اول مره كنت بنسرق, للاسف الايميل شكله احترافي ووصلني لبريد @Ghurarapp ودخلت الرابط وانتبهت انه الرابط طويل ورحت اشيك والا كنت بنسرق اليوم. انتبهوا رسائل التصيد كل يوم تتطور
✨ تحسين استخدام الذاكرة في Python: دليل سريع
هل تعاني من استهلاك ذاكرة عالٍ في برامج Python الخاصة بك؟ إليك طريقة بسيطة وفعالة لتحسين ذلك باستخدام المولدات (Generators).
بدلاً من إنشاء قائمة كاملة في الذاكرة (مثل list(range(1, 1000001))), يستخدم المولد `yield` لإرجاع القيم واحدة تلو الأخرى عند الحاجة. هذا يقلل بشكل كبير من استهلاك الذاكرة، خاصة مع مجموعات البيانات الكبيرة.
['#Python', '#برمجة', '#تحسين_الأداء', '#الذاكرة', '#Generators', '#مطور_بايثون']
هل تعاني من استهلاك ذاكرة عالٍ في برامج Python الخاصة بك؟ إليك طريقة بسيطة وفعالة لتحسين ذلك باستخدام المولدات (Generators).
def count_up_to(n):
i = 1
while i <= n:
yield i
i += 1
# استخدام المولد
counter = count_up_to(1000000)
# يمكنك المرور على القيم دون تحميلها كلها في الذاكرة
# for number in counter:
# print(number)
بدلاً من إنشاء قائمة كاملة في الذاكرة (مثل list(range(1, 1000001))), يستخدم المولد `yield` لإرجاع القيم واحدة تلو الأخرى عند الحاجة. هذا يقلل بشكل كبير من استهلاك الذاكرة، خاصة مع مجموعات البيانات الكبيرة.
['#Python', '#برمجة', '#تحسين_الأداء', '#الذاكرة', '#Generators', '#مطور_بايثون']
💡 تحسين أداء Python باستخدام List Comprehensions!
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وفعالية؟ دعنا نستكشف قوة List Comprehensions!
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء قوائم. بدلًا من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة في سطر واحد، مما يجعل الكود أسهل في القراءة وأسرع في التنفيذ.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#نصائح_برمجة']
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وفعالية؟ دعنا نستكشف قوة List Comprehensions!
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [x**2 for x in numbers]
print(squares)
List Comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء قوائم. بدلًا من كتابة حلقة for تقليدية، يمكنك إنشاء قائمة جديدة في سطر واحد، مما يجعل الكود أسهل في القراءة وأسرع في التنفيذ.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#تطوير', '#نصائح_برمجة']
❤1
تخيلوا انه تقدروا تستخدموا تطبيق @Ghurarapp داخل ChatGPT او Claude او اي نموذج ذكاء اصطناعي 🔥
🚀 تحسين أداء Python مع List Comprehensions!
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions في هذا الدرس السريع!
List comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء قوائم. السطر الأول ينشئ قائمة بمربعات الأرقام من 0 إلى 9. السطر الثاني يضيف شرطًا ليتم تضمين المربعات الزوجية فقط.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعلم_البرمجة']
هل تريد كتابة كود Python أكثر إيجازًا وكفاءة؟ تعرف على قوة List Comprehensions في هذا الدرس السريع!
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_squares)
List comprehensions توفر طريقة مختصرة لإنشاء قوائم. السطر الأول ينشئ قائمة بمربعات الأرقام من 0 إلى 9. السطر الثاني يضيف شرطًا ليتم تضمين المربعات الزوجية فقط.
['#Python', '#برمجة', '#ListComprehensions', '#كود', '#تعلم_البرمجة']
نكذب؟ 😂
واحد على Reddit شارك قصة عن مقابلة عمل، واللي حصل معه يثبت أن الذكاء أحيانًا مش في معرفة الإجابة، احيانا يكون معرفة كيف تتصرف 😂
يقول إنه دخل مقابلة عمل وأعطوه مسألة صعبة جدًا، وما كان عنده أي فكرة عن طريقة حلها. فقرر يجرب حركة غريبة، وقال للمقابِلة: «تعرفين، أنا سبق وحليت هذه المسألة».
