ساختمان داده در پایتون

@python_rd

این از اون هوش مصنوعی های تصویر ساز کاربردیه

◀️یه هوش مصنوعی آوردم که از هر انگشتش یه هنری می‌باره😎

◀️عکس های ایرانی رو به بهترین نحو ممکن جنریت میکنه

◀️بهش خصوصیات اخلاقی میدی تا بر همون اساس یه چهره بسازه

◀️میتونی بهش عکس خودت رو بدی تا در سبک ها و استایل های مختلف قرار بده

◀️میتونی باهاش کاور ویدیو های یوتیوب رو بسازی و خیلی کار های دیگه که نمیشه توی این پست همشونو بگم😬

⏺همه و همه در وب‌سایت زیر👇👌

🔗 Glif.app

پنج روش ریورس کردن یک لیست در پایتون

@python_rd

Inverse of a matrix

@python_rd

🔶کاربرد های پایتون در هوش مصنوعی:

🔹یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: پایتون به عنوان یکی از زبان‌های اصلی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch که ابزارهای قدرتمندی برای این حوزه ارائه می‌دهند، به زبان پایتون پیاده‌سازی شده‌اند.

🔹پردازش زبان طبیعی (NLP): در حوزه پردازش زبان طبیعی، پایتون از طریق کتابخانه‌هایی مانند NLTK (Natural Language Toolkit) و SpaCy استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها برای تحلیل و پردازش متون به زبان انسانی، تشخیص انواع متن، ترجمه ماشینی و دیگر کاربردها به کار می‌روند.

🔹پردازش تصویر و بینایی ماشین: برای پردازش تصویر و بینایی ماشین، پایتون از کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و scikit-image استفاده می‌کند. این کتابخانه‌ها ابزارهایی برای تشخیص الگوها، تشخیص اشیا، تشخیص چهره، تشخیص اثر انگشت و سایر وظایف پردازش تصویر را فراهم می‌کنند.

🔹سیستم‌های پیشنهادگی: در سیستم‌های پیشنهادگی (مانند سیستم‌های پیشنهاد محتوا)، پایتون به عنوان زبان اصلی برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از کتابخانه‌هایی مانند Surprise و LightFM برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگی در پایتون استفاده می‌شود.

🔹تحلیل داده و انتقال آنها به اطلاعات مفید: پایتون به عنوان یکی از ابزارهای اصلی برای تحلیل داده و استخراج اطلاعات از داده‌های ساختار یافته و نا‌ساختاری (مانند داده‌های وب، داده‌های حسگرها و داده‌های مرتبط با IoT) به کار می‌رود. کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و scikit-learn به این منظور استفاده می‌شوند.

🔹پردازش گفتار: برای پردازش سیگنال‌های صوتی و تشخیص گفتار، پایتون از کتابخانه‌هایی مانند SpeechRecognition و librosa استفاده می‌کند.

همچنین، پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، در سایر حوزه‌های هوش مصنوعی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد مانند رباتیک، تحلیل اعمال تصویری، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و غیره.

@python_rd

🔹OOP

🔶@python_rd

🔹برنامه پایتون برای ساخت ساعت دیجیتال با استفاده از Tkinter

🔶 @python_rd

Track phone location using python

🔶 @python_rd

راهنمای پایتون

⠀🔹 @python_rd

این یه وبسایت خوب برای تمرین برنامه نویسی با پایتونه:

pynative.com

⠀🔹 @python_rd

سلام!
امیدوارم که حالتون خوب باشه...
ممنون میشم اگر انتقادات و پیشنهادات خودتون رو در خصوص محتوای کانال تو کامنت بنویسید تا بتونیم در ادامه کیفیت محتوای خودمون رو ارتقا بدیم🙏🖤

🎨 ادغام هنر و فناوری

✨ ویدئوی خیره کننده تولید شده توسط هوش مصنوعی که در آن نقاشی‌های معروف زنده می‌شوند!

