آموزش برنامه نویسی پایتون و Django
2.87K subscribers
262 photos
542 videos
52 files
2.17K links
* پیشنهادات، تبلیغات و تبادل و ... : @ma_limbs

* تعرفه تبلیغات:
https://t.me/+w-o6dHW5O31jMWNk
Download Telegram


🔵 نکته برنامه نویسی




## 🔎 Fail Fast Principle (اصل خطای سریع)

ایده‌ی اصلی اینه:
اگر مشکلی توی داده یا شرایط برنامه وجود داره، همون اول جلوی ادامه‌ی کار گرفته بشه و سریع خطا داده بشه، به‌جای اینکه مشکل پنهان بمونه و بعداً توی جاهای دیگه برنامه دردسر درست کنه.



📌 چرا مهمه؟

* عیب‌یابی راحت‌تر → وقتی خطا زودتر بیفته، پیدا کردن منبعش خیلی ساده‌تر میشه.
* جلوگیری از انتشار خطا → اگر یک داده اشتباه همین‌طور توی سیستم بچرخه، ممکنه به بخش‌های دیگه آسیب بزنه.
* کاهش هزینه باگ‌ها → هرچی دیرتر یک خطا کشف بشه، رفعش سخت‌تر و پرهزینه‌تره.



مثال ساده – تقسیم عدد

def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError(" Cannot divide by zero")
return a / b

print(divide(10, 2)) # خروجی: 5
print(divide(10, 0)) # سریع خطا میده
اینجا قبل از اینکه وارد عملیات خطرناک (تقسیم بر صفر) بشیم، برنامه فوراً متوقف میشه و پیام واضح میده.



مثال واقعی‌تر – پردازش کاربر

فرض کن یک API داری که باید داده‌ی کاربر رو ذخیره کنه:

بدون Fail Fast:

def save_user(user):
# فرض کردی داده‌ها درست هستن
db[user["id"]] = user
print("User saved!")
اگه `user مقدار None باشه یا id نداشته باشه، این خطا خیلی دیر اتفاق می‌افته و شاید توی دیتابیس داده‌های ناقص وارد بشه.

✔️ با Fail Fast:

def save_user(user):
if not user:
raise ValueError(" User cannot be None")
if "id" not in user:
raise ValueError(" User must have an id")

db[user["id"]] = user
print(" User saved successfully")
اینجوری خطا همون لحظه و با پیام روشن اتفاق میفته.



📖 جاهایی که خیلی کاربرد داره:

* طراحی APIها (ورودی‌های نامعتبر رو همون اول reject کن).
* Validation فرم‌ها (مثلاً ایمیل اشتباه → سریع خطا).
* تراکنش‌های مالی (اگه شرطی درست نبود، سریع لغو بشه).
* Microservices (به‌جای اینکه درخواست خراب بره لایه‌های پایین، همون ابتدا خطا بده).




💡 مقایسه با سبک “خطا دیررس” (Fail Silent)

* Fail Fast: سریع خطا → رفع راحت‌تر.
* Fail Silent: خطا پنهان می‌مونه → بعداً مشکلات جدی.



👉 یه تشبیه جالب:
مثل ماشینیه که وقتی روغن نداره چراغ قرمز روشن می‌کنه و سریع هشدار میده (Fail Fast)،
نه ماشینی که بدون هشدار ادامه میده تا موتور کامل بسوزه (Fail Silent). 🚗🔥



ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir


بنکیو از مانیتورهای 4K جدید برای منزل و محل کار رونمایی کرد!


🌿🌿 #بنکیو از سری جدید مانیتورهای EW90U با وضوح 4K UHD در هند رونمایی کرده است. این سری شامل دو مدل ۲۷ اینچی EW2790U و ۳۲ اینچی EW3290U می‌شود.

🟣 هر دو مدل از رزولوشن 4K UHD (۳۸۴۰x۲۱۶۰ پیکسل) پشتیبانی می‌کنند و دارای گواهینامه HDR10 و DisplayHDR 400 از سوی VESA هستند.

