برمجة

  • استخدام البيغرامات في C++

    عندما تتعامل مع مفاتيح الخريطة في لغة C++، ترغب في استخدام هيكل بيانات يسمح بالفهرسة الفعالة والسريعة للعناصر. وفي حالتك، حيث ترغب في استخدام أزواج الكلمات المتتالية كمفاتيح للخريطة (تعرف أيضًا باسم البيغرامات)، هناك عدة طرق لتحقيق ذلك.

    أحد الطرق الممكنة لاستخدام البيغرامات كمفاتيح هو استخدام std::map في C++، حيث يمكنك استخدام نوع متخصص لتمثيل البيغرامات. يمكنك استخدام std::pair لتمثيل كل بيغرام، وذلك بوضع الكلمتين في std::pair. ومن ثم، يمكنك استخدام std::map لمطابقة كل بيغرام بقيمة محددة.

    من الجيد أن تعرف أن std::map تحفظ المفاتيح في ترتيب مرتب، مما يعني أن البيغرامات لن تكون مرتبة في الناتج النهائي. ولكن، لا داعي للقلق من هذا الأمر إذا كنت لا تهتم بترتيب البيغرامات. إذا كان لديك اهتمام بترتيبها، يمكنك استخدام std::unordered_map بدلاً من std::map، حيث لا يتم تخزين المفاتيح بأي ترتيب.

    وهنا كيفية تنفيذ ذلك ببساطة باستخدام std::map:

    cpp
    #include #include #include #include #include std::vector generateBigrams(const std::string& text) { std::istringstream iss(text); std::vector words(std::istream_iterator{iss}, std::istream_iterator()); std::vector bigrams; for (size_t i = 0; i < words.size() - 1; ++i) { bigrams.push_back(words[i] + " " + words[i + 1]); } return bigrams; } int main() { std::string line = "This is only a test."; std::mapint> bigramMap; std::vector bigrams = generateBigrams(line); for (const auto& bigram : bigrams) { ++bigramMap[bigram]; } for (const auto& pair : bigramMap) { std::cout << pair.first << ": " << pair.second << std::endl; } return 0; }

    تمثل الدالة generateBigrams كيفية تحويل النص الأصلي إلى قائمة من البيغرامات. بمجرد أن يتم توليد البيغرامات، يتم عد الظهورات لكل بيغرام باستخدام الخريطة bigramMap. وأخيرًا، يتم طباعة النتائج.

    باستخدام هذا الكود، يمكنك الآن توليد البيغرامات من أي نص واستخدامها كمفاتيح في خريطة في C++ بسهولة وفاعلية.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعني أوسع المقال لتوضيح المفهوم بشكل أكبر.

    في البرمجة، تحمل البيانات تنظيمًا هيكليًا أساسيًا، والذي يتضمن الطريقة التي يتم بها تخزين وتنظيم البيانات. وفي كثير من الحالات، يتطلب التطبيق الفعلي استخدام بيانات تتجاوز القيم الفردية وتتضمن مفاهيم أكثر تعقيدًا، مثل السلاسل النصية والجمل والنصوص الطويلة.

    في هذا السياق، يأتي دور تقنيات التنظيم والتحليل النصي، مثل البيغرامات، التي تعتبر أداة قوية لفهم وتحليل النصوص. ومفهوم البيغرامات بسيط: إنها مجموعات من الكلمات المتتالية في النص. على سبيل المثال، إذا كان النص هو “هذا اختبار جيد”، فإن البيغرامات الثنائية لهذا النص ستكون “هذا اختبار”، “اختبار جيد”.

    تأتي فكرة استخدام البيغرامات كمفاتيح في خريطة في C++ لتمثيل هذه البيانات المرتبطة. باستخدام هيكل البيغرامات كمفاتيح، يمكن للمطورين تحليل النصوص واستخلاص الأنماط والمعلومات بشكل فعال.

    في الكود السابق، قمنا بتوضيح كيفية تحويل النص الأصلي إلى بيغرامات باستخدام دالة generateBigrams، وكيفية تمثيل هذه البيغرامات كمفاتيح في خريطة باستخدام std::map. وبالفعل، يمكن تطوير هذا النهج لتنفيذ مزيد من التحليل واستخراج المعلومات من النصوص.

    على سبيل المثال، يمكنك توسيع الخوارزمية لتتضمن معالجة للأحرف الكبيرة والصغيرة، أو لتجاهل العلامات الترقيمية، أو حتى لتحسين الأداء عن طريق استخدام هياكل بيانات مخصصة لتخزين البيغرامات بدلاً من استخدام std::vector.

    باختصار، استخدام البيغرامات كمفاتيح في خريطة في C++ يوفر طريقة فعالة ومرنة لتحليل النصوص وفهم الأنماط فيها، مما يمكن المطورين من استخلاص قيمة معلوماتية من النصوص بشكل أكبر وأعمق.

  • تحويل وجمع الكسور في C++

    بما أنك ترغب في تحويل الأرقام من صيغة نصية إلى صيغة عددية لأداء عملية الجمع بالكسور، يمكنك استخدام دالة atoi() المتوفرة في لغة البرمجة C++ لتحويل النص إلى عدد صحيح.

    لكن قبل ذلك، يجب أن تقوم بتحويل كل جزء من الكسر الممثل كنص إلى عدد صحيح. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق فصل الكسر إلى جزئين (البسط والمقام) باستخدام دالة strtok() كما قمت بذلك في الشفرة الخاصة بك، ومن ثم استخدام دالة atoi() لتحويل الجزء النصي من الكسر إلى عدد صحيح.

