دوره جدید DeepLearning AI با همکاری Cerebras منتشر شد
موضوع دوره درباره «استنتاج سریع مدل‌های زبانی» است و نشان می‌دهد سرعت بالاتر LLMها چطور می‌تواند مسیر ساخت اپلیکیشن‌های Real-Time را تغییر دهد در این دوره ساخت ورک‌فلوهای چندابزاره، شخصی‌سازی لحظه‌ای صفحات وب و کار با Codex هم آموزش داده می‌شود

http://hubs.la/Q04pypry0 https://x.com/DeepLearningAI/status/2077415530965676236/video/1


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

«یادگیری ماشین با پایتون»


با تمرینات عملی با پایتون یادگیری ماشین را یاد بگیرید. محتوای راهنما شامل استفاده از کتابخانه‌های NumPy و SciPy برای محاسبات آماری، پیاده‌سازی رگرسیون خطی ساده و چندمتغیره، پاکسازی داده‌ها، ساخت نمودارهای تحلیلی و درک پایلاین در پکیج scikit-learn است.



🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

این جزوه مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال را برای ورود به علم داده (Data Science) آموزش می‌دهد.
مفاهیم اصلی شامل:
تعریف داده و فضای نمونه
رویدادها (Events)
توزیع‌های گسسته و پیوسته (Discrete & Continuous Distributions)
احتمال شرطی (Conditional Probability)
قانون بیز (Bayes' Theorem)
متغیرهای تصادفی (Random Variables)
هدف اصلی: تبدیل آمار و احتمال از فرمول‌های خشک به یک ابزار قابل‌فهم برای تحلیل داده در پروژه‌های واقعی و Machine Learning.

این جزوه بر اساس این ویدیو گردآوری شده
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWv23ocV_hYb7d2LS4W4FrO108B7uz-M0


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

ابزار Mellea: کتابخانه پایتون برای ساخت برنامه‌های LLM قابل پیش‌بینی

فراخوانی معمولی LLM  همیشه موفقیت آمیز نیست ؛ مدل ممکنه فرمت را رعایت نکند یا یه چیز ضروری را از قلم بیندازد، یا پاسخی بدهد که بررسی‌اش سخت باشد.

کتابخانه Mellea پیشنهاد می‌دهد چنین سیستم‌هایی را به‌صورت برنامه‌های generative تایپ‌شده بنویسید.

کافی است یک تابع پایتون توصیف کنید:

from pydantic import BaseModel
from mellea import generative, start_session

class UserProfile(BaseModel):
    name: str
    age: int

@generative
def extract_user(text: str) -> UserProfile:
    """نام و سن کاربر را استخراج کن."""

m = start_session()
user = extract_user(
    m,
    text="Alice is 31 years old."
)

کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل می‌کند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی می‌کند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را به‌طور خودکار تکرار می‌کند.


لینک پروژه
https://github.com/generative-computing/mellea


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔰 List Methods in Python

بیا با هم لیست متدهای پایتون رو مرور کنیم. این یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده در پایتونه و دونستن متدهاش حسابی سرعت کدنویسیت رو بالا می‌بره.

📌 ایجاد لیست

ساده‌ترین راه تعریف لیست استفاده از براکت [] هست.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
empty_list = []

🔧 متدهای اصلی

append() — اضافه کردن به انتها

یک آیتم به انتهای لیست اضافه می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']

extend() — اضافه کردن چند آیتم

چند آیتم از یک iterable رو به انتهای لیست اضافه می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.extend(["cherry", "date"])
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']

insert() — اضافه کردن در موقعیت خاص

یک آیتم رو در اندیس مشخص قرار می‌ده.

fruits = ["apple", "cherry"]
fruits.insert(1, "banana")
print(fruits) # ['apple', 'banana', 'cherry']

🗑 متدهای حذف

remove() — حذف بر اساس مقدار

اولین occurrence از مقدار مشخص شده رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits) # ['apple', 'cherry']

pop() — حذف و بازگشت آیتم

آیتم در یک اندیس خاص رو حذف و برمی‌گردونه. اگه اندیس ندادی، آخرین آیتم رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
removed = fruits.pop(1)
print(removed) # banana
print(fruits) # ['apple', 'cherry']

clear() — خالی کردن لیست

تمام آیتم‌های لیست رو حذف می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.clear()
print(fruits) # []

🔍 متدهای جستجو

index() — پیدا کردن اندیس

اندیس اولین occurrence از مقدار مورد نظر رو برمی‌گردونه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits.index("cherry")) # 2

count() — شمارش تعداد تکرار

تعداد تکرار یک مقدار در لیست رو می‌شماره.

