Oxin Code

آیا با Datadog آشنا هستید؟ 🔹 یک پلتفرم جامع نظارت و مانیتورینگ که به شرکت‌ها کمک می‌کند عملکرد اپلیکیشن‌ها، سرورها، دیتابیس‌ها و زیرساخت‌های ابری خود را رصد و بهینه کنند. 🔹 یکی از قابلیت‌های جدید آن، جمع‌آوری خودکار EXPLAIN ANALYZE برای کوئری‌های PostgreSQL است، که جزئیات اجرایی واقعی کوئری‌ها را نمایش می‌دهد و به تیم‌ها اجازه می‌دهد مشکلات تأخیر و عملکرد پایین کوئری‌ها را سریع‌تر شناسایی و رفع کنند. #دیتابیس #SoftwarePerformance ---------- 🆔 @OxinCode

هزینه واقعی I/O تصادفی در PostgreSQL 🔹 پارامتر random_page_cost در PostgreSQL حدود ۲۵ سال پیش معرفی شد و به طور پیش‌فرض روی ۴ تنظیم شده، اما آزمایش‌های جدید نشان می‌دهد هزینه واقعی خواندن صفحات به‌صورت تصادفی خیلی بیشتر است: حدود ۲۵ تا ۳۵ روی SSDهای محلی و حتی بالاتر در فضای ابری. 🔹 نکته مهم این است که کاهش ساده این مقدار به دلیل “سریع بودن SSD” می‌تواند گمراه‌کننده باشد. سیستم‌های واقعی اغلب داده‌ها را در حافظه کش دارند، و I/O تصادفی ممکن است خیلی ارزان‌تر باشد. 🔹 پس اگر می‌خواهید random_page_cost را تغییر دهید، حتماً عملکرد را مانیتور کنید و تغییرات را با دقت ارزیابی کنید، چون بر انتخاب پلن‌های اجرای query تاثیر زیادی دارد. #پایگاه_داده #بهینه‌سازی_پایگاه_داده ---------- 🆔 @OxinCode

آشنایی با Data Leakage در یادگیری ماشین 🔹 یکی از خطاهای خطرناک در پروژه‌های یادگیری ماشین، نشت داده یا Data Leakage است، یعنی اطلاعاتی که نباید در مرحله آموزش در اختیار مدل باشد، به‌صورت ناخواسته وارد فرآیند آموزش یا ارزیابی می‌شود. 🔹 چند نمونه رایج: - استفاده از اطلاعات آینده برای پیش‌بینی گذشته - انجام نرمال‌سازی یا انتخاب ویژگی روی کل داده قبل از تقسیم Train/Test - وجود نمونه‌های مشابه یا تکراری بین آموزش و تست 🔹برای جلوگیری از Data Leakage: - ابتدا داده را به Train/Test تقسیم کنید. - تمام مراحل پردازش را فقط روی Train انجام دهید. - ارزیابی مدل را با داده‌های کاملاً مستقل انجام دهید #یادگیری_ماشین ---------- 🆔 @OxinCode

📊 معرفی Metabase Data Studio یک محیط کار تحلیلی برای تیم‌ها که می‌تواند داده‌های خام را به مجموعه‌های آماده تحلیل تبدیل کند. 🔹 ویژگی‌ها: ▫️ افزودن متادیتا به جداول ▫️ تعریف اصطلاحات کسب‌وکاری ▫️ نقشه و بررسی وابستگی‌ها ▫️ پردازش و بازنویسی داده‌ها در Metabase ▫️ فضای curated برای جداول، متریک‌ها و SQLهای قابل اعتماد 🔹 این ابزار مخصوص تیم‌هایی است که منابع داده‌ای متعدد یا جداول زیادی دارند و به دنبال نظم، وضوح و صحت بیشتر در تحلیل‌ها هستند. #داده‌کاوی #مدیریت_داده ---------- 🆔 @OxinCode

