nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
TARQATMA MATERIALLAR - O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi

|
O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi
|
bet | 157/179 | Sana | 27.06.2024 | Hajmi | 3,07 Mb. | | #265905 |
Bog'liq O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw mTARQATMA MATERIALLAR
1-topshiriq. “Ta`limning tashkiliy shakllari” deganda nimani tushundingiz?
2-topshiriq. Individual, guruh va jamoa ta`limini o`z ixtisosligingizga oid o`quv predmetidan tanlangan misollar bilan bayon eting.
3-topshiriq. Ta`limning tashkiliy shakllariga uch tomondan tavsif tayyorlang:
A. Alohida o`quvchi jihatidan.
B. Bir guruh o`quvchilar.
V. Sinf jamoasi.
4-topshiriq. Keltirilgan jadval bo`yicha ta`limning tashkiliy shakllariga annotatsiya yozing.
Ta`limning tashkiliy shakllari
|
Ta`limning tashkiliy shakllariga yozilgan annotatsiya
|
1. Sinf -dars tizimi
|
|
2. Bell-Lankaster tizimi
|
|
3. Dalton-reja tizimi
|
|
4. Qator sinflar tizimi
|
|
5. Tramp rejasi
|
|
5-topshiriq. Jadvalni to`ldirib yozing.
Ta`limning maktab doirasida o`tkaziladigan shakllari
|
Ta`limning maktabdan tashqari o`tkaziladigan shakllari
|
|
|
5-topshiriq. Darsning ichki va tashqi belgilarini sanab bering.
|
| |
Xona haroratini boshqarish tizimi

|
Xona haroratini boshqarish tizimi
|
bet | 145/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Xona haroratini boshqarish tizimi:
Tavsif: xona haroratini optimal darajada ushlab turish uchun harorat sensori va tartibga soluvchi qurilmalardan (masalan, konditsioner yoki isitgich) foydalanadigan tizimni ishlab chiqish.
Amalga oshirish: tashqi sharoitlarning o‘zgarishiga moslashish uchun boshqaruv algoritmlaridan (masalan, PID) va mashinani o‘rganishdan foydalanish.
Binoda quvvatni boshqarish tizimi:
Tavsif: energiya sarfini optimallashtirish uchun binoda yoritish, konditsioner va boshqa energiya sarflaydigan qurilmalarni avtomatik ravishda boshqaradigan tizimni yaratish.
Amalga oshirish: energiyadan samarali foydalanish to‘g’risida qaror qabul qilish uchun optimallashtirish, mashinali o‘qitish va ma’lumotlarni tahlil qilish algoritmlaridan foydalanish.
Ishlab chiqarish jarayonini avtomatik boshqarish tizimi:
Tavsif: mahsulot unumdorligi va sifatini optimallashtirish uchun ishlab chiqarish jarayoni parametrlarini (harorat, bosim, tezlik) avtomatik ravishda sozlaydigan tizimni ishlab chiqish.
Amalga oshirish: jarayondagi o‘zgarishlarni tahlil qilish va bashorat qilish uchun adaptiv boshqaruv, mashinali o‘qitish va bashorat qilish modellaridan foydalanish.
Transport oqimini boshqarish tizimi:
Tavsif: tirbandlikni kamaytirish va sayohat vaqtini optimallashtirish uchun svetoforlarni avtomatik ravishda sozlaydigan va transport oqimini boshqaradigan tizimni yaratish.
Amalga oshirish: transport harakati ma’lumotlarini tahlil qilish uchun optimallashtirish algoritmlari, mashinali o‘qitish va kompyuterni ko‘rish tizimidan foydalanish.
Moliyaviy portfelni boshqarish tizimi:
Tavsif: daromadlarni optimallashtirish va xatarlarni boshqarish uchun moliyaviy portfelda aktivlarni taqsimlash to‘g’risida avtomatik ravishda qaror qabul qiladigan tizimni ishlab chiqish.
Amalga oshirish: dinamik moliyaviy sharoitlarda qaror qabul qilish uchun ta’limni kuchaytirish usullari, optimallashtirish algoritmlari va vaqt seriyasini tahlil qilishdan foydalanish.
|
| |
Avtomatik boshqarish uchun mashinali o‘qitish usullari

|
Avtomatik boshqarish uchun mashinali o‘qitish usullari
|
bet | 144/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Avtomatik boshqarish uchun mashinali o‘qitish usullari:
Tavsif: regressiya, tasniflash yoki o‘rganishni kuchaytirish kabi mashinali o‘qitish usullaridan ma’lumotlarga asoslangan tizim va boshqaruv modellarini yaratish uchun foydalanish mumkin.
Python-da amalga oshirish:
Vazifaga qarab, u scikit-learn, TensorFlow yoki PyTorch kabi kutubxonalarni o‘z ichiga olishi mumkin.
Optimallashtirish algoritmlari:
Tavsif: avtomatik boshqaruv tizimi sozlamalarini sozlash uchun genetik algoritmlar yoki gradient yordamida optimallashtirish usullari kabi optimallashtirish algoritmlari qo‘llanilishi mumkin.
Python-da amalga oshirish:
Python-da optimallashtirish uchun ko‘plab kutubxonalar mavjud, masalan, scipy kutubxonasi.gradient usullari uchun optimallashtirish.
Modellashtirish va simulyatsiya:
Tavsif: simpy yoki control kabi modellashtirish va simulyatsiya qilish uchun kutubxonalardan foydalanish, ularni jismoniy amalga oshirishdan oldin boshqaruv tizimlarini tahlil qilish va sinovdan o‘tkazish.
Python-da amalga oshirish:
import control as ctrl
import matplotlib.pyplot as plt # Tizim modelini yaratish
system = ctrl.TransferFunction([1], [1, 1])
# Qadam ta’siriga javobni simulyatsiya qilish
time, response = ctrl.step_response(system)
# Natijalarni vizualizatsiya qilish
plt.plot(time, response)
plt.xlabel(' Vaqt ')
plt.ylabel("Tizim chiqishi")
plt.show()
Jismoniy qurilmalar bilan integratsiya:
Tavsif: rpi kabi kutubxonalardan foydalanish.Raspberry Pi-da GPIO bilan ishlash uchun GPIO yoki qurilma kontrollerlari bilan ishlash uchun kutubxonalar.
Python-da amalga oshirish:
Raspberry Pi bilan ishlashda:
import RPi.GPIO as GPIO
import time # Pinlarni sozlash
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(18, GPIO.OUT) # LEDni yoqish
GPIO.output(18, GPIO.HIGH)
time.sleep(2) # LEDni o‘chirish
GPIO.output(18, GPIO.LOW)# Pinlarni tozalash
GPIO.cleanup()
Bu faqat mumkin bo‘lgan usullar va algoritmlarning umumiy ko‘rinishi. Haqiqiy tanlov avtomatik boshqaruv tizimining o‘ziga xos vazifasi va talablariga bog’liq bo‘ladi.
Python-da sun’iy intellekt yordamida avtomatik boshqarish va qaror qabul qilish tizimlarini yaratishning ba’zi amaliy misollari:
|
| |
TARQATMA MATERIALLAR - O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi

