📣 معرفی فریم‌ورک TurboGears، ترکیبی از سرعت، سادگی و ماژولار بودن در توسعه وب با پایتون ⚡🐍

اگر به دنبال یک فریم‌ورک قدرتمند، انعطاف‌پذیر و مناسب برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر هستید، TurboGears یکی از بهترین انتخاب‌هاست.

🔹 ماهیت آن چیست؟
فریم‌ورک TurboGears یک فریم‌ورک فول‌استک پایتون است که برای ساخت سریع (Rapid Development) و حرفه‌ای وب‌اپلیکیشن‌ها طراحی شده.
این فریم‌ورک از ابتدا با هدف رفع محدودیت‌های فریم‌ورک‌های بزرگ و سنگین ساخته شد و تلاش می‌کند بین سادگی فریم‌ورک‌های مینیمال و امکانات فریم‌ورک‌های کامل تعادل ایجاد کند.


🔹 ویژگی‌های مهم TurboGears

🚀 مقیاس‌پذیری بالا
از پروژه‌های کوچک تا کلان را به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.

🧩 معماری ماژولار
شما می‌توانید فقط بخش‌های موردنیاز را استفاده کنید؛ یعنی هم برای پروژه‌های کوچک مناسب است و هم برای پروژه‌های بزرگ.

🗄️ پشتیبانی از ORM قدرتمند (SQLAlchemy)
امکان ارتباط ساده و حرفه‌ای با دیتابیس‌ها را فراهم می‌کند.

🌐 پشتیبانی از قالب‌ها و API
نوشتن REST API و صفحات HTML را بسیار راحت می‌کند.

⚙️ خط فرمان و ابزارهای توسعه کامل
ساخت پروژه، اسکیفولدینگ(Scaffolding)، مدیریت ماژول‌ها و… فقط با چند دستور ساده.


✳️ فریم‌ورک TurboGears یک گزینه ایده‌آل برای کسانی است که می‌خواهند قدرت Django و سادگی Flask را هم‌زمان داشته باشند.
هم سریع است، هم انعطاف‌پذیر،و هم مناسب برای پروژه‌های بلندمدت و سازمانی.

📌 منبع:
🔘 TurboGears.org

#️⃣ #برنامه_نویسی #پایتون #توسعه_وب #اسکیفولدینگ #فریمورک #پای_ویژن
#WebDevelopment #PythonDevelopers #PythonFrameworks #TurboGears #PyVision

🌐 @PyVision

🔥 آینده‌ی مهارت‌ها و کسب‌وکارها در حال تغییر است…

اگر می‌خواهید بدانید کدام مهارت‌ها و مشاغل مرتبط با برنامه‌نویسی و فناوری تا سال ۲۰۳۰ بیشترین رشد را خواهند داشت، پست های بعدی را از دست ندهید.
گزارش جدید مجمع جهانی اقتصاد نکات مهمی دارد که مسیر یادگیری ما در دنیای برنامه‌نویسی و فناوری را روشن‌تر می‌کند.

#️⃣ #مجمع_جهانی_اقتصاد #فناوری #مهارت
#WorldEconomicForum #Technology #Skill

🌐 @PyVision

📘 مجمع جهانی اقتصاد چیست و چرا گزارش‌های آن مهم‌اند؟

شاید قبل از خواندن خلاصه‌ی گزارش Future of Jobs این سؤال برایتان پیش بیاید:
مجمع جهانی اقتصاد (World Economic Forum) چیست؟

بیایید خیلی کوتاه و ساده توضیح بدهیم 👇🏽

🌍 مجمع جهانی اقتصاد چیست؟
مجمع جهانی اقتصاد یک سازمان بین‌المللی مستقل است که هدفش کمک به بهبود وضعیت اقتصادی جهان از طریق گفت‌وگو، پژوهش و همکاری بین دولت‌ها، دانشگاه‌ها و شرکت‌های بزرگ است.

● محل برگزاری نشست اصلی آن در داووس سوئیس است.
● هر سال رهبران اقتصادی، تکنولوژی، سیاسی و دانشگاهی در آن شرکت می‌کنند.
● گزارش‌های آن معمولاً مسیر آینده اقتصاد، مهارت‌ها و فناوری را نشان می‌دهند.


📊 چرا گزارش‌های WEF مهم‌اند؟

زیرا این گزارش‌ها:
1️⃣ بر اساس نظرسنجی از هزاران شرکت بزرگ جهان تهیه می‌شود.
بنابراین داده‌های آن فقط حدس و گمان نیست؛ بلکه برآمده از واقعیت‌های بازار کار و صنعت است.

