انجام پروژه پایتون

  1. خانه
  2. انجام پروژه پایتون
فریلنسرها

انجام پروژه های پایتون در فریلنس پروژه

پایتون چیست و چرا باید برای یک پروژه توسعه در نظر گرفته شود

در این مقاله، من می خواهم برداشت های شخصی خود را از استفاده از پایتون به اشتراک بگذارم، اما ابتدا کمی تئوری.

پایتون یک زبان شی گرا سطح بالا برای برنامه نویسی همه منظوره است. یک زبان تفسیر شده، پایتون، چند پلتفرمی است. بسیاری از سیستم عامل ها، مانند اوبونتو، پایتون را به عنوان یک مؤلفه استاندارد گنجانده اند.


انجام پروژه پایتون
انجام پروژه پایتون

پایتون در اواخر دهه 1980 توسط یکی از کارکنان Centrum Wiskunde & Informatica به نام Guido van Rossum طراحی شد و در سال 1991 منتشر شد. با در نظر گرفتن این واقعیت، می‌توان نتیجه گرفت که پایتون یک زبان عاقلانه با بسیاری از زبان‌های آماده برای استفاده است. کتابخانه ها و چارچوب ها در تمام سال‌هایی که وجود داشته، محبوب شد و یک انجمن بزرگ ایجاد کرد که همیشه برای کمک به شما اینجاست. در اینترنت می توانید مستندات و نمونه های پیاده سازی زیادی پیدا کنید.

پایتون دارای یک ساختار منسجم و برنامه مدولار است. تشخیص اینکه آیا برای اولین بار برنامه نویس هستید یا با زبان های دیگر تجربه دارید، می تواند آسان باشد. طرح بصری نامرتب به برنامه نویسان کمک می کند تا یک کد به راحتی قابل خواندن ایجاد کنند.

هسته پایتون دارای یک نحو مینیمالیستی است، اما کتابخانه استاندارد شامل بسیاری از توابع مفید، مانند دسترسی به منابع سیستم، سیستم فایل و غیره است.
python syntax_1

پایتون تحت تأثیر سایر زبان های برنامه نویسی قرار گرفته است. این یک پارادایم شی گرا از اسمال تاک، برنامه نویسی کاربردی Lisp (لامبدا، نقشه، و غیره)، کار با آرایه ها و محاسبات پیچیده فرترن، و دکوراتورها و کنترل کننده های استثنایی جاوا را می طلبید. پایتون از تمام داده های اصلی مورد استفاده در برنامه نویسی مدرن پشتیبانی می کند.

به عنوان یک زبان جهانی، پایتون امکان حل طیف وسیعی از وظایف، مانند اسکریپت مستقل، برنامه‌هایی که اتوماسیون و روبات‌ها را کنترل می‌کنند، ساخت اپلیکیشن‌های وب و وب‌سایت‌ها را می‌دهد. برای کارهای خاص می توانید از بسط نوشته شده به عنوان مثال در زبان C استفاده کنید.

شاید کسی سرعت پایین اجرای کد را در مقایسه با کد کامپایل شده به عنوان یک مشکل در نظر بگیرد، اما با توجه به قدرت محاسباتی رایانه های شخصی مدرن، بعید به نظر می رسد که آنقدر حیاتی باشد.

پایتون را می توان تقریباً در همه مناطق متقاضی استفاده کرد، به جز حل مشکلاتی که برای آنها در نظر گرفته نشده است (اگر سرعت اجرا بسیار حیاتی باشد).

زمان مورد نیاز برای یادگیری زبان بیش از سرعت بالای توسعه محصول جبران می شود.

به انجمن پایتون خوش آمدید!



