در دنیای مدیریت پکیج‌ها و مخازن (ریپازیتوری‌ها) در ابزارهایی مثل Nexus Repository Manager یا Artifactory، سه نوع اصلی ریپازیتوری وجود دارد:

1️⃣ (میزبان‌شده) Hosted

2️⃣ (پراکسی) Proxy

3️⃣ (گروهی) Group

🔥حالا هرکدام را خیلی ساده توضیح می‌دهم و می‌گویم در چه زمانی باید از آن‌ها استفاده کنیم.

1️⃣ (ریپازیتوری میزبان‌شده) Hosted Repository

این نوع ریپازیتوری یک مخزن خصوصی است که در سرور خودتان میزبانی می‌شود. شما در اینجا پکیج‌ها، لایبرری‌ها، یا هر فایلی که نیاز دارید را آپلود و نگه‌داری می‌کنید.

🔹چه زمانی استفاده می‌شود؟

زمانی که بخواهید بسته‌های اختصاصی خودتان را مدیریت کنید.

وقتی نیاز دارید از یک فضای امن برای ذخیره‌ی artifactها (خروجی‌های بیلد، مثل فایل‌های jar یا Docker images) استفاده کنید.

اگر تیم شما پکیج‌های داخلی دارد که نمی‌خواهید در اینترنت عمومی منتشر شوند.

🔹 مثال کاربردی:
فرض کنید شما در شرکت خودتان یک کتابخانه‌ی PHP یا جاوا اسکریپت نوشته‌اید که فقط اعضای شرکت باید از آن استفاده کنند. می‌توانید این کتابخانه را در یک Hosted Repository قرار دهید تا فقط همکارانتان به آن دسترسی داشته باشند.

2️⃣ (ریپازیتوری پراکسی) Proxy Repository

این نوع ریپازیتوری مثل یک واسطه عمل می‌کند. یعنی هر درخواست برای دریافت یک پکیج از یک ریپازیتوری عمومی (مثلاً Maven Central یا Docker Hub) را دریافت کرده، آن را دانلود و ذخیره می‌کند. بعداً اگر دوباره به همان پکیج نیاز داشتید، به‌جای دانلود مجدد از اینترنت، از کش (cache) خود استفاده می‌کند.

🔹 چه زمانی استفاده می‌شود؟

وقتی نمی‌خواهید هر بار یک پکیج از اینترنت دانلود شود و می‌خواهید سرعت بیلد و توسعه را بالا ببرید.

وقتی می‌خواهید از تغییرات ناگهانی یا حذف شدن پکیج‌ها در ریپازیتوری‌های عمومی جلوگیری کنید.

اگر در سازمان خودتان اینترنت محدود یا کندی دارید و می‌خواهید حجم دانلودهای اینترنتی را کاهش دهید.

🔹مثال کاربردی:

فرض کنید تیم شما دائماً از npm برای دانلود پکیج‌های جاوا اسکریپت استفاده می‌کند. اگر هر توسعه‌دهنده هر بار همه‌ی پکیج‌ها را مستقیماً از اینترنت دانلود کند، هم زمان زیادی هدر می‌رود و هم اینترنت زیادی مصرف می‌شود. اما اگر یک Proxy Repository برای npmjs.com داشته باشید، فقط اولین درخواست از اینترنت دریافت می‌شود و بعداً برای همه‌ی افراد داخل شرکت از نسخه‌ی کش‌شده استفاده می‌شود.

3️⃣ (ریپازیتوری گروهی) Group Repository

این نوع ریپازیتوری ترکیبی از چند ریپازیتوری مختلف (Hosted، Proxy، یا حتی دیگر Groupها) است و آن‌ها را در یک نقطه‌ی دسترسی واحد ارائه می‌دهد.

🔹چه زمانی استفاده می‌شود؟

وقتی می‌خواهید همه‌ی کاربران فقط یک URL را بدانند، بدون اینکه بدانند یک پکیج از Hosted می‌آید یا از Proxy.

برای سازمان‌دهی بهتر ریپازیتوری‌ها و ساده‌سازی مدیریت دسترسی به پکیج‌ها.
وقتی می‌خواهید از چندین منبع مختلف استفاده کنید ولی فقط یک مسیر واحد برای دانلود داشته باشید.

