nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Tashkiliy ta’minot - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

42
Tashkiliy ta‟minot – axborot tizimini ishlab
chiqish va joriy etish
jarayonida ishchilar va texnik vositalarning hamkorligini chegaralovchi
usul va vositalar mosligidir.
Huquqiy ta’minot
Huquqiy ta‟minot – axborotlarni olish, almashtirish va foydalanish
tartibini
chegaralovchi, axborot tizimining yaratilishi,
bajarilishi va
huquqiy maqomini aniqlovchi huquqiy normalar majmuidir. Huquqiy
ta‟minotning asosiy maqsadi qonuniylikni mustahkamlash hisoblanadi.
Huquqiy ta‟minot tarkibiga davlat
hokimiyati organlari qonunlari,
ko„rsatmalari, buyruqlari va vazirliklar, tashkilotlar, mahalliy hokimiyat
organlarining boshqa normativ hujjatlari kiradi. Huquqiy ta‟minotda har
qanday axborot tizimining bajarilishini ta‟minlovchi umumiy qism va
aniq bir tizimning bajarilishini boshqaruvchi lokal qism ajratiladi.
Axborot tizimini ishlab chiqish bosqichlari huquqiy ta‟minoti ishlab
chiquvchi va buyurtmachi o„rtasidagi shartnoma
munosabatlari bilan
bog„liq me‟yoriy hujjatlarni, shartnomadan chetga chiqishlarni huquqiy
boshqarishni ta‟minlaydi. Axborot tizimining bajarilishi bosqichlari
huquqiy ta‟minoti quyidagilarni o„z ichiga oladi:
axborot
tizimining statusi;
xodimlarning huquqlari, vazifalari va javobgarligi;
boshqaruv jarayoni alohida turlarining huquqiy holati;
axborotni
yaratish va foydalanish tartibi va h.k.
Ergonomik omillar - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

24
mehnat samaradorligi).
Axborot tizimlari muhitida ishlashda inson obyektning o„zini emas,
balki uning umumlashtirilgan axborot modelini qabul qiladi.
Axborot
tizimlarini ishlab chiqish va tadbiq etish jarayonida insonning axborotga
zaruratini e‟tiborga olish lozim. Olinayatgan axborot
passiv (axborot
foydalanuvchiga qat‟iy algoritmda taqdim etiladi) yoki
aktiv
(foydalanuvchi o„ziga zarur bo„lgan ma‟lumotlarni yaratadi) bo„lishi
mumkin. Axborotlarni taqdim etish amalining asosiy vazifasi «inson-
kompyuter» tizimida samarali interfeys yaratishdir.
Bunda axborotni
foydalanuvchi qabul qilishi uchun qulay bo„lgan shakl (forma)ga
almashtirish amalga oshiriladi. «Inson-kompyuter» tizimida mavjud
bo„lgan interfeyslar ichida ikkita asosiy turni ajratish mumkin:
menyu
asosida («qara va tanla») va
buyruqlar tili asosida («eslab qol va ter»).
Menyu tur interfeyslar foydalanuvchining
kompyuter bilan
muloqotini yengillashtiradi va tizim bilan muloqot qilish tilini
qo„shimcha o„rganishni talab qilmaydi. Muloqotning
har bir qadamida
joriy vaqtda mumkin bo„lgan barcha buyruqlar menyu bo„limlari
to„plamlari ko„rinishida taqdim etiladi. Foydalanuvchi zarur buyruqni
tanlaydi. Bunday muloqot usuli boshlovchi va mutaxassis bo„lmagan
foydalanuvchilar uchun juda qulay.
Axborot tizimlari - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

27
Abstrakt tizimlar – bu insonlarning mahsuloti: nazariya, bilim,
qarashlar va boshqalar.
Tizimlarni vaqtga nisbatan
statik va
dinamik turlarga ajratish
mumkin:
statik tizimlarda vaqt o„tishi bilan tizimning holati o„zgarmaydi;
dinamik tizimlarda esa, uning bajarilishi jarayonida tizim
holatining o„zgarilishi kuzatiladi.
Har qanday tizim katta tizim tarkibiga kiradi.
Bu katta tizim uni
o„rab turadi va berilgan tizimning tashqi muhiti bo„lib hisoblanadi. Shu
sababli, tizim tashqi muhit bilan o„zaro bog„lanishda bo„ladi. Tizim
tashqi muhit bilan aloqada bo„lganligi sababli
ochiq va
yopiq tizimlarni
farqlash mumkin.
Ochiq tizimlar o„zini o„rab turgan tashqi muhit bilan
faol aloqada bo„ladi va bunday aloqa
tizimga rivojlanish va
murakkablashish imkonini beradi.
Yopiq tizimlar tashqi muhit bilan
aloqada bo„lmaydi, undagi barcha jarayonlar (energetikdan tashqari)
tizim ichida amalga oshiriladi.
Fayl-server arxitekturasi - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