    إليك تعديلًا على الشفرة لتحقيق هذا الهدف:

    cpp
    #include #include // لاستخدام strtok() #include // لاستخدام atoi() using namespace std; int main() { char input[30]; cin.getline(input, 30); char *tok; int numerator = 0; // المقام int denominator = 0; // البسط bool isNumerator = true; // تحديد ما إذا كان الجزء الحالي هو البسط أم المقام tok = strtok(input, "+/ "); // يتم فصل النص باستخدام الفواصل والمسافات while (tok != NULL) { // التحويل من النص إلى عدد صحيح int num = atoi(tok); if (isNumerator) { numerator += num; } else { denominator += num; } // التبديل بين البسط والمقام في كل دورة isNumerator = !isNumerator; tok = strtok(NULL, "+/ "); } // عرض نتيجة الجمع cout << "Sum: " << numerator << "/" << denominator << endl; return 0; }

    هذا التعديل يقوم بتحويل الأجزاء النصية من الكسر إلى أعداد صحيحة، ومن ثم يقوم بإجراء الجمع. بعد ذلك، يمكنك عرض النتيجة ككسر مجمع.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع! سنكمل المقال بإضافة بعض التوضيحات والتفاصيل حول العملية وكيفية تحسين الشفرة لتكون أكثر فعالية ومرونة.

    تحويل الكسور من النصوص إلى أعداد صحيحة

    في الشفرة المعدلة، قمنا بتقسيم النص الذي يمثل الكسر إلى جزئين باستخدام دالة strtok(). ثم قمنا بتحويل كل جزء من النص إلى عدد صحيح باستخدام دالة atoi().

    • البسط (العدد الأول بعد الفاصلة) يتم تخزينه في المتغير numerator.
    • المقام (العدد الثاني بعد الفاصلة) يتم تخزينه في المتغير denominator.

    جمع الكسور

    بعد تحويل الكسور إلى أعداد صحيحة، يتم جمع الكسور عن طريق إضافة البسط والمقام لكل كسر بالتسلسل. هذا يتم عن طريق استخدام متغيرات لتخزين مجموع البسط والمقام بشكل منفصل.

    عرض النتيجة

    بعد الانتهاء من جمع الكسور، يمكن عرض النتيجة بتنسيق كسر. يتم ذلك عن طريق طباعة قيمة البسط متبوعة بالفاصلة المائية وقيمة المقام.

    تحسين الكود

    يمكن تحسين هذا الكود بمعالجة بعض الحالات الحدودية، مثل التعامل مع أعداد سالبة والتحقق من صحة البسط والمقام (على سبيل المثال، يجب التأكد من أن المقام ليس صفرًا لتجنب القسمة على صفر).

    كما يمكن استخدام هيكلة بيانات مختلفة مثل الفصولة (struct) لتمثيل الكسر بشكل أكثر تنظيمًا، مما يجعل الشفرة أكثر قابلية للفهم وإدارة.

    الختام

    من خلال تحويل الكسور من النصوص إلى أعداد صحيحة وجمعها بشكل صحيح، يمكنك الآن استخدام هذا الكود للقيام بعمليات الجمع للكسور في برنامجك بشكل دقيق وفعال. باستخدام هذه الأساسيات، يمكنك بناء وتطوير تطبيقات أكثر تعقيدًا تتعامل مع الكسور وغيرها من البيانات بشكل متقدم.

  • تجنب مشاكل الدقة العددية في البرمجة

    السؤال الذي طرحته ليس بالضرورة أساسيًا، بل هو مثير للاهتمام ويعكس استعدادك لتعلم المزيد وفهم التفاصيل الدقيقة في برمجة الحاسوب. دعني أوضح لك ما يحدث في الكود الذي قدمته.

    أولاً وقبل كل شيء، يجب أن ننتبه إلى الفرق بين العمليات الحسابية للأعداد الصحيحة والأعداد عائمة. في الكود الذي أعطيته، قمت بتعريف مصفوفة s على أنها مصفوفة من الأعداد العائمة (floats)، ومن ثم قمت بمقارنة قيمة s[0] بصفر. وهنا يكمن الفارق.

    عندما تقارن قيمة عائمة بصفر، فإن نتيجة العملية تكون إما true أو false، وهذا يعتمد على ما إذا كانت القيمة العائمة تساوي صفر بالضبط أم لا. وهذا يتضح في الجزء الأول من الكود الخاص بك، حيث قمت بطباعة قيمة المقارنة s[0] >= 0، وسواء كانت s[0] تساوي صفر أو لا، فإن القيمة المطبوعة ستكون 1 إذا كانت s[0] أكبر من أو تساوي صفر، و0 إذا كانت أقل من صفر.

    الآن، بالنسبة لسؤالك حول عدم تنفيذ الكود داخل الشرط if، يبدو أن الشرط لم يتحقق، ولذا الكود داخل الـ if لم يتم تنفيذه. إذا كنت متأكدًا من أن الشرط يجب أن يتحقق ولكن لا يحدث ذلك، فقد يكون السبب في ذلك مشكلة في الدقة العددية. عند القيام بعمليات حسابية باستخدام الأعداد العائمة، قد تحدث أخطاء في الدقة الناتجة عن تمثيل محدود للأعداد العائمة. لذا، قد يكون الحل هو استخدام قيمة ثابتة للمقارنة بدلاً من استخدام عمليات حسابية. في هذه الحالة، يمكنك تعيين قيمة متغير ثابت كـ const float واستخدامها في المقارنة.

