خروجی چیست؟ 🤔
What's output?

result = 0

for i in range(3):
    for j in range(i):
        result += j

print(result)

📌 نکته: مقدارهای i و j را مرحله‌به‌مرحله دنبال کنید؛
اما مراقب باشید! بعضی از دورهای حلقه اصلاً اجرا نمی‌شوند.

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت سیزدهم

The Elements of Statistical Learning

نویسندگان:

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: پیشرفته


✅️ ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
■ نوشته شده توسط سه استاد برجسته آمار دانشگاه استنفورد
■ پیوند عمیق آمار و یادگیری ماشین
■ منبع درسی در دانشگاه‌های معتبر جهان

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
■ پوشش مباحث پیشرفته آماری مورد نیاز در هوش مصنوعی
■ ارائه روش‌های تحلیلی و تئوری به همراه کاربردهای عملی
■ دسترسی رایگان به نسخه کامل کتاب

📚 سرفصل‌های کلیدی:
■ یادگیری نظارتی و بدون نظارت
■ رگرسیون و طبقه‌بندی پیشرفته
■ انتخاب متغیر و کاهش ابعاد
■ مدل‌های افزودی و درختان تصمیم
■ شبکه‌های عصبی و روش‌های ensemble

🔗 دسترسی رایگان به کتاب و مطالعه معرفی کامل کتاب:

🔘 Springer publishing


#️⃣ #پایتون #آمار_پیشرفته #یادگیری_ماشین #کتاب_رایگان #هوش_مصنوعی #کتاب_سیزدهم #پای_ویژن
#Python #StatisticalLearning #MachineLearning #FreeBook #AI #PyVision

🌐 @PyVision

✅️ پاسخ چالش
کد:

result = 0

for i in range(3):
    for j in range(i):
        result += j

print(result)

🟩 تحلیل فارسی:

حلقهٔ بیرونی مقدارهای i را از 0 تا 2 تولید می‌کند:

● وقتی i = 0
حلقهٔ داخلی range(0) است → هیچ بار اجرا نمی‌شود.

● وقتی i = 1
حلقهٔ داخلی range(1) فقط مقدار j = 0 را می‌دهد:

  result += 0  →  result = 0
  

● وقتی i = 2
حلقهٔ داخلی range(2) مقدارهای j = 0 و j = 1 را می‌دهد:

  result += 0  →  result = 0
  result += 1  →  result = 1
  

بنابراین نتیجهٔ نهایی:

1

🟩 English Analysis:

The outer loop iterates i from 0 to 2:

● When i = 0:
Inner loop is range(0) → runs 0 times.

● When i = 1:
Inner loop is range(1) → only j = 0:

  result += 0
  

● When i = 2:
Inner loop is range(2) → j = 0 and j = 1:

  result += 0
  result += 1
  

Final result:

1

✅ خروجی نهایی / Final Output:

1

#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #چالش_کدنویسی #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingChallenge #PythonLogic #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🤖 سرویس N8N اتوماسیون حرفه‌ای بدون نياز به کدنویسی

ابزار n8n یک سَکو(Platform) اتوماسیون متن‌باز (Open-Source) است که به ما اجازه می‌دهد بین سرویس‌های مختلف ارتباط ایجاد کنیم و کارهای تکراری را هوشمندانه خودکار کنیم.


🔹 ماهیت آن چیست؟
سکوی n8n یک ابزار اتوماسیون Node-based است که شبیه ابزارهایی مثل Zapier یا Make عمل می‌کند،
با این تفاوت مهم که:
1️⃣ کاملاً متن‌باز است
2️⃣ قابل نصب روی سرور شخصی
3️⃣ بدون محدودیت جدی در تعداد اتوماسیون‌ها

🔹 چه کارهایی می‌توان انجام داد؟
1️⃣ اتصال بین سرویس‌ها ایجاد کنیم
2️⃣ فرآیندهای تکراری را حذف کنیم
3️⃣ داده‌ها را از یک سرویس به سرویس دیگر منتقل کنیم
4️⃣ با APIها کار کنیم
5️⃣ ربات‌ها و هشدارهای خودکار بسازیم


🔹 یک مثال ساده:
می‌توانیم کاری کنیم که:
هر بار یک فرم گوگل پر شد → پیامش در تلگرام ارسال شود
یا
هر بار یک فایل جدید در Dropbox آپلود شد → در Google Sheet ثبت شود


