ما هي معالجة اللغات الطبيعية (NLP) ببساطة؟
هي تقنية تسمح للكمبيوتر بفهم اللغة البشرية المكتوبة والمنطوقة، وتفاعل معها بشكل طبيعي. تخيل أنك تتحدث مع صديق، هذا هو الهدف من NLP.
مثال على ذلك هو ChatGPT:
* ChatGPT هو نموذج لغة كبير يستخدم تقنيات NLP.
* ما يفعله: يمكنك طرح أي سؤال أو طلب عليه، وسيحاول تقديم إجابة مفصلة وشاملة.
* مثال: يمكنك أن تسأل ChatGPT "اكتب لي قصيدة عن الحب"، أو "شرح لي نظرية النسبية ببساطة"، أو حتى "ساعدني في كتابة بريد إلكتروني إلى صديقي".
باختصار، NLP هي القدرة على جعل الكمبيوتر يفهمنا ويتحدث معنا بلغة طبيعية،
اذا لديك اي سؤال تفضل في التعليقات
هي تقنية تسمح للكمبيوتر بفهم اللغة البشرية المكتوبة والمنطوقة، وتفاعل معها بشكل طبيعي. تخيل أنك تتحدث مع صديق، هذا هو الهدف من NLP.
مثال على ذلك هو ChatGPT:
* ChatGPT هو نموذج لغة كبير يستخدم تقنيات NLP.
* ما يفعله: يمكنك طرح أي سؤال أو طلب عليه، وسيحاول تقديم إجابة مفصلة وشاملة.
* مثال: يمكنك أن تسأل ChatGPT "اكتب لي قصيدة عن الحب"، أو "شرح لي نظرية النسبية ببساطة"، أو حتى "ساعدني في كتابة بريد إلكتروني إلى صديقي".
باختصار، NLP هي القدرة على جعل الكمبيوتر يفهمنا ويتحدث معنا بلغة طبيعية،
اذا لديك اي سؤال تفضل في التعليقات
👍2
يمكن نرجع على سوريا عن قريب
بس بعد ما نرجع بدنا نعزم كل اهل مصر لعنا ❤️
اكتر ناس شالونا وتحملونا وساعدونا ووقفوا معنا وقفة بلد واحد وشعب واحد ورجل واحد ✊️
الف تحية لاهل مصر
وان شاء الله منرجع على سوريا كلنا ونعمرها وتصير احسن من الاول يارب 🤲
بس بعد ما نرجع بدنا نعزم كل اهل مصر لعنا ❤️
اكتر ناس شالونا وتحملونا وساعدونا ووقفوا معنا وقفة بلد واحد وشعب واحد ورجل واحد ✊️
الف تحية لاهل مصر
وان شاء الله منرجع على سوريا كلنا ونعمرها وتصير احسن من الاول يارب 🤲
❤5👍2🔥1
هل تساءلت يومًا كيف يستطيع جهازك التعرّف على وجهك بدقة وسرعة؟ دعونا نتعمّق أكثر في التفاصيل التقنية وراء هذه التكنولوجيا المدهشة.
الخطوات البرمجية لعمل تقنية التعرف على الوجه:
1️⃣ التقاط الصورة:
تستخدم الكاميرات الأمامية صورًا بدقة عالية (عادةً لا تقل عن 2 ميجابكسل)، وأحيانًا كاميرات ثلاثية الأبعاد (3D) للحصول على معلومات إضافية عن العمق.
يتم التقاط أكثر من 100 لقطة مختلفة لوجهك خلال ثانية واحدة لضمان الحصول على صورة واضحة حتى في حالة الحركة.
2️⃣ تحليل الملامح الأساسية (Feature Extraction):
يتم تحديد الملامح البارزة للوجه، مثل:
المسافة بين العينين.
طول الأنف وعرضه.
شكل الفك والخدين.
مواضع الزوايا مثل زوايا العين والفم.