🔹مثال کاربردی:

فرض کنید در یک شرکت کار می‌کنید که توسعه‌دهندگان از Maven Central، یک ریپازیتوری خصوصی داخلی (Hosted)، و یک Proxy Repository برای یک منبع خارجی دیگر استفاده می‌کنند. به‌جای اینکه سه مسیر مختلف تنظیم کنید، یک Group Repository می‌سازید که شامل هر سه ریپازیتوری باشد. حالا کاربران فقط با یک آدرس به همه‌ی این ریپازیتوری‌ها دسترسی دارند.


✨این سه نوع ریپازیتوری در کنار هم یک اکوسیستم کامل را برای مدیریت بسته‌ها فراهم می‌کنند. مثلاً شما ممکن است یک Proxy برای دانلود پکیج‌های عمومی، یک Hosted برای بسته‌های اختصاصی، و یک Group برای ترکیب این دو داشته باشید.




📁#Repository

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

سلام رفقا! 👋😊

تو سال جدید قراره توی اون یکی کانالمون حسابی درباره هوش مصنوعی صحبت کنیم!
از پرامپت‌نویسی گرفته تا معرفی ابزارهای خفن این حوزه! 🤖🔥

اگه به این دنیا علاقه دارید، حتماً بهمون ملحق بشید و توی بحث‌ها شرکت کنید!
منتظرتون هستیم اون طرف! 😍👇

🔗 لینک کانال

🎓 درسگفتار 3: آشنایی با مدل‌های ترکیبی بینایی و زبان (VLM)

دنیا پر از تصویر و پر از نوشته‌ست.
ما آدم‌ها وقتی چیزی می‌بینیم، همزمان هم تصویرش رو درک می‌کنیم و هم اگه متنی کنارش باشه، اون رو هم می‌خونیم و باهم ترکیب می‌کنیم.

یه عکس از یه سگ کنار دریا می‌بینی و زیرش نوشته: "سگم عاشق تابستونه!"
تو فوراً متوجه می‌شی که عکس و نوشته به هم مربوط‌ان. مدل‌های VLM هم دقیقاً همین کارو می‌کنن.

✨ تعریف ساده‌ی VLM:

یعنی Vision-Language Model مدلی که هم می‌فهمه، هم می‌بینه، هم می‌خونه.

این مدل‌ها طوری طراحی شدن که بتونن همزمان:

- تصویرها رو ببینن
- متن‌ها رو بخونن
- و ربط بین اون‌ها رو بفهمن

⚙️ معماری کلی VLM چطوریه؟ (ساختار درونی)

یک مدل VLM معمولاً از ۳ بخش اصلی ساخته شده:

1️⃣ بینایی (Vision Encoder):
عکس رو می‌گیره و تبدیلش می‌کنه به خلاصه‌ای عددی که کامپیوتر بفهمه.

2️⃣ زبان (Language Encoder):
متن رو می‌گیره و اونم تبدیل می‌کنه به خلاصه‌ای از معنا.

3️⃣ بخش ترکیب‌کننده (Fusion Module):
جایی که اون دوتا خلاصه به هم می‌رسن و مدل تصمیم می‌گیره که چی به چی مربوطه.

✳️ نکته مهم:
همه‌ی این‌ها داخل یه مدل واحد اتفاق می‌افته، ولی هر بخش، تخصص خودش رو داره.


🧐 آموزش VLM چطوره؟

مدل‌های VLM با یه روش خیلی هوشمند آموزش می‌بینن:

بهشون عکس و متن مربوط نشون داده می‌شه.
هدف اینه که یاد بگیرن کدوم متن با کدوم عکس می‌خوره.

روش آموزش معروفی که استفاده می‌شه بهش می‌گن: Contrastive Learning (یادگیری با مقایسه)

در این روش:

- عکس و متن درست باید به هم نزدیک بشن (توی ذهن مدل)
- عکس و متن اشتباه باید از هم دور بشن

مثل اینه که یاد بگیری "عکس سگ" به "متن درباره‌ی سگ" ربط داره، نه به "پیتزا داغ روی میز".

🔹 آیا VLM بهتر از LLMهاست؟

نه، بهتر نیست — بلکه توانایی متفاوتی داره.

