1. دروازه ورود (زبان برنامهنویسی) به دنیای رمزنگاری
انتخاب زبان:
🐍 Python – آسان، سریع، افسونگر
⚙️ C/C++ – عمیق و پرقدرت
🦀 Rust – امن، مدرن، سایهنشین
---
2. هنر تاریک اعداد (ریاضیات)
تسلط بر:
Mod، الگوریتم اقلیدس، اعداد اول
ماتریسها، جبر خطی، احتمال
---
3. رمزنگاری کلاسیک
شروع با رمزهای اولیه:
Caesar, Vigenère, XOR, Hill
---
4. هنر مدرن (رمزنگاری پیشرفته)
تسلط بر:
AES, RSA, ECC, SHA-256
هر الگوریتم دفاع یا تهاجم
---
5. کتابخانهها
cryptography, pycryptodome
OpenSSL, RustCrypto
---
6. دنیای واقعی
TLS, امضای دیجیتال، بلاکچین
اینجا مرز تاریکی و روشناییه...
---
7. تجربه
Cryptopals، HackTheBox
ساخت رمزنگار، پیامرسان، RSA
---
8.منابع ناب
📘 Understanding Cryptography
🎓 Coursera: Crypto I (Stanford)
---
انتخاب زبان:
🐍 Python – آسان، سریع، افسونگر
⚙️ C/C++ – عمیق و پرقدرت
🦀 Rust – امن، مدرن، سایهنشین
---
2. هنر تاریک اعداد (ریاضیات)
تسلط بر:
Mod، الگوریتم اقلیدس، اعداد اول
ماتریسها، جبر خطی، احتمال
---
3. رمزنگاری کلاسیک
شروع با رمزهای اولیه:
Caesar, Vigenère, XOR, Hill
---
4. هنر مدرن (رمزنگاری پیشرفته)
تسلط بر:
AES, RSA, ECC, SHA-256
هر الگوریتم دفاع یا تهاجم
---
5. کتابخانهها
cryptography, pycryptodome
OpenSSL, RustCrypto
---
6. دنیای واقعی
TLS, امضای دیجیتال، بلاکچین
اینجا مرز تاریکی و روشناییه...
---
7. تجربه
Cryptopals، HackTheBox
ساخت رمزنگار، پیامرسان، RSA
---
8.منابع ناب
📘 Understanding Cryptography
🎓 Coursera: Crypto I (Stanford)
---
❤2
prime_numbers = []
for num in range(2, 101):
is_prime = True
for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
if num % i == 0:
is_prime = False
break
if is_prime:
prime_numbers.append(num)
print("Prime numbers between 1 and 100:")
print(prime_numbers)
algoroots
prime_numbers = [] for num in range(2, 101): is_prime = True for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % i == 0: is_prime = False break if is_prime: prime_numbers.append(num) print("Prime…
یک الگوریتم سریع برای پیدا کردن اعداد اول از 1 تا 100🔥
#python
#python
❤2
import numpy as np
class LinearRegressionGD:
def init(self, learning_rate=0.01, n_iters=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.n_iters = n_iters
self.weights = None
self.bias = None
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
self.weights = np.zeros(n_features)
self.bias = 0
for _ in range(self.n_iters):
y_predicted = np.dot(X, self.weights) + self.bias
dw = (1 / n_samples) * np.dot(X.T, (y_predicted - y))
db = (1 / n_samples) * np.sum(y_predicted - y)
self.weights -= self.learning_rate * dw
self.bias -= self.learning_rate * db
def predict(self, X):
return np.dot(X, self.weights) + self.bias
if name == "main":
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [4, 5], [3, 6]])
y = np.array([6, 8, 14, 13])
model = LinearRegressionGD(learning_rate=0.01, n_iters=1000)
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X)
print("Weights:", model.weights)
print("Bias:", model.bias)
print("Predictions:", predictions)
❤1
💻دسته بندی مبانیه یادگیریه ماشین:
1. یادگیری تحت نظارت
داده با برچسب؛ مدل یاد میگیرد پیشبینی کند (مثلاً طبقهبندی و رگرسیون)
2. یادگیری بدون نظارت
داده بدون برچسب مدل ساختار یا گروهبندی کشف میکند (مثلاً خوشهبندی)
3. یادگیری نیمهنظارتشده
ترکیبی از داده با و بدون برچسب برای یادگیری.
