24693
◀️اینجا با تمرین و چالش با هم پایتون رو یاد می گیریم ⏮بانک اطلاعاتی پایتون پروژه / code/ cheat sheet +ویدیوهای آموزشی +کتابهای پایتون تبلیغات: @alloadv 🔁ادمین : @maryam3771
💥یه پروژه جالب و کاربردی " ClearCam" : سیستم تشخیص اشیاء در ناحیه مشخص
یه پروژه پایتونی که دوربین مداربسته رو هوشمند میکنه. ناحیهای رو مشخص میکنی، هر چیزی اومد توش، بهت خبر میده.
هر چیزی که وارد ناحیه مشخص شده بشه رو شناسایی میکنه
• به گوشیت نوتیف میفرسته با جزئیات کامل
• از هوش مصنوعی Qwen برای تشخیص دقیقتر استفاده میکنه
💡 مثلا:
یه نفر با هودی وارد ناحیه مشخص شده میشه، سیستم:
1. تشخیص میده که یه نفر اومده
2. مشخصات رو استخراج میکنه (هودی، زمان، مکان)
3. نوتیف به گوشی میفرسته
🚀 چرا خوبه؟
• ساده: نصب و راهاندازی آسان
• کاربردی: برای خونه، محل کار، فروشگاه
• هوشمند: تشخیص دقیق با هوش مصنوعی
• ارزان: نیازی به سختافزار گرون نیست
🔗 لینک
https://github.com/roryclear/clearcam
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانالها و گروههایی که لازمتون میشه رو تو یه فولدر گذاشتیم.
⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزشها و گروهها سردرگم نمیشید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید میتونید بپرسید.
🔹 حتی میتونید جزوهها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.
📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه میشود. 👇👇
➡️🔗 /channel/addlist/OY3DWMxeyMBjOGE0
140+ Basic Python Programs
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
☕️ آموزش پایتون برای مبتدیها
منبع : BeginnersBook.com
✨ ویژگیها
• ✅ ساختار منظم و گام به گام
• ✅ مثالهای عملی
• ✅ مناسب مبتدیها
• ✅ استفاده از PyCharm IDE
• ✅ پوشش کامل از پایه تا پیشرفته
🔗 لینک دوره : https://beginnersbook.com/python-tutorial/
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
📊 کتابخونه ffn — همه چیز برای ترید و تحلیل مالی!
یه کتابخونه پایتونی پیدا کردم که واقعاً دنیای مالی و ترید رو برات راحت میکنه!
🛠️ چیکار میکنه؟
ffn یه مجموعه کامل از ابزارهاست برای:
• 📈 تحلیل دادههای مالی — سهام، ارزهای دیجیتال، ETF
• 📊 محاسبه بازدهی — روزانه، هفتگی، ماهانه
• ⚖️ بهینهسازی سبد سرمایه — پیدا کردن بهترین تخصیص داراییها
• 📉 محاسبه ریسک — انحراف معیار، بتا، آلفا
💡 پروژه عملی: داشبورد بهینهسازی سبد سرمایه
یه ایده پروژه باهاش بسازی:
مرحله ۱: دریافت داده
data = ffn.get('aapl,msft,btc,eth', start='2020-01-01')returns = data.to_returns()
weights = ffn.calc_mean_var_weights(returns)
🤖 یه دستیار هوشمند برای هر دیتا ساینسی!
اگه توی دیتا ساینس کار میکنی و خستهای از کارهای تکراری، این ابزار میتونه زندگیتو تغییر بده!
🎯 داستان چیه؟
یه تیم کامل از AI Agents که کارهای خستهکننده رو ازت میگیرن:
• پاکسازی داده — دیگه دستی تمیز نمیکنی
• آمادهسازی دیتاست — خودکار
• ساخت مدل — با یه دستور
• تحلیل و نتیجهگیری — سریع و دقیق
⚡ چرا این ابزار خاصه؟
۱. سرعت بالا
۱۰ برابر سریعتر از روش دستی!