|
O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi
|
bet | 155/179 | Sana | 27.06.2024 | Hajmi | 3,07 Mb. | | #265905 |
Bog'liq O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw mTARQATMA MATERIALLAR
Moddiy taiim va formal taiim nazariyalari g'oyalarini T- chizma asosida1 solishtirib, tahlil eting:
Berilgan jadval bo`yicha o`quv topshirig`i tiplariga misollar tanlab yozing.
Mashq qilishga oid topshiriq
|
Bilishga oid topshiriq
|
Ijodiy topshiriq
|
Muammoli topshiriq
|
Mavzuni mustahkamlash uchun topshiriqlar
1-topshiriq. Y.A.Komenskiy asarlarida “ta`lim prinsiplari” qanday asoslangan edi?
2-topshiriq. Y.A.Komenskiy va A.Distervegning ta`lim prinsiplarini tushuntirishdagi tafovutlarni aytib berishga tayyorlaning?
3-topshiriq. “Zamonaviy adabiyotlarda ta`lim prinsiplarining yoritilishi” mavzusida munozaralar o`tkazishga tayyorlaning?
Mustahkamlash uchun topshiriqlar
1-topshiriq. Ta`limning ilmiyligi va o`quvchilar uchun tushunarliligi prinsiplarining xususiyatlari to`g`risida kursdosh o`rtoqlaringizdan birortasi bilan savol-javob o`tkazing.
2-topshiriq. Sistemalilik va izchillik prinsiplarini amalga oshirish qoidalarini o`z mutaxassisligingizga oid misollar vositasida bayon qilish bo`yicha mashq qiling.
3-topshiriq. Mustaqillik va faollik prinsiplarini keltirilgan namuna vositasida o`zaro chog`ishtiring:
-
Mustaqillik prinsipi
|
Faollik prinsipi
|
4-topshiriq. “Ko`rgazmalilik va onglilik o`zaro aloqador, yetakchi prinsiplar” mavzusida referat yozing.
5-topshiriq. “Ta`lim prinsiplari tizimi” mavzusida munozara o`tkazishga tayyorlaning.
Nazorat savollari
Ta`lim prinsipi deb nimaga aytiladi?
Ta`lim prinsiplarini mohiyati deganda nimani tushundingiz?
Ta`lim prinsiplari tizimi deganda nimani angladingiz?
Siz o`qiyotgan darslikda qaysi prinsiplar haqida gap ketgan?
Ta`lim prinsiplarini belgilash o`lchovlarini aytib bering.
Ta`limning ilmiyligi va tuShunraliligi prinsiplarining farqli va o`xshash jihatlarini aytib berishga tayyorlaning.
Ta`limning sistemaliligi va izchilligi prinsiplariga qiyosiy tasnif bera olasizmi? O`z fikrlaringizni bayon qilng.
Mustaqillik va faollik nima?
Frensis Bekonning sensualistik qarashi qaysi prinsipning asosi sanaladi?
Ko`rsatmalilikni onglilik bilan aloqadorligini isbotlang?
Ta`lim prinsiplaridan kompleks foydalanish talabini bajarishda o`qituvchi nimalarga rioya qilishi shart?
|
| |
Optimallashtirish algoritmlari

|
Optimallashtirish algoritmlari
|
bet | 143/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Optimallashtirish algoritmlari:
Optimal boshqaruv parametrlarini topish uchun genetik algoritmlar, gradient yordamida optimallashtirish usullari va boshqalar kabi optimallashtirish algoritmlarini qo‘llash.
from scipy.optimize import minimize # Genetik algoritm yordamida optimallashtirish
result = minimize(objective_function, initial_guess, method='GA’)
optimized_params = result.x
Voqealarni boshqarish:
Hodisalarga javob beradigan va harakatlarni asenkron tarzda bajaradigan boshqaruv tizimlarini amalga oshirish uchun async io kabi kutubxonalardan foydalanish.
import asyncio # Asenkron hodisalarni boshqarish funktsiyasiga misol
async def event_handler(event):
print(f"Received event: {event}")# Qo‘shimcha boshqaruv harakatlari
# Asenkron tsiklni boshlash
async def main():
while True:
event = await receive_event()
asyncio.create_task(event_handler(event))
asyncio.run(main())
Shuni ta’kidlash kerakki, usulni tanlash avtomatik boshqaruv tizimining o‘ziga xos talablari va xususiyatlariga bog’liq. Bundan tashqari, optimal natijalarga erishish uchun ko‘plab usullarni birlashtirish mumkin.
Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini (ACS) ishlab chiqish muayyan vazifaga qarab turli usullar va algoritmlardan foydalanishni o‘z ichiga oladi. Bu erda qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan ba’zi usullar va algoritmlarning umumiy ko‘rinishi:
Proportsional integral differentsial (Pid) boshqaruvchisi:
Tavsif: PID tekshiruvi-bu tizimni boshqarish uchun mutanosib, integral va differentsial komponentlardan foydalanadigan klassik avtomatik boshqaruv usuli.
Python-da amalga oshirish:
from scipy.signal import TransferFunction
from scipy.signal import pid2tf, lsim
import matplotlib.pyplot as plt # Pid tekshiruvi parametrlari
Kp, Ki, Kd = 1.0, 0.1, 0.01# Pid tekshirgichining uzatish funktsiyasini yaratish
num_pid = [Kd, Kp, Ki]
den_pid = [1, 0]
system_pid = TransferFunction(num_pid, den_pid)
# Qadam ta’siriga reaktsiya
time, response = lsim(system_pid, [1], range(0, 100))
# Natijalarni vizualizatsiya qilish
plt.plot(time, response)
plt.xlabel(' Vaqt ')
plt.ylabel("Tizim chiqishi")
plt.show()
|
| |
Dasturiy injiniring kafedrasi

TELEKOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI VA
KASB TA’LIMI FAKULTETI
DASTURIY INJINIRING KAFEDRASI
“DASTURIY TA’MINOT QURILMASI VA EVOLYUTSIYASI”
fanidan
Amaliy mashg‘ulotlarini o‘tkazish uchun
FARG‘ONA 2022
5330600
|
“Dasturiy injiniringi”
|
|
|
Uslubiy ko‘rsatma Davlat ta’lim standartining “Dasturiy injiniring” ta’lim yo‘nalishi (mutaxassisligi) uchun tayyorlangan va Muxammad-al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg‘ona filiali Kengashi tomonidan 2022 yil _____ avgustdagi _____-sonli majlisida tasdiqlangan.
Tuzuvchilar:
Tillaboyev A “Dasturiy injiniring” kafedrasi assistenti
Taqrizchilar:
Abdullayev A Andijon mashinasozlik instituti “Axborot texnologiyalari” kafedrasi professori
Zulunov R “Dasturiy injiniring” kafedrasi dotsenti
Uslubiy ko‘rsatma “Dasturiy injiniring” kafedrasida muhokama etilgan
(2022 yil _____ avgust _____-sonli bayonnoma).
“Dasturiy injiniring”
kafedra mudiri v.b: A.Kayumov
(imzo)
TATU Farg‘ona filiali “Telekommunikatsiya texnologiyalari va kasbiy ta’lim” fakulteti Uslubiy Kengashida tasdiqlangan (2022 yil ___ avgust ____-sonli bayonnoma).
Telekommunikatsiya texnologiyalari
va kasb ta’lim fakulteti dekani: ______________ F.Muxtarov
|
Scikit-learn bilan turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish usullarini qo‘llash