4. یادگیری تقویتی
عامل با دریافت پاداش یا جریمه یاد میگیرد بهترین تصمیم را بگیرد.
5. یادگیری عمیق
استفاده از شبکههای عصبی بزرگ برای دادههای پیچیده (تصویر، صوت، متن)
1. یادگیری تحت نظارت
داده با برچسب؛ مدل یاد میگیرد پیشبینی کند (مثلاً طبقهبندی و رگرسیون)
2. یادگیری بدون نظارت
داده بدون برچسب مدل ساختار یا گروهبندی کشف میکند (مثلاً خوشهبندی)
3. یادگیری نیمهنظارتشده
ترکیبی از داده با و بدون برچسب برای یادگیری.
4. یادگیری تقویتی
عامل با دریافت پاداش یا جریمه یاد میگیرد بهترین تصمیم را بگیرد.
5. یادگیری عمیق
استفاده از شبکههای عصبی بزرگ برای دادههای پیچیده (تصویر، صوت، متن)
❤1
def chatbot_mood(mood):
if mood > 8:
return "Alright! Let's chat all day! "
elif mood > 5:
return "Hmm... I guess I can talk a little. "
elif mood > 3:
return "Ugh, do we have to? "
elif mood > 1:
return "Can we skip this? I'm tired... "
else:
return "Nope. Not talking. Go away! "
def main():
try:
mood = int(input("Rate my mood from 0 (dead inside) to 10 (super happy): "))
print("Chatbot says:", chatbot_mood(mood))
if mood < 3:
print("(Psst... even bots need coffee sometimes )")
except ValueError:
print("Hey, I asked for a number, not whatever that was!")
if __name__ == "__main__":
main()
❤2
چرا سی پلاس پلاس دوسته مهندسینه؟
✅سرعت بالا و کارایی: حل سریع معادلات پیچیده مثل شبیهسازی جریان هوا روی بال هواپیما (CFD)
✅کنترل حافظه: مدیریت بهینه منابع در شبیهسازی رفتار مواد در تحلیل تنش سازهها
✅کتابخانههای تخصصی: استفاده از Eigen برای حل مسائل جبر خطی در مدلسازی ساختارها
✅موازیسازی: اجرای شبیهسازیهای سنگین به صورت همزمان با OpenMP برای افزایش سرعت
✅ادغام با سختافزار: شبیهسازی و کنترل رباتهای صنعتی در زمان واقعی
#Cpp
✅سرعت بالا و کارایی: حل سریع معادلات پیچیده مثل شبیهسازی جریان هوا روی بال هواپیما (CFD)
✅کنترل حافظه: مدیریت بهینه منابع در شبیهسازی رفتار مواد در تحلیل تنش سازهها
✅کتابخانههای تخصصی: استفاده از Eigen برای حل مسائل جبر خطی در مدلسازی ساختارها
✅موازیسازی: اجرای شبیهسازیهای سنگین به صورت همزمان با OpenMP برای افزایش سرعت
✅ادغام با سختافزار: شبیهسازی و کنترل رباتهای صنعتی در زمان واقعی
#Cpp
❤1
🔐الگوریتم RSA چیست؟
RSA یکی از الگوریتمهای رمزنگاری نامتقارن (کلید عمومی) است که برای رمزنگاری، رمزگشایی و امضای دیجیتال استفاده میشود. نام آن از سه دانشمند گرفته شده: Rivest, Shamir, Adleman.
.......
📌 کاربردهای اصلی RSA:
ارسال پیام امن در اینترنت
رمزنگاری ایمیل یا فایلها
تأیید هویت دیجیتال (Digital Signature)
رمزنگاری کلیدها در SSL/TLS (امنسازی وب)
........
