لقد تم تكليفك بتطوير خوارزمية متطورة للغاية يمكنها تلقائيًا إنشاء خطة تمرين مخصصة وفقًا لأهداف اللياقة البدنية المحددة ونوع الجسم للفرد. يجب أن تأخذ الخوارزمية في الاعتبار عوامل مختلفة مثل مستوى اللياقة البدنية الحالي للشخص، وأي إصابات أو قيود موجودة، والنتيجة المرجوة، سواء كان ذلك فقدان الوزن، أو زيادة العضلات، أو تحسين اللياقة البدنية بشكل عام.

علاوة على ذلك، يجب أن تستخدم الخوارزمية تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل تاريخ ممارسة الشخص وتفضيلاته، بالإضافة إلى بياناته الفسيولوجية، مثل معدل ضربات القلب وتكوين الجسم. وينبغي بعد ذلك استخدام هذه البيانات للتوصية بذكاء بمجموعة من التمارين والمجموعات والتكرارات التي من شأنها أن تزيد من تقدم الشخص وتقلل من خطر الإصابة.

بالإضافة إلى خطة التمرين، يجب أن تقوم الخوارزمية بإنشاء دليل تغذية مفصل يتماشى مع أهداف اللياقة البدنية للشخص. يجب أن يتضمن هذا الدليل معلومات محددة عن نسب المغذيات الكبيرة، وتناول السعرات الحرارية، وتوقيت الوجبات. يجب أن تأخذ الخوارزمية في الاعتبار التفضيلات والقيود الغذائية للشخص للتأكد من أن خطة الوجبات الموصى بها فعالة وممتعة.

لإنجاز هذه المهام، يتعين عليك تطوير خوارزمية مرنة ومرنة للغاية تأخذ في الاعتبار نماذج التعلم الآلي ومجموعات البيانات المختلفة. يجب أن تستفيد الخوارزمية من مكتبات Python المتقدمة مثل TensorFlow وScikit-learn لمعالجة وتحليل بيانات الإدخال. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تقوم الخوارزمية بإنشاء تقارير جذابة بصريًا وسهلة الاستخدام بتنسيق PDF، تلخص خطة التمرين ودليل التغذية.

أخيرًا، يجب أن توفر الخوارزمية للمستخدم خيار تتبع تقدمه بمرور الوقت وإجراء تعديلات على خطة التمرين ودليل التغذية بناءً على نتائجه. يجب أن تستخدم هذه الميزة تقنيات متقدمة لتصور البيانات لتوفير رؤى حول أداء الشخص ومساعدته على البقاء متحفزًا وعلى المسار الصحيح نحو تحقيق أهداف اللياقة البدنية الخاصة به.

يرجى ملاحظة أنه يجب تصميم الخوارزمية بحيث يتم دمجها بسهولة في تطبيقات ومنصات اللياقة البدنية الحالية، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى خطط التمرين الشخصية وأدلة التغذية واستخدامها بسلاسة.
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "You have been assigned the task of creating a sophisticated script that automates the testing process for a Python machine learning project. The script should intelligently change the current working directory to the location of the project's main source code file, \"main.py\". It should then execute a series of specific commands to thoroughly test the functionality and performance of the machine learning model implemented in the project.\n\nFurthermore, the script should generate a detailed and comprehensive test report in HTML format, which includes specific information such as the accuracy, precision, and recall scores of the model. The report should be saved to a specified directory, organized in a visually appealing and user-friendly manner.\n\nAdditionally, the script should leverage advanced code analysis techniques to generate a comprehensive code coverage report using the `coverage` module. This report should provide detailed information on the percentage of the project's code that has been executed during the testing process. The code coverage report should also be saved to a separate specified location.\n\nIn order to accomplish these tasks, you are required to write a highly optimized and flexible Python function called `run_tests` that takes no parameters. The function should utilize advanced Python libraries such as `subprocess` and `pytest` to efficiently change the current working directory to the location of \"main.py\" and execute the necessary testing commands. After the tests have been executed, the function should utilize the `pytest-html` plugin to generate an elaborate HTML test report, which should be saved to the specified directory. Additionally, the function should utilize the `coverage` module to generate a detailed code coverage report, which should be saved to the separate specified location.\n\nFinally, the function should return the exit code of the testing command, allowing for further analysis and decision-making based on the success or failure of the testing process.\n\nPlease keep in mind that the \"main.py\" file is expected to exist within the project directory, along with any other necessary files and dependencies required for testing."}