اگه فقط بخوای متن بنویسی یا ترجمه کنی، LLM کافیه.
ولی اگه بخوای از روی تصویر چیزی بفهمی یا متن مرتبط بسازی، VLM لازمه.

🛠 کاربردهای واقعی VLM:

- توصیف خودکار عکس‌ها
- ساخت تصویر از روی متن (Text-to-Image)
- کمک به افراد نابینا با توصیف محیط
- طراحی لباس، آواتار، لوگو و... از روی توضیح
- تحلیل گزارش‌های تصویری پزشکی
- ساختن دنیای مجازی و بازی‌های تعاملی

🧠 درک نهایی: VLM چطور فکر می‌کنه؟

هم تصویر رو می‌بینه
هم متن رو می‌فهمه
بعد اون دو تا رو توی یه فضای مشترک عددی (embedding space) می‌ذاره و بررسی می‌کنه که چقدر به هم نزدیک‌ان

مثل یه مترجم تصویری-زبانی که همزمان می‌تونه نگاه کنه و بفهمه چی داره می‌شنوه یا می‌خونه.

📌 خلاصه‌ی کلی:

- در واقع VLMها مدل‌هایی هستن که تصویر و متن رو با هم تحلیل می‌کنن.
- معماری‌شون ترکیبی از مدل بینایی و زبانیه.
- با داده‌های "عکس + متن" آموزش می‌بینن.
- توی زمینه‌هایی که ترکیب تصویر و متن مهمه، بسیار قدرتمندن.
- نمونه‌های معروفش: CLIP، Flamingo، BLIP و ...



📁 #AI

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

سلام به رفقا 👋

📣 بالاخره کانال یوتیوب PapiDon State راه افتاد 🥳

قراره اینجا با هم بریم سراغ دنیای جذاب، کاربردی و واقعی هوش مصنوعی—اما با زبونی ساده، خودمونی و بدون هیچ پیچیدگی! 🧠⚡

تو این دوره خبری از ریاضی سخت، برنامه‌نویسی عجیب یا الگوریتم‌های خسته‌کننده نیست!

فقط و فقط می‌خوام:

✅ مفاهیم اصلی و پشت‌پرده AI رو خیلی ساده برات باز کنم

✅ اصطلاحات معروف رو طوری توضیح بدم که توی اخبار شنیدی ولی هیچ‌وقت نفهمیدی دقیقاً یعنی چی

✅ کم‌کم نگاهت به دنیای AI رو تغییر بدم تا خودت بتونی از مدل‌ها مثل یه حرفه‌ای استفاده کنی— نه فقط مثل یه کاربر معمولی!

مهم نیست تو چه رشته‌ای هستی یا چه کاری می‌کنی—AI داره وارد زندگی همه می‌شه و اگه همین حالا شروع نکنی، ممکنه خیلی چیزا رو از دست بدی.

این دوره یه نقطه شروع آسون و واقعیه برای هر کسی که می‌خواد با خیال راحت وارد این مسیر بشه.

🧐من دارم قدم‌به‌قدم این دوره رو با عشق و وسواس بالا می‌سازم—با استفاده از منابع معتبر و استاندارد جهانی—تا چیزی باشه که واقعاً به دردتون بخوره.

✨ اگه دنبال یه آموزش واقعی، صمیمی و کاربردی هستی، الان وقتشه!

❤️ کانال رو دنبال کن
📤 این پست رو با دوستات به اشتراک بذار
و کمک کن تا باهم یک جامعه یادگیرنده و حرفه‌ای بسازیم.

ممنونم از حمایتتون—انرژی شما بزرگ‌ترین دلگرمی منه و به من کمک می‌کنه با قدرت و انگیزه بیشتری ادامه بدم. 😊🫶

💥 سابسکراب کانال فراموش نشه 🔥


https://www.youtube.com/watch?v=1pv1yeNa-Vk&list=PL6zeT3Lbnhj1KS3oOjbDSG05iR-tdT5Dy

تا این لحظه ۴ تا ویدیوی حسابی خفن و کاربردی رو توی کانال براتون منتشر کردم 🎥✨

1️⃣ نگاهی ساده و جذاب به تاریخچه‌ی هوش مصنوعی

2️⃣ اینکه اصلاً هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ یعنی چی؟

3️⃣ هوش مصنوعی چطور فکر می‌کنه؟ بررسی ۴ فاکتور کلیدی🧠

4️⃣ ورود به دنیای مدل‌ها:
مدل متنی یعنی چی؟
پارامتر چیه؟
و مدل های مولد اصلا چیه دیگه ؟
وقتی می‌گن یه مدل مثلاً ۱۳ میلیارد پارامتر داره، یعنی دقیقاً چی؟ 🤔