📚 منبع:

🔘 n8n.io

#️⃣ #اتوماسیون #ابزارهای_پایتونی #آموزش_برنامه_نویسی #مدیریت_فرآیند #پای_ویژن
#automation #n8n #workflowautomation #opensource #PyVision

🌐 @PyVision

💢مسابقات ملی هوش مصنوعی و رباتیک آیروکاپ

✅نخستین رویداد ملی که هوش مصنوعی و رباتیک را برای ایجاد تاثیر اجتماعی و صنعتی

📎این مرحله، انتخابی المپیاد بین‌المللی هوش مصنوعی COMSTECH است.

📍تجربه‌ای آینده‌نگر با تمرکز بر نوآوری‌های هوش مصنوعی
📍شبکه‌سازی با مربیان صنعتی و دانشگاهی برتر
📍دسترسی به جوایز ویژه و فرصت حضور در COMSTECH

🔻مهلت ثبت‌نام در مسابقات:
30 آذرماه 1404

🔻ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر:
https://www.airocup.org/


🌐 @PyVision

⚡️ ویژگی مهم NumPy: محاسبات برداری (Vectorization)

یکی از قدرتمندترین قابلیت‌های NumPy این است که می‌تواند عملیات ریاضی را به‌صورت برداری و یک‌جا روی کل آرایه انجام دهد، بدون نیاز به حلقه‌های کند پایتون!

به زبان ساده:
به‌جای اینکه روی تک‌تک عناصر حلقه بزنیم، NumPy کار را در پشت‌صحنه با کدهای بسیار سریع C انجام می‌دهد.


🔹 یک مثال ساده:

بدون NumPy

data = [1, 2, 3, 4]
result = []
for i in data:
    result.append(i * 2)

print(result)  # [2, 4, 6, 8]

با NumPy

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4])
result = data * 2

print(result)  # [2 4 6 8]

✔ کد کوتاه‌تر
✔ خواناتر
✔ بسیار سریع‌تر

🔹 چرا این ویژگی مهم است؟
● در تحلیل داده، پردازش سریع حیاتی است
● در یادگیری ماشین، عملیات روی میلیون‌ها مقدار انجام می‌شود
● در شبیه‌سازی علمی، سرعت اجرای حلقه‌ها تعیین‌کننده است

کتابخانه NumPy این کارها را صدها برابر سریع‌تر انجام می‌دهد!


📌 منبع:

🔘 NumPy Documentation

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #نومپای #بردارسازی #پای_ویژن
#Python #NumPy #Vectorization #PythonLibraries #TeachPython #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت چهاردهم

Introduction to Mathematical Statistics

نویسندگان:

Robert Hogg, Joseph McKean, Allen Craig

این کتاب پایه ریاضی لازم برای درک عمیق الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● از متون کلاسیک و معتبر آمار ریاضی در جهان
● ترکیب تئوری عمیق با مسائل کاربردی
● منبع اصلی درسی در دانشگاه‌های معتبر

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● ارائه مبانی نظری محکم برای درک روش‌های آماری پیشرفته
● پوشش مفاهیم کلیدی احتمال و استنباط آماری
● ارتباط مستقیم با مباحث یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● توزیع‌های احتمال و متغیرهای تصادفی
● تئوری برآورد و روش‌های تخمین
● آزمون فرضیه‌های آماری
● رگرسیون و تحلیل سری‌های زمانی
● روش‌های ناپارامتری

🔗 لینک جهت مطالعه معرفی کامل‌تر کتاب:

🔘 Pearson plc


#️⃣ #پایتون #آمار_ریاضی #کتاب_مرجع #هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #کتاب_چهاردهم #پای_ویژن
#Python #MathematicalStatistics #AI #MachineLearning #Statistics #PyVision

🌐 @PyVision

خروجی چیست؟🤔
What's output?

x = 3
y = 0

while x > 0:
    y += x % 2
    x -= 1

print(y)

#️⃣ #پایتون #کدنویسی #چالش_پایتون #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #Coding #LearnPython #Programming #LogicOperators #PythonTips #PyVision

🌐 @PyVision

🎨 کتابخانه Seaborn، زیباتر کردن مصورسازی داده‌ها

اگر بخواهیم نمودارهای حرفه‌ای‌تر و قابل تحلیل‌تر بسازیم، پس باید با Seaborn آشنا شویم.
کتابخانه Seaborn در واقع یک لایه‌ی گرافیکی زیبا روی Matplotlib است که کار رسم نمودار را ساده‌تر، هوشمندانه‌تر و جذاب‌تر می‌کند.


