«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

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

دوستان کانال بله پایتون رو دنبال کنید.

اگه زمانی اینترنت بین‌الملل محدود شد، ما همچنان از طریق بله کنارتون هستیم و آموزشها رو از همون‌جا ادامه می‌دیم.💙

https://ble.ir/Python4all_pro

فریمورک Pytest چیه
یه ابزار تست برای پایتونه که کدها رو خیلی ساده و خوانا می‌کنه. معمولاً هر وقت یه برنامه‌نویس پایتون می‌خواد مطمئن بشه کدش درست کار می‌کنه، ازش استفاده می‌کنه.

🔹 چرا محبوبه؟

سینتکس خیلی ساده و تمیز

پیام خطای واضح نشون میده

پلاگین‌های فراوون داره

هم برای پروژه‌های کوچیک و هم بزرگ مناسبه

🔹 یه مثال ساده:

# math_tools.py
def add(a, b):
return a + b# test_math_tools.py
from math_tools import add

def test_add():
assert add(2, 3) == 5
assert add(-1, 1) == 0

بعد فقط می‌زنی:
pytest
و خودش همه‌ی تست‌ها رو اجرا می‌کنه و می‌گه کدوم رد شد، کدوم شکست خورد.

🔗 لینک‌ها:

🌎 سایت رسمی: https://docs.pytest.org

🐱 گیت‌هاب: https://github.com/pytest-dev/pytest

📦 PyPI: https://pypi.org/project/pytest/


🆔 @python4all_pro


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

📕 کتاب«GenAI با پایتون و PyTorch» — چاپ دوم، مارس ۲۰۲۵

👨🏻‍💻 اگه از کتابایی خسته شدی که فقط تئوری می‌گن و آخرش نمی‌دونی چطوری کد بزنی، وقتشه با این کتاب آشنا بشی.

📚 چاپ دوم این کتاب (مارس ۲۰۲۵) یه بازنویسی کامله: از TensorFlow به PyTorch مهاجرت کرده، مدل‌های LLM و Diffusion رو هم اضافه کرده و کل چرخه‌ی آموزش رو پوشش میده.

🧠 توش چی پیدا میشه؟

🔸 فصل ۱–۲: پایه‌ها
؛GenAI چیه و چطوری با Midjourney، DALL-E و ChatGPT زندگی‌مون رو عوض کرده
🔸 فصل ۳–۵: NLP و Transforme
🔸 فصل ۶–۷: Open-Source LLM و Prompt Engineering
🔸 فصل ۸–۱۰: Multimodal
🔸 فصل ۱۱–۱۲: VAE و GAN
🔸 فصل ۱۳–۱۴: Style Transfer و Deepfakes

چرا این کتاب خاصه؟

✅ انتقال از تئوری به کد در یه فصل — فرمول ریاضی می‌بینی، بعد بلافاصله PyTorch پیاده‌سازیش می‌کنی
✅ پروژه‌های واقعی — ترجمه، نقد فیلم، Deepfake، Style Transfer
✅ ۴۵۴ صفحه پر از تمرین و کد عملی
✅ استفاده از Google Colab — نیازی به GPU گرون نداری
✅ ترکیب PyTorch + جامعه‌ی اوپن‌سورس — همه‌چیز قابل اجراست

گیت هاب

🆔 @python4all_pro


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

معرفی کتابخانه پایتونی xy (توسعه‌یافته توسط تیم Reflex)؛ یک جایگزین متن‌باز و فوق‌سریع برای Matplotlib، Plotly و Bokeh که با زبان Rust نوشته شده و در رندر ۱۰ میلیون نقطه داده، عملکردی بی‌نظیر از خود نشان می‌دهد.

