کد آموزش پایتون قسمت ۱۲ قابل کپی

# Create an empty list to store contact dictionaries
contacts = []

# Define a function to add a new contact to the list
def add_contact(name, phone):
    # Append a dictionary with name and phone number to the list
    contacts.append({"name": name, "phone": phone})
    # Print confirmation message
    print(f"Contact {name} added.")

# Define a function to show all saved contacts
def show_contacts():
    # Check if the list is empty
    if not contacts:
        print("No contacts yet.")  # Inform the user there's no data
    else:
        print("\nContact List:")  # Heading
        # Loop through the list and display each contact
        for i, c in enumerate(contacts, 1):
            print(f"{i}. {c['name']} - {c['phone']}")  # Print contact with number

# Define a function to search for a contact by name
def search_contact(name):
    found = False  # Flag to track if any contact is found
    # Loop through contacts to search for a match
    for c in contacts:
        if c["name"].lower() == name.lower():  # Case-insensitive comparison
            print(f"Found: {c['name']} - {c['phone']}")  # Print matched contact
            found = True
    # If not found, notify the user
    if not found:
        print("Contact not found.")

# Main program loop to display menu and handle user choices
while True:
    # Show menu options
    print("\n1. Add Contact\n2. Show All\n3. Search\n4. Exit")
    # Get user input for menu choice
    choice = input("Choose an option: ")

    # Handle user's choice
    if choice == "1":
        # Get contact name and phone from user
        name = input("Enter name: ")
        phone = input("Enter phone: ")
        # Call function to add contact
        add_contact(name, phone)
    elif choice == "2":
        # Call function to show all contacts
        show_contacts()
    elif choice == "3":
        # Get name to search
        name = input("Enter name to search: ")
        # Call search function
        search_contact(name)
    elif choice == "4":
        # Exit message
        print("Goodbye!")
        break  # Exit the loop and stop the program
    else:
        # Handle invalid menu choices
        print("Invalid option. Try again.")

#code
💻@voidcompile

آموزش ساخت فرم ورود حرفه‌ای با HTML & CSS (Login Form Tutorial)

🔹در این ویدیو می‌آموزید:
• چطور یک فرم لاگین ساده ولی زیبا با HTML بسازید
• استایل‌دهی فرم با CSS شامل فضای‌بندی، فونت، رنگ و بک‌دراپ
• استفاده از تکنیک‌هایی مثل backdrop-filter برای جلوه شفاف و حرفه‌ای

📌 ویژه برای دانشجویان، علاقه‌مندان به فرانت‌اند و توسعه‌دهندگان مبتدی!

🎯 مناسب برای:

یادگیری ساخت رابط ورود (Login UI)

درک کاربرد practical استایل‌ها و نحوه بهبود دیزاین

تمرین HTML/CSS همراه با مثال گام‌به‌گام

در یوتوب تماشا کنید : کلیک کنید

💻@voidcompile

🛡️ آموزش هک و امنیت شبکه – قسمت ۴: لایه سوم (Network Layer)

لایه سوم مدل OSI که با نام Network Layer شناخته میشه، مسئول انتقال داده بین شبکه‌های مختلفه.
در این لایه مسیر بسته‌ها مشخص میشه و از IP Address برای مسیریابی و شناسایی دستگاه‌ها استفاده میشه.

✅ وظایف اصلی Network Layer:

🔹 مسیریابی (Routing) بین شبکه‌های مختلف با کمک روترها
🔹 آدرس‌دهی IP و هدایت داده‌ها به مقصد درست
🔹 تقسیم بسته‌های بزرگ به قطعه‌های کوچکتر (Fragmentation)
🔹 پشتیبانی از پروتکل‌هایی مثل IP, ICMP, IGMP

🚨 تهدیدهای امنیتی در لایه سوم:

⚠️ IP Spoofing
جعل آدرس آی‌پی برای دور زدن فایروال یا فریب سرور
⚠️ ICMP Flood
حمله با بسته‌های پینگ برای ایجاد اختلال
⚠️ Route Manipulation
دستکاری مسیرها برای تغییر ترافیک
⚠️ Packet Sniffing
شنود اطلاعات در حال عبور از شبکه
⚠️ DoS/DDoS
حملات گسترده برای قطع دسترسی به شبکه

🔐 روش‌های دفاع در این لایه:

✅ استفاده از فایروال‌های لایه شبکه
✅ محدودسازی دسترسی IP با Access Control List (ACL)
✅ مانیتورینگ ترافیک مشکوک با ابزارهای امنیتی

#Network_Layer

@voidcompile

👨‍💻 Codeium
دستیار هوش مصنوعی برنامه‌ نویسا ها ، رایگان و حرفه‌ای!