|
Scikit-learn bilan turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish usullarini qo‘llash
|
bet | 77/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Scikit-learn bilan turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish usullarini qo‘llash
Scikit-learn-bu ma’lumotlarni tahlil qilish uchun keng ko‘lamli vositalar va algoritmlarni taqdim etadigan mashinali o‘qitish kutubxonasi. Scikit-learn yordamida siz turli xil ma’lumotlar to‘plamini tahlil qilish, bashorat qilish va o‘qitishni amalga oshirishingiz mumkin.
Scikit-learn ko‘plab ma’lumotlarni tahlil qilish usullarini, jumladan tasniflash, regressiya, klaster tahlili, o‘lchamlarni kamaytirish va boshqalarni amalga oshirishni ta’minlaydi. Kutubxona Python dasturlash tilida ishlaydi va sodda va intuitiv interfeysga ega.
Scikit-learn-dan foydalanish uchun uni o‘rnatishingiz va dasturingizga import qilishingiz kerak. Shundan so‘ng siz kerakli operatsiyalarni bajaradigan ob’ektlarni yaratishingiz mumkin. Masalan, tasnifni amalga oshirish uchun siz tasniflagich ob’ektini yaratishingiz, unga o‘quv ma’lumotlarini topshirishingiz va yangi ma’lumotlar bo‘yicha bashorat qilishingiz mumkin.
Scikit-learnda ma’lumotlar bilan ishlash uchun siz ma’lumotlarni yuklashingiz yoki dastur ichida yaratishingiz kerak. Kutubxona turli xil ma’lumotlar to‘plamlarini o‘rnatilgan ma’lumotlar to‘plamlaridan yoki tashqi manbalardan yuklash imkoniyatini beradi.
Scikit-learn yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish bir necha bosqichlarni o‘z ichiga oladi. Avval siz o‘quv ma’lumotlarini tayyorlashingiz kerak. Bu etishmayotgan qiymatlarni hisoblash yoki xususiyatlarni masshtablash kabi ma’lumotlarni oldindan qayta ishlashni o‘z ichiga olishi mumkin.
Masalan, tasniflash uchun siz k-eng yaqin qo‘shnilar usullari, qarorlar daraxtlari, sodda Bayes tasniflagichi va boshqalardan foydalanishingiz mumkin. Klasterlash uchun k-vositalari, DBSCAN, ierarxik klasterlash va boshqalar usullaridan foydalanish mumkin.
Modelni o‘rgatgandan so‘ng, siz yangi ma’lumotlar bo‘yicha bashorat qilishingiz va taxmin qilingan qiymatlarni olishingiz mumkin. Scikit-learn o‘qitilgan modellar yordamida bashorat qilish usullarini taqdim etadi.
Shunday qilib, Scikit-learn yordamida turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish usullarini qo‘llash uning turli vositalari va algoritmlari yordamida amalga oshirilishi mumkin. Kutubxona Python dasturlash tilida ma’lumotlarni tahlil qilishning qulay va samarali usulini taqdim etadi.
|
| |
Prognozlash uchun ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash

|
Prognozlash uchun ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash
|
bet | 79/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Prognozlash uchun ma’lumotlarni tanlash va tayyorlash
Pythonda mashinali o‘qitish yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlashni amalga oshirish uchun biz scikit-learn ramkasidan foydalanishimiz mumkin. U har xil turdagi ma’lumotlar bilan ishlash va turli xil mashinali o‘qitish usullarini bajarish uchun boy funksionallikni ta’minlaydi.
Bashorat qilishdan oldin siz o‘quv va test ma’lumotlar to‘plamini yaratishingiz va tayyorlashingiz kerak. Trening ma’lumotlar to‘plami modelni o‘rgatish uchun ishlatiladi va test ma’lumotlar to‘plami uning aniqligi va bashorat sifatini tekshirish uchun ishlatiladi.
Modelni o‘qitish uchun mos ma’lumotlarni tanlash muvaffaqiyatli prognoz qilish uchun asosdir. Ishonchli bashorat qilish uchun etarli ma’lumotni o‘z ichiga olgan ma’lumotlarni tanlash muhimdir.
Python - bu mashina o‘rganishda keng qo‘llaniladigan kuchli dasturlash tili. Uning engilligi va moslashuvchanligi turli xil ma’lumotlarni tahlil qilish va modellashtirish usullaridan foydalanishga imkon beradi.
Scikit-learn Python-da mashinali o‘qitish uchun eng mashhur kutubxonalardan biridir. Uni amalga oshirish NumPy, SciPy va Matplotlib-ga asoslangan bo‘lib, ma’lumotlar bilan ishlashda yuqori samaradorlik va moslashuvchanlikni ta’minlaydi.
Scikit-learn dan foydalanishdan oldin siz ramka va uning bog’liqliklarini o‘rnatishingiz kerak. O‘rnatilgandan so‘ng, biz ma’lumotlar bilan ishlash va tahlil qilish uchun zarur bo‘lgan modul va sinflarni import qilishimiz mumkin. Eng ko‘p ishlatiladigan modullar: sklearn.datasets (ma’lumotlar to‘plamini yaratish va yuklash uchun), sklearn.preprocessing (ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash uchun) va sklearn.model_selection (ma’lumotlar to‘plamini o‘quv va test to‘plamiga bo‘lish uchun).
Ma’lumotlarni tayyorlagandan so‘ng, biz modelni o‘qitishni boshlashimiz mumkin. Scikit-learn bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ko‘plab algoritmlar va mashinali o‘qitish usullarini taqdim etadi. Ulardan ba’zilari: chiziqli regressiya, qaror daraxtlari, tasodifiy o‘rmon, gradientni kuchaytirish va boshqalar.
To‘g’ri tayyorlangan ma’lumotlar va mashinali o‘qitish usullaridan foydalanish bashoratlarning yuqori aniqligi va sifatiga erishishga imkon beradi. Python va scikit-learn ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlash uchun qulay va samarali vositalarni taqdim etadi.
|
| |
https://www.youtube.com/watch?v=IbyPWn1eK

|
https://www.youtube.com/watch?v=IbyPWn1eK
|
bet | 104/147 | Sana | 18.09.2024 | Hajmi | 1,56 Mb. | | #271541 |
Bog'liq NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2https://www.youtube.com/watch?v=IbyPWn1eK-Q&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V&index=5
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI
OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
PROFESSIONAL TA’LIMNI RIVOJLANTIRISH INSTITUTI
BOSHLANG‘ICH PROFESSIONAL TA’LIMNING
30711601-Avtomobillarnita’mirlash vaularga xizmat ko‘rsatish kasbibo‘yicha
Diplom oldiamaliyotidan
O‘QUV DASTURI
Kvalifikatsiya(lar) nomi:
O‘quvrejadagitartibraqami:
Ajratilgan soat:
4. Avtomobil elektr va elektron jihozlariga texnik xizmat ko‘rsatish bo‘yicha elektrochilangar
3.4.8
168
Toshkent – 2024
O‘quv dasturi Professional ta’limni rivojlantirish instituti Yer usti transport tizimlari va ularning ekspluatatsiyasi (transport turlari bo‘yicha) yo‘nalishlari bo‘yicha o‘quv-metodik birlashmasining 2024-yil 18-iyuldagi 5-sonli majlis bayoni bilan ma’qullangan.
O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi huzuridagi Oliy va o‘rta maxsus, kasb-hunar ta’limi yo‘nalishlari bo‘yicha o‘quv-uslubiy birlashmalar faoliyatini Muvofiqlashtiruvchi kengashining 2024-yil 22-iyuldagi 8-son yig‘ilishida ma’qullangan va Vazirlikning 2024-yil 1-avgustdagi 277-son buyrug‘i bilan TASDIQLANDI VA JORIY ETILDI.
Tuzuvchilar: Madjitov A. Professional ta’limni rivojlantirish
instituti“WorldSkills”, dual ta’lim va o‘quv amaliyotlarini metodik ta’minlash bo‘limi boshlig‘i
|
| |
N.Sultanov - Avtomobillarni ta

