🚨✈️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

📱اپلیکیشن‌های نیتیو (Native Apps) چیه؟

🔹 اپلیکیشن‌های نیتیو همون برنامه‌هایی هستن که مستقیماً برای یک سیستم‌عامل خاص مثل:

🍏 iOS (آیفون)

🤖 Android (اندروید)

💻 Windows / macOS

با زبان‌های مخصوص همون پلتفرم نوشته میشن، مثلا:
Kotlin / Java 👉🏻 برای اندروید
Swift / Objective-C 👉🏻 برای iOS



⚡ ویژگی‌های اپلیکیشن نیتیو:

✅ سرعت و عملکرد بالا 🚀

✅ دسترسی مستقیم به سخت‌افزار گوشی (📷 دوربین، 🎤 میکروفون، 📡 GPS)

✅ تجربه کاربری روان‌تر 🎨

✅ امکان استفاده آفلاین 📴

❌ معایبش:

🔸 توسعه جداگانه برای هر سیستم‌عامل (هزینه و زمان بیشتر ⏳💰)

🔸 نیاز به تیم متخصص برای هر پلتفرم 👨‍💻👩‍💻

🔍 چرا شرکت‌ها هنوز نیتیو رو انتخاب می‌کنن؟

چون وقتی کیفیت، سرعت، و امنیت 🔐 خیلی مهم باشه (مثل اپلیکیشن‌های بانکی 🏦 یا بازی‌های سنگین 🎮) هیچ چیزی جای نیتیو رو نمی‌گیره.


✨ نتیجه‌گیری

👑اپلیکیشن نیتیو = بهترین انتخاب برای کیفیت بالا
اما برای کاهش هزینه‌ها و توسعه سریع‌تر، خیلی‌ها به سراغ فریم‌ورک‌های کراس‌پلتفرم میرن (مثل React Native یا Flutter).


✍️ نظرتون چیه؟ شما اپلیکیشن نیتیو رو ترجیح میدین یا کراس‌پلتفرم؟


#app #programming

Channel | Group

🚀 WebAssembly (Wasm)⤵️

🤔 تا حالا دیدی یه بازی سه‌بعدی یا یه برنامه سنگین مثل فتوشاپ مستقیم تو مرورگر اجرا بشه بدون اینکه چیزی نصب کنی؟

🎯اینجاست که WebAssembly میاد وسط!

🟢 WebAssembly (Wasm):

یه تکنولوژی جدیده که به مرورگر اجازه میده کدهایی که با زبان‌هایی مثل C, C++ و Rust نوشته شدن، مستقیم و خیلی سریع اجرا بشن.
در واقع Wasm یه فرمت باینری نزدیک به زبان ماشینه که مرورگر راحت می‌فهمه و اجرا می‌کنه.


✨ ویژگی‌های مهم WebAssembly:

⚡ سرعت بالا: برای کارای سنگین خیلی سریع‌تر از جاوااسکریپت عمل می‌کنه.

🌍 قابل حمل بودن: روی همه مرورگرهای مدرن مثل Chrome, Firefox, Safari, Edge کار می‌کنه.

🔒 امنیت بالا: داخل sandbox مرورگر اجرا میشه و به سیستم دسترسی مستقیم نداره.

🔗 همکاری با جاوااسکریپت: میشه در کنار JS استفاده‌ش کرد.

🎮 کاربردهای WebAssembly:

🕹️اجرای بازی‌های سه‌بعدی روی وب

🎨نرم‌افزارهای گرافیکی و طراحی مثل Photoshop Web و Figma

📊پردازش داده‌های سنگین

🤖شبیه‌سازی‌های علمی و هوش مصنوعی

🔐کارای رمزنگاری و امنیتی

🔥 خلاصه بگم: WebAssembly باعث شده وب فقط جای سایت‌های سبک نباشه؛ الان میشه نرم‌افزارهای حرفه‌ای و بازی‌های بزرگ رو هم مستقیم روی مرورگر اجرا کرد! 🌐💻

#Web #Fact

Channel | Group

خالق هوش مصنوعی: عمرتون رو با رشته حقوق و پزشکی تلف نکنین که بزودی هوش مصنوعی جای این شغل هارو میگیره.

🌀 Service Worker 🌀

🔄سِرویس‌وُرکِر یک اسکریپتِ جاوااسکریپت هست که در مرورگر؛ اما مستقل از صفحه‌ی وب اجرا می‌شه.