اگه دنبال یه ابزار خفن برای تکمیل خودکار کد با هوش مصنوعی هستی،
Codeium
یکی از بهترین انتخاب‌هاست. سریع، سبک، رایگان و بدون دردسر!


✅ چی داره Codeium؟

🔹 تکمیل هوشمند کد در زبان‌های مختلف مثل Python, JS, Java
🔹 سازگار با VS Code, IntelliJ, Jupyter, Colab و Vim
🔹 بدون نیاز به پرداخت، کاملاً رایگان
🔹 حفظ حریم خصوصی بهتر نسبت به GitHub Copilot
🔹 مناسب برای دانشجوها، فریلنسرها و تیم‌های توسعه
🔹 بدون نیاز به ارسال کد به فضای ابری

🌐 لینک ابزار:
codeium.com

📌 این ابزار با قدرت هوش مصنوعی کدنویسی رو سریع‌تر، تمیزتر و دقیق‌تر می‌کنه
مخصوصاً اگه با GPT یا Copilot راحت نیستی یا دنبال یه ابزار سریع‌تر و ساده‌تری!

#codeium
#هوش_مصنوعی

💻@voidcompile

مدل نورون Leaky Integrate-and-Fire (LIF) — آموزش کامل همراه با شبیه‌سازی پایتون

در این آموزش، مدل نورون LIF را از صفر با کدی ساده و قابل فهم در پایتون پیاده‌سازی کرده‌ایم.
با استفاده از جریان ورودی طبیعی (ترکیبی از سینوس و نویز گاوسی)، رفتار نورون به‌صورت واقع‌گرایانه شبیه‌سازی شده است.
زمان‌های شلیک دقیق نورون (spikes) ثبت شده و با رنگ قرمز در نمودار ولتاژ نمایش داده شده‌اند.

🔍 ویژگی‌های کلیدی این مدل:

✅ استفاده از پارامترهای واقعی زیستی مانند τ (ثابت زمانی)، V_th (آستانه شلیک) و R (مقاومت غشا)
✅ حل معادله دیفرانسیل مدل با روش اویلر (Euler method)
✅ تولید جریان ورودی شبه‌طبیعی شامل نوسانات سینوسی و نویز تصادفی
✅ نمایش هم‌زمان نمودار ولتاژ غشایی، نمودار جریان ورودی و نمودار اسپایک‌ها (raster plot)
✅ پیاده‌سازی کامل بدون نیاز به کتابخانه‌های نوروساینس مانند Brian یا NEST

📌 این مدل پایه، شروعی مناسب برای یادگیری نوروساینس محاسباتی و ساخت مدل‌های شبکه عصبی زیستی است.
در گام‌های بعدی می‌توانید آن را به نسخه‌های پیچیده‌تر با سیناپس، یادگیری Hebbian یا شبکه‌های چند نورونی گسترش دهید.

💻@voidcompile

در ادامه کد مدل نورون رو قرار میدم

پیاده سازی شبکه های عصبی و نوروساینس مبحث بزرگ و پیچیده ای هست ، در این مثال توضیح ابتدایی و کوچکی داده شده است.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# --------------------------
# پارامترهای نورون LIF
# --------------------------
tau = 20.0        # ثابت زمانی نشت غشا (میلی‌ثانیه)
V_rest = -65.0    # پتانسیل استراحت (mV)
V_reset = -70.0   # ولتاژ ریست پس از اسپایک (mV)
V_th = -50.0      # آستانه شلیک (mV)
R = 1.0           # مقاومت غشا (MΩ)
dt = 0.1          # گام زمانی شبیه‌سازی (ms)
T = 500           # مدت زمان کل شبیه‌سازی (ms)
steps = int(T / dt)

# --------------------------
# تولید جریان ورودی شبیه‌سازی شده طبیعی
# ترکیبی از سینوس و نویز گاوسی
# --------------------------
time = np.arange(0, T, dt)
I_input = 12 + 5 * np.sin(2 * np.pi * time / 100) + 3 * np.random.randn(steps)

