في عملية البرمجة والبرمجة الوظيفية بشكل خاص، يشكل ترتيب تقييم النماذج داخل عملية التطابق بين النمط والقيمة موضوعًا مهمًا يثير الكثير من التساؤلات والنقاشات. حيث يتساءل الكثيرون عما إذا كان هناك ضمان بشأن ترتيب التقييم داخل عملية تطابق النمط.

عند النظر إلى الأمثلة التي ذكرتها، يتبين أن هناك بعض الأنماط الواضحة في عملية التقييم. على سبيل المثال، في الدالة (&&) المذكورة، النمط الأول False && _ يتم تحقيقه دون تقييم القيمة الثانية في الحالة التي تكون القيمة الأولى False. وهذا يتيح لنا الثقة بأن الترتيب مضمون بالفعل وفقًا للمعيار.

ومع ذلك، عند التحقق من ذلك الأمر في السياق العام، يجب مراعاة بعض النقاط الهامة. على سبيل المثال، يمكن أن تتأثر عملية التقييم بتنفيذ محدد للغة البرمجة أو بالمترجم المستخدم. فقد تختلف السلوكيات بين لغات مختلفة أو بين مترجمين مختلفين، وقد يؤدي هذا الاختلاف في بعض الحالات إلى سلوك غير متوقع.

بالنسبة للدالة both التي تم ذكرها، يتم التعامل مع أنماط النمط وتقييم القيم بطريقة مشابهة. يبدو أن السلوك المرغوب يتم تحقيقه بشكل صحيح، ولكن هذا لا يعني بالضرورة أنه يتم ذلك بشكل قانوني وفقًا لجميع المعايير البرمجية.

للحصول على إجابة دقيقة بشأن ما إذا كان هناك ضمان بشأن ترتيب تقييم الأنماط في عملية التطابق، يجب الرجوع إلى مستندات اللغة المعنية أو المعايير البرمجية المعمول بها. عمومًا، قد يكون هناك مرجع محدد يوضح سلوك هذه العملية بشكل أكبر وأدق.

باختصار، يجب النظر في السياق الخاص باللغة المستخدمة وتفسيرات المعايير البرمجية لتحديد ما إذا كان هناك ضمان بشأن ترتيب تقييم الأنماط في عملية التطابق. على الرغم من أن السلوك الذي توضحه الأمثلة قد يكون مقنعًا، إلا أنه من الضروري التحقق من الضمانات المحددة المتعلقة بهذه العملية.

لفهم عملية تطابق الأنماط وترتيب تقييمها بشكل أكبر، يمكننا التوجه إلى بعض المبادئ العامة التي قد تساعد في توضيح السياق.

أولاً، في البرمجة الوظيفية، يعتمد التطابق بين النمط والقيمة على مبدأ التطابق الأول المطابق (First-Match Semantics). وفقاً لهذا المبدأ، يتم تطابق الأنماط وفقاً للترتيب الذي يتم تحديده في تعريف الدالة. ومع ذلك، فإن ترتيب التقييم داخل النماذج ليس دائماً مضموناً.

ثانياً، يمكن أن تؤثر خصائص اللغة ومفاهيمها الداخلية على سلوك عملية التطابق. على سبيل المثال، قد يكون هناك فرق بين اللغات في كيفية التعامل مع الحالات الحدودية مثل القيم المتغيرة (undefined) أو القيم الملائمة (bottom values).

ثالثاً، في بعض الحالات، يمكن أن يؤدي تحسين الأداء أو تطبيق تقنيات معينة مثل تقييم كسلي (Lazy Evaluation) إلى سلوك مختلف. فقد يتم تأجيل تقييم بعض الأجزاء من النمط إلى وقت لاحق، مما يؤدي إلى سلوك غير متوقع في بعض الحالات.

رابعاً، يمكن أن توفر بعض اللغات البرمجية ضمانات أو وعوداً بخصوص ترتيب تقييم الأنماط في عملية التطابق. يمكن أن تكون هذه الوعود موجودة في وثائق اللغة أو المعايير البرمجية، ويجب مراعاتها عند تطوير التطبيقات.

ختاماً، عند كتابة الكود واختيار ترتيب النماذج، يجب أن يكون الواعين بأن هذا الاختيار قد يؤثر على سلوك التطبيق بشكل كبير، ويجب أن يتم التحقق من الوثائق والضمانات المتاحة بشأن ترتيب التقييم. وفي النهاية، ينبغي دائماً مراجعة واختبار الكود بشكل جيد لضمان سلوكه المتوقع في جميع الحالات.