🛡️مثل یک پروکسی هوشمند بین کاربر و اینترنت قرار می‌گیره و به توسعه‌دهنده امکان می‌ده تا درخواست‌ها، پاسخ‌ها و منابع کش‌شده رو کنترل کنه.


⚡ویژگی‌های کلیدی Service Worker:

🌙 Background Execution ⤵️
اجرا در پس‌زمینه حتی وقتی صفحه بسته‌ست 👻

🌐 Network Interception ⤵️
رهگیری تمام درخواست‌ها و امکان تغییر مسیر داده‌ها 🚦

📦 Advanced Caching ⤵️
استراتژی‌های کش برای سرعت بیشتر و پشتیبانی آفلاین 🗂️

🔔 Push Notifications ⤵️
ارسال اعلان‌ها بدون باز بودن سایت 📡

⏳ Background Sync ⤵️
همگام‌سازی داده‌ها وقتی اتصال برقرار بشه 🔄

🔐 Secure Context ⤵️
اجرا فقط روی HTTPS برای امنیت 🔒



🛠 چرخه‌ی حیات (Lifecycle):

📜 Register 👇🏻
ثبت توسط اپلیکیشن در مرورگر

📥 Install 👇🏻
کش اولیه منابع (CSS, JS, Images, Fonts)

🧹 Activate 👇🏻
حذف نسخه‌های قدیمی و فعال‌سازی سرویس‌ورکر جدید

🪄 Fetch & Events 👇🏻
هندل درخواست‌ها، پاسخ‌ها، کش و سایر رخدادها



🚀 مزایا برای توسعه‌دهندگان و کاربران:

⚡ بارگذاری فوق سریع صفحات (حتی روی اینترنت ضعیف)

🛰️ اجرای کامل در حالت آفلاین

📉 کاهش مصرف داده و پهنای باند

📲 تجربه‌ی نزدیک به اپلیکیشن‌های نیتیو

🔄 مدیریت نسخه‌ها و آپدیت آسان

💡سِرویس‌وُرکِر در واقع هسته‌ی اصلیِ Progressive Web Apps (PWA) محسوب می‌شه.
بدون اون، قابلیت‌های حیاتی مثل اجرای آفلاین، نوتیفیکیشن، و تجربه‌ی اپ‌مانند ممکن نیست.

#Web #fact

Channel | Group

پس از هفت سال، فردا یکشنبه شانزدهم شهریور از حوالی ساعت ۱۹ تا ۲۴ شاهد ماه خونین خواهیم بود.

این ماه گرفتگی در سراسر ایران قابل مشاهده است و اوج آن حوالی ساعت ۲۱ تا ۲۲ است

Channel | Group

🚀 Progressive Web Apps (PWA)


🌐 نسل جدید وب‌سایت‌ها PWA ها هستن که مثل اپلیکیشن‌های موبایل عمل می‌کنن:

📲 میشه اونا رو روی صفحه اصلی گوشی نصب کرد.

🌐حتی بدون اینترنت هم کار می‌کنن.

سریع ⚡، سبک 🪶 و امن 🔒 هستن.


✨ ویژگی‌های مهم PWA

1️⃣ Installable
روی Home Screen قرار می‌گیرن مثل اپلیکیشن.

2️⃣ Offline Mode
با کمک Service Worker بدون اینترنت هم بالا میان.
3️⃣ Responsive
روی موبایل 📱، تبلت و دسکتاپ 💻 یکپارچه کار می‌کنن.

4️⃣ Push Notifications
مثل نیتیو اپ‌ها پیام می‌دن 📢.

5️⃣ Auto-Update
همیشه آپدیتن، بدون دانلود دستی.



📊 مزایا برای کاربر و کسب‌وکار

سرعت بالا = رضایت کاربر 😊

حجم کم = مناسب اینترنت ضعیف 📶

هزینه توسعه پایین‌تر 💰

قابل جستجو در گوگل 🔍 (برخلاف اپلیکیشن‌های نیتیو)

🌟 نمونه‌های معروف PWA

Twitter Lite 🐦

Pinterest 📌

Uber 🚖

💡 آینده وب 👉🏻 PWA-first

⚡️گوگل و مایکروسافت به شدت از PWA حمایت می‌کنن.⚡️

🔮خیلی از اپلیکیشن‌های آینده به جای نیتیو، به شکل PWA ساخته میشن.