✨ با استفاده از Runway GEN-3 Alpha Turbo برای تصاویر و هوش مصنوعی Suno برای موسیقی.
@python_rd

#چالش
🔶 چگونه بدون استفاده از حلقه، یک رشته را معکوس کنیم؟

🔹@python_rd

#ترفند
🔶استفاده از تابع zip برای ادغام دو لیست به صورت جفتی

scores = [90, 85, 92]

for name, score in zip(names, scores):
    print(f'{name} scored {score}')

🔹@python_rd

بازی XO در پایتون:

import sys

# تعریف رنگ‌ها
BLACK = (0, 0, 0)
WHITE = (255, 255, 255)

# اندازه و تعداد خطوط و ستون‌ها
ROW_COUNT = 3
COLUMN_COUNT = 3
SQUARESIZE = 100

# تنظیمات صفحه
width = COLUMN_COUNT * SQUARESIZE
height = (ROW_COUNT + 1) * SQUARESIZE
size = (width, height)

# ساخت صفحه
screen = pygame.display.set_mode(size)

# تابع برای رسم صفحه بازی
def draw_board(board):
    for c in range(COLUMN_COUNT):
        for r in range(ROW_COUNT):
            pygame.draw.rect(screen, WHITE, (c * SQUARESIZE, r * SQUARESIZE + SQUARESIZE, SQUARESIZE, SQUARESIZE))
            pygame.draw.circle(screen, BLACK, (int(c * SQUARESIZE + SQUARESIZE / 2), int(r * SQUARESIZE + SQUARESIZE + SQUARESIZE / 2)), 30)

    pygame.display.update()

# تابع اصلی
def main():
    pygame.init()
    draw_board([])

    while True:
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                pygame.quit()
                sys.exit()

main()

🔶@python_rd

Machine Learning with Python for Everyone


کتاب یادگیری ماشین با پایتون برای همه


🔶@python_rd

آشنایی با Decorator ها: جادوی ترکیب کارکردها

در پایتون، Decoratorها یکی از ویژگی‌های قدرتمند و کاربردی هستند که به شما امکان می‌دهند تا بدون تغییر در ساختار یک تابع، قابلیت‌های جدیدی به آن اضافه کنید. Decoratorها می‌توانند به عنوان ابزارهایی برای افزودن لاگینگ، اعتبارسنجی، یا هر نوع پردازش اضافی دیگر به توابع شما به کار روند.

مثال ساده:

فرض کنید می‌خواهید زمان اجرای یک تابع را محاسبه و به آن گزارش کنید. با استفاده از Decorator، می‌توانید این کار را به شکلی تمیز و کوتاه پیاده‌سازی کنید.

def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f'Execution time: {end_time - start_time} seconds')
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def sample_function(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

sample_function(1000000)

قابلیت استفاده مجدد: می‌توانید یک Decorator را برای چندین تابع استفاده کنید.
افزایش خوانایی کد: با جداسازی منطق اضافی از توابع اصلی، کدتان تمیزتر می‌شود.

با استفاده از Decoratorها، می‌توانید ساختار برنامه‌نویسی خود را بهبود ببخشید و قابلیت‌های وسیعی را به برنامه‌های خود اضافه کنید.

@python_rd

کتابخانه Requests یکی از پرکاربردترین ابزارها برای ارسال HTTP request در پایتونه. با استفاده از این کتابخانه می‌تونید به سادگی با APIهای مختلف ارتباط برقرار کنید و داده‌ها رو رد و بدل کنید.

مثال ساده:

response = requests.get('https://api.example.com/data')
if response.status_code == 200:
    print('Data:', response.json())
else:
    print('Failed to retrieve data')

@python_rd

Prime functions in python

@python_rd

#سوال

پایتون در چه سالی، در کدام کشور و به دست چه کسی ساخته شد؟

@python_rd

🟣بعد از یادگیری پایتون برای افزایش مهارت چه چیزهایی رو میتونیم یاد بگیریم؟

🔹الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها
🔹پایگاه‌ داده‌ها (SQL و NoSQL)
🔹فریمورک‌های وب (Django, Flask)
🔹تست و Debugging
🔹مهارت‌های مدیریت نسخه (Git)
🔹کتابخانه‌های علمی (NumPy, Pandas, Matplotlib)
🔹یادگیری ماشین (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
🔹امنیت و شبکه
🔹پردازش داده‌ها و Big Data
🔹توسعه API (RESTful, GraphQL)
🔹معماری نرم‌افزار
🔹DevOps و CI/CD
🔹کار با داده‌های حجیم (Hadoop, Spark)
🔹توسعه موبایل (Kivy, BeeWare)
🔹اینترنت اشیا (IoT)
🔹توسعه بازی (Pygame)
🔹پردازش تصویر (OpenCV)
🔹توسعه اسکریپت‌ها و اتوماسیون
🔹برنامه‌نویسی موازی و چند نخی
🔹پردازش زبان طبیعی (NLTK, SpaCy)

@python_rd