🔹 ماهیت آن چیست؟
کتابخانه Seaborn یک کتابخانه برای مصورسازی آماری است که به‌طور ویژه برای کار با داده‌های جدولی (DataFrameهای Pandas) طراحی شده است.

🔹 یک مثال ساده: نمودار پراکندگی (Scatter Plot)

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [10, 15, 13, 25, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')

plt.show()

🔹 کاربردها:
● تحلیل آماری داده‌ها با نمودارهای جذاب
● مصورسازی سریع داده‌های جدولی
● مناسب برای پروژه‌های Data Science و Machine Learning


📌 منبع:
🔘 Seaborn Documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #تحلیل_داده #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Seaborn #DataVisualization #DataScience #TeachPython #PyVision

🌐 @PyVision

🟩 خروجی / Output. 👆🏽
📉 نمودار پراکندگی(Scatter Plot)

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [10, 15, 13, 25, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y')

plt.show()

🌐 @PyVision

✅️ پاسخ چالش
کد:

x = 3
y = 0

while x > 0:
    y += x % 2
    x -= 1

print(y)

🟩 تحلیل فارسی

حلقه تا زمانی ادامه پیدا می‌کند که مقدار x بزرگ‌تر از ۰ باشد. در هر دور:

● مقدار x % 2 (باقی‌مانده تقسیم بر ۲) به y اضافه می‌شود.
● سپس x یک واحد کم می‌شود.

مقادیر x در هر دور:

1. x = 3 →
3 % 2 = 1 → y = 1

2. x = 2 →
2 % 2 = 0 → y = 1

3. x = 1 →
1 % 2 = 1 → y = 2

در پایان، مقدار چاپ‌شده:

2

🟩 English Analysis

The loop runs while x > 0.

Each iteration:

● Adds x % 2 (the remainder of x divided by 2) to y
● Then decreases x by 1

Values of x in each iteration:

1. x = 3 → 3 % 2 = 1 → y = 1
2. x = 2 → 2 % 2 = 0 → y = 1
3. x = 1 → 1 % 2 = 1 → y = 2

Final output:

2

✅ نتیجه / Final Output:

2

#️⃣ #پایتون #برنامه‌نویسی #چالش_کدنویسی #منطق_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingChallenge #PythonLogic #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

🎯 ویژگی مهم Pandas: فیلتر کردن داده‌ها با یک خط کد!

یکی از قدرتمندترین قابلیت‌های Pandas این است که می‌توانیم داده‌ها را خیلی سریع، خوانا و دقیق فیلتر کنیم، بدون اینکه مجبور باشیم حلقه بزنیم یا شرط‌های پیچیده بنویسیم.
این ویژگی در تحلیل داده، پیش‌پردازش، یادگیری ماشین و ساخت داشبوردهای هوشمند نقشی حیاتی دارد.

🔹 یک مثال ساده از فیلتر کردن داده‌ها

import pandas as pd

data = {'Name': ['Ali', 'Sara', 'Reza'],
        'Score': [90, 85, 95]}

df = pd.DataFrame(data)

# فیلتر دانشجویانی که نمره بالاتر از 90 دارند
high_scores = df[df['Score'] > 90]

print(high_scores)

📤 خروجی:

   Name  Score
2  Reza     95

✔ فقط با یک خط، داده‌ها را فیلتر کردیم
✔ خوانا و بسیار سریع


🔹 چرا فیلتر کردن در Pandas مهم است؟

● انتخاب بخشی از داده‌ها برای تحلیل سریع
● حذف داده‌های نامعتبر یا غیرمطلوب
● آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
● استخراج زیرمجموعه‌های کاربردی (مثلاً دانشجویان ممتاز، محصولات پرفروش، روزهای پرترافیک و...)