#Web #Fact

Channel | Group

✨ شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

الهام‌گرفته از مغز انسان طراحی شدن.
از نورون‌های مصنوعی تشکیل میشن که مثل سلول‌های عصبی اطلاعاتو به هم پاس میدن.

📥هر نورون ورودی می‌گیره
🔧 پردازش می‌کنه
📤 خروجی میده.

🧬 وقتی نورون‌ها زیاد بشن و لایه‌لایه باشن، می‌تونن الگوهای خیلی پیچیده مثل تشخیص چهره، ترجمه زبان، تولید متن و ... رو یاد بگیرن.

📌 مثال ساده:

🥘مثل اینه که یه تیم آشپز داشته باشی

هر کدوم یه بخش کارو انجام میده (خرد کردن، پختن، طعم دادن)

ولی در نهایت همگی با هم یه غذای کامل درست می‌کنن.

⚡️ به همین شکل، نورون‌های شبکه با هم کار می‌کنن تا یه خروجی هوشمند بسازن!


❓ به‌نظرت اگه یه روز AI بتونه مثل انسان‌ها تصمیم‌های اخلاقی بگیره، هنوز هم "ماشین" حساب میشه یا چیزی فراتر؟


#Ai  #Fact

Channel | Group

🔐 هوش مصنوعی و امنیت سایبری 🤖

هوش مصنوعی می‌تونه امنیت رو تقویت کنه چون قدرت تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای پنهان رو داره؛ چیزی که برای انسان‌ها زمان‌بر یا حتی غیرممکنه.


📌 چرا AI در امنیت قوی عمل می‌کنه؟

📊تحلیل سریع حجم عظیم داده‌ها

هر روز میلیاردها تراکنش بانکی، لاگ‌این، و ایمیل اتفاق می‌افته.

انسان نمی‌تونه همه رو بررسی کنه، ولی AI می‌تونه در لحظه (Real-Time) داده‌ها رو اسکن و مقایسه کنه.

🔍شناسایی الگوهای غیرعادی (Anomaly Detection)

فرض کن همیشه خریدهای کارت بانکی‌ات توی ایران ثبت شده، یهو تراکنشی از کشوری دیگه انجام میشه 🌍💳.

این رفتار غیرعادی رو می‌فهمه و سریع هشدار میده.

📚یادگیری مداوم (Machine Learning)

سیستم‌های سنتی فقط بر اساس قوانین ثابت کار می‌کردن (مثلاً: "اگر رمز اشتباه ۳ بار وارد شد: حساب قفل").

ولی AI خودش از حملات جدید یاد می‌گیره و می‌تونه با تهدیدهایی که تا حالا ندیده هم مقابله کنه.

💡تشخیص حملات پیچیده

هکرها همیشه روش‌های جدید پیدا می‌کنن.

هوش مصنوعی می‌تونه با بررسی میلیون‌ها نمونه حمله، حتی حملات "ترکیبی" یا خیلی پیچیده رو زودتر از انسان شناسایی کنه.

🛡فیلتر کردن محتوای مخرب

ایمیل‌های فیشینگ، لینک‌های تقلبی، یا بدافزارها با دقت بیشتری توسط AI شناسایی میشن.

اینطوری کاربر عادی حتی قبل از اینکه کلیک کنه، از خطر دور نگه داشته میشه.

⚠️ اما یه نکته مهم:

همونطور که AI می‌تونه برای دفاع استفاده بشه، هکرها هم از AI برای حمله استفاده می‌کنن:

✉️تولید ایمیل‌های فیشینگ خیلی طبیعی

🦠ساخت بدافزارهایی که خودشون یاد می‌گیرن و تغییر می‌کنن

⚡️هک خودکار با سرعتی که انسان نمی‌تونه رقابت کنه

✨ در نتیجه👇🏻
هوش مصنوعی می‌تونه امنیت رو چندین برابر قوی‌تر کنه، ولی در عین حال ما رو بیشتر به سیستم‌های هوشمند وابسته می‌کنه. اگر اون سیستم‌ها هک بشن یا خطا کنن، آسیب خیلی بزرگ‌تر خواهد بود.


🧐به‌نظرت در آینده بهتره انسان‌ها همچنان کنترل اصلی امنیت رو دست داشته باشن، یا باید کاملاً به هوش مصنوعی اعتماد کنیم؟


#AI #Fact

Channel | Group

👁️ بینایی کامپیوتر (Computer Vision) چیه؟

بینایی کامپیوتر شاخه‌ای از هوش مصنوعیه که تلاش می‌کنه ماشین‌ها مثل چشم انسان، تصاویر و ویدئوها رو ببینن و تفسیر کنن.