35
Mijoz-server arxitekturasi komponentalarni bo„lish va ko„proq
samarali faoliyat ko„rsatadigan joylarga joylash yo„li bilan fayl-serverli
ilovalarda yuzaga keladigan muammolarni yechishga yo„naltirilgan.
Mijoz-server arxitekturasining o„zgachaligi SQL (
Structured Query
Language) tarkiblangan so„rovlar tilidagi so„rovlarni tushinuvchi va
axborotlarni
qidirish, saralash va agregirlashni bajaruvchi berilganlar
bazasining ajratilgan serverlaridan foydalanish hisoblanadi.
Berilganlar bazasi serverlarining farqlanuvchi tomoni – berilganlar
bazasi tarkibi, berilganlar yaxlitligiga cheklanishlar, formatlar va hattoki
so„rov yoki dasturdagi hodisalar bo„yicha berilganlarga ishlov berish
serverli
jarayonlari
yozilgan
berilganlar
ma‟lumotnomasining
mavjudligidir. Bunday ilovalarda, sifatida
ishlov berish muloqoti va
mantiqidan tashqari, berilganlarning relyatsion modeli va u bilan
bog„langan berilganlar bazasiga so„rovlar uchun SQL-operatorlar
to„plami ishlab chiqish obyekti hisoblanadi.
Mijoz-server konfiguratsiyalarining ko„pchiligi ikki darajali
modelni qo„llaydi, bunda mijoz server xizmatlariga murojaat qiladi.
PS
va
PL muloqot komponentalari uchun mijozda joylashadi.
Ular grafik
interfeysni ta‟minlash imkonini beradi. Berilganlarni boshqarish
komponentalari (
DS, FS) serverda joylashadi, muloqot (
PS, PL) va
mantiq (
BL, DL) – mijozda. Mijoz-server arxitekturasining ikki darajali
aniqlanishi aynan shu talqindan foydalanadi,
BBBT-serverda.
Bunday sxema serverga kam talablar qo„yadi.
U eng yaxshi
mashtablashtirish imkoniyatiga ega. Ammo, berilganlar bazasi bilan
katta o„zaro bog„lanishni chaqiruvchi murakkab ilovalar ham mijozni,
ham tarmoqni katta yuklantirishi mumkin.
SQL-so„rov natijalari ishlov berish uchun mijozga qaytishi lozim,
chunki u yerda qaror qabul qilish mantiqi joylashgan. Bunday sxema
turli mijoz bo„g„inlariga sochilgan ilovalarni
administratorlash uchun
qo„shimcha qiyinchiliklarga olib keladi. Tarmoqdagi yuklanishni
qisqartirish
va
administratorlashni
soddalashtirish
uchun
BL
komponentni serverda joylashtirish mumkin. Bunda qaror qabul
qilishning butun mantiqi
saqlanuvchi jarayonida ko„rinishida jixozlanadi
va berilganlar bazasi serverida bajariladi.
Saqlanuvchi protsedura – berilganlar bazasiga kirish uchun talab
qilingan parametrlari bilan nomi bo„yicha chaqiriluvchi va berilganlar
bazasi serverida bajariluvchi SQL operatorlari bilan protseduralardir.
Saqlanuvchi protseduralar kompilyatsiya qilinishi mumkin. Bu ularning
bajarilishini tezlashtiradi va serverdagi yuklanishni kamaytiradi.
Berilganlar bazasi va ilovalar
yaxlitligini yaxshilaydi, jamoaviy
36
foydalanilayotgan amallar va hisoblashlar dolzarbligini saqlaydi.
Hozirgi kunda mijoz-server arxitekturasi korporativ darajadagi
axborot tizimlari va ishchi guruhlarda keng tarqalgan. Ishni bunday
tashkillashtirish ilovalarning bajarilish samaradorligini oshiradi.
-misol: vektor mashinasini qo‘llab-quvvatlash (SVM) yordamida tasniflash

|
-misol: vektor mashinasini qo‘llab-quvvatlash (SVM) yordamida tasniflash
|
bet | 29/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 20241-misol: vektor mashinasini qo‘llab-quvvatlash (SVM) yordamida tasniflash
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Ma’lumotlarni yuklash (masalan, Iris dataset)
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# SVM modelini yaratish va o‘qitish
svm_model = SVC(kernel='linear')
svm_model.fit(X_train, y_train)
# Sinov ma’lumotlarini bashorat qilish
y_pred = svm_model.predict(X_test)
# Modelning aniqligini baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
2-misol: Chiziqli regressiya yordamida regressiya
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Ma’lumotlarni yuklash (masalan, diabetes dataset)
diabetes = datasets.load_diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Chiziqli regressiya modelini yaratish va o‘qitish
linear_reg_model = LinearRegression()
linear_reg_model.fit(X_train, y_train)
# Sinov ma’lumotlarini bashorat qilish
y_pred = linear_reg_model.predict(X_test)
# Modelning standart xatosini baholash
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
Bu oddiy misollar va scikit-learn kutubxonasi turli xil mashinalarni o‘rganish vazifalari uchun juda ko‘p funktsionallik va imkoniyatlarni taqdim etadi. Scikit-learn hujjatlarida siz turli xil usullar va ularning parametrlari haqida juda ko‘p ma’lumotlarni topishingiz mumkin.
Python-da scikit-learn kabi asosiy mashinalarni o‘rganish kutubxonalaridan foydalanish misollari keltirilgan:
|
| |
Nutqni avtomatik aniqlash

|
Nutqni avtomatik aniqlash
|
bet | 26/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Nutqni avtomatik aniqlash:
Amaliy misol: ovozli buyruqlar asosida nutqni matnga aylantirish yoki buyruqlarni bajarish tizimini ishlab chiqish.
Kutubxonalar: Nutqni Aniqlash, TensorFlow.
import speech_recognition as sr
def recognize_speech():
recognizer = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Say something:")
audio = recognizer.listen(source)
try:
text = recognizer.recognize_google(audio)
print("You said:", text)
except sr.UnknownValueError:
print("Could not understand audio.")
except sr.RequestError as e:
print("Error with the speech recognition service; {0}".format(e))
recognize_speech()
Kuchaytirish bo‘yicha trening:
Amaliy misol: agentni interaktiv muhitda o‘qitish tizimini ishlab chiqish, masalan, sun’iy intellekt o‘yinlarini yaratish.
Kutubxonalar: Openal Gym, TensorFlow Agents.
import gym
# Atrof-muhitni yaratish
env = gym.make('CartPole-v1')
# Agentni aniqlash
# ...
# Agentni tayyorlash
# ...
# Agentni sinovdan o‘tkazish
# ...
Bu ilovalarning funksionalligini yaxshilash uchun Python-da mashinali o‘qitishni qo‘llashning bir nechta misollari. Loyihaning aniq vazifalari va talablariga qarab, tegishli kutubxonalar va mashinalarni o‘rganish usullarini tanlash mumkin.
2.2. Pythonda mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish
Mashinali o‘qitish (mo) - bu sun’iy intellekt (AI) bo‘limi bo‘lib, u kompyuterlarga aniq dasturlar emas, balki tajriba asosida o‘rganish imkonini beruvchi texnika va algoritmlarni ishlab chiqishga qaratilgan. Mo-ning asosiy g’oyasi ma’lum ma’lumotlarni umumlashtirish va bashorat qilish yoki yangi, ilgari ko‘rilmagan ma’lumotlar bo‘yicha qaror qabul qilish qobiliyatiga ega modellarni yaratishdir.
|
| |
Kompyuter virusi tushinchasi - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