    باختصار، يبدو أن السبب في عدم تنفيذ الكود داخل الشرط if قد يكون ناتجًا عن مشكلة في الدقة العددية أو ربما هناك أخطاء أخرى في البرنامج تؤثر على سير تنفيذ الشرط. للتحقق من ذلك بشكل أكبر، يمكنك تجربة تعيين قيمة ثابتة للمقارنة ورؤية ما إذا كانت الشروط تتحقق بشكل صحيح.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعوني أواصل المقال لتوضيح المفهوم وتقديم المزيد من الإرشادات.

    من المهم فهم أن عمليات الحساب مع الأعداد العائمة يمكن أن تؤدي إلى نتائج غير متوقعة بسبب مشاكل في الدقة العددية. في البرنامج الذي قدمته، تستخدم العمليات الحسابية (1/7 + 1/14) التي يمكن أن تؤدي إلى قيم مقربة من الصفر بسبب طبيعة تمثيل الأعداد العائمة.

    لحل هذه المشكلة، يمكننا استخدام قيم ثابتة بدلاً من العمليات الحسابية، مثل استخدام القيمة 0.21428571 التي هي نتيجة العملية (1/7 + 1/14) بدلاً من حسابها في كل مرة. يمكن تعريف هذه القيمة باستخدام const float كما يلي:

    cpp
    const float threshold = 0.21428571;

    ثم يمكن استخدام هذه القيمة في شرط الـ if بدلاً من العمليات الحسابية:

    cpp
    if (s[0] >= 0 && s[0] < threshold) { // الكود الذي تريد تنفيذه هنا }

    هذا التغيير سيضمن استقرارية نتائج المقارنة بين القيم العائمة، وبالتالي ستكون الشروط أكثر دقة وقابلة للتنفيذ بشكل صحيح.

    علاوة على ذلك، من المهم أيضًا التأكد من أن الشروط تتناسب مع الغرض المقصود. قد تحتاج إلى مراجعة قيمة الشرط للتأكد من أنها تعبر عن الشرط المنطقي الذي تريد تطبيقه بدقة.

    باختصار، للتعامل مع مشاكل الدقة العددية في البرمجة باستخدام الأعداد العائمة، يجب استخدام قيم ثابتة وتحديد الشروط بعناية لضمان دقة النتائج وصحة تنفيذ الشروط المطلوبة.

  • تجنب Segmentation Fault في C++

    بدايةً، يبدو أن هناك مشكلة في طريقة تعاملك مع مصفوفة shape2D. عندما تقوم بتعيين اسم الشكل وتفاصيله، فإنك تحاول الوصول إلى مؤشر غير صالح في المصفوفة، مما يؤدي إلى حدوث الخطأ “Segmentation Fault”.

    لنلقي نظرة على الكود:

    cpp
    shape2D[size].setName(shapename); //segmentation fault

    هنا، أنت تحاول تعيين اسم الشكل لعنصر في المصفوفة shape2D بمؤشر size، الذي هو خارج حدود المصفوفة (حيث أن المصفوفة تبدأ من 0 وتنتهي عند size - 1). هذا يؤدي إلى تجاوز حدود المصفوفة وبالتالي يؤدي إلى Segmentation Fault.

    لحل هذه المشكلة، يجب أن تتأكد من عدم تجاوز حدود المصفوفة عند الوصول إليها. يمكنك استخدام متغير number لتتبع عدد الأشكال التي تم إدخالها، وبالتالي تعيين اسم الشكل وتفاصيله لعنصر المصفوفة الصحيح.

    قد يكون التعديل على الكود كالتالي:

    cpp
    while(choice != 999) { switch(choice) { case 1: { cout << "[Input sensor data]" << endl; cout << "Please enter name of Shape:"; cin >> shapename; // Make sure number is within bounds before accessing shape2D if(number < size) { shape2D[number].setName(shapename); cout << "Please enter special type:"; cin >> warpspace; shape2D[number].setContainsWarpSpace(warpspace); // ... // Other operations based on shape name // ... mainmenu(); cin >> number; option(number); } else { cout << "Array size exceeded!" << endl; } } break; // other cases... } }

    بهذه الطريقة، ستتأكد من أنك لا تتجاوز حدود المصفوفة وتتجنب الخطأ في الوصول إلى مؤشرات خارج حدود المصفوفة، مما يؤدي إلى تفادي Segmentation Fault الذي كنت تواجهه.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، دعنا نواصل توسيع المقال لتغطية المشكلة بشكل أكبر وإضافة بعض النصائح لتجنب مشكلة Segmentation Fault في المستقبل.

    التعامل مع مشكلة Segmentation Fault في C++

    تواجه مشكلة Segmentation Fault في لغة البرمجة C++ عادةً عندما تحاول الوصول إلى ذاكرة لم تتم تخصيصها لبرنامجك. يحدث هذا عندما تقوم بالوصول إلى مؤشر غير صالح أو عنوان ذاكرة غير مقيد. في معظم الحالات، يكون سبب Segmentation Fault هو محاولة الوصول إلى مصفوفة باستخدام مؤشر خارج حدود المصفوفة.

    تجنب Segmentation Fault في C++

    لتجنب Segmentation Fault، هنا بعض النصائح الهامة:

    1. التحقق من حدود المصفوفة (Array Bounds Checking): تأكد دائمًا من عدم تجاوز حدود المصفوفة عند الوصول إليها. يمكنك استخدام متغير لتتبع العناصر التي تم تخصيصها في المصفوفة والتأكد من أن الوصول إلى المصفوفة يتم داخل الحدود المسموح بها.

