👈چت شیت برای مصاحبه پایتون

1. Swap variables without a temporary one

a, b = 5, 10
a, b = b, a

2. One-line if-else (ternary)

result = "Even" if x % 2 == 0 else "Odd"

3. List Comprehension

squares = [x**2 for x in range(10)]
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]

4. Set and Dict Comprehension

unique = {x for x in [1,2,2,3]}        # remove duplicates
squares = {x: x**2 for x in range(5)}  # dict comprehension

5. Most common element in a list

from collections import Counter
most_common = Counter(['a','b','a','c']).most_common(1)[0][0]

6. Merging dictionaries (Python 3.9+)

a = {'x': 1}
b = {'y': 2}
merged = a | b

7. Returning multiple values

def stats(x):
    return max(x), min(x), sum(x)

high, low, total = stats([1, 2, 3])

8. Using zip to iterate over two lists

names = ['a', 'b']
scores = [90, 85]

for n, s in zip(names, scores):
    print(f"{n}: {s}")

9. Flattening nested lists

nested = [[1,2], [3,4]]
flat = [item for sublist in nested for item in sublist]

10. Default values in a dictionary

from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['apple'] += 1   # no KeyError

11. Lambda in one line

square = lambda x: x**2
print(square(4))

12. enumerate with index

for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
    print(i, v)

13. Sorting by key or value

d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_by_val = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])

14. Reading file lines into a list

with open('file.txt') as f:
    lines = f.read().splitlines()

15. Type Hints

def add(x: int, y: int) -> int:
    return x + y

🔍برای دسترسی به چیت شیت‌های دیگه ی کانال با #cheat_sheet جستجو کنید

#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

➡️Printing colored output in Python


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

➡️Take Screenshots using Python


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro

Python for AI
📘 پایتون برای هوش‌مصنوعی

👈با هشتگ #pdf بقیه کتابهایی که در کانال ارسال شدن رو میتونید پیدا کنید

#پایتون #Python #هوش‌_مصنوعی

📱 @Python4all_pro

👈۸ پلی‌لیست که هوش مصنوعی را بهتر از اکثر دوره‌های کارشناسی ارشد آموزش می‌دهند

🎓 این شما و این هم مجموعه‌ای برای مهندسی هوش مصنوعی:

◀️؛ MIT 6.S191 - مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق:
↳ یک دوره فشرده و سریع در دنیای مدرن یادگیری عمیق. بر همه چیز، از مبانی اولیه تا جدیدترین کاربردها، مسلط شوید.
https://youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&si

◀️ شبکه‌های عصبی: از صفر تا قهرمان:
از آندری کارپاتی یاد بگیرید که شما را قدم به قدم از الگوریتم Backpropagation تا ساختن یک مدل GPT از صفر راهنمایی می‌کند.

https://m.youtube.com/playlist?list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ

◀️دانشگاه استنفورد CS336 - مدل‌های زبانی:
درک عمیق پیش‌پردازش داده‌ها، اجزای سازنده LLM، ارزیابی‌ها، مقیاس‌پذیری و استدلال.

https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOY23Y0BoGoBGgQ1zmU_MT_&si=lPGRF-ugOVd0LT2l

◀️ دانشگاه میشیگان (UMich) - یادگیری عمیق برای بینایی کامپیوتر:
↳ جدیدترین مباحث بینایی کامپیوتر، از شبکه‌های کانولوشنی (CNNs) تا کاربردهای مدرن را بیاموزید.

https://youtube.com/playlist?list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&si=bqQqKP_Bse4Njn_0

◀️ دانشگاه استنفورد CS236 - هوش مصنوعی مولد:
درک شهودی از هوش مصنوعی مولد مدرن، شامل مدل‌های دیفیوژن، VAEها، فلوها و تولید تصویر را ایجاد کنید.

https://youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPOWA-omMM6STXaWW4FvJT8&si=2IXRT2TeVVM0JWZQ

◀️دوره یادگیری تقویتی (RL) دیپ‌مایند:
یادگیری تقویتی مرز بعدی دانش است. همه چیز را از مبانی اولیه تا بهینه‌سازی سیاست، یادگیری ارزش و برنامه‌ریزی بیاموزید.

https://youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ&si=cghmy4MvqXuqjJZQ

◀️ دانشگاه برکلی - ایجنت‌های LLM:
از متخصصان واقعی این حوزه بیاموزید که ایجنت‌ها چگونه کار می‌کنند، شامل موتورهای برنامه‌ریزی، استفاده از ابزار و سیستم‌های استدلال.
https://youtube.com/playlist?list=PLS01nW3RtgopsNLeM936V4TNSsvvVglLc&si=eAKkkSKAsKQXg_RX

◀️دانشگاه استنفورد - سیستم‌های یادگیری ماشین (MLSys):
مبانی ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین آماده‌ی تولید را بیاموزید، شامل معماری سیستم، فرآیند محصول‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد.

https://youtube.com/playlist?list=PLSrTvUm384I9PV10koj_cqit9OfbJXEkq&si=-tXicYQWZ4RuTMH2

⁉️ چرا این مجموعه ارزشمند است:

- تئوری و عمل را با هم پوشش می‌دهد.

- توسط بهترین اساتید جهان تدریس می‌شود.

- بر روی کدنویسی کاربردی و قابل عرضه تمرکز دارد.

- برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی طراحی شده است.


#پایتون #Python #هوش‌_مصنوعی #یادگیری_ماشین

📱 @Python4all_pro

➡️Learn MCP with Python

Here's your comprehensive guide to understanding and building Model Context Protocol (MCP) Servers for Python developers through interactive learning experiences.

مایکروسافت یه ریپو جذاب داده به اسم lets-learn-mcp-python که باهاش می‌تونی هم مهارت پایتونت رو تقویت کنی و هم وارد دنیای Model Context Protocol بشی.

🔗 Repo: https://github.com/microsoft/lets-learn-mcp-python


#پایتون #Python

📱 @Python4all_pro