متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
آمارکده
الذهاب إلى القناة على Telegram
✾ ـ﷽ـ ✾ بزرگترین مرجع تخصصی آمار کتب و جزوات دروس تخصصی آمار آموزش مباحث مهم آمار نرم افزار های آماری مشاوره آماری ادمین و روابط عمومی : @Amar_kadeh_admin اینستاگرام: https://instagram.com/amar__kade
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام آمارکده
تُعد قناة آمارکده (@amar_kadeh) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 804 مشتركاً، محتلاً المرتبة 15 701 في فئة التعليم والمرتبة 24 978 في منطقة إيران.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 804 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 624، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 71، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.60%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.85% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 717 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 621 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 5.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل آموزشی, تست, کامپیوتر, سؤال, مرور.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“✾ ـ﷽ـ ✾
بزرگترین مرجع تخصصی آمار
کتب و جزوات دروس تخصصی آمار
آموزش مباحث مهم آمار
نرم افزار های آماری
مشاوره آماری
ادمین و روابط عمومی :
@Amar_kadeh_admin
اینستاگرام:
https://instagram.com/amar__kade”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
12 804
المشتركون
+7124 ساعات
+4017 أيام
+62430 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+869
في 253 قنوات
مايو '26
+227
في 97 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+7
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+2
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+1 221
في 109 قنوات
Get PRO
يناير '26
+374
في 113 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1 091
في 155 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 385
في 137 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+944
في 39 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+1 195
في 5 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+1 341
في 9 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 227
في 23 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 501
في 24 قنوات
Get PRO
مايو '25
+1 578
في 53 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+521
في 11 قنوات
Get PRO
مارس '25
+60
في 10 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+105
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '25
+86
في 5 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+147
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+161
في 7 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+181
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+80
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+96
في 31 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+133
في 6 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+125
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '24
+162
في 6 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+189
في 21 قنوات
Get PRO
مارس '24
+266
في 35 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+195
في 19 قنوات
Get PRO
يناير '24
+201
في 8 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+204
في 42 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+219
في 46 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+207
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+146
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+221
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+215
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+234
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+236
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+154
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+111
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+91
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+125
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+155
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+205
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+129
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+41
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+78
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+44
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+74
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+63
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+95
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+217
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+128
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+118
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+174
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+168
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+222
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+138
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+48
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+54
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+120
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+460
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 27 يونيو | +71 | |||
| 26 يونيو | +45 | |||
| 25 يونيو | +91 | |||
| 24 يونيو | +31 | |||
| 23 يونيو | +95 | |||
| 22 يونيو | +5 | |||
| 21 يونيو | +80 | |||
| 20 يونيو | 0 | |||
| 19 يونيو | +27 | |||
| 18 يونيو | +24 | |||
| 17 يونيو | 0 | |||
| 16 يونيو | 0 | |||
| 15 يونيو | 0 | |||
| 14 يونيو | +68 | |||
| 13 يونيو | +47 | |||
| 12 يونيو | +21 | |||
| 11 يونيو | +52 | |||
| 10 يونيو | +8 | |||
| 09 يونيو | +33 | |||
| 08 يونيو | 0 | |||
| 07 يونيو | +49 | |||
| 06 يونيو | +58 | |||
| 05 يونيو | +3 | |||
| 04 يونيو | +57 | |||
| 03 يونيو | 0 | |||
| 02 يونيو | +4 | |||
| 01 يونيو | 0 |
منشورات القناة
Repost from N/a
💡 به تعدادی برنامه نویس و شبکه و دانشجو خیلی فوری نیازمندیم.
👉 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk
‼️ رایگان ظرفیت محدود ➡️
| 2 |  ✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk | 148 |
| 3 | ✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk | 1 |
| 4 |  مرور مطالب هفته گذشته در آمارکده 📈📅
#مرور_هفتگی
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊✨
┗━━━━━━━━━━ | 13 |
| 5 | ✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 https://t.me/addlist/HemQbQ0P9VZiM2Fk | 42 |
| 6 |  وقتی از صبح بیدار بودی و خسته ای | 338 |
| 7 | دارم هکر میشم ......☠😈
هکر شو همه جا رو هک کن 👾👾 | 98 |
| 8 | ⚽️ وقتی نتیجه، همه حقیقت را نمیگوید
یه نگاه آماری به پشتپرده گلهای نزده
━━━━━━━━━━━━━━
تیمت ۲۰ شوت زد، حریف ۴ تا.