۲. حریم خصوصی
با Ollama کار میکنه → دیتات روی سرور خارجی نمیره
۳. همهکاره
از پاکسازی تا مدلسازی — همه یه جا
👨💻 برای چه کسایی مناسبه؟
• مبتدیهایی که تازه شروع کردن
• حرفهایهایی که وقتشون Valuableه
• تیمهایی که میخوان سریعتر کار کنن
🔗 مشاهده در GitHub
#AI #DataScience #یادگیری_ماشین #Ollama
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
۱۰ پکیج کاربردی پایتون برای دیتا ساینس 🐍
این پکیجها واقعاً کاربردیان! 👇
۱. 🧹 Cleanlab
کاربرد: شناسایی و اصلاح خطاهای برچسب در دیتاستها
اگه دیتاست داری با label های اشتباه، این کتابخونه کمکت میکنه پیدا کنی کدوم دادهها label اشتباه دارن. این خیلی مهمه چون دادههای با label اشتباه مدلت رو خراب میکنن.
from cleanlab.classification import CleanLearning
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
cl = CleanLearning(LogisticRegression())
cl.fit(X_train, y_train)
labels_issue = cl.get_label_issues()
from lazypredict.Supervised import LazyClassifier
clf = LazyClassifier()
models = clf.fit(X_train, X_test, y_train, y_test)
print(models)
Model | Accuracy | Time
-------------------+----------+-----
RandomForest | 0.95 | 0.5s
LogisticRegression | 0.92 | 0.2s
SVM | 0.89 | 0.8s
import lux
df # فقط همینو بنویسی کافیه!
from pyforest import *
from pivottablejs import pivot_ui
pivot_ui(df)
from drawdata import draw_scatter
draw_scatter()
black myfile.py
def hello( ):
print( "hello" )
def hello():
print("hello")
from pycaret.classification import *
clf = setup(data, target='target')
best_model = compare_models()
final_model = tune_model(best_model)
import pytorch_lightning as pl
class MyModel(pl.LightningModule):
def training_step(self, batch, batch_idx):
# training logic
...
import reflex as rx
def index():
return rx.vstack(
rx.input(value="Enter text"),
rx.button("Predict"),
)
app = rx.App()
app.compile()
پکیج | کاربرد | نصب
-----------------+--------------+--------------------------------
**Cleanlab** | اصلاح label | `pip install cleanlab`
**LazyPredict** | مقایسه مدل | `pip install lazypredict`
**Lux** | تحلیل خودکار | `pip install lux-api`
**PyForest** | import سریع | `pip install pyforest`
**PivotTableJS** | pivot table | `pip install pivottablejs`
**Drawdata** | کشیدن داده | `pip install drawdata`
**Black** | فرمت کد | `pip install black`
**PyCaret** | AutoML | `pip install pycaret`
**Lightning** | PyTorch | `pip install pytorch-lightning`
**Reflex** | وباپ | `pip install reflex`
🔰 Download Instagram profile picture using Python
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
🔅 تصویرسازی داده با پایتون در اکسل
در این آموزش یاد میگیرید چطور قابلیتهای پایتون رو با اکسل ترکیب کنید و با استفاده از کتابخانههایی مثل Matplotlib، Seaborn و Plotly داده ها رو مصورسازی کنید
چرا از پایتون در اکسل استفاده کنیم؟
۱. نمودارهای خفنتر:
با Matplotlib و Seaborn و Plotly میتونی نمودارهایی بسازی که توی اکسل معمولی نمیشه — مثل heatmap، violin plot، interactive charts
۲. تحلیل داده راحتتر:
کتابخانههایی مثل Pandas و NumPy خیلی سریعتر از فرمولهای اکسل دادهها رو تحلیل میکنن
۳. اتوماسیون:
میتونی کارهای تکراری رو خودکار کنی — مثلاً هر روز یه گزارش بسازی
۴. هوش مصنوعی:
میتونی از ChatGPT یا مدلهای دیگه توی اکسل استفاده کنی
چطور فعال کنی؟
۱. از تب Insert بر روی Get Add-ins کلیک کن
۲. بنویس Python یا PyXLL
۳. نصب کن و حالا میتونی کد پایتون بنویسی!
یه مثال ساده:
import matplotlib.pyplot as plt
# خوندن داده از اکسل
df = pd.read_excel("data.xlsx")
# رسم نمودار
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(df['Name'], df['Sales'])
plt.title('فروش ماهانه')
plt.show()
📣 ثبتنام «بوتکمپ هوش مصنوعی مولد (GenAI)» آکادمی همراه اول آغاز شد!
🧠 امروز کسبوکارها و سازمانها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند با بهرهگیری از هوش مصنوعی مولد، دادههای تصویری را تحلیل کنند، تصاویر جدید خلق کنند و راهکارهای خلاقانه و هوشمند برای مسائل واقعی ارائه دهند.
