پایتون | Data Science | Machine Learning

🖥 removal یک email validator بسیار سریع پایتون است که به زبان Rust نوشته شده است که عملکرد ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ برابری را نسبت به اعتبارسنجی‌های استاندارد بهبود می‌بخشد. ▪ Github #python #programming #developer 💎 آموزش پایتون برای همه 🆔 @Python4all_pro

🆕 آخرین دوره جامع علم داده در تابستان 1403 📣 دوستان، آشنایان و همکاران خود را دانشگاه تهرانی کنید و هر سه تخفیف بگیرید! 🩷دوره ی ۳۵۰ ساعته( آنلاین و پروژه محور) مناسب تمامی مقاطع🩷 آموزش 16 سرفصل کاربردی با 12 ابزار و نرم افزار تخصصی 0️⃣2⃣🔣 تخفیف با شرایط اقساطی ویژه🎁 💯 بهره گیری از مطرحترین و برجسته ترین اساتید دیتایی👍 🎓 اعطای گواهی دوزبانه با قابلیت ترجمه رسمی و تحت نظارت وزارت علوم با امکان استعلام از دانشگاه تهران ℹ️ اطلاعات بیشتر https://tehrandata.org/courses/datascience 🔝 دریافت مشاوره رایگان جهت ثبت‌نام 🆓 👩‍💻 @tehrandata_admin 📞 09377516759 📱 کانال تلگرامی 🌐 واتساپ 🌐 لینکدین 📲 اینستا 🌐 وبسایت

◀️😮♨️ فقط 2⃣ روز دیگر فرصت باقیست❗️ سی اُمین دوره جامع علم داده کل کشور با تدریس مطرحترین اساتید دیتایی آموزش ۱۵ سرفصل و ۱۲ نرم افزار و کاملا پروژه محور▶️ همراه با 0️⃣2️⃣🛍 تخفیف و تسهیلات ویژه ارائه گواهی معتبر دوزبانه و تحت نظارت وزارت علوم با قابلیت ترجمه رسمی و امکان استعلام از دانشگاه تهران🎓 اطلاعات بیشتر ➡️https://tehrandata.org/courses/datascience 👤🌏 پشتیبانی آنلاین جهت ثبت‌نام 😂 @tehrandata_admin ☎️ 09377516759 🆗 کانال تلگرامی 🌐 واتساپ 📄 لینکدین 📷 اینستا 🌎 وبسایت

📚 آموزش ساخت سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) در پایتون بدون ماژول‌های خارجی 📚 سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک سیستم مکان‌یابی ساده (GPS) رو بدون استفاده از هیچ ماژول خارجی در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه مکان‌یابی رو بفهمند بسیار مناسب هست. 1. تنظیمات اولیه 🛠️ ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم.

import math

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋 برای پیاده‌سازی سیستم GPS، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم: محاسبه فاصله بین دو نقطه جغرافیایی با استفاده از فرمول هاروسین

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # شعاع زمین به کیلومتر
    dlat = math.radians(lat2 - lat1)
    dlon = math.radians(lon2 - lon1)
    a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

تعیین موقعیت جغرافیایی ی **📍 فرض کنیم چند موقعیت جغرافیایی داریم و می‌خواهیم فاصله بین آن‌ها را محاسبه کنیم.

locations = {
    "location1": (35.6892, 51.3890),  # تهران
    "location2": (34.0522, -118.2437),  # لس‌آنجلس
    "location3": (48.8566, 2.3522)  # پاریس
}

def calculate_distances(locations):
    distances = {}
    keys = list(locations.keys())
    for i in range(len(keys)):
        for j in range(i + 1, len(keys)):
            loc1, loc2 = keys[i], keys[j]
            lat1, lon1 = locations[loc1]
            lat2, lon2 = locations[loc2]
            distance = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2)
            distances[(loc1, loc2)] = distance
    return distances

distances = calculate_distances(locations)
for loc_pair, dist in distances.items():
    print(f"فاصله بین {loc_pair[0]} و {loc_pair[1]}: {dist:.2f} کیلومتر")

#Python #library 🆔 https://t.me/Python4all_pro

🗃 دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانال‌هایی که لازمتون می‌شه رو تو یه فولدر گذاشتیم هر آموزش و ابزاری برای طراحی سایت و کارهای گرافیکی، هوش مصنوعی و برنامه نویسی ، شبکه و امنیت نیاز دارید به راحتی پیدا می‌کنید! 📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه می‌شود. 👇👇👇👇 🔵 https://t.me/addlist/MQPswZ41QoFhZTU0 🔵 https://t.me/addlist/MQPswZ41QoFhZTU0

Adding a Watermark to a Plot in Matplotlib #Code 🆔 @Python4all_pro

⌨️ Python One-liners #Code 🆔 @Python4all_pro

✅ لیستی از ارزشمندترین کانال های VIP دانشجویی بصورت رایگان تقدیم شما دوستان عزیز 😱 https://t.me/addlist/hk7IMb3fXA83YjE0