نتیجه؟ ۰-۱ باختی.
هوادار میگه: «شانس نیاوردیم.»
مربی میگه: «دروازهبانشون فوقالعاده بود.»
آنالیستِ آماری میگه: «صبر کن اول ببینم اون شوتها از کجا بودن.»
━━━━━━━━━━━━━━
📊 منظور از xG چیه؟
عبارت xG (Expected Goals) یعنی:
احتمال اینکه یه شوت مشخص گل بشه.
نه همه شوتها با هم برابرن.
شوت از ۵ متر جلوی دروازه با شوت از خط میانی فرق داره که این رو همه میدونن.
ولی xG این تفاوت رو عددی میکنه.
مثال ساده:
🔹 شوت از روی نقطه پنالتی xG ≈ ۰.۷۶
🔹 شوت با سر از ۱۰ متر xG ≈ ۰.۱۲
🔹 شوت از بیرون محوطه xG ≈ ۰.۰۳
جمع xG همه شوتهای یه بازی = تعداد گلهایی که انتظار داشتیم اون تیم بزنه.
━━━━━━━━━━━━━━
🧠 پشتش چه مدل آماریایه؟
در سادهترین شکلش، xG با رگرسیون لجستیک محاسبه میشه:
P(گل) = σ(β₀ + β₁·فاصله + β₂·زاویه + β₃·هدر + ...)
که σ
تابع سیگموید است و خروجی رو بین ۰ و ۱ نگه میداره.
متغیرهای اصلی مدل:
🔸 فاصله از دروازه
🔸 زاویه شوت نسبت به دروازه
🔸 هدر بود یا با پا
🔸 موقعیت دفاع حریف
🔸 فشار دفاعی روی شوتزننده
روشهای پیشرفتهتر شامل Gradient Boosting، شبکههای عصبی، Random Forest و SVM هم هستن ولی منطق آماری پشت همهشون یکیه:
یه مسئله طبقهبندی دوکلاسه (گل / نه گل) روی صدها هزار شوت تاریخی.
━━━━━━━━━━━━━━
🎯 چرا مهمه؟
بدون xG، فقط نتیجه میبینیم و نه کیفیت بازی.
یه تیم میتونه ۳ بازی پشت سر هم ببازه ولی xG بالاتری از حریف داشته باشه.
یعنی: بدشانس بوده، نه بد بازی کرده.
این برای سه گروه حیاتیه:
🔹 مربی : میفهمه آیا سیستمش واقعاً خوبه یا فقط نتایج خوبی داشته.
🔹 باشگاه : برای خرید بازیکن، xG فردی رو نگاه میکنه، نه فقط گلزده.
🔹 شرطبندی و پیشبینی : مدلهای xG پایه تحلیل احتمال نتایجن.
━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ کجا xG شکست میخوره؟
مشکل اول: مدل موقعیت رو میبینه، بازیکن رو نه
یه شوت از نقطه پنالتی برای همه xG یکسانی داره - چه مسی باشه، چه آخرین نفر نیمکت.
تحقیقات اخیر نشون داده که موقعیت بازیکن (مهاجم در برابر هافبک) واقعاً روی احتمال گل تأثیر داره این چیزیه که مدلهای ساده نادیده میگیرن.
مشکل دوم: نویز در نمونه کوچک
در یه بازی، تفاوت xG و گل واقعی میتونه صرفاً شانس باشه.
و اینکه در بلندمدت (یه فصل کامل) معنادار میشه - نه در یه بازی.
مشکل سوم: چه چیزی رو اندازه نمیگیره؟
کیفیت دریبل قبل از شوت، خستگی بازیکن، فشار روانی - هیچکدام در مدل نیستن.
━━━━━━━━━━━━━━
🎯 جمعبندی
xG یه معجزه نیست اما یه ابزار آماری با فرضیات مشخصه.
قدرتش اینه که نویز نتایج کوتاهمدت رو کاهش میده و سیگنال واقعی کیفیت بازی رو نشون میده.
