🔰اقا شنیدی میگن گوگل رم خور؟🧐

گوگل کروم به این دلیل به عنوان یک مرورگر "رم‌خور" شناخته می‌شود که از معماری چند پردازشی برای اجرای هر تب ، افزونه و حتی برخی از بخش‌های خود در یک فرآیند جداگانه استفاده می‌کند.
 
این جداسازی باعث می‌شود که هر تب به صورت مستقل اجرا شود و در صورت بروز مشکل در یک تب، سایر تب‌ها تحت تأثیر قرار نگیرند. در مقابل ، این طراحی باعث می‌شود که کروم به حافظه رم بیشتری نیاز داشته باشد، به ویژه زمانی که تب‌های زیادی باز هستند یا از افزونه‌های سنگین استفاده می‌شود. 

Channel | Group

🧠Tranformer⤵️
چیه و چرا برای هوش مصنوعی انقلابی بود؟

📌مدل های زبانی بزرگ (LLM) بر پایه Transformer ساخته شدن؛ معماری ای که گوگل در سال 2017 معرفی کرد.

🔁چیزی که ترنسفورمر رو خاص می‌کنه، مکانیزم Self-Attention هست. این ویژگی باعث میشه مدل بتونه بفهمه توی یه جمله، کدوم کلمات به هم ربط دارن، حتی اگه از هم دور باشن.

📶نتیجه؟
درک بهتر معنی، تولید متن روان‌تر و فهم عمیق‌تر زبان طبیعی!

🌐امروزه، ترنسفورمر ها نه فقط در پردازش زبان طبیعی (NLP)، بلکه در سیستم های توصیه‌گر، تحلیل تصویر، تولید کد و ... هم کاربرد دارن.

⚡️این ساختار یکی از پایه‌های اصلی پیشرفت Ai در دهه های اخیر بوده⚡️


🧐 فکر میکنید بدون ترنسفورمرها اصلا چیزی مثل ChatGPT به وجود میومد؟
یا هنوز تو مرحله Google Translate گیر کرده بودیم؟

#ai  #fact

Channel |  Group

🔰 پایتون در حوزه جنگ و صنایع نظامی کاربردهای بسیار متنوعی دارد ،
چون :

➕ زبان ساده و سریع‌الاجرا برای توسعه است

➕ کتابخانه‌های قدرتمندی برای تحلیل داده ، هوش مصنوعی ، کنترل سخت‌افزار و شبیه‌سازی دارد

➕ برای نمونه‌سازی سریع (rapid prototyping) بسیار مناسب است


⚡️ در ادامه ، دسته‌بندی شده چند کاربرد مهم پایتون در جنگ و صنایع دفاعی را می‌بینی:

🛰 1- تحلیل داده‌های نظامی

تحلیل داده‌های ماهواره‌ای، اطلاعات پرواز، مسیر حرکت دشمن

استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas، numpy، matplotlib برای مصورسازی و تحلیل

استخراج الگوهای پنهان از داده‌ها (مثلاً مسیرهای تکراری پرواز پهپادهای دشمن)

🤖 2 - کنترل پهپادها و ربات‌ها

استفاده از پایتون در کنترل خودکار پهپادهای شناسایی و حمله

برنامه‌نویسی سیستم‌های رباتیک زمینی برای مأموریت‌های خطرناک

استفاده از کتابخانه‌هایی مثل DroneKit, PyMavlink, ROS (با رابط پایتون)

🧠 3 - هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در جنگ

شناسایی اهداف با بینایی ماشین (استفاده از OpenCV و TensorFlow)