یعنی👇🏻

عکس یا ویدئو رو می‌گیره 📷

اطلاعات مهمش رو استخراج می‌کنه 🧩

و براساس اون تصمیم می‌گیره یا پیش‌بینی می‌کنه 🔮

🕶 کاربردهای مهم بینایی کامپیوتر:

تشخیص چهره 👈🏻 باز کردن قفل گوشی با صورت.

خودران‌ها 👈🏻 ماشین‌های بدون راننده برای دیدن خط جاده و عابر.

پزشکی 👈🏻 تشخیص بیماری از روی MRI و X-Ray.

امنیت 👈🏻 شناسایی اشیاء مشکوک در دوربین‌های مداربسته.

واقعیت افزوده (AR) 👈🏻 فیلترهای اینستاگرام یا عینک‌های هوشمند.


✔️چهار مسئله‌ی استاندارد و پرتکرار در بینایی کامپیوتر:

Image Classification:
دسته‌بندی تصویر (مثلا بگه این عکس، سگ هست یا گربه).

Object Detection:
پیدا کردن محل دقیق اشیاء در تصویر.

Segmentation:
جدا کردن دقیق بخش‌های مختلف تصویر (مثل جدا کردن پس‌زمینه).

Pose Estimation:
تشخیص حالت بدن یا دست انسان.

🤖👁 بینایی کامپیوتر = چشم و درک تصویری ماشین‌ها، با هدف کمک به انسان در کارهایی که دید و تحلیل تصویر نقش کلیدی دارن.

#AI #Fact

Channel | Group

👁یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت در هوش مصنوعی

وقتی صحبت از یادگیری ماشین می‌کنیم، یکی از اولین دسته‌بندی‌ها اینه که داده‌هامون برچسب‌دار باشن یا نه. همین مسئله تفاوت اصلی دو رویکرد مهم رو رقم می‌زنه:

👩🏻‍🏫 یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

توی این روش، هر داده شامل ورودی (ویژگی‌ها) و خروجی (برچسب درست) هست.

الگوریتم با دیدن این جفت‌ها یاد می‌گیره که تابعی بسازه که ورودی‌های جدید رو به خروجی درست نگاشت کنه.

کاربردها:

🗂 Classification (دسته‌بندی):
تشخیص ایمیل اسپم، تشخیص بیماری از روی عکس پزشکی، تشخیص چهره.

📈 Regression (رگرسیون):
پیش‌بینی قیمت مسکن، پیش‌بینی دما، یا پیش‌بینی سهام.

❗️چالش‌ها: نیاز به داده‌های برچسب‌دار زیاد (که تهیه‌ی اون‌ها هزینه‌بر و زمان‌بره).



📖 یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

اینجا داده‌ها فقط ویژگی دارن و هیچ برچسبی وجود نداره.

هدف مدل پیدا کردن ساختار پنهان، شباهت‌ها، تفاوت‌ها یا الگوهای ناشناخته است.

کاربردها:

🛒 Clustering (خوشه‌بندی):
گروه‌بندی مشتریان براساس رفتار خرید، یا گروه‌بندی مقالات علمی مشابه.

📦Dimensionality Reduction (کاهش ابعاد):
مثل PCA برای فشرده‌سازی داده‌ها یا آماده‌سازی برای تجسم.

🔎 Anomaly Detection (کشف ناهنجاری):
تشخیص تراکنش‌های مشکوک بانکی یا شناسایی خطا در دستگاه‌ها.


❗️چالش‌ها: نبود برچسب یعنی قضاوت درستی یا غلطی کار مدل سخت‌تره.



⚖️ خلاصه تفاوت‌ها

Supervised 👉🏻 داده برچسب‌دار، هدف
پیش‌بینی خروجی.

Unsupervise 👉🏻 داده بدون برچسب، کشف ساختار پنهان.


🔮 نکته مهم: ترکیب این دو رویکرد (مثل یادگیری نیمه‌نظارتی یا Self-Supervised Learning) امروز به‌خصوص در پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتر (Computer Vision) بسیار مهم شده.


#AI #Fact

Channel | Group

☁️ Serverless☁️

Serverless Computing⤵️

یک مدل پردازش ابریه که توش توسعه‌دهنده‌ها دیگه لازم نیست نگران مدیریت سرور، مقیاس‌گذاری یا نگهداری زیرساخت باشن.

