💡به تعدادی برنامه نویس و شبکه و دانشجو خیلی فوری نیازمندیم.

👉 /channel/addlist/mJbxoJ8Mn-JjNzU8

‼️ رایگانظرفیت محدود➡️

Читать полностью…

📊 رگرسیون خطی یا رگرسیون منطقی؟

هر دو از مهم‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند، اما برای دو مسئله کاملاً متفاوت طراحی شده‌اند.

🔹 رگرسیون خطی → پیش‌بینی مقادیر عددی (مثل قیمت، دما و فروش)
🔹 رگرسیون منطقی → دسته‌بندی و پیش‌بینی احتمال وقوع یک کلاس (مثل اسپم یا غیر اسپم)

اگر این تفاوت را خوب درک کنید، انتخاب مدل مناسب برای پروژه‌هایتان بسیار ساده‌تر خواهد شد.

@voidcompile

Читать полностью…

🐻 آیا Pandas هنوز بهترین انتخاب است؟

اگر با داده‌های بزرگ کار می‌کنید، وقت آن رسیده نگاهی به Polars بیندازید؛ کتابخانه‌ای که با تکیه بر Rust، سرعت بالا و مصرف حافظه کمتر، به یکی از محبوب‌ترین ابزارهای تحلیل داده تبدیل شده است.

چرا Polars؟
⚡ سرعت بسیار بالا
💾 مصرف حافظه کمتر
🧵 پشتیبانی از پردازش چندرشته‌ای (Multi-threading)
📊 مناسب برای Data Science و Data Engineering
🐍 سازگار با اکوسیستم پایتون

اگر هنوز از Pandas استفاده می‌کنید، این پست را ذخیره کنید؛ شاید پروژه بعدی‌تان با Polars سریع‌تر اجرا شود. 🚀

#Python #Polars #DataScience #DataEngineering

@voidcompile

Читать полностью…

الگوریتم Prim یکی از معروف‌ترین الگوریتم ها
پیاده سازی کد با پایتون:

import heapq
def prim(graph, start=0):
    visited = set()
    min_heap = [(0, start, -1)]  # (weight, node, parent)
    mst = []
    total_weight = 0
    while min_heap:
        weight, node, parent = heapq.heappop(min_heap)
        if node in visited:
            continue
        visited.add(node)
        total_weight += weight
        if parent != -1:
            mst.append((parent, node, weight))
        for neighbor, edge_weight in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                heapq.heappush(min_heap, (edge_weight, neighbor, node))
    return mst, total_weight
graph = {
    0: [(1, 2), (2, 4), (3, 1)],
    1: [(0, 2), (3, 6)],
    2: [(0, 4), (3, 3), (4, 5)],
    3: [(0, 1), (1, 6), (2, 3), (5, 2)],
    4: [(2, 5), (5, 7)],
    5: [(3, 2), (4, 7)]
}
mst, cost = prim(graph)
print("Edges in MST:")
for u, v, w in mst:
    print(f"{u} -- {v} (weight={w})")
print(f"\nTotal Cost = {cost}")

@voidcompile

Читать полностью…

Machine Learning Design Patterns

مشاهده بقیه کتاب ها و پی دی اف های کانال:
#pdf@voidcompile
#book@voidcompile


@voidcompile

Читать полностью…

🐢 چه کسی گفته برنامه‌نویسی فقط متن و اعداد است؟

با چند خط کد و کتابخانه Turtle می‌توان الگوهای هندسی و آثار هنری جذابی خلق کرد. ترکیب ریاضیات، رنگ‌ها و کدنویسی گاهی نتایجی خلق می‌کند که بیشتر شبیه هنر هستند تا کد.