⚙این همان مسیری است که آینده تولید محتوا، بینایی کامپیوتر، پردازش تصویر، سیستمهای چندوجهی (Multimodal AI) و نسل جدید محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی را شکل میدهد؛ از خلق تصاویر و ویدئوهای هوشمند تا توسعه ابزارهای پیشرفته در حوزههای بازاریابی، رسانه، سلامت، صنعت و فناوری.
🟢 در این بوتکمپ ۱۲ هفتهای با آموزشهای تخصصی، کارگاههای آنلاین، پروژههای واقعی و منتورینگ، شما را برای تبدیل شدن به یک متخصص حرفهای در هوش مصنوعی مولد آماده میکنیم.
⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین
✍️ امکان ثبتنام از سراسر کشـور
✅ امکان کارآموزی در گروه همراه اول
✅ آموزش توسط اساتید برجسته دانشگاه و فعالان صنعت
⚠️ ظرفیت: محـدود
♦️شایدبزرگترینسرمایهتو،استعدادیباشهکههنوز کشفشنکردی
⏳قبلازاینکهوقتوهزینهزیادی صرفیادگیریکنی،بهتره بدونی در چه زمینه ای استعداد بیشتری داری.
💡استعدادیابی دانشجویاربا بررسی ویژگیهاوعلایق تو ، مسیرهایی رو پیشنهاد میده که میتونه با تواناییهات سازگارتر باشه
برای اطلاعات بیشتر اینجا کلیک کن
⚡️ انتخاب آگاهانه ، شانس موفقیت رو چند برابر میکنه
یک paper اومده بیرون که تحقیق کرده رو اینکه خروجی llm ها چقدر بهتر میشه اگه با llm بی ادب باشه
https://arxiv.org/pdf/2510.04950
بدترین نسخش اینه:
You poor creature, do you even know how to solve this? Hey gofer, figure this out. I know you are not smart, but try this.
و بهترین نسخش اینه:
Can you kindly consider the following problem and provide your answer. Can I request your assistance with this question. Would you be so kind as to solve the following question?
جالب اینجاست بدترین نسخه ۵ درصد دقت بهتری داره
📱 @Python4all_pro
دوستان کانال پایتون رو توی پلتفرم بله راه اندازی کردم
این روزا شرایط یه کم سخته... محدودیتهای دسترسی و دانلود که هممون باهاش دست و پنجه نرم میکنیم. به همین خاطر گفتم اونجا هم فعال باشیم تا جایی نباشیم که دستمون به هیچی نرسه.
البته فعالیت توی تلگرام هم مثل قبل ادامه داره
خیلی خوشحال میشم عضو بشید و اونجا هم منو همراهی کنید.
منتظرتونم! 🙌
👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
"خیلیا میپرسن این چند ماهه با چی وصل بودیم👆"
Читать полностью…
🚨⭕️فوری فوری⭕️🚨
🔥 تخفیف ویژه اشتراک پرسرعت V2Ray | WireGuard
1 گیگ => 250,000 → 190,000 تومان
2 گیگ => 500,000 → 380,000 تومان
5 گیگ => 1250,000 → 950,000 تومان
10 گیگ => 2,500,000 → 1,900,000 تومان
🎁هر گیگ فقط 190 هزار تومان
✅ پایدار و قابل اتصال با تمامی اپراتورها
💰 این تخفیف بصورت محدود فعال هست
🌟خرید سرویس v2ray از ربات @NovinCoreBot_bot
🌟خرید سرویس WireGuard پیام به پشتیبانی @novinvpnpv
📌این کانالها یه پل برای رسیدن به پروژههای خفن و درآمد دلاریه
ببین کدوم کانال شروع مسیرته!
👉 /channel/addlist/OY3DWMxeyMBjOGE0
🎓 آشنایی با اساتید «بوتکمپ هوش مصنوعی مولد» (با محوریت تصویر)
⚙️ در بوتکمپ جدید آکادمی همراه، میزبان متخصصان و مدیران با تجربهی بسیاری هستیم تا جامعترین دانش و تجربیات در خصوص هوش مصنوعی مولد را، در اختیار شرکتکنندگان قرار بدهیم.
