🚀 زبان‌های کامپایلری vs مُفَسِّری

وقتی کد می‌نویسیم، کامپیوتر مستقیم نمی‌فهمه چی نوشتیم. باید ترجمه بشه به زبان ماشین (0 و 1). اینجاست که کامپایلر یا مفسر وارد میشن.

🖥 زبان‌های کامپایلری (C , C++ , Java)

✅ کل برنامه یک‌بار توسط «کامپایلر» ترجمه میشه و خروجی یک فایل اجرایی (exe و …) هست.

⚡️ اجرا سریع‌تره چون همه‌چیز از قبل آماده‌ست.

⚠️ ولی اگه خطایی باشه، باید قبل از اجرا همه رو درست کنی.

📚 مثال: مثل اینه که یه کتاب خارجی رو کامل ترجمه کنی، بعد به خواننده بدی.

🐍 زبان‌های مفسری (Python , JavaScript , Ruby)

✅ کد به صورت خط‌به‌خط اجرا و همون‌جا ترجمه میشه.

⚡️ توسعه و تست سریع‌تر و راحت‌تره (تغییر بدی، فوراً نتیجه رو می‌بینی).

🐢 ولی اجرا معمولاً کندتر از زبان‌های کامپایلریه.

🗣 مثال: مثل اینه که همزمان با خوندن کتاب، خط‌به‌خط برای دوستت ترجمه کنی.


🎯 پس کی از کدوم استفاده کنیم؟

🔹 کامپایلری 👉🏻 برنامه‌های سنگین، بازی‌ها، سیستم‌عامل، جاهایی که سرعت مهمه.
🔹 مفسری 👉🏻 توسعه سریع، وب، هوش مصنوعی، کارهای انعطاف‌پذیر.

❓حالا شما بگید: برای شروع یادگیری برنامه‌نویسی، بهتره با یه زبان کامپایلری شروع کرد یا مفسری؟

#fact #programming

Channel | Group

🎩 وقتی عددها تبدیل به متن میشن!

🐍 تو پایتون این دو تا کد خروجی کاملا متفاوتی دارن 👇

print(2 * 3) # 6

print("2" * 3) # 222

🤔 چرا؟

🔑 چون هر چیزی که داخل " " یا ' ' باشه، رشته (string) حساب میشه، نه عدد.
پس "2" فقط یه متن هست ( مثل "A" یا "سلام" ).

📌 قانون ساده:

✔️ عدد × عدد 👈🏻 ضرب ریاضی

✔️ رشته × عدد صحیح 👈🏻 تکرار رشته

🎉 مثال‌های باحال:

print("ab" * 4) # abababab

print("😂" * 5) # 😂😂😂😂😂

⚡️پس یه کوتیشن کوچیک می‌تونه معنی کدت رو کاملاً عوض کنه⚡️

#python #programming

Channel | Group

🤖 تفاوت AI ، ML و DL چیه؟

هوش مصنوعی همیشه پر از اصطلاحه، ولی سه‌تاش خیلی شبیه به هم به نظر میان:

👁AI (هوش مصنوعی)

🧩 ایده‌ی کلی: ساخت سیستمی که مثل انسان فکر کنه و تصمیم بگیره.

♟ مثال: شطرنج‌بازهای هوش مصنوعی.

📊 ML (یادگیری ماشین)

📚 زیرمجموعه‌ی AI

🔎سیستم‌ها با داده‌ها آموزش می‌بینن و خودشون الگو پیدا می‌کنن.

📧 مثال: فیلتر اسپم توی ایمیل.

🧠 DL (یادگیری عمیق)

⚡️ زیرمجموعه‌ی ML

🧬با استفاده از شبکه‌های عصبی شبیه مغز انسان یاد می‌گیره.

📱 مثال: تشخیص چهره در گوشی.

