Python Master_Race

ကျနော်ကိုယ်တိုင်အခုတလော တိုင်ပတ်ခဲ့တဲ့ laptop အပူတက်တဲ့အကြောင်းပြောရအောင်။

☀️ အခုနွေရာသီကျော်ပြီး မိုးထဲဝင်လာပေမဲ့ ရန်ကုန်မှာတော့ အပူကပိုတိုးလာတယ်တောင်ထင်ရတယ်ဗျာ။ ကျနော်တို့ coder တွေရဲ့အချစ်တော် လပ်တော့ လေးတွေဆိုအလွန်ပူတက်လာပါပြီ။
ဘာမှမသုံးပဲ power ကြိုးတက်ထားရင်တောင်ပူနေတာမျိုး။ heat တက်လာရင်ဘာဖြစ်လဲဆိုတော့ laptop သုံးရတာနှေးလာမယ်၊ အထဲကပစ္စည်းတွေကြာရင်ပျက်မယ်။ သုံးနေရတဲ့လူကိုယ်တိုင်လည်း အဲ့လပ်တော့ပူပူကြီးကိုင်ရတာ မသက်မသာဖြစ်လာနိုင်တယ်။
အဲ့တော့ကျနော်က laptop heat နဲ့ပတ်သက်ပြီးပြောပြမယ်။

🌡️Ambient Temperature

အဓိကက ပတ်ဝန်းကျင်အပူချိန်ပါ။ Ambient temperature လို့ခါ်တယ်ပေါ့။ Fan cooling laptop တွေကအခန်းအပူချိန်ထက်တော့ရော့နည်းမှာမဟုတ်ပါဘူး။ ဘာလို့လည်းဆိုတော့ ပန်ကာကစုပ်လိုက်တဲ့လေရဲ့ အပူချိန်ကိုက ပူနေရင် ပန်ကာရဲ့ cooling ကမသိသာတော့တာပါပဲ။
အဲ့တော့ aircon ခန်းထဲဝင်သုံးရင်တော့သိသိသာသာကိုအပူချိန်ကျပါတယ်။
ကျနော်ကိုယ်တိုင်ကိုယ်တွေ့ပါ။ လပ်တော့ကြီး ပူတယ်၊ပူတယ်နဲ့ aircon ခန်းထဲပြောင်းသုံးမှ အိုကေဖြစ်သွားတာ။

🔋နောက်တစ်ခုက အားသွင်းတာပါ။

အားသွင်းရင် လပ်တော့ပူပါတယ်။ အထူးသဖြင့် battery အားနည်း နေတုန်းသွင်းတာက အားပြည့်ခါနီးသွင်းတာထက်ပိုပူပါတယ်။
အဲ့တော့ ကိုယ့် laptop အားနည်းနေရင် power ပိတ်၊ အားပဲသွင်းပြီး ပြည့်ခါနီးမှ အားဆက်သွင်းရင်းသုံးတာက laptop ပေါ်ကော၊ battery ပေါ်ကောပါ stress သက်သာစေပါတယ်။

🚀 သုံးချက်မြောက်ကတော့ Network data ပါ။

Laptop သုံးရင်း internet data Upload, download ကြမ်းလာရင် ပူတာအရမ်းသိသာပါတယ်။ File size ကြီးတာကြီးတွေ ဒေါင်းနေတုန်းဆို laptop ကအရမ်းပူတက်လာ‌တာတွေဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ အဲ့တော့ download ဆွဲခါနီးဆို အားသွင်းကြိုးဖြုတ်၊ background app အကြီးတွေပိတ်တာမျိုးလုပ်ပြီးမှ ဆွဲတာက အပူတက်တာလျော့စေပါတယ်။

🤔 အဲ့တော့ ဘယ် temperature လောက်ဆိုတော်တော်ပူပြီလဲဆိုရင် 75°C လောက်ပါ။ အထဲ‌ကကောင်တွေတော်တော်ပူနေပါပြီ။ အဲ့ပူအတိုင်းအမြဲသုံးနေမယ်ဆိုရင် laptop အကြာကြာခံမှာမဟုတ်ပါဘူး။

💨နောက်တစ်ခုက ဖုန်။

လပ်တော့သုံးတာကြာလာရင် ဖုန်အရမ်းတက်တယ်။ အထူးသဖြင့် အထဲက ပန်ကာတွေမှာပါ။ အဲ့တော့ ဆိုင်သွားပြီးရှင်းရင်ရှင်း၊ ကိုယ်တိုင်ရှင်းရင်ရှင်း၊ တစ်ခုခုတော့လုပ်ရပါမယ်။ အထူးသဖြင့် ရန်ကုန်ရဲ့လေထုကအရမ်း ဆိုးပါတယ်။ ဖုန်တအားများပါတယ်။ ဖုန်ရှင်းသတိရပါ။ တစ်နှစ် တစ်ခါလောက်ရှင်းရင်ကိုလုံလောက်နေပါပြီ။