شاید یکی از بهترین راه‌ها برای یادگیری حلقه‌ها، توابع و هندسه، همین بازی کردن با Turtle باشد. 🎨✨

import turtle
import colorsys

screen = turtle.Screen()
screen.bgcolor("black")

pen = turtle.Turtle()
pen.speed(0)
pen.width(2)
pen.hideturtle()

n = 300

for i in range(n):
    hue = i / n
    pen.pencolor(colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1, 1))

    pen.circle(i * 0.8)
    pen.left(91)

turtle.done()

آموزش های پایتون :
#LearnPython@voidcompile

@voidcompile

Читать полностью…

فکر می‌کنید کارت گرافیک فقط برای بازی است؟

امروزه بسیاری از ابزارهای برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی از قدرت GPU استفاده می‌کنند:

⚡ آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با CUDA
⚡ پردازش موازی و محاسبات سنگین
⚡ رندرینگ و گرافیک سه‌بعدی
⚡ شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی
⚡ ویرایش ویدئو و تولید محتوا
⚡ اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی سیستم شخصی

البته برای شروع برنامه‌نویسی نیازی به کارت گرافیک گران‌قیمت ندارید؛ اما اگر وارد دنیای AI، Data Science یا پردازش‌های سنگین شوید، یک GPU مناسب می‌تواند ساعت‌ها از زمان شما را ذخیره کند. 🚀


#NVIDIA #CUDA #GPU

@voidcompile

Читать полностью…

🐳پلتفرم Docker چیست و چرا اینقدر محبوب شده است؟

فرض کنید پروژه شما روی لپ‌تاپ خودتان بدون مشکل اجرا می‌شود، اما وقتی آن را به سرور یا سیستم شخص دیگری منتقل می‌کنید با خطاهای وابستگی، نسخه‌های متفاوت پکیج‌ها یا تنظیمات سیستم‌عامل مواجه می‌شوید.

کار Docker این است که مشکل را حل می‌کند:

برنامه شما را به همراه تمام وابستگی‌ها، کتابخانه‌ها و تنظیمات موردنیاز داخل یک Container قرار می‌دهد تا در هر سیستمی دقیقاً به همان شکل اجرا شود.

برخی از کاربردهای Docker:
✅ استقرار سریع برنامه‌ها روی سرور
✅ ساخت محیط توسعه یکسان برای تمام اعضای تیم
✅ اجرای پایگاه‌های داده مانند PostgreSQL و MongoDB در چند ثانیه
✅ توسعه معماری‌های Microservice
✅ اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
✅ استفاده در فرآیندهای DevOps و CI/CD

به همین دلیل Docker امروزه به یکی از ابزارهای ضروری برای توسعه‌دهندگان Backend، مهندسان DevOps، متخصصان Cloud و حتی پژوهشگران AI تبدیل شده است.

اگر هنوز Docker را یاد نگرفته‌اید، احتمالاً یکی از مفیدترین ابزارهایی است که می‌توانید به جعبه ابزار فنی خود اضافه کنید. 🚀

#Docker #Container

@voidcompile

Читать полностью…

🚀 این بار OpenAI فقط یک مدل معرفی نکرده؛ بلکه یک خانواده کامل از مدل‌ها را معرفی کرده است:

☀️ GPT-5.6 Sol
قوی‌ترین عضو خانواده؛ برای برنامه‌نویسی، پژوهش علمی، امنیت سایبری و مسائل پیچیده طراحی شده است.

🌍 GPT-5.6 Terra
نسخه متعادل خانواده؛ ترکیبی از قدرت پردازش، سرعت و بهره‌وری برای طیف گسترده‌ای از کاربردهای حرفه‌ای.

🌙 GPT-5.6 Luna
سریع‌ترین و سبک‌ترین عضو خانواده؛ مناسب برای پردازش‌های حجیم و سناریوهایی که سرعت پاسخ اهمیت بالایی دارد.

در حال حاضر این مدل‌ها فقط از طریق API و Codex در اختیار تعداد محدودی از سازمان‌ها و شرکای مورد اعتماد OpenAI قرار گرفته‌اند و هنوز در ChatGPT در دسترس نیستند.

فعلا OpenAI اعلام کرده است که پس از پایان مرحله Preview و انجام آزمایش‌ها و بررسی‌های بیشتر، خانواده GPT-5.6 طی هفته‌های آینده به صورت عمومی در ChatGPT، API و Codex عرضه خواهد شد. 🚀

#OpenAI #GPT56 #AI

@voidcompile

Читать полностью…

هر توزیع لینوکس چه کاربردی دارد و برای چه منظوری طراحی شده است؟

توزیع Ubuntu: ساده، پرکاربرد و مناسب برای شروع و انجام کارهای روزمره.

توزیع Linux Mint: شبیه به محیط ویندوز، سبک و مناسب برای مهاجرت آسان از سیستم‌عامل‌های دیگر.

