متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
برنامهنویسی | هوش مصنوعی | علم داده
الذهاب إلى القناة على Telegram
✳️ گروه رسانهای ماهنامه شبکه: 🔗 shabakeh-mag.com ماهنامه شبکه: 🌐 @ShabakehMAG برنامهنویسی | پایتون 🐍 @Python_0to100 گروه گفتمان برنامهنویسی: 🗨 @programming_group 🚨تبلیغات هدفمند 🆑 https://www.httb.ir/
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام برنامهنویسی | هوش مصنوعی | علم داده
تُعد قناة برنامهنویسی | هوش مصنوعی | علم داده (@python_0to100) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 18 556 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 238 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 17 961 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 18 556 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -265، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -26، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0.87%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 162 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل جویین, واقعی, شین, هکر, اینکانال.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“✳️ گروه رسانهای ماهنامه شبکه:
🔗 shabakeh-mag.com
ماهنامه شبکه:
🌐 @ShabakehMAG
برنامهنویسی | پایتون
🐍 @Python_0to100
گروه گفتمان برنامهنویسی:
🗨 @programming_group
🚨تبلیغات هدفمند
🆑 https://www.httb.ir/”
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.
18 556
المشتركون
-2624 ساعات
-1047 أيام
-26530 أيام
أرشيف المشاركات
💠 زبان برنامه نویسی سی شارپ چه قابلیتهایی در اختیار کاربران قرار میدهد
👈سی شارپ چیست؟
🔘 سی شارپ یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که امکان ساخت طیف گستردهای از برنامههای کاربردی با استفاده از این زبان وجود دارد. به همین دلیل است که کارشناسان پیش بینی کردهاند در سالهای آتی بر تعداد برنامهنویسان علاقهمند به این زبان افزوده خواه شد.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20587
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
📌 @karinsoo_com
💠 پایتون یا آر، کدامیک در زمینه علم دادهها عملکرد بهتری دارد؟
👈 زبان مناسب برای علم دادهها
🔘 پایتون و آر دو زبان برنامهنویسی متنباز محبوب در حوزه علم دادهها هستند که شباهتهای زیادی به هم دارند و مزایای قابل توجهی در اختیار متخصصان علم دادهها قرار میدهند. درست است که هر دو زبان آینده درخشانی دارند و به متخصصان در انجام کارها کمک میکنند، اما در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و نوآوریهای مرتبط با دادهها نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. هر دو زبان برای کارهای علم داده مناسب هستند و قادر هستند در زمینه دستکاری دادهها، خودکارسازی، تجزیهوتحلیل کسبوکار و کاوش در کلاندادهها مورد استفاده قرار گیرند. تفاوت اصلی این است که پایتون یک زبان برنامهنویسی همه منظوره است، در حالی که آر عملکرد عالی در زمینه تجزیهوتحلیل آماری دارد.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20476
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
📌 @karinsoo_com
💠 نکات و ترفندهایی که هنگام نوشتن کدهای React باید به آنها دقت کنید
👈 بهترین الگوهای طراحی در React
🔘 هنگامیکه برای اولین بار بهعنوان برنامهنویس شروع به کدنویسی میکنید، کدهایتان بهلحاظ گرامر و ترکیب نحوی شباهت کمی به کدهایی خواهند داشت که چند سال بعد خواهید نوشت، زیرا به مرور زمان تجربهتان بیشتر میشود، با الگوهای طراحی آشنا میشوید و با نگاه کردن به کدهای دیگران میآموزید که باید بر مبنای چه اصولی گام بردارید تا کدهای کارآمد و دقیقی بنویسید. علاوه بر این، با جستوجو در اینترنت و یافتن بهترین الگوهای طراحی، قادر خواهید بود بهشکل سادهتری با اعضای تیم به تعامل بپردازید. در این مقاله با برخی از بهترین تکنیکها و الگوهای کدنویسی در React آشنا میشوید. الگوهایی که کمک میکنند کدهایی شفاف، خوانا و به دور از اشتباهات رایج بنویسید.