💉ပြီးတော့ CPU/GPU thermal paste ပါ။

အဲ့ အနှစ်ကလေးတွေက ကြာရင်ခြောက်ပြီးခမ်းလာမှာပါ။ ကိုယ်တိုင်မတတ်ရင် ဆိုင်သွားလဲရပါတယ်။ လပ်တော့ကြီးဖြုတ်ပြီး လဲရတာမျိုးပါ။ ကိုယ်တိုင်လုပ်တတ်ရင်တော့ ကွန်ပြူတာဆိုင်တွေမှာ 3000 ks လောက်နဲ့ အဲ့ အနှစ်လေးတွေဝယ်လို့ရပါတယ်။ အဲ့ကောင်လေးကလည်း အသုံးကြမ်းရင်ကြမ်းသလိုလဲပေးရပါတယ်။ ကိုယ့် CPU, GPU အပူချိန်ကိုစောင့်ကြည့်ပေါ့။ နည်းနည်းအပူချိန်က ပုံမှန်ထက်တက်လာပြီဆို လဲပါ။ Normal usage တွေကတော့ တစ်နှစ်‌၊ နှစ်နှစ်လောက်မှတစ်ခါလဲရင်ကိုလုံလောက်နေပါပြီ။

🌬️ နောက်ဆုံးအနေနဲ့ကတော့ laptop cooler တွေပါ။

သုံးပါ။ ကောင်းပါတယ်။ Fan cooling, vacuum cooling ဆိုပြီးရှိတက်ကြပါတယ်။
အဲ့တာတွေကတကယ်အသုံးဝင်ပါတယ်။ မိမိလပ်တော့နဲ့ချိန်ပြီးတော့တော့ဝယ်ပေါ့။ ဈေးကလည်းအစားစားကိုး။ ဈေးအရမ်းကြီးတာကြီးတွေတော့ Laptop cooler ရောင်းတဲ့ဆိုင်ကို သေချာဆွေးနွေးပြီးမှဝယ်ပေါ့နော်။ ပုံမှန်ဟာလေးတွေကတော့ ကြိုက်တဲ့ဆိုင်ဝင်ဝယ်လိုက်ရုံပါပဲ။

အဲ့တောကာ coder တွေတန်ဖိုးထားရတဲ့ laptop ကိုမြန်မာနေပူပူထဲ အပူမတက်အောင်ဂရုစိုက်နိုင်ကြပါစေ။

Show a donation receipt and get the Python Course for FREE!

Receipt ရယ် gmail ရယ် chatbox မှာပို့ထားပေးရင်း course ကို ဂုန်းဆင်းလိုက်ပါ။

Python Master_Race updated their website address.

👋 Programmer တစ်ယောက်လိုတွေးကြည့်ဖူးလား။ ?

Code တွေ၊ syntax တွေ၊ data structures တွေဆိုတာ programmer တစ်ယောက်ရဲ့ coding sense အပေါ်မူတည်ပြီးမှ ကောင်းတဲ့ program လား၊ မကောင်းတဲ့ဟာလား ဆိုတာပေါ်လာတာပါ။

အဲ့လို programmer thinking ရအောင်အချိန်ပေးပြီးသင်ပေးတဲ့ သင်တန်းကောတွေ့ဖူးလား။ ရှိမယ်လို့ကောထင်လား။ 🤔

ဒဲ့ပြောရရင် အဲ့လို Program တစ်ခုလက်တွေ့ရေးနိုင်ဖို့ အခြေခံကျတဲ့ စဉ်းစားတွေးခေါ်တတ်ဖို့ပါ ကျနော်တို့ Complete Python Course မှာ Guided Project တစ်ခုစတင်ထည့်လိုက်ပါပြီ။

🔥Banking system သေးသေးလေးတစ်ခုကို အတူတူတည်ဆောက်ကြည့်မယ်။
🔥Database အနေနဲ့ သိမ်းထားပြီး Permanently save လို့ရ၊ read လို့ရတဲ့ အထိသွားမယ်။
🔥ရှုပ်ထွေးတဲ့ modules တွေလျှောက်ကြည့်စရာမလိုဘူး။ လေ့လာထားခဲ့တဲ့ lecture တွေ၊ exercise တွေကို ပြန်သုံးပြီး မရ ရ‌အောင်ရေးမယ်။
🔥Error and bugs တွေ တကယ်အတူ စဉ်းစားပြီးပြင်မယ်။ ကျော်မယ်၊ လွှားမယ်။

✳️အဲ့တော့ ဘာရမှာလဲ ?

(၁) လက်တွေ့မှာ project တစ်ခုလာအပ်ရင် ဘယ်လိုစဉ်းစားမယ်၊ ဘာကို အရင်လုပ်မယ် စသည်ဖြင့် programmer's way of thinking ရသွားမယ်။

(၂) ကိုယ်တိုင် Python programming အပေါ် ယုံကြည်မှု ပိုရှိလာမယ်။

(၃) သင်ခဲ့သမျှ lecture တွေပြန်သုံးရလို့ ၊ short-term memory to long-term memory ပြောင်းဖို့ solidification လုပ်ဖြစ်မယ်။

အဲ့တော့ကာ... အချိန်ကုန်ခံ၊ bill အကုန်ခံ ပြီး ဟိုစုံစမ်း ဒီစုံစမ်း လုပ်မနေပါနဲ့တော့။
Python Master_Race. ရဲ့ Complete Python Course ကိုအခုပဲ လာတက်ပါ။ 😉

Python Master_Race updated their address.