کلیک کنید 😍

Python for everything 30 Python Projects for Beginners to Get Started Coding (with Source Code) https://morioh.com/a/778c1bdf55fa/30-python-projects-for-beginners-to-get-started-coding #python #programming #developer #پروژه 🆔 @Python4all_pro

📚 آموزش الگوریتمی برای حل مسائل پیچیده ریاضی در پایتون 📚 سلام دوستان! امروز می‌خوایم یاد بگیریم چطور یک الگوریتم برای حل مسائل پیچیده ریاضی رو در پایتون پیاده‌سازی کنیم. این آموزش برای کسانی که می‌خوان اصول پایه حل مسائل ریاضی با استفاده از الگوریتم‌ها رو بفهمند بسیار مناسب هست. 1. تنظیمات اولیه 🛠️ ابتدا نیاز داریم که کتابخانه‌های ضروری پایتون رو وارد کنیم. برای این کار از کتابخانه‌ی math و numpy استفاده می‌کنیم. نصب numpy برای نصب numpy از دستور زیر استفاده کنید:

pip install numpy

2. ایجاد توابع مورد نیاز 📋 برای حل مسائل پیچیده ریاضی، نیاز به برخی توابع پایه‌ای داریم. در اینجا الگوریتمی برای حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن (Gaussian Elimination) رو پیاده‌سازی می‌کنیم. حل معادلات خطی با استفاده از روش گاوس-ژردن

import numpy as np

def gaussian_elimination(A, b):
    n = len(b)
    M = A

    for i in range(n):
        M[i] = M[i] / M[i, i]
        b[i] = b[i] / M[i, i]
        for j in range(i + 1, n):
            ratio = M[j, i]
            M[j] = M[j] - ratio * M[i]
            b[j] = b[j] - ratio * b[i]

    x = np.zeros(n)
    for i in range(n - 1, -1, -1):
        x[i] = b[i] - np.dot(M[i, i + 1:], x[i + 1:])
    return x

3. تست الگوریتم 📈 حالا که الگوریتم رو پیاده‌سازی کردیم، می‌تونیم اون رو تست کنیم. تعریف ماتریس A و بردار b

A = np.array([[2, 1, -1],
              [-3, -1, 2],
              [-2, 1, 2]], dtype=float)

b = np.array([8, -11, -3], dtype=float)

solution = gaussian_elimination(A, b)
print("راه‌حل معادلات:")
print(solution)

4. مزایا و کاربردهای استفاده از الگوریتم گاوس-ژردن ✅ مزایا: 1. دقت بالا: روش گاوس-ژردن دقت بالایی در حل معادلات خطی دارد. 2. سرعت: این الگوریتم نسبت به روش‌های دیگر برای حل سیستم‌های خطی سریع‌تر عمل می‌کند. 3. سادگی پیاده‌سازی: الگوریتم گاوس-ژردن ساده و قابل فهم است و پیاده‌سازی آن پیچیدگی زیادی ندارد. کاربردها: 1. حل مسائل فیزیک و مهندسی: این الگوریتم در حل مسائل مختلف فیزیک و مهندسی که به حل سیستم‌های خطی نیاز دارند، استفاده می‌شود. 2. بهینه‌سازی: در بسیاری از مسائل بهینه‌سازی، حل معادلات خطی ضروری است و این الگوریتم کاربرد دارد. 3. مدل‌سازی مالی: در تحلیل‌های مالی و اقتصادی برای مدل‌سازی و پیش‌بینی از این الگوریتم استفاده می‌شود. #Python #library 🆔 https://t.me/Python4all_pro

💢 ساعات پایانی — با ۶۰٪ تخفیف آموزش ببین و مهارت یاد بگیر!   ☀️ هنوز روزهای زیادی از تابستون باقی مونده و همین حالا میتونی هر مهارتی رو که دوست داری با فرادرس یاد بگیری...   🤩 برخی از مهارت‌های عمومی و پرطرفدار، در ادامه لیست شده:   👌 مهارت‌های بازار کار و نرم افزارهای آفیس   👌 اصول سرمایه گذاری در ارز دیجیتال، طلا و... + تحلیل حرفه‌ای   👌 زبان انگلیسی، IELTS، TOEFL، زبان آلمانی و...    👌 آموزش توسعه مهارت‌های فردی   👌 برنامه‌نویسی پایتون، ChatGPT و هوش مصنوعی   😉 اگه دنبال مهارت دیگه‌ای هستی، روی لینک زیر بزن. تو فرادرس هر آموزشی که بخوای، حتما پیدا میکنی:👇   ♨️ مشاهده سایر آموزش‌ها [+]   کد تخفیف ۶۰ درصدی: TBS36   #فرادرس #آموزش_رایگان #تخفیف #رایگان #آموزش FaraDars - فرادرس

