✅ نتیجه‌ی چالش اعلام شد

از بین شرکت‌کنندگان،
یک نفر پاسخ صحیح ارسال کرد 👏

🎯 پاسخ درست:
[13, 13, 13]

🏆 برنده‌ی چالش:
👤 @Userlast20

🎁 جایزه: ۵۰ هزار تومان شارژ همراه 💳

سپاس از مشارکتتون 🙏 🔥

🟩 خروجی:

[13, 13, 13]

در کد زیر:

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

سه تابع lambda ساخته می‌شود، اما متغیر n در زمان ساخت تابع ذخیره نمی‌شود.
در پایتون، متغیرهای آزاد داخل توابع (closure) از قاعده‌ی Late Binding پیروی می‌کنند؛ یعنی مقدار آن‌ها در زمان اجرای تابع بررسی می‌شود، نه هنگام تعریف آن.

بعد از پایان حلقه:

n = 3

در نتیجه، هر سه تابع هنگام اجرا این محاسبه را انجام می‌دهند:

10 + 3 = 13

به همین دلیل خروجی نهایی برنامه چنین است:

[13, 13, 13]

🟩 Output:

[13, 13, 13]

In the following code:

nums = [1, 2, 3]
funcs = [lambda x: x + n for n in nums]

three lambda functions are created, but the variable n is not captured at definition time.

Python closures follow late binding, meaning free variables like n are evaluated when the function is executed, not when it is defined.

After the loop finishes:

n = 3

So each lambda computes:

10 + 3 = 13

That’s why the final output is:

[13, 13, 13]

🌐 @PyVision

در ادامه یک آشنایی کوتاه با کتابخانه NLTK خواهیم داشت.
ابزاری قدیمی و مهم در دنیای پردازش زبان طبیعی که مسیر NLP از آن شروع می‌شود.
اگر می‌خواهید بدانید NLTK دقیقاً چیست، پست بعدی را از دست ندهید. 👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی کتابخانه‌ی NLTK

⭐ کتابخانه NLTK (Natural Language Toolkit)

در پست قبلی گفتیم که NLTK یکی از کتابخانه‌های پایه و کلاسیک پردازش زبان طبیعی است.
حالا دقیق‌تر ببینیم NLTK دقیقاً چیست و چه نقشی در NLP دارد 👇🏽

🔍 کتابخانه NLTK، یک کتابخانه متن‌باز پایتونی برای آموزش و پژوهش است.
این کتابخانه بیشتر از آن‌که روی سرعت و مقیاس صنعتی تمرکز داشته باشد،
روی درک مفهومی پردازش زبان طبیعی تمرکز دارد.

به همین دلیل:
■ بسیار رایج در آموزش دانشگاهی است
■ انتخاب اول برای یادگیری اصول NLP محسوب می‌شود


⚙️ کاربردها و قابلیت‌های اصلی NLTK

🔹 پیش‌پردازش متن
● Tokenization (تقسیم متن به کلمه و جمله)
● Normalization
● حذف Stopwordها

🔹 تحلیل زبانی
● Stemming و Lemmatization
● Part-of-Speech Tagging (برچسب‌گذاری نقش کلمات)
● Parsing و تحلیل ساختار جمله

🔹 منابع زبانی (Corpus)
● WordNet
● Brown Corpus
● Gutenberg Corpus

🔹 آموزش الگوریتم‌های کلاسیک NLP
■ مناسب برای درک این‌که متن چگونه به داده قابل پردازش تبدیل می‌شود


🎯 مناسب برای:
● دانشجویان و علاقه‌مندان NLP
● کسانی که می‌خواهند «منطق NLP» را بفهمند، نه فقط از مدل آماده استفاده کنند
● پروژه‌های آموزشی و تحقیقاتی
● یادگیری مراحل اولیه‌ی پردازش زبان طبیعی


⚠️ محدودیت‌های NLTK
🔸 مناسب پروژه‌های صنعتی بزرگ و Real-Time نیست
🔸 سرعت پردازش آن از spaCy کمتر است
🔸 مدل‌های عمیق و Transformer را به‌صورت مستقیم پوشش نمی‌دهد


✳️ اگر به چرخه استاندارد NLP که گفتیم نگاه کنیم:

پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

✳️ کتابخانه NLTK بیشترین نقش را در مرحله‌ی «پردازش متن و درک مفاهیم پایه» دارد

✅️ در پست‌های بعدی سراغ spaCy می‌رویم.

