متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
DLeX: AI Python
الذهاب إلى القناة على Telegram
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DLeX: AI Python
تُعد قناة DLeX: AI Python (@ai_python) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 453 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 320 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 15 657 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 453 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -45، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.07%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.73% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 160 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 800 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“هوشمصنوعی و برنامهنویسی
توییتر :
https://twitter.com/NaviDDariya
تا آزادی ایران از جمهوری اسلامی تبهکار، تبلیغات نداریم.”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
21 453
المشتركون
+824 ساعات
+47 أيام
-4530 أيام
أرشيف المشاركات
21 453
If you have a number of sequences of different length, and call pad_sequences on them, what’s the default result?
21 453
If I put a dropout parameter of 0.2, how many nodes will I lose?
21 453
Repost from تهران دیتا-دانشگاه تهران
#دانشگاه_تهران
❌تنها ۶ نفر از ظرفیت دوره باقیست...
📣 جامعترین دوره آنلاین علمداده کشور!
👨🏻🏫 همراه با برجسته ترین اساتید کشور
🔔 شرایط ویژه (از بلک فرایدی تا روز دانشجو)
🥇 با ارائه گواهینامه دوزبانه از دانشگاه تهران با قابلیت ترجمه رسمی
🌐 اطلاعات بیشتر
https://tehrandata.org/courses/datascience/
⁉️ مشاوره رایگان و ثبت نام
📞 09377516759
🔘 t.me/tehrandata_admin
🆔 t.me/tehran_data
21 453
جواب درست این تکه کد چیه؟؟
>>> name= ['@AI_']
>>> name.append('Python') >>> print(name[1])
21 453
جواب درست این تکه کد چیه ؟
>>> x=[[1]]*2
>>> x[0].append(2) >>> print(x)
21 453
✅ 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.
📝 برای دریافت آموزش از این کتابخانه می توان به لینک زیر مراجعه کرد:
🗒 NumPy Library
@AI_Python
21 453
✅ چگونه یک نقشه حرارتی همبستگی (seaborn correlation heatmap) seaborn در پایتون ایجاد کنیم؟
📝 کتابخانه Seaborn یک کتابخانه پایتون است که مبتنی بر matplotlib است و برای تجسم دادهها استفاده میشود. این یک کتابخانه برای ارائه داده ها در قالب نمودار آماری به عنوان یک medium آموزنده و جذاب برای انتقال برخی اطلاعات است. نقشه حرارتی (correlation heatmap) یکی از مؤلفههایی است که توسط seaborn پشتیبانی میشود که در آن تغییرات در دادههای مرتبط با استفاده از یک پالت رنگ به تصویر کشیده میشود.
📝 یکی از کاربردهای جدی این نقشه حرارتی این است که ما با استفاده از آن می توانیم دادههایی که ارتباط زیادی به هم دیگر دارند را شناسایی کنیم و بجای استفاده کل دادهها برای آموزش کردن مدل از کسری از دادهها استفاده کنیم و میان مشخصههایی که ارتباط بسیار زیاد نشان داده میشود یکی را به عنوان مشخصه نماینده برای دادههای آموزشی معین میکنیم و بقیه را نادیده میگیریم.
جزئیات بیشتر راجع به correlation heatmap در لینک زیر بیان شده است:
🗒 seaborn correlation heatmap
@AI_Python
21 453
Repost from N/a
✅ چگونه یک نقشه حرارتی همبستگی (seaborn correlation heatmap) seaborn در پایتون ایجاد کنیم؟
📝 کتابخانه Seaborn یک کتابخانه پایتون است که مبتنی بر matplotlib است و برای تجسم دادهها استفاده میشود. این یک کتابخانه برای ارائه داده ها در قالب نمودار آماری به عنوان یک medium آموزنده و جذاب برای انتقال برخی اطلاعات است. نقشه حرارتی (correlation heatmap) یکی از مؤلفههایی است که توسط seaborn پشتیبانی میشود که در آن تغییرات در دادههای مرتبط با استفاده از یک پالت رنگ به تصویر کشیده میشود.
📝 یکی از کاربردهای جدی این نقشه حرارتی این است که ما با استفاده از آن می توانیم دادههایی که ارتباط زیادی به هم دیگر دارند را شناسایی کنیم و بجای استفاده کل دادهها برای آموزش کردن مدل از کسری از دادهها استفاده کنیم و میان مشخصههایی که ارتباط بسیار زیاد نشان داده میشود یکی را به عنوان مشخصه نماینده برای دادههای آموزشی معین میکنیم و بقیه را نادیده میگیریم.
جزئیات بیشتر راجع به correlation heatmap در لینک زیر بیان شده است:
🗒 seaborn correlation heatmap
@AI_Python
21 453
Repost from N/a
✅ چگونه یک نقشه حرارتی همبستگی (seaborn correlation heatmap) دریایی در پایتون ایجاد کنیم؟
📝 کتابخانه Seaborn یک کتابخانه پایتون است که مبتنی بر matplotlib است و برای تجسم دادهها استفاده میشود. این یک کتابخانه برای ارائه داده ها در قالب نمودار آماری به عنوان یک medium آموزنده و جذاب برای انتقال برخی اطلاعات است. نقشه حرارتی (correlation heatmap) یکی از مؤلفههایی است که توسط seaborn پشتیبانی میشود که در آن تغییرات در دادههای مرتبط با استفاده از یک پالت رنگ به تصویر کشیده میشود.
📝 یکی از کاربردهای جدی این نقشه حرارتی این است که ما با استفاده از آن می توانیم دادههایی که ارتباط زیادی به هم دیگر دارند را شناسایی کنیم و بجای استفاده کل دادهها برای آموزش کردن مدل از کسری از دادهها استفاده کنیم و میان مشخصههایی که ارتباط بسیار زیاد نشان داده میشود یکی را به عنوان مشخصه نماینده برای دادههای آموزشی معین میکنیم و بقیه را نادیده میگیریم.
جزئیات بیشتر راجع به correlation heatmap در لینک زیر بیان شده است:
🗒 seaborn correlation heatmap
@AI_Hasan
21 453
جواب خروجی کد زیر چیه ؟
>>> a = (1,2,3)
>>> type(a) >>> b= (3) >>> type(b)
21 453
جواب خروجی درست کدام گزینه است؟
>>> def x ( i,values=[] ) : return values.append(i)
>>> print(x(2))
21 453
جواب درست این تکه کد چیه ؟
>>> try: print(1)
... except: print (2) ... finally : print(3) >>>
21 453
جواب درست این تکه کد چیه؟
>>> a = [0,1,2,3]
>>> for a[-1] in a : ... print(a[-1])
21 453
جواب درست این تکه کد چیه ؟
>>> def fun(): for x in range(22,23,24):
print(x) >>> fun()
21 453
جواب درست این تکه کد چیه ؟
>>> l1=['A']
>>> l1.extend('ABC') >>> print(l1)
21 453
جواب این تکه کد چیست؟
>>> List=['Python','Developers']
>>> result=[i for i in List if len(i)>6] >>> print(*result)