🔹 آشنایی با Kasal: دستیار بصری بدون کدنویسی برای AI عامل‌محور 🔹 یک پلتفرم بصری که به افراد با هر سطح مهارت اجازه می‌دهد سیستم‌های AI عامل‌محور بسازند، مدیریت و اجرا کنند. 🔹 ویژگی‌ها: ▫️ کشیدن و رها کردن عوامل روی بوم، بدون نیاز به کدنویسی پیچیده ▫️ پشتیبانی از APIها، Agent Bricks و امکان خروجی گرفتن به کد برای شخصی‌سازی ▫️ ردیابی اجرای عوامل و رفتار آنها، هم برای کاربران تجاری و هم مهندسین AI #هوش_مصنوعی ---------- 🆔 @OxinCode

🔹 و اما Auth0 برای AI Agents حالا به‌صورت عمومی در دسترس است! 🔹 با این ابزار می‌تونید دستیار شخصی هوش مصنوعی بسازید که به ابزارهای مختلف مثل ▫️ Gmail ▫️ Calendar ▫️ Google Drive وصل بشه و کارهای شما رو امن و خودکار انجام بده. #هوش_مصنوعی ---------- 🆔 @OxinCode

جذاب اما خطرناک! Vibe Coding 🔹 در Vibe Coding با صحبت کردن با هوش مصنوعی به‌جای نوشتن تک‌تک خطوط کد، نرم‌افزار می‌سازید. 🔹 پس ایده‌ها سریع به محصول تبدیل می‌شوند، پروتوتایپ‌ها در دقیقه آماده می‌شوند و سرعت کار فوق‌العاده است. ⚠️ اما در این حالت، بعد از چند ماه، وقتی تغییر کوچکی می‌دهید، ممکنه چندین بخش دیگر کدنویسی خراب شوند! دلیلش اینه که بدون مشخصات دقیق، کد به تنها منبع حقیقت تبدیل می‌شود و فهم آن سخت می‌شود. ✅ راه حل این مشکل اینه که ابتدا مشخصات دقیق پروژه را تعیین کنید و AI را فقط به‌عنوان اجراکننده‌ای قدرتمند استفاده کنید. #هوش_مصنوعی ---------- 🆔 @OxinCode

🧠 شش مؤلفه مهم در Context Engineering 🔹 Prompting Techniques: از الگوهای ساده تا Chain-of-thought برای افزایش دقت. 🔹 Query Augmentation: بازنویسی، گسترش و تجزیه پرسش‌ها برای دریافت پاسخ بهتر. 🔹 Long-Term Memory: نگهداری تاریخچه تعاملات با پایگاه‌های داده برداری یا گراف. 🔹 Short-Term Memory: مدیریت درست تاریخچه مکالمه و خلاصه‌سازی آن. 🔹 Knowledge Base Retrieval: اتصال مدل به داده‌های سازمانی مثل اسناد، ویکی‌ها، APIها و کد. 🔹 Tools & Agents: ابزارها مدل را توانمند می‌کنند و عوامل (agents) تصمیم می‌گیرند چه زمانی و چگونه از آنها استفاده شود. #هوش_مصنوعی ---------- 🆔 @OxinCode

🔹 آیا میدانید که Room یه کتابخونه از Google برای دیتابیس داخل اپ‌های اندرویده که حالا کاملاً Kotlin محور شده؟ (خداخافظ Java) #اندروید #برنامه_نویسی #کاتلین ---------- 🆔 @OxinCode

🚀 امروز می‌خوایم با یه قابلیت جذاب وب آشنا بشیم: HTML Streaming 🔹 یه تکنیکه که به جای اینکه کل صفحه یه‌جا لود بشه، محتوا رو مرحله‌به‌مرحله (stream) به کاربر نشون میده. ▫️ سایت سریع‌تر دیده میشه ⚡️ ▫️ تجربه کاربری بهتر 👍 ▫️ و سئو قوی‌تر 🔍 #وب ---------- 🆔 @OxinCode

🔹 امروز می‌خوایم با یه ابزار خفن آشنا بشیم: Neodrag 🔹 یه کتابخونه سبک برای Drag & Drop توی وب که روی فریم‌ورک‌های مختلف کار می‌کنه مثل ▫️ React ▫️ Vue ▫️ Svelte ▫️ And ... 🔹 حجم خیلی کم (~3KB) 🔹 سازگار با SSR 🔹 قابل استفاده در چند فریم‌ورک 🔹 و... #برنامه_نویسی #وب ---------- 🆔 @OxinCode

📂 داده‌های بدون ساختار هم به شهروند درجه یک تبدیل شدند! یکی از قابلیت‌های جدید Google BigQuery این است که داده‌های بدون ساختار مانند صوت، تصویر، ویدئو و PDF را در کنار داده‌های ساختاریافته به‌صورت یکپارچه مدیریت و تحلیل می‌کند. برای مثال، اکنون می‌توان تنها با یک Query به این سؤال پاسخ داد: «کدام ۱۰ مشتری با بیشترین درآمد، ماه گذشته در تماس صوتی خود از مشکلات عملکرد (Performance Issues) شکایت کرده‌اند؟» قبلاً این کار نیازمند چندین مرحله پردازش جداگانه بود، اما اکنون با قابلیت ObjectRef می‌توان داده‌های جدولی و فایل‌های صوتی را مستقیماً با هم ترکیب و توسط هوش مصنوعی تحلیل کرد. این قابلیت گامی مهم در حرکت به سمت AI-Native Data Platforms و تحلیل یکپارچه داده‌های چندوجهی (Multimodal AI) است. 🚀

🕸 Graph Database چیست و چرا در عصر هوش مصنوعی اهمیت پیدا کرده است؟ برخلاف پایگاه‌های داده سنتی که اطلاعات را در جدول (Table) ذخیره می‌کنند، در Graph Database داده‌ها به‌صورت گره (Node) و ارتباط (Edge) مدل‌سازی می‌شوند. برای مثال، به‌جای چندین جدول مجزا، می‌توان مستقیماً این روابط را ذخیره کرد: 👤 مشتری ── خرید کرده ──> 📦 محصول 👤 مشتری ── تماس گرفته ──> 🎧 مرکز تماس 📦 محصول ── متعلق به ──> 🏷 دسته‌بندی این ساختار باعث می‌شود پیدا کردن ارتباطات پیچیده بین داده‌ها بسیار سریع‌تر و ساده‌تر باشد؛ قابلیتی که برای Knowledge Graph و عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) اهمیت زیادی دارد. با این حال، در یکی از ارائه‌های Google Cloud سه مانع اصلی برای پذیرش Graph Database مطرح شد: 1️⃣ هزینه بالای مهاجرت و نگهداری 2️⃣ نگرانی درباره عملکرد و مقیاس‌پذیری 3️⃣ کمبود متخصصان حوزه Graph Database با رشد هوش مصنوعی و نیاز به درک روابط بین داده‌ها، انتظار می‌رود استفاده از Graph Database و Knowledge Graph در سال‌های آینده به‌طور قابل‌توجهی افزایش یابد. 🚀

📦 وقتی هوش مصنوعی، اطلاعات محصولات را خودش تکمیل و بهینه می‌کند! در یکی از ارائه‌های Google Cloud، ابزاری به نام FeedFluffer معرفی شد؛ سیستمی که با کمک هوش مصنوعی، اطلاعات محصولات را در مقیاس بزرگ بهبود، غنی‌سازی و شخصی‌سازی می‌کند. برای مثال، اگر اطلاعات یک محصول ناقص باشد، AI می‌تواند: ✅ توضیحات محصول را کامل کند. ✅ کیفیت داده‌ها را بهبود دهد. ✅ اطلاعات متناسب با فصل یا مناسبت‌ها را اضافه کند. ✅ داده‌های محصولات را برای نمایش بهتر در فروشگاه‌های آنلاین آماده کند. این ابزار نشان می‌دهد که نقش هوش مصنوعی فقط تحلیل داده نیست؛ بلکه می‌تواند خودِ داده‌ها را نیز هوشمندتر و باکیفیت‌تر کند. 🚀