👈 متن کامل مقاله:
shabakeh-mag.com/node/20363
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
💠 یادگیری تقویتی در چه حوزههایی کاربرد دارد؟
👈 حل مشکلات بهشیوه پرداخت پاداش
🔘 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که بهعنوان یک مدل یادگیری نیمهنظارتی در دنیای یادگیری ماشین شناخته میشود، تکنیکی است که به یک عامل اجازه میدهد بر مبنای مجموعه اقداماتی با محیط تعامل داشته باشد و بر مبنای کارهایی که انجام میدهد بالاترین پاداشها را دریافت کند و در مقابل اگر کاری را اشتباه یا ضعیف انجام دهد، پاداشی دریافت نکند. در بیشتر موارد، الگوریتمهای یادگیری تقویتی بر مبنای مدل تصمیمگیری مارکوف (MDP) مدلسازی میشود. با توجه به اینکه یادگیری تقویتی یکی از پارادایمهای قدرتمند یادگیری ماشین است، این پرسش مطرح است که در چه حوزههایی کاربرد دارد یا به عبارت دقیقتر فناوری مذکور، چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارد؟ در این مقاله نگاهی اجمالی به مهمترین کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی خواهیم داشت.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20290
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
📌 @karinsoo_com
Repost from ماهنامه شبکه
🛍 خرید نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 260
👈 پرونده ویژه: سوئیچ، شاهراه دسترسی کلاینتها به روتر و اینترنت
فرمت: PDF
قیمت: 10.000 تومان
لینک خرید:
🔗 https://www.shabakeh-mag.com/product/mag/20581
➖➖➖➖➖➖
🌐 @ShabakehMAG
Repost from ماهنامه شبکه
🎊 ماهنامه شبکه - شماره 260 - منتشر شد 🎊
👈 پرونده ویژه: چگونه سوئیچ مناسبی برای لایه دسترسی خریداری کنیم؟
📃 شماره 260 ماهنامه شبکه با سرمقاله (کشاورزی دقیق 2) شروع میشود.
🔮 در فصل شاهراه اطلاعات این شماره (کاشتنیهای مغزی، توانایی صحبت کردن را به آسیبدیدگان باز میگردانند)
🌐 در فصل فناوری شبکه بررسی میکنیم که (شبکههای تحویل محتوا چگونه اطلاعات را در اختیار کاربران قرار میدهند؟)
🛡 در فصل امنیت به دنبال پاسخ این سوال رفتیم (چگونه برای شبکه خود، چکلیست امنیتی آماده کنیم؟)
🔰 در فصل عصر شبکه یاد میگیرید: (فلج تحلیلی چیست و چگونه با آن مقابله کنیم؟)
🏵 و در نهایت در پرونده ویژه (سوئیچ، شاهراه دسترسی کلاینتها به روتر و اینترنت) را بررسی و تحلیل کردیم.
فهرست مطالب :
🔗 https://www.shabakeh-mag.com/product/mag/20581
➖➖➖➖➖➖
#ماهنامه_شبکه
🌐 @ShabakehMAG
💠 بکاند و برنامهنویسیِ بکاند به چه معنا است؟
👈 آشنایی با مفهوم زیربنایی برنامهنویسی وب
🔘 برنامهنویسی یکی از مهمترین مشاغل عصر فعلی است، زیرا زندگی مردم بهگونهای شده که نمیتوانند بدون برنامههای کاربردی و وبسایتها به کار روزانه خود ادامه دهند. از اشتراکگذاری تصاویر گرفته تا درخواست تاکسی آنلاین، انجام تراکنشهای بانکی و غیره همگی با کمک برنامههای کاربردی انجام میشوند. این برنامهها تجربه کاربری یکپارچه ارائه میکنند. با اینحال، تاکنون به این موضوع فکر کردهاید که چگونه این تجربه کاربری در برنامههای کاربردی اعمال شده است؟ تمامی این برنامهها در پشت صحنه کارهایی را انجام میدهند که شما قادر به دیدن آنها نیستید، اما اجازه میدهند به سادهترین شکل کارهای خود را انجام دهید. افرادی که مسئولیت کدنویسی این وظایف را بر عهده دارند، برنامهنویسان بکاند (Back-end) نام دارند.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20403
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
🛡 @DENAIT
📌 @karinsoo_com
💠 کراس، تنسورفلو، پایتورچ؛ تفاوتهای کلیدی سه چارچوب یادگیری عمیق
👈 بررسی سه چارچوب کلیدی دنیای شبکههای عصبی
🔘 یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعههای مهم یادگیری ماشین است که در چند دهه اخیر محبوبیت زیادی پیدا کرده است. همانند هر فناوری نوظهوری، کارفرمایان و صاحبان صنایع این پرسش را مطرح میکنند که آیا امکان بهکارگیری فناوری فوق برای مسائل دنیای واقعی وجود دارد؟ پاسخ مثبت است. یادگیری عمیق این ظرفیت را دارد تا برای حل مسائل خاصی مورد استفاده قرار گیرد. به بیان دقیقتر، بهدلیل سبک و توان پردازشی ویژهای که نیاز دارد، شرکتها برای مسائل خاصی از آن استفاده میکنند. علاوه بر این، توسعهدهندگان مسلط به این فناوری سعی میکنند برای حل مسائل مختلف، از چارچوبها و کتابخانههای مختلف استفاده کنند. بر همین اساس، در این مقاله تصمیم گرفتیم تفاوتهای سه چارچوب بزرگ پایتورچ (PyTorch)، تنسورفلو (TensorFlow) و کراس (Keras) را بررسی کنیم تا شناخت دقیقی در مورد قابلیتهای هر یک از این چارچوبها بهدست آورید.
👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20511
➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