အခုမှ programming စမယ်ဆိုတဲ့သူတွေဖတ်ဖို့ရာ။

❗ဆယ်တန်းအမှတ်ထွက်ပြီး တဲ့ညီတွေ၊ ညီမတွေဆိုပိုပြီးဖတ်သင့်ပါတယ်။

#ဖတ်စရာအတိုအထွာ ၅

ကျနော့်ကို ဟိုးအစကပြန်ပြီး programming လေ့လာရမယ်လို့ပြာလာရင် အရင်ဆုံးရွေးမှာ Python ပါပဲ။ တကယ်ကိုရွေးသင့်လို့ပါ။

အိုကေ။ ဒါဆိုဘာကြောင့်လဲပြောကြည့်ရအောင်။

⚜️High level programming language တွေအားလုံးက basics and fundamental idea တွေကခပ်ဆင်ဆင်ပါ။ ပြောရရင် data structures, classes, operators and conditional ex*****ons စသဖြင့်ပေါ့။

အဲ့တော့ ဥပမာပေးမယ်ဆို အင်္ဂလိပ်စာ တတ်တဲ့သူက ကမ္ဘာသုံးဘာသာစကား၊ ရိုးရှင်းတယ်၊ ဝါကျဖွဲ့စည်းပုံတွေက solid ဖြစ်တယ်၊ ဖတ်ရ၊ ရေးရလွယ်တဲ့ အင်္ဂလိပ်စကားကို stepping stone အနေနဲ့သုံးပြီး အခြားဘာသာစကားတစ်ခုကို မြန်မြန်လေ့လာဖို့လွယ်သလိုပေါ့။

Python ကလည်းအဲ့လိုပါပဲ။ အခြားသော programming language တွေ၊ Java, C, C++ တို့နဲ့ယှဉ်ရင် syntex, ex*****on flow တွေကတအားကို လွယ်ကူပါတယ်။

⚜️ High level language တစ်ခုဖြစ်တဲ့အတွက်ကြောင့်လည်း ရေးရ ဖတ်ရ တာ အဆင်အရမ်းပြေပါတယ်။ အဲ့တော့ group project တွေလုပ်ရင်ပဲဖြစ်စေ၊ code အရမ်းရှုပ်လာရင်ဖြစ်စေ အလုပ်လုပ်ရတာပိုလွယ်ကူပါတယ်။

အပေါ်မှာပြောခဲ့သလိုပဲ၊ high level language တွေကခပ်ဆင်ဆင်ပါ။ ဒါကြောင့် Python ကို အရင်လေ့လာပြီး coder's sense ကိုမိမိကိုယ်တိုင်ရအောင်အရင်လုပ်။ work flow တွေ၊ thought processes တွေကို သေချာရပြီဆိုရင်။ ကြိုက်တဲ့ language ကိုခုန်ကူးလို့ရပါပြီ။ မြင်လိုက်တာနဲ့ ဒါ python ရဲ့ ဘယ် structure နဲ့တူတယ် စသဖြင့်သိနိုင်တယ်။ ကိုယ့် learning curve ကိုကြိုက်သလို ကစားလို့ရသွားပြီ။

⚜️ ပြီးတော့ Python က multi purpose language ပါ။ ယခုခေတ်မှာ ကြိုက်တဲ့ လမ်းကြောင်းကိုသွား၊ python နဲ့သွားလို့ရပါတယ်။ Opensource community ရဲ့အင်အားပေါ့။ Library ‌တွေအများကြီးရှိတယ်။ အကုန်နီးပါးက Opensource တွေ။

ကျနော်တို့ သိသိနေရတဲ့ AI, neural networks တွေဖန်တီးတဲ့ Tensorflow ၊ OpenCV စတဲ့ ရှယ် library တွေကအစအကုန် free ပါ။

အချုပ်ပြောရရင် ဘာ language သင်ရမလဲစဉ်းစားနေရင် Python ကိုရဲရဲကြီးအရင်စလိုက်ပါ။ မိတ်ဆွေနောင်တမရစေရပါဘူး လို့‌ပြောရင်း... 🔥ကျနော်တို့ Python Master_Race ရဲ့ Complete Python Course ကိုဝယ်ယူသင်ကြားလို့ရပြီဖြစ်ကြောင်းအသိပေးချင်ပါတယ်။

Thank you

ဒါကျနော်တို့ Python Master_Race ရဲ့ Complete Python Course Learning Road Map ပါ။

ဒါ video lecture တွေပဲရှိပါသေးတယ်။
Exercises and projects guided video တွေ၊ library exploration video တွေကျန်ပါသေးတယ်။ အဲ့အပြင် လူကြီးမင်းတို့ကိုယ်တိုင် notes ထုတ်စရာမလိုအောင် internet archives တွေကနေလည်း Python Cheat sheet တွေစုဆောင်းပြီးထည့်ပေးဦးမှာပါ။