150
kompyuterda nazarda tutilmagan turli amallarni bajarishi mumkin.
Ichida virus bo„lgan dastur «zararlangan» deyiladi. Bunday dastur
ishni boshlaganda boshqaruvni avval virus oladi. Virus boshqa
dasturlarni topadi va ularni «zararlaydi»
hamda qandaydir zararli
amallarni (masalan, fayllarni yoki diskda fayllarning joylashish tartibini
buzadi, tezkor xotirani «ifloslantiradi» va h.k) bajaradi. Viruslar boshqa
dasturlarga har doim zarar yetkazmasligi, balki, ma‟lum shartlar
bajarilgandagina ishga tushishi mumkin. Masalan,
Anti-MIT virusi har
yilning 1-dekabrida qattiq diskdagi
barcha axborotni buzadi,
Tea Time
virusi 15:10 dan 15:13 gacha klaviaturadan axborot kiritishga xalaqit
beradi. 2003-yilda shaharda «kezib yurgan» mashhur bo„lgan
One Half
virusi qattiq diskdagi ma‟lumotlarni sezilmagan holda shifrlaydi. 1989-
yilda amerikalik talaba virus yaratishga muvaffaq bo„ldi va bu virus
AQSh Mudofaa Vazirligining 6.000 ga
yaqin kompyuterini ishdan
chiqardi. Taniqli
Dir-II virusi epidyemiyasi 1991-yilda tarqaldi. Virusda
original, yangi texnologiyadan foydalanildi va an‟anaviy
antivirus
vositalarining rivojlanmaganligi hisobiga keng tarqaldi. Kristofer Payn
Pathogen hamda
Smeg viruslarini yaratishga erishdi. Aynan oxirgisi juda
xavfli, uni avvalgi ikkita virusga ulash mumkin edi. Har dastur ishga
tushirilganda ular konfiguratsiyasini o„zgartiradi.
Shu sababli, ularni
yo„qotish mumkin emas edi. Payn kompyuter o„yinlari va dasturlarini
ko„chirib, ularni virus bilan zararlantirar va tarmoqqa jo„natar edi.
Foydalanuvchilar o„z kompyuterlariga zararlangan dasturni ko„chirib,
diskni zararlantirganlar. Payn shu darajada ishga berilib ketdiki, natijada
viruslarni virusga qarshi kurashuvchi
dasturlarga ham kiritishga
muvaffaq bo„ldi. Uni ishga tushurish bilan yana bir yangi virus olinar
edi. Buning natijasida ko„pgina firmalar fayllari yo„qotildi va ko„rilgan
zarar millionlab funt sterlingga yetdi. Amerikalik dasturchi Morris virus
yaratuvchi sifatida tanilgan. U yaratgan virus 1988-yilda
Internetga
ulangan yetti mingga yaqin shaxsiy kompyuterni ishdan chiqardi.
Sun‟iy o„zi ko„payuvchi konstruktsiyalarni tekshirish XX asrning
o„rtalarida amalga oshirildi. «Kompyuter virusi» termini keyinroq
yuzaga keldi. Uning muallifi
Lexay universiteti xodimi F. Koen (AQSh)
(1984-yil, axborot xavfsizligi bo„yicha yettinchi konferentsiya)
hisoblanadi.
Tizimni tashkillashtirish bo‘yicha

34
DS
Data Services
(
berilganlar bazasi
ustida amallar)
Berilganlarni
boshqarish mantiqining
bajarilishi uchun chaqiriladigan BBBT
harakatlari (berilganlarni aniqlash,
monipulyatsiya, fiksatsiya yoki
tranzaksiyani qaytarish va boshqalar).
BBBT odatda SQL-ilovalarni jamlaydi.
FS
File Services
(
faylli amallar)
BBBT va boshqa komponentlar uchun
o„qish va yozish diskdagi amallari.
Odatda operatsion tizimning
funksiyaalari hisoblanadi.
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitishni qo‘llash

|
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitishni qo‘llash
|
bet | 168/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 13.2.Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitishni qo‘llash
Tibbiyotda Mashinali o‘qitish eng istiqbolli yo‘nalishlardan biri bo‘lib, u sog’liqni saqlash sohasidagi muammolarni hal qilish uchun algoritmlar va Mashinali o‘qitish modellaridan foydalanishga imkon beradi. Bu kompyuter tizimlari katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish, shifokorlar va tibbiyot xodimlariga diagnostika aniqligini oshirish, bemorlarni bashorat qilish va eng yaxshi terapevtik yondashuvlarni aniqlashda yordam beradigan sohadir.
So‘nggi yillarda tibbiyotda Mashinali o‘qitish katta miqdordagi klinik ma’lumotlarning mavjudligi va hisoblash texnologiyasining rivojlanishi tufayli ayniqsa mashhur bo‘ldi.
Bu bemorni tashxislash va davolashda sezilarli yaxshilanishlarga olib keldi.
Tibbiyotda mashinani o‘rganishning asosiy yutuqlaridan biri bu rentgen nurlari, magnit-rezonans tomografiya, kompyuter tomografiyasi va boshqalar kabi tibbiy tasvirlarni tahlil qilish va tasniflash qobiliyatidir.
Buning yordamida shifokorlar aniqroq natijalarga erishadilar va optimal davolash usullari haqida ko‘proq ma’lumotga ega bo‘lishlari mumkin.
Tibbiy diagnostika sohasida Mashinali o‘qitish o‘z imkoniyatlarini nafaqat tasvirni qayta ishlashda, balki sinov natijalari, bemorlarning qaydlari va boshqa tibbiy hujjatlar kabi katta hajmdagi klinik ma’lumotlarni tahlil qilishda ham ko‘rsatadi.
Bu yashirin naqshlarni aniqlash va kasalliklarning rivojlanishini yuqori aniqlik bilan bashorat qilish imkonini beradi.
Bundan tashqari, Mashinali o‘qitish individual tibbiyotda, ya’ni bemorlarni tashxislash va davolashda shaxsiy yondashuvni ishlab chiqishda muvaffaqiyatli qo‘llanilishi mumkin. Har bir bemorning individual xususiyatlarini va genetik ma’lumotlarini hisobga olgan holda, kompyuter algoritmlari eng yaxshi davolash strategiyalarini taklif qilishi va turli dori vositalari va davolash usullarining samaradorligini bashorat qilishi mumkin.
Biroq, barcha afzalliklarga qaramay, tibbiyotda Mashinali o‘qitish ham bir qator qiyinchiliklar va xavflarni keltirib chiqaradi. Algoritmlarning ishonchliligi va xavfsizligini ta’minlash, shuningdek, maxfiylikni saqlash va bemorlarning shaxsiy ma’lumotlarini himoya qilish zarurati ushbu sohadagi tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar duch keladigan muammolarning bir qismidir.
|
| |
Avtomobil sanoati - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 28/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Avtomobil sanoati: Avtonom transport vositalari sohasida mashinali o‘qitish yo‘l sharoitlarini aniqlash, qaror qabul qilish va yo‘l xavfsizligini ta’minlash uchun ishlatiladi.
Mashinali o‘qitish kundalik texnologiyalarning tobora muhim tarkibiy qismiga aylanib, ularga aqlli xususiyatlarni olib keladi va yanada samarali va innovatsion dasturlarni yaratishga yordam beradi.
Python tilida mashinali o‘qitish modelini yaratish uchun scikit-learn kutubxonasidan foydalanishning oddiy misolini ko‘rib chiqaylik. Ushbu misolda biz tasniflash modelini yaratish uchun Iris ma’lumotlar to‘plamidan foydalanamiz. Ushbu misol Python-da mashinali o‘qitish asoslarini namoyish etadi.
# Kerakli kutubxonalarni import qilish
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Iris ma’lumotlar to‘plamini yuklab oling
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data # признаки
y = iris.target # метки классов
# Biz ma’lumotlarni o‘quv va test namunalariga ajratamiz
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# K-eng yaqin qo‘shnilar (KNN)tasniflash modelini yarating
knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# Biz modelni o‘quv namunasida o‘rgatamiz
knn_model.fit(X_train, y_train)
# Sinov namunasi uchun sinflarni bashorat qilish
y_pred = knn_model.predict(X_test)
# Modelning aniqligini baholash
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f' Modelning aniqligi:{accuracy}')
Ushbu misolda:
Bu Irisning uchta turi (setosa, versicolor, virginica) haqidagi ma’lumotlarni o‘z ichiga olgan Iris ma’lumotlar to‘plamidan foydalanamiz.
Ma’lumotlar o‘quv va test namunalariga bo‘linadi.
Biz n_neighbors=3 parametrli K-eng yaqin qo‘shnilar (KNN) modelini yaratamiz.
Biz modelni o‘quv namunasida o‘rgatamiz va test namunasi uchun sinflarni bashorat qilamiz.
Bu aniqlik metrikasi yordamida modelning aniqligini baholaymiz.
Bu shunchaki asosiy misol va haqiqiy loyihalarda ma’lumotlarni qayta ishlash, to‘g’ri modelni tanlash, parametrlarni sozlash va boshqalar kabi ko‘proq qadamlar kerak bo‘ladi.biroq, ushbu dastur scikit-learn kutubxonasi yordamida Python-da mashinali o‘qitishdan qanday foydalanish haqida umumiy ma’lumot beradi.
Scikit-learn kutubxonasi yordamida misollarni ko‘rib chiqaylik. Ushbu kutubxona tasniflash, regressiya, klasterlash va ma’lumotlarni qayta ishlash va modellarni baholash vositalarini o‘z ichiga olgan ko‘plab mashinalarni o‘rganish vositalarini taqdim etadi. Quyida scikit-learn yordamida asosiy vazifalarga misollar keltirilgan:
|
| |
from werkzeug.middleware.proxy_fix import