# --------------------------
# متغیرهای ذخیره ولتاژ و اسپایک‌ها
# --------------------------
V = np.zeros(steps)
V[0] = V_rest
spikes = np.zeros(steps)     # آرایه نشان‌دهنده زمان اسپایک
spike_times = []             # ذخیره زمان دقیق اسپایک‌ها

# --------------------------
# حلقه شبیه‌سازی مدل LIF
# --------------------------
for t in range(1, steps):
    # مشتق ولتاژ به روش اویلر
    dV = (-(V[t-1] - V_rest) + R * I_input[t]) / tau
    V[t] = V[t-1] + dt * dV
    
    # چک کردن آستانه شلیک
    if V[t] >= V_th:
        V[t] = V_reset           # ریست ولتاژ
        spikes[t] = 1            # ثبت وقوع اسپایک
        spike_times.append(time[t])

# --------------------------
# نمایش آمار اسپایک
# --------------------------
print(f"تعداد کل اسپایک‌ها: {int(spikes.sum())}")
print(f"زمان‌های شلیک (ms): {np.round(spike_times, 2)}")

# --------------------------
# رسم نتایج
# --------------------------
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(14, 10), sharex=True)

# 1. ولتاژ غشا در زمان
axs[0].plot(time, V, color='navy', label='ولتاژ غشا (Membrane Potential)')
axs[0].axhline(V_th, color='red', linestyle='--', label='آستانه شلیک (Threshold)')
axs[0].scatter(spike_times, [V_th]*len(spike_times), color='red', s=50, label='نقاط شلیک', zorder=5)
axs[0].set_ylabel("ولتاژ (mV)")
axs[0].set_noscript("پتانسیل غشایی نورون LIF")
axs[0].legend()
axs[0].grid(True)

# 2. جریان ورودی به نورون
axs[1].plot(time, I_input, color='purple', label='جریان ورودی (Input Current)')
axs[1].set_ylabel("جریان (nA)")
axs[1].set_noscript("جریان ورودی شبیه‌سازی‌شده")
axs[1].legend()
axs[1].grid(True)

# 3. نمودار اسپایک‌ها (Raster plot)
axs[2].eventplot(spike_times, lineoffsets=1, colors='black')
axs[2].set_yticks([1])
axs[2].set_yticklabels(['شلیک (Spike)'])
axs[2].set_xlabel("زمان (ms)")
axs[2].set_noscript("فعالیت شلیک نورون (Raster plot)")
axs[2].grid(True)

plt.tight_layout()
plt.show()

💻@voidcompile

📘 معرفی یکی از کلاسیک‌ترین کتاب‌های TensorFlow:

«TensorFlow for Machine Intelligence»
اولین منبع عملی یادگیری ماشین با تمرکز بر TensorFlow!
از نصب تا ساخت CNN و RNN با مثال‌های واقعی.

مناسب برای کسانی که ریاضیات و پایتون رو بلدن و می‌خوان یادگیری ماشین رو واقعا درک کنن.


#TensorFlow
💻@voidcompile

TensorFlow-for-Machine-Intelligence-A-Hands-On-Introduction-to-Learning-Algorithms


#pdf #book #programming

#pdf@voidcompile
#book@voidcompile

💻@voidcompile

برای امشب یه کد آوردم بررسی کنین و بگین خروجی به نظرتون چی خواهد بود؟

def memory_trick(data=[], depth=[0]):
    print(f"🧠 Depth: {depth[0]} | Data: {data}")
    
    if depth[0] == 3:
        def final_form():
            print(f"📌 Final Output: {data}")
        global memory_trick
        memory_trick = final_form
        return
    
    data.append(depth[0])
    depth[0] += 1
    memory_trick(data, depth)

# اجرای چندباره تابع
memory_trick()
memory_trick()
memory_trick()

توی نظر سنجی بعدی جواب بدید و فردا تحلیل میکنیم کد رو

💻@voidcompile

در این مثال از برنامه‌ نویسی پایتون، با یک تابع بازگشتی به نام memory_trick سروکار داریم که از ویژگی‌های خاص زبان Python مثل آرگومان‌های پیش‌فرض قابل‌تغییر (mutable default arguments)، بازنویسی تابع در حافظه سراسری (global function reassignment) و بستن (closure) استفاده می‌کند. این تابع با هر بار اجرا، بسته به شرط عمق (depth)، خودش را بازنویسی می‌کند تا فقط یک خروجی نهایی بدهد.

