الفرق بين معالجات INTEL ومعالجات AMD
🟢 شركة AMD هي اختصار لمصطلح Advanced Micro Devices
تعتبر من اكثر المعالجات انتشارا في عالم الحواسيب و اكبر منافس لمعالجات Intel وتتميز بأدائها العالي و اسعارها التنافسية حيث غزت الاسواق في العوام الاخيرة و اصبحت من خيرة المعالجات في العالم ولهذه المعالجات عدة اصدارات مثل اصدار معالج رايزن 5 و اصدار معالج رايزن 7 افضلها و اخرها نزولا هو معالج فئة رايزن 5000 عام 2020 الذي نجح نجتاحا ساحقا و اكتسحت الاسواق
⬅️ لتشغيل كروت AMD عليك توفير بعض المتطلبات التي تحتاجها كروت AMD وهي
✅ مزود طاقة: لا يقل عن 600 وات.
✅ مساحة تخزين: من نوع SSD لكي تحصل علي اقصي سرعة وافضل اداء
✅ ذاكرة رام: 8 جيجابايت ويفضل 16 جيجابايت للتمتع بافضل أداء.
✅ نظام تشغيل: Windows 10 64 bit او Linux 64 bit.
🟢 معالجات INTEL اختصار ل Intergrated Electronics
تعتبر شركة إنتل من أشهر الشركات في إنتاج معالجات الحواسيب في العالم ومن أبرز هذه المعالجات “Intel Core” ويتوفر لدى الشركة العديد من الإصدارات المتنوعة.
⬅️ وأبرز معالجات عائلة كور آي
✅ معالج Core i9 تمتلك ثمانية أنوية و16 نواة وهمية إضافية، لزيادة الأداء والسرعة
✅ معالج Core i7 معالج ذو ثمانية أنوية يمتاز بالكثير من المميزات مثل التميز في السرعة والأداء
ومناسبة جدا لألعاب الفيديو والمونتاج وبرامج تصميم الجرافيك
✅ معالج Core i5 معالج رباعي او سداسي النواة يمتاز بالكثير من المميزات متوسط إلى عالي في السرعة والأداء ومناسب لألعاب الفيديو وبرامج المونتاج.
⭕️ الفرق بينهم
1️⃣ تعتبر معالجات AMDأقل سعراً من معالجات شركة Intel على الرغم من معالجات إنتل أسرع في قراءة ومعالجة البيانات
2️⃣ معالجات AMD تكون متوافقة أكثر مع اللوحات الأم الأرخص على عكس معالجات INTEL التوي تكون توافقيتها أعلى من هذه الناحية وتتطلب لوحة أم متقدمة.
3️⃣ معالجات AMD أكثر إصداراً للحرارة من INTEL إنتل بما يقارب 11% ولذلك في تحتاج إلى مروحة قوية لتبريد المعالج مع نظام تبريد قوي.
4️⃣ معالجات INTEL كور اي 7 سعرها يبدأ من 300 دولار لتصل الى 450 دولار و المنافس هو AMD Ryzen 7 سعرها يبدأ من 295 دولار الى 400 دولار .
5️⃣ في حين أن معالجات INTEL كور اي 9 سعرها يبدأ من 434 دولار لتصل الى 800 دولار في حين أن المنافس هو AMD Ryzen 9 بسعر يبدأ من 420 دولار الى 550 دولار
#tech #Core #INTEL #AMD #vs #information

هل رأيتم العروض الجديدة وفرص العمل من متجر بايت ؟ 😍

يعد متجر بايت من اكثر المتاجر أماناً واكثرها قوة في الدعم الفني و التقني بالاضافة الى طرق الدفع الامنة (العملات الرقمية)  وقمنا بأضافة اكثر العملات الرقمية استخداماً وهي TRX بالاضافة الى USDT-TRC20 🎉

وقمنا بانشاء خصومات بقيمة 10% على كل منتج عن طريق الكوبون ByteSyria-100 لأول 100 شخص مشتري ❤️‍🔥

ادارة متجر بايت تعلن عن فرص عمل في الموقع وهي التسويق الربحي ، حسناً التسويق الربحي يكون عن طريق روابط الاحالة الخاصة بكل مستخدم ، على سبيل المثال قمت بمشاركة الرابط الخاص بك الى اصدقائك وأحد اصدقائك قام بالتسجيل من خلال رابطك وقام بشراء منتج من المتجر في هذه الحالة سوف تربح من هذه عملية الشراء من 10 الى 20 بالمئة من قيمة الربح على هذا المنتج وعلى اي منتج سوف يشتريه صديقك مستقبلاً عن طريق الحساب الذي قام بإنشائه من خلال رابط الاحالة الخاص بك 💸

كل الارباح سوف تكون متاحة للسحب الفوري وايضاً يمكنك الشراء بها عن طريق المتجر (رصيد في المتجر)💸

انتهز الفرصة وابدأ بالربح الفوري 🔥

https://shop.bytesyria.com

40 command linux for beginner
40 امر لينكس أساسين للمبتدئين
#linux #command #terminal #learn

