🔵 نکته یادگیری ماشین

یک نکته رندوم دیگه در یادگیری ماشین:

از Differencing و Seasonal Differencing برای ایستا کردن سری‌های زمانی استفاده می‌شن.

🔹 برای Differencing: تفاضل گرفتن بین مشاهدات متوالی برای حذف روند (Trend).

مثال:

$y'_t = y_t - y_{t-1}$

🔹 برای Seasonal Differencing: تفاضل گرفتن با فاصله فصلی برای حذف الگوهای تکراری.
مثال:
$y'_t = y_t - y_{t-s}$

(s = طول فصل، مثل 12 ماه برای داده‌های سالانه)

🔹 نکته: با Differencing داده‌ها ایستا می‌شن و مدل‌های کلاسیک مثل ARIMA بهتر عمل می‌کنن.

به زبان ساده: Differencing یعنی “تغییرات واقعی رو بررسی کن نه مقادیر خام داده‌ها” 🔄



ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین


سوگیری و عدالت در مدل‌ها (Bias and Fairness) 👤

مدل‌های یادگیری ماشین خیلی باهوشن، اما یه مشکل بزرگ دارن: اون‌ها فقط به اندازه‌ی داده‌هایی که روشون آموزش دیدن، باهوشن. اگه داده‌ها سوگیری یا تبعیض داشته باشن، مدل هم اون‌ها رو یاد می‌گیره و تکرار می‌کنه.

تصور کن یه مدل برای استخدام نیرو در یک شرکت آموزش می‌دی. 💼 اگه داده‌های تاریخی شرکت نشون بدن که برای شغل‌های مدیریتی بیشتر مردها استخدام شدن، مدل تو هم یاد می‌گیره که این شغل‌ها برای مردها مناسب‌تره و به صورت ناخودآگاه، به کاندیدهای زن امتیاز کمتری می‌ده. 🙅‍♀️

اینجاست که سوگیری مدل (Model Bias) اتفاق می‌افته. مدل بر اساس داده‌های غیرمنصفانه، تصمیم‌های تبعیض‌آمیز می‌گیره.

چطور با این مشکل مقابله کنیم؟

داده‌های باکیفیت: 📊
قبل از هر کاری، باید مطمئن بشیم داده‌های آموزشی‌مون نماینده‌ی عادلانه‌ای از تمام گروه‌ها و اقلیت‌ها هستن و هیچ سوگیری آشکاری ندارن.

ارزیابی منصفانه:
به جای فقط نگاه کردن به دقت کلی مدل، باید بررسی کنیم که مدل برای گروه‌های مختلف (مثلاً از نظر جنسیت، نژاد یا سن) به طور عادلانه عمل می‌کنه یا نه. معیارهای خاصی برای سنجش عدالت وجود دارن.

الگوریتم‌های ضد سوگیری:
روش‌هایی وجود دارن که به صورت خودکار، سوگیری مدل رو در حین یا بعد از آموزش کاهش می‌دن و تصمیم‌های اون رو عادلانه‌تر می‌کنن.

خلاصه که، مسئولیت ما اینه که مطمئن بشیم هوش مصنوعی‌ای که می‌سازیم، دنیایی بهتر و عادلانه‌تر بسازه، نه اینکه سوگیری‌های موجود رو تکرار کنه! 🌍

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) می‌تونه هم سرعت مدل رو بیشتر کنه و هم دقت رو.

🔹 وقتی تعداد ویژگی‌ها (Features) خیلی زیاد باشه، مدل‌ها دچار نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality) می‌شن:

سرعت آموزش پایین میاد

احتمال Overfitting زیاد میشه

پیدا کردن الگوهای واقعی سخت‌تر میشه

🔹 راهکارها:

راهکار PCA (Principal Component Analysis): ترکیب خطی ویژگی‌ها برای ایجاد ویژگی‌های جدید و کم‌تعداد.

راهکار t-SNE و UMAP: بیشتر برای Visualization و نمایش داده‌های پیچیده در 2D یا 3D استفاده می‌شن.

راهکار Autoencoders: کاهش بعد غیرخطی با استفاده از شبکه‌های عصبی.