N.Sultanov Professional ta’limni rivojlantirish
institutiTa’lim texnologiyalari, o‘quv reja va dasturlarini ishlab chiqish bo‘limibosh mutaxassisi
A
A.Mirzayev
saka tuman 2-son kasb-hunar
maktabi O‘IBDO‘
E.Ergashev
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi maxsus fano‘qituvchisi’
O.Nurmatov
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi maxsus fano‘qituvchisi’
F.Mirzayev
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
O.Urmonov
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
S.Ibragimova
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
Taqrizchilar: J.Hamidov «UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik
jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘limi boshlig‘i
R. Ataboyev «UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik
jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘yicha ikkinchimutaxasiz
1. O‘quvdasturiumumiy talablari
Dasturnomi
|
Diplom oldiamaliyoti.
|
Ajratilgan soat
|
168
|
O‘qituvchiningmashg‘ulotida
qatnashibo‘zlashtirilishilozim bo‘lgan mavzularsoni
|
18
|
Dasturningmaqsadi
|
O‘quvchilar avtomobil elektr jihozlariga xizmat ko‘rsatish chilangari kasbi bo‘yicha diplom ishi mavzusiga materiallartayyorlash
|
O‘zlashtirish (o‘qitish) natijalari
|
Dasturni o‘zlashtirish natijasida o‘quvchilar ishlab chiqarish korxonalarining elektr jihozlariga xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash sexlari, postlarida ishlashadi, shuningdek diplom ishi mavzusiga kerakli materiallarni tayyorlaydi
|
Bilimlar
|
Kasbga doir umumkasbiy, maxsus fanlardan, o‘quv amaliyotlaridan olgan bilim va ko‘nikmalarning amalda qo‘llay olish.
|
Ko‘nikmalar
|
Korxonalarda ish yuritish hujjatlari, kasbiy munosabatlar, Avtomobil elektr jihozlariga xizmat ko‘rsatish chilangari mehnat xavfsizligini ta’minlashning huquqiy asoslari va intizomi. Avtomobil elektr jihozlariga xizmat ko‘rsatish chilangariningboshqalarbilano‘zaro munosabati
|
O‘quv rejasiga muvofiq o‘zaro bog‘liq bo‘lgan fanning nomi
|
Umumkasbiy, maxsus fanlar, o‘quv amaliyotlariva ishlab chiqarishamaliyot fanlari bilan bog‘liq
|
O‘qitishnitashkiliy shakli
|
A – Amaliy ta’lim;
|
|
|
Jami
  


  
216 - Avtomobillarni ta

Avtomobillarni ta
NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2
3. O‘quvchilarning bilim vako‘nikmalarini baholash O‘quv dasturi davomida o‘quvchilar tomonidan o‘zlashtirilgan bilim, ko‘nikma va malakalar ichki nazorat bo‘yicha amaldagi tartib asosida baholanadi. Baholash usullari, savol- javob va amaliy topshiriqlardan iborat bo‘lib, ular o‘quv elementini o‘zlashtirish natijalarini aniqlashga imkon beradi. Nazorat savollari va topshiriqlar qo‘yilgan maqsadga hamohang bo‘lishilozim. 4.Tavsiyaetiladiganadabiyotlar ro‘yhati: 1. R.Tillaxo‘jaev, A.Madjitov Avtomobil elektr va elektron jihozlari tuzilishi, ularga texnik xizmat ko‘rsatish vata’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 2. U.G‘aybullaev Avtomobillarningelektr va elektron jihozlar Shafoat Nur Fayz 2023-yil 3. Magdiev Sh.P. Avtomobil yurish qismlariga texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash Turon Biznes Markazi 2023-yil 4. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi”, ‘Excellent Polygraphy” Toshkent-2021 yil. 5. J.Kulmuxamedov va boshqalar “Avtomobillarni tuzilishi, avtomobil dvigatellariga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 6. J.Kulmuxamedovva boshqalar “Avtomobillarnituzilishi, ularga servis xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil. 7. Sh.Magdiev, Avtomobillar tuzilishi, avtomobil uzatmalar qutisiga servis xizmat ko‘rsatish vata’mirlash “Turon nashriyoti” Toshkent-2021 yil 8. D.I. Xoshimov, G‘ .N.Maxmudov “Yengil avtomobillarning tuzilishi”, “Avtomsan” Toshkent-2019 yil. 9. A.Muxitdinov, J.Qulmuxamedov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2019 yil. 10.O..Salimov , J.Kulmuxamedov “Avtomobillarni tuzilishi, texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash”, “Ilm Ziyo” Toshkent-2017 yil. 11.A.Muxitdinov, V.Sattivaldiyev, Sh.Xakimov “Transport vositalarining tuzilishi”, “Ta’lim nashriyoti” Toshkent-2014 yil. 12. D.I.Xoshimov “GM-Uzbekistan avtomobillarning konstruksiyasi”, “Avtomsan” Toshkent- 2017 yil. Internet manbalari. https://www.youtube.com/watch?v=Hf5Nfg183lA&list=PL2DwPcU8Gb951lPTV5XbExGf- FYTwuCr9 https://www.youtube.com/watch?v=6jo4wR7tH94&list=PL2DwPcU8Gb951lPTV5XbExGf- FYTwuCr9&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=DUehAbeguqs&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid02 se89C6 https://www.youtube.com/watch?v=duXe651ju4Q&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid02s e89C6&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=7PhTTX37SRk&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid02s e89C6&index=6 https://www.youtube.com/watch?v=1McNP6ImbQA&list=PLjHOqVjjVAHTkzGJnSt0Tokid0 2se89C6&index=9 https://www.youtube.com/watch?v=jBAqA-JWIQk&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V https://www.youtube.com/watch?v=EynAS6w_zLY&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V&index=2 https://www.youtube.com/watch?v=EMldwOvJiA8&list=PLPr0HmiQrrltJP733PLR609vr- mk27D8V&index=3 Download 1,56 Mb.
|
Prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash

|
Prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash
|
bet | 80/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash
Mashinali o‘qitishda bashorat qilish va ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ko‘plab modellar mavjud. Har bir model o‘ziga xos xususiyatlarga ega va muayyan muammolarni hal qilish uchun mo‘ljallangan.
Python dasturlash tilida mashinali o‘qitish modellarini yaratish uchun scikit-learn ramkasidan foydalanishingiz mumkin. Scikit-learn - bu ma’lumotlar bilan ishlash uchun keng ko‘lamli vositalar va funktsiyalarni ta’minlovchi mashinali o‘qitish kutubxonasi.
Modelni tanlashdan oldin siz ma’lumotlarni tahlil qilishingiz kerak. Buni amalga oshirish uchun siz ma’lumotlarni qayta ishlash va oldindan qayta ishlashning turli usullaridan foydalanishingiz mumkin, masalan, masshtablash, o‘zgartirish, chetlab o‘tishlarni olib tashlash va hokazo. Bundan tashqari, dastlabki ma’lumotlar to‘plamining tuzilishi haqida ma’lumot olish uchun tadqiqot ma’lumotlarini tahlil qilish muhimdir.
Ma’lumotlarni tahlil qilgandan so‘ng, siz mashinali o‘qitish modelini tanlashni boshlashingiz mumkin. Modelni tanlashning asosiy mezonlari - bashorat qilishning aniqligi, o‘qitish va amalga oshirish vaqti, modeldan foydalanish qulayligi.
Scikit-learn chiziqli regressiya, logistik regressiya, qarorlar daraxtlari, vektor mashinasini qo‘llab-quvvatlash va boshqalar kabi ko‘plab mashinali o‘qitish modellarini taqdim etadi. Har bir model o‘ziga xos xususiyatlarga ega va ma’lumotlar va vazifa turiga qarab samarali bo‘lishi mumkin.
Bashorat qilish uchun mashinali o‘qitish modelini tanlashda asosiy dasturlash tamoyillarini hisobga olish va tanlangan modeldan qanday foydalanishni tushunish muhimdir. Prognozlar natijalari va mashinali o‘qitish sifati sezilarli darajada modelni to‘g’ri tanlash va uning konfiguratsiyasiga bog’liq bo‘lishi mumkin.
Natijada, prognozlash uchun mashinali o‘qitish modelini tanlash ma’lumotlarni tahlil qilish, dasturiy ta’minot va scikit-learn kutubxonasiga asoslangan. Python va scikit-learn-dan foydalanib, siz ma’lumotlarni samarali bashorat qiladigan va bashorat qiladigan modelni yaratishingiz va amalga oshirishingiz mumkin.
|
| |
Pandas va NumPy kabi kutubxonalardan foydalanish