🔴 مدل EW2790U طیف رنگی DCI-P3 را تا ۹۵ درصد پوشش می‌دهد و مدل بزرگ‌تر EW3290U این میزان را به ۹۸ درصد می‌رساند؛ قابلیتی که آنها را برای فعالیت‌هایی مانند اصلاح رنگ و پخش فیلم ایده‌آل می‌سازد.

🟠 قیمت EW2790U حدود ۳۴۰ دلار و قیمت EW3290U حدود ۴۹۰ دلار اعلام شده است.


#بنکیو #مانیتور #4K #نمایشگر #تکنولوژی


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:

https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
📢 ساندار پیچای: هوش مصنوعی جایگزین کارکنان نمی‌شود، بلکه باعث رشد بیشتر خواهد شد!

در گفت‌وگویی با بلومبرگ در سان‌فرانسیسکو، مدیرعامل آلفابت، ساندار پیچای، نگرانی‌ها در مورد بیکار شدن گسترده کارمندان به‌خاطر هوش مصنوعی را رد کرد. او تأکید کرد که آلفابت به گسترش خود ادامه خواهد داد و برنامه‌های توسعه تا سال آینده نیز ادامه خواهند داشت.

💬 پیچای گفت:

«انتظار دارم حتی در سال آینده هم به رشد مهندسی‌مان ادامه دهیم، چون هوش مصنوعی باعث بهره‌وری بیشتر می‌شود. این فناوری کارهای تکراری را حذف می‌کند و به مهندسان اجازه می‌دهد روی پروژه‌های مؤثرتر تمرکز کنند.»

🚀 او به جای آن‌که هوش مصنوعی را تهدیدی برای مشاغل بداند، آن را یک «شتاب‌دهنده» توصیف کرد که باعث خلق محصولات جدید و در نتیجه ایجاد فرصت‌های شغلی بیشتر خواهد شد.

📉 اگرچه آلفابت در سال‌های اخیر تعدیل نیرو داشته، اما در سال ۲۰۲۵ این اخراج‌ها محدودتر و هدفمندتر بوده‌اند. مثلاً تنها کمتر از ۱۰۰ نفر در بخش ابری گوگل و صدها نفر در واحد پلتفرم‌ها و دستگاه‌ها تحت تأثیر قرار گرفتند. این در حالی است که در سال‌های ۲۰۲۳ و ۲۰۲۴ آلفابت به ترتیب ۱۲هزار و سپس دست‌کم ۱۰۰۰ نفر را اخراج کرده بود.

🔮 پیچای به پروژه‌های در حال گسترش شرکت مانند خودروهای خودران Waymo، رایانش کوانتومی و رشد سریع YouTube اشاره کرد. فقط در هند، یوتیوب بیش از ۱۰۰ میلیون کانال و ۱۵هزار کانال با بیش از ۱ میلیون دنبال‌کننده دارد!

📌 او در پاسخ به نگرانی‌ها درباره از بین رفتن مشاغل ابتدایی با ظهور هوش مصنوعی، گفت:

«من به نظرات افراد محترمی مثل مدیرعامل Anthropic احترام می‌گذارم. این نگرانی‌ها باید بیان و بررسی شوند.»

🧠 درباره احتمال دستیابی به هوش عمومی مصنوعی (AGI)، پیچای محتاطانه خوش‌بین بود:

«پیشرفت زیادی در پیش است، اما این مسیر ممکن است به سطوحی برسد که موقتاً متوقف شود. هیچ‌کس نمی‌تواند با اطمینان بگوید که حتماً به AGI خواهیم رسید.»


#گوگل #آلفابت #هوش_مصنوعی #AGI #ساندار_پیچای #اخراج #شغل #یوتیوب #Waymo #AI #TechNews

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Zaban7ir

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
🔵 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 یادگیری ماشین

نکته: Autocorrelation در سری‌های زمانی یعنی ارتباط بین مشاهدات یک سری با خودش در زمان‌های قبل.

