برنامه نویسی | LearnwithAdel.ir

‏🚀Django؛ فریم‌ورک قدرتمند بک‌اند پایتون جنگو یک فریم‌ورک متن‌باز و سطح‌بالا برای توسعه وب با Python است. این فریم‌ورک با ارائه ابزارهای آماده‌ای مثل ORM قدرتمند، سیستم احراز هویت، پنل ادمین، مدیریت فرم‌ها و امنیت داخلی، فرآیند ساخت وب‌اپلیکیشن‌های حرفه‌ای را بسیار سریع‌تر و امن‌تر می‌کند.

‏Django به‌طور گسترده در پروژه‌هایی مانند وب‌سایت‌های شرکتی، سیستم‌های مدیریت محتوا، فروشگاه‌های آنلاین، پلتفرم‌های آموزشی و اپلیکیشن‌های مبتنی بر داده و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. مقیاس‌پذیری بالا باعث شده شرکت‌هایی مثل Instagram و Pinterest از آن استفاده کنند. در مقایسه با Flask، جنگو سنگین‌تر اما کامل‌تر است؛ Flask سبک و انعطاف‌پذیر است ولی امکانات کمتری به‌صورت پیش‌فرض دارد. نسبت به Laravel (PHP)، ساختارمندتر و مناسب پروژه‌های داده‌محور است. در مقایسه با Node.js (Express/Nest)، سینتکس ساده‌تر و تمرکز بیشتری بر امنیت و توسعه سریع دارد، هرچند Node در real-time performance قوی‌تر عمل می‌کند.

اگر به دنبال یک فریم‌ورک امن، منظم و مناسب پروژه‌های بزرگ هستید، Django انتخابی هوشمندانه است. #web_developmet <🫟@LearnwithAdel/>

‏📘معرفی کتاب Responsive Web Design with HTML5 and CSS ● این کتاب یک راهنمای عملی و جامع برای طراحی وب‌سایت‌های واکنش‌گرا با استفاده از HTML5 و CSS است و به شما یاد می‌دهد چگونه صفحات وبی بسازید که در دستگاه‌ها و اندازه‌های مختلف صفحه نمایش به‌خوبی نمایش داده شوند. مناسب برای توسعه‌دهندگان وب در سطوح مبتدی تا متوسط. #book ┌ 📁 Download Pdf ├ 🗳 GitHub └ <🫟@LearnwithAdel/>

‏🚗 DriverGaze360 تحلیل جهت نگاه راننده با دید ۳۶۰ درجه ‏DriverGaze360 یک دیتاست و چارچوب پژوهشی برای تخمین و تحلیل جهت نگاه راننده در محیط‌های رانندگی واقعی است که از داده‌های چنددوربینه و نمای ۳۶۰ درجه استفاده می‌کند. این منبع با هدف افزایش ایمنی، در توسعه سیستم‌های کمک‌راننده (ADAS)، پایش توجه راننده و پژوهش‌های بینایی ماشین کاربرد گسترده‌ای دارد. ┌ 📁 arvix (pdf) ├ 🌐 Website └ <🫟@LearnwithAdel/>

🛠 پرامپت بازآرایی و بهینه‌سازی کد این پرامپت برای تحلیل حرفه‌ای کد و بازنویسی آن به شکلی تمیزتر، سریع‌تر و قابل‌نگهداری‌تر طراحی شده است. با استفاده از آن می‌توان نقاط ضعف، ناکارآمدی‌ها و مشکلات ساختاری کد را شناسایی کرد و نسخه‌ای بهبود‌یافته با توضیح منطقی تغییرات دریافت نمود. کافی است کد خود را در بخش مشخص‌شده [YOUR CODE] جای‌گذاری کنید تا پیشنهادهایی برای بهبود خوانایی، کارایی و مقیاس‌پذیری بلندمدت ارائه شود. ● پرامپت ( برای کپی کردن، روی متن کلیک کنید):

Analyze the code below and refactor it to be cleaner, faster, and easier to maintain. Explain your reasoning in natural language, highlight inefficiencies, and describe how the new version improves structure, readability, and performance. Suggest alternative patterns or architectures that could work better for long-term scalability. Here is the code: [YOUR CODE]