📌 جمع‌بندی کوتاه:

🤖 AI =
کل هدف (هوش شبیه انسان)

📊 ML =
راه رسیدن به AI (یادگیری از داده‌ها)

🧠 DL =
روش خاص ML (شبکه‌های عصبی عمیق)


🧐 حالا به نظرت توی زندگی روزمره‌مون بیشتر با ML سروکار داریم یا DL؟


#AI #fact

Channel | Group

🚀 زبان‌های هوش مصنوعی؛ فقط پایتون نیست! 🤖

وقتی حرف از AI میشه همه سریع می‌گن: «پایتون!» 🐍
درسته، پایتون خیلی محبوبه… ولی تنها گزینه نیست!

🔑 زبان‌های مهم در AI :

🐍 Python : پر از کتابخونه (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) → بهترین برای شروع.

📊 R : مخصوص تحلیل آماری و داده‌های پیچیده.

⚡ Julia : سرعت بالا در محاسبات علمی → عالی برای پروژه‌های سنگین.

☕ Java : مقیاس‌پذیر و پایدار → کاربرد در سیستم‌های بزرگ AI.

🔄 LISP : زبان کلاسیک هوش مصنوعی (از همون قدیما تا الان).

📌 جالبه بدونی حتی پروژه‌های بزرگی مثل تحلیل داده‌های فضایی و تشخیص تصویر سیاه‌چاله هم با NumPy و کتابخونه‌های علمی ساخته شدن!

#ai

Channel | Group

🔢 تفاوت i++ و ++i در برنامه‌نویسی

👨‍💻 این عملگرها بهشون میگن عملگرهای افزایشی و کاهشی و توی زبان‌هایی مثل C، C++، Java، JavaScript استفاده میشن.

❌ توی پایتون وجود ندارن و باید از i += 1 یا i -= 1 استفاده کرد.

⏩ پسوندی (Postfix): --i++ , i

🕐 اول مقدار فعلی متغیر استفاده میشه

➕ بعد متغیر یکی زیاد یا کم میشه

Java

int i = 5;
System.out.println(i++); // چاپ می‌کنه: 5
System.out.println(i); //حالا عدد 6 رو چاپ می‌کنه

⏫ پیشوندی (Prefix): i , --i++

➕ اول متغیر یکی زیاد یا کم میشه

🖨 بعد مقدار جدیدش استفاده میشه

Java

int i = 5;
System.out.println(++i); // چاپ می‌کنه: 6
System.out.println(i); // همچنان 6 روچاپ می‌کنه چون یکبار افزایش پیدا کرد و تغییری بعد چاپ اول نداشت.

🐍 پایتون چطور؟

Python

i = 5
i += 1 # معادل ++i تو زبان‌های دیگه
i -= 1 # معادل --i

🧐سوال

اگر توی جاوا بنویسیم:

int i = 5;
System.out.println(i++ + ++i);

به نظرت خروجی چه عددی خواهد بود؟ چرا؟

#python #java #programming #c #JS

Channel | Group

🔄 حلقه‌ها در برنامه‌نویسی یعنی چی؟

حلقه‌ها به ما اجازه میدن یک قطعه کد رو چند بار اجرا کنیم بدون اینکه مجبور باشیم همون کد رو بارها بنویسیم.

📌 دو نوع اصلی حلقه داریم:

1️⃣ حلقه for:

وقتی می‌دونیم چند بار قراره تکرار بشه از for استفاده می‌کنیم.

مثال (Python):

for i in range(5): print(i) # خروجی: 0 تا 4

2️⃣ حلقه while:

وقتی نمی‌دونیم دقیقا چند بار باید تکرار بشه، ولی یه شرط داریم.

مثال (Python):

i = 0 while i < 5: print(i) i += 1 # خروجی: 0 تا 4

📖 جمع‌بندی:
🔄 for = مناسب برای تعداد مشخص تکرار

🔁while = مناسب وقتی که، تا زمانی که شرط درسته باید ادامه بده

🤔تو کدهایی هایی که زدی بیشتر از for استفاده کردی یا while؟ به نظرت کدوم کاربردی‌تره؟

#programming #loops

Channel | Group

🗂رکورد (Record) در پایگاه داده چیست؟

رکورد به داده‌های کامل و متصل به هم برای یک موجودیت خاص در یک جدول دیتابیس اشاره دارد.

