تازه‌ترین اخبار پایتون (ژوئن 2024)

1. انتشار نسخه‌های جدید پایتون: نسخه‌های 3.10.14، 3.9.19، و 3.8.19 با رفع مشکلات امنیتی و بهبودهای جزئی منتشر شدند. از جمله تغییرات مهم، به‌روزرسانی کتابخانه libexpat و اصلاح مشکلات مربوط به zipfile است. 🔄🐍

2. PyTorch Docathon 2024: این رویداد از 4 ژوئن آغاز می‌شود و هدف آن بهبود مستندات PyTorch است. این یک فرصت عالی برای مشارکت در جامعه PyTorch و بهبود مستندات برای کاربران جدید است. 📚🚀

3. تحولات سریع‌تر شدن پایتون: پروژه Faster CPython پیشرفت‌های قابل توجهی داشته و پایتون 3.11 نسبت به نسخه 3.10 تا 60% سریع‌تر شده است. این بهبودها با تلاش‌های مستمر برای بهینه‌سازی عملکرد پایتون امکان‌پذیر شده‌اند. ⚡🐍

4. ابتکار جدید امنیت سایبری: بنیاد نرم‌افزار پایتون یک ابتکار جدید برای تدوین استانداردهای امنیت سایبری راه‌اندازی کرده است. این پروژه به دنبال ارتقای امنیت کدهای پایتون و محافظت از برنامه‌ها در برابر تهدیدات سایبری است. 🛡️🔐

برای اطلاعات بیشتر و به‌روز ماندن از تحولات جدید پایتون، با ما همراه باشید! 🌟📈

🔗https://t.iss.one/hamidpython123

#Python #PyTorch #CyberSecurity #FasterCPython #PythonUpdates

2. پردازش زبان طبیعی: برای تحلیل و مدل‌سازی متون و زبان طبیعی، PyTorch بسیار کارآمد است.
3. تحقیقات علمی: PyTorch در تحقیقات علمی و آکادمیک به دلیل انعطاف‌پذیری بالا و پشتیبانی از محاسبات پیچیده، بسیار محبوب است.

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#یادگیری_ماشینی #PyTorch #آموزش_پایتون #شبکه_عصبی #کدنویسی #پایتون #الگوریتم_پیچیده

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk, ImageOps
import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

# تعریف مدل و بارگذاری وزن‌های آموزش‌دیده شده
class ComplexNN(nn.Module):
init__init__(self):
        super(ComplexNNinit__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = ComplexNN()
net.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
net.eval()

# تعریف تبدیل‌ها
transform = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(num_output_channels=1),
    transforms.Resize((28, 28)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# ساخت برنامه tkinter
class AIApp:
    def init(self, root):
        self.root = root
        self.root.title("AI Number Recognizer")
        
        self.label = tk.Label(root, text="Load an image to recognize the number")
        self.label.pack()

        self.button = tk.Button(root, text="Load Image", command=self.load_image)
        self.button.pack()

        self.canvas = tk.Canvas(root, width=200, height=200)
        self.canvas.pack()

        self.result_label = tk.Label(root, text="")
        self.result_label.pack()

    def load_image(self):
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        if file_path:
            image = Image.open(file_path)
            self.show_image(image)
            number = self.predict_number(image)
            self.result_label.config(text=f"Predicted Number: {number}")

    def show_image(self, image):
        image = ImageOps.fit(image, (200, 200), Image.ANTIALIAS)
        photo = ImageTk.PhotoImage(image)
        self.canvas.create_image(0, 0, anchor=tk.NW, image=photo)
        self.canvas.image = photo

    def predict_number(self, image):
        image = transform(image).unsqueeze(0)
        output = net(image)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        return predicted.item()

root = tk.Tk()
app = AIApp(root)
root.mainloop()

8. توضیحات تکمیلی 📚

این برنامه یک شبکه عصبی پیچیده برای تشخیص اعداد دست‌نویس ساخته شده با PyTorch را در یک رابط کاربری ساده با استفاده از tkinter تلفیق می‌کند. کاربران می‌توانند یک تصویر دست‌نویس از عددی را بارگذاری کرده و برنامه به طور خودکار عدد موجود در تصویر را تشخیص می‌دهد.

مزایا و کاربردهای استفاده از این سیستم AI ✅

1. بهبود دقت: استفاده از شبکه عصبی پیچیده دقت بالایی در تشخیص اعداد دست‌نویس دارد.
2. انعطاف‌پذیری: می‌توان مدل را برای تشخیص اشیاء و الگوهای دیگر آموزش داد.
3. سهولت استفاده: رابط کاربری ساده به کاربران امکان می‌دهد به راحتی از مدل استفاده کنند

🔻بیا اینجا تا بیشتر یاد بگیری🔻


#یادگیری_ماشینی #شبکه_عصبی #هوش_مصنوعی #آموزش_پایتون #PyTorch #AI #کدنویسی #پایتون #الگوریتم