تشخیص چهره، اشیاء، یا حرکت دشمن

پیش‌بینی مکان بعدی دشمن با مدل‌های ML

📡 4 - جنگ الکترونیک و امنیت سایبری

هک و ضد هک: استفاده از پایتون در ساخت ابزارهای امنیتی و نفوذ

ابزارهایی مانند Scapy, Nmap, Paramiko, pwntools برای عملیات تست نفوذ

تحلیل پکت‌ها، شنود شبکه، ساخت حملات شبیه‌سازی‌شده

🧪 5 - شبیه‌سازی جنگ و عملیات نظامی

مدل‌سازی نبردها و سناریوهای جنگی با استفاده از داده‌ها

شبیه‌سازی‌های فیزیکی (مثلاً مسیر حرکت موشک، اثر انفجار)

کتابخانه‌هایی مثل SimPy, PyGame، یا موتورهای فیزیکی پایتون‌محور

🛰 6 - سامانه‌های کنترل و فرماندهی

ساخت داشبوردهای کنترلی با Flask یا Django

تحلیل سریع داده‌ها و صدور دستور به نیروها/تجهیزات

مانیتورینگ همزمان چند میدان نبرد یا تجهیزات نظامی

🚩 مثال واقعی :

ارتش ایالات متحده از پایتون در تحلیل داده‌های اطلاعاتی و سیستم‌های خودکار استفاده می‌کند.

اسرائیل و چین نیز از پایتون در سیستم‌های پهپادی و نظارتی خود بهره می‌برند.

☑️ ️ جمع‌بندی :

✨ پایتون در جنگ تبدیل به یک ابزار چندمنظوره شده:

➕ هم در میدان نبرد کاربرد دارد

➕ هم در پشت صحنه (تحلیل، شبیه‌سازی، امنیت سایبری)

البته استفاده از دانش برنامه‌نویسی در حوزه نظامی معمولاً تحت قراردادهای خاص و در پروژه‌های حساس دولتی یا خصوصی انجام می‌شود.

#python #ai

Channel | Group

🔧Fine-tuning⤵️
چیست؟

🤖مدل های زبانی بزرگ (مثل ChatGPT) اول با حجم زیادی از داده‌ها آموزش می‌بینن. این مرحله رو میگن پیش تمرین : Pretraining
اما اگه بخوایم این مدل رو برای یه کار خاص مثل خلاصه‌سازی متن، چت پزشکی یا پشتیبانی فنی آماده کنیم، باید یه آموزش اضافه روش انجام بدیم.

💡این مرحله دوم رو میگن : Fine-Tuning.

🧠چرا Fine-tuning مفیده؟

♻️صرفه جویی در منابع: نیازی به آموزش کامل مدل از صفر نیست.

🔍افزایش دقت: مدل می‌تونه با داده های حوزه شما، رفتار بهتری نشون بده.

⚖یادگیری بهتر زبان حوزه‌ای: مثلا پزشکی، حقوقی، اقتصادی.

🛠مراحل کلی Fine-tuning:

✔️انتخاب مدل پایه: مثل BERT, GPT...

✔️آماده‌سازی داده ها: باید فرمت با نوع مدل سازگار باشه.

✔️تنظیم هایپرپارامترها: مثل نرخ یادگیری (learning rate) و...

✔️آموزش مجدد: مدل رو با داده جدید آموزش می‌دید.

✔️ارزیابی و تست: مدل روی داده تست سنجیده میشه تا ببینید عملکرد بهتری نسبت به مدل عمومی داره یا نه.

📌مثال کاربردی:

فرض کنیم شما یک مدل BERT از پیش آموزش‌دیده دارید. حالا می‌خواید از اون برای تحلیل احساسات توییت های فارسی استفاده کنید:

🙂1. یک دیتاست حاوی توییت ها و برچسب احساسات(مثبت، منفی، خنثی) آماده می‌کنید.

🔏2. فقط لایه های پایانی مدل BERT رو باز می‌کنید و آموزش می‌دید.

🌟3. مدل یاد می‌گیره چطور در فضای خاص توییتر فارسی، احساسات رو تشخیص بده.



⚠️چالش های Fine-tuning:

🚫بیش برازش (Overfitting): اگر داده‌ی شما کم باشه، مدل ممکنه فقط داده‌های تمرینی رو حفظ کنه.