#prompt <🫟@LearnwithAdel/>

سلام به دوستان و همراهان عزیز شب یلدای شما مبارک 🍉🌙 امیدوارم این شب بلند، سرآغاز روزهایی روشن و پر از موفقیت برای همگی‌تان باشد. خواستم خیلی کوتاه به یک نکته اشاره کنم. اگر تا امروز همراه کانال بوده‌اید، حتماً متوجه شده‌اید که تمرکز اصلی روی آموزش مهارت‌های برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی و موضوعات کاربردی است. تلاش شده تا حد امکان از مطالب کم‌ارزش‌تر مثل تبلیغات و اخبار غیرضروری فاصله بگیریم؛ چون وقت شما و همین‌طور وقت خودم، واقعاً ارزشمند است. اگر مطالب کانال برایتان مفید بوده، خوشحال می‌شوم هر کدام از پست‌ها را که دوست داشتید، با دوستانتان یا در گروه‌ها و کانال‌های شخصی‌تان به اشتراک بگذارید این کار کمک بزرگی به معرفی کانال و رسیدن محتوا به افراد علاقه‌مند به یادگیری برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی می‌کند سپاس از همراهی و حمایت ارزشمندتان 🙏🌹

‏📊 Clustering در یادگیری ماشین – کشف ساختارهای پنهان در داده‌ها ‏Clustering یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Learning) است که هدفش گروه‌بندی داده‌های مشابه در خوشه‌هایی با ویژگی‌های مشترک است.

در این روش، برخلاف یادگیری با نظارت، داده‌ها برچسب ندارند و مدل باید ساختارهای طبیعی موجود در مجموعه داده را خودش شناسایی کند؛به این صورت که نمونه‌های داخل هر خوشه بیش از نمونه‌های بین خوشه‌ها به هم شبیه هستند. این آموزش به توضیح مفهوم کلی خوشه‌بندی، معیارهای سنجش شباهت مانند فاصله اقلیدسی یا شباهت کسینوسی، و چگونگی تخصیص شناسه خوشه به هر گروه می‌پردازد. علاوه بر تعریف پایه، انواع مختلف خوشه‌بندی مثل خوشه‌بندی سخت و نرم، و روش‌های مشهور مثل K-Means، DBSCAN، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، مدل‌های توزیعی و خوشه‌بندی فازی نیز معرفی شده‌اند که هرکدام کاربردها و مزایا/معایب خاص خود را دارند.

● کاربردهای خوشه‌بندی در دنیای واقعی شامل تفکیک مشتریان برای بازاریابی هدفمند، تشخیص ناهنجاری‌ها، بخش‌بندی تصاویر، سیستم‌های پیشنهاددهی و تحلیل سبد خرید است. 🔖 مطالعه بیشتر #clustering <🫟@LearnwithAdel/>

🤖 آموزش کلاس Model در Keras – ساخت مدل‌های انعطاف‌پذیر برای یادگیری عمیق ● در Keras، کلاس Model نماینده‌ی یک مدل یادگیری عمیق است که لایه‌ها را در قالب یک شیء گرد می‌آورد و امکانات کامل آموزش (fit)، ارزیابی (evaluate)، پیش‌بینی (predict) و مدیریت وزن‌ها را فراهم می‌کند. ● این کلاس پایه‌ی همه‌ی مدل‌های پیچیده در Keras است و می‌توان آن را به چند روش ساخت: ➊ با Functional API: ورودی‌ها و خروجی‌ها را تعریف می‌کنید و مسیر جلوپراکنش داده‌ها را با زنجیره‌ای از لایه‌ها می‌سازید، سپس آن‌ها را به keras.Model می‌دهید. ➋ با subclassing: کلاس Model را به ارث می‌برید، لایه‌ها را در init تعریف و در call مسیر عبور داده‌ها را مشخص می‌کنید. ➌ با Sequential: این حالت ساده‌تر است و برای مدل‌های خطی مناسب است، اما در پس‌زمینه همچنان از Model استفاده می‌کند. ➍ کلاس Model متدهای مفیدی مثل summary برای دیدن ساختار مدل، get_layer برای دسترسی به لایه‌های داخلی و روش‌های پیشرفته‌تر مدیریت وزن‌ها و متغیرهای مدل دارد. 📌 مثال ساده با Functional API:

from keras import Input, Model
from keras.layers import Dense

# تعریف ورودی
inputs = Input(shape=(10,))

# ساخت لایه‌ها
x = Dense(32, activation="relu")(inputs)
outputs = Dense(1, activation="sigmoid")(x)

# ساخت مدل
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# کامپایل
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# دیدن خلاصه‌ی مدل
model.summary()