🔎مفهوم رکورد در پایگاه داده:

📁در پایگاه داده، رکورد به سطری در یک جدول گفته می‌شود که شامل مجموعه‌ای از اطلاعات طبقه‌بندی شده درباره یک موجودیت خاص است، مانند اطلاعات یک دانشجو یا یک محصول. 

🗄به عبارت دیگر، هر رکورد یک ردیف کامل از داده‌ها است که با هم یک موجودیت را توصیف می‌کنند و در یک جدول پایگاه داده سازماندهی می‌شوند.

📌مثال:

🤔فرض کنید جدولی برای نگهداری اطلاعات دانشجوها داریم. هر سطر (رکورد) در این جدول می‌تواند اطلاعات یک دانشجو را شامل شود، مانند: نام دانشجو, شماره دانشجویی, رشته تحصیلی, معدل.

✔️در این جدول، اگر برای یک دانشجو تمام این اطلاعات را در یک سطر داشته باشیم، آن سطر همان رکورد آن دانشجو است. 

❓شما فکر می‌کنید هر رکورد تو جدول کاربران چه اطلاعاتی باید داشته باشه؟

#Programming #fact

Channel | Group

➕توی آپدیت بعدی تلگرام می‌تونید به پروفایلتون آهنگ و پلی‌لیست اضافه کنید ;

✨دیگه تلگرام چیکار کنه که مرام معرفتشو ثابت کنه😐

Channel | Group

🎨 رندر (Render) یعنی چی؟

رندر یعنی داده‌های خام به چیزی قابل دیدن برای کاربر تبدیل بشن.
یعنی پل بین دیتا و ظاهر برنامه (UI) 🔗

📌 مثال واقعی:

🛒 فروشگاه اینترنتی (مثل دیجی‌کالا)

📦 دیتابیس فقط اطلاعات داره:  اسم محصول، قیمت، توضیحات.

🖼 وقتی صفحه رو باز می‌کنی، اون داده‌ها رندر میشن و به شکل کارت محصول (عکس + قیمت + دکمه خرید) نشون داده میشن.


📷 اینستاگرام

📡 سرور فقط متن و لینک عکس پست رو می‌فرسته.

📱 اپلیکیشن اون رو رندر می‌کنه و شما پست رو با کپشن، لایک و کامنت می‌بینید.

✨ خلاصه:
رندر = تبدیل داده به ظاهر قابل مشاهده (UI)


🧐 تا حالا به این فکر کردی وقتی صفحه‌ای رو باز می‌کنی، پشت صحنه چه مقدار داده باید رندر بشه؟

#Programming #Fact

Channel | Group

🎯 کاربرد حلقه‌ها در پروژه‌های واقعی


🛍1. وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها

وقتی می‌خوای لیست محصولات رو نشون بدی (مثلاً فروشگاه آنلاین) از حلقه استفاده میشه تا همه کالاها یکی‌یکی رندر بشن.

⚡️نمایش پست‌ها یا کامنت‌ها در شبکه‌های اجتماعی هم با حلقه انجام میشه.

🖥2. دیتابیس و داده‌ها

وقتی هزاران رکورد توی دیتابیس داری، حلقه‌ها لازمن تا داده‌ها رو بخونی، فیلتر کنی یا روشون عملیات انجام بدی (مثل گزارش‌گیری).

🦾3. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

توی آموزش مدل‌ها، داده‌ها بارها و بارها توی حلقه‌ها پردازش میشن (epochها در یادگیری عمیق دقیقاً همین‌طورن).