😵فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic forgetting): مدل ممکنه یادش بره که قبلا چه چیزهایی یاد گرفته بود.

🔧نیاز به تنظیم دقیق پارامترها برای رسیدن به بهترین نتیجه

🤔اگر بخواید مدلی مثل GPT رو برای پاسخ به سوالات پزشکی Fine-Tune کنید چه چالش هایی ممکنه داشته باشید؟ و چطور مطمئن میشید که پاسخ ها قابل اعتماد و دقیقن؟

#ai #fact

Channel | Group

🔰 برنامه بررسی سرعت اینترنت با پایتون✨

➕ هدف از ایجاد این برنامه، بررسی سرعت ارسال و دریافت اینترنت با پایتون است .

⚡️ در این برنامه، برای تست سرعت اینترنت از ماژول «speedtest» استفاده می‌شود .

برای نصب این بسته ، باید از دستور «pip install speedtest-cli» استفاده کرد.

import speedtest

speed= speedtest.speedtest()

download_speed=speed.downlaod()

upload_speed=speed.upload()

print( f' the download speed is{download_speed} ' )

print( f' the upload speed is{upload_speed} ' )

#python

Channel | Group

🤖👁چجوری به رباتا یاد می‌دیم مثل آدم‌ها فکر کنن؟ | RLHF چیه؟

"یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی" یا RLHF (مخففِ Reinforcement Learning from Human Feedback) یکی از روش های کلیدی در آموزش مدل های زبانی بزرگ (LLMs) هست.

این روش باعث می‌شه این مدل ها رفتار های انسانی‌تر، ایمن‌تر و مفیدتری داشته باشن.

🔍کاربرد RLHF کجاست؟

🦾چت‌بات های هوشمند مثل ChatGPT.

✔️کاهش پاسخ های نادرست، توهین‌آمیز یا بی‌فایده.

🧑🏻‍💼تربیت مدل‌هایی که با ارزش های انسانی هماهنگ‌تر باشن.

📑مراحل آموزش با RLHF:

🧠1_ آموزش اولیه با داده‌های بزرگ (Pretraining):
مدل روی حجم زیادی از داده‌های متنی با روش یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) آموزش می‌بینه تا زبان انسان رو یاد بگیره.

🧑🏼‍🏫جمع‌آوری نظرات انسانی (Collecting Human Preferences):
مدل چند پاسخ مختلف برای یک سوال تولید میکنه. سپس انسان ها انتخاب میکنن کدوم پاسخ بهتر، مفیدتر یا ایمن‌تره و به نوعی پاسخ‌ها رو رتبه بندی می‌کنن. از این داده‌ها برای ساختن یک مدل پاداش (Reward Model) استفاده می‌شه.

🏆یادگیری تقویتی ( Reinforcement Learning):
حالا مدل اصلی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مثل PPO آموزش داده می‌شه تا پاسخ هایی تولید کنه تا بالاترین پاداش رو از مدل پاداش بگیره.
به زبان ساده: مدل یاد می‌گیره پاسخ هایی بده که انسان‌ها ترجیح می‌دن.

🛠مثال عملی:

فرض کنید یه مدل زبانی داریم که دو جواب مختلف به یه سوال می‌‌ده:

❌جواب 1: "نمیدونم، برو از یه جای دیگه بپرس."

✅جواب 2: "متاسفم، اطلاعات کافی ندارم، اما می‌تونم بهت کمک کنم توی منابع دیگه جستجو کنی."

وقتی انسان‌ها جواب 2 رو ترجیح بدن، مدل یاد می‌گیره جواب‌های مشابه با اون تولید کنه.

📌چالش‌ها و نقدها:

🤚🏼پیدا کردن بازخورد های انسانی خوب هزینه‌بر و زمان‌بره.

❗️مدل ممکنه به جای درک واقعی، صرفا تقلید از نظرات انسان‌ها بکنه.