توزیع Arch Linux: حداقلی، قدرتمند و ویژه کاربران حرفه‌ای.

توزیع Debian: پایدار و قابل اعتماد، مناسب برای سرورها و پروژه‌های بلندمدت.

توزیع Fedora: مدرن، سریع و همگام با آخرین دستاوردهای فناوری.

توزیع Kali Linux: ابزارمحور و اختصاصی برای امنیت سایبری و تست نفوذ.

🐧 @voidcompile

Читать полностью…

۳ قابلیت مخفی پایتون که باید بلد باشی

1️⃣ جابه‌جایی متغیرها بدون متغیر کمکی

a, b = 10, 20
a, b = b, a

print(a, b)

خروجی:

20 10


2️⃣ شمارش تکرار عناصر با یک خط کد

from collections import Counter

items = ["python", "ai", "python", "linux"]

print(Counter(items)

خروجی:

Counter({'python': 2, 'ai': 1, 'linux': 1})


3️⃣ خواناتر کردن اعداد بزرگ

budget = 1_000_000
salary = 15_500_000

print(budget)
print(salary)

خروجی:

1000000
15500000

📌 آندرلاین‌ها فقط برای خوانایی هستند و روی مقدار عدد تأثیری ندارند.

#Python #Programming #Coding #Developer #PythonTips #Tech #VoidCompile

@voidcompile

Читать полностью…

🔍 Binary Search (جست‌وجوی دودویی)

یکی از سریع‌ ترین الگوریتم‌ های جست‌ و جو برای داده‌ های مرتب‌ شده است. ایده ساده است: به‌جای بررسی تک‌ تک عناصر، هر بار فضای جست‌ و جو را نصف می‌کنیم.

✅ پیچیدگی زمانی: O(log n)
✅ بسیار سریع‌تر از جست‌وجوی خطی O(n)
✅ نیازمند داده‌ های مرتب‌ شده

کاربردها:
• جست‌ و جو در پایگاه‌های داده و سیستم‌ های بزرگ
• بهینه‌ سازی و حل مسائل الگوریتمی
• یافتن هایپرپارامترها در یادگیری ماشین
• جست‌ و جو در فضای پاسخ مسائل عددی (Binary Search on Answer)

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2

        if arr[mid] == target:
            return mid

        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1

        else:
            right = mid - 1

    return -1  # پیدا نشد


# مثال
numbers = [2, 5, 7, 10, 12, 23, 34, 37, 41, 45, 50]

target = 37
index = binary_search(numbers, target)

if index != -1:
    print(f"عدد در اندیس {index} پیدا شد.")
else:
    print("عدد پیدا نشد.")

@voidcompile

Читать полностью…

برنامه نویسی فقط کد زدن نیست ...

📝الگوریتم هایی که نمی توانند تجربیات گذشته را به خاطر بسپارند محکوم به تکرار اند.
@voidcompile

Читать полностью…

✅️برخی از آپدیت های جدید پایتون رو بررسی کنیم :

🧵یک: Free-threading رسمی (بدون GIL)
یعنی چند thread واقعاً همزمان اجرا میشن → مناسب AI و بیوانفورماتیک و پردازش سنگین

🧬 دو :Template Strings (t-strings)
یه نسخه خیلی قدرتمندتر از f-string برای پردازش امن‌تر متن

🧾سه: Deferred Annotations (تأخیر در type hint evaluation)
تایپ‌هینت‌ها دیگه سریع‌تر و تمیزتر اجرا میشن (مهم برای پروژه‌های بزرگ)

🔄چهار: Subinterpreters در stdlib
یعنی چند محیط پایتون جدا داخل یک برنامه → خیلی مهم برای parallel architecture

@voidcompile

Читать полностью…

پروژه ی جدیدی که داخلش دو تا الگوریتم یادگیری ماشین رو ترکیب کردم و تلاش کردم که پیش بینی خوبی برای تشخیص متاستاز انجام بدم.

این پروژه با استفاده از دو الگوریتم
XGBoost و RandomForest
انجام شده و شما میتونین کد و نتایج رو در گیت هاب مشاهده کنین :

GitHub
LinkedIn

@voidcompile

Читать полностью…

✔️ 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/mJbxoJ8Mn-JjNzU8

Читать полностью…

🚨 یکی از عجیب‌ترین اتفاقات تاریخ تلگرام!