والمفاجأة أنها صدقته وغيرت له السؤال مباشرة😅
السؤال الجديد طلع أسهل بكثير، وقدر يحله بكل بساطة، وفي النهاية حصل على عرض وظيفي.
القصة ذكّرتني بنقاش قديم بين المتقدمين لشركات الاستشارات الكبرى مثل McKinsey وBCG، عن سؤال يتكرر كثيرًا: لو أعطوك في المقابلة دراسة حالة (Case Study) سبق لك التدرب عليها، هل الأفضل تعترف بهذا الشيء أو تتصرف وكأنك تشوفها لأول مرة؟
الرأي السائد كان أن الأفضل تعترف، لأن دراسات الحالة في هذه المقابلات معقدة، ومن الصعب تتظاهر أنك وصلت للحل بنفسك بدون ما يلاحظ المقابِل أنك تعرف الإجابة مسبقًا.
وإذا اكتشف أنك كنت تعرف الحل وأخفيت عنه هذا الشيء، فقد يعتبرونه غشًا، وتخسر فرصتك في الوظيفة، وربما حتى تُمنع من التقديم للشركة مستقبلًا.
لكن واحد من اللي شاركوا في النقاش قرر يخالف هذا الرأي، وحكى تجربت
واحد على Reddit شارك قصة عن مقابلة عمل، واللي حصل معه يثبت أن الذكاء أحيانًا مش في معرفة الإجابة، احيانا يكون معرفة كيف تتصرف 😂
يقول إنه دخل مقابلة عمل وأعطوه مسألة صعبة جدًا، وما كان عنده أي فكرة عن طريقة حلها. فقرر يجرب حركة غريبة، وقال للمقابِلة: «تعرفين، أنا سبق وحليت هذه المسألة».
والمفاجأة أنها صدقته وغيرت له السؤال مباشرة😅
السؤال الجديد طلع أسهل بكثير، وقدر يحله بكل بساطة، وفي النهاية حصل على عرض وظيفي.
القصة ذكّرتني بنقاش قديم بين المتقدمين لشركات الاستشارات الكبرى مثل McKinsey وBCG، عن سؤال يتكرر كثيرًا: لو أعطوك في المقابلة دراسة حالة (Case Study) سبق لك التدرب عليها، هل الأفضل تعترف بهذا الشيء أو تتصرف وكأنك تشوفها لأول مرة؟
الرأي السائد كان أن الأفضل تعترف، لأن دراسات الحالة في هذه المقابلات معقدة، ومن الصعب تتظاهر أنك وصلت للحل بنفسك بدون ما يلاحظ المقابِل أنك تعرف الإجابة مسبقًا.
وإذا اكتشف أنك كنت تعرف الحل وأخفيت عنه هذا الشيء، فقد يعتبرونه غشًا، وتخسر فرصتك في الوظيفة، وربما حتى تُمنع من التقديم للشركة مستقبلًا.
لكن واحد من اللي شاركوا في النقاش قرر يخالف هذا الرأي، وحكى تجربت
ه الشخصية.
يقول إنه في عام 2017، لما كان يتقدم للعمل في مجال الاستشارات، أعطوه في أول مقابلة دراسة حالة كان قد تدرب عليها قبل يوم واحد فقط!
وبدل ما يعترف، قرر يكمل المقابلة وكأنه يشوف المسألة لأول مرة.
وفعلًا، حلها بشكل ممتاز واجتاز المرحلة الأولى. والمشكلة أن المقابِل قال له بعدين إن الشيء الوحيد اللي أثار شكه هو أن أداءه كان مثاليًا أكثر من اللازم 😂
بعدها اجتاز المقابلتين المتبقيتين وحصل على الوظيفة.