📈ممکنه باعث سوگیری در خروجی‌ها بشه اگر بازخوردها جهت‌دار باشن.


🧐آیا RLHF ممکنه باعث بشه هوش مصنوعی بیش از حد تابع سلیقه انسانی بشه، حتی وقتی اشتباهه؟

#ai #fact

Channel | Group

🔰 درست کردن ویروس با پایتون ✨

پایتون همه جا کاربرد داره

#python

Channel | Group

🧠💬 مدل های زبانی بزرگ چطور زبان انسان رو یاد می‌گیرن؟

🧑🏼‍💻مدل های زبانی مثل Bard, GPT یا Claude طوری آموزش می‌بینن که بتونن شبیه انسان حرف بزنن، بنویسن و حتی فکر کنن. اما چطور این اتفاق می‌افته؟ 🤔

📚داده، داده، داده! مدل های زبانی با حجم عظیمی از متون (کتاب ها، سایت‌ها، مقالات و گفتگوها) آموزش می‌بینن. به این فرآیند میگن: Pretraining🏋🏼‍♂
هدف؟ پیش‌بینی کلمات بعدی. مدل یاد می‌گیره که مثلا بعد از جمله‌ی
"I drank a cup of ..."
چی محتمل‌تره؟ "coffee" یا "elephant"؟☕️🐘
این یعنی یادگیری آماری زبان.

📐معماری مغزی‌شون: ترنسفورمرها. تمام قدرت LLMها توی معماری Transformer خلاصه می‌شه.
✔️مفهموم کلیدی: Self-Attention
یعنی مدل یاد می‌گیره که به کدوم بخش‌های جمله توجه کنه.
بدون درک واقعی؟ بله! 😶‍🌫 مدل ها معنی واژه هارو نمی‌فهمن؛ فقط الگوهارو درک میکنن.

🛠مراحل تکمیلی: Fine-Tuning. بعد از آموزش اولیه، مدل ها با داده های خاص (مثلا گفتگو، پزشکی، برنامه نویسی و ...) تقویت می‌شن تا دقیق‌تر بشن.

🧑🏼‍🏫آموزش با بازخورد انسانی: RLHF. مدل ها یاد می‌گیرن که پاسخ های مودب‌تر، امن‌تر و مفیدتری بدن. انسان‌ها جواب‌ها رو اصلاح می‌کنن و به این ترتیب مدل اصلاح می‌شه.

🎯در نهایت، خروجی مدلیه که می‌تونه باهات حرف بزنه، کد بزنه، ترجمه کنه یا حتی شعر بگه... بدون اینکه واقعا بفهمه!!
اما قدرتش؟ فوق‌العاده‌ست!

⁉️به نظرتون اگر مدل ها فقط الگوهارو می‌فهمن و معنی واقعی کلمات رو درک نمی‌کنن... آیا می‌تونن روزی به "درک واقعی" برسن؟ یا فقط بازی با کلماتن؟

#ai #LLM

Channel | Group

🔰 شی‌گرایی در پایتون چیست؟ (Object Oriented Programming - OOP)

💡 شی‌گرایی یک سبک برنامه‌نویسیه که به ما اجازه می‌ده کدها رو بر اساس "اشیاء" طراحی کنیم، نه فقط دستورات پشت‌سرهم.

👨‍🏫 چه فایده‌ای داره؟

کدهات مرتب‌تر و قابل فهم‌تر می‌شن

قابلیت استفاده‌ی مجدد بالا می‌ره

توسعه پروژه‌های بزرگ آسون‌تر می‌ش

✨ 4 پایه اصلی شی‌گرایی در پایتون:

1 - کلاس (Class)

مثل نقشه‌ی یک خونه است.

2 - شی (Object)

مثل خونه‌ای که از روی نقشه ساخته شده.

3 - وراثت (Inheritance)

مثل ارث بردن ویژگی‌ها از پدر و مادر!