🔸 آرش امینی | سرپرست تیم هوش مصنوعی همراه اول، فوقدکتری پردازش تصاویر پزشکی دانشگاه EPFL
🔸 محمدرضا محمدی | استادیار گروه هوش مصنوعی دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه علم و صنعت
🔸 رشاد حسینی | عضو هیئت علمی دانشگاه تهران
🔸 علیرضا اخوان پور | مدیر فنی مجموعه دانش بنیان شناسا
🔸 حسن کتابی | سرپرست تیم هوش مصنوعی شرکت فناوری اطلاعات آدین
🔸 احسان ناظرفرد | عضو هیئت علمی دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر
🔸 مریم امیرمزلقانی | دانشیار گروه هوش مصنوعی و رباتیک دانشگاه امیرکبیر
🔸 شهره کسائی | استاد تمام دانشکده مهندسی کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف
🔸 مصطفی توسلیپور | عضو هیئت علمی دانشکده برق و کامپیوتر دانشگاه تهران
🔸 سهیل تهرانیپور | مدیرعامل و متخصص هوش مصنوعی ساعیان ارتباط
🔸 مسعود کاویانی | دانشمند داده در صبا ایده (آپارات، فیلیمو، سینماتیکت)
🔸 محسن دارچینی | دکتری مهندسی کامپیوتر و استاد دانشگاه علم و صنعت
🔸 هادی عاشری | مدیر تیم هوش مصنوعی شرکت ارتباط فردا
🔸 احمدرضا هروی | مشاور تیم هوش مصنوعی Sensifai
🔸 جمال کزازی | مدرس مدعو همکاران سیستم و دانشگاه تهران
🔸 سینا رنجکشزاده | دانشجوی دکتری مهندسی مخابرات دانشگاه شریف - AI Developer
🔸 امین دهنوی | پژوهشگر هوش مصنوعی شرکت پارت
⏰ 170 ساعت | آموزش آنلاین و آفلاین
💎 امکان کارآموزی در گروه همراه اول
🔴 فرصت محدود 🔴
دسترسی به همه آموزشهای فرادرس با پرداخت ماهانه ۱۶۵ هزار تومان!
📣 برای اولین بار در فرادرس، بیش از ۱۷,۰۰۰ عنوان آموزشی، به مدت یکسال رایگان شد! 😲
جهت فعالسازی اشتراک خود روی لینک زیر کلیک کنید:👇👇
🔗 انتخاب و خرید اشتراک — [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
⭕️ 340+ پروژه رایگان پایتون
🔷 این یه منبع فوقالعاده برای یادگیری پایتون!
• ۳۴۰+ پروژه پایتون متنباز
• ۲۷ دسته مختلف
• دو سطح: مقدماتی و پیشرفته
• آپدیت هفتگی
🔗 لینک مستقیم
github.com/ml-tooling/best-of-python
دستهبندیهای محبوب
• 🌐 Web Development
• 📊 Data Science / ML
• 🔧 DevOps
• 🤖 AI / NLP
• 📱 Mobile Apps
• 🐍 Automation
چطور استفاده کنی؟
1. مخزن رو کلون کن
2. دستهبندی مورد نظرت رو انتخاب کن
3. پروژه رو باز کن و کد رو بخون
4. خودت هم تمرین کن
برای کسی که میخواد Data Science یاد بگیره عالیه!
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
دوستان کانال پایتون در پلتفرم بله
خیلی خوشحال میشم عضو بشید و اونجا هم منو همراهی کنید.
