🧩 Readable Code ⤵️
یعنی چی؟

یعنی نوشتن کدی که واضح، قابل فهم و مثل متن ساده باشه. نه فقط برای کسی که خودش نوشته، بلکه برای هر برنامه‌نویسی که بعداً اون کد رو می‌بینه.

👩🏻‍💻 کدی که فقط ماشین بفهمه نصف راهه؛ کدی ارزشمنده، که انسان هم راحت بخونه و بفهمه.


🔑 اصول Readable Code:

📝 اسم‌گذاری درست:
متغیر و تابع باید دقیقا نشون بده چه کاری می‌کنه.

📏 یکنواختی در سبک کدنویسی:
Indentation، فاصله‌گذاری و Conventionها باید ثابت باشن.

💡 سادگی به جای پیچیدگی:
راه‌حل ساده = کدی که سریع‌تر خونده میشه و کمتر باگ داره.

📚 کامنت و مستندسازی هدفمند:
نه شلوغ، نه مبهم؛ فقط جاهایی که نیاز به توضیح اضافه دارن.

🔄 توابع کوچک و واضح:
هر تابع یک مسئولیت 👈🏻 خوندن و تغییر دادن کد راحت‌تر میشه.

📊 چرا مهمه؟

کاهش هزینه‌ی نگهداری

تسهیل همکاری تیمی

افزایش سرعت توسعه

جلوگیری از دوباره‌کاری



🚀 به طور خلاصه Readable Code یعنی کدی بنویسیم که ماشین اجراش کنه و انسان راحت بخونه.


#Programming #Cleancode

Channel | Group

🌀 نمونه‌های شگفت‌انگیز از پروژه‌های Open Source


👩🏻‍💻 اوپن‌سورس فقط کدی نیست که رایگانه؛ یه اکوسیستمه که همکاری جهانی رو ممکن کرده و پروژه‌هایی ساخته که حتی غول‌های نرم‌افزاری به‌تنهایی نمی‌تونستن بسازن.


📌 چند نمونه‌ی مهم:

🔹 Linux Kernel

✨ شروع: یه پروژه دانشجویی در ۱۹۹۱

🔧 الان: ستون اصلی سرورها، ابرها، گوشی‌ها (Android) و حتی IoT.

👨‍💻 بیش از ۲۰ میلیون خط کد با مشارکت هزاران توسعه‌دهنده در سراسر دنیا.

🔹 Android (AOSP)

📱 به‌لطف اوپن‌سورس بودن، شرکت‌ها نسخه‌های سفارشی خودشونو ساختن.

🌍 امروز روی بیش از ۷۰٪ گوشی‌های جهان فعاله.

🔹 Python

🐍 زبانی با فلسفه‌ی Readable Code

🚀 امروز پایه‌ی اصلی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده.

🔹 TensorFlow

🤖 فریم‌ورک یادگیری ماشین گوگل.

📊 بعد از اوپن‌سورس شدن: هزاران افزونه، آموزش و مدل توسط جامعه جهانی ساخته شد.



🔹 Kubernetes

⚙️ اول پروژه‌ی داخلی گوگل برای مدیریت کانتینرها.

☁️ بعد از اوپن‌سورس شدن: تبدیل به استاندارد جهانی Cloud-Native.



🔹 Git

🔀 ساخته‌ی لینوس توروالدز برای کنترل نسخه.

🌐 اوپن‌سورس بودنش باعث شکل‌گیری GitHub و GitLab شد؛ الان قلب توسعه نرم‌افزار دنیا.



✅ نتیجه:

اوپن‌سورس ثابت کرد وقتی دانش به اشتراک گذاشته بشه، نوآوری در سطحی اتفاق میفته که حتی بزرگ‌ترین شرکت‌ها هم به‌تنهایی تواناییشو ندارن.


#Programming #Fact

Channel | Group

🧱 SOLID Principles

👩🏻‍💻 وقتی پروژه‌ بزرگ میشه، کد هم پیچیده میشه. برای اینکه بتونیم کدی قابل نگهداری و توسعه‌پذیر داشته باشیم، برنامه‌نویس‌ها از اصولی به اسم SOLID استفاده می‌کنن.


📌 SOLID ⤵️
یعنی؟

1️⃣ S — Single Responsibility

هر کلاس فقط یه مسئولیت داشته باشه.

❌ کلاسی که همه‌چی رو انجام میده = کابوس!


2️⃣ O — Open/Closed

کد باید برای توسعه باز باشه اما برای تغییر بسته.

