پنج روش ریورس کردن یک لیست در پایتون

@python_rd

ساخت table با پایتون

@python_rd

غیر اینه؟😂😂😂
@python_rd

13 ایده پروژه برای برنامه‌نویسای جنگو

1- ارسال ایمیل با جنگو
2- سیستم لاگین
3- تبدیل متن به HTML
4- برنامه چت ساده
5- شمارش میزان کالری
6- سیستم بیمارستان
7- برنامه ToDo App
8- وب اپلیکیشن دیکشنری
9- سیستم آزمون آنلاین
10- ساخت شبکه اجتماعی
11- برنامه تماس تصویری
12- وبلاگ
13- برنامه هواشناسی


@python_rd

تحلیل احساسات بازار ارزهای دیجیتال

این بار ما یک اپلیکیشن ساده برای کار با بازار ارزهای دیجیتال خواهیم ساخت. این ابزار توییت‌های تازه در مورد ارزهای دیجیتال را جمع‌آوری می‌کند، احساسات آنها را تجزیه و تحلیل می‌کند و تصویری از «دمای» بازار می‌سازد.

این پروژه می‌تواند برای ایجاد الگوریتم‌های معاملاتی، داشبوردهای تحلیلی یا صرفاً برای نظارت بر «وضعیت» بازار ارزهای دیجیتال، مقیاس‌پذیر باشد

@python_rd

🖥 ظرافت‌های استفاده از اعداد به عنوان کلید

کلیدهای عددی در دیکشنری‌ها از قوانین مقایسه اعداد پیروی می‌کنند. بنابراین، int(1) و float(1.0) به عنوان یک کلید در نظر گرفته می‌شوند. با این حال، از آنجا که مقادیر float به صورت تقریبی ذخیره می‌شوند، استفاده از آنها به عنوان کلید توصیه نمی‌شود.

>>> {True: 'yes', 1: 'no', 1.0: 'maybe'}
{True: 'maybe'}

✅ کتابخانه NumPy چیست؟

📚کتابخانه NumPy یک کتابخانه پایتون منبع باز است که تقریباً در هر زمینه‌ای از علم و مهندسی استفاده می‌شود. این استاندارد جهانی برای کار با داده های عددی در پایتون است و در هسته اکوسیستم های علمی Python و PyData قرار دارد. کاربران NumPy شامل همه افراد از کدنویسان مبتدی تا محققان با تجربه هستند که تحقیقات و توسعه علمی و صنعتی را انجام می دهند. NumPy API به طور گسترده در Pandas، SciPy، Matplotlib، scikit-learn، scikit-image و بسیاری دیگر از بسته های علوم داده و علمی Python استفاده می شود.
⭕️ کتابخانه NumPy شامل آرایه های چند بعدی و ساختارهای داده ماتریسی است.

📝 این کتابخانه پایه ترین کتابخانه مورد استفاده در هوش مصنوعی است و فراگیری بیشتر آن باعث فهم بیشتر داده و شیوه آماده سازی آن برای الگوریتم می شود.
#کتابخانه
#NumPy
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

Finally🗿😎😂
#میم
#فان
◦•◉✿ @python_rd ✿◉•◦

خروجی کد چیه؟

@python_rd‌
‌‌

خروجی کد چیه؟

@python_rd‌
‌‌

✔️ کد شناسایی بانک از روی شماره کارت با پایتون!

اگه شماره کارت بانکی داری و می‌خوای بدونی این کارت مربوط به کدوم بانکه، فقط کافیه ۶ رقم اولش (BIN) رو بررسی کنی. با این کد پایتونی، به‌راحتی می‌تونی بانک رو تشخیص بدی:

  مناسب پروژه‌های پرداخت، فرم‌های ورود اطلاعات یا تحلیل داده

banks = {
    '603799': 'بانک ملی',
    '603770': 'بانک صادرات',
    '603769': 'بانک کشاورزی',
    '589210': 'بانک سپه',
    '610433': 'بانک ملت',
    '628023': 'بانک مسکن',
    '627648': 'بانک توسعه صادرات',
    '627961': 'بانک صنعت و معدن',
    '627353': 'بانک تجارت',
    '589463': 'بانک رفاه',
    '639347': 'بانک پاسارگاد',
    '627412': 'بانک اقتصاد نوین',
    '622106': 'بانک پارسیان',
    '627488': 'بانک کارآفرین',
    '621986': 'بانک سامان',
    '639346': 'بانک سینا',
    '639607': 'بانک سرمایه',
    '502806': 'بانک شهر',
    '502938': 'بانک دی',
    '627381': 'بانک انصار',
    '639599': 'بانک قوامین',
}

def detect_bank(card_number: str) -> str:
    # Check if input is valid
    if len(card_number) < 6 or not card_number.isdigit():
        return "Invalid card number. Please enter at least 6 digits."

