DLeX: AI Python
هوشمصنوعی و برنامهنویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DLeX: AI Python
تُعد قناة DLeX: AI Python (@ai_python) في القطاع اللغوي الفارسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 284 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 234 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 16 500 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 284 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -58، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.24%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.67% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 754 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 569 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
- 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
لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)
print(classifier.coef_)
print(classifier.intercept_)
خب در این کد attr های عضو کلاس coef_ و intercept_ از این نوع اسم گذاری استفاده کردند.
به نظرتون چرا؟؟
#پاسخ
ویژگی های عضو کلاسی که به _ ختم بشوند در این کتابخانه یعنی مقداردهیشون وابسته به شرایطیست.
در اینجا این دو متغیر وابستند به این که یک بار شی این کلاس با دیتا fit شود و بعد این ویژگی ها مقداردهی شوند...