✅ یعنی بتونی قابلیت جدید اضافه کنی بدون اینکه کد قبلی رو بشکنی.


3️⃣ L — Liskov Substitution

هر زیرکلاسی باید بتونه جای والدش استفاده بشه بدون مشکل.


4️⃣ I — Interface Segregation

بهتره چندتا اینترفیس کوچک داشته باشیم تا یه اینترفیس بزرگ و سنگین.


5️⃣ D — Dependency Inversion

وابستگی‌ باید به Abstraction باشه، نه به Implementation.


🚀 با رعایت SOLID، کد تمیزتر، قابل تست‌تر و توسعه‌پذیرتر میشه.


#Programming #CleanCode

Channel | Group

⏱️ Big O Notation

👩🏻‍💻 وقتی یه الگوریتم می‌نویسی، دو تا چیز مهمه:
درست کار کردن
چقدر سریع و بهینه کار کردن

برای اندازه‌گیری کارایی الگوریتم‌ها، برنامه‌نویس‌ها از Big O Notation استفاده می‌کنن.


📌 Big O
دقیقا چیه؟

یه روش ریاضی برای نشون دادن اینه که وقتی ورودی زیاد میشه، الگوریتم چطور رشد می‌کنه.
به‌جای گفتن زمان دقیق (مثلاً ۳ ثانیه)، می‌گیم سرعت رشدشه چقدره.
مثال:
O(n)
اگه ورودی ۲ برابر شه، زمان هم تقریباً ۲ برابر میشه.
O(n²)
اگه ورودی ۲ برابر شه، زمان حدود ۴ برابر میشه.

یعنی Big O فقط روند رشد رو نشون می‌ده، نه زمان واقعی رو.

🔑 چرا مهمه؟

کمک می‌کنه بفهمیم الگوریتم ما توی داده‌های کوچک خوبه یا حتی توی داده‌های خیلی بزرگ هم سریع می‌مونه.

با Big O می‌تونی مقایسه کنی: کد A بهتره یا کد B؟

یه معیار استاندارده، همه برنامه‌نویس‌ها و پژوهشگرها می‌فهمن.


⚡ رایج‌ترین حالت‌های Big O:

1️⃣ O(1)
زمان ثابت (Constant Time)
هیچ فرقی نداره ورودی ۱۰ تا باشه یا یک میلیون، زمان تغییر نمی‌کنه.


2️⃣ O(log n)
لگاریتمی (Logarithmic Time)
با بزرگ شدن داده‌ها، زمان خیلی آروم رشد می‌کنه.


3️⃣ O(n)
خطی (Linear Time)
زمان مستقیماً متناسب با تعداد داده‌ها زیاد میشه.


4️⃣ O(n log n)
خیلی بهینه‌تر از الگوریتم‌های مربعی.


5️⃣ O(n²)
مربعی (Quadratic Time)
وقتی برای هر داده باید همه داده‌های دیگه رو هم بررسی کنی.


6️⃣ O(2ⁿ) و O(n!)
نمایی و فاکتوریل (Exponential / Factorial Time)
خیلی کند! تعداد عملیات‌ها خیلی سریع‌تر از رشد داده‌ها زیاد میشه.


✅ به طور خلاصه: Big O Notation یه زبان مشترک برای گفتن اینه که الگوریتمت چقدر مقیاس‌پذیره.

به جای مقایسه سرعت روی کامپیوتر یا داده‌ی خاص، می‌گه وقتی داده‌ها بزرگ بشن، کد تو «چطور رفتار می‌کنه».


#Programming #Fact

Channel | Group

🧹 Refactoring

🔄 رفکتورینگ یعنی بازنویسی و بهبود کد بدون تغییر در عملکرد.

هدفش اینه که کد تمیزتر، قابل‌خواندن‌تر و راحت‌تر برای نگهداری بشه.


📌 چرا مهمه؟

✨ خوانایی بهتر:

برنامه‌نویسای دیگه (و حتی خودت در آینده) راحت‌تر می‌فهمن کدت چی میگه.


🛠️ قابلیت نگهداری بیشتر:

تغییر یا افزودن قابلیت‌های جدید ساده‌تر میشه.


🐞 کاهش خطا:

وقتی کد ساده‌تر باشه، احتمال خطا هم کمتر میشه.


⚡ بهبود عملکرد تیم:

وقتی همه با کدی تمیز سر و کار دارن، سرعت توسعه بالاتر میره.

