5 پروژه اپن‌سورس هوش‌مصنوعی که بهتره ازشون مطلع باشید:
+ برای مطالعه کلیک کنید +
#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
+ برای مطالعه کلیک کنید +
#ai
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍2
19 ترفند ترمینال لینوکس که باید بلد باشین! 📟
/برای مطالعه کلیک کنید/
#linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
/برای مطالعه کلیک کنید/
#linux
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍5
دیدن این تصاویر برای کسانی که کامپیوتر‌ها رو دوست دارن و ناراحتی قلبی دارن، توصیه نمیشه 🥲
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🤯26🗿9😁5
🎓 دنیس ریچی که بود و چه کرد؟
🔹 دنیس ریچی یکی از افسانه‌های دنیای برنامه‌نویسی بود؛ کسی که زبان برنامه‌نویسی C و سیستم‌عامل Unix رو ساخت و پایه‌های دنیای مدرن نرم‌افزار رو بنا گذاشت. در دهه 1970 وقتی بقیه هنوز درگیر زبان‌های سطح پایین بودن، ریچی با ذهنی فوق‌العاده خلاق، زبانی ساخت که هم به سخت‌افزار نزدیک بود، هم برای انسان‌ها قابل فهم. این زبان، مادر بسیاری از زبان‌های محبوب امروزه است (مثل Python، Java، C++).
اون آدمی نبود که دنبال شهرت باشه؛ برعکس، خیلی ساده‌زیست، بی‌حاشیه و فروتن بود. برخلاف تاثیر عظیمی که گذاشته بود، کمتر ازش شنیده می‌شه چون اهل خودنمایی نبود. جمله‌ای ازش هست که خیلی معروفه:
بعد از فوتش در سال 2011 خیلی‌ها گفتن دنیا یکی از بی‌ادعاترین ولی تأثیرگذارترین ذهن‌هاشو از دست داده. واقعاً هم همینطوره؛ دنیس ریچی مثل پایه‌های ساختمونه: دیده نمیشه، اما همه چی روش ساخته شده.
#programmers
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
🔹 دنیس ریچی یکی از افسانه‌های دنیای برنامه‌نویسی بود؛ کسی که زبان برنامه‌نویسی C و سیستم‌عامل Unix رو ساخت و پایه‌های دنیای مدرن نرم‌افزار رو بنا گذاشت. در دهه 1970 وقتی بقیه هنوز درگیر زبان‌های سطح پایین بودن، ریچی با ذهنی فوق‌العاده خلاق، زبانی ساخت که هم به سخت‌افزار نزدیک بود، هم برای انسان‌ها قابل فهم. این زبان، مادر بسیاری از زبان‌های محبوب امروزه است (مثل Python، Java، C++).
اون آدمی نبود که دنبال شهرت باشه؛ برعکس، خیلی ساده‌زیست، بی‌حاشیه و فروتن بود. برخلاف تاثیر عظیمی که گذاشته بود، کمتر ازش شنیده می‌شه چون اهل خودنمایی نبود. جمله‌ای ازش هست که خیلی معروفه:
"Unix is basically a simple operating system, but you have to be a genius to understand the simplicity."
(یونیکس یه سیستم‌عامل ساده‌ست، اما باید نابغه باشی تا سادگیشو بفهمی!)
بعد از فوتش در سال 2011 خیلی‌ها گفتن دنیا یکی از بی‌ادعاترین ولی تأثیرگذارترین ذهن‌هاشو از دست داده. واقعاً هم همینطوره؛ دنیس ریچی مثل پایه‌های ساختمونه: دیده نمیشه، اما همه چی روش ساخته شده.