2️⃣ تصویر دقیقی از آینده مهارت‌ها و مشاغل می‌دهد.

شرکت‌ها می‌گویند:
● چه مهارت‌هایی را می‌خواهند؟
● چه مشاغلی رشد می‌کند؟
● چه نقش‌هایی در حال حذف‌اند؟

این اطلاعات برای هر کسی که می‌خواهد مسیر شغلی‌اش را بسازد طلایی است.

3️⃣ به ما کمک می‌کند برای آینده آماده شویم.
می‌دانیم مهارت‌های دیجیتال، برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی در حال رشد هستند،
پس بهتر می‌توانیم تصمیم بگیریم چه چیزی را یاد بگیریم و روی چه زمینه‌ای سرمایه‌گذاری کنیم.

4️⃣ در دانشگاه‌ها و صنایع به‌عنوان مرجع معتبر استفاده می‌شود.
به همین دلیل در بسیاری از کشورها از گزارش‌های WEF برای برنامه‌ریزی آموزشی و توسعه مهارت استفاده می‌شود.


💡 چرا این برای ما مهم است؟
اگر در مسیر یادگیری برنامه‌نویسی، داده، هوش مصنوعی یا مهارت‌های دیجیتال هستید،
گزارش‌های مجمع جهانی اقتصاد به شما می‌گویند کدام مسیرها آینده‌دارترند و چگونه می‌توانید در رقابت بازار کار جلوتر باشید.


📝 در پست بعدی:
خلاصه‌ی رسمی و مستند گزارش Future of Jobs 2025 را با هم مرور می‌کنیم؛
گزارشی که نشان می‌دهد بازار کار تا سال ۲۰۳۰ چه شکلی خواهد شد و چه مهارت‌هایی بیشترین ارزش را دارند.


#️⃣ #مجمع_جهانی_اقتصاد #آینده_شغلها #بازارکار #هوش_مصنوعی #اقتصاد_دیجیتال
#WEF #WorldEconomicForum #DigitalSkills #AI #Economy #JobTrends

🌐 @PyVision

📘 خلاصهٔ گزارش مجمع جهانی اقتصاد (Future of Jobs Report 2025)

🔵 ۱. نیروهای محرک دگرگونی بازار کار (Macrotrends)
گزارش نشان می‌دهد مجموعه‌ای از تحولات فناورانه، زیست‌محیطی، اقتصادی و جمعیتی در حال بازتعریف اقتصاد کار تا سال ۲۰۳۰ هستند.

● گسترش دسترسی دیجیتال مهم‌ترین عامل تحول است؛ (۶۰٪) شرکت‌ها آن را محرک اصلی تغییرات می‌دانند .
● افزایش هزینه‌های زندگی و تورم (۵۰٪) و کاهش جمعیت در سن کار (۴۰٪) نیز نقش مهمی دارند .
● در حوزه ژئوپلیتیک، تقویت شکاف‌ها و تنش‌های جهانی (۳۴٪) و کندی رشد اقتصادی (۴۲٪) از عوامل اثرگذار هستند .
● گذار سبز با دو محور کاهش کربن (۴۷٪) و سازگاری با تغییرات آب‌وهوایی (۴۱٪) نیز از عوامل مهم است که بازار کار جهانی را بازآرایی می‌کند .

در حوزه فناوری:
● فناوری‌های هوش مصنوعی و پردازش داده با ۸۶٪ بیشترین تأثیر را در تحول کسب‌وکار دارند .
● پس از آن ربات‌ها و سیستم‌های خودمختار (۵۸٪) و فناوری انرژی (۴۱٪) قرار دارند .

🔵 ۲. چشم‌انداز مشاغل: رشد، افول و تغییرات ساختاری (Jobs Outlook)

۲.۱ رشد و افول مشاغل تا ۲۰۳۰

گزارش پیش‌بینی می‌کند بازار کار جهانی تا سال ۲۰۳۰ دستخوش جابجایی‌های گسترده شود:

● ۱۷۰ میلیون شغل جدید ایجاد خواهد شد و ۹۲ میلیون شغل حذف می‌شود. نتیجهٔ خالص: رشد ۷۸ میلیون شغل جدید (افزایش ۷٪) .