انجام پروژه های پایتون در فریلنس پروژه

  • انجام پروژه پایتون
  • برنامه نویس پایتون
  • ساخت نرم افزار با پایتون
  • طراحی اپلیکیشن با پایتون
  • انجام پروژه پایتون
  • برنامه نویسی پایتون برای اندروید
  • ساخت برنامه با پایتون
  • پایتون برای اندروید
  • برنامه نویسی اندروید با پایتون
  • فریلنس پروژه بهترین سایت فریلنسری


پایتون برای چه مواردی استفاده می شود؟


نگاهی به دنیای بزرگتر

پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در جهان است. و به دلایل خوب، در نگاه اول ساده است، بسیار قدرتمند است و به راحتی یک انتخاب برتر برای مبتدیان است.
اما چه کاری می توانید با آن انجام دهید؟

خوب، شما تقریباً هر کاری را با پایتون می توانید انجام دهید. از آن برای …

کارهای خسته کننده اسکریپت،

ایجاد صفحات وب،

کد تست،

سخت افزار برنامه،

توکن/قراردادهای بلاک چین،

هک کردن،

فراگیری ماشین،

علم داده،

تحقیق علمی

تشخیص گفتار،

و حتی فیزیک کوانتومی.

من مروری کوتاه بر فهرست مطالب مقاله قبلی خود خواهم داشت. و می‌توانید با کلیک کردن روی پیوند مقاله «مسیر عالی پایتون» که شما را در مسیر دانش راهنمایی می‌کند، اطلاعات بیشتری کسب کنید.
مسیر عالی پایتون
مسیر شخصی من برای یادگیری «همه چیز» پایتون

medium.com


1 – مبانی (درک اینترنت)

درک اصول اولیه اتصال به اینترنت

پوسته بش

دستورات Git


2 – مبتدی (از کجا شروع کنیم)

معرفی CS

مقدمه ای بر دستورات پایتون

خبرنامه ها

جلسات

پادکست ها


3 – متوسط ​​(تراز کردن)

دروس پایه پایتون

خبرنامه ها


4 – دانش سطح ارشد

کتاب برای برنامه نویس با تجربه

خبرنامه


5- تمرین کامل می کند:

(هر قدمی که برمی‌دارید شما را کمی جلوتر می‌کشد و در نقطه‌ای به اندازه کافی آگاه خواهید بود که به دیگران کمک کنید)

سایت هایی با تمرین برای تقویت و تقویت مهارت های شما کار می کنند


6- روانشناسی:

(برای یادگیری همه اینها باید ذهنی باز داشته باشید و از شکست مکرر نترسید)

خواندن بیشتر


7 – توسعه وب

دوره های آموزشی ایجاد وب سایت

با html و css آشنا شوید

درباره فریم هایی مانند Flask و Django بیاموزید


8 – آزمایش

یاد بگیرید که خلاقیت های خود را آزمایش کنید


9 – سخت افزار

پروژه های جانبی فراوانی برای معرفی آزمایش های خلاقیت شما


10 – فیلمنامه نویسی

نحوه خودکارسازی موارد خسته کننده را بیابید


11 – بلاک چین

یاد بگیرید که چگونه از فناوری بلاک چین برای نیازهای خود استفاده کنید

حتی “ارز” خود را بسازید


12 – تست قلم

پایتون یکی از زبان های پیشرو در “هک” است.

بفهمید که فناوری مورد استفاده شما چقدر امن است


13 – علم داده

یاد بگیرید چگونه تمام اطلاعاتی را که برنامه های شما جمع آوری یا ایجاد می کنند بخوانید

بسیاری از دوره های موجود


14- یادگیری ماشینی

(DS و ML همپوشانی زیادی دارند)

جمع آوری و ایجاد داده های خود را خودکار کنید

دوره های موجود


15 – پلاس اولترا

دوره تحقیقاتی

تشخیص گفتار با پایتون

اولین قدم خود را به قلمرو کوانتومی بردارید


انجام پروژه های پایتون در فریلنس پروژه

  • انجام پروژه پایتون
  • برنامه نویس پایتون
  • ساخت نرم افزار با پایتون
  • طراحی اپلیکیشن با پایتون
  • انجام پروژه پایتون
  • برنامه نویسی پایتون برای اندروید
  • ساخت برنامه با پایتون
  • پایتون برای اندروید
  • برنامه نویسی اندروید با پایتون