یعنی برنامه‌نویس فقط کُد می‌نویسه و کُدش رو روی پلتفرم اجرا می‌کنه، بقیه‌ی کارها (مثل بالا بردن ظرفیت وقتی درخواست‌ها زیاد میشه یا کم کردن منابع وقتی کاربر کمتره) به عهده‌ی سرویس‌دهنده‌ی ابریه.


🔑 ویژگی‌های اصلی Serverless

🍃بدون مدیریت سرور: هیچ نیازی به خرید یا مدیریت مستقیم سرور نداری.

🔍مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling): وقتی هزاران کاربر میان، سیستم خودش منابع بیشتری اختصاص میده. وقتی کاربر کمه، منابع آزاد میشن.

💰پرداخت به اندازه‌ی استفاده: فقط برای مدت زمانی که کد اجرا میشه پول میدی (نه برای سرور روشن ۲۴/۷).

💻تمرکز روی کُد: توسعه‌دهنده به جای فکر کردن به کانفیگ، امنیت، سخت‌افزار و ... فقط روی منطق برنامه کار می‌کنه.

از دو بخش اصلی تشکیل شده:

1️⃣ FaaS (تابع به‌عنوان سرویس)

2️⃣ BaaS (بک‌اند به‌عنوان سرویس)


📌 مزایا

💳هزینه پایین‌تر (پرداخت فقط بر اساس استفاده).

📈توسعه سریع‌تر (تمرکز روی کُد).

🪄مقیاس‌پذیری نامحدود.

💡مدیریت آسان‌تر.



⚠️ معایب و چالش‌ها

❄️Cold Start: وقتی مدت زیادی استفاده نشه، اجرای اولین درخواست می‌تونه با تأخیر شروع بشه.

⌛️محدودیت زمان اجرا: معمولا هر تابع فقط تا چند دقیقه می‌تونه کار کنه.

🖥وابستگی به Vendor (Lock-in): چون هر پلتفرم ابری قوانین و ابزار خودش رو داره، مهاجرت به سرویس دیگه سخت میشه.



🛠️ سرویس‌دهنده‌های معروف Serverless

AWS Lambda (مشهورترین)
Google Cloud Functions
Azure Functions
Cloudflare Workers


📊 به طور خلاصه: Serverless یعنی «نوشتن کُد بدون فکر کردن به سرور». توابعی که فقط در صورت نیاز اجرا میشن، به طور خودکار مقیاس میگیرن و هزینه‌شون فقط به اندازه‌ی مصرفه.


#Web #Fact

Channel | Group

⚡FaaS (Function as a Service)


وقتی از Serverless حرف می‌زنیم، مهم‌ترین بخشش Function as a Service یا همون توابع به‌عنوان سرویس هست.


✔️به جای اینکه یک برنامه‌ی بزرگ بنویسی و روی یک سرور دائمی اجراش کنی، برنامه‌ت رو به چند تابع کوچک و مستقل تقسیم می‌کنی.

👩🏻‍💻هر تابع فقط وقتی یک رویداد (Event) اتفاق بیفته اجرا میشه.



📌 چند مثال ساده از رویدادها:

HTTP Request👇🏻

وقتی کاربر تو مرورگر روی دکمه کلیک کنه و درخواست به سرور بره.


آپلود فایل👇🏻

وقتی عکسی یا فایلی روی سیستم آپلود بشه.


تغییر در دیتابیس👇🏻

مثلا وقتی رکورد جدیدی توی جدول اضافه میشه.


پیام صف (Message Queue)👇🏻

وقتی پیامی به یک صف مثل Kafka یا RabbitMQ ارسال میشه.


زمان‌بندی (Cron job)👇🏻

مثلا تابعی که هر شب ساعت ۱۲ اجرا بشه.

✨ و در نهایت:

🚀رویداد = ماشه (Trigger) برای اجرا شدن یک تابع.


#Web #Fact

Channel | Group

🚀👨‍💻 روز برنامه‌نویس مبارک!
به افتخار همه Ctrl+C / Ctrl+V‌ های تاریخ 😅❤️


#fun

Channel | Group

⚡BaaS (Backend as a Service)

وقتی صحبت از Serverless می‌شه، علاوه بر FaaS بخش مهم دیگه‌ش Backend as a Service هست.

✔️به جای اینکه کل بک‌اند (مثل مدیریت دیتابیس، احراز هویت، ذخیره‌سازی فایل، و …) رو خودت از صفر بسازی، از یک بک‌اند آماده استفاده می‌کنی.