۲.۲ سریع‌ترین رشد مشاغل

بر اساس داده‌های کارفرمایان، مشاغل زیر سریع‌ترین رشد را دارند:
● Big Data Specialists
● FinTech Engineers
● AI & Machine Learning Specialists
● Software & Applications Developers
● Security Management Specialists
● Data Warehousing Specialists
● Autonomous & Electric Vehicle Specialists
● UI & UX Designer

۲.۳ سریع‌ترین مشاغل رو به افول

گزارش مشاغل زیر را دارای بیشترین افول می‌داند:
● Postal Service Clerks
● Bank Tellers
● Data Entry Clerks
● Cashier and Ticket Clerks
● Administrative Assistants
● Printing Workers
● Accounting & Payroll Clerks
● Transportation Attendants
● Graphic Designer
● Legal Secretaries
● Telemarketers

۲.۴ عوامل رشد و افول مشاغل

سریع‌ترین رشد مشاغل عمدتاً از سه عامل فناوری ناشی می‌شود:
۱. گسترش AI و پردازش داده‌ها
۲. دسترسی دیجیتال
۳. ربات‌ها و سیستم‌های خودمختار
این سه عامل تقریباً در تمام مشاغل پررشد نقش مشترک دارند .

🔵 ۳. تغییرات مهارتی موردنیاز تا ۲۰۳۰ (Skills Outlook)

۳.۱ مهارت‌هایی که بیشترین افزایش تقاضا را خواهند داشت،
بر اساس پیش‌بینی کارفرمایان:
● AI & Big Data Skills
● Cybersecurity & Networks
● Technological Literacy
● Creative Thinking
● Analytical Thinking
این مهارت‌ها بیشترین افزایش تقاضا را تا سال ۲۰۳۰ تجربه خواهند کرد .

۳.۲ مهارت‌های اصلی (Core Skills) که اهمیت‌شان افزایش می‌یابد.

در فصل مهارت‌ها، شرکت‌ها ۵ مهارت را به‌عنوان هستهٔ اصلی مهارت‌های آینده معرفی می‌کنند:
۱. تفکر تحلیلی
۲. تاب‌آوری، انعطاف‌پذیری و چابکی
۳. سواد فناوری
۴. رهبری و تأثیرگذاری اجتماعی
۵. خودآگاهی و انگیزش فردی

۳.۳ مرز انسان–ماشین (Human–Machine Frontier)

نسبت انجام وظایف در ۲۰۳۰ به‌طور چشمگیر تغییر می‌کند:
● امروز: ۴۷٪ انسان‌ها، ۳۰٪ ترکیبی، ۲۲٪ فناوری
● ۲۰۳۰: ۳۳٪ انسان‌ها، ۳۳٪ ترکیبی، ۳۴٪ فناوری
این تغییر، نقش مهارت‌های دیجیتال و سازگاری انسانی را بسیار پررنگ‌تر می‌کند .

🔵 ۴. استراتژی‌های مورد انتظار شرکت‌ها (Workforce & AI Strategy)

۴.۱ استراتژی‌های کلیدی در برابر تحول بازار کار
● ارتقای مهارت (Upskilling)؛ ۸۵٪ شرکت‌ها آن را راهبرد اصلی می‌دانند .
● استخدام افراد با مهارت‌های جدید (به‌ویژه مهارت‌های AI).
● شتاب‌دهی به اتوماسیون و فناوری.
● سرمایه‌گذاری بر رفاه و پیشرفت کارکنان.

۴.۲ استراتژی‌های ویژه در مواجهه با AI
۸۶٪ از کارفرمایان معتقدند AI تا سال ۲۰۳۰ سازمان آن‌ها را متحول خواهد کرد .

مهم‌ترین برنامه‌ها:
۱. آموزش و توانمندسازی نیروها برای کار در کنار هوش مصنوعی (۷۷٪)
۲. استخدام افراد متخصص در طراحی و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی(۶۹٪)
۳. جابجایی نیروها از نقش‌های آسیب‌پذیر به نقش‌های جدید (۶۲٪)

🔵 ۵. پیامدهای کلان
● جهان در آستانهٔ یکی از بزرگ‌ترین بازآرایی‌های مهارتی و شغلی قرار دارد.
● تقاضا برای مهارت‌های AI، علم داده، امنیت سایبری، و سواد دیجیتال به‌طور مستمر افزایش خواهد یافت.
● بسیاری از مشاغل سنتی اداری، دفتری و تکراری در معرض اتوماسیون هستند.
● بازآموزی و ارتقای مهارت‌ها مهم‌ترین واکنش سازمان‌هاست؛ به‌طوری‌که سرمایه‌گذاری در مهارت‌ها به یک ضرورت استراتژیک تبدیل شده است.
● کسانی که مهارت‌های دیجیتال و تحلیلی کسب کنند، در بازار کار آینده بیشترین فرصت را خواهند داشت.