هذه الملامح يتم تمثيلها كنقاط رياضية (تُعرف بالنقاط المميزة أو Landmarks). عادةً، يتم استخراج ما بين 68 إلى 128 نقطة مميزة على الوجه.
3️⃣ إنشاء بصمة الوجه (Face Template):
باستخدام خوارزميات رياضية مثل Eigenfaces أو Fisherfaces، تُحوَّل هذه النقاط إلى مصفوفة رقمية (Matrix).
هذه المصفوفة تُخزن على شكل "بصمة رقمية" مميزة لكل شخص.
4️⃣ المقارنة:
عندما يحاول المستخدم فتح الجهاز، يتم التقاط صورة جديدة ومقارنتها بالبصمة المسجلة باستخدام تقنيات مثل Cosine Similarity أو Euclidean Distance.
إذا كان الفرق بين البصمتين أقل من نسبة خطأ محددة (عادةً 0.01٪)، يُعتبر الوجه متطابقًا.
كيف تُبرمج هذه العمليات؟
اللغات المستخدمة: Python، C++، أو حتى Java تُعتبر من الخيارات الرئيسية.
المكتبات: مكتبات مثل OpenCV وDlib تُستخدم لبناء خوارزميات الكشف والتعرف على الملامح.
التدريب: يتم تدريب الشبكات العصبية باستخدام مئات الآلاف من صور الوجوه لتعلّم الأنماط المختلفة.
مواصفات الكاميرا المناسبة:
دقة لا تقل عن 2 ميجابكسل، ويفضل استخدام كاميرات 3D للتعرّف الدقيق.
زاوية عرض واسعة (Wide Angle) لالتقاط الوجه من زوايا مختلفة.
حساسية عالية للضوء لتعمل في الإضاءة المنخفضة.
الأبعاد التي يتم التركيز عليها في الملامح:
عرض وطول كل عين.
موضع الأنف بالنسبة للفم والعينين.
شكل الذقن والخدين.
زاوية ميل الرأس.
هل هذه التقنية مثالية؟
رغم دقتها العالية، قد تواجه تحديات مع:
التوائم المتطابقة.
تغييرات جذرية في الوجه مثل اللحية أو ارتداء النظارات.
الصور المُزيفة أو الأقنعة ثلاثية الأبعاد، لكن يتم استخدام مستشعرات إضافية للكشف عن الحيوية (Liveness Detection).
ما رأيك؟
هل تعتقد أن هذه التكنولوجيا كافية لحماية بياناتنا؟ أم أن هناك حاجة لتحسينها أكثر؟ شاركونا بالتعليقات! 🌟
الخطوات البرمجية لعمل تقنية التعرف على الوجه:
1️⃣ التقاط الصورة:
تستخدم الكاميرات الأمامية صورًا بدقة عالية (عادةً لا تقل عن 2 ميجابكسل)، وأحيانًا كاميرات ثلاثية الأبعاد (3D) للحصول على معلومات إضافية عن العمق.
يتم التقاط أكثر من 100 لقطة مختلفة لوجهك خلال ثانية واحدة لضمان الحصول على صورة واضحة حتى في حالة الحركة.
2️⃣ تحليل الملامح الأساسية (Feature Extraction):
يتم تحديد الملامح البارزة للوجه، مثل:
المسافة بين العينين.
طول الأنف وعرضه.
شكل الفك والخدين.
مواضع الزوايا مثل زوايا العين والفم.
هذه الملامح يتم تمثيلها كنقاط رياضية (تُعرف بالنقاط المميزة أو Landmarks). عادةً، يتم استخراج ما بين 68 إلى 128 نقطة مميزة على الوجه.
3️⃣ إنشاء بصمة الوجه (Face Template):
باستخدام خوارزميات رياضية مثل Eigenfaces أو Fisherfaces، تُحوَّل هذه النقاط إلى مصفوفة رقمية (Matrix).