يبدو أنك تحاول استخدام التبديل الشرطي (Switch Statements) في جافا سكريبت لتقييم الدرجات وإظهار رسائل تنبيه بناءً على الدرجات المدخلة. لكن الكود الذي قدمته يحتاج إلى بعض التعديلات ليعمل بشكل صحيح. دعني أساعدك في تصحيح الكود وشرح كيفية عمل التبديل الشرطي في هذا السياق.

أولاً، لاحظ أن قيم الحالات في التبديل الشرطي يجب أن تكون قيمًا محددة لتقييمها بشكل صحيح. في حالتك، تقوم بمقارنة القيمة المدخلة (grade) بأرقام صحيحة (0، 1، 2، …) ولكن ترتبط هذه القيم بالدرجات (A، B، C، …)، مما يجعل التعبير غير صحيح. يجب عليك استخدام القيم الحرفية بدلاً من الأرقام.

ثانياً، يجب أن تقوم بإرجاع قيمة محددة لكل حالة في التبديل الشرطي. في الكود الحالي، أنت تقوم بتعيين قيم المتغيرات بدلاً من إرجاع قيم. يجب عليك استخدام الإعلانات (alerts) لإظهار الرسائل.

وهنا الكود المصحح:

javascriptCopy code
var grade = prompt("What grade did you get for the assessment?");

switch(grade.toUpperCase()) {
    case "A":
        alert("Excellent");
        break;
    case "B":
        alert("Very Good");
        break;
    case "C":
        alert("Good");
        break;
    case "D":
        alert("Pass");
        break;
    case "E":
        alert("Almost a pass");
        break;
    case "F":
        alert("Fail");
        break;
    default:
        alert("Please enter a grade from A-F");
}

في هذا الكود، تم استخدام grade.toUpperCase() لضمان أن الدرجة المدخلة دائمًا في حالة كبيرة، مما يسهل عملية المقارنة. ثم تم استخدام alert() داخل كل حالة لإظهار الرسالة المناسبة لكل درجة. وأخيرًا، يتم استخدام الحالة الافتراضية (default) للتحقق من أن المدخلات الغير متوقعة تنتج رسالة تنبيه تفيد بضرورة إدخال درجة صالحة.

بالطبع، دعني أكمل المقال لشرح أكثر عن استخدام التبديل الشرطي في تقييم الدرجات في جافا سكريبت.

في البرمجة، يُستخدم التبديل الشرطي (Switch Statements) لتحديد السلوك المراد اتخاذه بناءً على قيمة متغير محددة. وفي سياق تقييم الدرجات، يمكن استخدام التبديل الشرطي لتحديد رد فعل معين بناءً على الدرجة التي يحصل عليها الشخص.

في الكود السابق، تم استخدام التبديل الشرطي لتحديد رسالة تنبيه مناسبة بناءً على الدرجة التي تم إدخالها. يتم تحديد الحالة التي تتطابق مع القيمة المدخلة، ثم يُنفذ الكود الموجود داخل تلك الحالة. وفي حال عدم وجود تطابق، يتم تنفيذ الحالة الافتراضية.

والآن، سنستعرض كيفية استخدام هذا الكود:

1. يبدأ البرنامج بطلب إدخال الدرجة من المستخدم باستخدام prompt()، حيث يتوقع المستخدم إدخال الدرجة باستخدام الأحرف A إلى F.

2. بمجرد إدخال الدرجة، يتم تنفيذ التبديل الشرطي (switch) للتحقق من القيمة المدخلة.

3. إذا كانت القيمة تتوافق مع أحد الحالات (مثل “A”، “B”، “C”، إلخ)، سيتم عرض رسالة alert() توضح الأداء المتوقع للطالب بناءً على الدرجة المدخلة.

4. إذا لم تتوافق القيمة مع أي حالة، سيتم عرض رسالة تنبيه تفيد بضرورة إدخال درجة صالحة.

5. بعد ذلك، ينتهي التنفيذ.

باستخدام هذا النهج، يمكن للمطورين تحديد رسائل مخصصة لكل درجة بسهولة، مما يجعل تجربة المستخدم أكثر تفاعلية وإيجابية.