📌منبع:
🔘 weforum.org

🌐 @PyVision

⚪️سلام بر دوستانِ عزیزِ همراه،

گزارش «Future of Jobs 2025» تصویر روشنی از مسیر تغییرات مهارتی و شغلی در سال‌های پیش‌رو ارائه می‌دهد.
اگر فرصت کردید خلاصه‌ی آن را مطالعه کنید، خوشحال می‌شوم دیدگاه‌ها و برداشت‌های شما را در بخش نظرات بخوانم.

اینکه کدام بخش برایتان جالب بود، چه سؤالاتی برایتان ایجاد شد، یا فکر می‌کنید این تغییرات چه اثری بر آینده‌ی کاری ما خواهد داشت.
نظرات شما می‌تواند مباحث ارزشمندی برای همه اعضای کانال ایجاد کند.
ضمنا در صورت تمایل کانال را به دوستان خود معرفی کنید.

سپاس از همراهی همیشگی شما 🌿

🌐 @PyVision

📘 با مفهوم حلقه‌ی for آشنا شدیم، وقت آن رسیده است که با حل مجموعه‌ای از ۲۰ تمرین ساده و کاربردی، این مفهوم مهم را در عمل تجربه کنیم.
این تمرین‌ها کمک می‌کنند منطق تکرار، پیمایش داده‌ها و پردازش مرحله‌ای را بهتر درک کنیم و درک خود را یک پله بالاتر ببریم. 🐍💡

در پست‌ها، پاسخ تمام تمرین‌ها در کنار هم قرار گرفته تا بتوانیم روند حل را به‌صورت یک‌جا مشاهده و به‌راحتی مرور کنیم.

یادگیری زمانی مؤثرتر است که هم بخوانیم و هم تمرین کنیم.✨

#️⃣ #پایتون #تمرین_پایتون #حلقه #کدنویسی #یادگیری_پایتون #پای_ویژن
#Python #CodingPractice #ForLoop #LearnPython #PyVision

🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت هجدهم

Introduction to Probability for Data Science

نویسنده:
Stanley H. Chan

📊 سطح: متوسط
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● آموزش احتمال با رویکرد علمِ داده
● تاکید بر کاربردهای عملی در تحلیل داده و یادگیری ماشین
● ارائه مثال‌های واقعی از پروژه‌های داده‌کاوی

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● پیوند مستقیم تئوریِ احتمال با مسائل علم داده
● آموزش از مبانی پایه تا پیشرفته با زبانی قابل فهم
● دسترسی رایگان از طریق انتشارات دانشگاه میشیگان

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● اصول پایه احتمال و توزیع‌ها
● متغیرهای تصادفی و انتظار ریاضی
● قوانین حدی و تقریب‌ها
● کاربردهای احتمال در یادگیری ماشین
● روش‌های مونت کارلو و شبیه‌سازی

📎 این کتاب پایه‌های دانش احتمال مورد نیاز برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علم داده را فراهم می‌کند.

📌 منبع:
🔘 Michigan Publishing


#️⃣ #احتمال #علم_داده #یادگیری_پایتون #هوش_مصنوعی #کتاب_هجدهم #پای_ویژن
#Probability #DataScience #AI #MachineLearning #PyVision

🌐 @PyVision

❓با توجه به کد زیر، خروجی نهایی دو دستور print چیست؟
و کدام یک از دو آبجکت a و b شناسهٔ (id) جدید می‌گیرد؟

❓️Given the code below, what is the final output of the two print?
And which one of the two objects, a or b, receives a new id?

a = (1, 2, 3)
b = [1, 2, 3]

a += (4, 5)
b += [4, 5]

print(a)
print(b)

🔍 نکتهٔ

● تاپل‌ (tuple) غیرقابل‌تغییر است و += یک آبجکت جدید می‌سازد.
● لیست (list) قابل‌تغییر است و += روی همان آبجکت قبلی اعمال می‌شود.



#️⃣ #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #CodingChallenge #PyVision

🌐 @PyVision

📘 گزارش مجمع جهانی اقتصاد یک پیام روشن دارد:
دنیا به سرعت در حال تغییر است؛ مهارت‌ها هم همین‌طور.

بعد از مطالعهٔ این گزارش، احتمالاً یک سؤال مهم ذهن ما را درگیر می‌کند:

«برای موفقیت در آینده چه کاری باید انجام بدهیم؟»


🔹 ۱. روی مهارت‌های دیجیتال سرمایه‌گذاری کنیم.

یادگیری زبان برنامه‌نویسی، تحلیل داده، هوش مصنوعی، امنیت سایبری و سواد فناوری
در حال تبدیل شدن به کلیدی‌ترین مهارت‌های آینده هستند.