عملکرد محاسباتی (بنچمارک رسمی ۱۰ میلیون نقطه):

🔹 XY ➡ ۰.۰۲۳ ثانیه
🔹 Matplotlib ➡ ۲.۷۸ ثانیه
🔹 Plotly ➡ ۹.۵۸ ثانیه

به این ترتیب، xy در مقایسه با Plotly تا ۴۱۳ برابر و در مقایسه با Matplotlib تا ۱۲۰ برابر سریع‌تر عمل می‌کند.

این کتابخانه علاوه بر امکان مصورسازی بلادرنگ در Jupyter Notebook و وب‌اپلیکیشن‌ها، از خروجی در قالب‌های PNG، HTML و PDF نیز پشتیبانی می‌کند.

نصب و راه‌اندازی
pip install xy

🔗 مستندات: reflex.dev/docs/xy/
🔗 گیت‌هاب: github.com/reflex-dev/xy

🆔 @python4all_pro


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

📘 هندبوک مصاحبه‌های پایتون - راهنمای متخصصین هوش مصنوعی

نویسنده: Balawant Kadam
📑 فهرست ۱۰ فصل:

مبانی پایتون (۴۰ سوال)
برنامه‌نویسی شیءگرا (۲۵ سوال)
پایتون پیشرفته (۲۵ سوال)
ساختمان داده و الگوریتم‌ها (۲۰ سوال)
NumPy و Pandas (۳۰ سوال)
یادگیری ماشین با پایتون (۲۵ سوال)
یادگیری عمیق (۲۰ سوال)
هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (۴۰ سوال)
سوالات کدنویسی مصاحبه
مرور سریع و چیت‌شیت‌ها

🔍 نمونه سوالات و پاسخ‌های کلیدی
.
این هندبوک با تمرکز ویژه برای متخصصین هوش مصنوعی طراحی شده و تمام مفاهیم رو هم از نظر تئوری و هم از نظر پیاده‌سازی پوشش می‌ده. تعداد کل سوالات به ۲۲۵ سوال می‌رسه که هر کدوم با توضیح و نکته کلیدی همراه هستن.

🆔 @python4all_pro

🔢 Must Know Python-Pandas Operations for working with Data


🐍 اگه با پایتون کار می‌کنی و کلی داده داری، این اینفوگرافیک یه خلاصه طلاییه از اون دستورهای Pandas که واقعاً به‌دردت می‌خوره. از خوندن فایل و پاک‌سازی داده گرفته تا فیلتر، گروه‌بندی و محاسبات آماری. همه چیز یه‌جا جمع شده تا مجبور نباشی هر بار سرچ کنی.

💡 چرا Pandas؟
چون کار با دیتاست‌های بزرگ رو ساده می‌کنه، مخصوصاً وقتی با Excel، CSV یا دیتابیس سروکار داری.

🆔 @python4all_pro


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

🔰 10 python one liners


چطور با یه خط کد می‌تونی کارای معمول برنامه‌نویسی رو تموم کنی؛ از ساختن دیکشنری و مرتب‌سازی لیست گرفته تا خوندن فایل و کار با stringها.

💡 این تک‌خطی‌ها کمکت می‌کنن سریع‌تر prototype بزنی، کد کمتری بنویسی و در عین حال خوانایی کدت حفظ بشه.


🆔 @python4all_pro


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

🔥 تخفیف ويژه اشتراک فرادرس برای اعضای همین کانال — ظرفیت محدود
 
با اشتراک فرادرس، به بیش از ۱۸,۰۰۰ آموزش در موضوعات مختلف دسترسی دارید؛ از دروس دانشگاهی و کنکور تا برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی، نرم‌افزارهای تخصصی، مهارت‌های شغلی، کسب‌وکار، هنر و ده‌ها حوزه دیگر.
 