في النهاية، استخدام التبديل الشرطي في جافا سكريبت لتقييم الدرجات يُظهر كيف يمكن استخدام هذه الهياكل التحكمية لتحسين تفاعل المستخدم وتوجيهه إلى السلوك المناسب بناءً على البيانات المُدخلة.

التحدي الذي تواجهه هو تقييم قالب PHP الموجود في ملف “test.txt” باستخدام الدالة eval() في PHP، والحصول على النتيجة بشكل صحيح. يبدو أن المشكلة تكمن في عدم الحصول على النتيجة المرجوة من استخدام الدالة eval().

الشيفرة في ملف “test.txt” تحتوي على مجموعة من التعليمات والشروط التي يجب تقييمها بشكل ديناميكي وإعادة تنسيقها باللغة PHP. الأمر الرئيسي هو فهم كيفية تحويل هذه التعليمات والشروط بشكل صحيح لتكون جزءًا من سياق PHP.

يبدو أن الكود الذي تم توفيره في “index.php” يقوم بفتح ملف “test.txt” وقراءته، ثم تحويل المحتوى إلى قالب PHP قابل للتنفيذ. ومن ثم يستخدم دالة eval() لتقييم هذا القالب واستعراض النتيجة.

لحل المشكلة، يجب التحقق من أن التحويل من التعليمات الموجودة في “test.txt” إلى قالب PHP يتم بشكل صحيح. يمكن أن تكون المشكلة تكمن في التعليمات الشرطية أو الحلقات التي يتعين تحويلها بشكل صحيح لضمان تنفيذها بشكل صحيح في PHP.

بعد ذلك، ينبغي التأكد من أن استخدام دالة eval() يتم بشكل صحيح وأمني، لتجنب أية ثغرات أمنية محتملة.

من الجيد أيضًا إعادة التحقق من الشيفرة المستخدمة والتأكد من أنها تحقق الغرض المطلوب بشكل صحيح، وتحليل أي أخطاء تنشأ خلال التنفيذ لمعرفة مصدر المشكلة وتصحيحها بشكل دقيق.

عند التعامل مع تقييم قوالب PHP باستخدام الدالة eval()، يجب أن نكون حذرين لضمان تنفيذها بشكل صحيح وآمن. إليك بعض النقاط التي يجب مراعاتها:

1. التحقق من البيانات المدخلة: ينبغي أن نتحقق دائمًا من البيانات المدخلة قبل تمريرها إلى دالة eval(). هذا يساعد في تجنب استغلال الثغرات الأمنية مثل حقن الشيفرة (Code Injection). يمكن استخدام وظائف مثل filter_var() للتحقق من سلامة البيانات.

2. تجنب استخدام eval() في المدخلات المستخدمة بشكل ديناميكي: يُعتبر استخدام eval() في المدخلات المتغيرة ديناميكيًا مثل محتوى الملفات خطرًا على الأمان. يُفضل تجنبها قدر الإمكان والبحث عن حلول بديلة.

3. تنظيف وتنسيق البيانات المستخدمة: يجب تنظيف وتنسيق البيانات المستخدمة قبل تمريرها إلى eval() لضمان عدم وجود أخطاء في التحويل.

4. التحقق من الأمان: يُفضل تقييم ما إذا كان هناك بديل آمن لاستخدام eval(). في كثير من الحالات، يمكن الاستغناء عن eval() عن طريق استخدام وظائف أخرى في PHP.

5. متابعة مستجدات الأمان: من المهم متابعة أحدث الثغرات والمشاكل الأمنية في PHP والتأكد من تحديث الحلول والبرمجيات بانتظام لتجنب الثغرات المعروفة.

6. التحقق من الأخطاء والاستثناءات: ينبغي تجنب التقاط الأخطاء والاستثناءات بشكل عام لتجنب إظهار تفاصيل داخلية حساسة في الإنتاج.

باستخدام هذه النصائح، يمكن تحسين أمان وأداء استخدام الدالة eval() في PHP وضمان تقييم القوالب بشكل صحيح دون تعريض التطبيق للمخاطر الأمنية.

تبدأ المشكلة الرئيسية في كودك عندما تحاول زيادة قيمة المتغير score داخل الدوال بدون تعريفها كمتغير عامّ (global variable) أو بدون استخدام قيمة العودة (return value). عند استخدام الدالة counter(score)، لا تتغير قيمة المتغير score في النطاق العام (global scope) لأنه لم يتم تعريف المتغير score بوصفه متغيرًا عامًا داخل الدالة.