🔔و على غير المعهود مسبقا موقع Data Science 365
قام بجعل كورساته كلها مجانيه لمدة 9 ايام من تاريخ هذه الرسالة
استغل الفرصه و انطلق للدخول للموقع

🌐 https://learn.365datascience.com/courses/ 👍

ماذا ستستفيد من الكورسات 🎙 :
- 💼 يمكنك تصفح مجموعة متنوعة من دورات علوم البيانات عبر الإنترنت على أدوات مطلوبة مثل SQL وPython وR.
- 🎓البرنامج مُصمم بشكل منظم للمبتدئين ويقدم تدريباً هيكلياً مثالياً لبناء مهاراتك في علوم البيانات.
- 📚 يتضمن البرنامج دورات في الأساسيات مثل الإحصاءات والرياضيات واحتمالات البيانات.
- 📈 يُقدم دورات في SQL وPython و Power BI لتعلم البرمجة وأدوات التصور المناسبة للعمل مع كميات كبيرة من البيانات.
- 🤖 يشمل البرنامج دورات في التعلم الآلي والتعلم العميق، وتشمل شرحاً سهل الفهم وأمثلة عملية.
- 🌐 يقدم البرنامج دورات متقدمة تركز على تخصصات مثل نمو الأعمال القائم على البيانات وتحليل العملاء والذكاء الاصطناعي للأعمال.
- 📊 يُقدم البرنامج دورات تخصصية في مجالات الأعمال لمساعدتك في إكتساب المهارات العملية لخلق قيمة لشركتك.
- 💡 يشمل البرنامج دورات تخصصية في تحليل الأعمال وإدارة المشاريع واستراتيجية الشركة.
- 🔐 هناك أيضاً دورات تخصصية في مجالات مثل البلوكتشين وإدارة المشاريع السريعة وتسويق الشركات.
- 📜 تتضمن دورات في هذا البرنامج أيضاً مواد تجهيز البيانات وتحليل البيانات وتصور البيانات والمزيد.

🗣 شارك المنشور لأصدقائك وترقب الجديد طاب يومك 👍❤️‍🔥.
#AI #DataScience #course #free #python #BigData

Git: 👀نظام التحكم في الإصدار الموزع لإدارة التعليمات البرمجية

Git هو نظام للتحكم في الإصدار الموزع وإدارة التعليمات البرمجية المصدر على نطاق واسع. يتتبع بشكل فعال التغييرات في التعليمات البرمجية المصدر، مما يتيح التفرع والدمج وإصدار الإصدارات بسهولة.
مميزات Git:🤩

- يتيح التتبع الفعال للتغيرات في كود المصدر.
- تم تطويره بواسطة Linus Torvalds في عام 2005 لتطوير نواة Linux.
- يستخدم لتتبع تغييرات التعليمات البرمجية والتعاون مع الآخرين.
- يستخدم نموذجًا لا مركزيًا حيث يكون لكل مطور نسخته الخاصة من المستودع ويعمل فورًا على المشروع.

الأسباب البارزة لاستخدام Git👌:

- يمكن للمطورين العمل معًا من أي مكان.
- يمكن للمطورين رؤية التاريخ الكامل ومقارنة التغييرات السابقة والجديدة للمشروع.
- يمكن للمطورين الرجوع إلى الإصدارات السابقة من المشروع.

Git هو اختيار رئيسي للمطورين حول العالم، حيث يستخدمه حوالي 70% منهم لتطوير التطبيقات والبرامج.😳↗️

استخدام Git يوفر قوة ومرونة في إدارة التغيرات والتعاون في تطوير البرامج. سواء كنت مطورًا مبتدئًا أو محترفًا، فإن استخدام Git سيسهل عليك تتبع تغيرات التعليمات البرمجية والعمل بفاعلية مع فريقك.

هل تفكر في تعلمه لا تقلق سأوفر لك مصادر وفيرة وكافية🤓🫡:

⏺قائمة تشغيل فناة Elzero web school🤝:
☑️https://www.youtube.com/watch?v=ACOiGZoqC8w&list=PLDoPjvoNmBAw4eOj58MZPakHjaO3frVMF

⏺موقع Learn Git Branching :
موقع يقدم دروس تفاعلية مع تحديات اونلاين لتتعلم كيفية التعامل مع ال git👁‍🗨
☑️https://learngitbranching.js.org/

⏺موقع w3school :
☑️https://www.w3schools.com/git/

⏺موقع ATLASSIAN :
☑️https://www.atlassian.com/git/tutorials

⏺موقع tutorialspoint :
☑️https://www.tutorialspoint.com/git/

⏺موقع geeksforgeeks :
☑️https://www.geeksforgeeks.org/git-tutorial/

⏺موقع ال git الأساسي يوفر دورة تعليمية :
☑️https://git-scm.com/docs/gittutorial

أتمنى أن تحقق إستفادة من هذا المنشور لا تنسى مشاركته مع أصدقائك ودعوتهم للإشتراك بقناتنا IT Engineer

#git #learngit #github #recources #Elzero #w3school

The AI roadmap🖖 to becoming an expert and getting started the right way✅

Look at the path from basics to deep learning, it doesn't look good🫠🤝

This is what our university follows if you are in Damascus🤫, my friend, so good luck to you❤️🫡

