/python?language=python

📱@Python4all_pro

◀️دوستان این‌پروژه ها با پایتون انجام شده

➕ تشخیص اخبار جعلی با Machine Learning

https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/

➕تشخیص سرطان با ML

https://data-flair.training/blogs/project-in-python-breast-cancer-classification/

📱 @Python4all_pro

Data Export in Python – One Cheat Sheet to Rule Them All!



📱@Python4all_pro

این پروژه یه ابزار برای ارزیابی و مقایسه عملکرد بهینه‌سازهای PyTorch روی توابع ریاضی دوبعدیه، همراه با نمایش تصویری رفتار اون‌ها.

ایده‌ی اصلیش اینه که به‌جای درگیر شدن با توضیحات صرفاً تئوریک، بتونیم به‌صورت بصری ببینیم الگوریتم‌های مختلف از روش‌های کلاسیکی مثل SGD و Adam گرفته تا بهینه‌سازهای جدیدتری مثل Lion و Sophia دقیقاً چطور روی سطوح و ناهمواری‌های مختلف حرکت می‌کنن و به جواب می‌رسن.

ابتدا با استفاده از Optuna بهترین تنظیمات هر بهینه‌ساز رو پیدا می‌کنه و بعد مسیر حرکت اون‌ها رو روی توابع آزمایشی رسم می‌کنه تا تفاوت رفتارهاشون قابل مشاهده باشه.

سورس کد پروژه:
https://github.com/AidinHamedi/Optimizer-Benchmark



📱 @Python4all_pro