دامنه t[.]me که سال‌ها برای لینک کانال‌ها، گروه‌ها و پروفایل‌های تلگرام استفاده می‌شد، از DNS جهانی حذف شد و میلیون‌ها لینک تلگرام از دسترس خارج شدند.

بر اساس گزارش‌ها، این اتفاق پس از تحریم شرکت First VPN Service توسط OFAC رخ داد؛ شرکتی که گفته می‌شود با گروه‌های باج‌افزاری همکاری داشته است. از آنجا که یکی از شناسه‌های این شرکت یک کانال تلگرام روی دامنه t[.]me بود، گزارش‌ها حاکی از آن است که رجیستری دامنه .me کل دامنه t[.]me را از DNS خارج کرده است.

باج‌افزار (Ransomware) نوعی بدافزار (Malware) است که پس از آلوده کردن سیستم، فایل‌ها یا کل دستگاه را رمزگذاری (Encrypt) می‌کند و سپس از قربانی درخواست باج (Ransom) می‌کند تا کلید رمزگشایی را در اختیارش قرار دهد.

🟢 آپدیت | ۱۴ جولای ۲۰۲۶

دامنه t.me دوباره به حالت عادی بازگشته و لینک‌های تلگرام مجدداً در دسترس هستند.

بر اساس اعلام DomainME، دامنه به دلیل الزامات تطبیق با تحریم‌های OFAC به حالت serverHold درآمده بود و اکنون این محدودیت برداشته شده است.

#Telegram #CyberSecurity #DNS #OFAC

@voidcompile

Читать полностью…

🚀 هر برنامه‌ نویس حرفه‌ای Git را بلد است؛
سؤال این نیست که «به Git نیاز داری یا نه»...
سؤال این است که چقدر خوب از آن استفاده می‌کنی.

این Cheat Sheet را ذخیره کن؛
دیر یا زود به یکی از این دستورات نیاز خواهی داشت. 📌

#Git #Programming


@voidcompile

Читать полностью…

🚨 «دیگه برنامه‌ نویسی یاد نگیرید! هوش مصنوعی همه‌ چیز را انجام می‌دهد.»

احتمالاً این جمله را بارها در شبکه‌ های اجتماعی دیده‌ اید؛ اما آیا واقعاً درست است؟

واقعیت این است که هوش مصنوعی بسیاری از کارها را سریع‌تر کرده، اما هنوز کسی باید بداند چه چیزی بسازد، چرا بسازد و چگونه آن را ارزیابی و اصلاح کند.

برنامه‌ نویسی فقط نوشتن کد نیست؛
بلکه حل مسئله، طراحی سیستم، تحلیل داده، معماری نرم‌ افزار و درک منطق پشت یک محصول است. هوش مصنوعی می‌تواند در این مسیر یک دستیار فوق‌ العاده باشد، اما جایگزین این مهارت‌ ها نیست.

در واقع، کسانی که برنامه‌ نویسی بلد باشند، بیشترین بهره را از ابزارهای هوش مصنوعی خواهند برد؛ و کسانی که آن را ندانند، اغلب فقط مصرف‌کننده این ابزارها خواهند بود.

هوش مصنوعی پایان برنامه‌نویسی نیست؛ بلکه آغاز فصل جدیدی از آن است.

نظر شما چیست؟

#Programming #ArtificialIntelligence #Python


@voidcompile

Читать полностью…

📚 اگر وارد دنیای یادگیری ماشین شده‌اید و از خودتان می‌پرسید:

«چطور مدل‌های ML را از مرحله آزمایش به یک سیستم واقعی و قابل استفاده تبدیل کنیم؟»

کتاب Machine Learning Design Patterns یکی از بهترین منابع برای پاسخ به این سؤال است.

این کتاب به جای تمرکز صرف روی الگوریتم‌ها، روی مشکلات واقعی توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی تمرکز می‌کند؛ از آماده‌سازی داده و آموزش مدل گرفته تا استقرار، مانیتورینگ و مقیاس‌پذیری.

برخی موضوعات جذاب کتاب:
🧠 Data Representation Patterns
⚙️ Training Patterns
🚀 Deployment Patterns
📊 Monitoring Patterns
🔄 Reproducibility Patterns

اگر می‌خواهید از «ساخت مدل» به سمت «ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی واقعی» حرکت کنید، این کتاب ارزش خواندن دارد.