به زبان ساده: وقتی ویژگی‌ها خیلی زیادن، همه رو نگه ندار! بعضی‌هاشون رو ترکیب کن یا حذف کن تا مدل سبک‌تر و باهوش‌تر بشه.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

💠 عضو جامع ترین کانال های توسعه فردی، روانشناسی و موفقیت شوید:

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

شامل موضوعات آموزشی زیر:

توسعه و رشد فردی
افزایش ثروت
هدف گذاری و مدیریت زمان
مهارت های اجتماعی، ارتباطی و فن بیان
روانشناسی و خودیاری
موفقیت
عادات موثر
سلامت و تغذیه سالم
موفقیت شغلی
عبارات تاکیدی
مدیریت اضطراب و خشم
روان درمانی CBT و ACT
شخصیت شناسی و تحلیل روانشناسی
انگیزشی
کودک درون
تکنیک های NLP
یوگا
افزایش حافظه
مدیتیشن
موفقیت تحصیلی
مطالعه موثر
افزایش اعتماد به نفس
افزایش تمرکز
تفکر مثبت
افزایش خلاقیت
نقل قول های انگیزشی

با کلیک بر روی لینک زیر عضو تمامی این کانال ها شوید:

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

💡 نکته #SQL

🟣 موضوع : ‏Partitioning جداول

✨ نکته :

‏موقع انتخاب فیلد برای تقسیم بندی، حواست باشه که داده‌ها به طور مساوی پخش بشن. ⚖️ اینجوری تقسیم بندی بهترین کارایی رو داره.


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

داده‌سنجی متقابل (Cross-Validation)

یکی از بزرگترین چالش‌های ما در یادگیری ماشین، بیش‌برازش (Overfitting) است. مدل روی داده‌های آموزشی فوق‌العاده عمل می‌کنه، ولی روی داده‌های جدید افتضاحه! 😩

داده‌سنجی متقابل راه حلی هوشمندانه برای این مشکل است. به جای اینکه فقط یک بار داده‌ها رو به دو بخش آموزشی و آزمایشی تقسیم کنیم، این کار رو چندین بار تکرار می‌کنیم.

روش کار به این صورته که داده‌های ما رو به K قسمت مساوی تقسیم می‌کنیم (مثلاً ۵ یا ۱۰ قسمت). در هر مرحله، یکی از این قسمت‌ها رو به عنوان داده آزمایشی و بقیه رو به عنوان داده آموزشی استفاده می‌کنیم. این فرآیند رو K بار تکرار می‌کنیم تا هر قسمت یک بار به عنوان داده آزمایشی استفاده بشه.

در نهایت، میانگین عملکرد مدل در تمام این K مرحله رو محاسبه می‌کنیم. این میانگین، یک ارزیابی قابل اعتمادتر و دقیق‌تر از عملکرد واقعی مدل به ما می‌ده، چون مدل روی بخش‌های مختلف داده تست شده و به یک مجموعه خاص از داده‌های آزمایشی وابسته نیست. 📈

این تکنیک به ما کمک می‌کنه:

بیش‌برازش رو شناسایی کنیم: اگر میانگین امتیازات مدل در این فرآیند خیلی پایین باشه، یعنی مدل روی داده‌های آموزشی خوب عمل کرده ولی روی داده‌های جدید (بخش‌های آزمایشی) نه، و این نشونه‌ی بیش‌برازشه.

عملکرد مدل رو به شکل واقع‌بینانه‌تری ارزیابی کنیم: به جای یک عدد واحد که می‌تونه تصادفی باشه، یک دید جامع‌تر از عملکرد مدل به دست می‌یاریم.

در واقع، داده‌سنجی متقابل مثل این می‌مونه که به جای یک بار امتحان دادن، ۵ بار با سوالات مختلف امتحان بدیم و نمره‌ی نهایی ما میانگین اون ۵ تا باشه. اینجوری نتیجه‌ی نهایی خیلی قابل اعتمادتره. 😉

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 با عضویت در لیست تلگرامی جامع آموزش زبان زیر عضو بی نظیرترین‌ و کامل ترین مجموعه آموزش زبان انگلیسی تلگرامی شوید:

🟢 پادکست، کوییز، گرامر، آیلتس، تافل، ویدیو، آموزش زبان به کودکان، اصطلاحات انگلیسی، زبان کنکور و ... :

https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0

🔵 نکته یادگیری ماشین

خب، حالا بریم سراغ یه نکته برای وقتی که یک نقطه داده، کل داستان رو به هم می‌ریزه! 🤯

داده‌های پرت (Outliers) 📈

تصور کن داری میانگین قد یک کلاس درس رو حساب می‌کنی. 🧑‍🎓 اکثر بچه‌ها قدی بین ۱.۵۰ تا ۱.۷۰ متر دارن. اما یکی از اون‌ها بازیکن بسکتباله و قدش ۲.۲۰ متره.