🔹 ۲. یادگیری مداوم را به یک عادت تبدیل کنیم.

جهان آینده متعلق به کسانی است که پیوسته یاد می‌گیرند و مهارت‌های خود را به‌روز نگه می‌دارند.



🔹 ۳. از فناوری نترسیم؛ آن را به نفع خودمان استفاده کنیم.

هوش مصنوعی بسیاری از کارهای تکراری را انجام می‌دهد،
اما کسی که از AI به‌عنوان ابزار استفاده می‌کند همیشه یک گام جلوتر است.



🔹 ۴. مهارت‌های نرم همچنان قدرت دارند.

تفکر تحلیلی، خلاقیت، چابکی، خودآگاهی و توان رهبری
از مهم‌ترین مهارت‌هایی هستند که هیچ ماشینی نمی‌تواند جایگزینشان کند.



🔹 ۵. امروز شروع کنیم.

حتی یادگیری یک کتابخانه جدید پایتون یا یک مهارت کوچک،
می‌تواند مسیر ما را در آینده کاملاً تغییر دهد.


⚠️ دنیا منتظر هیچ‌کسی نمی‌ماند؛
اما با مسیر یادگیری درست، آینده می‌تواند فرصت‌های بزرگی برای شما بسازد.

✨️ یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.


#️⃣ #مهارت_های_دیجیتال #آینده_شغلها #آینده_مهارتها #هوش_مصنوعی #پایتون
#DigitalSkills #FutureOfJobs #AI #Python #FutureOfWork #Reskilling #Upskilling

🌐 @PyVision

✅ پاسخ چالش
🔢 خروجی دستور های ()print:

(1, 2, 3, 4, 5)
[1, 2, 3, 4, 5]

🟢 در این چالش با تفاوت بین دو نوع داده‌ی مهم روبه‌رو هستیم:

● تاپل (tuple) یک نوع داده غیرقابل‌تغییر (immutable) است.
بنابراین عملگر += نمی‌تواند آن را در همان حافظه تغییر دهد و یک آبجکت جدید می‌سازد؛ به همین دلیل id(a) تغییر می‌کند.

● لیست (list) یک نوع داده قابل‌تغییر (mutable) است.
عملگر += روی لیست به‌صورت in-place اجرا می‌شود و عناصر جدید به همان آبجکت قبلی اضافه می‌شوند؛ بنابراین id(b) تغییر نمی‌کند.

📌 نتیجه:

● a → آبجکت جدید می‌گیرد
● b → همان آبجکت قبلی باقی می‌ماند


🟢 This challenge highlights the difference between mutable and immutable types in Python:

● A tuple is immutable, so the += operator cannot modify it in place.
Instead, Python creates a new object, which means the id of a changes.

● A list is mutable, and += modifies it in place.
New elements are added to the same object, so the id of b remains unchanged.

📌 Final result:

● a → gets a new object (id changes)
● b → stays the same object (id does not change)


#️⃣ #آموزش_پایتون #چالش #نوع_داده #برنامه_نویسی
#Python #PythonChallenge #PythonTypes #Programming #PyVision

🌐 @PyVision

📌 معرفی شناخته‌شده ترین سایت‌های فریلنسری در ایران

اگر به‌عنوان برنامه‌نویس به دنبال پروژه و کسب درآمد هستید، این وبگاه‌ها می‌توانند نقطهٔ شروع خوبی باشند:

🔘 پونیشا ⬅️ بزرگترین بازار کار آنلاین فریلنسری ایران با طیف گسترده‌ای از پروژه‌ها

🔘 پارس فریلنسر ⬅️ قدیمی‌ترین پلتفرم فریلنسری با پایگاه ثابتی از کارفرماهای حرفه‌ای

🔘 پارسکدرز ⬅️ تخصصی‌ترین سایت برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان با پروژه‌های فنی متنوع

🔘 کارلنسر ⬅️ سامانه‌ای مدرن با سیستم اِسکرو (ضمانت پرداخت) برای امنیت بیشتر فریلنسرها

🔘 انجام می‌دم ⬅️ مناسب برای پروژه‌های کوچک و سریع با قیمت مناسب و فرآیند ساده

✅️ برای شروع، همزمان در ۲ یا ۳ سایت پروفایل بسازید و با پذیرش و انجام پروژه‌ها بر اساس توانایی های خود، و دریافت نظرات متنوع، اعتبار خود را افزایش دهید.


#️⃣ #فریلنسری #برنامه_نویسی #پایتون #اشتغال_آنلاین #پونیشا #کارلنسر #پارسکدرز #پارس_فریلنسر #انجام_میدم
#python #freelancer #programming #ponisha

🌐@PyVision

📰 افزایش شدید قیمت رم در جهان؛ هوش مصنوعی مقصر اصلی!