لحل هذه المشكلة، يمكنك استخدام الكلمة الأساسية global داخل الدوال للإشارة إلى أنك تستخدم المتغير score العام. ومن الجيد استخدام دالة لزيادة النقاط، وتذكر أيضًا أن تُطبع النتيجة النهائية بعد الانتهاء من الاختبار.

هناك طريقة أخرى لتجنب استخدام الـ global، وهي استخدام قيمة العودة من الدوال لتحديث قيمة المتغير. سأقدم لك الحلين:

الحل رقم 1: باستخدام الـ global:

pythonCopy code
score = 0

def counter():
    global score
    score += 1

def quiz():
    global score
    print("Here is a quiz to test your knowledge of farming...")
    # بقية الكود هنا
    if answer == "c":
       print("Correct!")
       counter()  # استدعاء الدالة لزيادة النقاط
    # الشيفرة الأخرى هنا

quiz()
print("You got {0}/3 right!".format(score))

الحل رقم 2: باستخدام قيمة العودة:

pythonCopy code
def counter(score):
    return score + 1

def quiz():
    score = 0
    print("Here is a quiz to test your knowledge of farming...")
    # بقية الكود هنا
    if answer == "c":
       print("Correct!")
       score = counter(score)  # استخدام قيمة العودة لتحديث النقاط
    # الشيفرة الأخرى هنا
    return score

score = quiz()
print("You got {0}/3 right!".format(score))

باستخدام أيٍ من هذين الحلين، يجب أن يعمل البرنامج بشكل صحيح ويقوم بزيادة النقاط عندما تجيب بشكل صحيح على الأسئلة.

بعد تصميم وتنفيذ الاختبار، يُعتبر إنشاء وظيفة النقاط (Score Function) أمرًا هامًا لتقييم أداء المستخدم وإظهار مدى نجاحه في الاختبار. في الحل الأول، تم استخدام الكلمة الأساسية global للإشارة إلى أن المتغير score يجب أن يُستخدم في النطاق العام (global scope) بداخل الدالة. أما الحل الثاني، فقد استخدم قيمة العودة من الدوال لتحديث قيمة المتغير score، مما يحافظ على عدم الاعتماد على الـ global.

على الرغم من أن كلتا الطريقتين تعملان بشكل صحيح، إلا أن استخدام قيمة العودة يعتبر أكثر تنظيمًا وسهولة قراءةً للكود، خاصةً عندما يزداد حجم البرنامج.

يُظهر الكود النهائي المُكتمل كيفية استخدام وظيفة النقاط بشكل صحيح، مع إضافة التعليقات لتوضيح كيفية عمل الكود وكيفية استخدام الدوال بشكل فعال.

من المهم أيضًا أن نلاحظ أنه يمكن تحسين الكود بمزيد من الأساليب الدقيقة للتحقق من إجابات المستخدم، مثل التحقق من صحة الإدخالات وتقديم رسائل خطأ مناسبة للمستخدم في حالة الإجابات الخاطئة.

باستخدام هذه الطرق الفعالة، يمكن للمستخدم الآن إنشاء اختبارات متعددة وتقييم أداء المستخدمين بشكل فعال ومُنظم، مما يساهم في تحسين فهمهم للمواضيع المختلفة وتعزيز مهاراتهم التعليمية.

تتضمن إعداد مشروع JIRA تحديد عدة قيود مهمة يجب مراعاتها لضمان تنفيذ الأعمال بفعالية وفقًا للأهداف المحددة. من بين هذه القيود، يمكن تضمين قيد الشرط الذي يتعين فيه إكمال مجموعة معينة من المهام قبل الانتقال إلى المراحل التالية. ومع الوعي بأن JIRA تعتبر أداة لفرق Agile Scrum، والتي قد تتناقض في جوهرها مع بعض مبادئ التطوير السريع، إلا أنه يمكن تعديل إعداداتها لتلبية احتياجاتك وتطلعاتك.

لتطبيق هذه القاعدة التجارية في لوحة JIRA الخاصة بك، يمكنك القيام بالخطوات التالية:

1. تحديد تسلسل المهام:
   قم بتحديد التسلسل الصحيح للمهام حيث يتعين على المستخدمين إكمال مهمة محددة قبل الانتقال إلى المرحلة التالية.