|
Pandas va NumPy kabi kutubxonalardan foydalanish
|
bet | 81/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 6.2.Pandas va NumPy kabi kutubxonalardan foydalanish
NumPy. Massivlar, asosiy amallar, indekslash
NumPy-ga kirishdan oldin uni o‘rnatishingiz kerak. Keyinchalik chalg’itmaslik uchun, keling, qolgan kerakli paketlarni o‘rnatamiz. Keling, terminalni ochamiz va ishga tushiramiz:
pip install numpy pandas matplotlib
NumPy - bu Pythonga n-o‘lchovli massivlarni qo‘llab-quvvatlaydigan ochiq kutubxona va ular bilan ishlash uchun juda ko‘p tezkor, qulay funktsiyalar.
NumPy massivlarini yaratish
Birinchi narsa - loyihaga numpy import qilish. Buning uchun hujayraga quyidagi kodni qo‘shing va uni ishga tushiring.
import numpy as np
Massivdagi o‘qlar sonini (keyingi o‘rinlarda massiv so‘zi bilan NumPy massivini nazarda tutamiz) olish uchun ndim xossasiga kirishingiz kerak:
6.2.1-rasm.Dastur ishlash oynasi
Yuqoridagi kodda raqamlar ro‘yxatidan a1 massivini yaratamiz. Biz nXm massiv xossasiga kiramiz va bir o‘lchovli massivni olamiz.
Ushbu ikki o‘lchovli massivni yarataylik. Buning uchun massiv usulining parametri sifatida ro‘yxat emas, balki ro‘yxatlar ro‘yxatidan foydalanamiz.
6.2.2-rasm. Dastur natija oynasi
Faqat o‘qlar sonini emas, balki ularning har biridagi elementlar sonini ham bilish uchun shakl xususiyatidan foydalaning. Bizning ro‘yxatlarimiz uchun u quyidagicha ko‘rinadi:
6.2.3-rasm.Shakl xususiyati
a1 ro‘yxati beshta elementning bir o‘qini ifodalaydi. Ro‘yxat a2 - ikkita elementning bir o‘qi, ya’ni ikkita chiziqdan va beshta elementning ikkinchi o‘qi, ya’ni besh ustundan iborat.
NumPy massivlarni yaratish uchun bir nechta turli funktsiyalarni taqdim etadi. Ulardan ba’zilarini ko‘rib chiqaylik. Bu allaqachon oddiy Python roʻyxatini NumPy massiviga oʻrash imkonini beruvchi massiv usuliga duch keldik.
Turli xil hisob-kitoblarda ishlatiladigan juda ko‘p maxsus massivlar mavjud: bitta, nol, bo‘sh va boshqalar. Faqat bittadan iborat massivni olish uchun ones((n,m)) usulidan foydalaning .
np.ones((5, 6))
Faqat nollardan iborat massivni olish uchun nollar((n,m)) usulidan foydalaning. Uning sintaksisi avvalgisiga o‘xshaydi.
6.2.4-rasm.Massiv natija oynasi
Asosiy diagonaldagi birlar va qolgan nollardan iborat kvadrat matritsa identifikatsiya deb ataladi va identity(n) usuli yordamida tuziladi. Yagona kirish parametri qatorlar va ustunlar soni.
np.identity(3)
Bo‘sh ((n, m)) usuli yordamida bo‘sh matritsa yaratiladi. Ushbu usulni chaqirish quyidagi shakldagi matritsani qaytaradi:
6.2.5-rasm. Matritsa float tipidagi juda kichik sonlardan iborat.
NumPy standart diapazon funktsiyasining analogiga ega: np.arange(, stop, ). U ma’lum bir oraliqda bir xil taqsimlangan qiymatlarni qaytaradi va butun son va suzuvchi nuqta raqamlarini qabul qilishi mumkin. Masalan:
np.arange(3, 22, 3)
np.arange(1.5, 6.7, 0.7)
6.2.6-rasm.Dastur natija oynasi
|
| |
Topshiriqlar Kompyuterning ichki xotiralari

|
Topshiriqlar Kompyuterning ichki xotiralari
|
Sana | 04.01.2024 | Hajmi | 99 Kb. | | #129917 |
Bog'liq 3-Amaliy ish 1-topshiriq(5)
3-Amaliy ish
Ishdan maqsad: Zamonaviy kompyuterlar uchun foydalanilayotgan kompyuterlarning xotira qurilmalari bilan tanish.
Topshiriqlar
Kompyuterning ichki xotiralari: Tezkor, doimiy va kesh xotiralarni zamanoviy kompyuterlarda ishlatilayotgan turlari bilan tanishish.
Tashqi xotira: Magnit, optik va flash xotiralarni zamonaviy turlari bilan tanish.
|
| |
Windows XP/2000 operatsion tizimda hodisa jurnalida mavjud

179
6.2-rasm. Windows OTning hodisalar jurnali oynasi
Nazorat savollari
1.
Foydalanuvchanlik tushunchasi va uning tizim uchun muhimligi.
2.
Zaxira nusxalash va uning turlari.
3.
Ma’lumotlarni yo‘qolishiga olib keluvchi asosiy sabablar.
4.
Zaxira nusxalashda bajariluvchi vazifalar ketma-ketligi.
5.
Zaxira nusxalarni saqlovchi vositalar va ularning xususiyatlari.
6.
RAID texnologiyasi va uning asosiy xususiyatlari.
7.
Zaxiralash turlari va ularning afzalliklari va kamchiliklari.
Tizimlarni simulyatsiya qilish va modellashtirish

|
Tizimlarni simulyatsiya qilish va modellashtirish
|
bet | 142/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Tizimlarni simulyatsiya qilish va modellashtirish:
Kutubxonalar: Sympy, Simulink (MATLAB orqali ishga tushirish)
Foydalanish misoli:
import simpy
def system_model(env):# Tizim modeli, hodisalar va jarayonlarning tavsifi
yield env.timeout(5) # ...
env = simpy.Environment()
env.process(system_model(env))
env.run(until=20)
Bu usullar va yondashuvlarning kichik bir ko‘rinishi. Usulni tanlash siz ishlab chiqayotgan tizimning o‘ziga xos talablari va xususiyatlariga bog’liq.
Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini (ACS) ishlab chiqish muayyan vazifaga qarab turli usullar va algoritmlardan foydalanishni o‘z ichiga olishi mumkin. Avtomatik boshqaruv tizimlarini yaratishda keng qo‘llaniladigan ba’zi usullar va algoritmlarning umumiy ko‘rinishi:
Proportsional integral differentsial (PID) regulyatori:
Bu tizimlarni barqarorlashtirish uchun muhandislikda keng qo‘llaniladigan klassik boshqaruv usuli.
Python-da PID regulyatorlarini tahlil qilish va loyihalash uchun vositalarni taqdim etadigan control yoki scipy kabi ko‘plab kutubxonalar mavjud.
import control as ctrl # Tizim ob’ektini yaratish
system = ctrl.TransferFunction([1], [1, 2, 1])# PID regulyatorini yaratish
controller = ctrl.TransferFunction([1, 2, 1], [1, 0])
# Tizimni regulyator bilan ulash
system_with_controller = ctrl.series(controller, system) # Fikr-mulohaza
closed_loop_system = ctrl.feedback(system_with_controller)
Mashinali o‘qitish usullari:
Moslashuvchan va aqlli boshqaruv tizimlarini yaratish uchun regressiya, tasniflash yoki kuchaytirish kabi mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanish.
Scikit-learn yoki TensorFlow kabi kutubxonalar ushbu usullarni amalga oshirish uchun vositalarni taqdim etadi.
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Boshqarish uchun tasodifiy o‘rmon modelini o‘rgatish
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train) # Boshqarish signalini bashorat qilish
control_signal = model.predict(X_test)
|
| |
Ichki tarmoq - K. A. Tashev texnika fanlari nomzodi, dotsent, Muhammad