در این مثال ابتدا یک ورودی تعریف می‌شود و سپس دو لایه به آن اعمال می‌شود تا خروجی نهایی ساخته شود؛ در پایان این ساختار به یک مدل Keras قابل آموزش تبدیل می‌شود. اگر می‌خواهی مدل‌های سفارشی با منطق خاص (مثلاً استفاده از dropout فقط در هنگام آموزش) بسازی، می‌توانی Model را با subclassing توسعه دهی و رفتار دلخواهت را در متد call پیاده کنی. #ML #keras <🫟@LearnwithAdel/>

‏🧠 FlexAvatar؛ آواتارهای سه‌بعدی منعطف و هوشمند ‏FlexAvatar‏ یک چارچوب نوین مبتنی بر یادگیری عمیق برای بازسازی و انیمیشن آواتارهای سه‌بعدی انسانی است که با انعطاف‌پذیری بالا، حرکات طبیعی و تغییرات ظاهری واقع‌گرایانه را مدل‌سازی می‌کند. این روش با تمرکز بر تعمیم‌پذیری و کیفیت بصری، کاربردهای مهمی در واقعیت مجازی، بازی‌سازی و تعامل انسان–رایانه دارد. ┌ 📁 arvix (pdf) ├ 🗳 GitHub └ <🫟@LearnwithAdel/>

🧠 آموزش طبقه‌بندی تصاویر با Keras از پایه این آموزش از مستندات رسمی Keras، یک نمونه‌ی جامع و ساخت‌یافته برای پیاده‌سازی مسئله طبقه‌بندی تصویر (Image Classification) از ابتدا ارائه می‌دهد.

در این مثال، فرآیند کامل طراحی یک مدل یادگیری عمیق شامل بارگذاری داده‌های تصویری، پیش‌پردازش، افزایش داده (Data Augmentation)، تعریف معماری شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)، آموزش مدل و ارزیابی عملکرد آن به‌صورت گام‌به‌گام تشریح شده است. تمرکز اصلی این آموزش بر درک مفاهیم پایه بینایی ماشین و نحوه پیاده‌سازی عملی آن‌ها با استفاده از کتابخانه Keras و TensorFlow است، بدون اتکا به مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده. این رویکرد باعث می‌شود دانشجو یا پژوهشگر، ارتباط بین ساختار داده، معماری شبکه و نتایج یادگیری را به‌صورت عمیق‌تری درک کند.

این مثال منبعی مناسب برای آموزش دانشگاهی، پروژه‌های دانشجویی و ورود عملی به حوزه بینایی ماشین و یادگیری عمیق محسوب می‌شود. #ML #machine_vision #keras ┌ ☁️ View in Colab ├ 🗳 GitHub └ <🫟@LearnwithAdel/>

⚙️ معرفی n8n ‏n8n یک پلتفرم متن‌باز برای اتوماسیون گردش‌کار (Workflow Automation) است که با هدف یکپارچه‌سازی سرویس‌ها، APIها و منابع داده طراحی شده است. این ابزار به کاربران امکان می‌دهد فرایندهای تکراری و داده‌محور را از طریق ساخت جریان‌های کاری مبتنی بر نود، بدون نیاز به پیاده‌سازی کامل نرم‌افزار، خودکارسازی کنند.

در n8n هر نود نمایانگر یک عملیات مشخص مانند دریافت داده، پردازش منطقی یا ارسال درخواست API است که در یک محیط گرافیکی بصری به‌صورت درگ‌و‌دراپ به یکدیگر متصل می‌شوند. علاوه بر این، امکان استفاده از کد سفارشی (مانند JavaScript) برای سناریوهای پیشرفته نیز فراهم است. قابلیت اجرا به‌صورت self-hosted یا ابری، پشتیبانی از اتصال به صدها سرویس مختلف و کنترل کامل بر داده‌ها، n8n را به ابزاری مناسب برای استفاده‌های پژوهشی، مهندسی نرم‌افزار، علم داده و اتوماسیون سازمانی تبدیل کرده است.

#tools #AI <🫟@LearnwithAdel/>

🖼 بازسازی و رنگی‌کردن عکس های قدیمی پرامپتی حرفه‌ای برای ترمیم کامل، بازسازی جزئیات از دست‌رفته و رنگی‌سازی عکس‌های سیاه‌وسفید قدیمی، با حفظ اصالت تاریخی، هویت افراد و فضای واقعی دوره زمانی تصویر. ● پرامپت(برای کپی کردن، روی متن کلیک کنید):

Restore and colorize the uploaded historical black-and-white photo while preserving the original scene, composition, identities, poses, proportions, and historical atmosphere. Fully repair damage (fading, stains, cracks, scratches, missing areas) and realistically reconstruct faces, clothing, textures, and background using visible cues only. When details are unclear, infer them in a historically accurate and plausible way. Apply era-appropriate, muted colorization with natural skin tones, consistent lighting, and no modern stylization. The final result should be a faithful, realistic reconstruction that respects the photo’s historical authenticity.