🎮4. بازی‌سازی

قلب هر بازی "Game Loop" هستش. حلقه‌ایه که دائما صفحه رو آپدیت می‌کنه، ورودی کاربر رو می‌گیره و وضعیت بازی رو تغییر میده.

🔁5. اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی

وقتی قراره کار تکراری انجام بدی (مثل تغییر نام صدها فایل یا خوندن چندصد ایمیل)، حلقه‌ها اون رو اتوماتیک می‌کنن.

📊6. تحلیل داده‌ها

توی پروژه‌های دیتا ساینس، حلقه‌ها برای پاکسازی داده، محاسبه میانگین‌ها، یا اعمال الگوریتم روی میلیون‌ها داده استفاده میشن.

📌 حلقه‌ها هرجا که کاری تکراری داریم و نمی‌خوایم دستی بارها تکرارش کنیم، به کار میان.

#programming #fact #Loops

Channel | Group

✈️تلگرام و پاول‌جون طی‌یک‌حرکت ضربتی و فوق العاده عالی به هرچی کانال پفیوز که با کلاه گذاشتن سر مردم پول درمی‌آوردن، تگ «کلاهبردار» داد.

Channel | Group

💻🦠 اولین ویروس کامپیوتری دنیا

🤯شاید باورت نشه اما اولین ویروس کامپیوتری تاریخ به اسم Creeper در سال ۱۹۷۱ ساخته شد!

🖊 کار خاصی نمی‌کرد جز اینکه روی صفحه‌ی کامپیوتر پیام می‌نوشت:
👉 “I’m the creeper, catch me if you can!”

😅 نه اطلاعات پاک می‌کرد، نه خرابکاری داشت؛ فقط یک جور بازی و کنجکاوی بود.
اما همین ویروس ساده باعث شد مفهوم «آنتی‌ویروس» به وجود بیاد.
⚔اولین آنتی‌ویروس هم برای مقابله با همین Creeper ساخته شد و اسمش Reaper بود!

❗️ البته توجه داشته باشید که Reaper در واقع یک ویروس بوده که به‌طور خاص برای حذف ویروس Creeper طراحی شده‌.

📌 پس در واقع جنگ ویروس‌ها و آنتی‌ویروس‌ها از
همون سال شروع شد!

#virus #fact

Channel | Group

💀راه مخفی هکرها در سیستمِ تو: Backdoor

در پشتی یا Backdoor یه راه مخفی برای دسترسی غیرمجاز به سیستمه که هکرها یا بدافزارها ایجاد می‌کنن.

⚡ ویژگی‌ها و کاربردها

1️⃣ دسترسی مخفی: کاربر متوجه نمی‌شه، هکر می‌تونه فایل‌ها رو ببینه یا تغییر بده.

2️⃣ کنترل کامل سیستم: نصب برنامه، تغییر تنظیمات و استفاده از سیستم برای حملات دیگه.

3️⃣ استفاده قانونی (کم): بعضی برنامه‌ها برای پشتیبانی راه دور Backdoor امن دارن.

🔥 چرا خطرناکه؟

💻دسترسی کامل هکر به سیستم

💳دزدیدن اطلاعات شخصی و مالی

🌐عضوی از شبکه حمله بزرگ (Botnet)

💡 نکته: Backdoor همیشه مخفی و خطرناکه، پس حواست به امنیت سیستم باشه! 🛡️

#Programming #fact

Channel | Group

🚨 ویروس Mydoom – سریع‌ترین کرم ایمیلی تاریخ! 🚨


💻 ژانویه ۲۰۰۴ – طراحی و آماده‌سازی

اولین نمونه‌های Mydoom ساخته شدند و در حال تست بودند.

📧 ۲۰ فوریه ۲۰۰۴ – انتشار اولیه

ایمیل‌های آلوده با پیام‌های فریبنده مثل “پیام مهم از دوست شما” پخش شد.

🌐 مارس ۲۰۰۴ – حمله DDoS

نسخه اولیه سایت SCO Group رو هدف حمله DDoS قرار داد.