والأغرب أنه استمر في مجال الاستشارات قرابة خمس سنوات، وبنى خبرته المهنية هناك، وبعدها نشر مقالات ومقاطع انتشرت بشكل واسع عن هذا المجال.
يعني لو كان التزم بالنصيحة السائدة واعترف بأنه يعرف المسألة مسبقًا، ربما كانت تجربته مختلفة تمامًا.
والخلاصة من القصة: مش كل نصيحة يتفق عليها الناس بالضرورة تكون أفضل خيار لك، وأحيانًا التفكير بعقلك واتخاذ قرارك بنفسك يحقق لك نتيجة أفضل.
يقول إنه في عام 2017، لما كان يتقدم للعمل في مجال الاستشارات، أعطوه في أول مقابلة دراسة حالة كان قد تدرب عليها قبل يوم واحد فقط!
وبدل ما يعترف، قرر يكمل المقابلة وكأنه يشوف المسألة لأول مرة.
وفعلًا، حلها بشكل ممتاز واجتاز المرحلة الأولى. والمشكلة أن المقابِل قال له بعدين إن الشيء الوحيد اللي أثار شكه هو أن أداءه كان مثاليًا أكثر من اللازم 😂
بعدها اجتاز المقابلتين المتبقيتين وحصل على الوظيفة.
والأغرب أنه استمر في مجال الاستشارات قرابة خمس سنوات، وبنى خبرته المهنية هناك، وبعدها نشر مقالات ومقاطع انتشرت بشكل واسع عن هذا المجال.
يعني لو كان التزم بالنصيحة السائدة واعترف بأنه يعرف المسألة مسبقًا، ربما كانت تجربته مختلفة تمامًا.
والخلاصة من القصة: مش كل نصيحة يتفق عليها الناس بالضرورة تكون أفضل خيار لك، وأحيانًا التفكير بعقلك واتخاذ قرارك بنفسك يحقق لك نتيجة أفضل.
✨ تحسين سرعة استدعاء الدوال في بايثون باستخدام @lru_cache
هل تعاني من بطء في استدعاء دوال معينة تتكرر فيها نفس العمليات؟ الحل بسيط مع Decorator مميز في بايثون!
الـ @lru_cache هو Decorator يقوم بتخزين نتائج استدعاءات الدالة. في المرة القادمة التي يتم فيها استدعاء الدالة بنفس المدخلات، يتم إرجاع النتيجة المخزنة مباشرة بدلاً من إعادة حسابها، مما يوفر الكثير من الوقت خاصة مع الدوال التكرارية أو التي تتطلب عمليات حسابية معقدة.
['#بايثون', '#برمجة', '#تطوير', '#تحسين_الأداء', '#lru_cache', '#PythonTips']
هل تعاني من بطء في استدعاء دوال معينة تتكرر فيها نفس العمليات؟ الحل بسيط مع Decorator مميز في بايثون!
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
print(fibonacci(30))
الـ @lru_cache هو Decorator يقوم بتخزين نتائج استدعاءات الدالة. في المرة القادمة التي يتم فيها استدعاء الدالة بنفس المدخلات، يتم إرجاع النتيجة المخزنة مباشرة بدلاً من إعادة حسابها، مما يوفر الكثير من الوقت خاصة مع الدوال التكرارية أو التي تتطلب عمليات حسابية معقدة.
['#بايثون', '#برمجة', '#تطوير', '#تحسين_الأداء', '#lru_cache', '#PythonTips']
مع الذكاء الاصطناعي لاحظت انه كراهية جافا اختفت، تعودتم عليها او بطلتم تستخدموها😅
مايكروسوفت تعرض على 60 ألف موظف ترك العمل مقابل تعويضات مالية، يعني أكثر من ربع موظفي الشركة بالكامل! 😱
بحسب رويترز وBusiness Insider، أطلقت مايكروسوفت برنامج للمغادرة الطوعية، في محاولة لتقليل التكاليف وسط إنفاقها عشرات المليارات من الدولارات على الذكاء الاصطناعي.