#prompt <🫟@LearnwithAdel/>

گوگل در حال ارائه یکپارچه‌سازی NotebookLM برای Gemini است که در آن کاربران می‌توانند دفترچه‌های یادداشت (Notebooks) را به عنوان زمینه‌ای برای مکالمات خود ضمیمه کنند. #notebooklm <🫟@LearnwithAdel/>

‏📊 NumPy؛ ستون فقرات محاسبات عددی در پایتون ‏NumPy یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه‌های پایتون برای محاسبات عددی و کار با داده‌های چندبعدی است. این کتابخانه با فراهم‌کردن آرایه‌های سریع و بهینه (ndarray)، امکان انجام عملیات ریاضی، آماری و جبری را با کارایی بسیار بالا فراهم می‌کند.

در علم داده، NumPy پایه‌ی پردازش و تحلیل داده‌هاست و بسیاری از کتابخانه‌های مهم مانند Pandas، SciPy و Matplotlib بر آن بنا شده‌اند. در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز، NumPy برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، محاسبات ماتریسی، گرادیان‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها نقش کلیدی دارد. سادگی، سرعت و انعطاف‌پذیری NumPy آن را به ابزاری ضروری برای هر متخصص داده و هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

#numpy ┌ 🌐 Website ├ 🗳 GitHub └ <🫟@LearnwithAdel/>

‏Tailwind CSS یک فریم‌ورک سبک و قدرتمند برای طراحی رابط کاربری است که به‌جای استفاده از کامپوننت‌های آماده، مجموعه‌ای گسترده از کلاس‌های کمکی (Utility Classes) ارائه می‌دهد. ● با Tailwind می‌توان بدون نیاز به نوشتن CSS اضافی، به‌سرعت استایل‌های دلخواه را مستقیماً در HTML اعمال کرد. این ویژگی باعث افزایش سرعت توسعه، کنترل دقیق روی جزئیات طراحی و کاهش حجم نهایی کدها می‌شود.

‏Tailwind بسیار انعطاف‌پذیر است و با پیکربندی آسان، امکان تعریف رنگ‌ها، فونت‌ها و Breakpointهای اختصاصی را فراهم می‌کند. همچنین با ابزار JIT، تنها کلاس‌های موردنیاز در خروجی تولید می‌شود که عملکرد و سرعت پروژه را بهبود می‌بخشد. Tailwind انتخابی عالی برای توسعه‌دهندگان Front-end است که به‌دنبال طراحی سریع، تمیز و قابل‌گسترش هستند.

#web_development #frontend <🫟@LearnwithAdel/>

📜 کاوش در گنجینه دیجیتال کتابخانه بادلین آکسفورد

کتابخانه بادلین (Bodleian Library) دانشگاه آکسفورد، به عنوان یکی از برجسته‌ترین مراکز نگهداری متون تاریخی در جهان، از طریق پلتفرم Digital Bodleian امکان دسترسی رایگان و باکیفیت به مجموعه‌ای بی‌نظیر از میراث فرهنگی بشر را فراهم آورده است. این آرشیو دیجیتال برای پژوهشگران و علاقه‌مندان به فرهنگ و تمدن ایرانی-اسلامی، گنجینه‌ای ارزشمند از نسخ خطی، آثار هنری و متون نادر را در بر می‌گیرد که مطالعه دقیق آن‌ها می‌تواند درک عمیق‌تری از تاریخ، هنر و علم در این حوزه تمدنی ارائه دهد.

● شاهنامه فردوسی (MS. Ouseley Add. 176): این نسخه باشکوه از شاهنامه که در دوره صفویه کتابت شده، نمونه‌ای برجسته از هنر نگارگری ایرانی است. ● این نسخه شامل ۵۹ مینیاتور چشم‌نواز است که صحنه‌های حماسی داستان‌های فردوسی را با جزئیات دقیق و رنگ‌های زنده به تصویر می‌کشند. 🔖 منبع و لینک دسترسی: Oxford, Bodleian Library MS. Ouseley Add. 176: https://digital.bodleian.ox.ac.uk/objects/bcbfd832-086b-4874-80f8-87500e0de704/ <🫟@LearnwithAdel/>

نرم‌افزار Termius، یک ابزار قدرتمند برای مدیریت و اتصال امن به سرورها از طریق SSH، SFTP و Telnet است. ● این نرم‌افزار با رابط کاربری ساده و مدرن، امکان اتصال سریع به سرورهای لینوکسی، ذخیره‌ی رمزها و کلیدهای SSH، و مدیریت چندین کانکشن را فراهم می‌کند. ● ‏Termius روی ویندوز، لینوکس، مک و حتی موبایل در دسترس است و به‌همین دلیل گزینه‌ای مناسب برای برنامه‌نویسان و مدیران سرور محسوب می‌شود.