شبکه های عصبی عمیق با پایتون


شبکه های عصبی عمیق پایتون چیست؟

انجام پروژه پایتون

قبل از اینکه بفهمیم یک شبکه عصبی عمیق چیست، بیایید در مورد شبکه های عصبی مصنوعی بیاموزیم.
آ. شبکه های عصبی مصنوعی

ANN (شبکه عصبی مصنوعی) از شبکه عصبی بیولوژیکی الهام گرفته شده است. می تواند با مشاهده مثال ها انجام وظایف را بیاموزد، ما نیازی به برنامه ریزی آنها با قوانین خاص کار نداریم. یک ANN می تواند به تصاویر با برچسب “گربه” یا “بدون گربه” نگاه کند و یاد بگیرد که تصاویر بیشتری را خودش شناسایی کند.

چنین شبکه ای مجموعه ای از گره های متصل به نورون های مصنوعی است. این نورون ها را در یک مغز بیولوژیکی مدل می کنند. یک اتصال مانند یک سیناپس در مغز است و قادر به انتقال سیگنال از یک نورون مصنوعی به نورون دیگر است. این نورون سیگنالی را که دریافت می کند پردازش می کند و به نورون های مصنوعی بیشتری که به آنها متصل است سیگنال می دهد.
شبکه های عصبی مصنوعی

به این ترتیب می توانیم لایه های ورودی، خروجی و مخفی داشته باشیم.

برخی از کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی عبارتند از: بینایی کامپیوتری، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، فیلتر شبکه اجتماعی، تشخیص پزشکی، و بازی های تخته ای و ویدئویی.
ب شبکه های عصبی عمیق

اگر برگردیم، یک شبکه عصبی عمیق یک ANN است که دارای چندین لایه بین لایه های ورودی و خروجی است. چنین شبکه ای چندین لایه را غربال می کند و احتمال هر خروجی را محاسبه می کند.

یک DNN قادر به مدلسازی روابط پیچیده غیرخطی است.
ساختار شبکه عصبی عمیق

DNN معمولاً یک شبکه پیشخور است. این بدان معناست که داده ها از لایه ورودی بدون بازگشت به لایه به لایه خروجی جریان می یابد.
ساختار شبکه های عصبی عمیق

چنین شبکه ای با تنها یک لایه پنهان، یک شبکه عصبی پیشخور غیرعمیق (یا کم عمق) خواهد بود. اما در یک شبکه عصبی عمیق، تعداد لایه‌های پنهان می‌تواند مثلاً 1000 باشد. اما باید بیشتر از 2 باشد تا DNN در نظر گرفته شود.

یک DNN نقشه ای از نورون های مجازی ایجاد می کند و به طور تصادفی وزن هایی را به اتصالات بین این نورون ها اختصاص می دهد. وزن ها را با ورودی ها ضرب می کند تا خروجی بین 0 و 1 برگرداند. اگر نتواند یک الگو را تشخیص دهد، از یک الگوریتم برای تنظیم وزن ها استفاده می کند.
انواع شبکه های عصبی عمیق

به طور کلی می توان شبکه های عصبی عمیق را به دو دسته طبقه بندی کرد:
آ. شبکه های عصبی مکرر – RNN


شبکه های عصبی مکرر – RNN

انجام پروژه پایتون

شبکه عصبی بازگشتی نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که در آن اتصالات بین گره‌های آن یک نمودار جهت‌دار در امتداد یک دنباله را تشکیل می‌دهند. یک RNN می تواند از حالت/حافظه داخلی خود برای پردازش توالی های ورودی استفاده کند. بنابراین می‌توانیم از آن برای کارهایی مانند تشخیص دست‌خط بدون بخش، متصل و تشخیص گفتار استفاده کنیم. انواع RNN-

شبکه بازگشتی تکانه محدود - یک گراف غیر چرخه ای جهت دار (DAG) که می توانیم آن را با یک شبکه عصبی کاملاً پیشخور جایگزین کنیم.
شبکه تکراری ضربه بی نهایت - یک نمودار چرخه ای جهت دار که نمی توانیم آن را باز کنیم.