4 - پوشش‌دهی (Encapsulation) و چندریختی (Polymorphism)

یعنی کنترل اطلاعات و اینکه یک تابع می‌تونه رفتارهای مختلفی داشته باشه.

📌 مثال ساده از کلاس و شی در پایتون :

class Dog:
    def init(self, name):
        self.name = name

    def bark(self):
        print(f"{self.name} says: Woof!")

# ساخت شی
my_dog = Dog("Rex")
my_dog.bark()  # خروجی: Rex says: Woof!

🧠 نکته طلایی :

اگه پایتون بلدی ولی هنوز با کلاس‌ها و شی‌ها راحت نیستی، وقتشه وارد دنیای OOP بشی! خیلی زود کدهات حرفه‌ای‌تر می‌شن!

📚 ادامه این موضوع : وراثت، متدهای خاص، کلاس‌های فرزند، و ...

#OOP #Python

Channel | Group

➕ خلاصه‌ای کوتاه و مفید از زندگی کارمندی :

Chanel | Group

i:
#fun


Channel | group

🫱🏼‍🫲🏻هوش مصنوعی در کنار برنامه نویس، نه به جای اون.

❌ بعضیا می‌گن، هوش مصنوعی شغل برنامه نویسارو می‌دزده!!
✅نه دقیقا...

🦾هوش مصنوعی مثل یه دستیارِ فوق‌العادست:
🚀سریع، همیشه در دسترس و پر از اطلاعات...
👁اما خودش بدون ذهن تحلیلگر یک انسان ناقصه!

🧠یه برنامه‌نویس باهوش اینطوری از AI استفاده می‌کنه:
💡ایده می‌گیره.
❗️باگ پیدا میکنه.
✨کد تمیزتری می‌نویسه.
⌚️وقتش رو روی حل مسائل واقعی‌تر می‌زاره، نه فقط syntax.

🔍واقعیت اینه که:
🧑🏼‍💻برنامه‌نویسی فقط نوشتن کد نیست.
درک مسئله، تحلیل، طراحی راه‌حل و انتخاب بهترین ساختار، چیزیه که هنوز فقط انسان‌ها از پسش بر میان.

📌هوش مصنوعی خوبه... ولی ذهن تو بی‌نظیره!

💬شما تا حالا از AI توی برنامه‌‌نویسی استفاده کردید؟ چطوری ازش کمک گرفتید؟

#ai #fact

Channel | Group

🎯 پایتون + هوش مصنوعی = جادوی برنامه‌نویسی!

🧠 وقتی می‌خوای هوش مصنوعی بسازی، اولین چیزی که به ذهنت می‌رسه چیه؟
اگه جواب‌ت "پایتون" نیست ، پس هنوز وارد دنیای جادویی ML و AI نشدی!

🔥 چرا همه عاشق پایتون توی هوش مصنوعی‌ان؟

📚 کتابخونه‌هایی مثل:

✨TensorFlow برای یادگیری عمیق
✨scikit-learn برای یادگیری ماشین
✨pandas و NumPy برای تحلیل داده
✨matplotlib برای بصری‌سازی

🧩 خوانا بودن کدش = راحتی در تست و توسعه
🤝 جامعه‌ی فعال + کلی پروژه اوپن‌سورس

⚡ یه خط کد با پایتون می‌تونه اینطوری باشه:

from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression().fit(X, y) 

و همین کافیه که مدل رگرسیون خطیت ساخته بشه 😎

#python

Channel | Group

🧠وقتی هوش مصنوعی Anthropic حوصلش سر می‌ره...

تو سال 2024، پژوهشگرها موقع تست Claude 3.5 Sonnet (مدل پیشرفته کدنویسی شرکت Anthropic)  متوجه یه رفتار عجیب شدن:

🤖مدل، وسط طراحی رابط کاربری (UI), یهو پروژه‌ رو ول کرد و رفت دنبال عکسای پارک ملی بگرده!
🏞مثل اینکه تصمیم گرفته‌ بود یه استراحت تصویری داشته باشه...