#MachineLearning #MLOps #AI

📖دانلود پی دی اف کتاب : 👇
@voidcompile

Читать полностью…

⚡ Python Tip

می‌خواهی بدانی اجرای کدام بخش کدت کند است؟

import time

start = time.perf_counter()

# Your code here

end = time.perf_counter()

print(f"Execution Time: {end - start:.4f} seconds")

اولین قدم برای بهینه‌سازی، اندازه‌گیری است.
#LearnPython@voidcompile

@voidcompile

Читать полностью…

💻 کدام پردازنده Intel برای برنامه‌نویسی مناسب‌تر است؟

🔹 پردازنده Core i5 برای اکثر برنامه‌نویسان بهترین تعادل بین قیمت و عملکرد را ارائه می‌دهد.

🔹 پردازنده Core i7 انتخاب مناسبی برای Docker، ماشین‌های مجازی و پروژه‌های سنگین‌تر است.

🔹پردازنده Core i9 و Core Ultra بیشتر برای هوش مصنوعی، شبیه‌سازی و پردازش‌های حرفه‌ای طراحی شده‌اند.

اما این به معنی آن نیست که برای شروع برنامه‌نویسی به سخت‌افزار گران‌قیمت یا پردازنده‌های قدرتمند نیاز دارید. بسیاری از برنامه‌نویسان مسیر خود را با سیستم‌های معمولی آغاز کرده‌اند و مهارت، تجربه و پشتکار همیشه مهم‌تر از مشخصات سخت‌افزاری بوده است. 🚀

#Intel #CPU

@voidcompile

Читать полностью…

🔴 AMD 🟢 NVIDIA
💰 کدام یک حافظه ویدیویی (VRAM) بیشتری با ارزش قیمتی بالاتر ارائه می‌دهد؟ (AMD)

⚡️ کدام یک بهترین عملکرد در ردیابی پرتو (Ray Tracing)، DLSS و اکوسیستم CUDA برای هوش مصنوعی و کاربردهای حرفه‌ای دارد؟ (NVIDIA)

#AMD #NVIDIA #CUDA #DLSS #GPU #AI #Gaming

@voidcompile

Читать полностью…

🔥 ۵ ماژول کمتر شناخته‌شده پایتون که زندگی برنامه‌نویس‌ها را راحت‌تر می‌کنند

1️⃣ "pathlib"
کار با فایل‌ها و پوشه‌ها به روش مدرن و خوانا

from pathlib import Path

for file in Path(".").glob("*.py"):
    print(file)

2️⃣ "collections"
ساختمان داده‌های قدرتمند مثل "Counter" و "defaultdict"

from collections import Counter

print(Counter("voidcompile"))

3️⃣ "itertools"
ابزارهای حرفه‌ای برای ترکیب، جایگشت و حلقه‌های پیشرفته

from itertools import permutations

print(list(permutations([1, 2, 3])))

4️⃣ "secrets"
تولید رمزهای تصادفی و امن

import secrets

print(secrets.token_hex(16))

5️⃣ "timeit"
اندازه‌گیری سرعت اجرای کد

import timeit

print(timeit.timeit("sum(range(100))", number=10000))

💡 نکته جالب:
همه این ماژول‌ها به صورت پیش‌فرض داخل پایتون هستند و نیازی به نصب هیچ پکیجی ندارند.

#Python #Programming #Coding

بقیه آموزش های پایتون :
#LearnPython@voidcompile

@voidcompile

Читать полностью…

CNN یا RNN

دو معماری مهم در یادگیری عمیق، اما با مأموریت‌های کاملاً متفاوت:

🖼️ الگوریتم CNN برای پردازش تصاویر و داده‌ های فضایی
📝الگوریتم RNN برای پردازش داده‌ های ترتیبی و زمانی

اگر بخواهی یک عکس را تحلیل کنی، CNN انتخاب اول است.
اگر بخواهی ترتیب کلمات، صدا یا داده‌های زمانی را درک کنی، RNN وارد میدان می‌شود.

#AI #DeepLearning #MachineLearning #CNN #RNN #Python #DataScience

@voidcompile

Читать полностью…

🚀 ۷ سایت که هر برنامه‌ نویس باید بداند.