🔹 اهمیت:

اگر داده‌ها به شدت autocorrelated باشن، مدل‌ها باید این وابستگی رو در نظر بگیرن.

در بسیاری از مدل‌ها مثل ARIMA، فرض بر اینه که سری دارای autocorrelation باشه.

🔹 مثال:

دمای امروز احتمالاً شبیه دمای دیروز است 🌡

فروش روزانه یک محصول احتمالاً به فروش روزهای قبل وابسته است 📊

🔹 کاربرد:

شناسایی الگوهای دوره‌ای یا روندهای کوتاه‌مدت

انتخاب lag مناسب برای مدل‌های پیش‌بینی

به زبان ساده: Autocorrelation یعنی “دیروز چه تاثیری روی امروز 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


بریم سراغ یه مشکل رایج که توی دنیای واقعی خیلی باهاش روبرو می‌شی: داده‌های گم‌شده! 🤔

مدیریت داده‌های گم‌شده (Handling Missing Data) 🕵️‍♀️

تصور کن یه عالمه داده جمع کردی، اما وقتی نگاهشون می‌کنی می‌بینی بعضی از سلول‌هاشون خالیه. مثل یه فرم ثبت‌نام که یه نفر اسمش رو نوشته اما آدرسش رو خالی گذاشته. 📝

داده‌های گم‌شده یه مشکل خیلی بزرگ در یادگیری ماشین هستن، چون اکثر الگوریتم‌ها نمی‌تونن با مقادیر خالی کار کنن و خطا می‌دن.

چطور این مشکل رو حل کنیم؟

مثل یک کارآگاه، باید برای پیدا کردن بهترین راه‌حل، استراتژی داشته باشی. دو روش اصلی وجود داره:

حذف کردن (Deletion):
ساده‌ترین راه اینه که سطرها یا ستون‌هایی که داده گم‌شده دارن رو حذف کنیم. 🗑 اما این کار یه خطر بزرگ داره: ممکنه اطلاعات مهمی رو از دست بدی، مخصوصاً اگه داده‌های گم‌شده زیاد باشن.

جایگزینی کردن (Imputation):
به جای حذف داده‌ها، اون‌ها رو با یه مقدار جایگزین پر می‌کنی. این کار به چند روش انجام می‌شه:

جایگزینی ساده: 🤓 می‌تونی از میانگین (Average)، میانه (Median) یا پرتکرارترین مقدار (Mode) اون ستون برای پر کردن جاهای خالی استفاده کنی.

جایگزینی هوشمند: 🧠 می‌تونی از یه مدل یادگیری ماشین دیگه استفاده کنی تا بر اساس بقیه داده‌ها، مقدار گم‌شده رو پیش‌بینی کنه.

چرا این کار مهمه؟

عملکرد بهتر: داده‌های کامل و تمیز، باعث می‌شن مدل‌ت بهتر کار کنه و نتایج قابل اعتمادتری به دست بیاره.

جلوگیری از خطا: بدون مدیریت داده‌های گم‌شده، مدل‌ت ممکنه اصلا اجرا نشه.

خلاصه که، داده‌های گم‌شده مثل پازل‌های ناقص هستن و قبل از هر کاری، باید با یه استراتژی درست، اون‌ها رو کامل کنیم تا مدل‌مون بتونه تصویر کامل رو ببینه! 😉

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir


🔵 نکات برنامه‌نویسی



🧩 Dependency Injection (DI)

(تزریق وابستگی‌ها)



🔹 ایده اصلی

جدا کردن کلاس‌ها و ماژول‌ها از وابستگی‌هایشان و وارد کردن آن‌ها از بیرون به جای ساخت مستقیم داخل کلاس.

