بهترین HDD های اکسترنال در سال 2024 ✨

💾 SanDisk Professional G-Drive - Best Overall
💾 LaCie Mobile Drive - Best Budget
💾 Western Digital My Book - Best High Capacity
💾 Western Digital Elements - Best for NAS
💾 ADATA HD710 Pro - Most Portable

#hardware
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🌸 علی صدیق علی صدق است وصادق
🌺 علی معشوق علی عشق است و عاشق
🌸 علی نور فلق رب المشارق
🌺 علی مافوق ادراک است و فائق
🌸 علی حق است و کشاف الحقایق

عید غدیر خم مبارک باد🌸

#calendar
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

انواع enginner ها 😁

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگر فکر میکنید که جاوااسکریپت سخت و عجیب غریبه، نگاهی به این کد C بندازین 😅

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

جوک برنامه‌نویسی 😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

سایت های کاریابی برنامه نویسان 🧰

📌 jobinja.ir
📌 e-estekhdam.com
📌 jobvision.ir
📌 karboom.io
📌 quera.org
📌 Irantalent.com

#job
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

پروسه توسعه نرم افزار 😁

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

فکت نامحبوب 😂😂😂

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

اگه از VsCode استفاده میکنید، مراقب افزونه‌های مخرب باشید... 🖥

جدیدا خبری منتشر شده که افزونه‌های مخرب داخل Marketplace وی اس کد وجود دارن. پس حتما متن کامل خبر زیر رو بخونید 👇
+ برای مطالعه کلیک کنید +

#news #vscode #security
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

6 ابزار جایگزین chatGPT برای برنامه نویسان 🧠

➕ Codeium
➕ GitHub Copilot
➕ Code whisperer
➕ Tabnine
➕ codex
➕ askcodi

#ai #chatgpt
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

دیباگینگ...😅

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

📒ایده پروژه متوسط برای جاوا اسکریپت📒

📎لیست کارهای روزانه
📎بازی معما و چیستان
📎سبد خرید
📎سیستم احراز هویت

#js #javascript
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

تصور کنید یه بک‌اند کار هستین و اینجا باید پیدا کنید توی کدوم div کدتون رو بنویسید 😁
بله... جهنم همین شکلیه :)))

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

[معرفی فیلم]

🎥 بازی تقلید | The Imitation Game
📆 سال تولید: 2014

✍️ خلاصه داستان:
در طول جنگ جهانی دوم، آلن تورینگ، نابغه ریاضی انگلیسی، سعی میکند با کمک ریاضیدانان همکار خود، رمز انیگما آلمان را بشکند و در عین حال تلاش میکند با زندگی خصوصی پریشان خود کنار بیاید.

#it_movie
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

ایشون یه دیتا آنالیز هستش که یهویی دستش میخوره و تمام برنامه ها رو میزنه با اکسل باز شن 😅

#programming_joke
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

نقشه راه ماشین لرنینگ 🤓

☀️ برای شروع و پیشرفت در یادگیری ماشین (Machine Learning)، داشتن یک نقشه راه دقیق و قدم به قدم بسیار مفید است. در زیر یک نقشه راه جامع برای یادگیری ماشین آورده شده است:

1. مبانی ریاضی و آمار
- جبر خطی: بردارها، ماتریس‌ها، تبدیل‌های خطی، مقدار ویژه و بردار ویژه.
- حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع، مشتقات، انتگرال‌ها، بهینه‌سازی.
- آمار و احتمال: توزیع‌ها، متغیرهای تصادفی، امید ریاضی، تئوری بیز، تست فرضیه‌ها.

2. مبانی برنامه‌نویسی
- زبان برنامه‌نویسی: پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در یادگیری ماشین.
- کتابخانه‌های پایتون: NumPy، Pandas برای کار با داده‌ها؛ Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها.

3. داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌ها
- جمع‌آوری داده‌ها: منابع داده، وب اسکریپینگ، APIها.
- پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن داده‌ها، مدیریت داده‌های ناقص، نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها.
- تحلیل داده‌های اکتشافی: تجزیه و تحلیل داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، استخراج ویژگی‌ها.

4. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
- رگرسیون: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک.
- طبقه‌بندی: درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، K-نزدیکترین همسایه (KNN)، جنگل‌های تصادفی (Random Forest).
- ارزیابی مدل‌ها: دقت، ماتریس درهم‌ریختگی، ROC و AUC.

5. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
- خوشه‌بندی: K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی، DBSCAN.
- کاهش ابعاد: PCA، t-SNE.
- تجزیه و تحلیل انجمنی: قوانین انجمنی، الگوریتم آپریوری.

6. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی شبکه‌های عصبی، لایه‌ها، فعال‌سازی، آموزش شبکه‌های عصبی.
- شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای پردازش تصاویر.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): برای پردازش داده‌های توالی‌دار.
- فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق: TensorFlow، Keras، PyTorch.

7. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مفاهیم پایه: عامل‌ها، محیط، پاداش.
- الگوریتم‌ها: Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، سیاست‌های گرادیان.

8. پروژه‌ها و کاربردها
- پروژه‌های کوچک: انجام پروژه‌های ساده برای درک مفاهیم.
- پروژه‌های عملی: شرکت در مسابقات Kaggle، کار بر روی داده‌های واقعی.
- کاربردها: پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین، توصیه‌گرها.

9. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها
- تنظیم هایپرپارامترها: جستجوی شبکه‌ای، جستجوی تصادفی، جستجوی بیزی.
- روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Dropout، تنظیم (Regularization).

10. مطالعه منابع پیشرفته و به‌روز رسانی
- کتاب‌ها و مقالات علمی: مطالعه کتاب‌های معتبر و مقالات جدید در حوزه یادگیری ماشین.
- دوره‌های آنلاین و وبینارها: شرکت در دوره‌های تخصصی و به‌روز.
- کنفرانس‌ها و کارگاه‌ها: حضور در کنفرانس‌های معتبر برای آشنایی با آخرین پژوهش‌ها و تکنولوژی‌ها

#ml #machine_learning
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips