uz
Feedback
تعلم اساسيات البرمجة

تعلم اساسيات البرمجة

Kanalga Telegram’da o‘tish

تعلم اساسيات البرمجة افضل قناة لتعلم البرمجة والتكنولوجيا 💙 #عبدالرحمن_جهيم

Ko'proq ko'rsatish

📈 Telegram kanali تعلم اساسيات البرمجة analitikasi

تعلم اساسيات البرمجة (@learnprogramming99) Arab til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 530 obunachidan iborat bo'lib, Taʼlim toifasida 18 690-o'rinni va Iroq mintaqasida 11 258-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 530 obunachiga ega bo‘ldi.

25 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -113 ga, so‘nggi 24 soatda esa 0 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 0% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 0 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
  • Tematik yo‘nalishlar: Kontent بِدَايَة, تَلَم, طَفَل, قَنَاة, دَورَة kabi asosiy mavzularga jamlangan.

📝 Tavsif va kontent siyosati

Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
تعلم اساسيات البرمجة افضل قناة لتعلم البرمجة والتكنولوجيا 💙 #عبدالرحمن_جهيم

Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Taʼlim toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.

10 530
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-147 kunlar
-11330 kunlar
Postlar arxiv
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❤️