🧬 ProteinTTT: فقط یک پروتئین برای آموزش AI کافیست!

پژوهشگران روشی جدید به نام Protein Test-Time Training (ProteinTTT) معرفی کرده‌اند که مدل‌های زبانی پروتئین را بدون نیاز به داده‌ی اضافی، مستقیماً برای یک پروتئین خاص تنظیم (Fine-tune) می‌کند.

🎯 نتیجه؟

۱۹٪ بهبود در پیش‌بینی ساختارهای پیچیده‌ی ویروسی

دقت بیشتر در برآورد Protein Fitness

و درک عمیق‌تر از تعاملات مولکولی مثل لوپ‌های آنتی‌بادی آنتی‌ژن

🧠 نکته‌ی شگفت‌انگیز این روش این است که مدل فقط با یک توالی ساده یاد می‌گیرد خودش را تطبیق دهد — درست مثل مدلی زبانی که با یک پاراگراف جدید آپدیت می‌شود!

کد این روش open-source است و محققان می‌توانند بلافاصله از آن برای سرعت‌بخشیدن به کشف دارو و طراحی پروتئین‌های درمانی استفاده کنند.

🔗 آینده‌ی بیوانفورماتیک در حال وقوع است جایی که AI نه فقط تحلیل‌گر داده‌ها، بلکه یادگیرنده‌ی خودکار زندگی مولکولی است.

#Bioinformatics #ProteinTTT #AI

@voidcompile

⚙️ ابزار روز: Cursor — IDE هوشمند با مغز ChatGPT

🌐 https://cursor.sh

💡 چی هست؟

Cursor یه ویرایشگر کد (IDE) جدیده که با استفاده از مدل GPT-4 و GPT-5 ساخته شده.
در واقع یه نسخه‌ی «فوق‌هوشمند از VS Code»ـه که کد رو می‌فهمه، پیش‌بینی می‌کنه و خودش می‌نویسه!

🚀 قابلیت‌های شاخص:

🔹 Auto-complete واقعی با فهم متن پروژه
نه مثل VSCode ساده Cursor فایل‌های پروژه‌ت رو تحلیل می‌کنه و پیشنهادهایی می‌ده که دقیقاً با Context پروژه‌ت هم‌خوانی داره.

@voidcompile

🧠 ترفند: اجرای کد پایتون از یک رشته‌ی رمزگذاری‌شده (Base64)

با این ترفند می‌تونی هر کدی رو به‌صورت مخفی (رمزگذاری‌شده) ذخیره و اجرا کنی مثل یه Easter Egg یا ترفند هکری 😏

import base64

# کد پنهان: print("Hello from encoded Python!")
secret = "cHJpbnQoIkhlbGxvIGZyb20gZW5jb2RlZCBQeXRob24hIik="

exec(base64.b64decode(secret))

شما هم موافقید تصویر هایی که gemini می زنه خیلی خوبه ؟ 😐😂
#python
@voidcompile

🧬 شرکت های Yale و Google متحد شدند: هوش مصنوعی‌ای که سلول‌های سرطانی را زیر ذره‌بین می‌برد!

یک همکاری مشترک بین دانشگاه Yale و Google DeepMind به ساخت مدلی از هوش مصنوعی منجر شده که می‌تواند داده‌های RNA تک‌سلولی (Single-Cell RNA) را در مقیاسی عظیم تحلیل کند.

🎯 نتیجه؟ درک عمیق‌تر از اینکه سلول‌ها چطور با هم ارتباط دارند، سرطان چطور گسترش پیدا می‌کند، و چه الگوهای پنهانی درون توده‌های سلولی وجود دارد — چیزی شبیه به یک میکروسکوپ فوق‌هوشمند که به‌جای چند سلول، میلیون‌ها سلول را هم‌زمان می‌بیند.