📌 منابع:
🔘 Official NLTK Documentation
🔘 Natural Language Processing with Python
Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper
🔘 IBM — Natural Language Processing (NLP)
🔘 Real Python — NLP with NLTK

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #تحلیل_متن
#AI #NLP #NLTK

🌐 @PyVision

🤖 شرکت OpenAI از GPT-5.3-Codex رونمایی کرد.

نسل جدید مدل‌های کدنویسی هوش مصنوعی با تمرکز بر وظایف پیچیده و عامل‌محور.
جزئیات و نکات مهم را در پست بعدی بخوانید. 👇🏽

🌐 @PyVision

🤖 شرکت OpenAI نسخه‌ی جدید GPT-5.3-Codex را معرفی کرد

شرکت OpenAI از نسخه‌ی پیشرفته‌تری از ابزار هوش مصنوعی خود برای توسعه‌دهندگان رونمایی کرد: GPT-5.3-Codex — قوی‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل کدنویسی هوش مصنوعی تا به امروز.

🔹 این مدل در چهار بنچ‌مارک مهم از جمله SWE-Bench Pro و Terminal-Bench به بهترین عملکرد صنعت دست یافته است.
🔹چت جی‌پی‌تی کدکس GPT-5.3-Codex تنها کد نمی‌نویسد، بلکه می‌تواند وظایف طولانی، پیچیده و چندمرحله‌ای را با ترکیب استدلال حرفه‌ای و اجرای ابزارها انجام دهد.
🔹 نکته‌ی جذاب این است که نسخه‌های اولیه‌ی خودش در توسعه‌اش نقش داشته‌اند و به رفع اشکال و بهبود عملکرد کمک کرده‌اند، اتفاقی بی‌سابقه در تاریخ توسعه مدل‌ها!
🔹 این مدل اکنون برای کاربران پولی در تمام محیط‌های Codex (وب، CLI، IDE) دردسترس است و سطح جدیدی از همکاری هوش مصنوعی و کدنویسی را فراهم می‌کند.

🚀 سرعت بالاتر،
🔧 کدنویسی بهتر،
📚 توانایی اجرای پروژه‌های بزرگ‌تر
🥇همه در یک مدل!

📌 منبع خبر:
🔘 openai.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #کدنویسی
#AI #GPT53 #OpenAI #Codex #PyVision
#ArtificialIntelligence #AIProgramming #DeveloperTools #TechNews

🌐 @PyVision

بعد از آشنایی با NLTK، نوبت کتابخانه spaCy است.
کتابخانه‌ای سریع و کاربردی برای پروژه‌های NLP ✅️
با ما همراه باشید.👇🏽

🌐 @PyVision

📘 معرفی ابزارهای NLP

⭐ کتابخانه spaCy

در ادامه‌ی معرفی ابزارهای پردازش زبان طبیعی،
بعد از NLTK می‌رسیم به spaCy؛
کتابخانه‌ای مدرن که برای پردازش سریع، دقیق و صنعتی متن طراحی شده است.


🔍 کتابخانه spaCy چیست؟
یک کتابخانه متن‌باز پایتونی برای پردازش زبان طبیعی در مقیاس بالا است که تمرکز اصلی آن روی:
● سرعت
● دقت
● استفاده در پروژه‌های واقعی و تولیدی (Production)
■برخلاف NLTK که آموزشی‌تر است،
کتابخانه spaCy از ابتدا با نگاه کاربردی و صنعتی توسعه داده شده است.

