uk
Feedback
تعلم اساسيات البرمجة

تعلم اساسيات البرمجة

Відкрити в Telegram

تعلم اساسيات البرمجة افضل قناة لتعلم البرمجة والتكنولوجيا 💙 #عبدالرحمن_جهيم

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу تعلم اساسيات البرمجة

Канал تعلم اساسيات البرمجة (@learnprogramming99) у мовному сегменті Арабська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 10 530 підписників, посідаючи 18 690 місце в категорії Освіта та 11 258 місце у регіоні Ірак.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 10 530 підписників.

За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -113, а за останні 24 години на 0, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 0%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 0 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як بِدَايَة, تَلَم, طَفَل, قَنَاة, دَورَة.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
تعلم اساسيات البرمجة افضل قناة لتعلم البرمجة والتكنولوجيا 💙 #عبدالرحمن_جهيم

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.

10 530
Підписники
Немає даних24 години
-147 днів
-11330 день
Архів дописів
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؟

photo content

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❤️