‌ ✨️ثبت نام دوره‌ی تابستان کاریار آغاز شد شما می‌تونید در یکی از دوره‌های زیر ثبت‌نام کنید • مبانی تحلیل داده • مرکز تماس • تست و تضمین کیفیت نرم‌افزار مهلت ثبت‌نام تا ۲۶ مرداد شروع دوره از نیمه‌ی دوم شهریور 📌یک نکته: هر چه زودتر فرم رو پر کنید فرایند ثبت نام شما سریع‌تر و بهتر پیش می‌ره😊 📍برای ثبت‌نام کلیک کنید👇 لینک ثبت‌نام دوره برای آشنایی با دوره‌ها هم می‌تونید تو سمینار روز چهارشنبه ۲۴ مرداد ثبت‌نام کنید کلیک کنید👇 لینک ثبت‌نام سمینار پشتیبانی ثبت‌نام و پذیرش ۰۹۰۵۷۲۵۷۱۸۳

🎆 مودم TD-LTE پرسرعت ⚠️ فقط امروز 🎁 هدیه خرید: ✔️ یک ماه فیلیمو رایگان ✔️ دوبرابر حجم 🔔 taknet.ir/doublenet ⬅️ 👨‍💻 مشاوره رایگان: ☎️ 02191555510

چیت شیت شماره ۲۲ از مجموعه ی هر روز یک Cheat Sheet : 🔖 ده چیت شیت پایتون و کتاب‌خانه‌های پایتون 👉Python Cheatsheet Based on the book Automate the Boring Stuff with Python and many other sources https://lnkd.in/grD8XUS6 👉Pandas cheat sheet https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf 👉NumPy cheat sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Numpy_Python_Cheat_Sheet.pdf 👉Matplotlib cheat sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Matplotlib_Cheat_Sheet.pdf 👉Season cheat sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Seaborn_Cheat_Sheet.pdf 👉Scikit-learn cheat sheet https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf 👉Tensorflow cheat sheet https://www.altoros.com/tensorflow-cheat-sheet.html 👉Keras cheat sheet https://www.datacamp.com/cheat-sheet/keras-cheat-sheet-neural-networks-in-python 👉PyTorch cheat sheet https://www.sznajdman.com/wp-content/uploads/2018/02/pytorch-cheat.jpg 👉Scipy cheat sheet https://www.datacamp.com/cheat-sheet/scipy-cheat-sheet-linear-algebra-in-python #cheat_sheet #Python #library 🆔 @Python4all_pro

از تمام دانشجویان دعوت به عمل می آید✅️👆

#هوش_مصنوعی این روزا بازار #هوش_مصنوعی خیلی داغ شده اما با این وجود بازم خیلی‌ها طرز استفاده صحیح از اونو بلد نیستن !! اگه میخوای تماااام تمرینات دانشگاهت رو از #برنامه_نویسی گرفته تا #حل_سوالات_ریاضی و... به کمک هوش مصنوعی انجام بدی باید حداقل اطلاعاتی توی این زمینه داشته باشی👇 https://t.me/addlist/RV_MJSTHMxFjODE0 🔴 این کانالهارو از دست نده و دانش خودت رو برای استفاده بالا ببر

I'm teaching a new course! AI Python for Beginners is a series of four short courses that teach anyone to code, regardless of current technical skill. We are offering these courses free for a limited time. Generative AI is transforming coding. This course teaches coding in a way that’s aligned with where the field is going, rather than where it has been: (1) AI as a Coding Companion. Experienced coders are using AI to help write snippets of code, debug code, and the like. We embrace this approach and describe best-practices for coding with a chatbot. Throughout the course, you'll have access to an AI chatbot that will be your own coding companion that can assist you every step of the way as you code. (2) Learning by Building AI Applications. You'll write code that interacts with large language models to quickly create fun applications to customize poems, write recipes, and manage a to-do list. This hands-on approach helps you see how writing code that calls on powerful AI models will make you more effective in your work and personal projects. With this approach, beginning programmers can learn to do useful things with code far faster than they could have even a year ago. Knowing a little bit of coding is increasingly helping people in job roles other than software engineers. For example, I've seen a marketing professional write code to download web pages and use generative AI to derive insights; a reporter write code to flag important stories; and an investor automate the initial drafts of contracts. With this course you’ll be equipped to automate repetitive tasks, analyze data more efficiently, and leverage AI to enhance your productivity. If you are already an experienced developer, please help me spread the word and encourage your non-developer friends to learn a little bit of coding. I hope you'll check out the first two short courses here! https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-python-for-beginners/

دوره‌ی «پایتون هوش‌مصنوعی برای مبتدیان» از Andrew Ng استاد دانشگاه استنفورد را به همه‌ی علاقمندان پیشنهاد می‌کنم توضیحات و لینک دانلود دوره در پست بعدی

🖥 Model smith This is a useful Python library that allows you to get structured answers in the form of Pydantic models and ready-made python types from Anthropic, Google Vertex AI and OpenAI. ▪ Github #library #python 🆔 @Python4all_pro