📌 یعنی:

⬅️ به جای اینکه کلاس A خودش کلاس B را بسازد، B از بیرون به A داده می‌شود.



🔹 چرا مهمه؟

⬅️ افزایش قابلیت تست (Unit Test راحت‌تر)
⬅️ کاهش Coupling بین کلاس‌ها
⬅️ افزایش انعطاف‌پذیری و نگهداری کد



مثال ساده (Python)

# بدون Dependency Injection
class EmailService:
def send_email(self, msg):
print(f"ارسال ایمیل: {msg}")

class UserController:
def __init__(self):
self.email_service = EmailService() # وابستگی مستقیم

def notify_user(self, msg):
self.email_service.send_email(msg)

# با Dependency Injection
class UserControllerDI:
def __init__(self, email_service):
self.email_service = email_service # وابستگی از بیرون وارد میشه

def notify_user(self, msg):
self.email_service.send_email(msg)


# استفاده
email_service = EmailService()
controller = UserControllerDI(email_service)
controller.notify_user("سلام! DI فعال شد ")


📖 کاربردهای واقعی

➡️ Frameworkهای مدرن مثل Spring (Java)، Angular (TypeScript)
⬅️ سیستم‌هایی که نیاز به Unit Test و Mock کردن وابستگی‌ها دارن
⬅️ پروژه‌های بزرگ با چندین ماژول وابسته به هم



🛠️ مزایا

⬅️ تست‌پذیری بالا
⬅️ انعطاف‌پذیری بیشتر
کاهش Coupling و وابستگی‌های داخلی



🎯 تشبیه ساده

Dependency Injection مثل دادن ابزار به کارگر به جای خرید ابزار خودش 🛠️:

⬅️ کارگر خودش مجبور نیست ابزار بسازه
⬅️ شما می‌تونید ابزار مختلفی بهش بدید و کارش همیشه انجام میشه




ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
🔵 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 یادگیری ماشین

از SARIMA برای مدل‌سازی سری‌های زمانی فصلی استفاده می‌شه.

🔹 SARIMA = ARIMA + Seasonal Components

AR, I, MA مثل ARIMA کلاسیک

Seasonal AR, Seasonal I, Seasonal MA برای الگوهای تکراری فصلی

🔹 مثال: پیش‌بینی فروش ماهانه محصول که هر سال در تابستان افزایش داره ☀️📈

🔹 مزیت: بدون نیاز به جدا کردن دستی فصل‌ها، مدل می‌تونه هم روند و هم فصلی بودن داده‌ها رو یاد بگیره.

به زبان ساده: SARIMA مثل ARIMA با “چشمی که الگوهای فصلی رو هم می‌بینه” 👀

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ


لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
💡 نکته #NoSQL

🟣 موضوع : ‏Full‑Text Search در پایگاه‌های NoSQL

نکته :

‏اگه می‌خواید سرعت جستجوتون رو به حداکثر برسونید، ایندکس‌گذاری رو فراموش نکنید. مثل یه میان‌بر عمل می‌کنه! 🚀


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
🔵 کوییز #مفاهیم_کلی_برنامه_نویسی

🟣 موضوع : ‏آشنایی با اصول دیباگینگ در محیط‌های IDE: نکات و تکنیک‌های برتر

🟢 سوال :

‏تکنیک "Step Into" در دیباگر IDE چه کاری انجام می‌دهد؟

گزینه ۱:
‏اجرای خط فعلی و رفتن به خط بعدی بدون ورود به جزئیات تابع فراخوانی شده

گزینه ۲:
‏اجرای خط فعلی و ورود به داخل تابع فراخوانی شده (در صورت وجود)

گزینه ۳:
‏اجرای باقی‌مانده تابع فعلی و بازگشت به خط بعد از فراخوانی

گزینه ۴:
‏ادامه اجرای برنامه تا رسیدن به نقطه توقف بعدی



🔵 گزینه صحیح: 2

🟢 توضیح :

‏Step Into خط فعلی کد را اجرا می‌کند. اگر این خط شامل یک فراخوانی تابع باشد، دیباگر وارد خط اول تابع فراخوانی شده می‌شود تا اجرای آن را گام به گام دنبال کنید.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
🔵 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


🌠 خبر داغ: iOS 26 و انقلاب شخصی‌سازی پیام‌ها با هوش مصنوعی!