🚫 رفکتورینگ ≠ اضافه کردن قابلیت جدید.
✅ فقط تمیزکاری و ساختاردهی بهتر کد موجوده.


#Cleancode #programming

Channel | Group

🤖 هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

هوش مصنوعی مولد یعنی الگوریتم هایی (مثل ChatGPT) که می‌شه ازشون برای خلق محتوای جدید استفاده کرد.
 

📋مثال‌ها:

📚تولید متن و داستان

🎨خلق تصاویر هنری و واقع‌گرایانه

🎼ساخت موسیقی و صدا

💻تولید کد و برنامه‌های کامپیوتری

💡 چطور کار می‌کنه؟

🧠این هوش مصنوعی با یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها، الگوها و ساختارهای موجود را شناسایی می‌کنه و بعد با ترکیب و خلاقیت، محتواهای جدید ایجاد می‌کنه.

🚀 مزایا:

⏱️💰صرفه‌جویی در زمان و هزینه

💡الهام‌بخشی برای خلاقیت و نوآوری

⚙️کمک به خودکارسازی کارهای تکراری

⚠️ چالش‌ها و ریسک‌ها:

❌امکان تولید اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده

📝مسائل حق کپی‌رایت و مالکیت فکری

👀نیاز به نظارت انسانی برای تصمیم‌های مهم

✨ نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی مولد، یه ابزار قدرتمند و خلاقانه‌ست که می‌تونه زندگی و کار ما رو متحول کنه، اما استفاده هوشمندانه و اخلاقی اون ضروریه. 🌟


📌 و جالبه بدونید که:

می‌شه با هوش مصنوعی مولد، یک نقاشی جدید، شعر کوتاه یا حتی یک اپلیکیشن کوچک رو تو چند دقیقه ساخت! 😲


#Programming #ai

Channel | Group

🐉🔓Prompt Injection⤵️
چیست؟

وقتی محتوای «غیرقابل‌اعتماد» به‌گونه‌ای وارد کانتکست شود که مدل آن را به‌عنوان دستورالعمل معتبر تفسیر کند، اتفاقی به نام پرامپت‌این‌جکشن رخ می‌دهد.


🖥نحوه عملکرد:

🤹🏻‍♀ترکیب کانتکست:

اپلیکیشن معمولاً system prompt + user prompt + داده‌های خارجی (مثلاً متن فایل یا نتایج جستجو) را با هم می‌فرستد.
اگر دادهٔ خارجی شامل «دستور» باشد، مدل ممکن است آن را اجرا کند.


🎯تفکیک نشدن اعتبار:

وقتی اپلیکیشن نتواند بین «دستورِ مشروع» (از سمت سرویس‌دهنده) و «دستورِ مخرب» (درون دادهٔ کاربر) فرق بگذارد، حمله موفق می‌شود.


🧩نمایش و بازیابی:

حمله می‌تواند مستقیم باشد (متن بدخواه داخل ورودی) یا غیرمستقیم (فایلِ آپلودی، صفحهٔ وب بازیابی‌شده، متادیتا، یا حتی محتوای تصویر با متن پنهان).

🔻نتیجه:

🌀دورزدن محدودیت‌ها

❗️افشای داده‌های محرمانه

🤖انجام اقدامات ناخواسته توسط سیستم



#Fact #Ai #Programming

Channel | Group

🤖 مقایسه هوش مصنوعی‌های معروف

هوش مصنوعی فقط ChatGPT نیست!
هر کدوم از مدل‌های معروف برای هدفی ساخته شدن و نقاط قوت و ضعف خودشونو دارن.


📌 بیاید چندتا رو مقایسه کنیم:

🔹 ChatGPT (OpenAI)

🧠 نقطه قوت: مکالمه طبیعی، تولید متن خلاقانه، توضیح مفاهیم.

⚠️ محدودیت: بعضی وقت‌ها توی اطلاعات لحظه‌ای یا خیلی تخصصی نیاز به منابع خارجی داره.

🔹 Claude (Anthropic)

💡 نقطه قوت: درک عمیق‌تر متن و تحلیل بلند.

⚠️ محدودیت: گاهی کمتر خلاقانه نسبت به ChatGPT.
نسبت به رقبای خود کمتر شناخته شده‌ست.

🔹 Gemini (Google, سابق Bard)

🌐 نقطه قوت: اتصال قوی به جستجو و داده‌های وب.

⚠️ محدودیت: بعضی وقت‌ها دقت در پاسخ پایین میاد.
هنوز در حال توسعه‌ست.