    2. التحقق من صحة المؤشرات (Pointer Validation): تأكد من أن جميع المؤشرات التي تستخدمها في برنامجك تشير إلى ذاكرة مخصصة بشكل صحيح. تجنب تجاوز المؤشرات إلى ذاكرة غير صالحة.

    3. استخدام أدوات تحليل الذاكرة (Memory Analysis Tools): استخدم أدوات مثل Valgrind لتحليل ذاكرة برنامجك وتحديد أي أخطاء في الوصول إلى الذاكرة. يمكن أن تكون هذه الأدوات مفيدة جدًا في اكتشاف Segmentation Fault وغيرها من المشكلات المتعلقة بالذاكرة.

    4. الاستماع إلى الإشارات القادمة من البيئة (Listening to Environment Signals): في بعض الأحيان، يمكن أن توفر الإشارات المتعلقة بالبيئة معلومات قيمة عن أسباب Segmentation Fault، مثل الاستخدام الزائد للذاكرة أو الوصول إلى ذاكرة غير صالحة.

    الختام

    في النهاية، يمكن القول إن تجنب Segmentation Fault يتطلب فهمًا جيدًا لكيفية التعامل مع الذاكرة في C++ واتباع ممارسات برمجية جيدة. باستخدام أدوات تحليل الذاكرة وفهم عملية التحكم في الذاكرة، يمكنك تقليل خطر حدوث Segmentation Fault وتحسين جودة برامجك بشكل عام.

  • استخراج بيانات باستخدام تعبيرات عادية في R

    البحث عن الكلمات باستخدام التعبيرات العادية في “R” يمكن أن يكون مهمة ممتعة وفعّالة في استخراج المعلومات المرغوبة من النصوص. للقيام بذلك، سنستخدم مكتبة stringr التي توفر وظائف مفيدة للعمل مع السلاسل النصية والتعبيرات العادية.

    لحل السؤال الذي ورد في كتاب “R for Data Science”، يجب أولاً تحميل مكتبة stringr وجلب الكلمات الشائعة المتاحة بها. يمكن القيام بذلك كالتالي:

    R
    library(stringr) # جلب الكلمات الشائعة common_words <- stringr::words # عرض الكلمات الشائعة التي تبدأ بـ "y" str_view(common_words, "^y\\w+") # عرض الكلمات الشائعة التي تنتهي بـ "x" str_view(common_words, "\\w+x$") # عرض الكلمات الشائعة التي تحتوي على سبعة أحرف على الأقل str_view(common_words, "\\b\\w{7,}\\b")

    الآن، دعنا نشرح التعبيرات العادية التي استخدمناها:

    1. ^y\\w+: يبحث عن الكلمات التي تبدأ بالحرف “y”، متبوعة بأي حرف آخر (أو أكثر) باستخدام \\w+. الرمز ^ يعني بداية السلسلة.

    2. \\w+x$: يبحث عن الكلمات التي تنتهي بالحرف “x”، بعد أي حرف آخر (أو أكثر) باستخدام \\w+. الرمز $ يعني نهاية السلسلة.

    3. \\b\\w{7,}\\b: يبحث عن الكلمات التي تحتوي على سبعة أحرف على الأقل، حيث \\w{7,} يعني سبعة أحرف أو أكثر. الرمز \b يعني حدود الكلمة.

    أما بالنسبة للموارد المفيدة لتعلم التعبيرات العادية في “R”، فإليك بعض الاقتراحات:

    1. موقع الويب الرسمي لـ “R”: يوفر موقع R Project العديد من الموارد التعليمية والمستندات الرسمية التي تشرح استخدام التعبيرات العادية في “R”.

    2. موقع الويب Regex101: هذا الموقع يقدم منصة تفاعلية لاختبار وتطبيق التعبيرات العادية على النصوص مع تفسير لكل جزء من التعبير.

    3. كتاب “Mastering Regular Expressions”: على الرغم من أنه لا يركز بشكل خاص على “R”، إلا أن هذا الكتاب يعتبر مرجعاً ممتازاً لفهم التعبيرات العادية بشكل عام.

    4. موقع الويب Stack Overflow: يحتوي على العديد من الأسئلة والإجابات ذات الصلة بتطبيقات التعبيرات العادية في “R”.

    مع الاستمرار في التدريب والتجربة، ستصبح أكثر ملاءمة في استخدام التعبيرات العادية لاستخراج البيانات التي تحتاجها.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، لنستكمل المقال:

    بمجرد فهمك للتعبيرات العادية في “R” واستخدامها بنجاح لحل التمارين، ستكتسب مهارة قوية في استخراج البيانات وتحليلها بطريقة فعالة ودقيقة. ومع زيادة الخبرة، ستتمكن من التعامل مع البيانات بكفاءة أكبر وتطوير الحلول التحليلية الخاصة بك بشكل أكثر تخصصًا.

    تذكر أن التعبيرات العادية لها دور مهم في مجالات عديدة، بما في ذلك معالجة النصوص، وتحليل البيانات، وتحويل البيانات بشكل عام. لذا، فهي مهارة قيمة لأي شخص يعمل في مجال البيانات أو البرمجة.

    بالنسبة لمصادر تعلم التعبيرات العادية في “R”، فإن الاستمرار في التدريب والاطلاع على الموارد المتاحة سيساعدك في تطوير مهاراتك بشكل مستمر. ولا تتردد في الاستفادة من المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت حيث يمكنك طرح الأسئلة والاستفادة من تجارب الآخرين.

    باستخدام التعبيرات العادية في “R”، ستتمكن من استخراج البيانات بفعالية وتحليلها بدقة، مما يسهل عليك فهم البيانات واستخدامها في اتخاذ القرارات الصائبة وإنشاء الحلول الابتكارية.