چطور کار میکند؟
الگوریتم RSA از دو کلید استفاده میکند:
کلید عمومی: برای رمزگذاری (همه میتوانند داشته باشند)
کلید خصوصی: برای رمزگشایی (فقط صاحب اصلی دارد)
RSA یکی از الگوریتمهای رمزنگاری نامتقارن (کلید عمومی) است که برای رمزنگاری، رمزگشایی و امضای دیجیتال استفاده میشود. نام آن از سه دانشمند گرفته شده: Rivest, Shamir, Adleman.
.......
📌 کاربردهای اصلی RSA:
ارسال پیام امن در اینترنت
رمزنگاری ایمیل یا فایلها
تأیید هویت دیجیتال (Digital Signature)
رمزنگاری کلیدها در SSL/TLS (امنسازی وب)
........
چطور کار میکند؟
الگوریتم RSA از دو کلید استفاده میکند:
کلید عمومی: برای رمزگذاری (همه میتوانند داشته باشند)
کلید خصوصی: برای رمزگشایی (فقط صاحب اصلی دارد)
❤2
import random
from math import gcd
def modinv(a, m):
for x in range(1, m):
if (a * x) % m == 1:
return x
raise Exception('Modular inverse does not exist.')
def generate_keys():
p = 17
q = 23
n = p * q
phi = (p - 1) * (q - 1)
e = 3
while gcd(e, phi) != 1:
e += 2
d = modinv(e, phi)
return (e, n), (d, n)
def encrypt(public_key, plaintext):
e, n = public_key
return [pow(ord(char), e, n) for char in plaintext]
def decrypt(private_key, ciphertext):
d, n = private_key
return ''.join([chr(pow(char, d, n)) for char in ciphertext])
public, private = generate_keys()
message = "Hi"
cipher = encrypt(public, message)
decrypted = decrypt(private, cipher)
print("Public key:", public)
print("Private key:", private)
print("Original:", message)
print("Encrypted:", cipher)
print("Decrypted:", decrypted)
❤2
💰برنامه نویسی بلاک چین با پایتون :
1. یادگیری مفاهیم پایه بلاکچین
بلاک و زنجیره بلاکها
هشینگ (SHA-256)
بلاک Genesis
اثبات کار (Proof of Work)
2. تعریف ساختار بلاک
مشخص کردن فیلدهای بلاک (index, timestamp, data, previous_hash, hash, nonce)
3. ایجاد کلاس بلاکچین
ساخت بلاک Genesis
افزودن تابع محاسبه هش بلاک
افزودن تابع اضافه کردن بلاک جدید
4. پیادهسازی اثبات کار (Proof of Work)
ایجاد تابع ماینینگ با شرط هش (مثلاً شروع با چند صفر)
#Blockchain
1. یادگیری مفاهیم پایه بلاکچین
بلاک و زنجیره بلاکها
هشینگ (SHA-256)
بلاک Genesis
اثبات کار (Proof of Work)
2. تعریف ساختار بلاک
مشخص کردن فیلدهای بلاک (index, timestamp, data, previous_hash, hash, nonce)
3. ایجاد کلاس بلاکچین
ساخت بلاک Genesis
افزودن تابع محاسبه هش بلاک
افزودن تابع اضافه کردن بلاک جدید
4. پیادهسازی اثبات کار (Proof of Work)
ایجاد تابع ماینینگ با شرط هش (مثلاً شروع با چند صفر)
#Blockchain
❤2
انواع رگرسیون در machine learning :
1. رگرسیون خطی ساده
◽️رابطه خطی بین یک متغیر مستقل و یک متغیر وابسته
2. رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear)
◽️چند متغیر مستقل برای پیشبینی یک خروجی
3. رگرسیون پلینومیال (Polynomial)
◽️مدلسازی رابطههای غیرخطی با توانهای بالاتر
4. رگرسیون لجستیک (Logistic)