🔹 Copilot (Microsoft + OpenAI)

👩🏻‍💻 نقطه قوت: دستیار کدنویسی عالی، پیشنهادهای هوشمند در IDEها.

⚠️ محدودیت: برای کارهای عمومی یا متنی مثل مقاله‌نویسی چندان قوی نیست.



🔹 MidJourney / Stable Diffusion

🎨 نقطه قوت: تولید تصویر خلاقانه و هنری.

⚠️ محدودیت: درک متنی کمتر، فقط مخصوص تصویرسازی.



✅ جمع‌بندی:

هیچ مدل AI کامل نیست؛ انتخاب درست بستگی به هدفت داره.

برای نوشتن و مکالمه: ChatGPT / Claude

برای سرچ: Gemini

برای کدنویسی: Copilot

برای تصویرسازی: MidJourney یا Stable Diffusion.


#Ai #Fact

Channel | Group

📝 Contextual Prompting

👩🏻‍💻 همیشه گرفتن جواب دقیق از هوش مصنوعی، فقط به سؤال بستگی نداره؛ بلکه نحوه‌ی ارائه‌ی اطلاعات پس‌زمینه (Context) خیلی تعیین‌کننده‌ست.


📌 Contextual Prompting
یعنی چی؟

یعنی به جای پرسیدن یه سؤال خام، به مدل شرایط، محدودیت‌ها و هدف رو هم توضیح بدی. اینطوری مدل فضای مسئله رو بهتر درک می‌کنه و خروجی تخصصی‌تر می‌ده.


🔑 چرا مهمه؟

1️⃣ افزایش دقت 👈🏻 چون مدل متوجه میشه دقیقا چه شرایطی مدنظرته.

2️⃣ کاهش ابهام 👈🏻 جلوی جواب‌های عمومی و سطحی گرفته میشه.

3️⃣ شخصی‌سازی پاسخ 👈🏻 جواب‌ها با توجه به نیاز تو، تیم یا پروژه خاصت ارائه میشه.

4️⃣ کاربرد در حوزه‌های تخصصی مثل پزشکی، حقوق یا مهندسی که بدون Context جواب ممکنه اشتباه یا ناقص باشه.


✍️ مثال‌ها:

❌ پرامپت ساده:

«یه الگوریتم مرتب‌سازی معرفی کن.»

✅ پرامپت با Context:

«یه الگوریتم مرتب‌سازی معرفی کن که برای داده‌های خیلی بزرگ با فضای محدود حافظه بهینه باشه و در زبان Python پیاده‌سازی شه.»

⚙️ کاربردها در دنیای واقعی:

🔹 کدنویسی: دادن جزئیات زبان، محدودیت حافظه یا Performance.

🔹 تحقیق علمی: مشخص کردن حوزه، منابع مورد استفاده یا سبک نگارش.

🔹 کسب‌وکار: ارائه‌ی اطلاعات مربوط به محصول یا مخاطب برای تولید محتوای هدفمند.


🚀 نتیجه:

این تکنینک طلایی برای پرامپ نویسی حرفه‌ای فوق‌العاده‌ست و باهاش میتونی جوابایی بگیری که نه‌تنها درستن، بلکه دقیقاً به شرایطت می‌خورن.


#PromptEngineering #AI

Channel | Group

🛡️ چطور جلوی Prompt Injection رو بگیریم؟


1️⃣ ورودی‌ها رو اعتبارسنجی کن

✍️ مطمئن شو هر چیزی که کاربر وارد می‌کنه مستقیم به مدل پاس داده نمیشه.

2️⃣ لایه‌ی میانی (Middleware) بذار

🧩 یه سیستم فیلتر بین کاربر و مدل بذار تا پرامپت‌های مشکوک رو جدا کنه.

3️⃣ Context

📦 فقط اطلاعات لازم رو در اختیار مدل بذار. هرچی داده‌ی حساس کمتر باشه، ریسک پایین‌تره.

4️⃣ Sandbox

🔒 اجرای خروجی مدل رو در محیط ایزوله (sandbox) بذار تا اگه کدی اجرا کرد، آسیبی نرسونه.



5️⃣ Prompt Template

📑 از پرامپت‌های آماده و استاندارد استفاده کن تا آزادی مهاجم برای تزریق کمتر شه.

6️⃣ مانیتورینگ دائمی

👀 خروجی‌های مدل رو پایش کن تا رفتار غیرعادی زود شناسایی شه.