  • طرق استرجاع الأوامر في الطرفية

    عندما يتعلق الأمر بالبرمجة واستخدام سطر الأوامر في الأنظمة الشبيهة بيونكس، فإن مفتاح الاستفادة القصوى يكمن في القدرة على إعادة استخدام الأوامر التي استخدمتها سابقًا. هذا الأمر يُسهّل العمل ويُسرّع من عملية التطوير والبرمجة بشكل كبير.

    أحد أهم الطرق للقيام بذلك هو استخدام “التاريخ” (history)، وهو أمر في الطرفية يعرض لك قائمة بالأوامر التي قمت بتنفيذها سابقًا. لعرض قائمة بالأوامر السابقة، ما عليك سوى كتابة “history” في الطرفية والضغط على مفتاح Enter. ستظهر لك قائمة تحتوي على سلسلة من الأرقام مع كل سطر، وهذه الأرقام تُمثّل تسلسل تنفيذ الأوامر. بعد ذلك، يمكنك استدعاء أي أمر من القائمة عن طريق كتابة علامة التعجب (!) متبوعة برقم الأمر في القائمة. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تنفيذ الأمر رقم 50 من القائمة، يمكنك كتابة “!50” والضغط على Enter.

    بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام الأسهم الصعودية والهبوطية على لوحة المفاتيح للتنقل بين الأوامر السابقة والتالية التي قمت بكتابتها. هذه الأسهم تُسهّل استرجاع الأوامر بسرعة دون الحاجة إلى كتابتها مرة أخرى.

    بهذه الطرق البسيطة والفعّالة، يمكنك الاستفادة القصوى من الأوامر التي استخدمتها سابقًا وتسريع عمليات التطوير والبرمجة.

    المزيد من المعلومات

    بالإضافة إلى الأساليب المذكورة أعلاه، هناك بعض الطرق الإضافية التي يمكنك استخدامها لتسهيل عملية استرجاع الأوامر السابقة في الطرفية:

    1. استخدام الأمر CTRL+R:
      يُعتبر هذا الأمر واحدًا من أكثر الطرق فعالية للاسترجاع السريع للأوامر السابقة. عندما تكون في وضع الطرفية، اضغط على مفتاح CTRL و R معًا. ستظهر لك برومبت (Prompt) تسمح لك بالبحث عن الأوامر باستخدام الكلمات الرئيسية. بمجرد العثور على الأمر المطلوب، اضغط على Enter لتنفيذه مباشرة.

    2. استخدام الرموز التاريخية !! و !$:

      • تستخدم !! لتنفيذ الأمر الأخير الذي تم تنفيذه.
      • تستخدم !$ لاسترجاع آخر وسيط (Argument) من الأمر الذي تم تنفيذه مؤخرًا. على سبيل المثال، إذا قمت بتشغيل الأمر ls /var/log، ثم تريد استخدام مسار /var/log في أمر آخر، يمكنك ببساطة كتابة cd !$ للانتقال مباشرة إلى هذا المسار.
    3. استخدام الأمر fc:
      يمكنك استخدام أمر fc لفتح محرر النصوص الافتراضي (مثل Vim أو Nano) وتحرير سلسلة الأوامر التي تم تنفيذها مؤخرًا. بمجرد الانتهاء من التحرير وحفظ التغييرات، سيتم تنفيذ الأوامر تلقائيًا.

    باستخدام هذه الأساليب، يمكنك أن تصبح أكثر فعالية في استخدام الطرفية وإعادة استخدام الأوامر بسرعة وسهولة. ومع ممارسة مستمرة، ستجد نفسك تستخدم هذه الأدوات بثقة وبسلاسة في عمليات البرمجة وإدارة النظام.

  • مقارنة unordered_map vs unordered_set

    عندما نتحدث عن مقارنة بين unordered_map و unordered_set في لغة البرمجة C++, ندخل في عالم من الهياكل البيانية والعمليات التي تتيحها هذه الهياكل. في البداية، يجب فهم الفرق الرئيسي بينهما.

    تبدأ القصة مع unordered_set، وهو هيكل بيانات يعمل على تخزين عناصر فريدة من نوع معين، دون ترتيب محدد. وبمعنى آخر، فإنه يسمح فقط بوجود عناصر مميزة داخله دون تكرار. على سبيل المثال، إذا كان لديك مجموعة من الكلمات وترغب في تخزينها دون تكرار أي منها، فإن unordered_set هو الخيار المناسب.

    أما بالنسبة لـ unordered_map، فهو يشبه unordered_set في الفكرة، لكنه يتيح تخزين القيم بالإضافة إلى المفاتيح. يمكنك التفكير فيه على أنه قائمة من الأزواج، حيث تمثل المفاتيح القيم التي يمكن البحث عنها، بينما تمثل القيم القيم المرتبطة بها. على سبيل المثال، يمكن استخدام unordered_map لتخزين قائمة بأسماء الطلاب مع درجاتهم المقابلة.

    الآن بالنسبة للوصول إلى العناصر في unordered_set، فلا يتوفر لديك عامل الفهرسة [] كما هو الحال في unordered_map، ولكن يمكنك استخدام وظيفة find() للبحث عن العنصر. على سبيل المثال:

    cpp
    std::unordered_set<int> mySet = {1, 2, 3, 4, 5}; auto it = mySet.find(3); if (it != mySet.end()) { std::cout << "Found: " << *it << std::endl; } else { std::cout << "Not found!" << std::endl; }

    هذا التعليمات البرمجية تبحث عن القيمة 3 في unordered_set وتطبعها إذا تم العثور عليها.