👩🏻‍💻این سرویس‌ها زیرساخت رو برات فراهم می‌کنن تا تو فقط روی کدنویسی بخش اصلی اپلیکیشن تمرکز کنی.


📌 چند قابلیت معمول در BaaS:

دیتابیس آماده👇🏻
ذخیره و مدیریت داده بدون نیاز به سرور جدا.

احراز هویت👇🏻
ورود/ثبت‌نام کاربر با چند خط کد ساده.

ذخیره‌سازی فایل👇🏻
آپلود و مدیریت عکس، ویدیو یا اسناد.

پوش نوتیفیکیشن👇🏻
ارسال اعلان به کاربرها بدون دردسر.

آنالیتیکس👇🏻
دیدن رفتار کاربرها در اپلیکیشن.



⬅️ و در نهایت:
🚀BaaS = یک بک‌اند آماده برای سرعت گرفتن در توسعه


#Web #Fact

Channel | Group

⚡ Open Source Software (OSS)

نرم‌افزاریه که کد منبع اون برای همه در دسترسه. هر کسی می‌تونه کد رو ببینه، تغییر بده، بهبود بده و حتی دوباره منتشر کنه (طبق قوانین مجوز).


🔑 ویژگی‌های کلیدی Open Source:

🫧شفافیت: همه می‌تونن ببینن کد چه کاری انجام میده.

👥مشارکت جمعی: صدها یا هزاران توسعه‌دهنده از سراسر دنیا با هم روی پروژه کار می‌کنن.

🔐امنیت و پایداری: چون افراد زیادی کد رو بررسی می‌کنن، باگ‌ها و مشکلات امنیتی سریع‌تر کشف و رفع میشن.

🌾انعطاف‌پذیری: می‌تونی کد رو مطابق نیاز خودت تغییر بدی.

📄مجوز: هر پروژه متن‌باز تحت یک مجوز (مثل MIT, GPL, Apache) منتشر میشه که مشخص می‌کنه بقیه چطور می‌تونن از اون استفاده کنن.



✨ مزایا برای برنامه‌نویس‌ها:

✔️ یادگیری از کد واقعی و پروژه‌های بزرگ.

✔️ همکاری در پروژه‌ها و ساخت رزومه حرفه‌ای.

✔️ استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های رایگان.

✔️ فرصت مشارکت در پروژه‌هایی که کل دنیا ازشون استفاده می‌کنن.

🚀 Open Source ⤵️
ترکیب آزادی + همکاری + نوآوری

🌐آینده‌ی نرم‌افزار به متن‌باز بودن وابسته‌ست.


#Programming #Fact

Channel | Group

⚖️ Open Source Licenses

وقتی یک نرم‌افزار متن‌باز منتشر میشه، همیشه یه مجوز (License) همراهشه.


این مجوز مشخص می‌کنه:

👩🏻‍💻 چه کسی می‌تونه ازش استفاده کنه؟

🔧 چه تغییراتی مجازه؟

📤 میشه پروژه رو دوباره منتشر کرد یا نه؟


📌 چند لایسنس مشهور در متن‌باز:

🔹 MIT License

🔗یکی از آزادترین و ساده‌ترین لایسنس‌ها.

🔗می‌تونی هر کاری بکنی (استفاده، تغییر، حتی فروش)، فقط باید اسم نویسنده اصلی ذکر بشه.

🔹 GPL (GNU General Public License)

🔗خیلی سخت‌گیرانه‌تره.

🔗اگر پروژه‌ای رو با GPL تغییر بدی و منتشر کنی باید کل پروژه‌ی جدید هم متن‌باز باشه.

🔹 Apache License

🔗شبیه MIT اما با تاکید روی حقوق پتنت.

🔗برای شرکت‌های بزرگ جذابه چون محدودیت‌های قانونی مشخص‌تری داره.

🔹 BSD License

🔗قدیمی و ساده.

🔗آزادی عمل زیاد، اما الزام به حفظ نام نویسندگان اصلی.

✨ چرا لایسنس مهمه؟

جلوی سوءاستفاده از پروژه‌ها رو می‌گیره و باعث میشه توسعه‌دهنده‌ها با خیال راحت کدشون رو منتشر کنن.


🚀 انتخاب لایسنس درست = آینده‌ی درست برای پروژه‌ی متن‌باز.


#Programming #Fact

Channel | Group