📌 منبع:
🔘 Pandas documentation

#️⃣ #پایتون #آموزش_پایتون #تحلیل_داده #پانداس #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Pandas #DataAnalysis #LearnPython #PythonLibraries #PyVision

🌐 @PyVision

✨ قابلیت مهم Matplotlib: استفاده از استایل‌ها (Styles) برای زیباتر کردن نمودارها

کتابخانه Matplotlib فقط یک ابزار سادهٔ رسم نمودار نیست؛ این کتابخانه ده‌ها Style آماده دارد که می‌توانیم با یک خط کد، ظاهر نمودار را کاملاً تغییر دهیم!
از نمودارهای کلاسیک گرفته تا طرح‌های مدرن، علمی، ژورنالی یا حتی شبیه سبک کتابخانه Seaborn.

این ویژگی کمک می‌کند نمودارها زیباتر، خواناتر و حرفه‌ای‌تر شوند، بدون اینکه نیاز به تغییر دستی رنگ‌ها یا تنظیمات پیچیده داشته باشیم.


🔹 یک مثال ساده: استفاده از style آماده

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')   # انتخاب استایل

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

📌 با تغییر 'ggplot' می‌توانیم انواع استایل‌ها را تست کنیم، بسان:

'seaborn-v0_8'
'dark_background'
'fast'
'fivethirtyeight'
'classic'
'bmh'

🔹 کاربردهای این قابلیت

● زیباتر کردن نمودارها بدون کدنویسی اضافه
● هماهنگ کردن ظاهر نمودار با گزارش‌ها، مقالات یا داشبوردها
● ساخت نمودار مناسب ارائه‌ها، اسلایدها و پست‌های آموزشی
● ایجاد خروجی حرفه‌ای و خوانا برای تحلیل داده‌ها


📌 منبع:

🔘 Matplotlib documentation - Styles & Customization

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #مصورسازی_داده #رسم_نمودار #پای_ویژن
#Python #Matplotlib #DataVisualization #Styles #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

🟩 خروجی / Output. 👆🏽

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')   # انتخاب استایل

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.show()

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت پانزدهم

Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory

نویسندگان:

Jean Gallier and Jocelyn Quaintance

🗣 زبان: انگلیسی
📊 سطح: پیشرفته

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
■ گردآوری ۴ حوزه اساسی ریاضیات در یک مجموعه
■ ارتباط مستقیم مفاهیم ریاضی با کاربردهای علوم کامپیوتر
■ ارائه مباحث پیشرفته با زبان نسبتاً قابل درک

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
■ پوشش ریاضیات محض و کاربردی به صورت همزمان
■ تمرکز ویژه بر نیازهای علوم کامپیوتر و مهندسی
■ ارائه مثال‌های کاربردی از حوزه یادگیری ماشین
■ دسترسی رایگان به نسخه کامل کتاب

📖 سرفصل‌های کلیدی:
■ جبر خطی پیشرفته و جبر چندخطی
■ توپولوژی و هندسه دیفرانسیل
■ حسابان پیشرفته و بهینه‌سازی
■ نظریه بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization)
■ کاربردها در یادگیری ماشین

📌 منبع:
🔘 Dokumen Pub


#️⃣ #پایتون #ریاضیات_پیشرفته #علوم_کامپیوتر #یادگیری_ماشین #کتاب_رایگان #کتاب_پانزدهم #پای_ویژن
#Python #Mathematics #ComputerScience #MachineLearning #FreeBook #PyVision

🌐 @PyVision

⚙️ قابلیت مهم SciPy: بهینه‌سازی (Optimization) با scipy.optimize

یکی از قدرتمندترین بخش‌های SciPy ماژول scipy.optimize است؛ ابزاری برای پیدا کردن کمینه‌ها، بیشینه‌ها و ریشه‌ی توابع ریاضی.
بهینه‌سازی در بسیاری از حوزه‌ها ضروری است، از یادگیری ماشین گرفته تا مهندسی، اقتصاد، داده‌کاوی و حتی مدل‌سازی های علمی.
با استفاده از کتابخانه SciPy این کار را تنها می‌توان با چند خط کد انجام داد.


🔹 یک مثال ساده: یافتن کمینهٔ یک تابع

در این مثال می‌خواهیم کمینهٔ تابع زیر را پیدا کنیم:

f(x) = x^2 + 5x + 6

کد:

from scipy import optimize

def f(x):
    return x**2 + 5*x + 6

result = optimize.minimize(f, x0=0)  # مقدار اولیه x0
print(result.x)

📤 خروجی:

[-2.49999998]

خروجی به ما می‌گوید کمینهٔ این تابع در x = -2.5 قرار دارد، دقیقاً مشابه همان چیزی که با حل معادلان ریاضی هم می‌توان آن دست یافت.