همه‌ی اینا رو با زبانی خیلی ساده، روان، تصویری و قابل فهم گفتم — بدون حتی ذره‌ای ریاضیات خشک یا توضیحات فنی پیچیده! 🧩❌

📚 محتوای ویدیوها از معتبرترین منابع جمع‌آوری شده و هدفم این بوده که کمک کنه یه دید حرفه‌ای‌تر نسبت به مدل‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی پیدا کنید.

دیگه قراره مثل یه کاربر حرفه‌ای از AI استفاده کنید، نه کسی که فقط کلی ابزار داره و نمی‌دونه کِی کدوم به دردش می‌خوره! 😅🛠

اگر هنوز ندیدی، حتما یه سر بزن به ویدیوها 🎬
منتظر نظراتتون هم هستم 🌱

https://youtu.be/O5BVN9cauBk?si=vFZ8ICqvgIzZMyJE

✨ فصل اول دوره کامل شد!

اگه همیشه برات سوال بوده که هوش مصنوعی چیه و چطور کار می‌کنه، این فصل دقیقاً برای توئه!

توی این فصل، همه‌چی رو ساده، قابل فهم و بدون پیچیدگی توضیح دادم:

💡 درک اولیه از AI
🕰 تاریخچه‌ی هوش مصنوعی
🧠 مفاهیم پایه‌ای و مهم
⚙️ طرز فکر کردن هوش مصنوعی
🔧 مدل‌ها و پارامترها

مهم نیست مبتدی باشی یا فقط کنجکاوی — این ویدیوها برای همه طراحی شدن تا از یادگیری لذت ببرند! 😊


▶️ لینک دسترسی به دوره

https://youtu.be/pKQDvl34N7E?si=YuqOAXEKFvbS0Raj



✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

https://youtu.be/7xOHcoLusQ8?si=pm8v_CBotgP_YsCe


🧠 همیشه می‌گن: «مدل رو آموزش دادن»

اما واقعاً یعنی چی؟

چطوری یه مدل خام، بدون ذره‌ای دانش، تبدیل می‌شه به یه پاسخ‌گو، تحلیل‌گر، و متخصص؟
توی این اپیزود، دقیقاً به همین سؤال جواب می‌دیم.

از Pre-training تا Fine-tuning و کلی نکته‌ ظریف اما مهم!

🎥 ببین چه اتفاقی می‌افته وقتی داده‌ها، مغز یه مدل رو می‌سازن...




📁 #AI

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

🔥 قسمت جدید از فصل دوم منتشر شد ✨

آیا یه مدل هوش مصنوعی فقط داده رو می‌فهمه؟
یا می‌تونه آینده رو پیش‌بینی کنه؟
یا اصلاً دست به قلم می‌شه و یه چیز جدید می‌سازه؟

توی این قسمت، رفتیم سراغ یه سوال بنیادی:

🧐 «خروجی مدل‌ها دقیقا چیه؟»

💥سه فاکتور اصلی، سه رفتار متفاوت، سه دنیا:

✅ Classification – فقط تشخیص می‌ده
✅ Prediction – حدس می‌زنه
✅ Generation – می‌سازه

لینک ویدیو :

https://youtu.be/Oz2KvvxMzsU?si=hay5aV1Vg1-bIznm


📁 #AI

✅ کانال تخصصی لاراول
📌 @PapiDon_state

☕️ اتاق برنامه‌نویسی
📌 @PapiDon_coding

🧐 یه مدل که هم با چشم می‌بینه، هم با مغز می‌فهمه، هم با زبون جواب می‌ده؟!
چطوری؟
با ترکیب یه Vision Encoder، یه Language Encoder، و یه مغزِ Fusion!

ویدیو رو ببین تا بفهمی چطور مدل‌های VLM کار میکنند! 💥😱

https://youtube.com/shorts/SoFfv35tvnQ?si=FxqiFijMXxtGUJMc