◽️برای دستهبندی (خروجی بین 0 و 1)، نه مقدار عددی
5. رگرسیون Ridge
◽️رگرسیون با جریمه L2 برای کاهش پیچیدگی مدل
6. رگرسیون Lasso
◽️رگرسیون با جریمه L1 ویژگیهای بیاثر را حذف میکند
7. رگرسیون لگاریتمی
◽️مناسب دادههای دارای رشد یا افت سریع
8. رگرسیون Quantile (صدکی)
◽️پیشبینی میانه یا صدکهای خاص داده
9. رگرسیون Stepwise (گامبهگام)
◽️افزودن یا حذف خودکار ویژگیها برای سادهسازی مدل
#ML
1. رگرسیون خطی ساده
◽️رابطه خطی بین یک متغیر مستقل و یک متغیر وابسته
2. رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear)
◽️چند متغیر مستقل برای پیشبینی یک خروجی
3. رگرسیون پلینومیال (Polynomial)
◽️مدلسازی رابطههای غیرخطی با توانهای بالاتر
4. رگرسیون لجستیک (Logistic)
◽️برای دستهبندی (خروجی بین 0 و 1)، نه مقدار عددی
5. رگرسیون Ridge
◽️رگرسیون با جریمه L2 برای کاهش پیچیدگی مدل
6. رگرسیون Lasso
◽️رگرسیون با جریمه L1 ویژگیهای بیاثر را حذف میکند
7. رگرسیون لگاریتمی
◽️مناسب دادههای دارای رشد یا افت سریع
8. رگرسیون Quantile (صدکی)
◽️پیشبینی میانه یا صدکهای خاص داده
9. رگرسیون Stepwise (گامبهگام)
◽️افزودن یا حذف خودکار ویژگیها برای سادهسازی مدل
#ML
❤3🔥2
algoroots
انواع رگرسیون در machine learning : 1. رگرسیون خطی ساده ◽️رابطه خطی بین یک متغیر مستقل و یک متغیر وابسته 2. رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear) ◽️چند متغیر مستقل برای پیشبینی یک خروجی 3. رگرسیون پلینومیال (Polynomial) ◽️مدلسازی رابطههای غیرخطی…
❗️استفاده از این الگوریتم ها در کارهای آماری نیز مرسوم است !
❤2
@MachineLearning_ir - Interactive Linear Algebra.pdf
4.4 MB
کتابی مناسب برای یادگیری بصری جبرخطی
از : Dan Margalit و Joseph D. Rabinoff
از : Dan Margalit و Joseph D. Rabinoff
❤3
algoroots
@MachineLearning_ir - Interactive Linear Algebra.pdf
📚پایه ای بسیار مهم برای فهم و توسعه ی مدل های یادگیری ماشین
#Ml
#Ml
❤2
@MachineLearning_ir - ML with Python Cookbook.pdf
1.8 MB
کتاب یادگیری ماشین با پایتون
از : Chris Albon
از : Chris Albon
❤4
🤔رمزنگاری هش:
یک تکنیک که یک ورودی با اندازه دلخواه را به
یک خروجی با اندازه ی ثابت تبدیل میکند
و خروجی را به اصطلاح هش مینامند!
یک الگوریتم بسیار حساس به تغییر و مقاوم
کاربرد ها :
ذخیره ی امن پسورد
امضای دیجیتال
بلاک چین
یک تکنیک که یک ورودی با اندازه دلخواه را به
یک خروجی با اندازه ی ثابت تبدیل میکند
و خروجی را به اصطلاح هش مینامند!
یک الگوریتم بسیار حساس به تغییر و مقاوم
کاربرد ها :
ذخیره ی امن پسورد
امضای دیجیتال
بلاک چین
❤2👎1
algoroots
🤔رمزنگاری هش: یک تکنیک که یک ورودی با اندازه دلخواه را به یک خروجی با اندازه ی ثابت تبدیل میکند و خروجی را به اصطلاح هش مینامند! یک الگوریتم بسیار حساس به تغییر و مقاوم کاربرد ها : ذخیره ی امن پسورد امضای دیجیتال بلاک چین
import hashlib
data ="Hello,world!".encode()
hash_value = hashlib.sha256(data).hexdigest()
print("SHA-256 Hash:", hash_value)
❤1👍1👎1