ဆိုတော့ တစ်ချိန် lecture တွေနဲ့ဝေးသွားရင်တောင် cheat sheet and notes တွေကို ဘက်ခနဲ ကြည့်လိုက်ရင် လေ့လာထားသမျှအကုန်ပြန်မှတ်မိ‌ အောင်ပါ။

အဲ့အပြင်ကိုမှ Python Course တစ်ခုလုံးခြုံငုံထားပေးတဲ့ pdf ebooks တွေလည်းထည့်ပေးပါဦးမယ်။

ဆက်ပြီးလေ့လာလို့ရမဲ့ website တွေပါညွှန်းပေးဦးမှာ။
အခုမှ coding စမယ်ဆိုသူတွေ ဟိုသင်တန်းတက် ဒီသင်တန်းတက်မဖြစ်ရအောင် တတ်နိုင်သမျှ လုံလောက်နေအောင် course ထဲထည့်ထားပေးပါတယ်။

အဲ့အပြင်ကိုမှ course ကိုလိုအပ်တဲ့ complementary lesson video လေးတွေ ထွက်တိုင်း ပေါင်းထည့်ပေးနေဦးမှာပါ။

Live lessons တွေထက် prerecorded lessons တွေကအပုံကြီး သာတယ်လို့ကျနော်ပြောရင် ယုံလိုက်ပါ။

#ဖတ်စရာအတိုအထွာ #၄

ဘာလို့ prerecorded lessons တွေကပိုပြီးကောင်းတာလဲ?။

😌 Learning curve ကတစ်သမတ်တည်းမဟုတ်ပါဘူး

လူတစ်ယောက်နဲ့ တစ်ယောက် လေ့လာပုံ၊လေ့လာနည်း၊ လေ့လာနိုင်စွမ်း learning curve နဲ့ သင်ယူနှုန်း learning pace ကမတူပါဘူး။
အဲ့တော့ တစ်ချို့က lesson တစ်ပိုင်းဆီ သေချာကြည့်ပြီး မှ နားလည်သွားတာမျိုး။ တစ်ချို့က တစ်ခုလုံးကို မြန်မြန်ကြည့်ပြီးမှ ကိုယ့် notes ကိုယ်ပြန်ကြည့်ပြီး နားလည်တာမျိုးပါ။ (အဲ့တာကျနော့် style ပါ)

ကိုယ်လေ့လာနေတဲ့ lesson ကို video အနေနဲ့ရှိခြင်းဖြင့် ကြိုက်သလို အနှေးအမြန်၊ ရှေ့တိုးနောက်ဆုတ် ကြည့်ပြီးလေ့လာလို့ရပါတယ်။ အဲ့အပြင် video ကို pause ပြီး ကိုယ်တိုင်တစ်ပိုင်းဆီ code ပြီးလေ့လာနိုင်တာ ကလည်း short-term memory ကို ပိုပြီးခိုင်မာစေပါတယ်။

😴အာရုံမနောက်ပါဘူး။

Live lessons တွေက အာရုံအရမ်းစိုက်ရပါတယ်။
လိုင်းကျသွားတာ၊ အသံထစ်တာမျိုးတွေရှိလို့ လွတ်သွားတာတွေ၊ နားမလည်လိုက်တာမျိုးတွေရှိနိုင်ပါတယ်။
ကိုယ်က အရေးကြီးကိစ္စပေါ်လာလို့ ရပ်ရမယ်ဆိုလည်း live lessons တွေမှာ အဆင်မပြေပါဘူး။

🤑ပိုပြည့်စုံပြီး အဖိုးအခသက်သာခြင်း

Live သင်ရင် သင်ပေးတဲ့သူကမေ့ပြီးကျော်သွားတာမျိုးတွေရှိနိုင်တယ်။
Prerecorded မှာတော့‌အဲ့တာမျိုးမရှိပါဘူး။
ပြီးတော့ prerecorded video တွေ lecturer သင်ပေးတဲ့သူကလည်း ခဏခဏ live သင်ရတာမဟုတ်တဲ့အတွက် course အဖိုးအခကအများကြီးသက်သာပါတယ်။ ဒီ lesson၊ ဒီ theory ၊ ဒီ course ကိုပဲ prerecorded နဲ့ယှဉ်ရင် live တွေမှာဆို ဈေးက အလွန်များပါတယ်။ live တွေက အချိန်ကာလလည်း အကြာကြီးပါ။

😉Prerecorded တွေကအမြဲ update ဖြစ်နေမှာပါ

သင်ပေးတဲ့သူကတော့ ကိုယ့် course ကို complementary video အသစ်ထွက်တိုင်း သင်တန်းသားတွေကို video တန်းပို့ပေးလို့ရမယ်။
အဲ့အတွက် သင်တန်းသားက အမြဲ course ကို up to date ဖြစ်နေမယ်။