❌ قیمت فعلی اشتراک یک ساله با ۷۵٪ تخفیف:
۱,۹۸۰,۰۰۰ تومان
 
✅ اشتراک یک ساله با قیمت ویژه:
۱,۶۹۰,۰۰۰ تومان
 
🔴 ظرفیت: ۱۵۰ نفر
 
🎁 کد تخفیف ویژه اعضای کانال: FSTE21G
 
همین حالا اشتراک خود را با تخفیف ویژه فعال کنید: 👇
 
🔗 فعال‌سازی اشتراک فرادرس – کلیک کنید

🔄 FaraDars - فرادرس

🔥 تخفیف ويژه اشتراک فرادرس برای اعضای همین کانال — ظرفیت محدود
 
با اشتراک فرادرس، به بیش از ۱۸,۰۰۰ آموزش در موضوعات مختلف دسترسی دارید؛ از دروس دانشگاهی و کنکور تا برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی، نرم‌افزارهای تخصصی، مهارت‌های شغلی، کسب‌وکار، هنر و ده‌ها حوزه دیگر.
 
❌ قیمت فعلی اشتراک یک ساله با ۷۵٪ تخفیف:
۱,۹۸۰,۰۰۰ تومان
 
✅ اشتراک یک ساله با قیمت ویژه:
۱,۶۹۰,۰۰۰ تومان
 
🔴 ظرفیت: ۱۵۰ نفر
 
🎁 کد تخفیف ویژه اعضای کانال: FSTE21G
 
همین حالا اشتراک خود را با تخفیف ویژه فعال کنید: 👇
 
🔗 فعال‌سازی اشتراک فرادرس – کلیک کنید

🔄 FaraDars - فرادرس

📢 آغاز ثبت‌نام شانزدهمین دوره کارآموزی همراه اول

مسیر شغلی خود را با تجربه در معتبرترین شرکت‌های حوزه ICT بسازید.

🎯 کارآموزی همراه اول یک دوره ۴ ماهه، با هدف افزایش #تجربه و #مهارت #دانشجویان و #فارغ‌التحصیلان جویای کار است.

💎 مزایای دوره کارآموزی:
💼 فرصت #استخدام در گروه همراه اول
💰 پرداخت #حقوق + #بیمه در طول دوره کارآموزی
🏅 کسب تجربه در معتبرترین شرکت‌های حوزه ICT
✅ انتخاب از بین ۱۲۰+ موقعیت شغلی متنوع (امکان ارسال درخواست در۳ موقعیت شغلی)

🗓️ مهلت ثبت‌نام: تا ۱۴ شهریور ماه ۱۴۰۵
⚠️ ظرفیت محدود (پیش از تکمیل موقعیت‌ها ثبت‌نام کنید!)

🌐 برای «ثبت‌نام رایگان» و مشاهده موقعیت‌های کارآموزی روی لینک زیر بزنید:

🔗 https://l.hamrah.academy/ejd

⭐ @hamrah_academy | آکادمی همراه اول

⚠️ خبر ویژه برای طراحان سایت و وب‌مسترها ⚠️

🧨تخفیف اشتراکِ راست‌چین پرو 3 برابر شد!

🎁 پکیج راست‌چین پرو شامل:

1. تخفیف نامحدود 300 هزار تومانی روی تک‌تک قالب‌ها و افزونه‌ها
2. دسترسی نامحدود به سایت‌های آماده (رایگان)
3. استفاده از ابزار قدرتمند هوش مصنوعی راست‌چین

هزینه پروژه‌هات رو نصف کن! 👇

🔗 [خرید با تخفیف]

بدون اینترنت #آسیاتک کار و جلسه‌ات میره رو هوا😱

امکان خرید #اینترنت #LTE در 4 قسط از طریق دیجی‌پی🤩
📣بدون نیاز به چک و ضامن

🔴مودم E1 + سیم‌کارت + 900 گیگ اینترنت 6 ماهه

🔴سیم‌کارت + 1200 گیگ اینترنت 1ساله


✅ارسال فوری به سراسر کشور
✅امکان جابه‌جایی راحت

👈🏻خرید اقساطی پکیج اینترنت LTE
🌐کانال تلگرام: t.me/asiatechco
‌☎️تماس با شماره رایگان 0000 9000 (داخلی 99)