Click here to view this Roadmap

Invite your friends by sending them a link

https://t.iss.one/python_linux_web_php_laravel_ai

#AI #roadmap #path #AI_Expert

another roadmap here🔽🖤

Data Scientist Roadmap
|
|-- 1. Basic Foundations
|   |-- a. Mathematics
|   |   |-- i. Linear Algebra
|   |   |-- ii. Calculus
|   |   |-- iii. Probability
|   |   -- iv. Statistics
|   |
|   |-- b. Programming
|   |   |-- i. Python
|   |   |   |-- 1. Syntax and Basic Concepts
|   |   |   |-- 2. Data Structures
|   |   |   |-- 3. Control Structures
|   |   |   |-- 4. Functions
|   |   |   -- 5. Object-Oriented Programming
|   |   |
|   |   -- ii. R (optional, based on preference)
|   |
|   |-- c. Data Manipulation
|   |   |-- i. Numpy (Python)
|   |   |-- ii. Pandas (Python)
|   |   -- iii. Dplyr (R)
|   |
|   -- d. Data Visualization
|       |-- i. Matplotlib (Python)
|       |-- ii. Seaborn (Python)
|       -- iii. ggplot2 (R)
|
|-- 2. Data Exploration and Preprocessing
|   |-- a. Exploratory Data Analysis (EDA)
|   |-- b. Feature Engineering
|   |-- c. Data Cleaning
|   |-- d. Handling Missing Data
|   -- e. Data Scaling and Normalization
|
|-- 3. Machine Learning
|   |-- a. Supervised Learning
|   |   |-- i. Regression
|   |   |   |-- 1. Linear Regression
|   |   |   -- 2. Polynomial Regression
|   |   |
|   |   -- ii. Classification
|   |       |-- 1. Logistic Regression
|   |       |-- 2. k-Nearest Neighbors
|   |       |-- 3. Support Vector Machines
|   |       |-- 4. Decision Trees
|   |       -- 5. Random Forest
|   |
|   |-- b. Unsupervised Learning
|   |   |-- i. Clustering
|   |   |   |-- 1. K-means
|   |   |   |-- 2. DBSCAN
|   |   |   -- 3. Hierarchical Clustering
|   |   |
|   |   -- ii. Dimensionality Reduction
|   |       |-- 1. Principal Component Analysis (PCA)
|   |       |-- 2. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
|   |       -- 3. Linear Discriminant Analysis (LDA)
|   |
|   |-- c. Reinforcement Learning
|   |-- d. Model Evaluation and Validation
|   |   |-- i. Cross-validation
|   |   |-- ii. Hyperparameter Tuning
|   |   -- iii. Model Selection
|   |
|   -- e. ML Libraries and Frameworks
|       |-- i. Scikit-learn (Python)
|       |-- ii. TensorFlow (Python)
|       |-- iii. Keras (Python)
|       -- iv. PyTorch (Python)
|
|-- 4. Deep Learning
|   |-- a. Neural Networks
|   |   |-- i. Perceptron
|   |   -- ii. Multi-Layer Perceptron
|   |
|   |-- b. Convolutional Neural Networks (CNNs)
|   |   |-- i. Image Classification
|   |   |-- ii. Object Detection
|   |   -- iii. Image Segmentation
|   |
|   |-- c. Recurrent Neural Networks (RNNs)
|   |   |-- i. Sequence-to-Sequence Models
|   |   |-- ii. Text Classification
|   |   -- iii. Sentiment Analysis
|   |
|   |-- d. Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU)
|   |   |-- i. Time Series Forecasting
|   |   -- ii. Language Modeling
|   |
|   -- e. Generative Adversarial Networks (GANs)
|       |-- i. Image Synthesis
|       |-- ii. Style Transfer
|       -- iii. Data Augmentation
|
|-- 5. Big Data Technologies
|   |-- a. Hadoop
|   |   |-- i. HDFS
|   |   -- ii. MapReduce
|   |
|   |-- b. Spark
|   |   |-- i. RDDs
|   |   |-- ii. DataFrames
|   |   -- iii. MLlib
|   |
|   -- c. NoSQL Databases
|       |-- i. MongoDB
|       |-- ii. Cassandra
|       |-- iii. HBase
|       -- iv. Couchbase
|
|-- 6. Data Visualization and Reporting
|   |-- a. Dashboarding Tools
|   |   |-- i. Tableau
|   |   |-- ii. Power BI
|   |   |-- iii. Dash (Python)
|   |   -- iv. Shiny (R)
|   |
|   |-- b. Storytelling with Data
|   -- c. Effective Communication
|
|-- 7. Domain Knowledge and Soft Skills
|   |-- a. Industry-specific Knowledge
|   |-- b. Problem-solving
|   |-- c. Communication Skills
|   |-- d. Time Management
|   -- e. Teamwork
|
-- 8. Staying Updated and Continuous Learning
    |-- a. Online Courses
    |-- b. Books and Research Papers
    |-- c. Blogs and Podcasts
    |-- d. Conferences and Workshops
    `-- e. Networking and Community Engagement