es
Feedback
تعلم اساسيات البرمجة

تعلم اساسيات البرمجة

Ir al canal en Telegram

تعلم اساسيات البرمجة افضل قناة لتعلم البرمجة والتكنولوجيا 💙 #عبدالرحمن_جهيم

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram تعلم اساسيات البرمجة

El canal تعلم اساسيات البرمجة (@learnprogramming99) en el segmento lingüístico de Árabe es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 530 suscriptores, ocupando la posición 18 690 en la categoría Educación y el puesto 11 258 en la región Irak.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 530 suscriptores.

Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -113, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 0%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como بِدَايَة, تَلَم, طَفَل, قَنَاة, دَورَة.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
تعلم اساسيات البرمجة افضل قناة لتعلم البرمجة والتكنولوجيا 💙 #عبدالرحمن_جهيم

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Educación.

10 530
Suscriptores
Sin datos24 horas
-147 días
-11330 días
Archivo de publicaciones
رسميا Meta AI صار على الماسنجر بتقدر تجربة ذكاء صناعي LIama
رسميا Meta AI صار على الماسنجر بتقدر تجربة ذكاء صناعي LIama

اصدارات الفوتوشوب القديمة اول ما اتعرفت على البرنامج كان ب photoshop 7 انت على اي اصدار اشتغلت؟
اصدارات الفوتوشوب القديمة اول ما اتعرفت على البرنامج كان ب photoshop 7 انت على اي اصدار اشتغلت؟

هل تساءلت يومًا كيف يستطيع جهازك التعرّف على وجهك بدقة وسرعة؟ دعونا نتعمّق أكثر في التفاصيل التقنية وراء هذه التكنولوجيا المدهشة. الخطوات البرمجية لعمل تقنية التعرف على الوجه: 1️⃣ التقاط الصورة: تستخدم الكاميرات الأمامية صورًا بدقة عالية (عادةً لا تقل عن 2 ميجابكسل)، وأحيانًا كاميرات ثلاثية الأبعاد (3D) للحصول على معلومات إضافية عن العمق. يتم التقاط أكثر من 100 لقطة مختلفة لوجهك خلال ثانية واحدة لضمان الحصول على صورة واضحة حتى في حالة الحركة. 2️⃣ تحليل الملامح الأساسية (Feature Extraction): يتم تحديد الملامح البارزة للوجه، مثل: المسافة بين العينين. طول الأنف وعرضه. شكل الفك والخدين. مواضع الزوايا مثل زوايا العين والفم. هذه الملامح يتم تمثيلها كنقاط رياضية (تُعرف بالنقاط المميزة أو Landmarks). عادةً، يتم استخراج ما بين 68 إلى 128 نقطة مميزة على الوجه. 3️⃣ إنشاء بصمة الوجه (Face Template): باستخدام خوارزميات رياضية مثل Eigenfaces أو Fisherfaces، تُحوَّل هذه النقاط إلى مصفوفة رقمية (Matrix). هذه المصفوفة تُخزن على شكل "بصمة رقمية" مميزة لكل شخص. 4️⃣ المقارنة: عندما يحاول المستخدم فتح الجهاز، يتم التقاط صورة جديدة ومقارنتها بالبصمة المسجلة باستخدام تقنيات مثل Cosine Similarity أو Euclidean Distance. إذا كان الفرق بين البصمتين أقل من نسبة خطأ محددة (عادةً 0.01٪)، يُعتبر الوجه متطابقًا. كيف تُبرمج هذه العمليات؟ اللغات المستخدمة: Python، C++، أو حتى Java تُعتبر من الخيارات الرئيسية. المكتبات: مكتبات مثل OpenCV وDlib تُستخدم لبناء خوارزميات الكشف والتعرف على الملامح. التدريب: يتم تدريب الشبكات العصبية باستخدام مئات الآلاف من صور الوجوه لتعلّم الأنماط المختلفة. مواصفات الكاميرا المناسبة: دقة لا تقل عن 2 ميجابكسل، ويفضل استخدام كاميرات 3D للتعرّف الدقيق. زاوية عرض واسعة (Wide Angle) لالتقاط الوجه من زوايا مختلفة. حساسية عالية للضوء لتعمل في الإضاءة المنخفضة. الأبعاد التي يتم التركيز عليها في الملامح: عرض وطول كل عين. موضع الأنف بالنسبة للفم والعينين. شكل الذقن والخدين. زاوية ميل الرأس. هل هذه التقنية مثالية؟ رغم دقتها العالية، قد تواجه تحديات مع: التوائم المتطابقة. تغييرات جذرية في الوجه مثل اللحية أو ارتداء النظارات. الصور المُزيفة أو الأقنعة ثلاثية الأبعاد، لكن يتم استخدام مستشعرات إضافية للكشف عن الحيوية (Liveness Detection). ما رأيك؟ هل تعتقد أن هذه التكنولوجيا كافية لحماية بياناتنا؟ أم أن هناك حاجة لتحسينها أكثر؟ شاركونا بالتعليقات! 🌟

يمكن نرجع على سوريا عن قريب بس بعد ما نرجع بدنا نعزم كل اهل مصر لعنا ❤️ اكتر ناس شالونا وتحملونا وساعدونا ووقفوا معنا وقفة بلد واحد وشعب واحد ورجل واحد ✊️ الف تحية لاهل مصر وان شاء الله منرجع على سوريا كلنا ونعمرها وتصير احسن من الاول يارب 🤲

اللي بيعرف شو هاد بيكون من الناس الطيبين❤️
اللي بيعرف شو هاد بيكون من الناس الطيبين❤️