💡 محققان Yale می‌گویند این فناوری می‌تواند مسیر درمان‌های شخصی‌سازی‌شده سرطان را سرعت ببخشد، بدون نیاز به سال‌ها آزمایش آزمایشگاهی.
AI حالا می‌تواند آن الگوهای پنهانی را کشف کند که حتی چشم انسان هم از دیدنش عاجز است.

🦸‍♂️ آینده‌ی درمان سرطان؟ شاید AI همان سوپرقهرمانی باشد که سلول‌های سرطانی را از درون شکست می‌دهد.

#Yale #Google #هوش_مصنوعی #بیوانفورماتیک #سرطان #RNA #VoidCompile #AI #پژوهش #تکنولوژی

@voidcompile

🧬 درگذشت جیمز واتسون؛ مردی که ساختار زندگی را "کُد" کرد

جیمز واتسون، یکی از کشف‌کنندگان ساختار مارپیچی DNA، در سن ۹۷ سالگی درگذشت.
او کسی بود که فهمید زندگی، مثل یک برنامه‌، از دستورالعمل‌هایی دقیق تشکیل شده است.

وقتی واتسون و کریک در ۱۹۵۳ ساختار DNA را کشف کردند، در واقع اولین «کُد منبع» طبیعت را خواندند زبانی با چهار کاراکتر (A, T, C, G) که مثل صفر و یک‌های ما، اطلاعات حیات را ذخیره می‌کند.

همان‌طور که برنامه‌نویس‌ها با کد، نرم‌افزار می‌سازند،
واتسون با کشفش کمک کرد بشر یاد بگیرد چطور خودش را بازنویسی کند.

او نه فقط زیست‌شناس، بلکه اولین «مهندس ژنوم» بود. 🧠💻

@voidcompile

⚔️ Site of the Day: LeetCode

🌐 https://leetcode.com

💡 چرا برنامه‌نویس‌ها عاشق LeetCode هستن:

🔹 چالش‌های واقعی کدنویسی از سطح آسان تا حرفه‌ای
بیش از ۳۰۰۰ مسئله از الگوریتم‌ها و ساختار داده گرفته تا سیستم‌دیزاین و هوش مصنوعی.
تمرین‌ها دقیقاً همون چیزایی‌ان که شرکت‌هایی مثل Google، Meta، Amazon، و Microsoft تو مصاحبه‌ها می‌پرسن.

🔹 محیط کدنویسی آنلاین
بدون نیاز به نصب IDE مستقیم تو مرورگر کد بزن، اجرا کن و خروجی بگیر.

🔹 تحلیل دقیق هر جواب
می‌تونی راه‌حل‌های برنامه‌نویس‌های دیگه رو ببینی و مقایسه کنی یه جورایی مثل StackOverflow، ولی با تمرکز روی حل مسئله.

🔹 سیستم امتیازدهی و رتبه جهانی
هر تمرین امتیاز داره؛ هر چی بیشتر بزنی، لِولت بالاتر میره و حس پیشرفت واقعی می‌گیری.

@voidcompile

💡 ترفند پایتونی خفن:
متنت رو تبدیل کن به نئون متحرک با گرادیان RGB بدون کتابخونه، فقط با ریاضیات و ترمینال!
مثل یه نمایش زنده از کد و رنگ ⚡️

python 
import math, time, os

text = "⚡️ VoidCompile ⚡️"

for t in range(80):
    os.system("cls" if os.name == "nt" else "clear")
    for i, ch in enumerate(text):
        # رنگ گرادیان متحرک با تابع سینوسی
        r = int(128 + 127 * math.sin(i/2 + t/5))
        g = int(128 + 127 * math.sin(i/3 + t/7))
        b = int(128 + 127 * math.sin(i/4 + t/9))
        print(f"\033[38;2;{r};{g};{b}m{ch}\033[0m", end="")
    print()
    time.sleep(0.05)

این رو تست کنین خیییلیی باحاله

@voidcompile

هیچ برنامه‌نویسی از روز اول قوی نبود؛ اما همه‌شون از روز اول شروع کردن. هر خط کدی که امروز می‌نویسی، سند پیشرفت فردای توئه

@voidcompile

📡 کتابخانه Requests یکی از مهم‌ترین ابزارهای پایتون برای کار با اینترنت است.