|
from werkzeug.middleware.proxy_fix import
|
bet | 13/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesfrom werkzeug.middleware.proxy_fix import ProxyFix
app.wsgi_app = ProxyFix(app.wsgi_app)
Oʻrash app.wsgi_appoʻrniga oʻrta appdasturga appemas, balki Flask ilovasiga ishora qiladi, shuning uchun siz apptoʻgʻridan-toʻgʻri foydalanish va sozlashda davom etishingiz mumkin.
Flask kengaytmalaridan foydalanish
Kengaytmalar umumiy vazifalarni bajarishga yordam beradigan paketlardir. Masalan, Flask-SQLAlchemy SQLAlchemy-ni qo'llab-quvvatlaydi, bu uni Flask bilan ishlatishni sodda va qulay qiladi.
Flask kengaytmalari haqida ko'proq ma'lumot olish uchun Kengaytmalarga qarang .
Veb-serverga joylashtirish
Yangi Flask ilovangizni ishga tushirishga tayyormisiz? Ishlab chiqarishga joylashtirishga qarang
|
| |
from flask import - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 4/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesfrom flask import url_for
@app.route('/')
def index():
return 'index'
@app.route('/login')
def login():
return 'login'
@app.route('/user/')
def profile(username):
return f'{username}\'s profile'
with app.test_request_context():
print(url_for('index'))
print(url_for('login'))
print(url_for('login', next='/'))
print(url_for('profile', username='John Doe'))
/
/login
/login?next=/
/user/John%20Doe
HTTP usullari
Veb-ilovalar URL manzillariga kirishda turli HTTP usullaridan foydalanadi. Flask bilan ishlashda HTTP usullari bilan tanishishingiz kerak. Odatiy bo'lib, marshrut faqat GETso'rovlarga javob beradi. Turli HTTP usullarini boshqarish uchun dekoratorning methodsargumentidan foydalanishingiz mumkin .route()
from flask import request
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
if request.method == 'POST':
return do_the_login()
else:
return show_the_login_form()
Yuqoridagi misol marshrutning barcha usullarini bitta funktsiya doirasida saqlaydi, bu har bir qism ba'zi umumiy ma'lumotlardan foydalansa foydali bo'lishi mumkin.
Bundan tashqari, turli usullar uchun ko'rinishlarni turli funktsiyalarga ajratishingiz mumkin. get()Flask har bir umumiy HTTP usuli uchun bunday marshrutlarni , va hokazo bilan bezash uchun yorliq beradi post().
@app.get('/login')
def login_get():
return show_the_login_form()
@app.post('/login')
|
| |
Axborot xavfsizligi tizimi - Axborot tizimlari nazariy asoslari magistratura mutaxassisliklari uchun o