🚀 نتیجه:

پرامپ اینجکشن یه حمله جدی‌ه، اما با طراحی درست و رعایت اصول امنیتی میشه جلوی خیلی از ریسک‌ها رو گرفت.


#AI #PromptEngineering

Channel | Group

🚀 CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment)


👩🏻‍💻 توی دنیای توسعه‌ی نرم‌افزار، همه‌چی به سرعت و کیفیت تحویل بستگی داره. اینجاست که CI/CD وارد میشه.



📌 CI/CD ⤵️
یعنی چی؟

1️⃣ CI — Continuous Integration

🔄 یعنی هر تغییر کوچیک در کد (Commit) سریع تست و با بقیه‌ی کدها ادغام بشه.

✅ نتیجه: باگ‌ها زودتر پیدا میشن.


2️⃣ CD — Continuous Deployment

🚚 یعنی وقتی تغییرات تست‌ها رو پاس کردن، به صورت خودکار روی محیط واقعی (Production) منتشر بشن.

✅ نتیجه: تحویل سریع و بدون دردسر به کاربر.



🔑 مزایا:

⚡ کاهش خطاهای انسانی در انتشار

⏱️ سریع‌تر رسیدن ویژگی‌های جدید به دست کاربر

🧩 شفافیت بیشتر در فرآیند توسعه

📈 افزایش اعتماد تیم و کاربر

💡 مثال ساده:

فرض کن تیمی هر روز کد جدید اضافه می‌کنه. بدون CI/CD، انتشار هر تغییر ممکنه هفته‌ها طول بکشه.

با CI/CD: هر تغییر چند دقیقه بعد از Merge آماده استفاده‌ست!

✅ در نهایت CI/CD یعنی چرخه‌ی سریع، امن و خودکار تحویل نرم‌افزار.



#Programming

Channel | Group

🔀 Version Control (Git)

👩🏻‍💻 تا حالا شده وسط پروژه کدت خراب بشه و دلت بخواد برگردی به نسخه قبلی؟

یا چند نفر همزمان روی یه پروژه کار کنن و همه‌چی قاطی بشه؟

اینجاست که Git وارد میشه.


📌 Git ⤵️
چیه؟

یک سیستم Version Control برای مدیریت تغییرات کد.

🔎 یعنی هر بار که کدت رو تغییر میدی، Git اون تغییر رو ذخیره می‌کنه و می‌تونی به راحتی:

🔁به نسخه‌های قبلی برگردی.

☑️تغییرات هر فرد رو جدا ببینی.

🧪بدون ترس از خراب شدن کل پروژه، آزمایش کنی.


🔑 چرا باید از Git استفاده کنیم؟

✔️ تاریخچه‌ی کامل پروژه همیشه در دسترسه.

✔️ همکاری تیمی راحت‌تر (هر کسی روی Branch خودش کار می‌کنه).

✔️ رفع سریع باگ‌ها چون می‌تونی بفهمی چه تغییری چه مشکلی ایجاد کرده.

✔️ استاندارد جهانی توسعه‌ی نرم‌افزار (از استارتاپ‌ها تا گوگل و مایکروسافت).

⚡ مثال واقعی:

فرض کن پروژه‌ای داری با ۵ هم‌تیمی. یکی کد بخش لاگین رو تغییر میده، یکی دیتابیس رو آپدیت می‌کنه.

بدون Git = هرج و مرج.

با Git = همه‌چی مرتب و قابل کنترل.

🤔بنظر شما Git بلد بودن چند درصد به حرفه‌ای بودن یه برنامه نویس ربط داره؟


#Programming #fact

Channel | Group

🏃‍♂️ Agile vs Waterfall 💧


وقتی می‌خوایم یک پروژه نرم‌افزاری رو مدیریت کنیم، دو روش خیلی معروف داریم:



💧 Waterfall (مدل آبشاری)

📌 کل پروژه از همون اول تا آخر مرحله‌بندی میشه:

تحلیل_ طراحی_ توسعه_ تست_ تحویل

🔒 هر مرحله باید کامل بشه تا بری بعدی.

❌ تغییر وسط کار خیلی سخت و پرهزینه‌ست.

🔍 مثال:

مثل ساخت یه خونه؛ اول باید نقشه کامل باشه، بعد فونداسیون، بعد دیوارها… تا آخر. وسطش نمی‌تونی بگی “بذار آشپزخونه رو جا‌به‌جا کنیم!”

🏃‍♂️ Agile (چابک)

📌 پروژه به چند بخش کوچک‌تر (Sprint) تقسیم میشه.