والعرض مش مقتصر على قسم معين، بل يشمل موظفين في عدة أقسام، منها Copilot والذكاء الاصطناعي وXbox وWindows، وحتى الأقسام المالية والموارد البشرية.
ويشمل البرنامج الموظفين المؤهلين في الولايات المتحدة وكندا وبريطانيا والهند، وأمامهم مهلة حتى بداية ديسمبر لاتخاذ قرارهم.
وللتوضيح، الشركة ما فصلت 60 ألف موظف، لكنها عرضت عليهم المغادرة طوعًا مقابل تعويضات، والعدد الفعلي للمغادرين ما زال غير معروف.
تخيلوا شركة بحجم مايكروسوفت، وهي من أكبر المستفيدين من طفرة الذكاء الاصطناعي، وصلت لمرحلة تعرض فيها على أكثر من ربع موظفيها ترك العمل لتقليل النفقات.
سوق التقنية مولع 🔥
بحسب رويترز وBusiness Insider، أطلقت مايكروسوفت برنامج للمغادرة الطوعية، في محاولة لتقليل التكاليف وسط إنفاقها عشرات المليارات من الدولارات على الذكاء الاصطناعي.
والعرض مش مقتصر على قسم معين، بل يشمل موظفين في عدة أقسام، منها Copilot والذكاء الاصطناعي وXbox وWindows، وحتى الأقسام المالية والموارد البشرية.
ويشمل البرنامج الموظفين المؤهلين في الولايات المتحدة وكندا وبريطانيا والهند، وأمامهم مهلة حتى بداية ديسمبر لاتخاذ قرارهم.
وللتوضيح، الشركة ما فصلت 60 ألف موظف، لكنها عرضت عليهم المغادرة طوعًا مقابل تعويضات، والعدد الفعلي للمغادرين ما زال غير معروف.
تخيلوا شركة بحجم مايكروسوفت، وهي من أكبر المستفيدين من طفرة الذكاء الاصطناعي، وصلت لمرحلة تعرض فيها على أكثر من ربع موظفيها ترك العمل لتقليل النفقات.
سوق التقنية مولع 🔥
البداية؟
فقاعة الذكاء الاصطناعي في الصين بدأت تنفجر، وأسهم شركات التقنية تنهار، وخلال أقل من أربعة أشهر تبخرت نحو 480 مليار دولار من قيمتها السوقية!
مؤشر STAR50 الصيني، اللي يضم شركات أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي، انهار بنسبة 40%، والخسائر ما وقفت على الشركات الصغيرة، حتى بعض أشهر الشركات الصينية.
مثلا شركة Unitree المتخصصة في صناعة الروبوتات خسرت أسهمها نحو نصف قيمتها منذ إدراجها في البورصة، وبعض الشركات المصنعة للمكونات البصرية المستخدمة في مراكز البيانات خسرت ما يصل إلى 60% من قيمتها.
وحتى مؤشر CSI 300، الذي يضم كبرى الشركات الصينية، تراجع بنحو 20% مقارنة بأعلى مستوياته في يونيو الماضي.
والسبب مش أن الذكاء الاصطناعي توقف عن التطور، بل لأن تقييمات كثير من الشركات وصلت لمستويات مبالغ فيها، وبدأ المستثمرون يشككون في حجم الطلب الفعلي على تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهل الأرباح المستقبلية تستحق كل هذه التقييمات.
والأخطر أن بعض هذه الشركات، رغم انهيار أسهمها، ما زالت تتداول بتقييمات مرتفعة جدًا مقارنة بأرباحها.
يعني ممكن اللي نشوفه الآن ما يكون نهاية التصحيح، ممكن يكون مجرد بدايته.
فقاعة الذكاء الاصطناعي في الصين بدأت تنفجر، وأسهم شركات التقنية تنهار، وخلال أقل من أربعة أشهر تبخرت نحو 480 مليار دولار من قيمتها السوقية!
مؤشر STAR50 الصيني، اللي يضم شركات أشباه الموصلات والذكاء الاصطناعي، انهار بنسبة 40%، والخسائر ما وقفت على الشركات الصغيرة، حتى بعض أشهر الشركات الصينية.