🛡️ آوریل – مه ۲۰۰۴ – نسخه‌های جدید

نسخه‌های جدید با قابلیت Backdoor منتشر شدند و کنترل سیستم قربانی ممکن شد.

📉 اواخر ۲۰۰۴ – کاهش فعالیت

با به‌روز شدن آنتی‌ویروس‌ها، ویروس کند شد و بسیاری از سیستم‌ها پاکسازی شدند.

📌 نکات جالب:

🖥میلیون‌ها کامپیوتر رو آلوده کرد.

💥ترکیبی از انتشار سریع، حمله DDoS و Backdoor داشت.

🔒باعث شد امنیت ایمیل‌ها و سیستم‌ها جدی‌تر گرفته شه.

💬تا حالا شده سیستمتون ویروسی بشه؟ چه بلایی سرش اومد؟

#virus #fact

Channel | Group

🐎 اولین تروجان معروف دنیای کامپیوتر!

همون‌طور که یونانی‌ها با اسب چوبی وارد شهر تروآ شدن، تو دنیای دیجیتال هم تروجان (Trojan Horse) همین کارو می‌کنه!

😇ظاهرش بی‌ضرره، ولی وقتی نصبش کنی… Backdoor برای هکر باز می‌کنه تا راحت به سیستمت نفوذ کنه.

📅 اولین تروجان‌های معروف، دهه ۸۰ میلادی ظاهر شدن. یکی‌شون PC-Write Trojan بود که خودش رو جای یه نرم‌افزار ویرایش متن جا زده بود ✍️.

👁کاربرا فکر می‌کردن دارن برنامه مفید نصب می‌کنن، ولی در اصل راه رو برای هکرها باز می‌کردن.

⚠️ امروزم خیلی از نرم‌افزارهای کرک‌شده یا بازی‌های رایگان می‌تونن همین بلا رو سرت بیارن!

❓اگه بهت یه برنامه رایگان بدن که خیلی لازم داری، اما مطمئن نباشی امنه… نصبش می‌کنی یا نه؟

#fact

Channel | Group

🔒 SSL/TLS⁉️

🌐 هر وقت وارد یک سایت می‌شید و آدرسش با https شروع می‌شه، یعنی سایت از SSL/TLS استفاده می‌کنه. این پروتکل‌ها امنیت داده‌های شما رو در اینترنت تضمین می‌کنن.

💡 تفاوت SSL و TLS:

SSL (Secure Sockets Layer):
نسخه قدیمی و اولیه، امروز کمتر استفاده می‌شه.

TLS (Transport Layer Security):
نسخه پیشرفته‌تر و امن‌تر SSL است و تقریبا همه وب‌سایت‌ها از اون استفاده می‌کنن.

🔑 کارکرد اصلی SSL/TLS:

1️⃣ رمزگذاری داده‌ها: اطلاعات شما (مثل رمز عبور، شماره کارت) در زمان انتقال از مرورگر به سرور، رمزگذاری می‌شه تا کسی نتونه اونارو بخونه.

2️⃣ احراز هویت سایت: اطمینان می‌ده که شما واقعا به سرور اصلی متصل شدید و نه یک سایت جعلی 🕵️‍♂️.

3️⃣ یکپارچگی داده‌ها: مطمئن می‌شه داده‌ها در مسیر تغییر نکرده‌ان.


🛠️ فرآیند کار به زبان ساده:

✉️1. مرورگر شما به سرور درخواست امن می‌ده.


2. سرور گواهی SSL/TLS خودش رو ارسال می‌کنه.


🔍3. مرورگر گواهی رو بررسی می‌کنه.


🔑4. یک کلید رمزگذاری مشترک ساخته می‌شه.


🛡5. از این به بعد داده‌ها به صورت امن تبادل می‌شن.

⚠️ چرا مهم است؟

💥بدون SSL/TLS، اطلاعات شما در برابر هکرها آسیب‌پذیره.