⚙️ قابلیت‌ها و ابزارهای اصلی spaCy

🔹 پیش‌پردازش و تحلیل متن
● Tokenization بسیار سریع
● Sentence Segmentation
● Normalization

🔹 تحلیل زبانی پیشرفته
● Part-of-Speech Tagging
● Dependency Parsing
● Named Entity Recognition (NER)

🔹 مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
● پشتیبانی از زبان‌های مختلف
● مدل‌های بهینه‌شده برای سرعت و دقت

🔹 یکپارچگی با اکوسیستم NLP
● سازگار با scikit-learn
● قابل استفاده در کنار Hugging Face
● مناسب Pipelineهای پیچیده NLP


🎯 مناسب برای:
● توسعه‌دهندگان و مهندسان NLP
● پروژه‌های صنعتی و Production
● تحلیل متن در مقیاس بالا
● ساخت سیستم‌های واقعی مثل:

• تحلیل متن
• استخراج اطلاعات
• پردازش اسناد
• سیستم‌های NER


🪜 جایگاه spaCy در مسیر NLP
اگر چرخه استاندارد NLP را در نظر بگیریم:

پردازش متن ⬅️ نمایش عددی ⬅️ مدل‌سازی زبانی ⬅️ تحلیل و تولید زبان

✅️ کتابخانه spaCy بیشترین نقش را در مرحله‌ی «پردازش متن، تحلیل زبانی و استخراج اطلاعات» دارد

✅ در پست‌های بعدی:
وارد دنیای مدل‌های زبانی عمیق، Transformerها می‌شویم.

📌 منابع:
🔘 Official spaCy Documentation
🔘 Explosion AI Blog
🔘 Stanford University — Speech and Language Processing
🔘 IBM — Natural Language Processing Overview

#️⃣ #پردازش_زبان_طبیعی #هوش_مصنوعی #تحلیل_متن
#NLP #spaCy #AI

🌐 @PyVision

🤖 هوش مصنوعی Claude Opus 4.6 وارد میدان شد.

نسخه‌ی جدید Claude با تمرکز بر کارهای پیچیده و تیمی معرفی شد.

📝 جزئیات این خبر مهم را در پست بعدی بخوانید. 👇🏽

🌐 @PyVision

🤖 گام جدید Anthropic به‌سوی هوش مصنوعی همکار

بر اساس گزارشی از VentureBeat، شرکت Anthropic از نسخه‌ی جدید مدل پیشرفته‌ی خود با نام Claude Opus 4.6 رونمایی کرده است؛ مدلی که تمرکز آن بر کمک تأثیرگذار به انجام کارهای پیچیده است، نه صرفاً پاسخ‌دادن به سؤال‌ها.

🔍 چه چیزی در این نسخه تغییر کرده است؟

🔹 هوش مصنوعی Claude حالا می‌تواند حجم بسیار زیادی از اطلاعات را هم‌زمان بررسی کند
(مثلاً یک پروژه‌ی بزرگ، اسناد طولانی یا کدهای زیاد)

🔹 معرفی قابلیت Agent Teams
یعنی چند «دستیار هوش مصنوعی» که می‌توانند:
● هرکدام روی بخشی از یک کار تمرکز کنند
● و در نهایت، نتیجه‌ای هماهنگ ارائه دهند

🔹 عملکرد بهتر در کارهای:
● برنامه‌نویسی
● تحلیل پروژه‌های طولانی
● انجام وظایف چندمرحله‌ای

✳️ اهمیت ماجرا کجاست؟

این خبر نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در حال عبور از مرحله‌ی:
«ابزار پاسخ‌گو»، به مرحله‌ی «همکار دیجیتال» است.

برای توسعه‌دهندگان، تیم‌های فنی و کسب‌وکارها، یعنی:
● کمک AI در پروژه‌های بزرگ‌تر
● مدیریت ساده‌تر کارهای پیچیده
● و استفاده‌ی عملی‌تر از هوش مصنوعی در کارهای روزمره

❇️ از نگاه ما، این اتفاق نشانه‌ای از آینده‌ای است که در آن:
✅️ چند هوش مصنوعی، مثل یک تیم واقعی، در کنار انسان روی یک مسئله کار می‌کنند.

📌 لینک خبر:
🔘 venturebeat.com

#️⃣ #هوش_مصنوعی #فناوری
#Claude #PyVision
#ArtificialIntelligence #LLM #AgenticAI #TechNews #VentureBeat

🌐 @PyVision

«انسان می‌تواند آنچه را که می‌خواهد انجام دهد، اما نمی‌تواند خواستنِ آنچه را که می‌خواهد اختیار کند.»

“A man can do what he wills but he cannot will what he wills.”

— Arthur Schopenhauer


#️⃣ #نقل_قول

🌐 @PyVision