2. استخدام القوائم (Lists) للمراحل:
   في لوحة JIRA الخاصة بك، قم بإنشاء قوائم تمثل المراحل المختلفة في العملية. يمكن أن تتضمن هذه المراحل “قيد التحقق”، “قيد التطوير”، “جاهز للتسليم”، وما إلى ذلك.

3. استخدام القواعد والتدقيقات (Rules and Validators):
   يمكنك استخدام القواعد في JIRA لفرض شروط على المهام. على سبيل المثال، يمكنك إعداد قاعدة تفرض على المستخدمين إكمال جميع المهام في المرحلة “قيد التحقق” قبل الانتقال إلى المرحلة “قيد التطوير”.

4. التحكم في الصلاحيات (Permissions Control):
   قم بتحديد الصلاحيات بشكل صحيح للمستخدمين لضمان أن يكون لديهم الصلاحية الكافية للقيام بالمهام المطلوبة في كل مرحلة.

5. التوثيق والتوعية (Documentation and Training):
   يجب توثيق القواعد والعمليات المتعلقة بمشروعك في JIRA وتقديم تدريبات للمستخدمين حول كيفية استخدام الأدوات بشكل صحيح وفقًا للقيود المفروضة.

6. التحسين المستمر (Continuous Improvement):
   قم بمراجعة العملية بانتظام وتحليل أدائها لتحديد المناطق التي يمكن تحسينها، وتطبيق التحسينات اللازمة على القواعد والعمليات في JIRA.

مع تنفيذ هذه الخطوات، ستكون قادرًا على تطبيق قواعد الأعمال المطلوبة في لوحة JIRA الخاصة بك، مما يساعد في تحقيق التسلسل الصحيح للمهام وضمان تقدم فعالية في عملية التطوير.

7. التواصل والتعاون (Communication and Collaboration):
   يعتبر التواصل الفعّال والتعاون بين أفراد الفريق أمرًا حاسمًا لنجاح أي مشروع في JIRA. تشجيع التواصل المستمر بين أعضاء الفريق حول تقدم المهام والتحديات المتوقعة يسهم في تحسين تدفق العمل وتحقيق الأهداف بفعالية.

8. التكيف مع التغييرات (Adaptation to Changes):
   على الرغم من وضوح خطوات العمل والقيود المفروضة، إلا أنه يجب أن يكون لديك مرونة في التعامل مع التغييرات المفاجئة أو المتوقعة في متطلبات المشروع. قم بضبط إعدادات JIRA بمرونة لتمكين تغيير التسلسلات والعمليات عند الضرورة.

9. تحليل الأداء والتقارير (Performance Analysis and Reporting):
   استخدم ميزات التقارير في JIRA لتحليل أداء فريقك وتحديد المناطق التي تحتاج إلى تحسين. قم بإنشاء تقارير دورية تساعدك في فهم مدى تقدم المشروع والتوقعات المستقبلية.

10. الاستفادة من المزايا الإضافية (Utilizing Additional Features):
    استكشف المزايا الإضافية في JIRA التي يمكن أن تسهل عملية إدارة المشاريع وتحسين الإنتاجية، مثل استخدام الـPlugins أو الـExtensions التي تناسب احتياجات مشروعك بشكل خاص.

11. الاستفادة من التدريب والدعم (Training and Support):
    لا تتردد في البحث عن التدريب المتخصص والدعم المتاح من JIRA أو المجتمعات عبر الإنترنت. يمكن للتدريب والمساعدة الفنية أن تساعد في تعزيز مهارات فريقك وفهم أفضل لاستخدام JIRA بكفاءة.

12. التقييم المستمر والتحسين المستمر:
    قم بتقييم استخدام JIRA في مشروعك بانتظام وابحث عن فرص التحسين المستمر. من خلال التعلم من التجارب السابقة وتطبيق التحسينات المستمرة، يمكن تحقيق أداء مشروع أفضل وفعالية أعلى في العمليات.

باستخدام هذه الخطوات والتوجيهات، يمكنك تحقيق الكثير من الفوائد في إدارة مشروعك باستخدام JIRA بشكل فعال وفعّال، مما يساعد في تحقيق الأهداف بنجاح وتحقيق النتائج المرجوة.