🌿🌿 به نظر می‌رسد اپل قصد دارد با iOS 26 گام بزرگی در شخصی‌سازی و هوش مصنوعی بردارد! کدهای جدید لو رفته نشان می‌دهند که کاربران آیفون، آیپد و مک قرار است بتوانند با استفاده از توصیف‌های متنی، برای پس‌زمینه اپلیکیشن Messages (پیامک‌ها) تصاویر اختصاصی و منحصربه‌فرد تولید کنند.


🟣 جادوی هوش مصنوعی در Image Playground

این قابلیت جذاب با بهره‌گیری از ابزار Image Playground اپل، به کاربران امکان می‌دهد تا با نوشتن توضیحات دلخواه خود، پس‌زمینه‌های بصری را خلق کنند. گزینه‌های مختلفی برای سبک این تصاویر نیز در دسترس خواهد بود، از جمله Animation (انیمیشن)، Illustration (تصویرسازی) و Sketch (طراحی دستی). تصور کنید چقدر خلاقیت شما در شخصی‌سازی چت‌هایتان افزایش پیدا می‌کند!


🔴 پس‌زمینه‌های اختصاصی برای هر مکالمه

نکته جالب اینجاست که این پس‌زمینه‌ها اختصاصی برای هر مکالمه قابل تنظیم هستند. یعنی می‌توانید برای هر چت با دوستان، خانواده یا همکارانتان، یک پس‌زمینه بصری کاملاً متفاوت و متناسب با موضوع گفتگو یا سلیقه طرفین انتخاب کنید.


🔵 همگام‌سازی جادویی در iMessage

ویژگی هیجان‌انگیز دیگر این است که این پس‌زمینه‌ها بین همه شرکت‌کنندگان هر گفتگو همگام‌سازی می‌شوند! به این معنا که اگر شما برای یک چت در iMessage پس‌زمینه‌ای را انتخاب کنید، طرف مقابل شما نیز همان پس‌زمینه زیبا و هوش مصنوعی تولید شده را مشاهده خواهد کرد. این قابلیت جدید، تجربه پیام‌رسانی را برای کاربران اپل غنی‌تر و تعاملی‌تر می‌کند.


🟢 رقابت با بزرگان پیام‌رسان

این ویژگی در حالی به iOS اضافه می‌شود که اپلیکیشن‌های محبوبی مانند واتس‌اپ و تلگرام سال‌هاست از امکان تعیین پس‌زمینه‌های سفارشی پشتیبانی می‌کنند. ورود اپل به این حوزه با قابلیت‌های هوش مصنوعی، نشان‌دهنده تمرکز این شرکت بر رقابت با اپلیکیشن‌های پیام‌رسان پیشرو و ارائه تجربه‌ای منحصربه‌فرد به کاربران خود است.


🟠 این خبر نشان‌دهنده روندی است که هوش مصنوعی به شکلی عمیق‌تر در جنبه‌های روزمره زندگی دیجیتال ما نفوذ می‌کند و تجربه‌های کاربری را به سطحی جدید ارتقا می‌دهد.

#iOS26 #هوش_مصنوعی #اپل #شخصی_سازی #پیام_رسان

ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir


🌠 بلومبرگ: جانی آیو و OpenAI در حال طراحی حداقل سه محصول سخت‌افزاری هوش مصنوعی!



🌿🌿 خبرهای داغ از همکاری بزرگ در دنیای فناوری به گوش می‌رسد! مارک گرمن، خبرنگار بلومبرگ، مدعی شده است که OpenAI با همکاری جانی آیو، طراح ارشد سابق اپل، مشغول ساخت حداقل سه محصول سخت‌افزاری جدید مبتنی بر هوش مصنوعی است.