🔹 کاربردهای این قابلیت
● تنظیم پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین 🤖
● حل مسائل مهندسی و بهینه‌سازی طراحی ⚙️
● محاسبات اقتصادی و تحقیق در عملیات
● حل معادلات غیرخطی و سیستم‌های پیچیده


📚 منبع:

🔘 SciPy documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #بهینه_سازی #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #SciPy #Optimization #MachineLearning #ScientificComputing #PyVision

🌐 @PyVision

درخشش ایده‌ها از همین‌جا شروع میشه!🔥

✅️اگر آماده‌اید مسیر « خلق محصول تا کارآفرینی» را به‌صورت عملی تجربه کنید، این بوت‌کمپ فرصتی عالی برای شماست.
✨️ در کنار منتورها، مهارت بسازید، محصول واقعی توسعه دهید و قدمی جدی به دنیای کارآفرینی بردارید.

🔗 ثبت‌نام :

🔘 khelqat.com

💡 منتظر حضور خلاقانه‌ات هستیم!

🌐 @PyVision

📮 قابلیت مهم Requests: ارسال داده با متد POST (ارسال فرم و اطلاعات کاربران)

در بسیاری از پروژه‌ها لازم است فقط داده دریافت نکنیم، بلکه اطلاعاتی را هم به سرور ارسال کنیم. مثلاً ثبت‌نام کاربر، ارسال فرم، ورود (Login) یا ذخیره‌سازی داده در API.
کتابخانه‌ی Requests این کار را با یک خط کد انجام می‌دهد!


🔹 یک مثال ساده: ارسال فرم با POST

import requests

data = {
    "username": "ali123",
    "password": "mypassword"
}

response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=data)

print(response.status_code)
print(response.json())

📤 خروجی:
• ارسال موفق اطلاعات (200)
• نمایش داده‌های ارسال‌شده در قالب JSON


🔹 چرا این قابلیت مهم است؟
● برای ورود و ثبت‌نام کاربران
● ارسال فرم‌ها در وب‌سایت‌ها
● تعامل کامل با APIهای حرفه‌ای
● ساخت ربات‌ها و سیستم‌های هوشمند
● ساخت پنل‌های مدیریت و فرم‌های آنلاین


📚 منبع:
🔘 Requests documentation

#️⃣ #پایتون #درخواست_وب #ارسال_داده #آموزش_پایتون #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#python #requests #httprequest #postmethod #api #pythonlearning #PyVision

🌐 @PyVision

🔥 قابلیت مهم Seaborn: ساخت Heatmap برای تحلیل همبستگی و الگوهای داده

نقشه حرارتی یا Heatmap یکی از پرکاربردترین نمودارها در تحلیل داده است.
این نمودار به ما کمک می‌کند روابط بین ویژگی‌ها، شدت تغییرات و الگوهای پنهان را تشخیص دهیم.


🔹 یک مثال ساده

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ساخت دیتافریم نمونه
df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 3, 2, 5, 4],
    "B": [10, 12, 15, 17, 20],
    "C": [5, 3, 4, 2, 1]
})

# محاسبه ماتریس همبستگی
corr = df.corr()

# رسم Heatmap
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

📤 خروجی:
• نمایش همبستگی (Correlation) بین ستون‌ها
• اعداد روی هر خانه (با annot=True)
• رنگ‌های متمایز برای تحلیل سریع روابط


🔹 کاربردها
● تحلیل همبستگی (Correlation) در پروژه‌های علم داده 📊
● یافتن ویژگی‌های وابسته یا مستقل
● بررسی الگوهای پنهان در داده‌ها
● آماده‌سازی داده‌ها قبل از مدل‌سازی
● مصورسازی ماتریس‌ها و داده‌های شبکه‌ای

نقشه‌های حرارتی به‌طور گسترده در علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) و آمار و تحلیل های مالی استفاده می‌شوند.


📌 منبع:
🔘 Seaborn Documentation

#️⃣ #پایتون #مصورسازی_داده #سیبورن #تحلیل_داده #کتابخانه_پایتون #پای_ویژن
#Python #Seaborn #Heatmap #DataVisualization #DataScience #PyVision

🌐 @PyVision