nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
-amaliy ish - Dasturiy injiniring kafedrasi

|
Dasturiy injiniring kafedrasi
|
bet | 7/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatma3-amaliy ish
Mavzu: Konstruksiyalashning asosiy elementlari.
Ishdan maqsad: Dasturiy taminotni konstruksiyalash asosiy elementlarini o’rganish, mahsulotni sistemali taxlil qilish hamda maxsus funksiyalarni ishlatishga amaliy ko’nikma hosil qilish.
Nazariy qism.
Dasturiy mahsulotning hayotiy tsikli davomida mavjud bo'lishining bir necha bosqichlari mavjud. Ushbu bosqichlar va ularning soni uchun hali ham umumiy qabul qilingan nomlar mavjud emas. Ammo bu borada ham alohida kelishmovchiliklar mavjud emas. Shuning uchun, dasturiy ta'minotning hayot aylanish jarayonini bosqichlarga bo'lishning bir necha variantlari mavjud. Muayyan bo'lim boshqalarga qaraganda yaxshiroqmi yoki yo'qmi degan savol katta ahamiyatga ega emas. Eng muhimi, ularni hisobga olgan holda dasturiy ta'minotni ishlab chiqishni to'g'ri tashkil etishdir.
Hayotiy tsikl davomiyligi bo'yicha dasturiy ta'minotni ikkita sinfga bo'lish mumkin: kichik va uzoq umr Ushbu dastur dasturlari ularni yaratish va ishlatishda moslashuvchan (yumshoq) yondashuvga va dasturiy mahsulotlarni tartibga solinadigan dizayni va ishlashiga qat'iy sanoat yondashuviga mos keladi. Masalan, ilmiy tashkilotlar va universitetlarda birinchi darajali, loyihalash va sanoat tashkilotlarida esa ikkinchi darajali dasturlarni ishlab chiqish ustunlik qiladi.
Qisqa muddatli dasturiy mahsulotlar asosan ilmiy va muhandislik muammolarini hal qilish, hisob-kitoblarning aniq natijalarini olish uchun yaratilgan. Bunday dasturlar odatda nisbatan kichikdir. Ular bitta mutaxassis yoki kichik guruh tomonidan ishlab chiqilgan. Dasturning asosiy g'oyasini bitta dasturchi va oxirgi foydalanuvchi muhokama qiladi. Ba'zi tafsilotlar qog'ozga tushiriladi va loyiha bir necha kun yoki haftada yakunlanadi. Ularni takrorlash va keyinchalik boshqa jamoalar foydalanishi uchun topshirish mo'ljallanmagan. Shunday qilib, bunday dasturlar tadqiqot va rivojlantirish ishlarining bir qismidir va ularni begonalashtiriladigan dasturiy mahsulotlar deb hisoblash mumkin emas.
Ularning hayotiy tsikli tizimni tahlil qilish va muammoni rasmiylashtirishning uzoq vaqt oralig'idan, dasturni loyihalashning muhim bosqichidan va ishlashning qisqa vaqtidan va natijalarga erishishdan iborat. Funktsional va dizayn xususiyatlariga qo'yiladigan talablar, qoida tariqasida rasmiylashtirilmagan, dasturlarning rasmiylashtirilgan testlari mavjud emas. Ularning sifat ko'rsatkichlari faqat norasmiy g'oyalariga muvofiq ishlab chiquvchilar tomonidan nazorat qilinadi.
Qisqa muddatli dasturiy mahsulotlar
Bunday dasturlarga texnik xizmat ko'rsatish va o'zgartirish ixtiyoriy bo'lib, hisob-kitoblar natijalarini olgandan keyin ularning hayotiy tsikli tugaydi. Bunday dasturlarning hayotiy davridagi asosiy xarajatlar bir oydan 1 ... 2 yilgacha davom etadigan tizimni tahlil qilish va loyihalash bosqichlariga to'g'ri keladi.
dasturiy mahsulotning hayot aylanishi kamdan-kam hollarda 3 yildan oshadi.