139
-
tashkilot haqidagi.
Razvedka hujumlarining quyidagi turlari mavjud:
-
Aktiv razvedka hujumlari.
Aktiv razvedka
hujumlari asosan
portlarni va operaеsion tizimni skanerlashni maqsad qiladi. Buning
uchun, hujumchi maxsus dasturiy vositalardan foydalangan holda, turli
paketlarni yuboradi. Masalan, maxsus dasturiy vosita
router va
tarmoqlararo ekranga boruvchi barcha IP manzillarni to‘plashga yordam
beradi.
Passiv razvedka hujumlari.
Passiv razvedka hujumlari trafik orqali
axborotni to‘plashga harakat qiladi. Buning
uchun hujumchi sniffer deb
nomlanuvchi dasturiy vositadan foydalanadi. Bundan tashqari, hujumchi
ko‘plab vositalardan foydalanishi mumkin.
Kirish hujumlari.
Mo‘ljaldagi tarmoq haqida yetarlicha axborot
to‘planganidan so‘ng, hujumchi turli texnologiyalardan foydalangan
holda tarmoqqa kirishga harakat qiladi. Ya’ni, tizim yoki
tarmoqni
boshqarishga harakat qiladi. Bu turdagi hujumlar kirish hujumlari deb
ataladi. Bularga ruxsatsiz foydalanish, qo‘pol kuch hujumi, imtiyozni
orttirish, o‘rtada turgan odam hujumi va
boshqalarni misol sifatida
keltirish mumkin.
Parolga qaratilgan hujumlar.
Parolga qaratilgan hujumlar
nishondagi kompyuter tizimi uchun nazoratni qo‘lga kiritish yoki
ruxsatsiz foydalanish maqsadida amalga oshiriladi. Parolga qaratilgan
hujumlar maxfiy kattaliklarni o‘g‘irlashni maqsad qiladi. Buning uchun
turli usul va vositalardan foydalaniladi. Keng tarqalgan hujumlarga
quyidagilar misol bo‘la oladi:
-
lug‘atga asoslangan hujum;
-
qo‘pol kuch hujumi yoki barcha variantlarni to‘liq tanlash
hujumi;
-
gibrid hujum (lug‘atga va qo‘pol kuch hujumlariga asoslangan);
-
Rainbow jadvali hujumlari (oldindan hisoblangan
keng tarqalgan
parollarning xesh qiymatlari saqlanuvchi jadvallar).
O‘rtada turgan odam hujumi.
O‘rtada turgan odam (Man in the
middle attack, MITM) hujumida hujumchi o‘rnatilgan aloqaga suqilib
kiradi va aloqani uzadi. Bunda nafaqat tomonlar o‘rtasida
almashinadigan ma’lumotlarga, balki, soxta xabarlarni ham yuborish
imkoniyatiga ega bo‘ladi. MITM hujumi yordamida hujumchi real vaqt
rejimidagi aloqani, so‘zlashuvlarni yoki ma’lumotlar almashinuv
jarayonini boshqarishi mumkin.
Mo-08-0491237 Asrorova Alisa Abror qizi

Mo-08-0491237 Asrorova Alisa Abror qizi
Download
274,28 Kb.
Matnni ko'rish
Sana
16.02.2024
Hajmi
274,28 Kb.
#157578
Download
274,28 Kb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Mo-08-0491237 Asrorova Alisa Abror qizi
Download
274,28 Kb.
Matnni ko'rish
Tarmoq xavfsizligi muammolari

137
yuboriluvchi maxfiy ma’lumotlarning oshkor bo‘lishiga sababchi
bo‘lishi mumkin.
Tarmoqni xavfsiz bo‘lmagan tarzda va zaif loyihalash.
Noto‘g‘ri
va xavfsiz bo‘lmagan holda loyihalangan tarmoq turli tahdidlarga va
ma’lumotlarning yo‘qotilishi ehtimoliga duch kelishi mumkin. Masalan,
agar tarmoqlararo ekran, IDS va virtual shaxsiy tarmoq (VPN)
texnologiyalari xavfsiz tarzda amalga oshirilmagan bo‘lsa, ular tarmoqni
turli tahdidlar uchun zaif qilib qo‘yishi mumkin.
Tug‘ma texnologik zaiflik.
Agar qurilma yoki dasturiy vosita
ma’lum turdagi tarmoq hujumlarini
bartaraf eta olmasa, u ushbu
hujumlarga zaif bo‘ladi. Masalan, agar tizimlarda foydalanilgan web
brauzer yangilanmagan bo‘lsa, u taqsimlangan hujumlarga ko‘proq
bardoshsiz bo‘ladi.
Foydalanuvchilarning e’tiborsizligi.
Eng oxirgi tarmoq
foydalanuvchilarining e’tiborsizligi tarmoq xavfsizligiga jiddiy ta’sir
qilishi mumkin. Inson harakatlari natijasida ma’lumotlarning yo‘qolishi,
sirqib chiqishi kabi jiddiy xavfsizlik muammolari paydo bo‘lishi
mumkin.
Foydalanuvchilarni qasddan qilgan harakatlari.
Xodim ishdan
bo‘shab ketgan bo‘lsada, taqsimlangan diskdan foydalanish
imkoniyatiga ega bo‘lishi mumkin. U mazkur holda
tashkilot maxfiy
axborotini chiqib ketishiga sababchi bo‘lishi mumkin. Bu holatga
foydalanuvchilarning qasddan qilgan harakatlari sifatida qaraladi.
Tarmoq xavfsizligiga tahdid turlari.
Tarmoqqa qaratilgan tahdidlar
odatda ikki turga ajratiladi (5.5-rasm):
-
ichki tahdidlar;
-
tashqi tahdidlar.
Ichki tahdidlar.
Kompyuter yoki
Internetga aloqador
jinoyatchiliklarning 80% ini ichki hujumlar tashkil etadi. Bu hujumlar
tashkilot ichidan turib, xafa bo‘lgan xodimlar yoki g‘araz niyatli
xodimlar tomonidan amalga oshirilishi mumkin. Ushbu
hujumlarning
aksariyati imtiyozga ega tarmoq foydalanuvchilari tomonidan amalga
oshiriladi.
Tashqi tahdidlar.
Tashqi hujumlar tarmoqda allaqachon mavjud
bo‘lgan zaiflik natijasida amalga oshiriladi. Hujumchi shunchaki
qiziqishga, moddiy foyda yoki tashkilotni obro‘sini tushirish
uchun
ushbu hujumlarni amalga oshirishi mumkin. Mazkur holda hujumchi
yuqori malakali va guruh bo‘lib hujumni amalga oshirishi mumkin.
138
Tashqi tahdidlar odatda ikki turga ajratiladi:
tizimlashgan
va
tizimlashmagan
tashqi tahdidlar (5.5-rasm). Tizimlashgan tashqi
tahdidlar yuqori malakali shaxslar tomonidan amalga oshiriladi. Ushbu
shaxslar tarmoqdagi mavjud zaifliklarni tezkorlik bilan aniqlash va
undan o‘z maqsadlari yo‘lida foydalanishlari uchun imkoniyatga ega
bo‘ladilar. Tizimlashmagan tashqi tahdidlar odatda malakali bo‘lmagan
shaxslar tomonidan turli tayyor buzish vositalari va skriptlar (senariylar)
yordamida amalga oshiriladi.
Ushbu hujum turlari odatda shaxs
tomonidan o‘z imkoniyatini testlash yoki tashkilotda zaiflik
mavjudligini tekshirish uchun amalga oshiriladi.
Internet
Tashqi
tahdid
Ichki
tahdid
Tuzuvchilar - Avtomobillarni ta