هر بخش طی چند هفته ساخته، تست و بازخوردگیری میشه.

✅ تغییرات رو میشه راحت وسط کار اعمال کرد.
⚡ سرعت تحویل بالاتره و تیم همیشه با کاربر هماهنگ می‌مونه.

🔍 مثال:

مثل طراحی یه اپلیکیشن؛ اول نسخه‌ی ساده‌ش (MVP) رو میدی دست کاربر، بازخورد می‌گیری، بعد کم‌کم ویژگی‌های جدید اضافه می‌کنی.

🚀 خلاصه:

Waterfall: ساختارمند، اما انعطاف کم

Agile: منعطف، سریع، اما نیازمند هماهنگی مداوم


❓حالا شما اگه مدیر یه تیم بودید، کدوم روش رو انتخاب می‌کردید؟


#Programming

Channel | Group

🌐 AI + Web = آینده اینترنت 🤖


این روزها تعامل وب و هوش مصنوعی خیلی بیشتر از قبله:


1️⃣ جستجو هوشمند 🔍

قبلاً گوگل فقط کلمه رو می‌فهمید. حالا با AI مفهوم پشت سوالتو می‌فهمه.

2️⃣ چت‌بات‌های وب‌سایت 💬

سایت‌ها با AI کاربرا رو راهنمایی می‌کنن؛ مثل یه پشتیبان ۲۴/۷.

3️⃣ شخصی‌سازی محتوا 🎯

وقتی وارد یه فروشگاه اینترنتی میشی، AI دقیقاً چیزایی که دوست داری رو نشون میده.

4️⃣ امنیت وب 🔐

هوش مصنوعی داره حملات سایبری (مثل فیشینگ یا بدافزار) رو سریع‌تر شناسایی می‌کنه.

5️⃣ طراحی وب با AI 🎨

الان حتی میشه فقط با نوشتن یه پرامپت، یه وب‌سایت کامل ساخت!

❓ به نظرت وب آینده بیشتر با انسان‌ها تعامل خواهد داشت یا با هوش مصنوعی؟🧐


#Fact #Web #AI

Channel | Group

✔️null 🕳

در واقع null در JavaScript یعنی "هیچ چیز" به عمد.


به عبارت دیگه، در جاوااسکریپت، null، یعنی یه متغیر عمداً خالیه — یعنی خودِ برنامه‌نویس گفته:

«اینجا فعلاً هیچی نیست!»

📘 مثال ساده:

let car = null;

🚗یعنی فعلاً ماشینی انتخاب نشده
بعداً شاید مقدارش رو بذاری مثلاً:

car = "Peugeot 206";

⚖️ فرقش با undefined:

👩🏻‍💻null:
برنامه‌نویس خودش می‌گه "عمداً خالیه!"

💻undefined:
مرورگر خودش می‌گه "هیچ مقداری تعیین نشده!"

مثال:

let a; // undefined ❌
let b = null; // null ✅ (عمداً خالی)

💡 نکته تاریخی جالب:

🖊وقتی بنویسی👇🏻

typeof null

جوابش می‌شه "object" 😅

این یه باگ قدیمی از نسخه‌های اولیه‌ست که هنوزم برای سازگاری باقی مونده!



✨به طور خلاصه null یعنی:

«می‌دونم که اینجا هیچی نباید باشه، ولی بعداً ممکنه باشه.»


#Web #JS #Fact #programming

Channel | Group

⚠️Alert!

😲💬می‌دونستی جاوااسکریپت می‌تونه باهات حرف بزنه؟


✨ این دستور باعث می‌شه مرورگر یه پیام پاپ‌آپ نشون بده!

alert("Hello World! 👋");‌

درواقع alert یعنی:

«به کاربر یه اعلان بده! ⚡️»


🧠 مثال بامزه:

alert("JavaScript is fun! 😁");

مرورگر بلافاصله یه پیام میاره و باهات موافقت می‌کنه 😄



💡 نکته:

💻ساده‌ترین راه برای برقراری ارتباط با کاربره، مخصوصاً وقتی تازه داری برنامه‌نویسی یاد می‌گیری.
(ولی توی پروژه‌های واقعی معمولاً از روش‌های حرفه‌ای‌تر استفاده می‌شه 😉)



#JS #Programming #Fact

Channel | Group

📚 نقشه راه یادگیری طراحی و توسعه وب از مبتدی تا حرفه‌ای 🚀


👇می‌خوای یاد بگیری چطور سایت بسازی و وارد دنیای جذاب وب بشی؟
اینجا یه مسیر گام‌به‌گام برات دارم که از پایه تا پیشرفته رو پوشش می‌ده



🌱 مرحله ۱ — پایه‌ها

قبل از هرچیز، باید بفهمی وب چطوری کار می‌کنه 👇

🔹 HTML — ساختار صفحه

🔹 CSS — ظاهر و رنگ و چیدمان

🔹 JavaScript — رفتار و منطق سایت

🔹 Git & GitHub — ذخیره و مدیریت کد


📌 تمرین: یه صفحه شخصی بساز که خودتو معرفی کنه.