    بالنسبة لسؤالك حول الوصول العشوائي إلى الذاكرة، فإن كلا الهيكلين، unordered_map و unordered_set، لا يوفران هذه الإمكانية، حيث أن الوصول إلى العناصر يتم عن طريق قيمها (hash) وليس عن طريق مؤشرات مباشرة.

    أما بالنسبة للأداء واستهلاك الذاكرة، فهذا يعتمد على الاستخدام الفعلي وعلى البيئة التي يعمل فيها البرنامج. ومع ذلك، عمومًا، فإن unordered_set قد تكون أكثر فعالية من حيث الذاكرة إذا كنت بحاجة إلى تخزين فقط المفاتيح دون قيم، بينما قد يتطلب unordered_map المزيد من الذاكرة نظرًا للحاجة إلى تخزين القيم إلى جانب المفاتيح.

    باختصار، تختلف استخدامات unordered_set و unordered_map وفقًا لمتطلبات التطبيق الفعلية، ويجب اختيار الهيكل المناسب بناءً على العمليات المطلوبة وكيفية استخدام البيانات.

    المزيد من المعلومات

    الاستفادة الكاملة من هذه الهياكل البيانية تأتي من فهم عمليات الإضافة والحذف والبحث، بالإضافة إلى الأداء واستهلاك الذاكرة. فمن المهم مقارنة هذه الجوانب بشكل دقيق لاتخاذ القرار الأمثل.

    بدءًا من عمليات الإضافة والحذف، يتمتع كل من unordered_set و unordered_map بأداء جيد في العمليتين. حيث تكون عمليتي الإضافة والحذف في الحالات العامة بتعقيد زمني متوسط O(1)، وهذا يعني أن الوقت الذي يستغرقه كل من الإضافة والحذف لا يتغير بشكل كبير بالنسبة لحجم الهيكل.

    أما بالنسبة لعملية البحث، فإن تعقيد الوقتي لكل من unordered_set و unordered_map يكون أيضًا O(1) في الحالات الأفضل، ولكن يمكن أن يكون O(n) في الحالات السيئة، حيث يحدث اصطدام (collision) في الدالة الهاش. ومع ذلك، تقوم معظم مكتبات STL المستخدمة لتنفيذ هذه الهياكل بتفادي هذه الاصطدامات بشكل فعال، مما يجعل البحث غالبًا ما يكون سريعًا وفعالًا.

    من حيث استهلاك الذاكرة، يمكن أن يكون unordered_set أكثر فعالية في بعض الحالات عندما تكون البيانات تتألف فقط من المفاتيح، بينما قد تحتاج unordered_map إلى استخدام مزيد من الذاكرة لتخزين قيم بالإضافة إلى المفاتيح.

    في النهاية، يجب اختيار الهيكل البياني المناسب وفقًا لمتطلبات التطبيق الفعلية. إذا كنت بحاجة إلى تخزين مجموعة فقط من العناصر الفريدة دون قيم مرتبطة بها، فقد يكون unordered_set الخيار المثالي. أما إذا كنت بحاجة إلى ربط كل مفتاح بقيمة محددة، فسيكون unordered_map الخيار المناسب.

    باختصار، يمثل فهم الاختلافات بين unordered_set و unordered_map وتحليل أدائهما واستهلاك ذاكرتهما أساسًا مهمًا لاختيار الهيكل البياني الأنسب لحل المشكلة المحددة في برنامجك.

  • بناء نموذج TensorFlow متعدد المداخل

    بالطبع، يمكنك تعريف رسم بياني في TensorFlow يحتوي على أكثر من مدخل واحد. يُعد ذلك ميزة قوية في TensorFlow تتيح لك بناء نماذج مرنة ومتعددة المداخل لمعالجة البيانات من مصادر متعددة.

    لبدء العمل، يمكنك استخدام مكتبة TensorFlow لبناء الرسم البياني الخاص بك. يُمكنك تعريف مدخلات متعددة باستخدام tf.placeholder أو tf.data.Dataset، ومن ثم تنفيذ العمليات المطلوبة لمعالجة هذه المداخل.

    في حالتك، حيث ترغب في تمرير صورتين ونص واحد كمداخل، يمكنك تعريف مدخلات باستخدام tf.placeholder، على سبيل المثال:

    python
    image1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, image_height, image_width, num_channels]) image2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, image_height, image_width, num_channels]) text = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, max_text_length, embedding_size])

    ثم يمكنك تنفيذ العمليات المطلوبة على هذه المداخل، وهي عادة تشمل الطبقات المختلفة من الشبكات العصبية والعمليات الأخرى. بعد ذلك، يمكنك دمج النتائج من هذه العمليات للحصول على تمثيل مشترك، ومن ثم تنفيذ الدوال المطلوبة لحساب الخسارة وتنفيذ الارتباط الخلفي.

