صرفا جهت اطلاع برنامه‌نویسان

آموزش نصب node.js و npm در اوبونتو 24.04 🔥 + برای آموزش کلیک کنید + #linux #js #npm 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

فارغ ز دو عالم 😂😴 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

دستورات حذف دایرکتوری در لینوکس 🗑 #linux 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

بهترین کتاب‌های یادگیری C ⚡️ C Programming: A Modern Approach (2nd Edition) – K. N. King یکی از کامل‌ترین کتاب‌ها برای یادگیری اصولی C؛ از مفاهیم پایه تا اشاره‌گرها، مدیریت حافظه و پروژه‌های کاربردی. The C Programming Language (2nd Edition) – Brian Kernighan, Dennis Ritchie کتاب کلاسیک زبان C، نوشته‌ی یکی از خالقانش. کوتاه، دقیق و عالی برای درک روح واقعی C؛ البته برای شروعِ کاملاً صفر کمی فشرده است. Head First C – David Griffiths, Dawn Griffiths آموزشی، تصویری و پروژه‌محور؛ مناسب کسانی که دوست دارند مفاهیم سختی مثل Pointer و Memory را با مثال‌های ملموس‌تر یاد بگیرند. #c 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

بله اینطوریاس 😁 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

🎮 معرفی یک بازی برای یادگیری Vim بازی Vim Adventures یک بازی ماجراجویی دوبعدی برای یادگیری و مسلط شدن به Vim است؛ ادیتوری که به خاطر دستوری و ترمینالی بودنش برای خیلی‌ها در ابتدا سخت و عجیب به نظر میرسد. در این بازی باید با همان کلیدها و میانبرهای Vim حرکت کنید، در مسیرها پیش بروید، معما حل کنید، آیتم جمع کنید و با شخصیت‌های مختلف تعامل داشته باشید. بازی از کلیدهای ساده h، j، k و l برای حرکت شروع میشود و کم‌کم کلیدها و دستورات جدید Vim را به شما یاد میدهد. نکته جذابش این است که به جای حفظ کردن خشک و خالی دستورات، آنها را در قالب بازی و به شکل بصری تمرین میکنید و به مرور در حافظه عضلانی شما جا میافتند. نسخه پایه بازی هم به صورت رایگان داخل مرورگر قابل اجراست و برای تمرین بیشتر، چالش‌های اضافه‌ای هم در نسخه‌های پولی وجود دارد. 🔗 [ https://vim-adventures.com ] #vim #linux 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

اگه یه آموزش سریع برای Numpy میخواین این چیز خوبیه: کلیک کنید #python #numpy #data_analysis 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

وای 🤣🤣🤣🤣 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

🤖 ۵ کتابخانه پایتون که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی باید بشناسید اگر میخواید وارد حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بشید، این ۵ کتابخانه از بهترین نقطه‌های شروع هستن: 🔹 یک. NumPy | محاسبات عددی پایه بسیاری از کتابخانه‌های علمی و هوش مصنوعی پایتونه و برای کار با آرایه‌ها، ماتریس‌ها و محاسبات ریاضی استفاده میشه. 🔹 دو. Pandas | کار با داده‌ها داده‌های واقعی معمولا تمیز و مرتب نیستن! Pandas برای خواندن، پاکسازی، فیلتر و تحلیل داده‌ها استفاده میشه. 🔹 سه. Scikit-learn | یادگیری ماشین باهاش میتونید بدون پیاده‌سازی الگوریتم‌ها از صفر، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مثل Linear Regression و Random Forest رو بسازید. 🔹 چهار. PyTorch | یادگیری عمیق یکی از محبوب‌ترین ابزارها برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی و پروژه‌های Deep Learning مثل تشخیص تصویر و پردازش داده‌های پیچیده. 🔹 پنج. Matplotlib | مصورسازی داده کمکتون میکنه داده‌ها رو به شکل نمودارهای مختلف نمایش بدید تا الگوها و روابط بین داده‌ها راحت‌تر قابل درک باشن. 📌 مسیر پیشنهادی: NumPy → Pandas → Matplotlib → Scikit-learn → PyTorch اگر قصد دارید وارد حوزه AI بشید، این ۵ کتابخانه میتونن نقطه شروع خیلی خوبی برای مسیرتون باشن. 🚀 #ai #python 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