📉موتورهای جستجو مثل گوگل، سایت‌های بدون HTTPS را پایین‌تر رتبه‌بندی می‌کنن.

👎بدون SSL/TLS اعتماد کاربرها کم میشه.


💻 نکته حرفه‌ای:

همیشه مطمئن شوید گواهی SSL/TLS سایت معتبر و به‌روز باشد ⏱️

✨ و در نهایت SSL/TLS مثل یک تونل رمزگذاری شده بین شما و وب‌سایته که امنیت و اعتماد رو تضمین می‌کنه✨


#fact #web

Channel | Group

🚨✈️تلگرام‌آپدیت‌داد؛ پروفایلتون‌اینجوری نمایش داده میشه میتونید رو پروفایلتون پلی‌لیست بذارین.

Channel | Group

📌 نرخ یادگیری (Learning Rate) در هوش مصنوعی چیه؟ 🤖

وقتی یک شبکه‌ی عصبی آموزش می‌بینه، مثل اینه که دنبال «بهترین جواب» می‌گرده. برای این کار باید وزن‌ها و پارامترهاش رو قدم به قدم تغییر بده.

حالا نرخ یادگیری تعیین می‌کنه این قدم‌ها چه‌قدر بزرگ یا کوچیک باشن.

📈 اگه نرخ یادگیری خیلی بزرگ باشه 👈🏻 مدل ممکنه از جواب درست بپره و اصلاً یاد نگیره.

📉 اگه خیلی کوچیک باشه 👈🏻 یادگیری خیلی کند می‌شه و گیر می‌کنه.

✨بهترین حالت؟ انتخاب یک نرخ یادگیری متعادل یا استفاده از نرخ یادگیری تطبیقی (Adaptive) که خودش رو در طول آموزش تغییر می‌ده.

#Ai #fact

Channel | Group

📌 Overfitting & Underfitting

🤖وقتی یه مدل هوش مصنوعی آموزش می‌بینه، ممکنه دچار یکی از این دوتا مشکل بشه:

📈 Overfitting (بیش‌برازش)

یعنی مدل فقط همون داده‌های آموزشی رو خیلی خوب یاد می‌گیره، اما روی داده‌های جدید بد عمل می‌کنه.

📍 مثال ساده: مثل دانش‌آموزی که فقط جواب تست‌های سال قبلو حفظ کرده. سر امتحان جدید، سوالا یه کم تغییر کنن → گیر می‌کنه.

📉 Underfitting (کم‌برازش)

اینجا مدل حتی روی داده‌های آموزشی هم خوب یاد نگرفته.

📍 مثال ساده: مثل دانش‌آموزی که نه درست خونده نه تمرین کرده، سر امتحان همون سوالای تکراری رو هم بلد نیست.

✅ هدف اینه که مدل نه زیادی به داده‌ها بچسبه (Overfitting)، نه خیلی سطحی یاد بگیره (Underfitting).

#Ai #fact

Channel | Group


🌐 تاریخچه وب در یک نگاه👇🏻

💡 1989-1990

🌏تیم برنرز-لی وب جهانی رو اختراع کرد تا محقق ها راحت اطلاعاتشون رو به اشتراک بذارن.

🖥️ 1993

🔍مرورگر Mosaic عرضه شد و وب برای عموم مردم جذاب و قابل دسترس شد.

📱 دهه 2000 – وب 2.0

👥وب پویا و تعاملی شد! شبکه‌های اجتماعی، وبلاگ‌ها و محتواهای تولیدشده توسط کاربران ظهور کردند.

🤖 دهه 2010 تا حالا – وب 3.0

👁اینترنت غیرمتمرکز با بلاک‌چین، هوش مصنوعی و تجربه‌های شخصی‌سازی شده به دنیا آمد.

✨ وب همواره در حال تحوله، از صفحه های ساده HTML تا هوش مصنوعی و واقعیت مجازی! 🚀


#Web #Fact

Channel | Group