|
| |
Reshape(a, newshape, order='C')

|
Reshape(a, newshape, order='C')
|
bet | 82/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Reshape(a, newshape, order='C') usuli mavjud massivning shaklini (o‘qlar sonini) o‘zgartirish imkonini beradi. Aniqlik uchun biz quyidagi massivdan foydalanamiz va bir nechta misollar keltiramiz:
A = np.arange(9) # sinov bir o‘lchovli qator
A.reshape((4,2)) # biz uning shaklini to‘rt qator va ikkita ustun matritsasiga o‘zgartiramiz
A..reshape((2, -1)) # ikki qatorli matritsa sifatida yangi shakl yaratish
6.2.7-rasm. Massivdan foydalanamiz va bir nechta misollar
NumPy sizga matritsalarni almashtirish imkonini beradi. Quyidagi kabi C matritsasini yaratamiz:
C = A.reshape((2, -1))
Transpozitsiyalangan C matritsasini olish uchun T xususiyatiga quyidagi tarzda kirishingiz kifoya :
6.2.8-rasm. Transpozitsiyalangan C matritsasini ishlanishi
Ko‘pincha boshqa massivning takrorlanishidan iborat massivni yaratishga ehtiyoj tug’iladi. Buning uchun numpy.tile(A, reps) usuli mavjud, bunda A qandaydir massiv, resp esa A massividan nusxa olish kerak bo‘lgan shablondir. Keling, bir nechta misollarni ko‘rib chiqamiz. Buning uchun biz A ro‘yxatini quyidagicha tuzamiz:
A = np.arange(3)
Qo‘ng’iroq np.tile(A, (2,2))A massivni ikki marta vertikal va ikki marta gorizontal ravishda takrorlash orqali yangi massivni yaratadi.
Qo‘ng’iroq np.tile(A, (3,1))A massivni vertikal ravishda uch marta va gorizontal ravishda bir marta takrorlash orqali yangi massivni yaratadi.
NumPy massivi operatsiyalari
NumPy massivlarda ko‘plab elementli arifmetik amallarni taqdim etadi: qo‘shish, ayirish, ko‘paytirish, bo‘lish, darajaga ko‘tarish, trigonometrik funktsiyalar, giperbolik funktsiyalar.
Element bo‘yicha operatsiya har bir aniq elementga ta’sir qiladi. Qo‘shish bir xil indeksdagi elementlarni qo‘shadi. Ayirish, ko‘paytirish va bo‘lish xuddi shunday ishlaydi.
Pandalar
Pandas - python tilidagi juda mashhur ma’lumotlarni qayta ishlash kutubxonasi. Numpy tomonidan quvvatlanadi va jadvallar va vaqt seriyalarini boshqarish uchun maxsus ma’lumotlar tuzilmalarini taqdim etadi. Biz ushbu modulni allaqachon o‘rnatganmiz, uni bloknotga import qilish qoladi.
import os
import pandas as pd
Ma’lumotlar to‘plami *.csv formatida taqdim etilgan jadvaldir. Uni o‘qish uchun pandalar jadvalni pandalar ma’lumotlar formatiga - dataframega o‘zgartiradigan usulni taqdim etadi.
Buyruq yordamida ma’lumotlar to‘plamini yuklaymiz:
os.system('wget -O titanic.csv https://www.dropbox.com/s/1qtgllk0d89bt3d/titanic.csv?dl=1')
Dataframe bilan ishlashni tugatgandan so‘ng uni turli formatdagi fayllarga saqlash mumkin. Masalan, csv formatida saqlash uchun to_csv() usulidan foydalaning .
data.to_csv('titanic_2.csv', index=False)
Dataframeni titanic_2 nomli csv fayliga saqlang .
|
| |
Uzoq xizmat muddati bo'lgan dasturiy mahsulotlar

|
Uzoq xizmat muddati bo'lgan dasturiy mahsulotlar
|
bet | 8/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaUzoq xizmat muddati bo'lgan dasturiy mahsulotlar muntazam ravishda ma'lumotlarni qayta ishlash va boshqarish uchun yaratilgan. Bunday dasturlarning tuzilishi murakkabdir. Ularning o'lchamlari keng chegaralarda (1 ... 1000 ming buyruqlar) farq qilishi mumkin, ammo ularning barchasi turli xil mutaxassislar tomonidan uzoq muddatli xizmat ko'rsatish va foydalanish jarayonida bilish xususiyatlariga va o'zgartirish imkoniyatlariga ega. Ushbu sinfning dasturiy mahsulotlarini takrorlash mumkin, ularga sanoat mahsulotlari sifatida hujjatlar qo'shiladi va ishlab chiquvchidan begonalashtirilgan dasturiy mahsulotlardir.
Uzoq xizmat muddati bo'lgan dasturiy mahsulotlar
Ularning dizayni va ishlashi bilan katta miqdordagi mutaxassislar guruhlari shug'ullanadi, bu dasturiy ta'minot tizimini rasmiylashtirishni, shuningdek rasmiylashtirilgan sinovlarni va yakuniy mahsulotning erishilgan sifat ko'rsatkichlarini aniqlashni talab qiladi. Ularning hayot aylanishi 10 ... 20 yil. Ushbu vaqtning 70 ... 90% gacha ekspluatatsiya va texnik xizmat ko'rsatish uchun sarflanadi. Ommaviy replikatsiya va uzoq muddatli texnik xizmat ko'rsatish tufayli, ushbu dasturiy mahsulotlarni ekspluatatsiya qilish va ularga texnik xizmat ko'rsatish vaqtidagi umumiy xarajatlar tizimni tahlil qilish va loyihalashtirish xarajatlaridan sezilarli darajada oshib ketadi.