ضعفش اینه که مثل هر مدل آماری، سادهسازی واقعیته و واقعیت فوتبال پیچیدهتر از هر معادلهایه.
"All models are wrong, but some are useful."
جورج باکس
xG یکی از مفیدترینهاست.
━━━━━━━━━━━━━━
📚 منابع:
📖 Scholtes & Karakuş (2024). Bayes-xG. Frontiers in Sports and Active Living.
📖 Box, G.E.P. (1976). Science and Statistics. *Journal of the American Statistical Association.
Frontiers
PubMed Central
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━ | 493 |
| 9 | 🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩
🔴به مناسبت ۲ ساله شدن عمر چنلمون چنل های vip که قیمت یک میلیون هست به ۱۰ نفر اول رایگان میدیم و بعد از ۱۰ نفر به طور خودکار لینک باطل میشه جوین بدین🆕🤩🤩
⛓https://t.me/addlist/_3PqrBLjDxQ3OTg8
#تبلیغ_نیست
🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩 | 211 |
| 10 | 🧠 ماشینها چطور درس میخوانند؟ (فراتر از حدس و خطا)
در پست قبل گفتیم که در «یادگیری ماشین»، ما به جای نوشتن قوانین سخت و خشک، به کامپیوتر داده میدهیم تا یاد بگیرد. اما این «یادگیری» دقیقاً پشت صحنه چه اتفاقی میافتد؟ آیا ماشین واقعاً میفهمد یا فقط تقلید میکند؟ 🤔
بیایید با یک مثال واقعی شروع کنیم. فرض کنید میخواهیم به یک هوش مصنوعی یاد بدهیم تفاوت بین «سیب» و «پرتقال» را تشخیص دهد. 🍎🍊
۱. چالشِ روش سنتی (چرا جواب نمیدهد؟)
در برنامهنویسی قدیمی، ما باید دستور میدادیم: «اگر گرد بود و قرمز، سیب است؛ اگر نارنجی بود و زبر، پرتقال است.»
اما دنیای واقعی بسیار پیچیده است! سیبهای سبز داریم، پرتقالهای نرسیده یا حتی سیبهایی که تغییر شکل دادهاند. قوانین انسانی ما خیلی زود شکست میخورند. 🛑
۲. روش یادگیری ماشین (استراتژیِ آزمون و خطا)
در یادگیری ماشین، ما به جای قانونگذاری، به مدل اجازه میدهیم خودش تجربه کسب کند. فرآیند آموزش اینطور است:
* مرحله اول: حدس زدن (Guessing): در ابتدا مدل کاملاً «خام» است. مثل دانشآموزی که هیچچیز نمیداند، وقتی عکسی به او نشان میدهیم، تصادفی حدس میزند: «این یک پرتقال است!» (در حالی که سیب بوده).
* مرحله دوم: محاسبه خطا (Loss Calculation): این مهمترین بخش است! سیستمی وجود دارد که به مدل میگوید: «اشتباه کردی! چقدر اشتباه کردی؟» فاصله بینِ «حدسِ مدل» و «واقعیت»، خطا (Loss) نامیده میشود.
* مرحله سوم: اصلاح مسیر (Optimization): حالا مدل برمیگردد و تنظیمات داخلیاش (که به آن پارامتر میگوییم) را کمی تغییر میدهد تا در حدس بعدی، کمتر اشتباه کند. 🛠️
۳. چرا یادگیری ماشین جادو نیست؟
این فرآیندِ «حدس بزن، خطا را ببین، اصلاح کن» شاید میلیونها بار تکرار شود.
مدلهای هوش مصنوعی خسته نمیشوند! آنها میتوانند در عرض چند دقیقه، کل دیتابیس تصاویر جهان را مرور کنند و میلیونها بار اصلاح شوند. وقتی خطا به نزدیک صفر برسد، یعنی مدل «یاد گرفته» است. 🎓
نکته کلیدی:
یادگیری ماشین، در واقع هنرِ بهینهسازی برای کاهش اشتباهات است. هر چقدر دادههای بیشتری به مدل بدهیم (دادههای آموزشی)، مدل دقیقتر میشود و کمتر خطا میکند. این دقیقاً همان چیزی است که باعث شده مدلهای امروزی مثل GPT یا سیستمهای تشخیص چهره، تا این حد دقیق شوند.