این یک مورد، یک داده پرت (Outlier) محسوب می‌شه. داده‌های پرت به نقاطی در داده‌ها گفته می‌شه که از بقیه نقاط خیلی خیلی دور هستن و الگوی کلی رو دنبال نمی‌کنن.

چرا داده‌های پرت خطرناکن؟

گمراه‌کننده هستن: 🤦‍♂️ وجود یک داده پرت می‌تونه میانگین یک گروه رو به شدت تغییر بده و تصویری نادرست از واقعیت نشون بده. در مثال بالا، قد متوسط کلاس خیلی بیشتر از حد واقعی می‌شه.

عملکرد مدل رو خراب می‌کنن: در یادگیری ماشین، داده‌های پرت مثل آهنربا عمل می‌کنن و خط بهترین برازش مدل رو به سمت خودشون می‌کشن. این باعث می‌شه مدل برای بقیه داده‌ها کمتر دقیق باشه.

چطور با این مشکل مقابله کنیم؟

کشف و حذف: 🗑 اولین قدم اینه که با ابزارهای بصری یا آماری، داده‌های پرت رو پیدا کنی. اگر مطمئن شدی که اون‌ها خطای ورودی داده بودن، می‌تونی اون‌ها رو حذف کنی. (اما حواست باشه اطلاعات مهمی رو از دست ندی!)

جایگزینی: می‌تونی اون‌ها رو با یک مقدار قابل قبول‌تر (مثلاً میانه) جایگزین کنی.

استفاده از مدل‌های مقاوم: بعضی از مدل‌ها به صورت طبیعی در برابر داده‌های پرت مقاوم‌تر هستن، مثل مدل‌های مبتنی بر درخت (درخت تصمیم و جنگل تصادفی).

خلاصه که، داده‌های پرت مثل مهمون‌های ناخونده هستن که می‌تونن مهمونی (مدل) رو خراب کنن! 😉

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

از Time Series Forecasting برای پیش‌بینی داده‌های زمانی استفاده می‌شه.

🔹 ویژگی اصلی داده‌های زمانی: ترتیب و وابستگی بین مشاهدات اهمیت داره.
🔹 مثال‌ها: پیش‌بینی فروش، دما، ترافیک، قیمت سهام.

🔹 روش‌ها:

روش ARIMA / SARIMA: مدل‌های کلاسیک برای داده‌های ایستا (stationary).

روش Exponential Smoothing: پیش‌بینی با وزن دادن بیشتر به داده‌های اخیر.

روش LSTM / GRU: شبکه‌های عصبی برای داده‌های غیرخطی و بلندمدت.

روش Prophet (فیسبوک): ابزار ساده برای داده‌های روزانه و فصلی با روندهای مختلف.

نکته مهم: قبل از آموزش، بررسی Trend، Seasonality و Noise داده‌ها خیلی مهمه.

به زبان ساده: Time Series Forecasting یعنی “با نگاه به گذشته، آینده رو پیش‌بینی کنیم 📈.”

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 با عضویت در لیست تلگرامی جامع آموزش زبان زیر عضو بی نظیرترین‌ و کامل ترین مجموعه آموزش زبان انگلیسی تلگرامی شوید:

🟢 پادکست، کوییز، گرامر، آیلتس، تافل، ویدیو، آموزش زبان به کودکان، اصطلاحات انگلیسی، زبان کنکور و ... :

https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0

🔵 آموزش گیت (Git) - Branching and Merging

🟢 کیفیت : متوسط

🔴 توجه کنید این ویدیو با کیفیت متوسط می باشد. طی روزهای آینده نسخه های متفاوت با کیفیت بالاتر یا کم حجم تر از این نسخه در کانال قرار داده خواهد شد.

🟣 آموزش گیت (Git)

🟢 زبان آموزش: فارسی


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 نکته یادگیری ماشین

بریم سراغ یه فرق اساسی که توی کار مدل‌ها وجود داره. 🤔

دسته‌بندی (Classification) در مقابل رگرسیون (Regression) 🎯

خیلی از مدل‌های یادگیری ماشین، زیرمجموعه "یادگیری نظارت‌شده" (Supervised Learning) هستن. اما این مدل‌ها خودشون به دو گروه اصلی تقسیم می‌شن، بسته به اینکه چه نوع جوابی به ما می‌دن.