فقط لجندها درک میکنن 😁 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

🔷کتابخانه Pydantic | اعتبارسنجی و مدیریت داده در پایتون کتابخانه Pydantic یکی از کتابخانه‌های بسیار محبوب پایتونه که برای اعتبارسنجی (Validation)، تبدیل و ساختاردهی داده‌ها استفاده میشه. ایده‌اش خیلی ساده‌ست: شما مشخص میکنی داده‌ای که برنامه باید دریافت کنه چه شکلی باشه، چه نوعی داشته باشه و چه محدودیت‌هایی براش وجود داشته باشه؛ from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): name: str age: int بعد Pydantic خودش داده رو بررسی میکنه و در صورت نیاز بعضی تبدیل‌های نوعی رو هم انجام میده. مثلا میتونی بگی name باید رشته باشه، age باید عدد باشه و email باید فرمت ایمیل داشته باشه. user = User(name="Ali", age="27") print(user.name) #Ali print(user.age) #27 این ویژگی باعث شده Pydantic توی پروژه‌های API و Backend مخصوصا در کنار FastAPI خیلی پرکاربرد باشه و برای تعریف Request/Response، تنظیمات برنامه، کار با JSON و جلوگیری از ورود داده‌های نامعتبر به منطق اصلی برنامه استفاده بشه. خلاصه اگر بخوای با داده‌های ورودی تمیز، قابل اعتماد و ساختاریافته کار کنی، Pydantic یکی از اون ابزارهاییه که خیلی زود میفهمی چرا همه جا اسمش رو میشنوی. #python 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

البته ChatGPT از قلم افتاده 🙂 #python 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

🤣🤣🤣 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

مقایسه دستیارهای هوش‌مصنوعی برای برنامه‌نویسی 🤖 #vibe_coding 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

این بهترین میمی بود که این ماه دیدم 😂😂😂 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

انواع لایسنس‌های متن‌باز رو بشناسید 👌🏻 #open_source 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

وقتی بعد از سالها جاوا کار کردن میای سراغ پایتون: #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

⚡️ کدوم بهتره؟ Claude Code یا Github Copilot ؟ اگر دوست داشتین مقایسه کامل رو بخونید اینجا کلیک کنید. #vibe_coding 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

😂😎 #programming_joke 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips

اگر با اکوسیستم پایتون کار می‌کنید، این کتابخانه‌ها و فریمورک‌ها می‌توانند جایگزین یا مکمل ابزارهای قدیمی‌تر باشند: 🔹 Polars → جایگزین یا مکمل Pandas برای پردازش داده‌های جدولی با سرعت بسیار بالاتر، مخصوصا روی دیتاست‌های بزرگ. 🔹 Ruff → جایگزین Flake8، Black و isort یک ابزار فوق سریع برای بررسی کیفیت کد (Lint) و فرمت کردن پروژه‌های پایتون. 🔹 DuckDB → جایگزین دیتابیس‌های SQL محلی اجازه می‌دهد بدون راه‌اندازی سرور، کوئری‌های SQL را روی فایل‌ها و داده‌های محلی اجرا کنید. 🔹 Pandera → مکمل اعتبارسنجی داده‌ها قبل از اینکه داده‌های خراب وارد تحلیل یا مدل شوند، آن‌ها را بررسی و اعتبارسنجی می‌کند. 🔹 JAX → جایگزین NumPy در پروژه‌های هوش مصنوعی محاسبات عددی بسیار سریع به همراه قابلیت مشتق‌گیری خودکار برای یادگیری ماشین. 🔹 Textual → جایگزین اسکریپت‌های ساده ترمینال برای ساخت برنامه‌های تعاملی و زیبا در محیط ترمینال. 🔹 LlamaIndex → مکمل پروژه‌های LLM و RAG داده‌های شخصی یا سازمانی شما را به مدل‌های زبانی متصل می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر تولید کنند. 🔹 Robyn → جایگزین Flask و FastAPI در برخی پروژه‌ها یک فریمورک وب بسیار سریع با Runtime نوشته‌شده با Rust که برای ساخت APIهای پرترافیک طراحی شده است. 🔹 PyScript → جایگزین جاوااسکریپت در بعضی سناریوها امکان اجرای کدهای پایتون را مستقیما داخل مرورگر فراهم می‌کند و برای پروژه‌های ساده وب گزینه جالبی است. #python 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ @programming_tips