باهاش می‌تونی:
- داده از یک API بگیری
- فرم ارسال کنی
- فایل دانلود کنی
- ریکوئست GET/POST بفرستی
- و کلاً با هر سایت یا سروری ارتباط بگیری!

import requests

response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)
print(response.json())

#برنامه_نویسی #python
@voidcompile

🧠 کد تبدیل هر متن به صفر و یک (Binary Encoder)

text = input("متن رو وارد کن: ")

binary = " ".join(format(ord(char), "08b") for char in text)

print("باینری:")
print(binary)

#برنامه_نویسی #آموزش_پایتون
@voidcompile

برنامه‌نویس شدن سخته؟
نه بابا… فقط کافیه:
بفهمی مشکل از کده
بعد بفهمی مشکل از تو نیست
بعد دوباره بفهمی مشکل دقیقاً از خودته
و در نهایت: یه پرینت بگیری و ببینی کل مشکل یه نقطه‌ویرگول بوده.

#fun
@voidcompile

هوش مصنوعی فقط قرار نیست آینده رو بسازه…
داره تصمیم می‌گیره چه کسی آینده داشته باشه.
وقتی الگوریتم‌ها بهتر از ما فکر کنن، سریع‌تر از ما یاد بگیرن و دقیق‌تر از ما پیش‌بینی کنن…
دنیا به دو دسته تقسیم می‌شه:
کسانی که با AI جلو می‌رن، و کسانی که توسطش حذف می‌شن.

@voidcompile

یک کد باحال پایتونی :

توضیح کوتاه: این اسکریپت در هر فریم ستون‌هایی از ایموجی‌ها را "پایین می‌اندازد" و وقتی به ته رسید، از بالا دوباره شروع می‌کند. برای بهترین نتیجه ترمینالت باید یونیکد و ایموجی‌پذیر باشه.
کد در پست بعدی...

@voidcompile

کد باحال پایتونی :

# file: emoji_rain.py
import random, time, shutil, os

EMOJIS = ["🌧","🔥","🐍","✨","💻","🚀"]
width, height = shutil.get_terminal_size((80, 24))
columns = width // 2  # هر ایموجی حدود دو کاراکتر اشغال می‌کند
positions = [random.randint(-height, 0) for _ in range(columns)]
speeds = [random.uniform(0.1, 0.6) for _ in range(columns)]
last_update = [time.time() for _ in range(columns)]

def clear():
    print("\033[2J\033[H", end="")  # clear screen + move cursor to home

try:
    while True:
        buffer = [["  " for _ in range(columns)] for __ in range(height)]
        now = time.time()
        for i in range(columns):
            if now - last_update[i] >= speeds[i]:
                positions[i] += 1
                last_update[i] = now
            if positions[i] >= height:
                positions[i] = random.randint(-height//2, 0)
                speeds[i] = random.uniform(0.05, 0.6)
            y = positions[i]
            if 0 <= y < height:
                buffer[y][i] = random.choice(EMOJIS)
        clear()
        for row in buffer:
            print("".join(cell.ljust(2) for cell in row))
        time.sleep(0.06)
except KeyboardInterrupt:
    clear()
    print("Bye 👋 — آرامش برگشت!")

@voidcompile

🔥 تازه شروع کردی علم داده؟
این کتاب همون چیزیه که لازم داری!
«Python for Data Science: A Hands-On Introduction»
از صفر تا پروژه واقعی با پایتون 🐍
کوتاه، جذاب، ۱۰۰٪ عملی


@voidcompile

@voidcompile

Python for Data Science A hands on introduction


#pdf@voidcompile
#book@voidcompile

@voidcompile

آینده از آنِ کسایی نیست که کد می‌زنن…
از آنِ کساییه که سیستم‌ها رو می‌فهمن.
وقتی هوش مصنوعی از ما جلو بزنه،
دیگه بحث «چه کاری می‌تونیم انجام بدیم» نیست…
بحث اینه چه کاری نمی‌تونه جلوی انجام دادنش رو بگیره.

