مقالات ودروس مجانية تساعدك في رحلتك التعليمية — من أساسيات البرمجة إلى أحدث التقنيات.
لو dashboard فيه تقرير aggregation على جدول 18 مليون صف بياخد 12 ثانية كل request، المشكلة مش الـ DB ولا الـ index. المشكلة إنك بتعيد حساب نفس النتيجة كل مرة. Materialized View بينزّل الزمن ده لـ 80ms بسطر CREATE واحد. مقال للمستوى المتوسط بمثال محل البقالة، تعريف علمي دقيق، كود SQL شغّال على PostgreSQL 16، أرقام مقاسة فعليًا، استراتيجية الـ refresh، trade-offs، وحالات لا تستخدمه فيها.
لو endpoint بياخد 2.4 ثانية والـ APM بيقول DB سليمة وCPU 30%، الزمن المفقود في المسافة بين الـ kernel والـ application thread. eBPF بيريك كل syscall وكل packet بدون restart للتطبيق وبأقل من 1% overhead. مقال للمحترف بمثال sensors المصنع، تعريف علمي دقيق لـ verifier وkprobes وXDP، أوامر bpftrace قابلة للنسخ، أرقام مقاسة من production، trade-offs الصلاحيات، وحالات لا تستخدم فيها eBPF أصلاً.
لو دالة عندك بتحسب نفس النتيجة آلاف المرات على نفس المدخل، الذاكرة أرخص من الـ CPU. Memoization بسطرين كود بيخلي fibonacci(45) ينزل من 8 ثواني لـ 3 ملي ثانية. شرح للمستوى المتوسط بمثال الكاشير، تعريف علمي لـ pure functions و call stack، كود JavaScript شغّال على Node 22، أرقام performance.now مقاسة، trade-offs الذاكرة، وحالات لا تستخدمه فيها.
لو سألت Claude أو GPT عن مرجع علمي وجابلك اسم باحث وعنوان ورقة ورقم DOI، وروحت تتأكد ولاقيت إن كل ده مش موجود، ده مش غلط في النموذج، ده Hallucination. مقال للمستوى المتوسط بمثال للمبتدئ، تعريف علمي، 3 طبقات حماية شغّالة بكود Python على Anthropic SDK، أرقام مقاسة من بحث Vectara HHEM، trade-offs، وحالات لازم تتركها فيها بدون منع.
لو موديل Llama 3.3 70B بيطلب منك 140GB VRAM وأنت عندك RTX 4090 بـ 24GB بس، Quantization بيخلّيه يشتغل على نفس الكرت بفقد جودة أقل من 1% في perplexity. مقال للمحترف بمثال JPEG للمبتدئ، تعريف علمي دقيق لـ FP16 vs INT8 vs INT4، فرق GPTQ و AWQ و GGUF بالأرقام، كود Python شغّال على bitsandbytes و llama.cpp، أرقام MMLU قبل وبعد، trade-offs، وحالات لا تستخدمه فيها.
لو تطبيقك بيكتب 1000 مفتاح في Redis في loop وبياخد 4 ثواني، Redis مش بطيء — الـ latency بياكل الأداء بين كل أمر والتاني. Pipelining بينزّل الزمن ده لـ 80ms على نفس السيرفر بسطر واحد. مقال للمستوى المتوسط بمثال السوبر ماركت، تعريف علمي دقيق، كود Python شغّال على redis-py، أرقام مقاسة فعليًا، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
لو الـ API بيرد في 1.4 ثانية وكل metric مطمئنة، الزمن الضائع موجود في span واحد بين خدمتين. OpenTelemetry بيرسم الطلب كـ waterfall كامل عبر الـ microservices بسطر instrumentation واحد. شرح للمحترف بمثال شركة الشحن، تعريف علمي لـ trace/span/context propagation، كود Node.js شغّال، إعداد Jaeger، أرقام إنتاج (1.4s → 380ms)، trade-offs الـ overhead والـ sampling، ومتى لا تستخدمه أصلاً.
لو موقعك بيحمّل 4MB لكل صفحة منها 3.2MB صور JPEG غير مضغوطة، Lighthouse هيوقعلك score الـ Performance تحت 40. شرح للمستوى المتوسط لبناء خدمة Node.js تستقبل صورة، تنتج نسخ AVIF و WebP و JPEG ب 4 أحجام في 200ms، توفّر 78% من الحجم بدون فقد جودة محسوس. كود Sharp شغّال، أرقام مقاسة، trade-offs، ومتى لا تستخدمها.
لو شغّلت Claude أو GPT على نص عربي ولاحظت إن الفاتورة بتطلع ضعف أو ثلاثة أضعاف نفس النص بالإنجليزي، المشكلة مش النموذج. المشكلة في طريقة تكسير الكلمات لـ tokens. شرح للمبتدئ بمثال صناديق الكرتون، تعريف علمي دقيق لـ BPE، كود Python شغّال على Anthropic SDK يعد التوكنز فعلًا، أرقام مقاسة قبل وبعد، trade-offs، وحالات لازم تحسب فيها قبل ما تبدأ.
لو endpoint عندك بيرد في 40ms على أول صفحة وبياخد 8 ثواني على الصفحة 10000، المشكلة مش الـ DB ولا الـ index. المشكلة إنك بتستخدم LIMIT OFFSET. مقال للمستوى المتوسط بمثال طابور المخبز، تعريف علمي دقيق لـ Keyset Pagination و B-tree seek، كود SQL وPython شغّال، أرقام مقاسة على PostgreSQL 16 لجدول 500K صف، trade-offs واضحة، وحالات لا تستخدمه فيها.
مدونة أحمد حايس تجيب عن أسئلة مثل كيف أتعلم البرمجة أو التكنولوجيا أو الذكاء الاصطناعي، وتحوّل المفاهيم التقنية إلى مقالات عربية عملية واضحة.