146
yetarli vositalarda uni berkitishi lozim.
Kompleks. Tarkibiy elementlar va kanallardan axborot chiqishining
turli-tumanligida axborotni himoyalash uchun barcha usullar to„liq
hajmda qo„llanilishi lozim. Alohida formalar va texnik vositalarning
qo„llanilishi mumkin emas. Himoyalashning kompleks tasnifi bu – bir-
biriga bog„liq bo„lgan uzluksiz jarayonlarni ifodalovchi murakkab
tizimdir. O„z navbatida ularning har biri
bir-birlariga turli xizmat
ko„rsatuvchi ko„plab xossalarga, tendensiyalarga ega. Ishlab chiqarish
tizimining barcha tarkibiy elementlarida va axborotga ishlov berish
texnologik
siklining
barcha
bosqichlarida
va
uni
uzatishda
himoyalanishning mavjud bo„lgan barcha usullaridan foydalanish zarur.
Amaliyotdan bizga ma‟lumki, axborot xavfsizligining kompleks
tizimini tashkiliy va huquqiy tavsifga ega bo„lgan
choralarni amalga
oshirmasdan
qurish
mumkin
emas.
Konfidentsial
axborotdan
foydalanishning imkoniyatlari texnik aspektlar orqali emas, balki g„araz
maqsaddagi harakatlar, foydalanuvchi va xodimlarning e‟tiborsizligi
natijasida ko„proq yuzaga keladi.
Axborotni himoyalash bo„yicha
tashkiliy choralar tizimi o„ziga
to„rtta asosiy tashkil etuvchini olgan tadbirlar yig„indisini ifodalaydi
:
obyektda holatni o„rganish;
himoyalash dasturini ishlab chiqish;
ko„rsatilgan dastur faoliyatini
hayotga tadbiq etish;
o„rnatilgan qoidalarning bajarilishi va faoliyatini nazorat qilish.
return f'User {escape( - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 3/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesreturn f'User {escape(username)}'
@app.route('/post/')
def show_post(post_id):
# show the post with the given id, the id is an integer
return f'Post {post_id}'
@app.route('/path/
')
def show_subpath(subpath):
# show the subpath after /path/
return f'Subpath {escape(subpath)}'
Konverter turlari:
Noyob URL manzillar / yoʻnaltirish harakati
Quyidagi ikkita qoida keyingi chiziqdan foydalanishda farqlanadi.
@app.route('/projects/')
def projects():
return 'The project page'
@app.route('/about')
def about():
return 'The about page'
Oxirgi nuqta uchun kanonik URLda projectsqiyshiq chiziq bor. Bu fayl tizimidagi papkaga o'xshaydi. Agar siz URL manziliga qiyshiq chiziqsiz ( /projects) kirsangiz, Flask sizni keyingi chiziq ( /projects/) bilan kanonik URL manziliga yo‘naltiradi.
Oxirgi nuqta uchun kanonik URLda aboutqiyshiq chiziq yo'q. Bu faylning yo'l nomiga o'xshaydi. Egri chiziq ( ) bilan URL manziliga kirish /about/404 “topilmadi” xatosini keltirib chiqaradi. Bu URL manzillarini ushbu manbalar uchun noyob saqlashga yordam beradi, bu esa qidiruv tizimlariga bir sahifani ikki marta indekslashni oldini olishga yordam beradi.
URL manzilini yaratish
Muayyan funksiyaga URL yaratish uchun url_for()funksiyadan foydalaning. U birinchi argument sifatida funktsiya nomini va har bir URL qoidasining o'zgaruvchan qismiga mos keladigan kalit so'z argumentlarining istalgan sonini qabul qiladi. Noma'lum o'zgaruvchan qismlar URL manziliga so'rov parametrlari sifatida qo'shiladi.
url_for()Nima uchun URL manzillarini shablonlaringizga qattiq kodlash o‘rniga URLni o‘zgartirish funksiyasidan foydalangan holda yaratmoqchisiz ?
Orqaga o'tkazish ko'pincha URL-manzillarni qattiq kodlashdan ko'ra tavsifliroqdir.
Qattiq kodlangan URL-manzillarni qo'lda o'zgartirishni eslab qolish o'rniga, URL-manzillaringizni bir marta o'zgartirishingiz mumkin.
URL yaratish maxsus belgilardan qochishni shaffof tarzda boshqaradi.
Yaratilgan yo'llar har doim mutlaq bo'lib, brauzerlarda nisbiy yo'llarning kutilmagan xatti-harakatlaridan qochadi.
Agar ilovangiz URL ildizidan tashqarida joylashgan bo'lsa, masalan, /myapplicationo'rniga /, url_for()bu siz uchun to'g'ri ishlaydi.
Misol uchun, bu erda biz test_request_context()sinab ko'rish uchun usuldan foydalanamiz url_for(). test_request_context() Flaskga o'zini Python qobig'idan foydalanganda ham xuddi so'rovni bajarayotgandek tutishni aytadi. Mahalliy kontekstga qarang .
|
| |
from flask import - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 7/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesfrom flask import request
with app.test_request_context('/hello', method='POST'):
# now you can do something with the request until the
# end of the with block, such as basic assertions:
assert request.path == '/hello'
assert request.method == 'POST'
Boshqa imkoniyat butun WSGI muhitini usulga o'tkazishdir request_context():
with app.request_context(environ):
assert request.method == 'POST'
So'rov ob'ekti
So'rov ob'ekti API bo'limida hujjatlashtirilgan va biz bu erda batafsil yoritmaymiz (qarang Request). Bu erda ba'zi eng keng tarqalgan operatsiyalarning keng ko'rinishi. Avvalo, uni moduldan import qilishingiz kerak flask:
from flask import request
Joriy so'rov usuli atribut yordamida mavjud method. Shakl ma'lumotlariga ( POSTyoki PUTso'rovda uzatiladigan ma'lumotlarga) kirish uchun siz atributdan foydalanishingiz mumkin form. Yuqorida aytib o'tilgan ikkita atributning to'liq misoli:
@app.route('/login', methods=['POST', 'GET'])
def login():
error = None
if request.method == 'POST':
if valid_login(request.form['username'],
request.form['password']):
return log_the_user_in(request.form['username'])
else:
error = 'Invalid username/password'
# the code below is executed if the request method
# was GET or the credentials were invalid
return render_template('login.html', error=error)
Agar kalit atributda mavjud bo'lmasa nima bo'ladi form? Bunday holda, maxsus belgi KeyErrorko'tariladi. Siz uni standart kabi ushlashingiz mumkin KeyError, lekin buni qilmasangiz, HTTP 400 noto'g'ri so'rov xato sahifasi o'rniga ko'rsatiladi. Shunday qilib, ko'p holatlarda siz bu muammoni hal qilishingiz shart emas.
URL ( ?key=value) da taqdim etilgan parametrlarga kirish uchun siz atributdan foydalanishingiz mumkin args:
searchword = request.args.get('key', '')
Biz URL parametrlariga get yoki ushlash orqali kirishni tavsiya qilamiz KeyError, chunki foydalanuvchilar URL manzilini oʻzgartirishi va ularga 400 ta notoʻgʻri soʻrov sahifasini taqdim etishi foydalanuvchi uchun qulay emas.
So'rov ob'ektining usullari va atributlarining to'liq ro'yxati uchun hujjatlarga o'ting Request.
Fayl yuklash
Yuklangan fayllarni Flask bilan osongina boshqarishingiz mumkin. Faqat HTML formangizga atributni o'rnatishni unutmang enctype="multipart/form-data", aks holda brauzer fayllaringizni umuman uzatmaydi.
Yuklangan fayllar xotirada yoki fayl tizimidagi vaqtinchalik joyda saqlanadi. filesUshbu fayllarga so'rov ob'ektidagi atributga qarab kirishingiz mumkin . Har bir yuklangan fayl o'sha lug'atda saqlanadi. U xuddi standart Python fileob'ekti kabi harakat qiladi, lekin save()bu faylni serverning fayl tizimida saqlash imkonini beruvchi usulga ham ega. Bu qanday ishlashini ko'rsatadigan oddiy misol:
|
| |
Asosiy tushunchalar - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 27/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Asosiy tushunchalar:
Ma’lumotlar: Mashinali o‘qitishning markazida ma’lumotlar mavjud. Bu matnlar, rasmlar, tovushlar, raqamli qiymatlar va boshqalar bo‘lishi mumkin.yaxshi, xilma-xil va toza ma’lumotlar modelni muvaffaqiyatli o‘rganish uchun asosiy omil hisoblanadi.
Model: model ma’lumotlar asosida o‘qitiladigan algoritm yoki qoidalar to‘plamidir. U bashorat qilish yoki yangi ma’lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun qurilgan.
Trening: modelning ma’lumotlarga moslashishi, naqshlarni aniqlash va yangi ma’lumotlarni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ichki tasvirni yaratish jarayoni.
Bashorat qilish yoki tasniflash: yangi ma’lumotlar bo‘yicha o‘qitilgan modelning natijasi, u kirish qiymatlarini qabul qilganda va tegishli xulosa chiqarganda.
Kundalik dasturlarda foydalanish:
Tavsiya tizimlari: ko‘pgina Internet platformalari foydalanuvchilarning afzalliklarini bashorat qilish va ularga filmlar, musiqa, kitoblar yoki mahsulotlar kabi kontentni taklif qilish uchun Mashinali o‘qitishdan foydalanadi.
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP): Mashinali o‘qitish modellari matnli ma’lumotlarni tahlil qilish va tushunish uchun ishlatiladi, bu chatbotlar, elektron pochta xabarlariga avtomatik javob berish tizimlari va tabiiy til bilan o‘zaro aloqada bo‘lgan boshqa dasturlarni yaratishga imkon beradi.
Tasvirni qayta ishlash: Mashinada o‘qitish tasvirlardagi ob’ektlarni tanib olish, ishlab chiqarishdagi nuqsonlarni aniqlash, foto filtrlari va grafik ishlov berish bilan bog’liq boshqa ilovalarni yaratish uchun qo‘llaniladi.
Tibbiy diagnostika: Mashinali o‘qitish algoritmlari tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish, kasalliklarni tashxislash, xavflarni bashorat qilish va shaxsiylashtirilgan davolash uchun qo‘llaniladi.
Moliyaviy tahlillar: Mashinali o‘qitish moliya bozorlaridagi narxlarni bashorat qilish, xavflarni baholash, firibgarlikni aniqlash va investitsiya strategiyalarini optimallashtirish uchun ishlatiladi.
Avtomatik resurslarni boshqarish: Sanoatda mashinali o‘qitish jarayonlarni optimallashtirish, ishlab chiqarish tizimlarini boshqarish va nosozliklarning oldini olish uchun qo‘llaniladi.
|
| |
escape() - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 2/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesescape(), bu erda ko'rsatilgan, qo'lda ishlatilishi mumkin. Ko'pgina misollarda qisqalik uchun u o'tkazib yuborilgan, ammo ishonchsiz ma'lumotlardan qanday foydalanayotganingizdan doimo xabardor bo'lishingiz kerak.
from markupsafe import escape
@app.route("/")
def hello(name):
return f"Hello, {escape(name)}!"
Agar foydalanuvchi nomini yuborishga muvaffaq bo'lsa , qochish uni foydalanuvchi brauzerida skriptni ishga tushirish o'rniga matn sifatida ko'rsatishga olib keladi.
marshrutda URL manzilidan qiymatni oladi va uni ko'rish funktsiyasiga o'tkazadi. Ushbu o'zgaruvchan qoidalar quyida tushuntiriladi.
Marshrutlash
Zamonaviy veb-ilovalar foydalanuvchilarga yordam berish uchun mazmunli URL-lardan foydalanadi. Agar sahifada eslab qolishi va sahifaga bevosita tashrif buyurish uchun foydalanishi mumkin bo'lgan mazmunli URL ishlatilsa, foydalanuvchilar sahifani yoqtirishlari va qaytib kelishlari ehtimoli ko'proq.
route()Funktsiyani URL manziliga ulash uchun dekoratordan foydalaning .
@app.route('/')
def index():
return 'Index Page'
@app.route('/hello')
def hello():
return 'Hello, World'
Siz ko'proq narsani qila olasiz! Siz URL qismlarini dinamik qilishingiz va funksiyaga bir nechta qoidalarni biriktirishingiz mumkin.
O'zgaruvchan qoidalar
Bo'limlarni bilan belgilash orqali URL manziliga o'zgaruvchan bo'limlarni qo'shishingiz mumkin . Sizning funktsiyangiz keyin kalit so'z argumenti sifatida qabul qilinadi. Ixtiyoriy ravishda, kabi argument turini belgilash uchun konvertordan foydalanishingiz mumkin .
from markupsafe import escape
@app.route('/user/')
def show_user_profile(username):
# show the user profile for that user
|
| |
Ilova funksionalligini takomillashtirish uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishning amaliy misollari