دسته‌بندی (Classification)

اینجا مدل به سؤالاتی جواب می‌ده که خروجی‌شون یک دسته‌بندی یا برچسب مشخصه. مثل یک آزمون چهارگزینه‌ای عمل می‌کنه که باید یکی از گزینه‌های موجود رو انتخاب کنه. 📝

آیا این ایمیل اسپم است یا نه؟ (دو دسته‌بندی)

این عکس گربه است، سگ است یا پرنده؟ (سه دسته‌بندی)

آیا تراکنش قانونی است یا تقلبی؟ (دو دسته‌بندی)

خروجی مدل یک دسته‌بندی مشخص و گسسته (Discrete) است.

رگرسیون (Regression)

اینجا مدل به سؤالاتی جواب می‌ده که خروجی‌شون یک مقدار عددی پیوسته است. مثل یک پاسخ تشریحی عمل می‌کنه که جواب می‌تونه هر عددی باشه. 📈

قیمت این خانه چند خواهد بود؟ (می‌تواند هر عددی باشد، مثلاً $250,500)

دمای هوا فردا چند درجه است؟ (می‌تواند 15.3 درجه باشد)

تعداد فروش در ماه آینده چقدر است؟ (می‌تواند 1024.5 عدد باشد)

خروجی مدل یک عدد در یک بازه مشخص است.

خلاصه:

دسته‌بندی یعنی پیش‌بینی یک نوع یا دسته.

رگرسیون یعنی پیش‌بینی یک مقدار یا عدد.

بیشتر اوقات، مسئله‌ای که می‌خوای حل کنی نوع مدل رو مشخص می‌کنه. 😉

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 با عضویت در لیست تلگرامی جامع آموزش زبان زیر عضو بی نظیرترین‌ و کامل ترین مجموعه آموزش زبان انگلیسی تلگرامی شوید:

🟢 پادکست، کوییز، گرامر، آیلتس، تافل، ویدیو، آموزش زبان به کودکان، اصطلاحات انگلیسی، زبان کنکور و ... :

https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0

🔵 دوست داری برنامه نویس حرفه ای بشی یا مهارت های کامپیوتری خودت رو افزایش بدی؟ با عضویت در لیست تلگرامی زیر در بی نظیر ترین کانال های برنامه نویسی ما عضو شوید:

🟢 پایتون، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، سی ++، سی شارپ، دات نت، نود جی اس، جاوا اسکریپت، شبکه، علم داده، پایگاه داده، sql، nosql ، مهارت های ICDL، سیستم عامل، لینوکس، فتوشاپ، گرافیک، اندروید، جاوا، ساخت اپلیکیشن موبایل، ری اکت، جی کوئری، php و laravel، دروس رشته کامپیوتر، کنکور کامپیوتر و ...

عضو لیست جامع شوید:

https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk
https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk
https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk

🔵 کوییز #Django

🟣 موضوع : ‏ModelForm و تولید فرم از مدل

🟢 سوال :

‏چگونه می توانیم یک ModelForm را در یک View در Django استفاده کنیم؟

گزینه 1:
‏با تعریف یک تابع view و ایجاد یک نمونه از ModelForm
گزینه 2:
‏با استفاده از کلاس Generic View با نام CreateView
گزینه 3:
‏با استفاده از دستور render_to_response
گزینه 4:
‏فقط با استفاده از تمپلیت ها

🔵 گزینه صحیح: 1

🟢 توضیح :

‏ابتدا یک تابع view تعریف می‌کنیم و سپس یک نمونه از ModelForm ایجاد می‌کنیم و آن را به تمپلیت ارسال می‌کنیم.


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 با عضویت در لیست تلگرامی جامع آموزش زبان زیر عضو بی نظیرترین‌ و کامل ترین مجموعه آموزش زبان انگلیسی تلگرامی شوید:

🟢 پادکست، کوییز، گرامر، آیلتس، تافل، ویدیو، آموزش زبان به کودکان، اصطلاحات انگلیسی، زبان کنکور و ... :

https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0

🔵 دوست داری برنامه نویس حرفه ای بشی یا مهارت های کامپیوتری خودت رو افزایش بدی؟ با عضویت در لیست تلگرامی زیر در بی نظیر ترین کانال های برنامه نویسی ما عضو شوید:

🟢 پایتون، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، سی ++، سی شارپ، دات نت، نود جی اس، جاوا اسکریپت، شبکه، علم داده، پایگاه داده، sql، nosql ، مهارت های ICDL، سیستم عامل، لینوکس، فتوشاپ، گرافیک، اندروید، جاوا، ساخت اپلیکیشن موبایل، ری اکت، جی کوئری، php و laravel، دروس رشته کامپیوتر، کنکور کامپیوتر و ...