قیمت رم (RAM) در بازار جهانی در اواخر سال ۲۰۲۵ با جهشی بی‌سابقه روبه‌رو شده است؛ به‌طوری که قیمت DRAM نسبت به مدت مشابه سال قبل تا ۱۷۱ درصد افزایش یافته است. این رشد شدید، بازار رایانه‌های شخصی، سرورها و حتی گوشی‌های هوشمند را تحت‌تأثیر قرار داده و شرکت‌هایی مانند Dell و Lenovo از افزایش قیمت ۱۵ تا ۲۰ درصدی محصولات خود خبر داده‌اند.

❔️ علت اصلی چیست؟
افزایش انفجاری تقاضا از سوی دیتاسنترهای هوش مصنوعی برای حافظه‌های پرسرعت HBM باعث شده بخش زیادی از ظرفیت تولید از رم‌های معمولی DDR4 و DDR5 به سمت HBM هدایت شود. از آنجا که HBM سودآوری بیشتری دارد، تولیدکنندگان آن را در اولویت قرار داده‌اند و همین موضوع منجر به کمبود رم‌های مصرفی در بازار شده است.

❕️ عوامل تشدیدکننده
● مهاجرت صنعت به فناوری DDR5 که نیازمند فرایندهای تولید جدید است و سرعت افزایش عرضه را کاهش داده
● اختلالات زنجیره تأمین، تنش‌های ژئوپولیتیکی و افزایش هزینه مواد اولیه
● خرید و انبارسازی ناگهانی رم توسط شرکت‌های بزرگ برای پروژه‌های هوش مصنوعی

📈 تأثیر بر بازار
سازندگان PC اعلام کرده‌اند که سهم حافظه از هزینه نهایی سیستم‌ها اکنون به ۱۵ تا ۱۸ درصد رسیده؛ رقمی که در سال‌های گذشته به‌مراتب کمتر بود. طبق پیش‌بینی TrendForce، این روند افزایشی دست‌کم تا سال ۲۰۲۶ ادامه خواهد داشت و کاهش سریع قیمت‌ها بعید به نظر می‌رسد.


📌منابع:
🔘 TrendForce
🔘 Business insider

#️⃣ #افزایش_قیمت #رم #سخت_افزار #هوش_مصنوعی #دیتاسنتر
#RAM #DRAM #AI #HBM #PCMarket #TechNews

🌐 @PyVision

📘 معرفی فریم‌ورک Flask

فریم‌ورک Flask یک فریم‌ورک وب سبک (Micro Framework) در پایتون است که برای ساخت وب‌اپلیکیشن‌ها و APIها با سادگی و انعطاف‌پذیری بالا طراحی شده است.
در Flask هسته‌ی اصلی کوچک است و امکانات موردنیاز از طریق افزونه‌ها اضافه می‌شوند.

🔹 ویژگی‌های کلیدی
■مسیریابی (Routing) ساده
■ مدیریت Request / Response
■ قالب‌ساز Jinja2
■نشست کاربری (Session) امن با Signed Cookie
■ سرور توسعه با دیباگر
■ سازگار با WSGI

🔹 معماری و شیوه‌ی کار
در Flask همه‌چیزبا یک شیء ساده شروع می‌شود:

app = Flask(__name__)

مسیرهابا decoratorها تعریف می‌شوند و هر بخش از برنامه می‌تواند به‌صورت ماژولار توسعه پیدا کند.
برای امکانات پیشرفته‌تر(دیتابیس، احراز هویت و…)از افزونه‌هایی بسان:
■ Flask-SQLAlchemy
■ Flask-Login
استفاده می‌شود.

🔹 مناسب برای
■ پروژه‌های کوچک تا متوسط
■ برای APIها و Microservice
■ نمونه‌سازی (Prototype) سریع

📌 منابع:
🔘Flask (web framework)
🔘Build a Scalable Flask Web Project
🔘Introduction to Web Development using Flask

#️⃣ #توسعه_وب
#Flask #Python #WebDevelopment #Backend

🌐 @PyVision

🌍 معرفی برترین سکوهای فریلنسری جهان

🔘 Upwork
بزرگترین بازارِ کارِ فریلنسری با پروژه‌های متنوع از شرکت‌های معتبر جهانی با بیش از ۱۲ میلیون کاربر

