🧠 تشخیص چهره با DeepFace؛ کتابخانه‌ای قدرتمند برای Python
---

کتابخانه‌ی DeepFace یک ابزار سبک اما پیشرفته برای تشخیص چهره و تحلیل ویژگی‌های صورت مثل سن، جنسیت، احساس و نژاد در زبان پایتون است. این فریم‌ورک به‌طور هوشمند مدل‌های قدرتمندی مانند:
🔹 VGG-Face
🔹 FaceNet
🔹 ArcFace
🔹 Dlib
🔹 OpenFace
و سایر مدل‌های SOTA را پوشش می‌دهد 🚀

---

📌 مراحل استاندارد تشخیص چهره شامل:
✔️ تشخیص چهره (Detect)
✔️ هم‌ترازسازی (Align)
✔️ نرمال‌سازی (Normalize)
✔️ استخراج ویژگی (Represent)
✔️ تأیید هویت (Verify)

و DeepFace همه‌ی این مراحل را تنها با یک خط کد انجام می‌دهد!

---

📊 دقت عملکرد:
🔬 آزمایش‌ها نشون دادن مدل‌های DeepFace به دقتی بالاتر از انسان‌ها در شناخت چهره دست پیدا کردن (بیش از 97.5٪)!

---

📥 نصب آسان:
فقط کافیه این دستور رو اجرا کنی:
`bash
pip install deepface

🌐 لینک گیت‌هاب برای اطلاعات بیشتر و مستندات:
🖥 https://github.com/serengil/deepface


---

#تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #پایتون #FaceRecognition #DeepLearning #Python #ComputerVision #DeepFace

📡 برای آموزش‌های تخصصی هوش مصنوعی:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🧠 نکاتی برای نوشتن کد پایتون حرفه‌ای، منظم و قابل فهم

برنامه‌نویسی حرفه‌ای فقط نوشتن کد نیست، بلکه نوشتن کدی تمیز، خوانا و قابل نگهداریه. اگر با زبان پایتون کار می‌کنی، این نکات کمکت می‌کنه تا مثل یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای دیده بشی:


---

✅ رعایت استانداردهای PEP8
قوانین PEP8 مثل فاصله‌گذاری مناسب، تو رفتگی‌ها و نام‌گذاری متغیرها باعث خوانایی بیشتر کد می‌شن.
برای بررسی خودکار کدت از ابزارهایی مثل flake8 یا black استفاده کن.


---

✅ استفاده از نام‌گذاری واضح و معنی‌دار
به جای استفاده از اسم‌هایی مثل a یا temp از اسم‌هایی استفاده کن که مشخص کنه متغیر یا تابع چه کاری انجام می‌ده.
مثلاً: calculate_tax() به‌جای doStuff().


---

✅ نوشتن توابع کوتاه و تک‌وظیفه‌ای
هر تابع فقط باید یک کار مشخص انجام بده. اگر تابعی طولانی شد، اون رو به بخش‌های کوچکتر تقسیم کن.


---

✅ نوشتن توضیح برای توابع (docstring)
با نوشتن توضیحات برای هر تابع، کد هم برای خودت هم دیگران قابل درک‌تر میشه.
مثال:

def convert_to_celsius(fahrenheit):
"""دما را از فارنهایت به سلسیوس تبدیل می‌کند"""
return (fahrenheit - 32) * 5 / 9


---

✅ پرهیز از تکرار (اصل DRY)
کدهای تکراری در طول زمان باعث سردرگمی می‌شن. اگر دو یا چند بار یک منطق رو تکرار کردی، اون رو داخل یک تابع قرار بده.


---

✅ مشخص کردن نوع متغیرها با type hint
با تعیین نوع ورودی و خروجی توابع، کد خواناتر و قابل اطمینان‌تر میشه:

def multiply(a: int, b: int) -> int:
return a * b


---

✅ نوشتن تست برای کدها
وجود تست‌ها باعث اطمینان از عملکرد صحیح برنامه در آینده میشه. از pytest یا unittest استفاده کن.


---

✅ داشتن ساختار منظم برای پروژه
فایل‌ها و پوشه‌ها رو به صورت طبقه‌بندی شده و قابل فهم نگه دار. مثلا:

project/
├── main.py
├── utils/
│ └── helpers.py
├── tests/
│ └── test_helpers.py
└── requirements.txt


---

✅ استفاده از محیط مجازی
برای مدیریت کتابخانه‌های هر پروژه، از محیط‌های مجازی (venv) استفاده کن تا تداخل پیش نیاد:

python -m venv env
source env/bin/activate # برای لینوکس
env\Scripts\activate # برای ویندوز


---

✅ استفاده از سیستم کنترل نسخه (مثل Git)
تغییراتت رو با commitهای منظم ذخیره کن تا همیشه بتونی به نسخه‌های قبلی برگردی و روی پروژه با دیگران همکاری کنی.