Tuzuvchilar: Madjitov A. Professional ta’limni rivojlantirish
instituti“WorldSkills”, dual ta’lim va o‘quv amaliyotlarini metodik ta’minlash bo‘limi boshlig‘i
N.Sultanov Professional ta’limni rivojlantirish
institutiTa’lim texnologiyalari, o‘quv reja va dasturlarini ishlab chiqish bo‘limibosh mutaxassisi
A
A.Mirzayev
saka tuman 2-son kasb-hunar
maktabi O‘IBDO‘
E.Ergashev
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi maxsus fano‘qituvchisi’
O.Nurmatov
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi maxsus fano‘qituvchisi’
F.Mirzayev
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
O.Urmonov
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
S.Ibragimova
Asaka tuman 2-son kasb-hunar maktabi Ishlab chiqarishta’limiustasi
Taqrizchilar: J.Hamidov «UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik
jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘limi boshlig‘i
R. Ataboyev «UZAUTO MOTORS» aksiyadorlik
jamiyati o‘qitish ishlarini tashkil qilish bo‘yicha ikkinchimutaxasiz
1.O‘quvdasturiumumiy talablari
|
O‘zlashtirish - Avtomobillarni ta

|
Avtomobillarni ta
|
bet | 82/147 | Sana | 18.09.2024 | Hajmi | 1,56 Mb. | | #271541 |
Bog'liq NOD 30711601 Avtomobillarni tamirlash va ularga xizmat korsati 2O‘zlashtirish (o‘qitish) natijalari
|
Ushbu o‘quv dasturn o‘zlashtirish natijasida o‘quvchi kondensatorlar, elektr sig‘im, kondensatorlarni ulash, qarshiliklarni ulash usullari, o‘tkazgichlarda kuchlanish va quvvatning yo‘qotilishi, tok rezonansi, quvvat koeffitsiyenti, aktiv va reaktivenergiyasini, uch fazali zanjirdagiaktiv, reaktivva to‘la quvvati, uch fazali iste’molchilarining uchburchak shaklida ulangan zanjirini tekshirish, etalon asbob yordamida o‘lchov asboblarini tekshirish, parallel uyg‘otgichli o‘zgarmas tok dvigatelinitekshirish bir fazali transformatorlarningishlash tartibi, ekvivalent miqdorlar usuli bilan elekrodvigatellarni tanlash usullarinio‘rganadiva mustaqil bajaraoladi.
|
Bilimlar
|
- o‘zgarmas va o‘zgaruvchanelektr toki xususiyatlari;
- elektr tokining kuchi, kuchlanishi, quvvatini, o‘tkazuvchilar qarshiligini o‘lchov birliklarini, ularni o‘lchashusullari;
- sodda elektrik, magnit va elektron zanjirlarni asosiy parametrlarini hisoblash va o‘lchashusullari;
- o‘tkazuvchilar va tok manbaalarini ketma-ket hamda parallel ulash prinsiplari;
- elektr o‘lchov asboblari (ampermetr, voltmetr) tuzilishini, ularning ishlash prinsiplarini, elektr zanjiriga ulash qoidalari;
- o‘zgarmas, o‘zgaruvchan tok generatorlari magnit maydoni xususiyatlarini, ularning tuzilishi va ishlash prinsiplari;
- ishlatayotgan dastgohlarida o‘rnatilgan elektrodvigatellarini ishga tushirish va to‘xtatishqoidalari;
- elektrodvigatellarning himoya apparatlarini;
- qisqa to‘tashuvdan saqlanish (yerga ulash, nollash) usullari.
|
Ko‘nikmalar
|
- soddava montajelektrsxemalarinio‘qish;
- sodda elektrik, magnit va elektron zanjirlarni asosiy parametrlarinio‘lchash;
- o‘tkazuvchilar va tok manbaalarini ketma-ket hamda
|
|
parallel ulash;
- o‘zgarmas, o‘zgaruvchan tok generatorlari magnit maydoni hosil qilish;
- elektro‘lchovasboblari bilan ishlash;
- ishlatayotgan dastgohlarida o‘rnatilgan elektrodvigatellarini ishga tushirish va to‘xtatish.
|
|
|
| |
AutoCenter

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI MUXAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI URGANCH FILIALI
“Telekomunikatsiya texnologiyalar” fakulteti “ Dasturiy injineringi” kafedrasi
mavzusida tayyorlangan
bajardi
(imzo)
|
ball bilan
|
guruh talabasi
(f.i.o)
|
qabul qilindi
(imzo)
(f.i.o)
|
“ ” 20 y
|
. “ ” 20 y.
|
Komissiya a’zolari:
|
|
qabul qilindi (imzo)
|
qabul qilindi
(imzo)
|
|
qabul qilindi
(imzo)
|
“ ” 20 y
|
. “ ” 20 y.
|
Urganch 2024
№
|
Sana
|
Bosqich mazmuni
|
O’qituvchi imzosi
|
1.
|
|
Topshiriqni qabul qilib olish va tushunish. Kalendar rejani tuzish va tasdiqlatish.
|
|
2.
|
|
Mavzu bo‘yicha adabiyot−manbalarni ko‘rib chiqish
va zarur ma’lumot, axborotlarni tanlab olish.
|
|
3.
|
|
Qo‘shimcha ma’lumotlarni Internet tarmog‘idan izlab
topish.
|
|
4.
|
|
Ajratib olingan ma’lumotlarni jamlash va tahlil qilish
|
|
5.
|
|
Rahbar bilan maslahatlashish.
|
|
6.
|
|
INDIVIDUAL LOYIHA ning mundarijasini tuzish.
|
|
7.
|
|
INDIVIDUAL LOYIHA matnni shakllantirib yozish.
|
|
8.
|
|
Yig’ilgan ma’lumotlarni va yozilgan matn bilan
birgalikda tahlil qilish.
|
|
9.
|
|
INDIVIDUAL LOYIHA ning nazariy qismi asosida ishni yakunlash va xulosa yozish.
|
|
10.
|
|
Matni talablaga mos ravishda shakllantirish.
|
|
11.
|
|
Rahbar bilan maslahatlashish va muhokama qilish.
|
|
12.
|
|
INDIVIDUAL LOYIHA ni namoyish qilish
maqsadida, multimedia elementlaridan foydalangan holda prezentatsiya slaydlarni tayyorlash.
|
|
13.
|
|
Bajarilgan INDIVIDUAL LOYIHA ni tahlil qilish va
rahbar bilan hulosa qismini muhokama qilish.
|
|
14.
|
|
INDIVIDUAL LOYIHA ni ximoya qilishga
tayyorlash.
|
|
15.
|
|
INDIVIDUAL LOYIHA ni belgilangan sana, vaqt va
auditoriyada himoya qilish.
|
|
AVTOMOBILLAR - AutoCenter