هذه المصفوفة تُخزن على شكل "بصمة رقمية" مميزة لكل شخص.
4️⃣ المقارنة:
عندما يحاول المستخدم فتح الجهاز، يتم التقاط صورة جديدة ومقارنتها بالبصمة المسجلة باستخدام تقنيات مثل Cosine Similarity أو Euclidean Distance.
إذا كان الفرق بين البصمتين أقل من نسبة خطأ محددة (عادةً 0.01٪)، يُعتبر الوجه متطابقًا.
كيف تُبرمج هذه العمليات؟
اللغات المستخدمة: Python، C++، أو حتى Java تُعتبر من الخيارات الرئيسية.
المكتبات: مكتبات مثل OpenCV وDlib تُستخدم لبناء خوارزميات الكشف والتعرف على الملامح.
التدريب: يتم تدريب الشبكات العصبية باستخدام مئات الآلاف من صور الوجوه لتعلّم الأنماط المختلفة.
مواصفات الكاميرا المناسبة:
دقة لا تقل عن 2 ميجابكسل، ويفضل استخدام كاميرات 3D للتعرّف الدقيق.
زاوية عرض واسعة (Wide Angle) لالتقاط الوجه من زوايا مختلفة.
حساسية عالية للضوء لتعمل في الإضاءة المنخفضة.
الأبعاد التي يتم التركيز عليها في الملامح:
عرض وطول كل عين.
موضع الأنف بالنسبة للفم والعينين.
شكل الذقن والخدين.
زاوية ميل الرأس.
هل هذه التقنية مثالية؟
رغم دقتها العالية، قد تواجه تحديات مع:
التوائم المتطابقة.
تغييرات جذرية في الوجه مثل اللحية أو ارتداء النظارات.
الصور المُزيفة أو الأقنعة ثلاثية الأبعاد، لكن يتم استخدام مستشعرات إضافية للكشف عن الحيوية (Liveness Detection).
ما رأيك؟
هل تعتقد أن هذه التكنولوجيا كافية لحماية بياناتنا؟ أم أن هناك حاجة لتحسينها أكثر؟ شاركونا بالتعليقات! 🌟
👍1
تقنية بتخليك ترسل الصور من خلال اجهزة الراديو هية تقنية ليست بجديدة فكانت في عشرينيات القرن الماضي. ولكنها ممتعة وتستطيع تجربتها بنفسك!
تقنية SSTV (Slow Scan Television) هي وسيلة لنقل الصور الثابتة عبر موجات الراديو باستخدام نطاق ترددي ضيق. تُستخدم عادةً من قِبل هواة الراديو وأحيانًا في التطبيقات العلمية والفضائية. تعتمد التقنية على إرسال الصور بشكل خطي عبر إشارات صوتية تُرمَّز إلى بيانات رقمية ثم تُحول إلى صورة عند الاستقبال.
---
كيف تعمل SSTV؟
1. تحويل الصور إلى إشارات صوتية:
يتم ترميز الصورة إلى سلسلة من الترددات الصوتية (Tones)، حيث يمثل كل تردد جزءًا من الصورة.
2. إرسال الإشارات:
تُرسل الإشارات عبر موجات الراديو باستخدام أجهزة لاسلكية.
3. استقبال الإشارات:
يتم استقبال الإشارات الصوتية وتحويلها مرة أخرى إلى صورة باستخدام برامج متخصصة.
---
تجربة تقنية SSTV:
المتطلبات الأساسية:
1. جهاز راديو:
يمكن استخدام جهاز راديو للهواة أو حتى جهاز استقبال FM قوي.
2. برامج ترميز/تحليل SSTV:
أشهر البرامج:
MMSSTV (لنظام Windows).
QSSTV (لنظام Linux).
تطبيقات الهواتف مثل Robot36 (لأجهزة Android).
3. مصدر لإشارات SSTV:
يمكنك استقبال الإشارات من:
هواة الراديو الذين يرسلون صورًا عبر موجات الراديو.