🎨 مرحله ۲ — Front-End حرفه‌ای

اینجا ظاهر سایت رو حرفه‌ای و مدرن می‌سازی.

🔹 یاد بگیر با DOM کار کنی

🔹 CSS پیشرفته (Flexbox, Grid, Animation)

🔹 یکی از فریم‌ورک‌ها مثل React, Vue, یا Angular

🔹 ابزارها: Tailwind CSS, VSCode, DevTools


📌 تمرین: یه To-Do App با React بساز.



⚙️ مرحله ۳ — Back-End و سرور

وقتی ظاهر رو ساختی، حالا وقتشه پشت‌صحنه رو یاد بگیری.

🔹 Node.js (با Express) یا Python (Django / Flask)

🔹 REST API و JSON

🔹 دیتابیس‌ها (MongoDB یا MySQL)

🔹 امنیت و احراز هویت (JWT, OAuth)

📌 تمرین: یه بلاگ ساده بساز که پست‌ها ذخیره شن.



🌍 مرحله ۴ — استقرار و بهینه‌سازی

💻حالا باید سایتت رو واقعی کنی و تو اینترنت بالا بیاری

🔹 هاست و دامنه (Netlify، Vercel، یا Heroku)

🔹 CI/CD (اتوماتیک‌سازی آپدیت‌ها)

🔹 Performance و SEO

🔹 Accessibility (دسترسی‌پذیری برای همه کاربران)

📌 تمرین: سایتت رو منتشر کن و لینک بده به دوستات 😄



💼 مرحله ۵ — پروژه و پرتفولیو

🌟حالا وقت درخشیدنه

🔹 چند پروژه واقعی بساز (بلاگ، اپ چت، فروشگاه ساده)

🔹 تو پروژه‌های متن‌باز شرکت کن

🔹 پرتفولیوی شخصی طراحی کن

🔹 برای مصاحبه‌های شغلی آماده شو


📌 تمرین: یه سایت رزومه برای خودت بساز.



🔗 منابع رایگان پیشنهادی

📘 MDN Web Docs — مرجع اصلی وب

🌍 roadmap.sh — نقشه راه دقیق و به‌روز

🎓 freeCodeCamp — آموزش عملی و رایگان

💡 Codecademy — آموزش تعاملی از پایه تا پیشرفته



💬 نکته آخر:

⏳یاد گرفتن وب مسابقه نیست.

💪با ثبات و تمرین مداوم جلو برو. هر روز یه قدم کوچیک، آخرش می‌رسی به جایی که سایت‌هاتو خودت از صفر بسازی.



#Web #Programming

Channel | Group

✨ پاول دورف، مالک تلگرام📱 :

من معمولاً نصف روز رو (11 الی 12 ساعت) می‌خوابم، چون ذهنم توی خواب و حتی وقتی رو تخت دارم فکر می‌کنم، پر از ایده میشه؛

خیلی از الهاماتم دقیقاً همون موقع میان، نه وقتی بیدارم.

صبح‌ها هم بدون اینکه حتی به گوشیم نگاه کنم روزمو شروع می‌کنم، به نظرم اعلان‌ها و شبکه‌های اجتماعی بزرگ‌ترین دشمن تمرکز و تفکر مستقل‌ان.

می‌خوام خودم تصمیم بگیرم چی تو زندگیم مهمه، نه شرکت‌ها و رسانه‌ها.
Channel | Group

🧮 ریاضی و برنامه‌نویسی؛ دو مسیر به سمت یه هدف واحد!


خیلیا فکر می‌کنن برای یادگیری برنامه‌نویسی باید نابغه‌ی ریاضی باشن...

ولی واقعیت؟ ❌ نه الزاماً!

👩🏻‍💻 برنامه‌نویسی در اصل یعنی حل مسئله با منطق — و ریاضی یکی از بهترین تمرین‌ها برای تقویت این منطق ذهنیه.