🔘 Fiverr
پلتفرمِ مبتنی بر سرویس‌های آماده با مدل قیمت‌گذاری ثابت و شروع سریع

🔘 Toptal
شبکه‌ای انحصاری برای برترین ۳٪ توسعه‌دهندگان جهان با پروژه‌های پردرآمد

🔘 Freelancer
رقابتی‌ترین سکو (Platform) با سیستم مزایده‌ای و هزاران پروژه فعال روزانه

🔘 Guru
سایتی با امکانات مدیریت پروژه و مدل‌های قرارداد مختلف

🔘 PeoplePerHour
تخصص در پروژه‌های ساعتی و پاره‌وقت با الگوریتم هوشمند تطبیق پروژه، و پیشنهاد قیمت رقابتی

🔘 Flexiple
سکویی برای فریلنسرهای سطح senior با پروژه‌های تمام‌وقت با فضای حرفه‌ای فناوری

✅️ برای موفقیت در این پلتفرم‌ها، پروفایل حرفه‌ای، نمونه‌کار قوی و تسلط به زبان انگلیسی ضروری است.

⚠️ دسترسی به برخی از سکوها تنها با VPN امکان‌پذیر است.

#️⃣ #فریلنسری_بین‌المللی #برنامه‌نویسی #اشتغال_از_دور #پایتون
#Upwork #Fiverr #Toptal #Freelancer #Guru #PeoplePerHour #Flexiple

🌐 @PyVision

📘اصطلاحات پرکاربرد دنیای یادگیری ماشین (Machine Learning)
قسمت اول

1️⃣ Machine Learning (یادگیری ماشین)
شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق تصمیم بگیرند.

2️⃣ Dataset (دیتاست)
مجموعه‌ای از داده‌ها که برای آموزش، ارزیابی یا آزمایش مدل استفاده می‌شود.

3️⃣ Feature (ویژگی)
ویژگی یا خصوصیت داده‌ها که به عنوان ورودی به مدل داده می‌شود.

4️⃣ Label / Target (برچسب / هدف)
خروجی یا پاسخ صحیح هر نمونه داده که مدل باید آن را پیش‌بینی کند.

5️⃣ Supervised Learning (یادگیری نظارت‌شده)
یادگیری با داده‌های برچسب‌خورده برای پیش‌بینی خروجی. شامل مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون است.

6️⃣ Classification (طبقه‌بندی)
پیش‌بینی یک دسته یا کلاس برای داده‌ها، مانند تشخیص اسپم یا غیر اسپم.

7️⃣ Regression (رگرسیون)
پیش‌بینی مقادیر پیوسته، مانند پیش‌بینی قیمت یک خانه بر اساس ویژگی‌های آن.

8️⃣ Overfitting (بیش‌برازش)
وقتی مدل خیلی به داده‌های آموزش تطبیق می‌یابد و عملکرد ضعیفی در داده‌های جدید دارد.

9️⃣ Accuracy (دقت)
نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به کل نمونه‌ها. یکی از معیارهای ارزیابی مدل.

🔟 Cross-Validation
روش ارزیابی مدل که در آن داده‌ها به چند بخش تقسیم می‌شوند تا از آن‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل استفاده شود.


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده #آموزش_ماشین_لرنینگ
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #MLBasics #PyVision

🌐 @PyVision

📑 مرکز فناوری‌های کوانتومی دانشگاه شهید بهشتی برگزار می‌کند:

💠 کارگاه: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کوانتومی (QML)

👤 مدرس: جناب آقای دکتر حسین داودی یگانه
رئیس مرکز محاسبات کوانتومی آریا کوانتا

🔻 محورها:
• مبانی ساختاری محاسبات کوانتومی و تفاوت آن با محاسبات کلاسیک
• الگوریتم‌های پایه در یادگیری ماشین کوانتومی
• ابزارهای نرم‌افزاری رایج در QML

🗓 تاریخ: سه‌شنبه ۹ دی‌ماه ۱۴۰۴
⏰ زمان: ۱۵ تا ۱۸
📍 مکان: پژوهشکده لیزر و پلاسما، دانشگاه شهید بهشتی (https://maps.app.goo.gl/BNSuRZD1ogTyAW9r6)

💵 هزینه شرکت در کارگاه: ۵۰۰ هزار تومان
هزینه ناهار: ۲۰۰ هزار تومان

سایت (https://quantumphotonicsbu.com/)
راهنمای ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/wp-content/uploads/2025/12/%D8%B1%D8%A7%D9%87%D9%86%D9%85%D8%A7%DB%8C-%D8%AB%D8%A8%D8%AA-%D9%86%D8%A7%D9%85-2.pdf)
✅لینک ثبت نام (https://quantumphotonicsbu.com/workshop/)

🔗 راه‌های ارتباطی:
واتساپ (https://chat.whatsapp.com/JHe4wAmSGtkF9OzG0jlE2M) | تلگرام (https://news.1rj.ru/str/Qste_sbu) | بله (http://ble.ir/join/3FTq5ZjMD5)
ایمیل : iqste.sbu@gmail.com

📘معرفی ویژگی‌ها و قابلیت‌های Scikit-Learn
بخش اول: Supervised Learning

در مسیر آشنایی با کتابخانه‌ی Scikit-Learn، یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین بخش‌ها،
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) است؛
جایی که مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده آموزش می‌بینند و یاد می‌گیرند چگونه پیش‌بینی کنند.