محطة الفضاء الدولية (ISS) التي ترسل إشارات SSTV في أوقات محددة.
4. واجهة بين الراديو والكمبيوتر:
إذا كنت تستخدم جهاز راديو، ستحتاج إلى كابل صوت يربط مخرج الصوت بالراديو ومدخل الصوت بجهاز الكمبيوتر أو الهاتف.
---
خطوات عملية لاستقبال إشارات SSTV:
1. تحميل برنامج SSTV:
إذا كنت تستخدم الكمبيوتر، قم بتثبيت برنامج مثل MMSSTV.
إذا كنت تستخدم الهاتف، ثبت تطبيق Robot36.
2. الاتصال بجهاز الراديو:
اربط جهاز الراديو بالكمبيوتر/الهاتف باستخدام كابل الصوت.
3. ضبط التردد:
ابحث عن إشارات SSTV في نطاق ترددات مخصصة (مثل 14.230 MHz في HF Bands).
4. استقبال الصورة:
شغل البرنامج واتركه يحلل الإشارة الصوتية. سيبدأ البرنامج بتحويل الإشارات الصوتية إلى صورة.
---
إرسال SSTV بنفسك:
إذا كنت ترغب في إرسال صور باستخدام SSTV:
1. برمجيات الإرسال:
استخدم برنامج مثل MMSSTV لإنشاء الإشارات الصوتية من صورة.
2. جهاز الإرسال:
اربط جهاز الكمبيوتر بجهاز الراديو وأرسل الإشارات من خلاله.
3. القوانين:
تأكد من أنك تلتزم بقوانين الراديو المحلية (تتطلب بعض الدول تراخيص للإرسال).
---
تجربة بدون جهاز راديو:
يمكنك استخدام تسجيلات مسبقة لإشارات SSTV (يمكن العثور عليها على الإنترنت) وتجربتها باستخدام تطبيق Robot36 لتحليل الإشارات.
تقنية SSTV ممتعة للتجربة وتعتبر بوابة لفهم أعمق لعالم الاتصالات اللاسلكية!
تقنية SSTV (Slow Scan Television) هي وسيلة لنقل الصور الثابتة عبر موجات الراديو باستخدام نطاق ترددي ضيق. تُستخدم عادةً من قِبل هواة الراديو وأحيانًا في التطبيقات العلمية والفضائية. تعتمد التقنية على إرسال الصور بشكل خطي عبر إشارات صوتية تُرمَّز إلى بيانات رقمية ثم تُحول إلى صورة عند الاستقبال.
---
كيف تعمل SSTV؟
1. تحويل الصور إلى إشارات صوتية:
يتم ترميز الصورة إلى سلسلة من الترددات الصوتية (Tones)، حيث يمثل كل تردد جزءًا من الصورة.
2. إرسال الإشارات:
تُرسل الإشارات عبر موجات الراديو باستخدام أجهزة لاسلكية.
3. استقبال الإشارات:
يتم استقبال الإشارات الصوتية وتحويلها مرة أخرى إلى صورة باستخدام برامج متخصصة.
---
تجربة تقنية SSTV:
المتطلبات الأساسية:
1. جهاز راديو:
يمكن استخدام جهاز راديو للهواة أو حتى جهاز استقبال FM قوي.
2. برامج ترميز/تحليل SSTV:
أشهر البرامج:
MMSSTV (لنظام Windows).
QSSTV (لنظام Linux).
تطبيقات الهواتف مثل Robot36 (لأجهزة Android).
3. مصدر لإشارات SSTV:
يمكنك استقبال الإشارات من:
هواة الراديو الذين يرسلون صورًا عبر موجات الراديو.
محطة الفضاء الدولية (ISS) التي ترسل إشارات SSTV في أوقات محددة.