💡 در این کد چه اتفاقی می‌افتد؟

ابتدا memory_trick() برای اولین بار اجرا می‌شود. این تابع با استفاده از لیست‌ها به عنوان آرگومان‌های پیش‌فرض، عمق (depth) را تا ۳ افزایش داده و مقادیر ۰، ۱، ۲ را در لیست ذخیره می‌کند.

سپس تابع memory_trick خودش را با یک تابع جدید به نام final_form جایگزین می‌کند که فقط خروجی نهایی را نمایش می‌دهد.

از دفعات دوم به بعد، فقط همین خروجی ثابت نمایش داده می‌شود.


✅ پاسخ صحیح سؤال:

گزینه: تابع خودش را بازنویسی می‌کند و نسخه نهایی فقط یک خروجی دارد.

💻@voidcompile

🎯 معرفی یکی از بهترین سایت های برنامه نویسی آنلاین برای تمرین کد نویسی به زبان های مختلف
🚀 سایت Replit یک محیط برنامه نویسی آنلاین رایگان است که به برنامه نویس ها اجازه میده بدون نصب هیچ نرم افزاری کد بزنن، تست بگیرن و پروژه هاشون رو اجرا کنن

🔹 پشتیبانی از زبان های مختلف مثل python، c++، java، javanoscript، html و css
🔹 امکان ساخت پروژه تیمی
🔹 ترمینال واقعی برای اجرای دستورات لینوکس
🔹 مناسب برای آموزش برنامه نویسی، تمرین برای مصاحبه و توسعه پروژه های شخصی

🌐 لینک سایت: https://replit.com

📌 اگه دنبال یه سایت باحال برای تمرین کدنویسی و اجرای آنلاین کد هستی، حتما امتحانش کن

#برنامه_نویسی #کدنویسی

💻@voidcompile

🛡️ آموزش هک و امنیت شبکه – قسمت ۵: لایه چهارم (Transport Layer)

لایه چهارم مدل OSI که با نام Transport Layer شناخته میشه، مسئول انتقال مطمئن، کامل و منظم داده‌ها بین دو سیستم در شبکه‌ست.
اینجا جاییه که پورت‌ها، اتصال TCP/UDP، کنترل خطا و جریان نقش اصلی رو ایفا می‌کنن.

✅ وظایف اصلی Transport Layer:

🔹 مدیریت اتصال با استفاده از پروتکل‌های TCP و UDP
🔹 تضمین دریافت کامل و به ترتیب داده‌ها (در TCP)
🔹 تخصیص پورت‌ها به اپلیکیشن‌های مختلف (مثل پورت 80 برای HTTP)
🔹 کنترل خطا و ازدحام با Windowing و Checksum
🔹وظیفه Multiplexing و Demultiplexing برای مدیریت چندین ارتباط همزمان

🚨 تهدیدهای امنیتی در لایه چهارم:

⚠️ TCP SYN Flood
پر کردن جدول اتصال سرور با درخواست‌های ناقص و قطع عملکردش

⚠️ UDP Flood
ارسال انبوه بسته‌های UDP به پورت‌های تصادفی برای مصرف منابع

⚠️ Port Scanning
شناسایی پورت‌های باز روی سیستم با ابزارهایی مثل nmap


🔐 روش‌های دفاع در این لایه:

✅ تشخیص و بلاک ترافیک غیرعادی با IDS/IPS
✅ مانیتورینگ نشست‌ها و تحلیل لاگ‌ها

#Transport_Layer #امنیت_شبکه

💻@voidcompile

آموزش پایتون قسمت ۱۳
🛡️ بررسی قدرت پسورد با پایتون (Password Strength Checker)
🔐 یه اسکریپت ساده اما کاربردی با Python برای تحلیل امنیت رمز عبور ✅

با این برنامه می‌تونی یاد بگیری چطور با استفاده از Regex، شرط‌ها و ورودی کاربر، یه ابزار بررسی امنیت پسورد بسازی که فاکتورهایی مثل:

– طول پسورد
– حروف کوچک و بزرگ
– اعداد
– کاراکترهای خاص

رو بررسی می‌کنه و در پایان یه خروجی قابل فهم (ضعیف، متوسط، قوی) می‌ده.