🟣 انواع محصولات در دست توسعه

کمپانی OpenAI ظاهراً در حال کار روی مجموعه‌ای از دستگاه‌های سخت‌افزاری است. این محصولات شامل یک دستگاه سیار، یک دستگاه خانه هوشمند و همچنین یک محصول رباتیک است که در بلندمدت عرضه خواهد شد. البته، هنوز OpenAI به طور رسمی این پروژه‌های سخت‌افزاری را تایید نکرده است.



🔴 حدس و گمان‌ها درباره دستگاه سیار

مارک گرمن حدس می‌زند که دستگاه سیار OpenAI ممکن است به شکل یک گردن‌بند طراحی شود. کاربر می‌تواند آن را دور گردن خود بیندازد و به جای دسترسی مستقیم از طریق گوشی، از آن به عنوان راهی برای تعامل با دستیار هوش مصنوعی ChatGPT استفاده کند. این ایده، رویکردی جدید به رابط کاربری هوش مصنوعی در زندگی روزمره است.



🔵 دستگاه خانه هوشمند OpenAI

علاوه بر دستگاه سیار، به نظر می‌رسد OpenAI روی یک دستگاه خانه هوشمند نیز کار می‌کند. این دستگاه ممکن است شبیه به یک اسپیکر هوشمند باشد که روی میز قرار می‌گیرد. در حال حاضر، جزئیات بیشتری درباره کاربردها و قابلیت‌های دقیق این دستگاه خانگی منتشر نشده است.

این همکاری بین یک شرکت پیشرو در زمینه هوش مصنوعی و یکی از مشهورترین طراحان سخت‌افزار جهان، می‌تواند منجر به تولید محصولاتی شود که نحوه تعامل ما با تکنولوژی را متحول کند. باید دید این محصولات نوآورانه چه زمانی به بازار عرضه خواهند شد.

#OpenAI #جانی_آیو #سخت_افزار #هوش_مصنوعی #ChatGPT



ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir


🔵 نکته برنامه نویسی



Blue-Green Deployment 🌐



🎯 تعریف

وقتی می‌خوای یک سیستم رو آپدیت کنی، بزرگ‌ترین ریسک اینه که نسخه جدید باگ داشته باشه و کاربرا وسط استفاده گیر کنن.

Blue-Green Deployment راه‌حلش اینه:

* دو محیط داری: Blue (قدیمی) و Green (جدید).
* کاربرا همیشه به یکی از این محیط‌ها وصل هستن.
* نسخه جدید رو توی محیط بیکار (Green) بالا میاری و کامل تست می‌کنی.
* بعد یک لحظه ترافیک رو از Blue به Green سوییچ می‌کنی.
* اگر مشکلی بود، سریع برمی‌گردونی به Blue.



چرا خوبه؟

* Zero-downtime deployment → یعنی سیستم هیچ‌وقت قطع نمیشه.
* امکان rollback سریع اگه نسخه جدید خراب بود.
* تست نسخه جدید روی محیط واقعی بدون تأثیر روی کاربرها.



🐍 مثال مفهومی با Python

class Environment:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.version = "v1.0"

def deploy(self, version):
print(f"Deploying {version} to {self.name}...")
self.version = version

def serve(self, user):
return f"{user} served by {self.name} ({self.version})"


# محیط‌ها
blue = Environment("Blue")
green = Environment("Green")

# کاربرا روی Blue هستن
active_env = blue

# نسخه جدید روی Green نصب میشه
green.deploy("v2.0")

# تست نسخه جدید
print(green.serve("Tester"))

# سوییچ به Green
active_env = green
print(active_env.serve("User1"))

# اگر باگ پیدا شد → برگشت به Blue
active_env = blue
print(active_env.serve("User2"))


💡 مزایا:

* هیچ downtime در انتشار وجود نداره.
* اگر نسخه جدید مشکل داشت، برگردوندن سریع و بی‌دردسره.
* مناسب برای سیستم‌های حساس مثل بانک، فروشگاه اینترنتی یا SaaS.




ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
🔵 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


🔻 در پی تنش میان ترامپ و ماسک: ناسا و پنتاگون به دنبال جایگزین برای اسپیس ایکس!


🌿🌿 تنش‌های اخیر میان دونالد ترامپ و ایلان ماسک، که با تهدید ترامپ به لغو قراردادهای اسپیس ایکس و واکنش تند ماسک همراه بود، حالا وارد فاز جدیدی شده است. به نظر می‌رسد ناسا و پنتاگون (وزارت دفاع آمریکا) به طور جدی در حال بررسی گزینه‌های جایگزین برای مأموریت‌های فضایی و امنیتی حیاتی آمریکا هستند.


🟣 افزایش نگرانی‌ها در واشنگتن

واشنگتن پست گزارش داده که در روزهای اخیر، مقامات فدرال در ناسا و پنتاگون، پس از شدت گرفتن این اختلافات، با عجله با شرکت‌های رقیب اسپیس ایکس تماس گرفته‌اند. هدف این تماس‌ها، توسعه سریع موشک‌ها و فضاپیماهای جایگزین برای اطمینان از تداوم برنامه‌های فضایی و دفاعی آمریکاست. این اتفاق نشان‌دهنده نگرانی عمیق دولت از وابستگی بیش از حد به یک شرکت واحد در حوزه‌های استراتژیک است.


🔴 نامزدهای احتمالی جایگزین

به گفته منابع آگاه، مقامات دولتی دست‌کم درباره سه شرکت فضایی خصوصی بزرگ تحقیق کرده‌اند: RocketLab، Stoke Space و بلو اوریجین (شرکت متعلق به جف بزوس). این شرکت‌ها ظرفیت‌ها و فناوری‌های بالقوه‌ای را برای انجام مأموریت‌های مشابه اسپیس ایکس دارند.


🔵 اعلام آمادگی سیرا اسپیس

علاوه بر این، شرکت Sierra Space، که مشغول توسعه فضاپیمای Dream Chaser است، به طور رسمی آمادگی خود را اعلام کرده است. این شرکت گفته در صورت لزوم، آماده است تا برای پشتیبانی از ایستگاه فضایی بین‌المللی (ISS) جایگزین اسپیس ایکس شود. فضاپیمای Dream Chaser، یک فضاپیمای قابل استفاده مجدد است که می‌تواند هم محموله و هم فضانورد حمل کند.
این تحولات نشان می‌دهد که وابستگی به یک تأمین‌کننده واحد، حتی در بخش‌های خصوصی، می‌تواند چالش‌های استراتژیکی ایجاد کند. دولت آمریکا به دنبال تنوع‌بخشی به شرکای فضایی خود است تا از آسیب‌پذیری‌های احتمالی در آینده جلوگیری کند.


#اسپیس_ایکس #ناسا #پنتاگون #فناوری_فضایی #امنیت_ملی


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...
آدرس کانال اصلی:
https://t.me/Tu_24
آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir


🔵 نکته برنامه نویسی



🐤 Canary Deployment (استقرار قناری)



یک تکنیک استقرار نرم‌افزار هست که شبیه Blue-Green عمل می‌کنه، ولی با یک تفاوت مهم:
👉 به‌جای اینکه یک‌باره همه کاربران به نسخه جدید منتقل بشن، فقط درصد کمی از کاربران (مثلاً ۵٪) اول نسخه جدید رو می‌بینن.