مثلا شركة Unitree المتخصصة في صناعة الروبوتات خسرت أسهمها نحو نصف قيمتها منذ إدراجها في البورصة، وبعض الشركات المصنعة للمكونات البصرية المستخدمة في مراكز البيانات خسرت ما يصل إلى 60% من قيمتها.
وحتى مؤشر CSI 300، الذي يضم كبرى الشركات الصينية، تراجع بنحو 20% مقارنة بأعلى مستوياته في يونيو الماضي.
والسبب مش أن الذكاء الاصطناعي توقف عن التطور، بل لأن تقييمات كثير من الشركات وصلت لمستويات مبالغ فيها، وبدأ المستثمرون يشككون في حجم الطلب الفعلي على تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهل الأرباح المستقبلية تستحق كل هذه التقييمات.
والأخطر أن بعض هذه الشركات، رغم انهيار أسهمها، ما زالت تتداول بتقييمات مرتفعة جدًا مقارنة بأرباحها.
يعني ممكن اللي نشوفه الآن ما يكون نهاية التصحيح، ممكن يكون مجرد بدايته.
💡 نصيحة بايثون: استخدام walrus operator (:=) بكفاءة!
هل سئمت من تكرار نفس المتغيرات في شرطك؟ دعنا نكتشف كيف يمكن لـ walrus operator (:=) تبسيط الكود الخاص بك وجعله أكثر قابلية للقراءة!
في هذا المثال، قمنا بتعيين طول الاسم للمتغير `n` مباشرة داخل جملة `if` باستخدام `:=`. هذا يوفر علينا سطرًا إضافيًا لتعيين المتغير قبل الشرط، مما يجعل الكود أكثر إيجازًا.
['#Python', '#برمجة', '#نصائح_بايثون', '#WalrusOperator', '#كود_نظيف']
هل سئمت من تكرار نفس المتغيرات في شرطك؟ دعنا نكتشف كيف يمكن لـ walrus operator (:=) تبسيط الكود الخاص بك وجعله أكثر قابلية للقراءة!
name = input('أدخل اسمك: ')
if (n := len(name)) > 5:
print(f'اسمك طويل جداً، طوله {n} حرفاً!')
else:
print(f'اسمك قصير ولطيف، طوله {n} حرفاً!')في هذا المثال، قمنا بتعيين طول الاسم للمتغير `n` مباشرة داخل جملة `if` باستخدام `:=`. هذا يوفر علينا سطرًا إضافيًا لتعيين المتغير قبل الشرط، مما يجعل الكود أكثر إيجازًا.
['#Python', '#برمجة', '#نصائح_بايثون', '#WalrusOperator', '#كود_نظيف']
وَأَسْرَعُ مَفْعُولٍ فَعَلْتَ تَغَيُّرًا
تَكَلُّفُ شَيْءٍ فِي طِبَاعِكَ ضِدُّهُ
تقرأ بيت المتنبي حكمة في الأخلاق، والواحدي يشرحه كلاما عن الدنيا: لو ساعدتنا بقرب أحبتنا لما دام ذلك، لأنها بنيت على التغير، وكانت كمن تكلف شيئا ضد طبعه فيدعه عن قريب.
تَكَلُّفُ شَيْءٍ فِي طِبَاعِكَ ضِدُّهُ
تقرأ بيت المتنبي حكمة في الأخلاق، والواحدي يشرحه كلاما عن الدنيا: لو ساعدتنا بقرب أحبتنا لما دام ذلك، لأنها بنيت على التغير، وكانت كمن تكلف شيئا ضد طبعه فيدعه عن قريب.