😎ဆရာကြီးတွေအတွက်ဆို ရွှေပဲ။

မအိပ်မနား ဝုန်းဝုန်းဝုန်း ဆိုပြီး လေ့လာတတ်တဲ့သူတွေအတွက်ဆို prerecorded တွေက တစ်ခုပြီးတစ်ခု ဆက်တိုက်လေ့လာပြီး မြန်မြန်တတ်လွယ်ပါတယ်။ lesson တစ်ခုနဲ့တစ်ခု ကြားမှာအချိန်မကြာတဲ့အတွက် ဟိုးအရှေ့က lesson တွေနဲ့ နောက်ပိုင်းဟာတွေပါ အချိတ်အဆက် ရှိရှိနဲ့ ကြည့်လို့လည်းရတယ်။
လွယ်တာတွေမြန်မြန်လေ့လာ၊ ခက်တာတွေအချိန်ပေး စသလို learning curve ကို ကိုယ်ကြိုက်သလို adjust လုပ်လို့လည်းရပါတယ်။

အဲ့တော့ကာ Python coding လေ့လာချင်ရင် Python Master_Race. က complete course ကို 23 January ကစပြီး မြန်မြန်ပဲလာလေ့လာလိုက်ပါ။😉

👀🔥 Computer vision အလကားလေ့လာကြမယ်။

ဟုတ်ပါတယ်။ Free လည်းဖြစ်၊ အရမ်းကောင်းပြီး၊ အရမ်းစနစ်ကျတဲ့ OpenCV lessons တွေကိုရှာဖွေနေရင်တော့ ဒီ website လေးကိုလမ်းညွှန် ပါရစေ။

Python နဲ့ OpenCV, Deep Learning တွေကိုအသုံးပြုပြီး real world projects ‌တွေတည်ဆောက်ဖို့ tutorials တွေပါရှိတယ်ဗျာ။

ပြီးတော့သူက သူ့ code တစ်ပိုင်းချင်းဆီကို သေချာရှင်းပြထားတာပါ။
Lesson တွေအတွက်လိုအပ်တဲ့ code, resources တွေလည်းသေချာ ချထားပေးတယ်။
ပြီးတော့ website founder Adrian ကလည်းအမြဲ comments and FAQs တွေကို လိုက်လံဖြေဆိုပေးတတ်ပါသေးတယ်။

❗ စစချင်း OpenCV နဲ့စိမ်းနေမယ်ဆို သူ့ရဲ့ email register လုပ်ခိုင်းပြီးပေးတဲ့ Free Intro Course လေးကိုလည်း try ကြည့်ဖို့တိုက်တွန်းပါတယ်။

ဆိုတော့ကာ OpenCV စိတ်ဝင်စားသူတွေ ဝင်ကြည့်သင့်တဲ့ website တစ်ခုလို့ပြောချင်ပါတယ်။

www.pyimagesearch.com

Thank you ☺️

❗Python သင်ပါ။

ဘာ programming language သင်ရမလဲစဉ်းစားနေတာတွေ ရပ်လိုက်ပါတော့။

Python programming ရဲ့လူကြိုက်များရခြင်း‌ အချက် 4 ချက်။

🔥1. အကြီးအကျယ်လွယ်ကူခြင်း။

Java, C စသော language တွေနဲ့မတူပဲ python syntax သည်ရိုးရှင်းလှပါတယ်။ ရေးရတာလွယ်ရုံတင်မကပဲ ပြန်ဖတ်ရတဲ့အခါမှာ instruction manual တစ်ခုဖတ်နေရသလိုကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူပါတယ်။ တကယ်သာလုပ်ရင် python ဆိုတာ ကလေးပိစိလေးတွေတောင် ဝုန်းဒိုင်းဆိုပြီ တတ်လွယ်ပါတယ်။

**************************

🔥2. Supportive community and backings

Python code development ကို Facebook, AWS, Google စတဲ့ tech giants တွေက sponsor ပေးပြီး ကောင်းသည်ထက်ကောင်းအောင် လုပ်ပေးနေတာပါ။
အဲ့အပြင် အပြန်အလှန် ကူညီနေတဲ့ python developer forum တွေလည်းအများကြီးပါ။
Community support ကောင်းရင် error, bug ဖြေရှင်းချိန်၊ လေ့လာချိန်တွေမှာ ထူးခြားပါတယ်။

**************************

🔥3. Hundreds of Libraries and APIs

Python အတွက်လုပ်ပေးထားတဲ့ libraries တွေကကြောက်ဖို့ကောင်းအောင်ကိုများပါတယ်။
Data science, artificial intelligence, mathematics, web development စတဲ့နယ်ပယ်တွေကိုပါ python တစ်ခုတည်းနဲ့ လုပ်နိုင်တယ်။
‌အတော်များများဟာလည်း free (or) open source တွေပါ။ အဲ့အတွက်ကြောင့် ကိုယ်လုပ်နိုင်သလောက် free ကြိတ်လို့လည်းရပါသေးတယ်။