#programmers
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
❤76👏6👍2🆒2💯1
اگر پایتون کار هستی، این دو تا افزونه VsCode بهت کمک میکنن که کدهاتو به فرمت بهتر و خواناتری در بیاری 👇
◾️ Black - https://marketplace.visualstudio.com/items/?itemName=mikoz.black-py
---
◾️ iSort - https://marketplace.visualstudio.com/items/?itemName=ms-python.isort
#vscode #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
◾️ Black - https://marketplace.visualstudio.com/items/?itemName=mikoz.black-py
---
◾️ iSort - https://marketplace.visualstudio.com/items/?itemName=ms-python.isort
#vscode #python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍2🗿1
5 پروژه تحلیل داده که باید توی رزومه‌تون داشته باشید:
1. تحلیل داده‌های فروش (Sales Data Analysis) 📊
چرا؟ چون تقریباً هر کسب‌وکاری به بهینه‌سازی فروش و پیش‌بینی درآمد نیاز داره. نشون می‌ده که می‌تونی با داده‌های تجاری واقعی کار کنی و insight کاربردی ارائه بدی.
2. تحلیل رفتار مشتری (Customer Segmentation) 👤
چرا؟ این پروژه معمولاً با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مثل K-Means) انجام می‌شه و نشون می‌ده که بلدی الگوهای رفتاری رو از دل داده‌ها دربیاری. برای مارکتینگ و بهینه‌سازی تجربه مشتری خیلی کلیدیه.
3. پیش‌بینی با یادگیری ماشین (Predictive Modeling) 🧠
چرا؟ چون می‌گه تو فقط تحلیل‌گر نیستی، بلکه بلدی مدل بسازی و آینده رو پیش‌بینی کنی. مثلاً پیش‌بینی نرخ ترک مشتری (churn prediction) یا پیش‌بینی تقاضای محصول.
4. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analytics) 📀
چرا؟ چون داده‌های غیرساخت‌یافته (متن، لایک، تعامل) رو نشون می‌ده که بلدی مدیریت کنی. ابزارهای NLP و تحلیل احساسات هم اینجا می‌درخشن.
5. داشبوردهای تعاملی با ابزار BI (مثل Power BI یا Tableau) 🔮
چرا؟ چون visualization خیلی مهمه. یه تحلیل‌گر خوب باید بتونه نتایجش رو به زبون قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیرها نشون بده. داشبورد قوی = قدرت انتقال insight بالا.
#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
1. تحلیل داده‌های فروش (Sales Data Analysis) 📊
چرا؟ چون تقریباً هر کسب‌وکاری به بهینه‌سازی فروش و پیش‌بینی درآمد نیاز داره. نشون می‌ده که می‌تونی با داده‌های تجاری واقعی کار کنی و insight کاربردی ارائه بدی.
2. تحلیل رفتار مشتری (Customer Segmentation) 👤
چرا؟ این پروژه معمولاً با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (مثل K-Means) انجام می‌شه و نشون می‌ده که بلدی الگوهای رفتاری رو از دل داده‌ها دربیاری. برای مارکتینگ و بهینه‌سازی تجربه مشتری خیلی کلیدیه.
3. پیش‌بینی با یادگیری ماشین (Predictive Modeling) 🧠
چرا؟ چون می‌گه تو فقط تحلیل‌گر نیستی، بلکه بلدی مدل بسازی و آینده رو پیش‌بینی کنی. مثلاً پیش‌بینی نرخ ترک مشتری (churn prediction) یا پیش‌بینی تقاضای محصول.
4. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (Social Media Analytics) 📀
چرا؟ چون داده‌های غیرساخت‌یافته (متن، لایک، تعامل) رو نشون می‌ده که بلدی مدیریت کنی. ابزارهای NLP و تحلیل احساسات هم اینجا می‌درخشن.
5. داشبوردهای تعاملی با ابزار BI (مثل Power BI یا Tableau) 🔮
چرا؟ چون visualization خیلی مهمه. یه تحلیل‌گر خوب باید بتونه نتایجش رو به زبون قابل فهم برای مدیران و تصمیم‌گیرها نشون بده. داشبورد قوی = قدرت انتقال insight بالا.
#data_analytics
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips
👍8❤1