المدونة
مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
Memoization في Python: @lru_cache بينزّل الزمن من ثواني لميكروثانية
لو دالة Python بتعيد نفس الحساب آلاف المرات، @lru_cache بيخزن المخرجات ويرجّعها في O(1). شرح مع مثال للمبتدئ، تعريف علمي، كود شغّال، أرقام قياس، trade-offs، ومتى ما تستخدمهوش.
Big O Notation للمبتدئين: ليه نفس الكود يشتغل في ثانية على 100 عنصر وساعات على مليون
لو كودك بيتعامل مع 100 عنصر بدون مشاكل وبيتعلق على 100 ألف، المشكلة مش في السيرفر. المشكلة في تعقيد الخوارزمية. شرح Big O للمبتدئ بمثال دفتر التليفونات، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال، أرقام مقاسة، وحالات ما تشغلش بالك بيها فيها.
Database Index بالعربي: ليه استعلام بياخد 8 ثواني والثاني 12ms
لو نفس استعلام SELECT بياخد 8 ثواني على جدول مليونين صف، ومرة تانية بـ 12ms بعد سطر واحد، السبب غالبًا في غياب Index. شرح مبتدئ بمثال الكتاب، التعريف العلمي للـ B-tree، EXPLAIN ANALYZE حقيقي، وtrade-offs الكتابة.
Liveness و Readiness و Startup Probes في Kubernetes: 3 فحوصات تقول لو تطبيقك حي فعلاً
الـ Pod بيتعمله restart بدون سبب واضح؟ المشكلة في إعدادات Probes. شرح للمبتدئ بمثال المستشفى، تعريف علمي دقيق، YAML قابل للنسخ، أرقام إنتاج، trade-offs، ومتى لا تستخدم كل نوع.
Tokenization بالعربي: ليه نفس الجملة بتكلّف ضِعف التوكنز عن الإنجليزي
لو فاتورة الـ AI عندك بتطلع أعلى من المتوقع لمّا بتشتغل بنصوص عربية، السبب مش الموديل. السبب خطوة قبلية اسمها Tokenization. مقال للمبتدئ يشرح ليه نفس المعنى بالعربي بياخد 2-3x توكنز، بمثال بسيط، تعريف علمي، كود Python شغّال، أرقام مقاسة، وحالات ما تنفعش فيها التحسينات.
Embeddings للمبتدئين: إزاي الـ AI بيحوّل الكلام لأرقام بيفهمها
لو لسه مفهمتش ليه الـ AI بيقدر يلاقي معاني متشابهة بين كلمات مختلفة، السر اسمه Embeddings. شرح بمثال بسيط جدًا، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال على OpenAI، أرقام تكلفة فعلية من الإنتاج، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
Chain of Thought: خلي نموذج AI يفكر بصوت عالي قبل الرد
لو نموذج الـ AI بيغلط في مسائل الحساب أو المنطق البسيط، المشكلة مش في النموذج، المشكلة إنك بتطلب منه الإجابة قبل ما يفكر. Chain of Thought بيخلي النموذج يكتب خطوات استدلاله قبل ما يحكم، وبيرفع الدقة من 17% لـ 78% في GSM8K حسب ورقة Wei et al. 2022. المقال يشرح الفكرة بمثال للمبتدئ، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام before/after، trade-offs، ومتى ما تستخدمهوش.
Model Cascade بالعربي: وفّر 60% من فاتورة الـ AI بدون ما تخسر دقة
لو بتبعت كل سؤال لـ Opus، أنت بتدفع زيادة 5x على أسئلة Haiku تقدر تجاوبها. المقال يشرح Model Cascade بمثال للمبتدئ، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام before/after من بنشمارك حقيقي، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
Temperature و Top-P بالعربي: ليه نفس البرومبت بيرجع إجابات مختلفة
لو نفس السؤال بيرجعلك إجابة مختلفة كل مرة من Claude أو GPT، ده مش عشوائية بدون قواعد، ده Temperature و Top-P. المقال يشرحهم بمثال للمبتدئ، التعريف العلمي الدقيق، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام قبل وبعد، وحالات ما تنفعش فيها كل قيمة.
Generators في Python بالعربي: عالج ملف 5GB بـ 50MB ذاكرة فقط
لو سكربت Python بيوقف عند MemoryError وانت بتقرأ ملف log كبير، المشكلة مش في حجم الملف، المشكلة في طريقة قراءته. الـ Generators بتخفّض استهلاك الذاكرة من جيجابايتات لميجابايتات بدون تغيير في المنطق، مع مثال للمبتدئ، تعريف علمي دقيق، أرقام قبل وبعد، وحالات لا تنفع فيها.