**************************

🔥4. စိတ်ချရတယ်၊ မြန်တယ်၊ multiplatform ရတယ်

Python code and libraries တွေက open source ဆိုတဲ့အတိုင်းကို အမြဲ update ဖြစ်တယ်၊ bug and error နည်းတယ်။ အဲ့တော့စိတ်ချ လက်ချ အေးဆေးလက်တင်သုံးရုံပဲ။
Desktop apps, mobile apps, web apps တွေတင်မက low hardware setup တွေမှာပါ python ကို အသုံးပြုနိုင်တယ်။

**************************

အဲ့တော့ဗျာ။ နှစ်ခါမစဉ်းစားပါနဲ့။ နောက် 1 ပတ်နေရင် Python Master_Race. ကနေ
❗ Complete Python Course ဖွင့်မယ်။

တက်ပါ။ 😉
Course အသေးစိတ်ကို တင်ပေးပါမယ်။
I guarantee you a smarter learning style✌️

Programmer တစ်ယောက်လည်း အလှအပကိုခံစားခွင့်ရှိပါတယ်။
တစ်နေကုန် codes တွေရေးပြီး ဒီ screen ကြီးပဲကြည့်နေရင် အရမ်းပျင်းရိဖို့ကောင်းပါတယ်။

Aesthetics is everything! ✌️

🏵️ လူတစ်ယောက်ရဲ့ creativity ကိုမြှင့်တင်ဖို့ဆို မြင်ရ၊ ကြားရ‌တာတွေက‌ အရေးပါပါတယ်။ မဲမဲမှောင်မှောင် theme တွေ၊ default theme တွေသုံးနေတာရပ်ပြီး အသစ်လေးတွေကြည့်ကြည့်ရအောင်။

🏵️ Bugs တွေတက်ပြီး stuck ဖြစ်နေတုန်း ကိုယ့် mood နဲ့ကိုက်တဲ့ theme လေးပြောင်းပြီး အမြင်သစ် အတွေးသစ်လေးတွေနဲ့အတူ energy boost ဖြစ်သွားတဲ့ခံစားချက်လေးတွေက သိပ်ကိုတန်ဖိုးရှိပါတယ်။

အဲ့တော့ theme လေးဘာလေးလည်းပြောင်းပြီး productive ဖြစ်တဲ့ coding sessions တွေရကြပါစေလို့ ဆုတောင်းပေးရင်း...

🌝 VScode themes တွေထဲက ကျနော်အကြိုက်ဆုံးလေးခုရွေးပေးထားတာပါ။

🧐 ကျနော့်မသိသေးတဲ့ theme အလွင့်တွေရှိသေးရင်လည်း အလင်းပြန်ပြခဲ့ကြပါဦး။

🧐 What is a NEURON in artificial neural networks? .....ဘာလဲ။ ဘယ်လဲ။ ???

2 minutes to read... GO!

*************************

Artificial neural networks တွေရဲ့ အလွှာတွေထဲမှာရှိတဲ့ computing equation / node တစ်ခုချင်းစီကို neuron လို့ခေါ်ပါတယ်။
အဲ့တော့ ရှင်းရှင်းပြောရင် neuron ဆိုတာ သင်္ချာညီမျှခြင်းတစ်ခုပဲပေါ့ဗျာ။
🧠 Neural networks ကတော့ neuron တွေကိုချိတ်ထားတဲ့ အစုအဝေးကြီးပေါ့။

🤔 ဥပမာပေးကြည့်မယ်။

အောက်ပုံလေးကို ခဗျားမြင်လိုက်တယ်သဘောထားပါ။ ‌ကြောင်တစ်ကောင်လို့ အနည်းဆုံးတွေးကြည့်လို့ရပါတယ်။ Because you are smart!

ကဲ အဲ့တွေးခေါ်ပုံအဆင့်ဆင့်ကို ခွဲကြည့်ရအောင်။

ကျနော်တို့ မျက်လုံး၊ နှုတ်ခမ်းမွှေး၊ ‌ခြေထောက် ၃ ချောင်း တွေ့ရတယ်ပေါ့နော်။
အဲ့တာတွေက inputs ဆိုပြီး " x1, x2, x3 " လို့နာမည်ပေးလိုက်မယ်။

အဲ့သုံးခုကို ကြောင်ဟုတ်လား၊ မဟုတ်လား ခွဲခြားတဲ့ neuron လေးဆီပို့လိုက်မယ်ပေါ့။ အဲ့ခါကျရင် neuron လေးက input သုံးခုလုံးကို weight တွေနဲ့ မြှောက်ပြီး ရလာတာတွေ အကုန်ပေါင်းမယ်။ 🐱‌ကြောင်တစ်ကောင်ဆိုတာသေချာဖို့ ဒီမျက်လုံးက ဒီလောက် အရေးကြီးတယ်၊ နှုတ်ခမ်းမွှေးက ဒီလောက်၊ စသည်ဖြင့်ပေါ့။ အဲ့ပေါင်းလဒ်ကို z လို့နာမည်ပေးလိုက်မယ်။