لحساب القيم التي تحددت عند وجود قيم في خلية معينة في Excel، يمكنك استخدام الدالة IF مع تضمين شروط. للحالات التي ذكرتها، يمكنك استخدام الصيغة التالية:

excelCopy code
=IF(A1>0, "Overdue", IF(AND(A1>=-2, A1<=0), "A", IF(AND(A1>=-5, A1<=-3), "B", IF(AND(A1>=-10, A1<=-6), "C", IF(AND(A1>=-30, A1<=-11), "D", "")))))

في هذه الصيغة، يجب أن تستبدل A1 بالخلية التي تحتوي على القيمة التي ترغب في تقييمها. ستقوم الصيغة بإرجاع القيم المحددة ("Overdue", "A", "B", "C", "D") وفقًا لقيمة الخلية المحددة.

بالطبع! يمكننا توسيع الصيغة لتشمل المزيد من المعلومات حسب الحاجة. لنفترض أنك ترغب في إضافة قيمة "E" للحالة التي تكون فيها قيمة الخلية أقل من -30، يمكنك تعديل الصيغة على النحو التالي:

excelCopy code
=IF(A1>0, "Overdue", IF(AND(A1>=-2, A1<=0), "A", IF(AND(A1>=-5, A1<=-3), "B", IF(AND(A1>=-10, A1<=-6), "C", IF(AND(A1>=-30, A1<=-11), "D", "E")))))

بهذه الطريقة، ستحصل على قيمة "E" لأي قيمة تكون أقل من -30.

كيفية بناء شبكة عصبونية في سبارك؟

لبناء شبكة عصبونية في سبارك، يمكنك اتباع تسلسل الخطوات التالي:

1. المدخلات (Input): تحضير البيانات المطلوبة لتدريب الشبكة العصبونية. قد تحتاج إلى تحويل النصوص إلى تمثيلات رقمية باستخدام Word2Vectors.

2. Word2Vectors: استخدم وظيفة Word2Vec المتوفرة في سبارك لتحويل الكلمات إلى تمثيلات رقمية. يمكنك تحديد حجم النواة (kernel size) وعوامل التعلم (learning factors) وعدد العمليات (iterations) المناسبة لتحقيق أفضل أداء.

3. المخرجات (Output): قم بتحديد المخرجات المطلوبة للشبكة العصبونية، وهي عادةً تكون بتنسيق فئوي (categorical format) لتسهيل تدريب النموذج.

4. MultilayerPerceptronClassifier: هذه الخطوة تشمل تحديد هيكل الشبكة العصبونية مثل عدد الطبقات (layers)، وعدد العقد (nodes) في كل طبقة، ودوال التنشيط (activation functions)، وغيرها من الخصائص التي تحدد سلوك النموذج.

5. التدريب والتقييم (Training and Evaluation): استخدم بيانات التدريب لتدريب الشبكة العصبونية، واستخدم بيانات التقييم لتقييم أداء النموذج وضبط الهايبرباراميترز (hyperparameters) إذا لزم الأمر.

هذه الخطوات العامة لبناء شبكة عصبونية في سبارك، ويمكن تخصيص الخطوات وفقًا لاحتياجات مشروعك الخاص.

بالتأكيد، هنا بعض المعلومات الإضافية حول بناء شبكة عصبونية في سبارك:

• استخدام Word2Vectors في سبارك: يمكنك استخدام وظيفة Word2Vec في مكتبة MLlib في سبارك لتدريب نموذج Word2Vec على بيانات النصوص الخاصة بك. يتطلب ذلك تحديد حجم النواة وعوامل التعلم وعدد العمليات المناسبة لتحقيق أفضل أداء.

• MultilayerPerceptronClassifier في سبارك: MultilayerPerceptronClassifier هو نموذج شبكة عصبونية متعددة الطبقات في سبارك، يمكن استخدامه لحل مشاكل التصنيف. تحتاج إلى تحديد هيكل الشبكة مثل عدد الطبقات وعدد العقد في كل طبقة ودوال التنشيط.

• تحديد هيكل الشبكة العصبونية: يعتمد هيكل الشبكة العصبونية على طبيعة المشكلة التي تحاول حلها. عادةً ما يتم استخدام طبقة الإدخال (input layer) بحجم يعادل عدد الميزات المستخدمة، ثم طبقات مخفية (hidden layers) بأعداد مختلفة من العقد، وأخيرًا طبقة الإخراج (output layer) بحجم يعادل عدد الفئات المحتملة.