    للتوضيح، هذا مثال بسيط لكيفية بناء نموذج بمدخلات متعددة في TensorFlow:

    python
    # Define placeholders for inputs image1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, image_height, image_width, num_channels]) image2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, image_height, image_width, num_channels]) text = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, max_text_length, embedding_size]) # Process each input separately conv1_image1 = tf.layers.conv2d(image1, filters=32, kernel_size=3, activation=tf.nn.relu) conv2_image1 = tf.layers.conv2d(conv1_image1, filters=64, kernel_size=3, activation=tf.nn.relu) flatten_image1 = tf.layers.flatten(conv2_image1) conv1_image2 = tf.layers.conv2d(image2, filters=32, kernel_size=3, activation=tf.nn.relu) conv2_image2 = tf.layers.conv2d(conv1_image2, filters=64, kernel_size=3, activation=tf.nn.relu) flatten_image2 = tf.layers.flatten(conv2_image2) lstm_text = tf.keras.layers.LSTM(units=128)(text) # Concatenate the representations concatenated_representation = tf.concat([flatten_image1, flatten_image2, lstm_text], axis=1) # Pass the concatenated representation through fully connected layers fc1 = tf.layers.dense(concatenated_representation, units=128, activation=tf.nn.relu) fc2 = tf.layers.dense(fc1, units=64, activation=tf.nn.relu) # Compute loss loss = compute_loss(concatenated_representation) # Define optimizer and train step optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001) train_step = optimizer.minimize(loss)

    هذا مجرد مثال بسيط لكيفية تعريف نموذج متعدد المداخل في TensorFlow. يمكنك تخصيصه وتعديله وفقًا لاحتياجاتك الخاصة وتعقيد موديلك. للمزيد من الأمثلة والشروحات، يمكنك البحث عبر الإنترنت عن دروس أو مقالات تتناول بناء النماذج المعقدة في TensorFlow بمداخل متعددة.

    المزيد من المعلومات

    بالطبع، سأقوم بمواصلة المقال لتوضيح المزيد حول بناء النماذج متعددة المداخل في TensorFlow.

    بعد تعريف النموذج والتعامل مع المداخل المتعددة، يمكنك الآن مواصلة العمل على تدريب النموذج وتقييم أدائه. في هذه المرحلة، ستحتاج إلى توفير البيانات المناسبة وتنظيم عملية التدريب والاختبار.

    قبل بدء التدريب، يجب عليك تجهيز البيانات بشكل مناسب. على سبيل المثال، يجب تحميل الصور وتنسيق النصوص بطريقة تتوافق مع هيكل المداخل التي قمت بتعريفها في النموذج.

    ثم، يمكنك تحديد دالة الخسارة وخوارزمية الإشارة لتدريب النموذج. في الشفرة المعروضة سابقًا، تم استخدام خوارزمية Adam كمثال، ولكن يمكنك استخدام أي خوارزمية تحسين تناسب احتياجات مشروعك.

    بعد التحديد الجيد لدالة الخسارة وخوارزمية الإشارة، يمكنك بدء عملية التدريب عن طريق تمرير البيانات من خلال النموذج باستخدام دفعات (باستخدام مكتبة TensorFlow Dataset أو تقسيم البيانات يدويًا) وتنفيذ الدوال المناسبة لحساب الخسارة وتحديث الوزن.

    بعد انتهاء عملية التدريب، يمكنك تقييم أداء النموذج باستخدام بيانات اختبار منفصلة. يُمكنك قياس أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل دقة النموذج، والدقة، ومعدل الخطأ، وما إلى ذلك، وذلك بناءً على طبيعة المشكلة التي تعمل عليها.

    أخيرًا، بعد تقييم أداء النموذج، يمكنك ضبط معلمات النموذج وهيكله بناءً على النتائج لتحسين أداءه. هذا يمكن أن يشمل تغيير تكوين الطبقات، أو استخدام وظائف تفعيل مختلفة، أو تعديل معلمات الخوارزميات، وما إلى ذلك.

    من المهم أيضًا الإشارة إلى أنه يمكنك العثور على مصادر مفيدة عبر الإنترنت، مثل الدورات التدريبية والمقالات والأمثلة التطبيقية التي تغطي بناء النماذج متعددة المداخل في TensorFlow بشكل أعمق ومفصل.

    إذا كنت تبحث عن مزيد من التوجيه أو الاستفسارات حول نقاط معينة، فلا تتردد في طرح المزيد من الأسئلة.

  • اختلاف بين استخدام return و raise في Python

    عند النظر إلى الكود المعطى، نجد أن هناك فارقًا بين استخدام “return” و”raise” لرمي الاستثناءات. لنفهم الفارق بينهما، دعنا نلقي نظرة عميقة على كل منهما.

    عندما تستخدم “return” في دالة، فإنك ببساطة ترجع قيمة معينة من الدالة وتنهي تنفيذها. في حالتنا هذه، الدالة f تستخدم “return” لإرجاع كائن استثناء Exception. ومع ذلك، يجب أن نلاحظ أن استخدام “return” بهذه الطريقة لا يتسبب في رفع استثناء بشكل فعلي. بدلاً من ذلك، يتم اعتبار الكائن الذي تم إرجاعه على أنه قيمة عادية تم إرجاعها من الدالة.

    أما عند استخدام “raise”، فإنك تقوم برفع استثناء فعليًا. وفي حالتنا هذه، الدالة f تستخدم “raise” لرفع استثناء من نوع Exception. هذا يعني أنه عند استدعاء الدالة وحدوث الشرط المناسب، سيتم رفع الاستثناء وسيتم إيقاف التنفيذ في النقطة التي تم فيها رفع الاستثناء وسيتم نقل التنفيذ إلى بلوك الـ “except” المناسب.

    لذا، الفارق الأساسي بين استخدام “return” و”raise” هو أن “return” تستخدم لإرجاع قيمة معينة من الدالة دون رفع استثناء، بينما “raise” تستخدم لرفع استثناء وإيقاف التنفيذ في حالة وجود حالة استثنائية.

    الآن، بناءً على هذا الفارق، نستطيع توجيهك إلى متى يجب استخدام كل منهما. عندما تريد ببساطة إعلام المستخدم أو الكود الذي يستخدم الدالة بحدوث حالة خاصة أو خطأ، يمكنك استخدام “return” لإرجاع قيمة تدل على الخطأ دون رفع استثناء. أما عندما يتعين عليك إيقاف التنفيذ والتعامل بشكل فوري مع حالة خاصة، فيجب عليك استخدام “raise” لرفع استثناء والتحكم في سير التنفيذ.