دنیاست که تغییر می‌کنه؛
ولی اونایی که زبان آینده رو یاد گرفتن،
تغییر رو مدیریت می‌کنن… نه تحمل.

کد در پست بعدی ...
#AI #CyberFuture

@voidcompile

این اسکریپت پسورد رو هک نمی‌کنه؛ فقط ضعف‌های امنیتی‌شو تحلیل می‌کنه

import time
import random
import string

print("Initializing security scanner...")
time.sleep(1)

password = input("Enter a password to analyze: ")

score = 0
messages = []

# Length
if len(password) >= 12:
    score += 2
    messages.append("✔ Length is strong")
else:
    messages.append("✘ Password is too short")

# Uppercase
if any(c.isupper() for c in password):
    score += 1
else:
    messages.append("✘ No uppercase letters found")

# Lowercase
if any(c.islower() for c in password):
    score += 1
else:
    messages.append("✘ No lowercase letters found")

# Numbers
if any(c.isdigit() for c in password):
    score += 1
else:
    messages.append("✘ No numbers found")

# Symbols
if any(c in string.punctuation for c in password):
    score += 1
else:
    messages.append("✘ No symbols found")

print("\nAnalyzing...")
for i in range(10):
    time.sleep(0.1)
    print("↳ Checking entropy...", "." * (i % 4))

print("\n--- RESULTS ---")
for m in messages:
    print(m)

print(f"\nSecurity Score: {score}/6")

if score >= 5:
    print("🔒 Strong password. Hard to crack.")
elif score >= 3:
    print("🟡 Medium password. Could be improved.")
else:
    print("🔴 Weak password! Vulnerable.")

@voidcompile

پروژه های عالی و کاربرد های یادگیری ماشین

1️⃣ تشخیص بیماری‌ها (Healthcare)

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تونن تصاویر پزشکی مثل MRI یا CT رو تحلیل کنن و بیماری‌هایی مثل سرطان، تومور یا مشکلات قلبی رو به صورت خودکار و سریع شناسایی کنن.

مثال: سیستم‌های تشخیص سرطان سینه از روی ماموگرافی.

2️⃣ پیشنهادگرهای شخصی‌سازی‌شده (Recommender Systems)

یادگیری ماشین الگوهای رفتاری کاربر رو تحلیل می‌کنه و محتوا یا محصول مناسب رو پیشنهاد می‌ده.

مثال: پیشنهاد فیلم در Netflix، پیشنهاد آهنگ در Spotify، یا محصول در Amazon.

3️⃣ خودروهای خودران (Autonomous Vehicles)

الگوریتم‌ها محیط رو درک و تصمیم‌گیری در لحظه انجام میدن؛ از تشخیص عابر پیاده تا پیش‌بینی مسیر ماشین‌ها.

مثال: سیستم‌های رانندگی خودکار در Tesla Autopilot یا Waymo.


@voidcompile

📌 ۱. باز کردن فایل (open)

file = open("data.txt", "r")  # r = read

📌 ۲. خواندن کل فایل

file = open("data.txt", "r")
content = file.read()
print(content)
file.close()

📌 ۳. خواندن خط به خط

file = open("data.txt", "r")
for line in file:
    print(line.strip())
file.close()

#python
@voidcompile

فانکشن های ساده پایتونی برای پایتون برای آنالیز یک لیست

data = [12, 45, 7, 33, 89, 21]

analysis = {
    "count": len(data),
    "min": min(data),
    "max": max(data),
    "mean": sum(data)/len(data)
}

print(analysis)

@voidcompile