• تدريب الشبكة العصبونية: يتم تدريب الشبكة العصبونية عن طريق تقديم البيانات التدريبية إلى النموذج وضبط الأوزان والانحرافات (weights and biases) لتحسين أدائه على المهام المحددة.

• تقييم الشبكة العصبونية: بعد التدريب، يتم استخدام بيانات التقييم لتقييم أداء الشبكة العصبونية، مثل دقة التصنيف (classification accuracy) أو خطأ المتوسط المربع (mean squared error) حسب الحاجة.

باستخدام هذه المعلومات، يمكنك بناء شبكة عصبونية في سبارك لحل مشكلاتك الخاصة بالتصنيف أو الانحدار أو أي مهمة أخرى تتطلب استخدام شبكة عصبونية.

الخطأ الذي تواجهه يحدث بسبب دورة متكررة غير متوقعة في تقييم الدالة. تظهر هذه المشكلة في الوظيفة evaluate التي تقوم بتقييم الدوال المعرفة مسبقًا مثل sum، median، و floor على البيانات المعطاة.

السبب الرئيسي لحدوث هذه المشكلة هو أن الدوال التي تقوم بتقييمها تحتوي على نفسها داخل جسمها. على سبيل المثال، في الوظيفة sum، تقوم بالاستدعاء النفسي sum(data)، ونفس الأمر يحدث في الوظائف الأخرى.

لحل هذه المشكلة، يجب تغيير أسماء الدوال داخل الدوال الأصلية، أو استخدام أسماء مختلفة للدوال في الدوال الأصلية. على سبيل المثال، يمكن تعديل الكود كما يلي:

RCopy code
sum_func <- function(data){
  sum(data)
}
median_func <- function(data){
  median(data)
}
floor_func <- function(data){
  floor(data)
} 
evaluate <- function(func, dat){
  func(dat)
}

evaluate(sum_func, c(2, 4, 6)) 
evaluate(median_func, c(7, 40, 9)) 
evaluate(floor_func, 11.1)

باستخدام أسماء مختلفة للدوال في الدوال الأصلية، يجب أن يتم تجنب حدوث الدورات المتكررة غير المتوقعة، ويجب أن تعمل الأمور كما هو متوقع.

يبدو أن المشكلة في الشفرة الحالية هي أن الدوال sum، median، و floor تقوم بالاستدعاء النفسي داخل جسمها، مما يؤدي إلى دورة متكررة غير متوقعة وبالتالي تسبب في حدوث خطأ “evaluation nested too deeply: infinite recursion”. لحل هذه المشكلة، يمكنك تعديل الشفرة على النحو التالي:

RCopy code
my_sum <- function(data){
  base::sum(data)
}

my_median <- function(data){
  stats::median(data)
}

my_floor <- function(data){
  base::floor(data)
} 

evaluate <- function(func, dat){
  func(dat)
}

evaluate(my_sum, c(2, 4, 6)) 
evaluate(my_median, c(7, 40, 9)) 
evaluate(my_floor, 11.1)

في هذا التعديل، تم تغيير أسماء الدوال المعرفة مسبقًا sum، median، و floor إلى my_sum، my_median، و my_floor على التوالي. وبالتالي، لن يحدث استدعاء نفسي داخل جسم الدوال، ويجب أن يعمل الكود كما هو متوقع.

عنوان: فهم مشغل ‘=>’ وغيره من هذه الأنواع من المشغلات في سكالا

الشفرة التي قدمتها تستخدم العديد من المفاهيم المهمة في لغة البرمجة سكالا. لنفصل عناصر الشفرة ونشرحها بشكل مفصل:

1. def times [A](f: => A): Unit={...}: هذا هو تعريف لدالة بالاسم times التي تأخذ معاملاً جنريكياً A ومعامل آخر بنوع => A. المعامل الأخير هو عبارة عن تعبير اسمه “by-name parameter” ويعني أن القيمة لن يتم حسابها إلا عندما يتم استدعاء الدالة. في هذه الحالة، يبدو أنها دالة تأخذ عبارة أو تعبير يتم تقييمه عند استدعاء الدالة.

2. def loop(current: Int): Unit=...: هذا هو تعريف آخر لدالة بالاسم loop التي تأخذ معاملاً من نوع Int وتعيد Unit (وحدة أو لا شيء). داخل الدالة، هناك شرط يتحقق وإذا كان صحيحاً، يتم استدعاء الدالة نفسها مرة أخرى مع قيمة current - 1 كمعامل.

