لقيت خريطة تفاعلية تقيس مدى خطر أن يستبدل الذكاء الاصطناعي وظيفتك.

صاحب المشروع استخدم بيانات عن 342 مهنة في الولايات المتحدة، تشمل:

المهام الفعلية لكل وظيفة
الرواتب
متطلبات التعليم

بعدها صنع تصور بصري تفاعلي.

كيف تقرأ الخريطة؟

حجم المربع = عدد الأشخاص العاملين في هذه المهنة
اللون = مدى قابلية الأتمتة بالذكاء الاصطناعي على مقياس من 0 إلى 10

كلما كانت الوظيفة رقمية أكثر زاد خطر أتمتتها.

الخبر السيئ:

المبرمجين
المحللين

حصلوا على 8–9 من 10 من حيث قابلية الاستبدال بالـAI.

يعني باختصار:
الوظائف اللي تعتمد على العمل المعرفي الرقمي هي الأكثر عرضة للتغيير.joshkale.github.io/jobs/

💡 نصيحة بايثون: استخدام `enumerate` لسهولة التكرار! 🚀

هل سئمت من تتبع الفهارس يدويًا أثناء التكرار عبر القوائم في بايثون؟ إليك طريقة أنيقة ومختصرة باستخدام `enumerate`!

my_list = ['تفاحة', 'موز', 'كرز']
for index, value in enumerate(my_list):
    print(f'العنصر في الفهرس {index} هو: {value}')

الدالة `enumerate()` تأخذ أي كائن قابل للتكرار (مثل القوائم) وتعيد كائن enumerate. في كل تكرار للحلقة، تحصل على زوج من الفهرس والقيمة للعنصر الحالي، مما يجعل الكود أكثر وضوحًا وقابلية للقراءة.

['#بايثون', '#برمجة', '#تعلم_بايثون', '#نصائح_برمجية', '#enumerate']

تخيلوا كانوا يستغلوننا وطلع أننا كنا ندرّب الروبوتات بدون ما ندري 😮

الشركة المطوِّرة للعبة Niantic جمعت حوالي 30 مليار صورة للشوارع والمباني التقطها اللاعبون أثناء لعب Pokémon Go.

هذه الصور أصبحت الآن تُستخدم لتدريب نماذج مشروع Niantic Spatial حتى تتمكن روبوتات التوصيل من التنقل في المدن.

الفكرة أن هذه البيانات تساعد الروبوتات على فهم البيئة ثلاثي الأبعاد والتعرف على الأماكن، خاصة في المناطق التي يكون فيها GPS غير دقيق أو ضعيف.

يعني اللاعبين اللي كانوا يمشوا في الشوارع ويلتقطوا صور الـPokéStops
كانوا فعليًا يبنوا خريطة ضخمة للعالم الحقيقي.

والآن هذه الخريطة تساعد الروبوتات على التنقل.

الخلاصة
جيل كامل من اللاعبين
كان يدرّب الروبوتات مجانًا 🥲

✨ تحسين أداء Python: استخدام list comprehensions

هل تريد كتابة كود Python أنظف وأسرع؟ إليك طريقة رائعة باستخدام list comprehensions!

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)

بدلاً من استخدام حلقة for تقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تسمح لك list comprehensions بإنشاء قوائم بطريقة موجزة وفعالة. الكود أعلاه ينشئ قائمة 'squares' تحتوي على مربعات كل عنصر في القائمة 'numbers'.

['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود_نظيف', '#نصائح_برمجة']

موقع بيعجب ال hr واصحاب LinkedIn 😂

شركة Kagi نزلت مترجم يحوّل أي جملة عادية إلى منشور LinkedIn جاهز 🔥

تكتب مثلًا:
أنا جوعان

ويحوّلها إلى
منشور مليان كلام عن الإنتاجية، النمو، تحسين الموارد، والتواصل وغيره.

مش كذا بس:
تقدر تترجم كلامك إلى لغة الشركات (corporate speak) بيفيدك لو ناوي تتكلم على أحد في الشغل بس بأسلوب محترم 😂translate.kagi.com/?from=en&…

كملت اقرأ كتاب الأمير ورواية مزرعة الحيوان صراحة من أفضل الكتب اللي قرأتها رغم أفكار مكيافيللى اللي ماتتوافق مع اخلاقنا كمسلمين بس طريقة سردة والأفكار كانت رائعة

لقيت أداة SlimToolkit (DockerSlim) لتصغير صور Docker وتحسين الأمان تلقائيًا.

الفكرة:
صور Docker غالبًا مليانة أدوات ومكتبات تطبيقك ما يحتاجها أساسًا.

كيف تشتغل؟
تشغّل مشروعك مؤقت وتراقب كل شيء:
الملفات المستخدمة
system calls
البورتات

وبعدها تحذف كل الزايد.

النتيجة:
حجم أصغر بكثير (أحيانًا ×10)
أمان أعلى
صورة أنظف

بدون ما تغيّر أي شيء في الحاويه.

غير التصغير، الأداة تساعدك تفهم فعلًا
إيش يستخدم تطبيقك داخل الكونتينر.

يمكن تفيدكمgithub.com/slimtoolkit/slim

🚀 تحسين أداء Python بكفاءة: دليل المبتدئين!

هل تريد تسريع برامج Python الخاصة بك؟ إليك نصيحة بسيطة وفعالة باستخدام مفهوم "List Comprehensions"!