Keyingi barcha taqdimotlar axborotni qayta ishlash va boshqarish uchun katta (murakkab) dasturiy vositalarni ishlab chiqishga qaratilgan.
Umumlashtirilgan model hayot sikli dasturiy mahsulot quyidagi ko'rinishga ega bo'lishi mumkin:
I. Tizim tahlili:
a) tadqiqot;
b) texnik-iqtisodiy asos:
Operatsion;
Iqtisodiy;
Tijorat.
II. Dasturiy ta'minot dizayni:
a) dizayn:
Tizimning funktsional dekompozitsiyasi, uning arxitekturasi;
Dasturiy ta'minotning tashqi dizayni;
Ma'lumotlar bazasini loyihalash;
Dastur arxitekturasi;
b) dasturlash:
Dasturiy ta'minotning ichki dizayni;
Dasturiy ta'minot modullarining tashqi dizayni;
Dasturiy ta'minot modullarining ichki dizayni;
Kodlash;
Nosozliklarni tuzatish dasturlari;
Dasturlash;
c) dasturiy ta'minotni tuzatish.
III. Dasturiy ta'minotni baholash (sinovdan o'tkazish).
IV. Dasturiy ta'minotdan foydalanish:
a) operatsiya;
b) akkompaniment.
|
| |
Men... Tizim tahlili - Dasturiy injiniring kafedrasi

|
Dasturiy injiniring kafedrasi
|
bet | 9/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaMen... Tizim tahlili.Dasturiy ta'minotni ishlab chiqish boshida tizim tahlili (dastlabki loyihalash) amalga oshiriladi, uning davomida unga bo'lgan ehtiyoj, uning maqsadi va asosiy funktsional xususiyatlari aniqlanadi. Kelajakdagi dasturiy mahsulotning xarajatlari va mumkin bo'lgan samaradorligi taxmin qilinadi.
Ushbu bosqichda talablar ro'yxati tuziladi, ya'ni foydalanuvchi tayyor mahsulotdan nimani kutishini aniq belgilaydi. Bu erda maqsadlar va vazifalarni belgilash amalga oshiriladi, buning uchun loyihaning o'zi ishlab chiqilmoqda. Tizimlarni tahlil qilish bosqichini ikki yo'nalishga bo'lish mumkin: tadqiqot va texnik-iqtisodiy asoslar.
Tadqiqot boshlanadi rivojlanish menejeri dasturiy ta'minotga ehtiyojni anglagan paytdan boshlab.
Ish ishlab chiqilayotgan dasturiy mahsulotga qo'yiladigan talablarning rasmiy qo'l yozuvi ro'yxatini tayyorlash uchun zarur bo'lgan tadbirlarni rejalashtirish va muvofiqlashtirishdan iborat.
Tadqiqot tugaydi talablar ular kuzatiladigan bo'lib shakllanadigan va kerak bo'lsa, mas'ul menejer tomonidan o'zgartirilishi va tasdiqlanishi mumkin bo'lgan shaklda.
Texnik-iqtisodiy asos tadqiqotning texnik qismi mavjud va u rahbariyatning niyati etarlicha kuchli bo'lganidan boshlanadi, chunki loyihalashtirish va resurslarni (ishchi kuchini) taqsimlashni tashkil etish uchun menejer tayinlanadi.
Ushbu ish loyihaning maqsadga muvofiqligini amaliy baholash uchun tavsiya etilgan dasturiy mahsulotni o'rganishdan iborat, xususan:
- operatsion maqsadga muvofiqligi , mahsulot amaliy foydalanish uchun etarlicha qulay bo'ladimi?
- iqtisodiy maqsadga muvofiqligi , ishlab chiqarilayotgan mahsulot tannarxi maqbulmi? Bu qancha turadi? Mahsulot foydalanuvchi qo'lida tejamkor vosita bo'ladimi?
- tijorat maqsadga muvofiqligi, mahsulot jozibali, talabga javob beradigan, o'rnatish oson, xizmatga moslashuvchan, o'rganish oson bo'ladimi?
Ushbu va boshqa masalalarni asosan yuqoridagi talablarni ko'rib chiqishda hal qilish kerak.
Texnik-iqtisodiy asoslash barcha talablar to'plangandan va tasdiqlangandan so'ng tugaydi.
Loyiha bo'yicha keyingi ishlarni boshlashdan oldin, barcha kerakli ma'lumotlarning qabul qilinganligiga ishonch hosil qilishingiz kerak. Ushbu ma'lumotlar aniq, tushunarli va ish bilan ta'minlangan bo'lishi kerak. Bu spetsifikatsiya shaklida tuzilgan ishlab chiqilgan dasturiy mahsulot uchun foydalanuvchini qondiradigan talablarning to'liq to'plamini aks ettirishi kerak.