🌐 وب‌سایتِ زیر سرویسی برای ساخت ایمیل موقت است که فقط ۱۰ دقیقه اعتبار داره 😬 و می‌تونه برای ثبت‌نام تو سایت‌ها حسابی کار شما رو راه بندازه. 👍😉 10minutemail.com #معرفی_سایت ---------- 🆔 @OxinCode

🚀 امروز می‌خوایم با WinUI Gallery 2.8 آشنا شیم 🔹 یه اپ رسمی از Microsoft برای دیدن و تست کردن کامپوننت‌های WinUI 3 (مثل دکمه‌ها، فرم‌ها، UI و نمونه کدها) چطور استفاده کنیم؟ 🔹 نصب از Microsoft Store یا دانلود از GitHub 🔹 اجرای برنامه و دیدن نمونه‌ها 🔹 استفاده از کدهای آماده داخل پروژه خودت #برنامه_نویسی #WinUI #Microsoft ---------- 🆔 @OxinCode

🚀 امروز می‌خواهیم با افزونه Avalonia برای Visual Studio Code آشنا شویم! 🔹 این افزونه امکان ویرایش، تکمیل خودکار (IntelliSense) و پیش‌نمایش زنده (Live Preview) فایل‌های XAML را در VS Code فراهم می‌کند و تجربه‌ای نزدیک به Visual Studio را در اختیار توسعه‌دهندگان Avalonia قرار می‌دهد. 🔹 با استفاده از این افزونه می‌توانید سریع‌تر کدنویسی کنید، خطاها را راحت‌تر شناسایی کنید و رابط کاربری خود را به‌صورت لحظه‌ای مشاهده کنید. #برنامه‌نویسی #VSCode #XAML ---------- 🆔 @OxinCode

آیا میدانید Passkey چیست و چگونه کار می‌کند؟ 🔹 مثل یک رمز عبور است که هرگز آن را نمی‌دانید و نمی‌تواند فاش شود و کاملاً به دستگاه شما متصل است 🔹 هنگام اولین ورود به یک وب‌سایت با passkey دستگاه شما دو کلید زیر را می‌سازد: Public key: امن برای اشتراک‌گذاری Private key: هرگز از دستگاه خارج نمی‌شود 🔹 در ورود بعدی، سایت می‌گوید «ثابت کن private key را داری! و اینجا دستگاه شماست که این را اثبات می‌کند و شما وارد می‌شوید. #امنیت ---------- 🆔 @OxinCode

هوش مصنوعی مثل همکار برنامه‌نویس شماست، ولی خروجی خوب بستگی به پرامپت درست دارد! بیاین یا اصول کلیدی پرامپ خوب آشنا شویم 🔹 پرامپت را ماژولار و شفاف بنویسید 🔹 مثال بدهید (Few-shot) تا AI سبک شما را بفهمد 🔹 از AI بخواهید قدم‌به‌قدم فکر کند 🔹 فرمت خروجی را مشخص کنید #هوش_مصنوعی ---------- 🆔 @OxinCode

🔹 امروز میخوایم یه سایت جالب معرفی کنیم که به ما نشون میده LLMها می‌تونن ابزارهای خیلی قدرتمندی برای ساخت سریع ابزارهای آموزشی و بصری باشن، مخصوصاً برای مفاهیم پایه‌ای مثل الگوریتم‌ها. 🔗 https://tools.simonwillison.net/sort-algorithms 🔹 تو این سایت، نویسنده با استفاده از Claude تونسته دموهای تعاملی و انیمیشنی از الگوریتم‌های مرتب‌سازی بسازه. 🔹 بعدش حتی Timsort رو هم اضافه کرده و یه قابلیت جذاب به اسم “Run All” ساخته که همه الگوریتم‌ها رو همزمان اجرا می‌کنه و میشه سرعت و عملکردشون رو کنار هم مقایسه کرد. #الگوریتم ---------- 🆔 @OxinCode