منتظرتونم! 🙌
👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
📣 فرصت محدود — دسترسی به تمام آموزشهای فرادرس با یک اشتراک
🔥 دریافت اشتراک فرادرس با امکان پرداخت قسطی 🔥
✅ با قیمت یک آموزش، به تمام آموزشها دسترسی داشته باش!!👇👇
1️⃣ پلن یک ساله (به صرفه و اقتصادی): ۷,۹۰۰,۰۰۰
💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۹۸۰,۰۰۰ تومن
2️⃣ پلن شش ماهه: ۵,۹۰۰,۰۰۰
💰 با ۷۵% تخفیف: ۱,۴۷۰,۰۰۰ تومن
🔗 فعالسازی اشتراک — [کلیک کنید]
🔄 FaraDars - فرادرس
Hands On introduction Python 🐍
با این آموزش یاد بگیر چطور مهارتهای اساسی کدنویسی رو به دست بیاری و سطح پایتون خودت رو بالا ببری
🎯 این دوره برای کیه؟
• مبتدیهایی که میخوان پایتون رو شروع کنن
• کسایی که یه کمی پایتون میدونن ولی میخوان عمیقتر یاد بگیرن
• برنامهنویسهایی که میخوان پایتون رو حرفهای یاد بگیرن
📚 چی یاد میگیری؟
۱. اصول پایتون:
• متغیرها و انواع داده
• عملگرها
• شرطها و حلقهها
۲. توابع:
• تعریف و فراخوانی
• پارامترها و خروجی
• ؛Lambda functions
۳. ساختارهای داده:
• لیست (List)
• دیکشنری (Dictionary)
• تاپل (Tuple)
• مجموعه (Set)
۴. شیگرایی (OOP):
• کلاسها و اشیا
• وراثت
• ؛polymorphism
۵. کار با فایلها:
• خواندن و نوشتن
• مدیریت استثناها
۶. ماژولها و پکیجها:
• ؛Import کردن
• ساخت پکیج
📖 منابع یادگیری بیشتر:
• Python.org — مستندات رسمی
• W3Schools Python — آموزش تعاملی
• Real Python — آموزشهای پیشرفته
• Kaggle Python Course — تمرین عملی
🆔 @python4all_pro
لینک کانال در بله 👇👇
https://ble.ir/Python4all_pro
🔴 خبر فوری — دسترسی رایگان به همه آموزشها با اشتراک فرادرس
💳 با امکان پرداخت قسطی 🔥
💥 برای اولین بار در فرادرس، با تهیه اشتراک یک ساله یا شش ماهه، به ۱۷,۰۰۰+ آموزش، دسترسی کامل داشته باشید!!
🔗 مشاهده و فعالسازی اشتراک — [کلیک کنید]
✔️ دسترسی به بیش از ۵۰۰ حوزه تخصصی
✔️ ۲۰۰٬۰۰۰+ تمرین و سوال همراه با پاسخ
✔️ دریافت گواهینامه در بیش از ۴٬۰۰۰ آموزش
✔️ دسترسی به آموزشهای جدید پس از انتشار
✔️ دسترسی به فایلها و پروژههای همه آموزشها
✔️ تالار پرسش و پاسخ
🔗 تمامی آموزشهای فرادرس [+]
🔄 FaraDars - فرادرس
📍کتابخانههای برتر پایتون برای ۲۰۲۶
پایتون توی کارهای دیتا، هوش مصنوعی، توسعه API و اتوماسیون یه غوله. این ۱۲ تا کتابخونه که توی ۱۴۰۴ سروصدا کرده بودن، برای ۱۴۰۵ واقعاً ارزش یادگیری دارن 👇
۱. MarkItDown
تبدیل فایلهای PDF/Word/Excel به Markdown — راحتترین راه برای کار با LLM و مستندات
۲. Polars – DataFrame
فوتبول سریع! جایگزین Pandas برای دادههای حجیم
۳. GPT Pilot
دستیار هوشمندی که کد رو توضیح میده، مستندات مینویسه و قراره (به زودی) کمکت کنه برنامه کامل بسازی
۴. Smolagents
چارچوبی برای ساخت ایجنتهای هوشمند چندمرحلهای
۵. LangExtract
کشیدن دادههای ساختارمند از متنهای بیساختار با کمک LLM
۶. FastMCP
ساخت سرور و کلاینت MCP برای مدیریت و تبدیل دادهها
۷. Data-Formulator
محصول Microsoft Research برای تحلیل و کشف دادهها با گراف و ویژوال
۸. Pydantic-AI
ترکیب Pydantic با الگوهای Generative AI برای ساخت اپهای حرفهای
۹. Pyrefly
آنالیز استاتیک و تایپچک سریع برای پروژههای بزرگ
۱۰. Morphik-Core
پردازش اسناد چندرسانهای (PDF، عکس، ویدئو…)
۱۱. ChainForge
ابزار بصری برای مهندسی پرامپت و تست استراتژیهای LLM
۱۲. MostlyAI
تولید دادههای مصنوعی واقعگرایانه برای تست و یادگیری
🐍💻 @Python4all_pro
هفته رایگان DataCamp دوباره شروع شده!
تا 16 خرداد فرصت دارید به همه دورههای این پلتفرم بهصورت کامل و رایگان دسترسی داشته باشید. میتونید توی این مدت مهارتی که دنبالش بودید رو یاد بگیرید و حتی مدرکش رو هم بگیرید. اگه به فکر یادگیری هستید، این یه فرصت عالیه که نباید از دستش بدید!