📌 مناسب برای یادگیری اولیه و تمرین مباحث:
#شرط_گذاری #امنیت_رمز #یادگیری_پایتون

#LearnPython@voidcompile
#LearnPython13@voidcompile

🔍 اگر دنبال تمرین‌های واقعی برای تقویت کدنویسی هستی یا می‌خوای پروژه‌های ساده اما پرکاربرد بزنی، این پست رو از دست نده!

کد را پست بعدی قرار میدم. ری اکشن یادتون نره

💻@voidcompile

کد قست ۱۳ ام :

import re

def check_password_strength(password):
    strength = 0
    remarks = ""

    # Check password length
    if len(password) >= 8:
        strength += 1
    else:
        remarks += "❌ Too short (minimum 8 characters).\n"

    # Check for lowercase letters
    if re.search(r"[a-z]", password):
        strength += 1
    else:
        remarks += "❌ Add lowercase letters.\n"

    # Check for uppercase letters
    if re.search(r"[A-Z]", password):
        strength += 1
    else:
        remarks += "❌ Add uppercase letters.\n"

    # Check for digits
    if re.search(r"[0-9]", password):
        strength += 1
    else:
        remarks += "❌ Include numbers.\n"

    # Check for special characters
    if re.search(r"[!@#$%^&*(),.?\":{}|<>]", password):
        strength += 1
    else:
        remarks += "❌ Add special characters (!@#$...).\n"

    # Evaluate total strength
    if strength == 5:
        result = "✅ Strong password!"
    elif 3 <= strength < 5:
        result = "⚠️ Medium strength. Improve it!"
    else:
        result = "🔴 Weak password!"

    print("\n" + result)
    if remarks:
        print("Suggestions:")
        print(remarks)

# Get user input
user_password = input("🔐 Enter your password to check: ")
check_password_strength(user_password)

💻@voidcompile

🎓 آموزش پایتون پروژه محور از صفر تا حرفه‌ای با ریپوی learn-python

اگه دنبال یه منبع کامل برای یادگیری پایتون به صورت تمرینی و پروژه‌ای هستی، ریپوی GitHub با نام learn-python از کاربر trekhleb دقیقا همون چیزیه که لازم داری!

این ریپو با آموزش قدم به قدم مفاهیم پایتون مثل متغیرها، توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها، کلاس‌ها، مدیریت فایل و خیلی چیزای دیگه، یکی از بهترین منابع یادگیری برای مبتدی‌ها و کسانی هست که میخوان پایتون رو مرور کنن.

📌 یادگیری پایتون با مثال‌های عملی
📌 آموزش اصولی برنامه نویسی پایتون
📌 مناسب برای دانشجویان، برنامه نویسان تازه‌کار، و کسانی که میخوان مهاجرت کاری کنن

💡 لینک مستقیم ریپو:
https://github.com/trekhleb/learn-python

#پایتون #آموزش_برنامه_نویسی

💻@voidcompile

📘 معرفی کتاب Head First Data Analysis
تحلیل داده به زبان ساده و تصویری! این کتاب جذاب از مجموعه Head First کمک میکنه تا تحلیل داده‌ رو مثل یه تحلیلگر حرفه‌ای یاد بگیری.

📊 چی یاد می‌گیری؟
✅ تبدیل مسائل پیچیده به داده‌های قابل بررسی
✅ آزمون فرضیه‌ها با روش علمی
✅ رگرسیون، احتمالات و تحلیل آماری به زبان ساده
✅ مصورسازی داده‌ با ابزارهایی مثل R و Excel
✅ آموزش مفاهیم آمار بیزین، داده‌کاوی و تحلیل کسب‌وکار

📌 مناسب برای:
مبتدی‌ها، دانشجوهای علوم داده، مدیران محصول، و برنامه‌ نویس‌ هایی که می‌خوان وارد دنیای Data Science بشن

💻@voidcompile

Head First Data Analysis

#pdf #book #Data_Analysis
#pdf@voidcompile
#book@voidcompile

💻@voidcompile

🛡️ آموزش هک و امنیت شبکه قسمت ۶: لایه پنجم (Session Layer)

لایه پنجم مدل OSI که به نام Session Layer شناخته میشه، وظیفه‌ی ایجاد، مدیریت و پایان دادن به نشست‌های ارتباطی بین دو دستگاه رو بر عهده داره.
هر زمان که شما یک ارتباط طولانی‌مدت مثل اتصال FTP یا جلسات ویدیویی برقرار می‌کنید، این لایه پشت‌صحنه فعاله.

