🟩 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

🟩 خروجی / Output. 👆🏽

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()

🌐 @PyVision

⚠️ به دلیل محدودیت‌های اعمال‌شده برای نهادها و ارگان‌های دولتی در پی افزایش آلودگی هوا، برگزاری بوت‌کمپ «خلق محصول تا کارآفرینی» تا اطلاع ثانوی به تعویق افتاد.

تاریخ جدید برگزاری به‌محض مشخص شدن اعلام خواهد شد.
از همراهی و شکیبایی شما سپاسگزاریم.🌱

🌐 @PyVision

آشنایی با ۱۰ اصطلاح دنیای برنامه‌نویسی 🐍 🧩
قسمت اول


1️⃣ Variable (متغیر)
مکانی برای ذخیره داده‌ها در حافظه برنامه

2️⃣ Data Type (نوع داده)
نوع داده‌ای که در متغیر ذخیره می‌شود، مثل عدد، متن یا مقدار منطقی

3️⃣ Function (تابع)
بخشی از کد که کاری مشخص را انجام می‌دهد و می‌توان آن را چند بار فراخوانی کرد

4️⃣ Loop (حلقه)
دستوراتی که چندین بار تکرار می‌شوند تا یک کار تکراری انجام شود

5️⃣ Condition (شرط)
بخشی از کد که بر اساس درستی یا نادرستی یک عبارت تصمیم‌گیری می‌کند

6️⃣ List / Array (لیست / آرایه)
ساختاری برای نگهداری چند مقدار به‌صورت پشت سر هم در یک متغیر

7️⃣ Dictionary (دیکشنری)
ساختاری برای ذخیره داده‌ها به صورت «کلید: مقدار» برای دسترسی سریع‌تر

8️⃣ Class (کلاس)
قالب یا طرحی برای ساخت اشیاء با ویژگی‌ها و رفتارهای مشابه

9️⃣ Object (شیء)
نمونه‌ای ساخته‌شده از یک کلاس که می‌تواند داده و رفتار خودش را داشته باشد

🔟 Algorithm (الگوریتم)
مجموعه‌ای از مراحل دقیق برای حل یک مسئله یا انجام یک کار


یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم!🔥

#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ خروجی چیست؟🤔👇🏽
✳️ What's the output?

x = 5
y = 0

for i in range(3):
    if (x % 2 == 1) and not (i == 1):
        y += i
    else:
        y -= 1

while x > 2 and y < 4:
    if x % y != 0 or y == 0:
        x -= 1
        y += 2
    else:
        x -= 2

print(x, y)

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

🌐 @PyVision

🟩 تحلیل چالش

کد:

x = 5
y = 0

for i in range(3):
    if (x % 2 == 1) and not (i == 1):
        y += i
    else:
        y -= 1

while x > 2 and y < 4:
    if x % y != 0 or y == 0:
        x -= 1
        y += 2
    else:
        x -= 2

print(x, y)

🔍 مرحله ۱، حلقه for

x % 2 == 1 → چون x = 5 عددی فرد است → شرط همیشه True
اما not(i == 1) فقط وقتی i ≠ 1 باشد True می‌شود.

محاسبه:

● i = 0
شرط True → y += 0 → y = 0

● i = 1
شرط False (چون i==1) → y -= 1 → y = -1

● i = 2
شرط True → y += 2 → y = 1

نتیجهٔ حلقه for:

x = 5
y = 1

🔍 مرحله ۲، حلقه while

شرط کلی: x > 2 and y < 4

دور ۱:

x = 5 , y = 1

چون:
x % y != 0 → 5 % 1 = 0 → False
y == 0 → False

پس شرط if → False → می‌رود در else:

x -= 2 → x = 3
y = 1

دور ۲:

x = 3 , y = 1

x % y != 0 → 3 % 1 = 0 → False
y == 0 → False

پس again → else:

x -= 2 → x = 1
y = 1

دور ۳:

x = 1 → شرط while (x > 2) False
حلقه متوقف می‌شود.


✅️ پاسخ نهایی:

(1, 1)

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

🌐 @PyVision

جلد اول
🌐 @PyVision

جلد دوم
🌐 @PyVision

📚 👆🏽معرفی کتاب:
قسمت شانزدهم

Probabilistic Machine Learning an introduction

نویسنده:
Kevin Murphy

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● نوشته شده توسط Kevin Murphy از محققان برجسته حوزه ML
● ارائه چهارچوب یکپارچه احتمالاتی برای یادگیری ماشین
● ترکیب تئوری و عمل با پیاده‌سازی‌های عملی

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● پوشش مباحث پیشرفته در دو جلد کامل:
■ جلد اول: مبانی و مفاهیم پایه
■ جلد دوم: مدل‌های پیشرفته و کاربردها
● تمرکز بر رویکرد بیزی و استنتاج آماری
● ارائه کدهای عملی و مثال‌های کاربردی

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی احتمال و آمار برای Machine Learning
● مدل‌های تولیدی و تشخیصی
● استنتاج بیزی (Bayesian inference) و روش‌های MCMC
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● مدل‌های ترتیبی و سری‌زمانی

📌 مطالعه معرفی کامل کتاب:

🔘 MIT Press


#️⃣ #پایتون #یادگیری_ماشین_احتمالاتی #کتاب_مرجع #هوش_مصنوعی #آمار_بیزی #کتاب_شانزدهم #پای_ویژن
#Python #ProbabilisticML #MachineLearning #AI #BayesianStatistics #PyVision