یک RNN پایه شبکه ای از نورون ها است که در لایه هایی نگهداری می شوند که در آن هر گره در یک لایه یک طرفه (و مستقیما) به هر گره دیگری در لایه بعدی متصل می شود. در یک RNN، داده ها می توانند در هر جهتی جریان داشته باشند. ما از LSTM (حافظه کوتاه مدت طولانی) استفاده می کنیم و از RNN در برنامه هایی مانند مدل سازی زبان استفاده می کنیم.
ب شبکه عصبی کانولوشن (CNN یا ConvNet)
شبکه عصبی کانولوشن (CNN یا ConvNet)

CNN نوعی ANN عمیق است که به صورت فید فوروارد است. ما از آن برای کاربردهایی مانند تجزیه و تحلیل تصاویر بصری، بینایی کامپیوتری، مدل‌سازی صوتی برای تشخیص خودکار گفتار (ASR)، سیستم‌های توصیه‌کننده و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنیم.

یک CNN از پرسپترون های چندلایه برای حداقل پیش پردازش استفاده می کند. در چنین شبکه‌ای، الگوی اتصال بین نورون‌ها نحوه سازماندهی قشر بینایی حیوان را تقلید می‌کند. یک CNN فیلترها را یاد می گیرد و بنابراین نیاز به پیش پردازش کمی دارد. دارای معماری زیر است –
معماری CNN


چالش های شبکه های عصبی عمیق

DNN ها با دو چالش عمده روبرو هستند:
آ. بیش از حد برازش
چالش های شبکه های عصبی عمیق

از آنجایی که یک DNN دارای لایه های انتزاعی اضافه شده است، می تواند وابستگی های نادر در داده های آموزشی را مدل کند. برای مبارزه با این، ما می توانیم

از روش‌های منظم‌سازی مانند هرس واحد ایواخننکو، کاهش وزن یا پراکندگی استفاده کنید.
استفاده از منظم‌سازی ترک تحصیل برای حذف تصادفی واحدها از لایه‌های پنهان هنگام آموزش.
استفاده از روش هایی مانند برش و چرخش برای افزایش داده ها؛ برای بزرگ کردن مجموعه های آموزشی کوچکتر

ب زمان محاسبه

عبور از فضای پارامتر (اندازه، سرعت یادگیری، وزن اولیه) ممکن است منجر به نیاز به منابع محاسباتی و زمان بیشتری شود. برای مبارزه با این، ما می توانیم –

برای محاسبه گرادیان به چندین مثال آموزشی به طور همزمان، Batching را انجام دهید.
از معماری‌های چند هسته‌ای برای قابلیت‌های پردازشی بزرگ و مناسب بودن برای محاسبات ماتریسی و برداری استفاده کنید.

شبکه های باور عمیق

انجام پروژه پایتون

قبل از اینکه بتوانیم خروج را ادامه دهیم، اجازه دهید در مورد یک چیز دیگر صحبت کنیم – شبکه های اعتقاد عمیق. DBN نوعی شبکه عصبی عمیق است که چندین لایه از متغیرهای پنهان یا واحدهای پنهان را در خود جای می دهد. چنین شبکه ای ارتباط بین لایه ها را به جای بین واحدها در این لایه ها مشاهده می کند.

بنابراین امیدوارم این مقاله به اندازه کافی برای شما جالب بوده باشد تا سفر پایتون خود را شروع کنید و برای شما آرزوی موفقیت دارم.