برای استفاده، پس از نصب Termius، وارد بخش Hosts شوید و یک اتصال جدید بسازید. سپس آی‌پی سرور، نام‌کاربری و رمز یا کلید SSH را وارد کنید. با انتخاب Host ایجادشده، به‌راحتی وارد سرور شده و امکان اجرای دستورات، انتقال فایل‌ها و مدیریت کامل سرور را خواهید داشت. Termius همچنین قابلیت گروه‌بندی سرورها و همگام‌سازی بین دستگاه‌ها را نیز پشتیبانی می‌کند.

#tools #network <🫟@LearnwithAdel/>

Google's new 7th generation AI chip (TPU) “Ironwood” 🔖 مطالعه بیشتر #news <🫟@LearnwithAdel/>

‏🇨🇳 چین در حال توسعه قرص‌هایی برای افزایش طول عمر انسان تا ۱۵۰ سال است

‏Lonvi Biosciences، یک استارتاپ شنژنی، در حال توسعه قرص‌های ضد پیری از عصاره هسته انگور (PCC1) است، ترکیبی که در موش‌ها نشان داده شده است که "سلول‌های زامبی" را از بین می‌برد و طول عمر را تا ۶۴٪ افزایش می‌دهد.

● ‏Lyu Qinghua، مدیر ارشد فناوری آن، پیش‌بینی می‌کند که "ظرف ۵ تا ۱۰ سال، هیچ کس به سرطان مبتلا نخواهد شد." صنعت ضد پیری در حال شتاب گرفتن است. ایالات متحده، چین، اتحادیه اروپا، ژاپن و کره جنوبی به طور قابل توجهی سرمایه‌گذاری‌های خود را برای درک و درمان پیری افزایش می‌دهند. پیری تا دهه ۲۰۳۰ قابل درمان خواهد بود. #news <🫟@LearnwithAdel/>

این ریپازیتوری یک پیاده‌سازی تجربی برای آموزش خودروها به منظور انجام عمل خودپارک‌سازی (self-parking) با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی/ژنتیک است. شبیه‌سازی سه‌بعدی و منطق رابط کاربری در مرورگر اجرا می‌شود و بخش اصلی الگوریتم ژنتیک شامل نمایش ژنوم، ارزیابی عملکرد و انتخاب/تولید نسل‌های بعدی، پیاده شده است.

پروژه به‌عنوان یک اپلیکیشن React نوشته شده و با TypeScript توسعه یافته است؛ شبیه‌سازی دنیا و رسم سه‌بعدی با Three.js و فیزیک با cannon-es انجام می‌شود که باعث می‌شود کل فرایند تکامل و ارزیابی در سمت کلاینت و درون مرورگر قابل مشاهده و قابل‌تعامل باشد.

نحوه استفاده ➊ مخزن (Repository) را Clone کنید و وابستگی‌ها را نصب کنید:

git clone https://github.com/trekhleb/self-parking-car-evolution
cd self-parking-car-evolution
npm install

➋ برنامه را اجرا کنید:

npm run start

با اینکار برنامه روی Localhost و در http://localhost:3000/self-parking-car-evolution در دسترس خواهد بود؛ برای فعال‌سازی لاگ‌ها و نمایش عملکرد می‌توانید پارامتر ?debug=true را اضافه کنید. ┌ 🌐 Website ├ 🗳 GitHub └ <🫟@LearnwithAdel/>

🤖 ربات انسان‌نمای جدید Xpeng در مقایسه با اکثر ربات‌های انسان‌نمای دیگر، ظاهری انسانی‌تر دارد

در رویداد AI Day 2025، شرکت XPENG از ربات پیشرفته خود با بدنه زیستی، پوست مصنوعی و ۸۲ درجه آزادی رونمایی کرد. این ربات با مدل هوش مصنوعی VLA 2.0 و باتری حالت‌جامد طراحی شده و هدف آن ترکیب هوش مصنوعی با حرکت و تعامل انسان گونه، در صنایع و خدمات هوشمند است.

🔖 مطالعه بیشتر #news <🫟@LearnwithAdel/>