🔹️ این بخش مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها را در اختیار ما می‌گذارد برای:

✔️ طبقه‌بندی (Classification)
برای پاسخ به سؤال‌هایی مثل:
«این داده متعلق به کدام دسته است؟»

✔️ رگرسیون (Regression)
برای پیش‌بینی مقادیر عددی مانند قیمت، زمان، میزان و…

🔹 چرا Scikit-Learn در این حوزه محبوب است؟
چون:

■ الگوریتم‌ها با یک الگوی ساده و یکسان (fit و predict) کار می‌کنند
■ پیاده‌سازی‌ها استاندارد و قابل مقایسه هستند
■ یادگیری مفاهیم پایه تا سطح کاربردی را ساده می‌کند

🔹 کاربردهای رایج Supervised Learning
■ پیش‌بینی روندها (بسان پیش‌بینی قیمت‌ها، پیش‌بینی روندهای آماری)
■ تحلیل رفتار کاربران
■ طبقه‌بندی داده‌های متنی و عددی و...


📌 منبع:
🔘 Scikit-Learn

#️⃣ #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #علم_داده #یادگیری_نظارت_شده #پای_ویژن
#SupervisedLearning
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #ScikitLearn #DataScience #PyVision


🌐 @PyVision

📚 معرفی کتاب:
قسمت نوزدهم

The Mathematical Engineering of Deep Learning

نویسندگان:

Benoit Liquet, Sarat Moka, Yoni Nazarathy

📊 سطح: پیشرفته
🗣 زبان‌: انگلیسی

💎 ویژگی‌های منحصر به فرد کتاب:
● رویکرد مهندسی ریاضی به جای صرفاً نظری
● ترکیب مباحث پیشرفته ریاضی با پیاده‌سازی عملی
● منبع اختصاصی برای درک ریاضیات شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)

✨ آنچه این کتاب را خاص می‌کند:
● آموزش ریاضیات پیشرفته به زبانی مهندسی و کاربردی
● تمرکز بر شبکه‌های عصبی عمیق و معماری‌های مدرن
● ارائه کدهای عملی و مثال‌های پیاده‌سازی شده

📖 سرفصل‌های کلیدی:
● مبانی ریاضی شبکه‌های عصبی
● بهینه‌سازی درفضای‌های ابعاد بالا
● نظریه تقریب (Approximation theory) و عمق شبکه‌ها
● یادگیری عمیق احتمالاتی
● ریاضیات پشتِ مکانیزیم توجه (Attention) و ترنسفورمرها

▫️این کتاب برای کسانی که می‌خواهند پایه‌های ریاضی قوی برای کاربا شبکه‌های عصبی عمیق بسازند، ایده‌آل است.

📌 منبع:
🔘 deeplearningmath.org

#️⃣ #ریاضیات_یادگیری_عمیق #مهندسی_ریاضی #هوش_مصنوعی #کتاب_تخصصی #کتاب_نوزدهم
#DeepLearningMath #AI #MachineLearning #NeuralNetworks #PyVision

🌐 @PyVision

📚 مرور کتاب‌ها
قسمت اول
در این پست مروری داریم بر معتبرترین کتاب‌ها و منابع آموزشی (۱۰ کتاب اول) که تا بدین لحظه در کانال معرفی شده‌اند:

1. Python Crash Course

2. Head First Python

3. Python Programming for Beginners

4. Automate the Boring Stuff with Python

5. Fluent Python

6. Effective Python

7. Programming Python

8. Python for Data Analysis

9. Hands-On Machine Learning

10. Introduction to Machine Learning with Python


✨️یاد بگیریم، تمرین کنیم، حرفه‌ای شویم.👨🏽‍💻

#️⃣ #کتاب_پایتون #آموزش_پایتون #منابع_آموزشی #پایتون #برنامه_نویسی #کتاب #پای_ویژن
#PythonBooks #PythonLearning #ProgrammingResources #book #Python #PyVision

🌐 @PyVision