اینطور است که ماشینها از دل دادههای خام، دانش استخراج میکنند و به ابزارهای هوشمندی تبدیل میشوند که ما امروز در گوشیهایمان میبینیم. 🚀
هفته آینده با بررسی یکی از این مباحث، عمیقتر وارد دنیای دادهها میشویم. منتظر پست بعدی ما باشید! 📈
#یادگیری_ماشین
#هوش_مصنوعی
#آموزش
#علم_داده
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━ | 757 |
| 11 | 📍📍 یه فولدر پر از آموزشهای کاربردی، ابزارهای مفید، پروژه و فرصتهای شغلی برای برنامهنویسانو مهندسان کامپیوتر!
👇👇
https://t.me/addlist/Nof8rUR_6Ws0N2Q0 | 304 |
| 12 | آموزش AI Agents | ماشین لرنینگ | علم داده
👉 @Ai_Tv
آموزش تخصصی برنامه نویسی برای همه
👉 @Azad_Developers
هوش مصنوعی دانشگاه تهران
👉 @MrArtificialintelligence
قدیمی ترین کانال پایتون ایران
👉 @LearnPY
هوش مصنوعی - برنامهنویسی - دادهکاوی
👉 @ShabakehMAG
آموزش از برنامهنویسی تا هوش مصنوعی
👉 @Python_0to100
مسیر روشن برنامه نویسی
👉 @i_CODE
دورهمی برنامهنویسان
👉 @programmers_gathering
علم داده و تحلیل داده
👉 @Amar_kadeh
هوش مصنوعی - علم داده - بینش جدید
👉 @ailearncamp
جمعی از فعالان کامپیوتر در استرالیا
👉 @OxinCode
آموزش جامع برنامه نویسی و طراحی سایت
👉 @Computerr_Programming
هوش مصنوعی | پایتون | سورس کد
👉 @OpenCV_olc
اخرین اخبار فناوری و هوش مصنوعی
👉 @docpython
هوش مصنوعی اما متفاوت
👉 @Neurogenix1
انرژی دانشگاه صنعتی شریف
👉 @sharif_energy
پردازش تصویر ایران
👉 @digital_image_processing
مغز آینده | راهکار تحول هوش مصنوعی
👉 @NextBrain_ir
آکادمی متلب آنلاین
👉 @matlabonline
پروژه های واقعی HTML | CSS و JS
👉 @htmlcss_channels
آموزش شبکه و امنیت
👉 @DENAIT
آموزش ، پروژه و کد python و Django
👉 @Python4all_pro
دنیای آموزش های موبایل و کامپیوتر
👉 @PcAndMob
اخبار هوشمصنوعی - آموزش کار با ابزارهای Ai
👉 @Ai_NewsTv
دورههای رایگان به همراه گواهینامه
👉 @udemyforever
معرفی ریپوهای هوشمصنوعی،علم داده و ML
👉 @Programmers_street
مجله هوش مصنوعی
👉 @HomeAI | 218 |
| 13 | سلام 🔰
تقریبا هر پنجشنبه هر هفته سعی میکنم به موضوعات ریاضی هوش مصنوعی علم داده آمار و یسری اطلاعات رشته های مهندسی از جمله رشته خودم صنایع باهاتون به اشتراک بگزارم
این هفته سراغ عدد نپر e میریم
---
📌 عدد نِپر؛ امضای تغییرات پیوسته
میگویند بعضی عددها را انسان ساخت…
اما بعضی دیگر، از دل خودِ جهان بیرون آمدند.
داستان e از یک سؤال ساده شروع شد:
اگر سودِ پول، فقط روی اصل پول نباشد…
بلکه روی سودهای قبلی هم سود بدهد، چه میشود؟
هرچه دفعات محاسبه سود بیشتر شد، نتیجه به یک عدد ثابت نزدیک شد:
e ≈ 2.71828
(که بدین منظوره
شما روی ۱ واحد پولی خودت اگه سال دیگه هر درصد تغییری اعمال کنی و ازش حد بگیری تا تغییرات بی نهایتی رو سالانه روی ۱ واحد پولت انجامداده باشی (سود روی سود پولت)
(1+0/1)
(1+0.001)
(1+0.0000001)
e = Lim(1 + 1/n)^n
n>>inf
(وقتی n به سمت بی نهایت میره)
(سود روی سود های قبلی هم اثر میگذارد و در حد گرفتن وقتی n بی نهایت میل کند به عدد e میل میکند)
(
و این فقط شروع ماجرا بود.