|
AutoCenter
|
bet | 2/9 | Sana | 04.06.2024 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #260125 |
Bog'liq Hamdambek (1)AVTOMOBILLAR HAQIDA MA`LUMOT BERUVCHI VEB-SAYT
AVTOMOBILLARNI TEXNIK HOLATI
Avtomobillarni texnik holatini boshqarish muammosini hal etishda, ularga TXK va JT ning rejaviy ogohlantirish va firma usulida xizmat ko’rsatish asosiy o’rin tutadi. Undan tashqari avtomobillarga TXK va JT texnologik jarayonlarini rivojlantirish, ishchi postlarni zamonaviy jihozlash, ishlab chiqarishni ilmiy asosda tashkil etish, hamda mexanizatsiyalash va avtomatizatsiyalash qo’llash yuqoridagi muammoni hal etishga imkon yaratadi.
Moddiy texnik ta’minnot va me’yorlashni ilmiy asoslash o’z ichiga tashish, tarqatish, ekspluatatsion materiallar, ehtiyot qismlar, agregatlar sarfini me’yor va iqtisod qilish, avtomobil parkini kam harajatlar sarflab ushlab turishga imkon beradi.Avtomobillarni ishdan so’ng saqlash, saqlash usullari va anjomlaridan unumli foydalanish, hamda saqlashni tashkil etish, uni saqlanuvchanligini oshirishga va o’z vaqtida ishga tayyorlashga imkon beradi.Avtomobilning nosozliklarini bartaraf etishning va oldini olishning asosiy usullari, unga o’z vaqtida texnik xizmat ko’rsatish (TXK) va joriy ta’mirlash(JT)dan iboratdir.
Avtomobillarga TXK va JT ishlari avtotransport korxonalari (ATK)da va texnikstansiyalari(TXKS)da,bajariladi.Avtomobillarni,texnik ekspluatatsiyasining asosiy vazifalaridan yana biri ishlab chiqarish texnik bazasini loyihalashni rivojlantirish, ya’ni avtomomobillarni texnik tayyor holda saqlab turish uchun kerakli ATK, garajlar va TXKS larini tashkil etishdan iborat.Avtomobillarga TXK va JT ishlarini o’tkazish, ATK va TXKS ishchi xizmatchilarining amalga oshirishi kerak bo’lgan asosiy maqsadi bo’libgina qolmay, balki, avtomobillarning ishonchliligini oshirishdagi tadbirlarga sarflanadigan mablag’ va tashish tannarxini kamaytirishni ham ko’zda tutuvchi omil hisoblanadi.
Avtomobilda atrof muhitni zararlantiruvchi 3 xil manbaani bo’lib, ular: chiqindi gazlar, karter gazlari va yonilg’i parlanishi natijasida hosil bo’ladigan zararli moddalar hisoblanadi. Barcha avtotransport korxonalarida atrof muhitni zararlantiruvchi mahsulotlarni kamaytirish ustida amaliy va ilmiy tadqiqot ishlari olib borilishi zarur Asosiy tarafdori Vygotskiy bo'lgan ijtimoiy konstruktivizmda tajribadan ma'no yaratishda
til va boshqalar - oila, tengdoshlar, o'qituvchilar bilan o'zaro munosabatlar asosiy rol o'ynaydi. Ma'no shunchaki tuzilgan emas, u birgalikda tuzilgan.Konstruktivizm tarafdorlari (masalan, Biggs) samarali o'qitish uchun quyidagi tamoyillarning o'zgarishini taklif qiladilar:Ta'lim talabalarga tanish bo'lishi mumkin bo'lgan mazmun va tajribalardan boshlanishi kerak, shunda ular o'zlarining mavjud bilim tuzilmalari bilan bog'lanishlari mumkin.
|
| |
Dasturiy ta’minot testlash

|
Dasturiy ta’minot testlash
|
bet | 6/9 | Sana | 04.06.2024 | Hajmi | 0,83 Mb. | | #260125 |
Bog'liq Hamdambek (1) Dasturiy ta’minot testlash
Sinov - bu kodni bajaradigan kod. Python loyihangiz uchun yangi xususiyatni ishlab chiqishni boshlaganingizda, uning talablarini kod sifatida rasmiylashtirishingiz mumkin. Buni qilganingizda, siz nafaqat dastur kodingizdan qanday foydalanish kerakligini hujjatlashtirasiz, balki kodingiz talablaringizga mos kelishiga ishonch hosilqilish uchun avtomatik ravishda barcha testlarni ham o'tkazishingiz mumkin. Buni amalga oshirishda sizga yordam beradigan vositalardan biri bu pytest va bu Python olamidagi eng mashhur sinov vositasidir.Kodingizni sinab ko'rish juda ko'p afzalliklarni beradi. Bu kod siz kutganingizdek harakat qilishiga ishonchingizni oshiradi va kodingizga kiritilgan o'zgarishlar regressiyaga olib kelmasligini ta'minlaydi. Sinovlarni yozish va saqlash qiyin ish, shuning uchun uni iloji boricha og'riqsiz qilish uchun qo'lingizdagi barcha vositalardan foydalanishingiz kerak. pytest - bu test samaradorligini oshirish uchun foydalanishingiz mumkin bo'lgan eng yaxshi vositalardan biri.
Pytest qanday imtiyozlarni taklif qiladi
Sinovlaringiz fuqaroligi yo'qligiga qanday ishonch hosil qilish kerakQanday qilib takroriy testlarni yanada tushunarli qilish kerak
Testlarning kichik to'plamlarini nom yoki maxsus guruhlar bo'yicha qandaybajarish kerak.Qayta foydalanish mumkin bo'lgan sinov yordam dasturlarini qanday yaratish va saqlash kera Abrazivli, okisidlanishdan, charchashdan, eroziyadan eyilish hamda qotib qolishdan, freting va freting korroziyadan eyilish turlari mavjud.Abrazivli eyilish-bu ishqalanish sirtidagi qattiq zarrachalarni kesishi yoki tirnashi natijasidir. Bunday zarrachalar tashqaridan detallarni ishqalanuvchi sirtlari orasiga chang va qum ko’rinishida (misol, tormoz kolodkasi ustqo’ymasi va barabani orasiga) yoki ochiq ishqalanuvchi tarmoqlardagi (shkvorenli birikmalar, ressor sharnirlari) moylash materiallari tarkibiga tushib ularni eyilishini oshiradi. Abrazivli eyilish boshqa eyilish turi bilan birgalikda avtomobillarni deyarli hamma ishqalanuvchi detallarida uchraydi.Oksidlanishli eyilish mexanik eyilish muhitni agressiv ta’siri natijasida paydo bo’ladi, bularni ta’sirida ishqalanuvchi detal sirtida mustahkam bo’lmagan oksid pardasi hosil bo’ladi.
|
| |
Biz haqimizda - AutoCenter

Avto Center markaziga xush kelibsiz. Bizda 3000 dan ortiq yengil avtomobillar haqida malumotlar topishingiz mumkin.
Biz sizning oddiy avtoulov markazingiz emasmiz.
Bizning joylashuvimizda Orange County yangi
avtomobil xaridorlari Acura, Buick, Cadillac,
Chrysler, Dodge, Ford, GMC,
Hyundai, Infiniti, Jeep, Lexus, Mazda, Nissan,
Ram va Toyota
kabi 15 xil brendlarni topishlari mumkin. Shunchalik ko‘p transport vositalarining barchasi bir joyda bo‘lsa
, Avto Center avtomarkazida aynan o‘zingiz
qidirayotgan narsani haqida
ma`lumot olishingizga ishonchimiz komil.
Xizmatdan voz kechishga undash (Denial of service, DOS)

141
-
backdoors:
zararli dasturiy kodlar bo‘lib, hujumchiga
autentifikatsiyani amalga oshirmasdan, aylanib o‘tib tizimga kirish
imkonini beradi, masalan, ma’mur parolisiz imtiyozga ega bo‘lish;
-
mantiqiy bombalar:
zararli dasturiy vosita bo‘lib, biror mantiqiy
shart qanoatlantirilgan vaqtda o‘z harakatini amalga oshiradi;
-
botnet:
Internet tarmog‘idagi obro‘sizlantirilgan kompyuterlar
bo‘lib, taqsimlangan hujumlarni amalga oshirish uchun hujumchi
tomonidan foydalaniladi;
-
ransomware:
mazkur zararli dasturiy ta’minot qurbon
kompyuterida mavjud qimmatli fayllarni shifrlaydi yoki blokirovkalab,
to‘lov amalga oshirilishini talab qiladi.