📌 ایده اصلی

* نسخه قدیمی (Stable) هنوز در حال سرویس‌دهی به بیشتر کاربران هست.
* نسخه جدید (Canary) به بخش کوچکی از کاربران داده میشه.
* رفتار اون‌ها، لاگ‌ها و خطاها بررسی میشه.
* اگر همه‌چیز خوب بود → به‌مرور ترافیک بیشتری به نسخه جدید منتقل میشه.
* اگر مشکل پیدا شد → سریعاً نسخه جدید حذف میشه و کاربران دوباره ۱۰۰٪ روی نسخه پایدار می‌مونن.



مثال تصویری (مفهومی)

Users ----> [ 90% Old Version | 10% New Version ]
بعد از تست موفق:

Users ----> [ 30% Old Version | 70% New Version ]
و در نهایت:

Users ----> [ 0% Old Version | 100% New Version 🚀 ]


📖 جاهای کاربردی

* اپلیکیشن‌های با میلیون‌ها کاربر (مثل فیسبوک، گوگل، توییتر).
* سیستم‌های حساس که نمی‌خوای ریسک استقرار یک‌باره داشته باشی.
* پرداخت آنلاین یا سیستم‌های مالی → خطا اینجا خیلی گرونه.



🛠️ مزایا

* ریسک پایین → چون فقط درصد کمی کاربر نسخه جدید رو می‌بینن.
* بازخورد سریع → میشه مشکلات رو قبل از گسترش پیدا کرد.
* انعطاف‌پذیر → درصد کاربرها رو به‌آرامی میشه افزایش داد.



⚠️ معایب / چالش‌ها

* نیاز به Load Balancer یا سیستم Routing هوشمند.
* باید لاگ‌ها و مانیتورینگ خیلی قوی باشه.
* هماهنگی بین دیتابیس و نسخه‌های مختلف کار رو پیچیده می‌کنه.



👉 تشبیه ساده

Canary Deployment مثل فرستادن یک قناری به معدن ⛏️🐤
قدیما معدن‌کارها قناری رو می‌فرستادن داخل تونل → اگه زنده موند یعنی هوا امنه، اگه مُرد یعنی مشکل هست و باید برگردن!
اینجا هم نسخه جدید مثل همون قناریه: اول فقط روی تعداد کمی تست میشه، بعد روی همه کاربران.



ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir


🔵 نکته برنامه نویسی

یک نکته مهم در مورد استفاده از Git حتی برای پروژه‌های شخصی اینه که:

> Git فقط برای همکاری تیمی نیست، بلکه یک "ماشین زمان" شخصی برای کد توست.

با Git می‌تونی:

⬅️ هر تغییری که در گذشته دادی رو دقیق ببینی.
⬅️ به نسخه‌های قبلی کدت برگردی، حتی اگر همه‌چیز رو خراب کرده باشی.
⬅️ بدون ترس از خراب شدن پروژه، ایده‌های جدید رو تو شاخه (branch) جدا تست کنی.

📌 مثال ساده:
فرض کن امروز یه تغییر میزنی که فکر می‌کنی عالیه، ولی فردا می‌بینی کدت پر از باگه.
با یک دستور ساده:

git checkout <commit-id>
می‌تونی برگردی به روزی که کدت بدون مشکل کار می‌کرد.


ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ

لطفا ما رو به دیگران هم معرفی کنید...

آدرس کانال اصلی :
https://t.me/Tu_24

آدرس وبسایت:
https://Tutorial24.ir
امتحانش مجانیست....

این تضمین را می‌دهیم که، طی ۵ جلسه رایگان شما را عاشق زبان انگلیسی می‌کنیم.

ثبت‌نام نهمین دوره ۰ تا ۱۰۰ مکالمه و آیلتس دکتر مردانی شروع شد.

جهت شرکت در ۵ جلسه رایگان برای تصمیم‌گیری، لطفا به آیدی پشتیبانی در تلگرام پیام دهید.👇

@Course_support7

دکتر نوید مردانی، استاد دانشگاه، از دانشگاه بریستول انگلستان.

پیج اینستاگرام دکتر مردانی؛👇
www.instagram.com/zabanmardani