    باختصار، استخدم “return” لإرجاع قيمة تدل على حدوث حالة خاصة دون إيقاف التنفيذ، واستخدم “raise” لرفع استثناء والتحكم في سير التنفيذ عند حدوث حالة خاصة تستدعي ذلك.

    المزيد من المعلومات

    إضافة إلى النقاط المذكورة أعلاه، يُلاحظ أن استخدام “return” لإرجاع قيمة تدل على حالة خاصة يمكن أن يكون طريقة فعّالة للتحكم في سير التنفيذ دون إيقافه تمامًا. فعلى سبيل المثال، يمكن للكود الذي يستدعي الدالة أن يحصل على القيمة المُرجعة من الدالة ويتخذ إجراءات مناسبة استنادًا إلى قيمتها، مثل طباعة رسالة تنبيه أو تنفيذ خطوات بديلة.

    من ناحية أخرى، عند استخدام “raise”، يتم إيقاف التنفيذ فورًا ونقل التنفيذ إلى بلوك الـ “except” المناسب. هذا يعني أنه يمكن أن يكون لديك مراقبة دقيقة للأخطاء والاستثناءات وتنفيذ سير التنفيذ البديل بشكل محدد ومنظم.

    على الرغم من الاختلاف في الاستخدام، يمكن لكل من “return” و”raise” أن يكونا ضروريين في كتابة الشفرة البرمجية الصلبة والموثوقة. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام “return” لفحص مدخلات المستخدم أو الشروط الأساسية للتحقق من صحتها دون إيقاف التنفيذ. بينما يمكن استخدام “raise” للتعامل مع حالات الخطأ الحرجة التي تتطلب تدخل فوري وإيقاف التنفيذ.

    في النهاية، تعتمد القرارات بشأن استخدام “return” أو “raise” على طبيعة البرنامج ومتطلبات التنفيذ الخاصة به. عندما يكون لديك فهم واضح للفارق بينهما وللسياق البرمجي الذي تعمل فيه، ستكون قادرًا على اتخاذ القرارات الصحيحة بشأن أي منهما يجب استخدامه في الحالات المختلفة التي قد تواجهك في عملك كمبرمج.

  • تحليل قائمة البيانات في Python

    قائمة التي قدمتها تحتوي على مجموعة من الأزواج التي تتكون كل منها من ثلاثة عناصر. العناصر الثلاثة في كل زوج هي أولاً سلسلة نصية (string)، ثم عدد صحيح (integer)، وأخيراً عدد آخر صحيح.

    لنفحص أول زوج في القائمة: (‘this’, 4, 3)

    • ‘this’: هو سلسلة نصية، أي مجرد متتالية من الأحرف تمثل كلمة معينة.
    • 4: يمثل عددًا صحيحًا، أي قيمة رقمية لا تحتوي على كسور.
    • 3: كذلك، هو عدد صحيح، يأتي بعد العدد الأول.

    ومن هنا، يمكن القول إن العناصر الثلاثة في هذا الزوج هي: سلسلة نصية (string) تمثل كلمة، وعددان صحيحان (integers) يمثلان قيم رقمية. وتكون هذه الأزواج تحتوي على مجموعة من المعلومات المختلفة تمثلت في شكل السلاسل النصية والأرقام الصحيحة، مما يعكس تنوع استخداماتها والبيانات التي يمكن تمثيلها بها.

    المزيد من المعلومات

    في عالم البرمجة وعلوم الحاسوب، تعد القوائم (Lists) من بين أكثر الهياكل البيانية استخدامًا وانتشارًا. وتستخدم القوائم لتخزين مجموعة من العناصر في ترتيب معين، حيث يمكن الوصول إليها وتعديلها بسهولة. وفي السياق الذي طرحته، لدينا قائمة تحتوي على أزواج من البيانات.

    تتألف كل عنصر في هذه القائمة من ثلاثة قيم مختلفة. القيمة الأولى هي سلسلة نصية (string)، وهي تمثل مصطلحًا أو عنصرًا نصيًا. في القائمة المعطاة، السلاسل النصية هي “this”، “that”، و”those”.

    القيمة الثانية في كل عنصر هي عدد صحيح (integer)، وتظهر كمقدار رقمي يمثل كمية معينة أو موقعًا. في المثال المقدم، الأعداد الصحيحة هي 4، 9، و2.

    أما القيمة الثالثة والأخيرة في كل عنصر، فهي أيضًا عدد صحيح، وتمثل قيمة رقمية إضافية تختلف عن القيمة الثانية. الأعداد الصحيحة الثالثة في القائمة هي 3، 3، و6.

    باختصار، تعتبر القائمة المقدمة مثالًا جيدًا على كيفية تخزين مجموعة متنوعة من البيانات في هيكل بيانات واحد. وباستخدام القوائم، يمكن للمطورين تنظيم البيانات بشكل فعال والوصول إليها بسهولة، مما يجعلها أداة قيمة في تطوير البرامج وإدارة البيانات.

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق

أنت تستخدم إضافة Adblock

يرجى تعطيل مانع الإعلانات حيث أن موقعنا غير مزعج ولا بأس من عرض الأعلانات لك فهي تعتبر كمصدر دخل لنا و دعم مقدم منك لنا لنستمر في تقديم المحتوى المناسب و المفيد لك فلا تبخل بدعمنا عزيزي الزائر