---

📌 برنامه‌نویس خوب کسیه که نه فقط کد بزنه، بلکه طوری کد بزنه که دیگران هم از خوندنش لذت ببرن.

📍 @rss_ai_ir
#پایتون #برنامه‌نویسی #کدنویسی_تمیز #python #برنامه_نویس_حرفه‌ای

📌 آموزش رایگان Azure Machine Learning

اگر دنبال یادگیری عملی Azure ML هستید، این پلی‌لیست یوتیوب شامل آموزش‌های گام‌به‌گام است:

🔹 مروری بر Azure Machine Learning
🔹 آموزش AutoML
🔹 طراحی و آموزش مدل‌ها با Azure ML Designer
🔹 استقرار مدل‌ها
🔹 کدنویسی مستقیم (Code-First) با Azure ML
🔹 یکپارچه‌سازی با MLflow
🔹همچنین MLOps و مدیریت عملیات یادگیری ماشین

🎥 لینک پلی‌لیست کامل:
YouTube - Azure Machine Learning Playlist

#Azure #MachineLearning #MLOps #AI #Python

@rss_ai_ir

🚀 نصب سریع‌تر پکیج‌های پایتون در پروژه‌های صنعتی!

🤖 اگر با پروژه‌های Docker + Python کار می‌کنید (مثلاً Flask یا Django)، خبر خوب اینه که می‌تونید به‌جای pip از ابزار uv استفاده کنید:

✨ چرا uv؟

♻️تا ۱۰ برابر سریع‌تر از pip
♻️نصب سبک‌تر و قابل کش در داکر
♻️همه‌چیز یکجا: مدیریت وابستگی + نصب + اجرا


🔧 روش کار:
1️⃣ فایل pyproject.toml بسازید و وابستگی‌ها (مثلاً flask, gunicorn) را داخلش لیست کنید.
2️⃣ در Dockerfile به‌جای pip install از دستور uv sync استفاده کنید.
3️⃣ برای اجرا هم می‌تونید از uvx کمک بگیرید (مثل uvx gunicorn app:app).

📌 نتیجه:

♻️سرعت ⚡ بالا
♻️ایمیج‌های کوچک‌تر
♻️مدیریت بهتر در CI/CD


🖥 مناسب برای: Flask, Django و هر پروژه Python که نیاز به سرعت و بهینه‌سازی دارد.


---

👉 تجربه‌تون از pip vs uv چی بوده؟ به نظرتون وقتشه کلاً مهاجرت کنیم؟


@rss_ai_ir

#Python #Docker #uv #Flask #Django #DevOps #Optimization

🧩 ردیابی سه‌بعدی نقاط با MVTracker

✅ابزار MVTracker ابزاری نوآورانه برای ردیابی نقاط سه‌بعدی با داده‌های چند دوربینه است. این مدل قابلیت ادغام نماهای مختلف را در یک ابر نقاط سه‌بعدی واحد دارد و با استفاده از kNN correlation ارتباطات فضایی-زمانی را به‌خوبی مدیریت می‌کند.

🚀 ویژگی‌های کلیدی:

✳️اولین راهکار تخصصی برای ردیابی نقاط 3D از چند زاویه.
✳️استفاده از ترنسفورمرها برای بهبود تدریجی مسیرهای ردیابی.
✳️پشتیبانی از تنظیمات متنوع دوربین‌ها بدون نیاز به بهینه‌سازی جداگانه برای هر سکانس.
✳️آماده برای استفاده سریع از طریق PyTorch Hub.


📌 سورس‌کد در گیت‌هاب:
github.com/ethz-vlg/mvtracker

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #python #3DTracking #PyTorch #ML

🧠 Hallucination Risk Toolkit
برای LLMها

✅ابزاری سبک برای برآورد ریسک هَلوسینیشن بدون نیاز به آموزش مجدد مدل. طبق «قانون دِکمپرِشن» پرسش را بازنویسی می‌کند و بر اساس سطح خدمتِ هدف (SLO) تصمیم می‌گیرد پاسخ بدهد یا مؤدبانه امتناع کند.

ویژگی‌ها:

✳️مدل‌سازی ریاضیِ شفاف برای ریسک هَلوسینیشن

✳️دو حالت: با کانتکست (RAG/زمینه) و بدون کانتکست

✳️فقط با OpenAI Chat Completions API کار می‌کند

✳️پیاده‌سازی ساده برای قرار دادن جلوی هر LLM بعنوان «دروازه‌بان اعتماد»


گیت‌هاب:
https://github.com/leochlon/hallbayes

@rss_ai_ir

#LLM #AI_Safety #RAG #PromptEngineering #RiskAssessment #OpenAI #python