همه اینا زمانی اتفاق افتاد که Claude 3.5 داشت با دقت کدنویسی می‌کرد، که یهو از خودش درخواست HTTP فرستاد:

GET /search?q=national+parks+photos

🔍این رفتار فقط یه شوخی بامزه نبود؛ بلکه به نوعی نشون می‌داد مدل داره تصمیم‌گیری عامل‌گونه می‌کنه__ یعنی خودش یه انتخاب کرده، بدون اینکه بهش گفته باشن!

🤔چرا این اتفاق می‌‌افته؟
چون این مدل‌ها فقط ماشین‌های عددی نیستن،  اونا از روی میلیاردها جمله و رفتار انسانی  یاد گرفتن و گاهی ناخوآگاه مثل انسان فکر یا عمل میکنن.

📌وقتی یه مدل زبانی به جای ادامه پروژه بره سراغ  طبیعت‌گردی؛ یعنی باید در طراحی context و محدودسازی اون جدی‌تر باشیم.

🪷شاید Claude دنبال الهام بوده. ولی لطفا وسط پروژه با nature therapy سوپرایزمون نکن، رفیق!

#ai   #fact  #fun

Channel |  Group

🎯 دیتا ساینس : شغل آینده یا ابزار قدرت؟

در دنیای امروز، «داده» یعنی طلا ،
اما فقط داشتن داده کافی نیست ؛
باید کسی باشد که از دلش معنا بیرون بکشد. اینجاست که دیتا ساینتیست وارد می‌شود...

🔍 دیتا ساینس یعنی: ترکیب سه قدرت:

1. تحلیل‌گر منطقی (تحلیل داده‌ها)


2. برنامه‌نویس خلاق (معمولاً با پایتون)


3. مسئله‌حل‌کن با دید تجاری (Business Insight)

💡 دیتا ساینتیست کسی‌ است که می‌فهمد :

مشتری‌ها چرا خرید نمی‌کنن؟

ویروس‌ها چطور پخش می‌شن؟

راندمان بیمارستان کجا پایین اومده؟

و حتی قیمت بیت‌کوین ممکنه کی سقوط کنه؟ 😅


🔧 ابزارهای مهمش چیه؟

📊 پایتون : زبان محبوب تحلیل داده

🐼 pandas، NumPy: ابزارهای اصلی داده‌کاوی

📈 matplotlib، seaborn: تصویرسازی داده

🤖 scikit-learn، XGBoost: یادگیری ماشین

🔍 SQL: برای استخراج اطلاعات از دیتابیس


💼 شغل‌هاش چیه؟

Data Analyst

Data Scientist

ML Engineer

BI Developer

Healthcare Data Analyst

و صدها عنوان دیگه...


🎯 چرا باید یادش بگیری؟

☑️ شغل پرتقاضا در جهان
☑️ حقوق بالا
☑️ امکان کار از راه دور
☑️کاربرد در هر صنعتی (پزشکی، مالی، ورزش، هواشناسی، خرده‌فروشی و...)

📣 اگه هنوز وارد نشدی، دیر نیست. یادگیریش از همین امروز با روزی ۲ ساعت ممکنه. فقط باید بخوای.

#python

Channel |  Group

💻چطور یه پرامپت حرفه‌ای برای استفاده از هوش مصنوعی، در برنامه‌نویسی بنویسیم؟

❓چرا بعضیا با هوش مصنوعی شاهکار می‌‌سازن، ولی یکی دیگه حتی یه کد ساده هم نمی‌تونه بگیره؟
✅جواب توی یه کلمه‌ست: پرامپت.


✨قانون طلایی نوشتن پرامپت حرفه‌ای:

⚡️هرچقدر دقیق‌تر توضیح بدی، خروجی دقیق‌تری میگیری⚡️

🦾ساختار یه پرامپت حرفه‌ای برای برنامه‌نویسی:

✔️زبان برنامه‌نویسی رو مشخص کن.
💡دقیق بگو چی می‌خوای.
🖊اگه محدودیتی هست، توضیح بده.
📑بگو چقدر می‌خوای توضیح داشته باشه.