3. if(current > 0){ f loop(current - 1) }: هنا، إذا كانت قيمة current أكبر من صفر، سيتم استدعاء المعامل الذي تم تمريره للدالة times (والذي هو عبارة عن تعبير سيتم حسابه عند الحاجة)، ثم سيتم استدعاء loop مرة أخرى مع قيمة current - 1.

4. loop(x): هذا هو استدعاء الدالة loop بقيمة المعامل x التي تم تمريرها للدالة times.

الهدف العام من هذا الكود هو تكرار تقييم التعبير الذي تم تمريره إلى الدالة times بعدد مرات محدد.

بالتأكيد، إليك بعض المعلومات الإضافية حول الشفرة:

• => هو مشغل في سكالا يُستخدم لتحديد “by-name parameters”، وهي معاملات يتم تقييم قيمها عند استخدامها داخل الدالة بدلاً من تقديم القيمة الفعلية.

• def times[A](f: => A): Unit هذا التعريف يستخدم قوسين مربعين [] لتحديد نوع العنصر الجنريكي A الذي يمكن تمريره إلى الدالة.

• دالة loop تقوم بتنفيذ دورة تكرارية، وتتوقف عندما يكون العدد current أقل من أو يساوي الصفر.

• تحتوي الدالة times على دالة loop المُضمَّنة داخلها، وهذا يُظهر قدرة سكالا على دعم التوابع المُضمَّنة (nested functions)، حيث يمكن تعريف دالة داخل دالة أخرى.

• العبارة loop(x) في نهاية الدالة times تقوم ببدء التكرار بقيمة x التي تم تمريرها إلى الدالة times.

• الشفرة المعروضة تستخدم تقنية التكرار الذاتي (recursion) حيث يتم استدعاء الدالة نفسها (loop) بشكل متكرر داخل نفسها حتى تتوافق الشرطية وتتوقف الدورة.

هذه بعض الملاحظات الإضافية التي قد تساعد في فهم الشفرة بشكل أفضل.

عند تشغيل الشيفرة الحالية، يحدث حلقة (loop) بسبب كيفية تقييم التعبير في الدالة (<+>). في هذا السياق، يتم استدعاء f st و g st' بشكل متتالي، حيث يعتمد ناتج f st على st' الذي يتم حسابه في g st'. هذا يؤدي إلى حدوث حلقة في التقييم.

لحل هذه المشكلة، يمكن تغيير ترتيب التقييم بطرق مختلفة. على سبيل المثال، يمكن تغيير ترتيب الدوال في (<+>) كما ذكرتَ:

haskellCopy code
main = print $ (someOp <+> noOp) $ Foo ()

أو يمكن تغيير طريقة تقديم البيانات داخل الدوال:

haskellCopy code
noOp :: Foop
noOp st = ((),st)

someOp :: Foop
someOp (Foo x) = ((),Foo ()) -- use a new Foo () here

(<+>) :: Foop -> Foop -> Foop
(<+>) f g st = let ((_,st'),(_,st'')) = ((f st),(g st)) in ((),st'')

main = print $ (noOp <+> someOp) $ Foo ()

هذه التغييرات تعمل على تجنب حلقة التقييم وتجعل الشيفرة تعمل كما هو متوقع.

بالتأكيد! في الشيفرة المعطاة، تحدث حلقة (loop) بسبب كيفية تقييم التعبير في الدالة (<+>). عندما يتم استدعاء f st و g st'، يتم حساب st' في g st' بناءً على القيمة التي تم حسابها في f st. ولكن بما أن الدوال تعتمد على بعضها البعض لحساب القيم، يؤدي ذلك إلى حلقة لا نهائية في التقييم.

عندما قمتَ بتغيير ترتيب الدوال في (<+>) أو عندما قمتَ بإزالة الديكونستركشن @(Foo x) في someOp، قمتَ بتغيير كيفية تقييم التعبير بحيث لا يحدث حلقة. هذه التغييرات تجعل الشيفرة تعمل كما هو متوقع دون حدوث حلقة.

هذا النوع من السلوك يعتبر من السلوك الطبيعي في هاسكيل وهو ناتج من طريقة تقييم التعابير في اللغة. لذلك، ليس هناك خطأ في غلتش (GHC)، بل هو ناتج من عدم فهم لكيفية عمل اللغة.