عضو لیست جامع شوید:

https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk
https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk
https://t.me/addlist/_UjG99eD_E4zYzhk

‌

🔵 نکته برنامه نویسی


بریم سراغ Event Sourcing 📜 و توضیح کاملش همراه با مثال عملی و مزایا:


## 🎯 تعریف Event Sourcing

در روش معمول برنامه‌نویسی، ما فقط وضعیت فعلی یک موجودیت (مثل حساب بانکی، سفارش یا کاربر) را ذخیره می‌کنیم.
در Event Sourcing اما هر تغییر یا رویداد (event) ذخیره می‌شود و وضعیت فعلی تنها با بازپخش این رویدادها بازسازی می‌شود.



## ✅ چرا Event Sourcing مفیده؟

⬅️ تاریخچه کامل تغییرات همیشه موجود است.
⬅️ امکان بازسازی وضعیت در هر زمان وجود دارد.
⬅️ سیستم برای audit، debug و rollback آماده است.
⬅️ باعث طراحی سیستم‌های مقاوم و قابل توسعه می‌شود.



## مثال عملی در Python

class Account:
    def __init__(self):
        self.events = []

    def deposit(self, amount):
        self.events.append({"type": "deposit", "amount": amount})

    def withdraw(self, amount):
        self.events.append({"type": "withdraw", "amount": amount})

    def get_balance(self):
        balance = 0
        for event in self.events:
            if event["type"] == "deposit":
                balance += event["amount"]
            elif event["type"] == "withdraw":
                balance -= event["amount"]
        return balance

# استفاده
account = Account()
account.deposit(100)
account.withdraw(30)
account.deposit(50)

print(account.get_balance())  # خروجی: 120

### 💡 مزایا:

⬅️ تاریخچه دقیق همه تغییرات موجود است.
⬅️ امکان بازسازی وضعیت گذشته یا در زمان خاص وجود دارد.
⬅️ راحت برای audit و گزارش‌گیری در سیستم‌های مالی و بانکی.
⬅️ سیستم قابل گسترش و مقاوم در برابر خطاست.




ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

💠 عضو جامع ترین کانال های توسعه فردی، روانشناسی و موفقیت شوید:

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

شامل موضوعات آموزشی زیر:

توسعه و رشد فردی
افزایش ثروت
هدف گذاری و مدیریت زمان
مهارت های اجتماعی، ارتباطی و فن بیان
روانشناسی و خودیاری
موفقیت
عادات موثر
سلامت و تغذیه سالم
موفقیت شغلی
عبارات تاکیدی
مدیریت اضطراب و خشم
روان درمانی CBT و ACT
شخصیت شناسی و تحلیل روانشناسی
انگیزشی
کودک درون
تکنیک های NLP
یوگا
افزایش حافظه
مدیتیشن
موفقیت تحصیلی
مطالعه موثر
افزایش اعتماد به نفس
افزایش تمرکز
تفکر مثبت
افزایش خلاقیت
نقل قول های انگیزشی

با کلیک بر روی لینک زیر عضو تمامی این کانال ها شوید:

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

➡️ https://t.me/addlist/AX8uaLK6gE1jNzg0

🔵 Eclipse - Reopen Project

🟢 کیفیت : متوسط

🔴 توجه کنید این ویدیو با کیفیت متوسط می باشد. طی روزهای آینده نسخه های متفاوت با کیفیت بالاتر یا کم حجم تر از این نسخه در کانال قرار داده خواهد شد.

🟣 Eclipse

🟢 زبان آموزش: انگلیسی

🟣 دوره آموزش Eclipse


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir

🔵 با عضویت در لیست تلگرامی جامع آموزش زبان زیر عضو بی نظیرترین‌ و کامل ترین مجموعه آموزش زبان انگلیسی تلگرامی شوید:

🟢 پادکست، کوییز، گرامر، آیلتس، تافل، ویدیو، آموزش زبان به کودکان، اصطلاحات انگلیسی، زبان کنکور و ... :

https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0
https://t.me/addlist/hK74E7joz0ZiOGY0