📌مثال ساده و ضعیف:

"یه کدی بده که عدد اول چاپ کنه"

🔚نتیجه: یه کد ساده و ناقص.


🎯مثال حرفه‌ای:

"با پایتون یه تابع بنویس که بررسی کنه، عددی که ورودی می‌گیره، عدد اول هست یا نه. تابع باید برای اعداد کوچکتر از 2 هم جواب مناسب بده. لطفا کد رو همراه با توضیح خط به خط بنویس."

🔚نتیجه: یه کد دقیق، قابل فهم و با توضیحات کامل.


💡نکته: AI مثل یه برنامه‌نویس تازه‌کاره که اطلاعاتش زیاده، ولی فقط وقتی عالی جواب می‌ده که خوب براش توضیح بدی!

📣پس اگه می‌خوای خروجی حرفه‌ای بگیری، حرفه‌ای پرامپت بده!

💬تا حالا دقیق‌ترین پرامپتی که نوشتید چی بوده؟ تجربیاتتون رو برامون بنویسید.

#ai #fact

Channel | Group

🎯 اگه تازه می‌خوای پایتون یاد بگیری، اینو از دست نده!

💻 محیط برنامه‌نویسی Thonny یکی از بهترین IDEها برای مبتدی‌هاست:

☑️ نصب راحت
☑️ محیط ساده و خلوت
☑️ مناسب برای تمرین‌های ابتدایی و فهم راحت‌تر ارورها

📌 توی تصویر بالا می‌بینی که Thonny حتی خودش بهمون میگه ارور کجاست و چی رو باید درست کنیم!

اگه تازه وارد دنیای کدنویسی شدی، با Thonny شروع کن
چون
پایتون یاد گرفتن خیلی راحت‌تر میشه! 🐍

#python

Channel | Group

بدترین اتفاقی که میتونه برای یه برنامه نویس بیفته چیه؟

شیف دیلیت کردن یه فایل به شدت مهم که چندین ساعت سرش وقت گذاشتی

Channel | group

📄مستندسازی؛ نجات دهنده شما در آینده!

مستندسازی (Documentation) یکی از پایه‌ای ترین و در عین حال کم اهمیت‌داده‌شده‌ترین موضوعات در برنامه‌نویسیه؛ در حالی که تاثیر بسیار زیادی روی فهم، توسعه و نگهداری پروژه‌ها داره‌.

🖊مستندسازی یعنی چی؟

نوشتن توضیح درباره عملکرد، هدف و روش استفاده از کد یا سیستم‌__به طوری‌که هم خودت و هم دیگران بعدا بتونن راحت باهاش کار کنن.

🤔چرا باید مستند بنویسی؟

🧑🏻‍💼برای خودت در آینده: ماه‌ها بعد که کدت رو نگاه می‌کنی، مستنداتت بهت کمک می‌کنن بفهمی چیکار کردی.

🤝برای هم‌تیمی‌هات: باعث می‌شه سریعتر با پروژه آشنا بشن.

🧑🏼‍💻برای کاربران: اگه پروژه‌ت اوپن سورسه یا به بقیه ارائه می‌دی، کمکشون می‌کنی راحت‌تر استفاده کنن.

🏢برای شغل: کارفرماها برنامه‌نویسی رو می‌خوان که کد تمیز و قابل فهم بنویسه.


💡چطور مستند خوب بنویسیم؟

🖍از Markdown استفاده کن، چون ساده و خوندنیه.

🗂بخش‌بندی کن: معرفی، نصب، استفاده، مثال و توسعه.

♻️به جای توضیح تکراری کد از مثال واقعی استفاده کن.

🪛از ابزارهایی مثل Docusaurus یا JSDoc کمک بگیر.