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)

بدلاً من استخدام حلقة for تقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تسمح لك List Comprehensions بكتابة كود أقصر وأكثر قابلية للقراءة لإنشاء القوائم بناءً على قوائم موجودة. إنها طريقة أنيقة وفعالة في Python!

['#Python', '#برمجة', '#تطوير', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعليم_برمجة']

تطبيق GitHub-Store عبارة عن متجر مفتوح للتطبيقات مبني على GitHub.

الفكرة:
تثبت وتحدّث البرامج مباشرة من GitHub Releases.

الميزة الأساسية:
يتابع البرامج المثبتة
ينبهك بأي تحديث جديد
يخليك دائمًا محدث بدون تعب

وكمان:
ل يختار لك الملف المناسب تلقائيًا حسب نظامك
(Android / Windows / macOS / Linux)github.com/OpenHub-Store/Git…

ايش يمنعك ماتتعلم للآن 😅

💡 تحسين أداء Python: استخدام List Comprehensions!

هل تريد كتابة كود Python أكثر كفاءة وأناقة؟ جرب استخدام List Comprehensions! إنها طريقة مختصرة وقوية لإنشاء القوائم.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)

بدلاً من كتابة حلقة for تقليدية لإنشاء قائمة جديدة، تسمح لك List Comprehensions بإنشاء القائمة في سطر واحد. الكود أعلاه ينشئ قائمة 'squares' عن طريق تربيع كل عنصر في قائمة 'numbers'.

['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#كود']

تتوقعوا الذهب بينزل اكثر انتظر او اشتري

كل عام وأنتم بخير وصحه وعافيه، عيد فطر مبارك، أعاده الله علينا وعليكم باليُمن والبركات

عِيدٌ وَعِيدٌ وَعِيدٌ صِرنَ مُجتمِعة
وَجْهُ الحبيبِ، ويوم العيدِ، والجُمُعة

✨ تسريع عمليات البحث في بايثون باستخدام set() ✨

هل سئمت من البحث البطيء في القوائم الطويلة؟ استخدم set() لتحسين أداء البحث بشكل كبير!

my_list = list(range(1000000))
my_set = set(my_list)

# البحث في القائمة
if 999999 in my_list:
    print("موجود في القائمة!")

# البحث في المجموعة (أسرع بكثير)
if 999999 in my_set:
    print("موجود في المجموعة!")

تحويل قائمة إلى مجموعة (set) في بايثون يسمح بالبحث عن العناصر في وقت ثابت تقريبًا (O(1))، مما يجعله أسرع بكثير من البحث في القوائم (O(n))، خاصة مع البيانات الكبيرة.

['#بايثون', '#برمجة', '#تطوير', '#نصائح_برمجية', '#PythonTips', '#DataStructures']

لقيت لكم كنز حرفيًا
لو واحد منكم لسبب ما يحتاج تاريخ الـIT من 2006 وبشكل محترم ومرتب لقيت لكم تصدير كامل لكل بيانات Hacker News موزعة حسب السنوات.

اتكلم عن 47,371,668 سجل
بين منشورات وتعليقات،
والداتا تتحدث كل 5 دقائق بالبيانات الجديدة.

تقدر تبني مثلا موديل يحاول يتنبأ كيف بيتفاعل الإنترنت الغربي مع أي مشروع جديد او اي فكرة تحتاج بيانات تقنية مرتبه بيفيدك

الرابطhuggingface.co/datasets/open…

💡 نصيحة بايثون: استخدام enumerate() لسهولة الترقيم!

هل سئمت من كتابة عدادات يدوية في حلقات التكرار؟ دعنا نكتشف كيف تجعل الدالة `enumerate()` حياتك أسهل في بايثون!

my_list = ['تفاحة', 'موزة', 'كرز']

for index, value in enumerate(my_list):
    print(f"العنصر رقم {index} هو: {value}")

# يمكنك أيضاً تحديد قيمة بداية مختلفة للعداد:
for index, value in enumerate(my_list, start=1):
    print(f"العنصر رقم {index} هو: {value}")

الدالة `enumerate()` تأخذ أي كائن قابل للتكرار (مثل قائمة) وتعيد كائن enumerate. عند التكرار عليه، فإنه ينتج أزواجاً تحتوي على عداد (يبدأ من 0 افتراضياً، أو من قيمة `start` المحددة) وقيمة العنصر المقابلة. هذا يجعل الوصول إلى الفهرس والقيمة معاً في حلقة تكرار أمراً بسيطاً وأنيقاً.

['#بايثون', '#برمجة', '#تعلم_بايثون', '#نصائح_برمجة', '#enumerate']

المطور العادي صار ما عاد يلفت الشركات، الحين اللي يدورونهم هم الـ vibe coders بحسب تقرير نشره Business Insider.

مثلاً، CEO في شركة كبيرة يقول إنه ما عاد يهمه كثير إذا المتقدم عنده تعليم تقني أو لا، الأولوية عنده للي يعرف يشتغل بأسلوب الـ vibe coding. وفوق هذا، يسوي لهم اختبار ثقافي من 35 سؤال، يقيس فيه مدى استعداد الشخص يتقبل الابتكار ويتصرف بدون ما يوقف عند القيود كثير. ويبدو أن هذا التوجه بيكبر أكثر وأكثر.

اتوقع أنه صار لازم نضيف في السيرة الذاتية:
vibe coder ⌨️

وَسِوَى الرُّوْمِ خَلْفَ ظَهْرِكَ رُومٌ
فَعَلَى أيِّ جَانِبَيْكَ تَمِيْلُ