1️⃣ z = w1x1 + w2x2 + w3x3 လို့ရလာပြီ။

အဲ့ကောင်ကိုမှ data ပေါ်လိုက်ပြီးပိုကိုက်ညီအောင်လုပ်ပေးတဲ့ bias (b) လို့ခေါ်တဲ့ constant လေးပေါင်းထည့်လိုက်မယ်။

2️⃣ z = w1x1 +w2x2 + w3x3 + b ဖြစ်သွားရော။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့ အဲ့ညီမျှခြင်းကြီးကို activation function တစ်ခုထဲပစ်ထည့်လိုက်မယ်။ " z " equation ကထွက်လာတဲ့ကိန်းဂဏန်းတွေကို ကိုယ်လိုချင်တဲ့ ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ကိုက်အောင် ပြောင်းပြီး output ပေးတဲ့ function တွေပေါ့နော်။

အခုတော့ ကြောင်ဟုတ် မဟုတ်ရှာတဲ့ neuron ဆိုတော့ sigmoid function ကိုသုံးမယ်။ negative inputs သည် 0.5 အောက်ထွက်ပြီး၊ positive inputs သည် 0.5 အထက်ထွက်တဲ့ function အမျိုးအစားပါ။ အဲ့ function result ကို a လို့နာမည်ပေးမယ်။

a = sigmoid ( z )

3️⃣ a = sigmoid ( w1x1 + w2x2 + w3x3 + b )

ဒါပါပဲ။ အဲ့ a ရဲ့အဖြေ သည် ကြောင်တစ်ကောင်ဖြစ်မဖြစ် ဖော်ပြတဲ့ probability ပါ။ 0.7 လို့ထွက်လာရင် ကြောင်ဖြစ်ဖို့ 70 percent သေချာတယ်ပေါ့နော်။

Weights တွေ bias တွေက neuron ကို ground truth ပြပြီး train တဲ့အခါမှာ လိုက်ပြီးပြောင်းလဲနေမှာဖြစ်ပါတယ်။

That's simply what a neuron is. Easy huh? 😉

********************

အလုပ်လုပ်ပုံအကျဉ်းချုပ်

Neuron တစ်ခုက သူ့စီဝင်လာတဲ့ input တန်ဖိုးတွေကို weights လို့ခေါ်တဲ့ ကိန်းဂဏန်း တွေနဲ့မြှောက်တယ်၊ ပြီးရင် အကုန်ပေါင်းပစ်တယ်။ ရလာတာကို bias လို့ခေါ်တဲ့ ကိန်း တစ်ခုနဲ့ထက်ပေါင်းပါတယ်။ နောက်ဆုံးကြမှ အဲ့ပေါင်းထားတဲ့ ရလဒ်အားလုံးကို activation function တစ်ခုထဲထည့်ပြီး neuron ရဲ့ output ကိုရယူပါတယ်။

Activation function တွေကစိတ်ဝင်စားဖို့ ကောင်းတယ်ဗျ။ နောက်ကျတစ်ခုချင်းစီရှင်းပြပါဦးမယ်။

Thank you.

#ဖတ်စရာအတိုအထွာ #3

🔥Learn Python on your phone? 😳
🔥Free GPUs? 😲

ဖတ်စရာ အတိုအထွာ #2

Machine learning, deep learning တွေနဲ့ရင်းနှိးနေတဲ့သူတွေဆို colab ကိုသိကြမှာပါ။
မသိသေးရင်လဲ ဆက်ဖတ်ကြည့်ပါ။

🤔 What's that?

Google colab ဆိုတာကတော့ machine learning development တွေအတွက် Google ကတည်ဆောက်ထားပေးတဲ့ temporary virtual private server လိုလေးတွေပါ။ free သုံးလို့ရပါတယ်။

🤔Interface

Colab ရဲ့ Interface က python jupyter notebook နဲ့ထပ်တူနီးပါးပါ။ Colab အတွင်းမှာ python code ex*****on တွေသာမက terminal commands, magic commands တွေနဲ့ပါစိတ်ကြိုက် အသုံးပြုနိုင်ပါသေးတယ်။

🤔Free data

Virtual server ဖြစ်တဲ့အတွက် internet usage က server နဲ့ ကိုယ့် device ရဲ့ communication အတွက်ပဲကုန်မှာဖြစ်ပါတယ်။
Server ပေါ် download ချတာတွေဘာတွေဆို high speed နဲ့ရပြီး data ဖိုးမကုန်ပါဘူး။

🤔 free GPUs and TPUs

GPU နဲ့ TPU ကိုလည်း 12 hour maximum server lifetime အထိ free သုံးခွင့်ပြုထားပါတယ်။ Machine learning လုပ်ရင် ပုံမှန် CPU တွေထက်အများကြီးမြန်ပါတယ်။

TPU (tensor processing unit) ရဲ့ powerful ဖြစ်ပုံအကြောင်းတွေနောက် သေချာရှင်းပြပါမယ်။

🤔Python in browser🔥

အခုမှ python language စလေ့လာမဲ့သူတွေအတွက် အများကြီး အဆင်ပြေစေတာကတော့ ဖုန်းပေါ်မှာတင် အေးဆေး code နိုင်တာပါ။

Python လုပ်ဖို့ ဘာ setup မှ လုပ်စရာမလိုပဲ ဖုန်း browser မှာတင် ''colab.research.google.com'' ကိုသွားပြီး code တန်းရေးလို့ရပါတယ်။

ဆိုတော့ကာ free ရတဲ့ အခွင့်အရေးကိုသေချာအသုံးချကြည့်ကြပါလို့တိုက်တွန်းရင်း...