✅ وظایف اصلی لایه نشست:

🔹 برقراری و مدیریت session (نشست) بین کلاینت و سرور
🔹 همگام‌سازی داده‌ها در ارتباطات طولانی
🔹 کنترل و ازسرگیری نشست‌ها بعد از قطع موقت
🔹 مدیریت توالی انتقال داده برای جلوگیری از اختلال

🚨 تهدیدهای امنیتی در لایه پنجم:

⚠️ Session Hijacking
دزدیدن نشست کاربر برای دسترسی غیرمجاز
⚠️ Session Fixation
ثبت نشست تقلبی برای سوءاستفاده بعدی
⚠️ حملات MITM
دخالت در نشست فعال بین دو دستگاه برای شنود یا تغییر داده
⚠️ Replay Attack
بازپخش نشست قبلی برای فریب سیستم

🔐 روش‌های دفاع در این لایه:

✅ استفاده از Session ID‌های امن و تصادفی
✅ تنظیم مدت انقضا برای نشست‌ها
✅ استفاده از رمزنگاری برای نشست‌ها (SSL/TLS)
✅ مانیتورینگ نشست‌ها و تشخیص فعالیت مشکوک

#Session_Layer #CyberSecurity
💻@voidcompile

🛡️ آموزش هک و امنیت شبکه – قسمت ۷: لایه ششم (Presentation Layer)

لایه ششم مدل OSI که با نام Presentation Layer شناخته میشه، نقش مترجم رو بین اپلیکیشن و داده‌های خام شبکه بازی می‌کنه.
این لایه مسئول تبدیل، فشرده‌سازی و رمزنگاری اطلاعات قبل از ارسال و بعد از دریافت داده‌ست.

✅ وظایف اصلی لایه پرزنتیشن:

🔹 تبدیل فرمت داده‌ها (مثلاً از ASCII به EBCDIC)
🔹 رمزگذاری (Encryption) و رمزگشایی (Decryption) اطلاعات
🔹 فشرده‌سازی (Compression) داده‌ها برای انتقال سریع‌تر
🔹 حفظ سازگاری داده بین دو سیستم مختلف

🚨 تهدیدهای امنیتی در لایه ششم:

⚠️ حملات به الگوریتم‌های رمزنگاری ضعیف
⚠️ شنود داده رمزگشایی‌شده در سیستم مقصد
⚠️ تزریق داده در فرآیند تبدیل
⚠️ حملات مبتنی بر سوءاستفاده از فرمت داده (مثلاً فایل‌های تصویری آلوده)

🔐 روش‌های دفاع در این لایه:

✅ استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری قوی و به‌روز (مثل AES-256)
✅ بررسی و اعتبارسنجی فرمت داده‌های ورودی
✅ استفاده از فشرده‌سازی امن و استاندارد
✅ پیاده‌سازی لایه‌های امنیتی در کنار رمزگذاری (مانند TLS)

#Presentation_Layer #CyberSecurity
@voidcompile

📘 scikit-learn غول یادگیری ماشین با پایتون

اگر دنبال بهترین کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین و تحلیل داده هستی، همین حالا وارد دنیای scikit-learn شو!
این ریپوی گیتهاب با بیش از ۹۰هزار ستاره تبدیل به مرجع اصلی برای ماشین لرنینگ با پایتون شده.

✅ قابلیت های خفن scikit-learn:

🔹 اجرای انواع الگوریتم یادگیری ماشین مثل
رگرسیون خطی، درخت تصمیم، KMeans، جنگل تصادفی، Naive Bayes، SVM و ده‌ها الگوریتم دیگه
🔹 پیش پردازش داده، نرمال سازی، انتخاب ویژگی، کاهش ابعاد
🔹 پیاده‌سازی کامل مدل‌های کلاسیفیکیشن و ریگرشن
🔹 ابزارهای تحلیل و مصورسازی دقیق نتایج
🔹 محیط ساده اما حرفه‌ای برای پیاده‌سازی مدل‌های واقعی

🎓 مناسب برای: دانشجویان علوم داده، علاقه‌مندان یادگیری ماشین، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، تحلیلگران داده و همه پایتون بازها!

📍 ریپوی رسمی: 🔗 https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

#scikit_learn #پایتون #یادگیری_ماشین

#repo@voidcompile
💻@voidcompile