ریاضیدانها کمکم فهمیدند یک الگوی مشترک پشت خیلی از پدیدههاست:
هرجا «تغییر» به مقدار فعلی خودش وابسته باشد، e ظاهر میشود.
📈 رشد جمعیت
💰 بهره مرکب
🧫 خرابی سیستمها و تجهیزات
🚶 صفها و زمان انتظار
🤖 یادگیری ماشین
📊 مدلهای آماری و تصادفی
حتی در آمار و مهندسی صنایع، بسیاری از پدیدههای واقعی با یک ایده ساده توصیف میشوند:
اینکه «اتفاق در هر لحظه، به وضعیت همان لحظه وابسته است».
و اینجا است که e وارد میشود.
مثلاً در توزیع نمایی:
e^{-λt}
این فرمول به ما میگوید احتمال اینکه یک رویداد هنوز اتفاق نیفتاده باشد، با گذشت زمان چگونه کاهش پیدا میکند.
⏳ یعنی زبان ریاضیِ «صبر کردن تا اتفاق بیفتد».
---
اگر π را ثابتِ هندسه و شکلها بدانیم…
e را میتوان ثابتِ تغییر و زمان دانست.
π میگوید جهان چگونه «هست»
e میگوید جهان چگونه «تغییر میکند»
---
و جالبتر اینکه این عدد فقط در رشد نیست؛
وقتی رشد را وارد دنیای چرخش و موج کنیم…
ناگهان به یکی از عمیقترین روابط ریاضی میرسیم:
e^(iπ) + 1 = 0
جایی که پنج عدد بنیادی کنار هم قرار میگیرند:
0 (هیچ)
1 (آغاز)
π (شکل)
e (تغییر)
i (فراتر از دنیای معمول)
و فقط با جمع و ضرب و توان، به هم وصل میشوند…
انگار جهان در سادهترین زبان ممکن نوشته شده باشد.
---
📊 نتیجه ساده اما عمیق:
e فقط یک عدد نیست؛
زبان ریاضیِ تغییرات پیوسته در جهان است.
و هرجا چیزی آرام، مداوم و وابسته به خودش تغییر کند…
رد پای آن دیده میشود.
#آمارکده #عدد_e #ریاضیات #آمار #مهندسی_صنایع #هوش_مصنوعی 📈 | 930 |
| 14 | آموزش AI Agents | ماشین لرنینگ | علم داده
👉 @Ai_Tv
آموزش تخصصی برنامه نویسی برای همه
👉 @Azad_Developers
هوش مصنوعی دانشگاه تهران
👉 @MrArtificialintelligence
قدیمی ترین کانال پایتون ایران
👉 @LearnPY
هوش مصنوعی - برنامهنویسی - دادهکاوی
👉 @ShabakehMAG
آموزش از برنامهنویسی تا هوش مصنوعی
👉 @Python_0to100
مسیر روشن برنامه نویسی
👉 @i_CODE
دورهمی برنامهنویسان
👉 @programmers_gathering
علم داده و تحلیل داده
👉 @Amar_kadeh
هوش مصنوعی - علم داده - بینش جدید
👉 @ailearncamp
جمعی از فعالان کامپیوتر در استرالیا
👉 @OxinCode
آموزش جامع برنامه نویسی و طراحی سایت
👉 @Computerr_Programming
هوش مصنوعی | پایتون | سورس کد
👉 @OpenCV_olc
اخرین اخبار فناوری و هوش مصنوعی
👉 @docpython
هوش مصنوعی اما متفاوت
👉 @Neurogenix1
انرژی دانشگاه صنعتی شریف
👉 @sharif_energy
پردازش تصویر ایران
👉 @digital_image_processing
مغز آینده | راهکار تحول هوش مصنوعی
👉 @NextBrain_ir
آکادمی متلب آنلاین
👉 @matlabonline
پروژه های واقعی HTML | CSS و JS
👉 @htmlcss_channels
آموزش شبکه و امنیت
👉 @DENAIT