4. واجهة بين الراديو والكمبيوتر:
إذا كنت تستخدم جهاز راديو، ستحتاج إلى كابل صوت يربط مخرج الصوت بالراديو ومدخل الصوت بجهاز الكمبيوتر أو الهاتف.
---
خطوات عملية لاستقبال إشارات SSTV:
1. تحميل برنامج SSTV:
إذا كنت تستخدم الكمبيوتر، قم بتثبيت برنامج مثل MMSSTV.
إذا كنت تستخدم الهاتف، ثبت تطبيق Robot36.
2. الاتصال بجهاز الراديو:
اربط جهاز الراديو بالكمبيوتر/الهاتف باستخدام كابل الصوت.
3. ضبط التردد:
ابحث عن إشارات SSTV في نطاق ترددات مخصصة (مثل 14.230 MHz في HF Bands).
4. استقبال الصورة:
شغل البرنامج واتركه يحلل الإشارة الصوتية. سيبدأ البرنامج بتحويل الإشارات الصوتية إلى صورة.
---
إرسال SSTV بنفسك:
إذا كنت ترغب في إرسال صور باستخدام SSTV:
1. برمجيات الإرسال:
استخدم برنامج مثل MMSSTV لإنشاء الإشارات الصوتية من صورة.
2. جهاز الإرسال:
اربط جهاز الكمبيوتر بجهاز الراديو وأرسل الإشارات من خلاله.
3. القوانين:
تأكد من أنك تلتزم بقوانين الراديو المحلية (تتطلب بعض الدول تراخيص للإرسال).
---
تجربة بدون جهاز راديو:
يمكنك استخدام تسجيلات مسبقة لإشارات SSTV (يمكن العثور عليها على الإنترنت) وتجربتها باستخدام تطبيق Robot36 لتحليل الإشارات.
تقنية SSTV ممتعة للتجربة وتعتبر بوابة لفهم أعمق لعالم الاتصالات اللاسلكية!
لماذا تطبيقات الأندرويد لا تعمل على الآيفون أو الكمبيوتر؟
سؤال شائع جدًا، والإجابة ببساطة تكمن في اختلاف البيئات البرمجية التي تعمل عليها هذه الأجهزة. دعونا نفهم الموضوع خطوة بخطوة:
1️⃣ نظام التشغيل (Operating System):
كل جهاز يعمل بنظام تشغيل مختلف:
الأندرويد يعتمد على Linux مع بيئة Dalvik/ART لتشغيل التطبيقات المكتوبة بلغة Java أو Kotlin.
الآيفون يعتمد على نظام iOS ببيئة مختلفة تمامًا تعتمد على Objective-C أو Swift.
الكمبيوتر لديه نظام مختلف مثل Windows أو macOS أو Linux، وكل منها لديه معايير مختلفة تمامًا.
2️⃣ المعمارية (Architecture):
حتى طريقة تصميم المعالج داخل الأجهزة مختلفة! تطبيق مصمم للعمل على معمارية ARM (مثل الهواتف) قد لا يعمل على معمارية x86 (مثل معظم أجهزة الكمبيوتر).
3️⃣ السياسات (Policies):
الشركات مثل Google وApple تحب الاحتفاظ بأنظمتها وتطبيقاتها مغلقة لضمان التحكم والجودة، مما يجعل تشغيل تطبيق أندرويد على الآيفون مستحيلًا دون أدوات خاصة.
لماذا لا توجد بيئة واحدة للتطبيقات؟
توحيد بيئة التطبيقات على مختلف الأجهزة فكرة عظيمة، لكنها تواجه تحديات ضخمة:
الشركات تريد التميز عن بعضها (تنافس).
اختلاف الأجهزة والمعالجات يجعل التوحيد معقدًا تقنيًا.
التطبيقات الموحدة قد تكون أقل كفاءة لأنها لن تستغل كل قدرات النظام أو الجهاز المحدد.