1️⃣ roadmap.sh
https://roadmap.sh
نقشه راه یادگیری برای Python، AI، Backend، DevOps و ده‌ها حوزه دیگر.

2️⃣ devdocs.io
https://devdocs.io
مستندات صدها زبان و فریم‌ورک در یک جا؛ سریع و بدون شلوغی.

3️⃣ regex101.com
https://regex101.com
بهترین ابزار برای تست و یادگیری Regex با توضیح لحظه‌ای.

4️⃣ excalidraw.com
https://excalidraw.com
طراحی دیاگرام، فلوچارت و معماری پروژه در چند ثانیه.

5️⃣ replit.com
https://replit.com
اجرای کد و ساخت پروژه بدون نیاز به نصب چیزی روی سیستم.

6️⃣ jsonformatter.org
https://jsonformatter.org
فرمت، اعتبارسنجی و خواندن آسان فایل‌های JSON.

7️⃣ tinywow.com
https://tinywow.com
مجموعه‌ای از ابزارهای رایگان برای PDF، تصویر، ویدئو و فایل‌ها.

💡 اگر برنامه‌ نویس هستی این پست را ذخیره کن؛ دیر یا زود به همه این ابزارها نیاز پیدا می‌کنی.


#Python #Programming #Coding #Developer #WebDev #AI #MachineLearning #DataScience


@voidcompile

Читать полностью…

💻 ۵ پروژه هوش مصنوعی که کارفرماها واقعاً دوست دارند در رزومه ببینند

1️⃣ دستیار هوشمند تحلیل فایل PDF
فایل را می‌گیرد، خلاصه می‌کند و به سؤالات کاربر پاسخ می‌دهد.

2️⃣ سیستم تشخیص اسپم و فیشینگ
ایمیل‌ها یا پیام‌ها را تحلیل کرده و موارد مشکوک را شناسایی می‌کند.

3️⃣ موتور جستجوی هوشمند اسناد
به جای جستجوی کلمات، مفهوم سؤال را درک می‌کند و پاسخ مرتبط پیدا می‌کند.

4️⃣ تحلیل احساسات کاربران
بررسی نظرات کاربران و استخراج میزان رضایت یا نارضایتی آن‌ها.

5️⃣ دستیار برنامه‌نویسی مبتنی بر LLM
توضیح کد، رفع خطا و تولید مستندات پروژه به‌صورت خودکار.

🎯 تفاوت بین یک پروژه معمولی و یک پروژه رزومه‌ساز؟

پروژه رزومه‌ساز فقط «کار می‌کند» نیست؛
بلکه کد تمیز، مستندات، GitHub فعال و توضیح فنی قابل دفاع دارد.

بسیاری از افراد دوره‌های زیادی می‌بینند،
اما کسانی استخدام می‌شوند که بتوانند یک پروژه واقعی را از ایده تا محصول بسازند.

📌 این پست را ذخیره کن؛ شاید پروژه بعدی تو یکی از همین‌ها باشد.

#AI #Python #MachineLearning #GitHub #Programming

@voidcompile

Читать полностью…

🚀 Claude 3.5
نسخه جدید هوش مصنوعی معرفی شد!

حالا Anthropic با مدل جدید Claude قدم بزرگ‌تری در دنیای AI برداشته است 🤖

این مدل با تمرکز روی:
🧠 استدلال عمیق‌تر و حل مسائل پیچیده‌تر
💻 کدنویسی، دیباگ و توسعه پروژه‌های بزرگ‌تر
📄 تحلیل اسناد، داده‌ها و تحقیقات طولانی
⚡ انجام وظایف چندمرحله‌ای و طولانی‌تر

به یک دستیار هوشمندتر برای کارهای حرفه‌ای تبدیل شده است.

آینده هوش مصنوعی فقط جواب دادن نیست؛
ساختن، تحلیل کردن و همکاری با انسان‌هاست. 💙

#Claude #Anthropic #AI #ArtificialIntelligence #MachineLearning

@voidcompile

Читать полностью…

درود بر همه ی عزيزان ...
امیدوارم حال همگی خوب باشه 🤍

Читать полностью…

🛰 Data Scientist Roadmap



Picture created by AI
💻 @voidcompile

Читать полностью…