|
Ilova funksionalligini takomillashtirish uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishning amaliy misollari
|
bet | 31/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 2.3. Ilova funksionalligini takomillashtirish uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishning amaliy misollari
Python-da kod namunalari bilan dasturlarning ishlashini yaxshilash uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishning ba’zi misollari:
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) yordamida avtomatik matnni aniqlash:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# Ta’lim ma’lumotlariga misol
training_data = [("Bu yaxshi mahsulot", " ijobiy "),
("Ushbu mahsulot yoqmadi", " salbiy "),
("Men bu xizmatdan xursandman", " ijobiy ")]
# Tonallikni tahlil qilish uchun Mashinali o‘qitish modelini yaratish
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit([data[0] for data in training_data], [data[1] for data in training_data])
# Matn ohangini tahlil qilish uchun modeldan foydalanish
text_to_analyze = " Ushbu mahsulot mening kutganimdan oshib ketdi!"
sentiment = model.predict([text_to_analyze])[0]
print(f" Matnning tonalligi: {sentiment}")
TensorFlow kutubxonasi yordamida tasvirlardagi ob’ektlarni tanib olish:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import preprocess_input, decode_predictions
# Oldindan tayyorlangan Inception v3 modelini yuklab olish
model = InceptionV3(weights='imagenet’)
# Rasmni yuklash va qayta ishlash
img_path = 'path/to/your/image.jpg’
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
x = image.img_to_array(img)
x = preprocess_input(x)
x = tf.expand_dims(x, axis=0)
# Rasmdagi ob’ektlarni bashorat qilish
predictions = model.predict(x)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
# Natijalarni chiqarish
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_predictions):
print(f"{i + 1}: {label} ({score:.2f})")
|
| |
Rasa yordamida avtomatlashtirilgan chatbot