لكن... هناك تقدم في هذا المجال، مثل:
تطبيقات الويب التفاعلية (Progressive Web Apps): تعمل مباشرة على المتصفح بدون الحاجة لنظام تشغيل معين.
تقنيات مثل Flutter وReact Native: تسمح بكتابة كود واحد يعمل على الأندرويد والآيفون، ولكنها لا تزال تحتاج تعديلات لتعمل بكفاءة على كل منصة.
إذاً، الفكرة ليست مستحيلة، لكنها تحتاج توافقًا عالميًا بين الشركات – وهذا ما لا نراه حاليًا!
سؤال شائع جدًا، والإجابة ببساطة تكمن في اختلاف البيئات البرمجية التي تعمل عليها هذه الأجهزة. دعونا نفهم الموضوع خطوة بخطوة:
1️⃣ نظام التشغيل (Operating System):
كل جهاز يعمل بنظام تشغيل مختلف:
الأندرويد يعتمد على Linux مع بيئة Dalvik/ART لتشغيل التطبيقات المكتوبة بلغة Java أو Kotlin.
الآيفون يعتمد على نظام iOS ببيئة مختلفة تمامًا تعتمد على Objective-C أو Swift.
الكمبيوتر لديه نظام مختلف مثل Windows أو macOS أو Linux، وكل منها لديه معايير مختلفة تمامًا.
2️⃣ المعمارية (Architecture):
حتى طريقة تصميم المعالج داخل الأجهزة مختلفة! تطبيق مصمم للعمل على معمارية ARM (مثل الهواتف) قد لا يعمل على معمارية x86 (مثل معظم أجهزة الكمبيوتر).
3️⃣ السياسات (Policies):
الشركات مثل Google وApple تحب الاحتفاظ بأنظمتها وتطبيقاتها مغلقة لضمان التحكم والجودة، مما يجعل تشغيل تطبيق أندرويد على الآيفون مستحيلًا دون أدوات خاصة.
لماذا لا توجد بيئة واحدة للتطبيقات؟
توحيد بيئة التطبيقات على مختلف الأجهزة فكرة عظيمة، لكنها تواجه تحديات ضخمة:
الشركات تريد التميز عن بعضها (تنافس).
اختلاف الأجهزة والمعالجات يجعل التوحيد معقدًا تقنيًا.
التطبيقات الموحدة قد تكون أقل كفاءة لأنها لن تستغل كل قدرات النظام أو الجهاز المحدد.
لكن... هناك تقدم في هذا المجال، مثل:
تطبيقات الويب التفاعلية (Progressive Web Apps): تعمل مباشرة على المتصفح بدون الحاجة لنظام تشغيل معين.
تقنيات مثل Flutter وReact Native: تسمح بكتابة كود واحد يعمل على الأندرويد والآيفون، ولكنها لا تزال تحتاج تعديلات لتعمل بكفاءة على كل منصة.
إذاً، الفكرة ليست مستحيلة، لكنها تحتاج توافقًا عالميًا بين الشركات – وهذا ما لا نراه حاليًا!
❤1👍1
لساتها الفيسبوك عم تقيد الصفحة وتشيل منها ادوات تحقيق الربح وتقلل الوصول...
بنعمل منشورات ومنكتب محتوى وبجهز لافكار جديدة وبحاول انو قدم افضل من هيك بس على الفاضي مهما عملت مارح يوصل للناس
الصفحة من سنة بنفس عدد المتابعين ومع نقصان كبير!
قدمت شكاوى كتير وما حدا فادني من الفيسبوك ابدا
شكلها نهاية الصفحة قربت....
بنعمل منشورات ومنكتب محتوى وبجهز لافكار جديدة وبحاول انو قدم افضل من هيك بس على الفاضي مهما عملت مارح يوصل للناس
الصفحة من سنة بنفس عدد المتابعين ومع نقصان كبير!
قدمت شكاوى كتير وما حدا فادني من الفيسبوك ابدا
شكلها نهاية الصفحة قربت....
👍2