آموزش ، پروژه و کد python و Django
👉 @Python4all_pro
دنیای آموزش های موبایل و کامپیوتر
👉 @PcAndMob
اخبار هوشمصنوعی - آموزش کار با ابزارهای Ai
👉 @Ai_NewsTv
دورههای رایگان به همراه گواهینامه
👉 @udemyforever
معرفی ریپوهای هوشمصنوعی،علم داده و ML
👉 @Programmers_street
مجله هوش مصنوعی
👉 @HomeAI | 161 |
| 15 | آموزش AI Agents | ماشین لرنینگ | علم داده
👉 @Ai_Tv
آموزش تخصصی برنامه نویسی برای همه
👉 @Azad_Developers
هوش مصنوعی دانشگاه تهران
👉 @MrArtificialintelligence
قدیمی ترین کانال پایتون ایران
👉 @LearnPY
هوش مصنوعی - برنامهنویسی - دادهکاوی
👉 @ShabakehMAG
آموزش از برنامهنویسی تا هوش مصنوعی
👉 @Python_0to100
مسیر روشن برنامه نویسی
👉 @i_CODE
دورهمی برنامهنویسان
👉 @programmers_gathering
علم داده و تحلیل داده
👉 @Amar_kadeh
هوش مصنوعی - علم داده - بینش جدید
👉 @ailearncamp
جمعی از فعالان کامپیوتر در استرالیا
👉 @OxinCode
آموزش جامع برنامه نویسی و طراحی سایت
👉 @Computerr_Programming
هوش مصنوعی | پایتون | سورس کد
👉 @OpenCV_olc
اخرین اخبار فناوری و هوش مصنوعی
👉 @docpython
هوش مصنوعی اما متفاوت
👉 @Neurogenix1
انرژی دانشگاه صنعتی شریف
👉 @sharif_energy
پردازش تصویر ایران
👉 @digital_image_processing
مغز آینده | راهکار تحول هوش مصنوعی
👉 @NextBrain_ir
آکادمی متلب آنلاین
👉 @matlabonline
پروژه های واقعی HTML | CSS و JS
👉 @htmlcss_channels
آموزش شبکه و امنیت
👉 @DENAIT
آموزش ، پروژه و کد python و Django
👉 @Python4all_pro
دنیای آموزش های موبایل و کامپیوتر
👉 @PcAndMob
اخبار هوشمصنوعی - آموزش کار با ابزارهای Ai
👉 @Ai_NewsTv
دورههای رایگان به همراه گواهینامه
👉 @udemyforever
معرفی ریپوهای هوشمصنوعی،علم داده و ML
👉 @Programmers_street
مجله هوش مصنوعی
👉 @HomeAI | 1 |
| 16 | هکرا و برنامه نویس ها حمله ↔️🔎🥷 | 79 |
| 17 | دارم هکر میشم ......☠😈
هکر شو همه جا رو هک کن 👾👾 | 134 |
| 18 | کانال vip #رایگان شد !
پکیج های آموزشی #برنامه_نویسی ، #هک و #امنیت و کلی دوره های دیگه رو #رایگان گذاشته توی کانال 👇✅
#قیمت پکیج های آپلود شده بالای 300 میلیونه ❤️🔥
https://t.me/addlist/3w9rfTN2gUs3MzM8
اینم لینک کانال فقط سریع عضو بشید 🖱 | 93 |
| 19 | کانال vip #رایگان شد !
پکیج های آموزشی #برنامه_نویسی ، #هک و #امنیت و کلی دوره های دیگه رو #رایگان گذاشته توی کانال 👇✅
#قیمت پکیج های آپلود شده بالای 300 میلیونه ❤️🔥
https://t.me/addlist/ScrJ0HNGq15mMzFk
اینم لینک کانال فقط سریع عضو بشید 🖱 | 24 |
| 20 | دوستان عزیز
امروز کلا من نیستم
کاری داشتین پیام بدید صبوری کنین شب اومدم خونه جواب میدم
🙏 | 893 |