|
Rasa yordamida avtomatlashtirilgan chatbot
|
bet | 32/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Rasa yordamida avtomatlashtirilgan chatbot:
Rasa-ni o‘rnatish:
pip install rasa
Loyihani boshlash:
rasa init --no-prompt
Dialog faylini yaratish (domen.yml) va modelni o‘qitish:
rasa train
Chatbotni ishga tushirish:
rasa shell
Dialog fayliga misol (domen.yml):
intents:
- greet
- goodbye
- inform
responses:
utter_greet:
- text: " Salom! Sizga qanday yordam bera olaman?"
utter_goodbye:
- text: " Xayr! Agar sizda ko‘proq savollar bo‘lsa, so‘rang."
utter_default:
- text: " Kechirasiz, men to‘liq tushunmayapman. Siz aniqlik kiritishingiz mumkin?"
Namunaviy o‘quv fayli (data / nlu.yml):
nlu:
- intent: greet
examples: |
- Salom
- Salom
- Xayrli kun- intent: goodbye
examples: |
- Hozircha
- Xayr
- Xayr
- intent: inform
examples: |
- Menga yordam kerak
- Men ma’lumot izlayapman
- Menda muammo bor
Bu ilovalarning funksionalligini yaxshilash uchun Python-da Mashinali o‘qitishdan foydalanishning asosiy misollari. Albatta, har bir alohida holat loyiha talablari va vazifalariga muvofiq kodni moslashtirishni talab qiladi.
Python-da kod namunalari bilan dasturlarning ishlashini yaxshilash uchun Mashinali o‘qitishdan foydalanishning ba’zi misollari:
Tasvirlardagi ob’ektlarni avtomatik aniqlash:
Vazifa: fotosuratlardagi ob’ektlarni avtomatik ravishda tanib olish uchun funktsiyalarni ishlab chiqish.
Amaldagi kutubxona: Tensorflow oldindan o‘qitilgan MobileNet modeli bilan.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.mobilenet import MobileNet, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
# Oldindan o‘qitilgan Mobile Net modelini yuklab olish
model = MobileNet(weights='imagenet’)
def predict_object(image_path):
img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = preprocess_input(img_array)
predictions = model.predict(img_array)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]
return decoded_predictions
# Foydalanish misoli
image_path = 'path/to/your/image.jpg’
predictions = predict_object(image_path)
print(predictions)
|
| |
Matn donalligini tahlil qilish

|
Matn donalligini tahlil qilish
|
bet | 33/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Matn donalligini tahlil qilish:
Vazifa: matnning ohangini aniqlash funktsiyasini amalga oshirish (ijobiy, neytral, salbiy).
Amaldagi kutubxona: Mashinali o‘qitish modelidan foydalangan holda NLTK.
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon’)
def analyze_sentiment(text):
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
sentiment_score = sid.polarity_scores(text)['compound']
if sentiment_score >= 0.05:
return " Ijobiy tonallik "
elif sentiment_score <= -0.05:
return " Salbiy kalit "
else:
return " Neytral tonallik "
# Foydalanish misoli
text_to_analyze = " Bu ajoyib dastur!"
sentiment = analyze_sentiment(text_to_analyze)
print(sentiment)
Tavsiya tizimi:
Vazifa: foydalanuvchi afzalliklari asosida tavsiya funktsiyasini ishlab chiqish.
Foydalanilgan kutubxona: hamkorlikdagi filtrlashga asoslangan oddiy tavsiya tizimi uchun surprise.
from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split
# Ma’lumotlarni tayyorlash
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\t’)
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# Modelni o‘qitish
algo = KNNBasic()
algo.fit(trainset)
# Foydalanuvchi va element uchun reyting prognozi
user_id = str(196)
item_id = str(302)
prediction = algo.predict(user_id, item_id)
print(f" Foydalanuvchi uchun reyting prognozi {user_id} va element {item_id}: {prediction.est}")
Ushbu misollar Python ilovalaringizga aqlli funksiyalarni qo‘shish uchun Mashinali o‘qitishdan qanday foydalanishni ko‘rsatadi.
Xulosa
Python-da mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish dasturlarning ishlashini yaxshilash uchun muhim imkoniyatlarni taqdim etadi. Ushbu tadqiqot davomida mashinali o‘qitish asoslari va uning kundalik dasturlarda amaliy qo‘llanilishi ko‘rib chiqildi.
Ushbu ishda ko‘rib chiqilgan asosiy kutubxonalar scikit-learn kabi vositalar bo‘lib, ular turli xil mashinalarni o‘rganish usullarini amalga oshirish uchun keng funktsional imkoniyatlarni taqdim etadi. Ularni ko‘rib chiqish ishlab chiquvchilar va tahlilchilarga berilgan vazifalarga qarab optimal vositalarni tanlash imkonini beradi.
Ushbu usullarning qo‘llanilishi va samaradorligini namoyish etish maqsadida dasturlarda mashinali o‘qitishdan foydalanishning amaliy misollari keltirilgan. Ushbu misollar tasniflash, regressiya va klasterlash muammolarini o‘z ichiga olgan bo‘lib, turli xil muammolarni hal qilishda mashinali o‘qitishning keng qo‘llanilishini ta’kidlaydi.
Tadqiqot natijasida Python-dagi mashinali o‘qitish kutubxonalarini ilovalarga integratsiya qilish ularning funksionalligini sezilarli darajada yaxshilaydi, bu esa ularni yanada aqlli va o‘zgaruvchan sharoitlarga moslashuvchan qiladi degan xulosaga kelish mumkin. Bu foydalanuvchilarning ehtiyojlariga aniqroq moslasha oladigan va turli xil muammolarni hal qila oladigan innovatsion va samarali dasturlarni ishlab chiqish uchun yangi imkoniyatlar ochadi.
|
| |
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari

Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Download
361,75 Kb.
Matnni ko'rish
bet
1/6
Sana
21.05.2024
Hajmi
361,75 Kb.
#248201
Download
361,75 Kb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Download
361,75 Kb.
Matnni ko'rish
from flask import - From flask import Flask app = Flask

|
From flask import Flask app = Flask
|
bet | 9/13 | Sana | 30.07.2024 | Hajmi | 252,31 Kb. | | #268934 |
Bog'liq Flask notesfrom flask import make_response
@app.route('/')
def index():
resp = make_response(render_template(...))
resp.set_cookie('username', 'the username')
return resp
Cookie-fayllar javob ob'ektlarida o'rnatilganligini unutmang. Odatda ko'rish funktsiyalaridan satrlarni qaytarganingiz uchun Flask ularni siz uchun javob ob'ektlariga aylantiradi. Agar buni aniq qilishni istasangiz, funktsiyadan foydalanishingiz make_response()va keyin uni o'zgartirishingiz mumkin.
Ba'zan siz javob ob'ekti hali mavjud bo'lmagan joyda cookie faylini o'rnatishni xohlashingiz mumkin. Buni kechiktirilgan so'rovni qayta qo'ng'iroq qilish sxemasidan foydalanish orqali amalga oshirish mumkin.
Buning uchun javoblar haqida ham qarang .
Qayta yo'naltirishlar va xatolar
Foydalanuvchini boshqa so'nggi nuqtaga yo'naltirish uchun redirect() funksiyadan foydalaning; Xato kodi bilan so'rovni erta bekor qilish uchun abort()funktsiyadan foydalaning:
from flask import abort, redirect, url_for
@app.route('/')
def index():
return redirect(url_for('login'))
@app.route('/login')
def login():
abort(401)
this_is_never_executed()
Bu juda ma'nosiz misol, chunki foydalanuvchi indeksdan o'zi kira olmaydigan sahifaga yo'naltiriladi (401 kirish taqiqlangan degan ma'noni anglatadi), lekin bu qanday ishlashini ko'rsatadi.
Odatiy bo'lib, har bir xato kodi uchun qora va oq xato sahifasi ko'rsatiladi. Agar siz xato sahifasini moslashtirmoqchi bo'lsangiz, errorhandler()dekoratordan foydalanishingiz mumkin:
from flask import render_template
@app.errorhandler(404)
def page_not_found(error):
|
| |
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari - bet 6

Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
112 |
P a g e
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.Farley, B.G.; W.A. Clark (1954). „Simulation of Self-Organizing Systems by
Digital Computer“. IRE Transactions on Information Theory. 4-jild, № 4. 76–84-
bet. doi:10.1109/TIT.1954.1057468.[1]
2.Haykin (2008) Neural Networks and Learning Machines, 3rd edition[2]
3.Rosenblatt, F. (1958). „The Perceptron: A Probabilistic Model For Information
Storage And Organization in the Brain“. Psychological Review. 65-jild, № 6. 386–
408-bet. doi:10.1037/h0042519. PMID 13602029.[3]
4.Werbos, P.J.. Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the
Behavioral Sciences, 1975. [4]
|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari - bet 5

|
Neyron tarmoqlar, konvolyutsion neyron tarmoqlari
Proceedings of International Conference on Scientific Research in Natural and Social Sciences
Hosted online from Toronto, Canada.
Date:
5
th
December, 2022
ISSN: XXXX-XXXX
Website:
econferenceseries.com
111 |
P a g e
Neyron tarmog'ining sxemasi.Neyron tarmoq qanday ishlashini tushunish uchun
maxsus ko'nikmalar talab qilinmaydi. Neyronlarning kirish qatlamiga ma'lum
ma'lumotlar keladi. U sinapslar orqali keyingi qatlamga uzatiladi, har bir sinapsning
o'ziga xos og'irlik koeffitsienti bor va har bir keyingi neyron bir nechta kiruvchi
sinapslarga ega bo'lishi mumkin.Natijada, keyingi neyron tomonidan olingan
ma'lumotlar barcha ma'lumotlarning yig'indisi bo'lib, ularning har biri o'z vazn
koeffitsienti bilan ko'paytiriladi. Olingan qiymat faollashtirish funktsiyasiga
almashtiriladi va chiqish ma'lumotlari olinadi, u yakuniy chiqishga yetguncha
uzatiladi. Tarmoqning birinchi ishga tushirilishi to'g'ri natijalarni bermaydi, chunki
tarmoq hali o'qitilmagan.[4]Faollashtirish funktsiyasi kirish ma'lumotlarini
normallashtirish uchun ishlatiladi. Bunday funktsiyalar juda ko'p, ammo eng keng
tarqalgan bir nechta asosiylari mavjud. Ularning asosiy farqi ular ishlaydigan
qiymatlar diapazonidir.Chiziqli funktsiya f (x) = x, mumkin bo'lgan eng sodda, faqat
yaratilgan neyron tarmoqni sinab ko'rish yoki ma'lumotlarni asl ko'rinishida uzatish
uchun ishlatiladi.Sigmasimon bez eng keng tarqalgan faollashtirish funktsiyasi
hisoblanadi va f (x) = 1/1 + e- × ko'rinishiga ega; uning qiymatlari diapazoni 0 dan
1 gacha. U logistik funktsiya deb ham ataladi.Giperbolik tangens salbiy qiymatlarni
qoplash uchun ham ishlatiladi. F (x) = e² × - 1 / e² × + 1 - bu funktsiya ushbu shaklga
ega va uning diapazoni -1 dan 1 gacha. Agar neyron tarmoq salbiy qiymatlardan
foydalanishni ta'minlamasa, unda siz foydalanmasligingiz kerak.
Xulosa:
Neyron tarmoqlarni joylashtirish(dekonvolyutsiya tarmoqlari, DN) teskari grafik
tarmoqlar deb ham ataladi, konvolyutsion neyron tarmoqlariga teskari hisoblanadi.
Tasavvur qiling-a, siz tarmoqqa "mushuk" so'zini yuborasiz va u mushuklarning
haqiqiy rasmlariga o'xshash mushuklarning rasmlarini yaratadi. DNN ham FFNN
bilan birlashtirilishi mumkin. Shuni ta'kidlash kerakki, ko'p hollarda tarmoq satr
emas, balki ikkilik vektor uzatiladi: masalan,<0, 1>- Bu mushuk,<1, 0>- it va<1, 1>-
mushuk ham, it ham.Sun'iy intellektning yana bir tadqiqot sohasi - bu neyron
tarmoqlar. Ular inson asab tizimidagi tabiiy neyron tarmoqlariga o'xshab ishlab
chiqilgan.
|
| |