    # Extract first 6 digits (BIN)
    bin_code = card_number[:6]

    # Lookup bank name from dictionary
    bank_name = banks.get(bin_code, "Unknown Bank")

    return f"Detected Bank: {bank_name}"

if __name__ == "__main__":
    print("=== Bank Detector ===")
    card_input = input("Enter your card number: ")
    result = detect_bank(card_input)
    print(result)

@python_rd

خروجی کد چیه؟

@python_rd‌
‌‌

➖ نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی | AI

🔘 هوش مصنوعی برای هوشمندسازی ماشین‌ها استفاده میشه و مزایا و فایده‌ها زیادی برای جامعه و انسان داره.

👈 گام اول- ریاضیات
🔘 همون‌طور که اکثر دانشجویان رشته کامپیوتر می‌دانند ریاضیات و به خصوص مباحث جبرخطی، دیفرانسیل، حسابان، ساختمان گسسته و آمار و احتمال توی این رشته و گرایش نقش بزرگی رو ایفا می‌کنند؛ چرا که ماشین‌ها و کامپیوترها تنها راهی که می‌فهمند اعمال منطقی و ریاضیات است و برای این که ما برنامه‌ها و اهداف خودمون رو به اون‌ منتقل کنیم باید بهشون فعالیت منطقی و ریاضیات بدیم.

🔘 در نتیجه شما برای شروع در گرایش هوش مصنوعی و زیرشاخه آن که بخواین فعالیت کنید، ناچارید این دروس رو یاد بگیرید.

👈 گام دوم - برنامه نویسی
🔘 برنامه نویسی رکن اصلی تو زمینه هوش مصنوعی داره و شما قبل از تسلط به زبان برنامه نویسی، باید به ساختمان داده و طراحی الگوریتم که از دروس تخصصی کامپیوتر هستند مسلط شوید چرا که شرط لازم برای نوشتن یک برنامه درست و بهینه و با خطا کم، باید الگوریتم رو به درستی دانست تا بتواند باعث صرفه‌جویی و کارآمد بودن بیشتر یک کد رو داشته باشد.

🔘 از بین زبان‌های برنامه نویسی که با هوش مصنوعی تعامل خوبی دارند، می‌تو‌نیم به پایتون اشاره کنیم:
پایتون: به دلیل سادگی و داشتن پکیج‌هایی مثه sci-kit learn کار با این کتابخونه به طور عمده در زمینه‌های data mining و data analys است که طیف وسیعی از الگوریتم‌ها یادگیری ماشین در اون تعبیه شده، که از محبوب‌ترین زبان‌ها برنامه نویسی است.

🔘 بعد از یادگیری مقدماتی زبان برنامه نویسی، باید شیوه کار کردن با کتابخانه‌ها مختلف و مرتبط با هوش مصنوعی مثه numpy (کتابخونه‌ای که به کمکش می‌تونیم روی داده‌های عددی‌ایی که در حافظه موجوده، عملیات مختلفی رو انجام بدیم) رو یاد بگیرید و بارها و بارها تمرین کنید که در استفاده از اون متخصص شوید.

👈 گام سوم - مباحث و فیلدهای هوش مصنوعی
🔘 بعد از این که از مباحث اولیه عبور کردید، باید یه دانش عمومی از هوش مصنوعی رو آموزش ببینید.

🔘 بعد از پیشرفت هوش مصنوعی، این رشته به زیر رشته‌های مختلفی تقسیم شد که در عین ارتباطی که بین این زیرشاخه‌ها وجود داره، در موارد تخصصی و هدف‌های هر کدوم، تفاوت‌های چشم‌گیری رو شاهد هستیم.

🔘 بسته به علاقه و استعداد خودتون می‌تونید هر کدوم از این زیرشاخه‌ها رو انتخاب کنید که نقشه راه هر زیرشاخه با زیرشاخه دیگری تفاوت داره.

🔘 البته لازم به ذکر است که یکی دیگر از مهارت‌هایی که به پیشرفت شما در زمینه هوش مصنوعی کمک می‌کنه آشنایی کامل و تخصصی با زبان انگلیسی است چرا که به روز بودن و مطالعه‌ی مقالات روز دنیا در این رشته اهمیت بالایی داره اکثر این مقالات به زبان انگلیسی است و از آن‌جا که یه فیلد در رشته کامپیوتر است دانستن زبان انگلیسی لازم است.

📌 ریاضیات و برنامه نویسی برای همه زیرشاخه‌ها هوش مصنوعی موردنیازه و در واقع جز قدم‌های اولیه به عنوان پیش‌نیاز به حساب میاد.
@python_rd

خروجی کد چیه؟

@python_rd
‌‌