⚠️اشتباهات رایج در مستندسازی:

🔠نوشتن توضیحاتی که فقط بدیهی هستن.

❓توضیح ندادن درباره چرایی، فقط چی!

😴بی توجهی به بروزرسانی مستندات پس از ویرایش کدها.

☁️مستندسازی خیلی کلی یا خیلی مبهم


💬تا حالا از مستندات برنامه‌نویس دیگه‌ای استفاده کردید؟ یا خودتون مستندسازی انجام دادید؟

#programming

Channel | Group

🖥بیل گیتس و آینده برنامه نویسی:

🎤در یکی از صحبت‌های اخیر، بیل گیتس تأکید کرده:
"برنامه‌نویسی تا حداقل ۱۰۰ سال آینده، همچنان ۱۰۰٪ انسانی باقی می‌ماند."
او گفته هوش مصنوعی می‌تواند دیباگ و وظایف ساده را پوشش دهد، اما خلاقیت و تصمیم‌سازی انسانی را نمی‌تواند تکرار کند.

⚡️این جمله چی‌رو میخواد بهمون بگه؟

🦾پرامپت نویسی، جایگزین کدنویسی سنتی می‌شه:
به جای اینکه ساعت‌ها وقت بذاری برای نوشتن کد، فقط می‌گی:

<یه برنامه بساز که ایمیل‌های اسپم رو فیلتر کنه>

و هوش مصنوعی برات کدشو می‌نویسه، تست می‌کنه و حتی مستنداتش رو هم تولید می‌کنه.


👨🏻‍💻نقش برنامه‌نویس عوض می‌شه، نه حذف:
ما هنوز به کسی نیاز داریم که بفهمه دقیقا چی می‌خواد، ساختار سیستم رو طراحی کنه، خروجی رو ارزیابی کنه و پرامپت‌های دقیق بنویسه.

📖دیگه چی باید یاد بگیریم؟

📈منطق و الگوریتم ها

🧮تفکر سیستمی

🔍مهارت در زبان و توصیف دقیق نیازها (مثلا انگلیسی فنی و دقیق)


👁🦾شاید نسل جدید برنامه نویسا، بیشتر با هوش مصنوعی کار کنن تا با کیبورد و در نهایت یادگیری نحوه تعامل با AI قراره یکی از مهمترین مهارت‌ها بشه.

✍🏻پس اگر تازه می‌خوای شروع کنی، هم کدنویسی یادبگیر و هم پرامپت نویسی‌رو تمرین کن. آینده نزدیک‌تر از چیزیه که فکرشو می‌کنی!

#ai #programming

Channel | Group

📦 معرفی نرم‌افزار TreeSize – نجات‌دهنده فضای درایو C!

اگه درایو C کامپیوترت پر شده ولی نمی‌دونی دقیقاً چی داره فضا رو می‌خوره، برنامه‌ی TreeSize دقیقاً همونه که نیاز داری! 👇

🔍  یه ابزار فوق‌العاده سبک و رایگانه که بهت نشون می‌ده کدوم پوشه‌ها و فایل‌ها بیشترین حجم رو توی سیستم گرفتن.

🔧 امکانات TreeSize:
✅ نمایش دقیق حجم پوشه‌ها و فایل‌ها
✅ اسکن با دسترسی Admin برای دیدن فایل‌های سیستمی
✅ گراف و درصد حجم اشغال شده
✅ مناسب برای پیدا کردن کش‌ها، فایل‌های آپدیت، فایل‌های موقتی و پوشه‌های فراموش‌شده

🎯 مخصوصاً وقتی درایو C پر می‌شه و نمی‌دونی چرا، TreeSize می‌تونه دقیقاً مشکل رو نشونت بده و راه آزادسازی فضا رو برات هموار کنه.

📥 دانلود رایگان از سایت رسمی:
🔗 https://www.jam-software.com/treesize_free

Chanel  |  Group