📌 چرا ریاضی کمک می‌کنه؟

🧩ریاضی بهت یاد می‌ده چطور یه مسئله‌ی بزرگ رو به بخش‌های کوچیک تقسیم کنی.

🎲الگوریتم‌نویسی و تفکر تحلیلی رو آسون‌تر می‌کنه.
وقتی با مفاهیم مثل گراف، احتمال یا بهینه‌سازی روبه‌رو می‌شی، ذهنت سریع‌تر ارتباط می‌گیره.



📊 یه مثال ساده:

می‌خوای یه برنامه بنویسی که “بهترین مسیر بین چند شهر” رو پیدا کنه؟

اینجا ریاضی (نظریه‌ی گراف و الگوریتم‌ها) بهت می‌گه چطور “کمترین هزینه یا زمان” رو حساب کنی.

💡ولی نترس! حتی اگه این مفاهیمو ندونی، با تمرین برنامه‌نویسی خودبه‌خود درکشون می‌کنی .



🌱 پس اگه ریاضیت خوبه:

یه مزیت بزرگ داری — ذهنت آماده‌ی الگوریتم و منطق برنامه‌ست.

🔥 و اگه ریاضیت معمولیه یا ضعیفه:

اصلاً مهم نیست! برنامه‌نویسی خودش بهترین کلاس تمرین ریاضیه.

هر خط کدی که می‌نویسی، در واقع داری ذهنتو برای فکر کردن مثل یه ریاضی‌دان تمرین می‌دی.

💬 پس یادت باشه:

ریاضی مسیرتو هموارتر می‌کنه،
ولی اشتیاق و استمرار همون چیزیه که به مقصدت می‌رسونتت 🚀



#Programming #Fact

Channel | Group

⚖Ethical AI __ اخلاق در هوش مصنوعی


🤖 هوش مصنوعی فقط مجموعه‌ای از کد و الگوریتم نیست؛
یه “سیستم تصمیم‌گیرنده”‌ست که روزبه‌روز نقش پررنگ‌تری در زندگی انسان‌ها پیدا می‌کنه.

اما سؤال اصلی اینجاست:
وقتی یه AI تصمیم اشتباه بگیره؛ مثلاً کسی رو از استخدام رد کنه، یا چهره‌ی اشتباهی رو به عنوان مجرم تشخیص بده...
🧩چه‌کسی مقصره؟ ماشین؟ یا انسانی که اونو ساخته؟




🌍 وقتی داده اخلاق نداره، تصمیم هم اخلاقی نیست.

در واقع AI از داده‌ها یاد می‌گیره، و داده‌ها بازتاب دنیای واقعی‌ان.
دنیایی که پر از پیش‌داوری، تبعیض و سوگیریه.

اگه داده‌ها ناعادلانه باشن، مدل هم ناعادلانه تصمیم می‌گیره.

📉 مثلاً سیستمی که برای استخدام آموزش دیده،
ممکنه ناخواسته فقط به فارغ‌التحصیل‌های یه دانشگاه خاص امتیاز بده،
چون داده‌های قبلی شرکت همین‌طور بودن.




👁اخلاق در هوش مصنوعی__Ethical AI یعنی:

تلاش برای ساخت الگوریتم‌هایی که:

🔹 شفاف باشن:
توضیح بدن چرا یه تصمیم گرفته شده.

🔹 عادلانه باشن:
بدون تبعیض جنسیتی، نژادی یا طبقاتی.

🔹 قابل اعتماد باشن:
بشه روی تصمیمشون حساب کرد.

🔹 حریم خصوصی رو رعایت کنن:
از داده‌ها به‌درستی محافظت بشه.

🔹 مسئولیت‌پذیر باشن:
در نهایت، یه انسان مسئول خروجی‌ها باشه.

🔍مسئله فقط "توانایی" نیست، "باید"‌ه

سؤال آینده این نیست که:

"هوش مصنوعی می‌تونه این کارو بکنه؟"

بلکه اینه که:

"آیا باید این کارو بکنه؟"

هوش مصنوعی ممکنه بتونه رفتار ما رو پیش‌بینی کنه، اما اخلاق تعیین می‌کنه تا کجا حق داره پیش بره.



👩🏻‍💻 آینده‌ی AI فقط به مهارت مهندسی ما بستگی نداره، بلکه به “انسانیتِ” ما در طراحی اون هم بستگی داره.



#AI #Fact

Channel | Group