Visualizing higher dimensional arrays 🤔

ကျနော်တို့ jpg ပုံ တစ်ပုံကို array ပြောင်းတဲ့အခါ Red Green Blue ဆိုပြီး 3-dimensional array ထွက်ပါတယ်။(အခြားသော color formats တွေလည်းရှိပါသေးတယ်။)
အလွှာတိုင်းမှာ pixel density တူပါတယ်။

ဆိုတော့ 256×256 pixels ရှိတဲ့ ပုံကနေဆိုရင် array shape က (256,256,3) ဆိုပြီးရှိနေမှာပါ။

jpg photo တစ်ပုံထက်ပိုပြီး array လုပ်ချင်တယ်ဆိုရင် axis အသစ်ထည့်ပြီး (numPhoto,256,256,3)
ဆိုပြီး shape ထွက်လာမှာပါ။
အထက်ပါ array မှာ channel တွေကို array ရဲ့နောက်ဆုံးမှာထားလို့ channel last ‌mode လို့လည်းခေါ်ပါတယ်။

အဲ့လို higher dimensional array တွေက space position တွေကို စဉ်းစားတဲ့အခါ မျက်လုံးထဲမြင်သာလာအောင် sketch သေးသေးလေးလုပ်ထားပါတယ်။

High Quality photo ကို comment မှာယူပါ။

🧠 ဖတ်စရာ အတိုအထွာ #1

Tensorflow

Tensorflow ဆိုတာ Google Brain ကတည်ဆောက်ပေးထားတဲ့ python-friendly open source library တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

အဓိကအနေနဲ့ ဒီ library ကို machine learning နယ်ပယ်တွေမှာသုံးဖို့ပါ။ Machine learning frameworks တွေမှာသုံးဖို့ tensorflow ကို python front-end API အနေနဲ့ ဖန်တီးထားပြီး တကယ့် ex*****on ကိုတော့နောက်ကွယ်မှာ C++ ကိုသုံးပြီး တည်ဆောက်ထားပါတယ်။

Tensorflow ၏အားသာချက်များ။

🪶Fast and efficient

Library API တွေကို အသုံးပြုပြီး machine learning framework တစ်ခုကို လွယ်လွယ်နဲ့မြန်မြန် တည်ဆောက်လို့ရခြင်းပါပဲ။
Developer က framework ရဲ့အသွားအလာကိုစဉ်းစားဖို့ပဲလိုတာပါ။ ကျန်တာ tensorflow ကလုပ်ပါလိမ့်မယ်။

🪶Highly customisable, highly flexible

Tensorflow API ကိုသုံးပြီး model တွေတည်ဆောက်ရင် model flow, layer design က အစ၊ ဟိုးအတွင်းပိုင်း neuron တစ်ခုရဲ့ design အထိ ကိုယ်ပြင်ချင်သလိုပြင်နိုင်ပါတယ်။

🪶Largest Community

မည်သည့် problem မဆို ဝိုင်ဝန်း အ‌ဖြေရှာပေးမဲ့ community ကတော့လိုကိုလိုအပ်ပါတယ်။
Tensorflow အတွက်ဆို ဟိုး အရင် version တွေကနေ ခုလက်ရှိ version တွေအထိ အကြံဉာဏ်ပေး error ဖြေရှင်းပေးမဲ့ community background က ရှယ်ကြီးပါ။
Code ရင်း error တက်လို့ရှာလိုက်ရင် ကိုယ့်ထက်အရင် ကြုံပြီးနေတဲ့ သူကရှိကိုရှိပါတယ်။
Easy debugging huh ;)

🪶Platform Compatibility

Tensorflow model ကို Cloud, PC တွေတင်မကပဲ android, ios အစရှိတဲ့ mobile platform တွေမှာပါအသုံးပြုလို့ရအောင် tensorflow lite ရှိပါတယ်။
Web ပေါ်မှာသုံးဖို့ tensorflow.js ရှိပါတယ်။
မိမိ developed ထားတဲ့ model တွေကိုမြန်မြန်ဆန်ဆန် deploy လုပ်နိုင်တဲ့အားသာချက်က တော်တော်ကိုမှ အရေးကြီးတာပါ။

Tensorflow framework အကြောင်း တီးမိခေါက်မိအောင် ရေးသားဖော်ပြထားခြင်းဖြစ်ပါတယ်။
နောင် အခါတွေမှာလည်း python ၊ machine learning နဲ့ပတ်သက်တာတွေ အလျဥ်းသင့်သလိုဖော်ပြပေးသွားမှာဖြစ်လို့ page ကို like and follow ထားဖို့အကြံပြုပါရစေခဗျာ။ ❤️