nums = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
print(nums.count(2)) # 3

📊 متدهای مرتب‌سازی و معکوس کردن

sort() — مرتب‌سازی درجا

لیست رو به ترتیب صعودی مرتب می‌کنه. با reverse=True نزولی می‌شه.

nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
nums.sort()
print(nums) # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

nums.sort(reverse=True)
print(nums) # [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

reverse() — معکوس کردن

ترتیب آیتم‌های لیست رو برعکس می‌کنه.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.reverse()
print(fruits) # ['cherry', 'banana', 'apple']

📋 متدهای کپی

copy() — کپی سطحی

یه کپی از لیست برمی‌گردونه.

original = [1, 2, 3]
new_list = original.copy()
print(new_list) # [1, 2, 3]

💡 نکات تکمیلی مهم

عملگر in برای بررسی وجود:

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("banana" in fruits) # True

عملگر + برای اتصال:

list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
print(list1 + list2) # [1, 2, 3, 4]

عملگر * برای تکرار:

print([0] * 4) # [0, 0, 0, 0]

List Comprehension — روش پایتونی:

squares = [x**2 for x in range(5)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16]

len() برای گرفتن طول:

print(len([1, 2, 3])) # 3
min() و max():
nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
print(min(nums)) # 1
print(max(nums)) # 9

🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🐍 همه چیز درمورد یادگیری Typing در پایتون! 🐍

اگه می‌خوای کد Pythonت رو حرفه‌ای‌تر، امن‌تر و قابل نگهداری‌تر کنی، یادگیری Type Annotations یکی از مهم‌ترین قدم‌هاست. این ریپو یه آرشیو کامل و دسته‌بندی‌شده از بهترین منابع یادگیری typing در Python هست.

این مخزن شامل بهترین مقالات، کتاب‌ها، ابزارها، کتابخانه‌ها و سایر منابع اختصاص داده شده به تایپ‌نویسی و استفاده از آن در پروژه‌های واقعی است. 💻📚

این هم لینک: GitHub
https://github.com/typeddjango/awesome-python-typing


🆔 @python4all_pro


🧩لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro

🔥 با ۱۱۹ هزار تومن هر چی میخوای یاد بگیر!
 
🔴 در طرح شگفتی فرادرس، ۴۰۰ آموزش منتخب، ۱۱۹,۰۰۰ تومن شد.
 
🔻 برای مشاهده آموزش‌ها و شروع یادگیری، همین حالا وارد لینک زیر شوید: 👇
 
🔗 فهرست ۴۰۰ آموزش — [کلیک کنید]
 
➕ تخفیف ۸۰ درصدی برای سایر آموزش‌ها 👇
 
📚 مشاهده سایر آموزش‌ها [+]

🔄 FaraDars - فرادرس

اینجا تمام کد ها و آموزش های لازم برای تشخیص چهره و اشیا‌ توی عکس با پاییتون رو گذاشه و توی 3 ساعت کلش رو می تونید یاد بگیرید، کلی چیز آماده هم داره که در طول مسیر یادگیری به دردتون می‌خوره:

github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hours

@python4all_pro

🔴 خبر فوری — ۲۰۰ آموزش جدید اضافه شد...‼️
 
💯 ۴۰۰+۲۰۰ آموزش منتخب در فرادرس، ۱۱۹,۰۰۰ تومن شد.
 
دوره‌های آموزشی منتخب با قیمت استثنایی 👇
 
▫️ چت با هوش مصنوعی ChatGPT و جمینای + پرامپت نویسی اصولی
 
▫️ روتوش عکس در فتوشاپ با هوش مصنوعی GPT
 
▫️ هوش مصنوعی GPT برای یادگیری آمار و احتمال مهندسی
 
▫️ بهبود گرامر و واژگان زبان انگلیسی با هوش مصنوعی GPT
 
▫️ تولید محتوای سئو شده برای و‌ب ‌سایت با هوش مصنوعی GPT
 
🔗 لیست تمامی ۶۰۰ آموزش - [کلیک کنید]

🔄 FaraDars - فرادرس

🚀 اولین وب‌سایتت را فقط در 4 هفته بساز.

اگر همیشه دوست داشتی برنامه‌نویسی را یاد بگیری، وقتش رسیده به جای دیدن آموزش‌های پراکنده، اولین پروژه واقعی‌ات را بسازی.

✅ رایگان
✅ کلاس زنده
✅ پروژه واقعی

⚠️ ظرفیت این دوره محدود است.

📌 ثبت‌نام:
https://codypy.ir/c/7

📢 کانال اطلاع‌رسانی:
https://t.me/+ZSQKRWlsR2piNTFk