🌐 @PyVision

⚙️ آشنایی با ۱۰ اصطلاحات فنی در دنیای برنامه‌نویسی
قسمت دوم


1️⃣ Compiler / Interpreter (کامپایلر / مفسر)
برنامه‌ای که کد نوشته‌شده توسط انسان را به زبانی قابل‌فهم برای کامپیوتر تبدیل می‌کند

2️⃣ Bug (باگ)
اشتباه یا خطایی در کد که باعث می‌شود برنامه درست کار نکند

3️⃣ Debugging (دیباگ کردن)
فرآیند پیدا کردن و رفع باگ‌ها در برنامه

4️⃣ IDE (محیط توسعه یکپارچه)
نرم‌افزاری که ابزارهای لازم برای نوشتن، اجرا و تست کد را در یک محیط فراهم می‌کند

5️⃣ API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن)
راهی برای ارتباط بین نرم‌افزارها یا سرویس‌ها جهت تبادل داده و دستورات

6️⃣ Framework (فریم‌ورک)
مجموعه‌ای از ابزارها و ساختارهای آماده برای توسعه سریع‌تر نرم‌افزار

7️⃣ Library (کتابخانه)
مجموعه‌ای از کدها و توابع آماده برای انجام کارهای خاص در برنامه

8️⃣ Version Control (کنترل نسخه)
سیستمی برای ذخیره، پیگیری و مدیریت تغییرات کد در طول زمان

9️⃣ Repository (مخزن کد)
محلی برای نگهداری و اشتراک‌گذاری نسخه‌های مختلف کد، معمولاً در GitHub یا GitLab

🔟 Deployment (استقرار)
فرآیند انتقال برنامه از محیط توسعه به محیط واقعی (سرور) برای استفاده کاربران


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم و حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #پایتون #یادگیری_پایتون #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #LearnPython #TeachPython #PyVision #Library #Framework #API #IDE #Debugging #Compiler #Interpreter

🌐 @PyVision

دپارتمان مهندسی کامپیوتر و سازمان دانشجویان جهاددانشگاهی با همکاری دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره) برگزار می کند:

💢سمینار "برای حرفه ای ها پول هست!"

🔰موقعیت های شغلی مختلف در حوزه فناوری و کامپیوتر
🔰مهارت های مورد نیاز برای ورود به بازار کار و موفقیت در آن


📆دوشنبه 10 آذرماه
⏰ساعت 10:15 الی 11:50
🏫سالن آمفی تئاتر دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)

✨اگر به حوزه فناوری و کامپیوتر علاقه‌مندی و می‌خوای با یادگیری مهارت وارد بازار کار بشی؛ این سمیار برای تو ست...


🌐qazviniso.ir
🆔 @qazviniso
🌐 @PyVision

🔴 توجه
✅️ حضور برای عموم آزاد است.

✳️ اگر می‌خواهید با فریم‌ورک web2py آشنا بشوید و بدانید چرا بین فریم‌ورک‌های پایتونی محبوب است، متن زیر را مطالعه فرمائید.👇🏽🐍

#️⃣ #پایتون #توسعه_وب #پای_ویژن
#Python #WebDevelopment #PyVision

🌐 @PyVision

⚪️ معرفی web2py، فریم‌ورکی برای توسعه وب

● فریم‌ورک web2py یک فریم‌ورک متن‌باز (open-source) و فول‌استک (full-stack) برای توسعهٔ وب است و با زبان Python نوشته شده است.

● این فریم‌ورک طوری طراحی شده که کار ساخت وب‌اپلیکیشن‌های دیتابیس‌محور (database-driven) را سریع‌تر و ساده‌تر کند.

● فریم‌ورک web2py از معماری MVC (Model-View-Controller) استفاده می‌کند؛ یعنی منطق (Model)، رابط کاربری (View) و کنترل جریان (Controller) به‌صورت جداگانه مدیریت می‌شوند.

● یکی از ویژگی‌های برجسته‌اش «محیط توسعه (IDE) تحت وب» است، یعنی می‌توانید با مرورگر وب، کدنویسی، تست، مدیریت دیتابیس و استقرار اپلیکیشن را انجام دهید؛ بدون نیاز به ابزار خارجی.

● فریم‌ورک web2py دارای لایهٔ انتزاع پایگاه‌داده (Database Abstraction Layer — DAL) است که به شما اجازه می‌دهد بدون نوشتن SQL مستقیم با دیتابیس کار کنید، و با دیتابیس‌های مختلف (مثل SQLite, MySQL, PostgreSQL و …) جابجا شوید.

● این فریم‌ورک بسیاری از امکانات معمول وب، بسان مدیریت نشست ها (sessions & cookies)، احراز هویت، تولید خودکار فرم‌ها، خروجی در قالب‌های مختلف (HTML, JSON, XML و …)، سیستم کش، ثبت لاگ خطا و … را همراهِ خود دارد.

● فریم‌ورک web2py برای کاربرانی که تازه می‌خواهند وارد توسعه وب شوند یا می‌خواهند پروژه را سریع راه بیندازند، مناسب است. به علت "سادگی"، "سرعت در توسعه" و "کامل بودن ابزارها".


📌 منابع:
🔘 web2py.com
🔘 What is Web2Py in Python?


#️⃣ #پایتون #وب_پایتون #توسعه_وب #فریمورک #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #Web2py #WebDevelopment #PyDev #TechTips #PyVision

🌐 @PyVision

✳️ خروجی چیست؟🤔
✳️ What's the output?

a = 0
b = 5

if a or b:
    print("Yes")
else:
    print("No")

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

🌐 @PyVision