🔗 لینک سایت DataCamp
https://www.datacamp.com/campaign/free-access-week-june-2026
🐍💻 @Python4all_pro
📂 Reminder about Python map()!
map() — a built-in function that applies the specified function to each element of an iterable object (list, tuple, set, etc.).
The picture shows the basic syntax, an example of use with lambda, and a typical case — data transformation without a manual for loop.
Save it to quickly remember the syntax!
🐍💻 @Python4all_pro
🔥 ۵۰٪ تخفیف روی همه دورههای آموزشی کوئرا کالج فقط برای ۲۴ ساعت
✨ چه دورههایی داریم؟
🔹 دروازه ورود به برنامهنویسی | دروازه ورود به هوشمصنوعی
🔹 پایتون مقدماتی | پایتون پیشرفته
🔹 طراحی سایت با وردپرس
🔹 آموزش بکاند با جنگو
🔹 فرانتاند (از Html تا انجام چند پروژه کامل)
🔹 آموزش سئو
🔹 آموزش لینوکس با جادی
🔹 اتوماسیون با n8n
🔹 آموزش عملی هک و امنیت
🔹 و کلی دوره دیگه...
👨💻 از مقدماتی تا پیشرفته
📜 گواهی معتبر کوئرا کالج
📚 تمرین و پروژه محور
✔️ داوری خودکار
💳 امکان پرداخت قسطی
✅ اطلاعات بیشتر و ثبتنام:
🔗 quera.org/r/1ulwg
نسخه فارسی مستندات رسمی پایتون
بسیاری از علاقهمندان به برنامهنویسی هنگام مطالعه مستندات اصلی پایتون، با چالش زبان انگلیسی مواجه هستند. جهت تسهیل این فرآیند یادگیری، پروژه ترجمه کامل مستندات python-docs به زبان فارسی با هدف دسترسی آسانتر به منابع معتبر اجرا شده است.
این منبع، معتبرترین مرجع ترجمهشده برای مطالعه دقیق ساختار پایتون محسوب میشود. علاقمندان میتوانند علاوه بر بهرهمندی از این مستندات، جهت بهبود کیفیت ترجمه و مشارکت در توسعه پروژه، به مخزن مذکور در گیتهاب مراجعه نمایند.
دسترسی به پروژه:
🔗 github.com/Revisto/python-docs-fa
📱 @Python4all_pro
نسخه فارسی مستندات رسمی پایتون
بسیاری از علاقهمندان به برنامهنویسی هنگام مطالعه مستندات اصلی پایتون، با چالش زبان انگلیسی مواجه هستند. جهت تسهیل این فرآیند یادگیری، پروژه ترجمه کامل مستندات python-docs به زبان فارسی با هدف دسترسی آسانتر به منابع معتبر اجرا شده است.
این منبع، معتبرترین مرجع ترجمهشده برای مطالعه دقیق ساختار پایتون محسوب میشود. علاقمندان میتوانند علاوه بر بهرهمندی از این مستندات، جهت بهبود کیفیت ترجمه و مشارکت در توسعه پروژه، به مخزن مذکور در گیتهاب مراجعه نمایند.
دسترسی به پروژه:
🔗 github.com/Revisto/python-docs-fa
📱 @Python4all_pro
اگر بهدنبال اجرای مدلهای زبانی در زیرساخت داخلی سازمان هستید، این ویدئوی آموزشی رایگان برای شماست. 🎯
در این ویدئو، بهصورت عملی میبینید که چگونه با vLLM یک سرویس LLM داخلی راهاندازی کنید و مدلهای زبانی را بدون وابستگی به OpenAI و اینترنت جهانی، روی سرورهای داخلی اجرا کنید. 🖥️
سرفصلهای ویدئوی آموزشی:
✅ راهاندازی سرویس LLM داخلی سازگار با APIهای OpenAI
✅ استفاده حداکثری از توان GPU برای پردازش سریع و دستهای
✅ استقرار مدلهای 7B تا 20B برای تحلیل دادههای سازمانی
✅ استفاده از معماری vLLM برای افزایش سرعت و ظرفیت پردازش
✅ ارائه خروجی JSON برای اتصال مستقیم به سیستمهای داخلی
برای مشاهده رایگان این ویدئوی آموزشی، از طریق لینک زیر اقدام کنید:
https://zaya.io/iv2ha