انتبهوا 💔
وادي السيليكون يعاني من ظاهرة تُعرف باسم «متلازمة الثراء المفاجئ»، بعدما حوّل الذكاء الاصطناعي آلاف الموظفين إلى أصحاب ملايين، لكن المفاجأة أن كثيرًا منهم أصبحوا يعانون من الوحدة والاكتئاب
بحسب تقرير نشرته مجلة Fortune، خلال السنوات الخمس الماضية جمع نحو 10 آلاف موظف في شركات مثل OpenAI وAnthropic وNvidia وMeta وغيرها ثروات تتجاوز 20 مليون دولار لكل واحد منهم.
لكن الظاهر أن الفلوس ما جابت لهم السعادة، فبعض هؤلاء الأثرياء الجدد أصبحوا يلجؤون إلى الأطباء النفسيين بسبب القلق والوحدة وفقدان الشعور بالهدف من الحياة.
والأغرب أن بعضهم يشعر بالذنب لأنه جمع ثروته من تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهي نفس التقنيات اللي قد تتسبب في فقدان ملايين البشر لوظائفهم.
يعني الرجل عنده أكثر من 20 مليون دولار، وبدل ما يفكر كيف يصرفها، جالس عند الطبيب النفسي يتساءل عن معنى الحياة.
يا ليت مشاكلنا مثل مشاكلهم 😅
وادي السيليكون يعاني من ظاهرة تُعرف باسم «متلازمة الثراء المفاجئ»، بعدما حوّل الذكاء الاصطناعي آلاف الموظفين إلى أصحاب ملايين، لكن المفاجأة أن كثيرًا منهم أصبحوا يعانون من الوحدة والاكتئاب
بحسب تقرير نشرته مجلة Fortune، خلال السنوات الخمس الماضية جمع نحو 10 آلاف موظف في شركات مثل OpenAI وAnthropic وNvidia وMeta وغيرها ثروات تتجاوز 20 مليون دولار لكل واحد منهم.
لكن الظاهر أن الفلوس ما جابت لهم السعادة، فبعض هؤلاء الأثرياء الجدد أصبحوا يلجؤون إلى الأطباء النفسيين بسبب القلق والوحدة وفقدان الشعور بالهدف من الحياة.
والأغرب أن بعضهم يشعر بالذنب لأنه جمع ثروته من تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهي نفس التقنيات اللي قد تتسبب في فقدان ملايين البشر لوظائفهم.
يعني الرجل عنده أكثر من 20 مليون دولار، وبدل ما يفكر كيف يصرفها، جالس عند الطبيب النفسي يتساءل عن معنى الحياة.
يا ليت مشاكلنا مثل مشاكلهم 😅
يَا رَبِّ قَدْ حَلَفَ الْأَعْدَاءُ وَاجْتَهَدُوا
أَيْمَانَهُمْ أَنَّنِي مِنْ سَاكِنِي النَّارِ
أَيَحْلِفُونَ عَلَى عَمْيَاءَ وَيْحَهُمُ
مَا عِلْمُهُمْ بِعَظِيمِ الْعَفْوِ غَفَّارِ
إِنِّي لَأَرْجُو مِنَ الرَّحْمَنِ مَغْفِرَةً
وَمِنَّةً مِنْ قِوَامِ الدِّينِ جَبَّار
https://ghurar.app/p/43334
أَيْمَانَهُمْ أَنَّنِي مِنْ سَاكِنِي النَّارِ
أَيَحْلِفُونَ عَلَى عَمْيَاءَ وَيْحَهُمُ
مَا عِلْمُهُمْ بِعَظِيمِ الْعَفْوِ غَفَّارِ
إِنِّي لَأَرْجُو مِنَ الرَّحْمَنِ مَغْفِرَةً
وَمِنَّةً مِنْ قِوَامِ الدِّينِ جَبَّار
https://ghurar.app/p/43334
غُرَر
ليت التي سخرت مني ومن جملي · عبيد بن أيوب العنبري · غُرَر
لَيتَ الَّتي سَخِرَت مِنّي وَمِن جَمَلي · ذاقَت كَما ذُقتُ مِن خَوفٍ وَأَسفارِ. عبيد بن أيوب العنبري، العصر الإسلامي، بحر البسيط، ١٤ بيتًا.