Ushbu talabga rioya qilmaslik kelajakda loyihaning amalga oshirilishini sezilarli darajada sekinlashtirishi mumkin, chunki noto'g'ri talqin qilingan tafsilotlarni, aniqlanmagan shartlarni aniqlashtirish uchun foydalanuvchiga bir necha bor murojaat qilgan va natijada u allaqachon ishlab chiqilgan qismlarini qayta ishlashni talab qiladi.
Ko'pincha tizimni tahlil qilish jarayonida dasturiy ta'minotni keyingi rivojlanishini to'xtatish to'g'risida qaror qabul qilinadi.
|
| |
DASTURIY TAMINOTNI KONSTURKSIYALASH

|
DASTURIY TAMINOTNI KONSTURKSIYALASH
|
bet | 6/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaDASTURIY TAMINOTNI KONSTURKSIYALASH
Dasturiy ta’minot ishlab chiqish jarayonini rejalashtirish, boshqarish va nazorat qilishning keng tarqalgan usuli - bu dasturiy ta’minot ishlab chiqishda ishtirok etgan barcha shaxslarning qat’iy sur’atda faza chizmasining qoMlanilishidir. Bu bobda 3 ta keng tarqalgan faza chizmalari tavsiflab beriladi: • Forward Engineering (Pog‘onali model). • Spiral model. • V model. Barcha 3 ta sxema (faza) uchun umumiy bo‘lgan amalga oshirish fazasida modulli texnikasi qoMlaniladi, shu bilan birga Top down loyiha va Bottom up loyihalashlardan yondashuvning ikkita usuli ajralib turadi. Dasturiy ta’minot ishlab chiqishni davriy bo laklarga ( Phasen) bo lish haqidagi asosiy g'oya uvg‘un umumiy jarayonni ishlab chiqishni pog‘onama-pog'ona bosqichiga
bo‘lish istagidir. Bu bilan dasturiy ta’minotni tayyorlash loyihasi ancha aniq bo‘ladi, hatto bunda ishlab chiqishning tegishli darajasi esa bevosita ishtirok etmaganlar uchun ham ochiq-oyding namoyon bo‘ladi. Bu bobdan keyingi bobda hujjatlashtirishni olib borishning turli texnikalariga ko‘rsatmalar beriladi.
Forward Engineering - model, shuningdek, pog‘onali model deb nomlangan model bir-biridan ajratilgan to ‘rtfazadan iborat: talablar tahlili, ixtisoslashtirilgan reja, dizayn va amalga oshirish. Har bir faza keyingi faza boshlanmasidan oldin qabul qilib olish bilan tugaydi.
Pog‘onali kaskad modeli dasturiy ta’minot ishlab chiqish usulining ana’naviy modelini bildiradi. Pog‘onali modelda har bir faza yaxshi aniqlangan boshlang‘ich va oxirgi nuqtalarda bir qiymatli natijalarga ega bo‘ladi. Bu yerda har bir faza faqat bir marta bajariladi va natijasi hujjatlanadi. "Kaskad", ya’ni pog‘ona nomi (ingl.: WaterfaU Model) fazaning kaskad ko‘rinishidagi tanlab olingan grafik tasawuridan kelib chiqadi. Agar qaysidir fazada nimadir noto‘g‘ri ketsa, unda sodda modelning kengaytirilishi (qaytuvchi kaskad modeli) bitta pog‘ona yuqorida xatoni bartaraf qilish mumkin bo‘lishi uchun qadamba- qadam kaskadning "yuqorisiga harakat qilish" imkonini beradi. Kaskad modelidan asosan rejalashtirish fazasida talablar, natijalar va jarayonlar nisbatan aniq bayon qilinadigan joyda foydalaniladi "Kaskad" modeli
Faza Tarkibi / Natijalar
Talablar tahlili (Tizimli tahlil)
Tashkiliy (maxsus) tarkibiy qismlar bayoni va realizatsiya tomonidan ajralish (shuningdek, u daliliy tahlil deb ham ataladi).
|
| |
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR

|
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
|
bet | 38/38 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 0,95 Mb. | | #243559 |
Bog'liq Amaliyot SQL da dasturlashuslubiy ko\'rsatmaFOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
M. H. Aripova, M. H. Qayumova, M. Z. Babamuxamedova. Tizimli dasturiy ta'minot: o'quv qo'llanma. - Т.: TATU, 2016.
Ш. А. Назиров, Р. В. Кабулов, С. К. Уринбоев. Системное программное обеспечение: Методическое пособие для практических занятий. ТУИТ. - Т. : ТАТУ, 2008.
Романов А.А. Конструирование программного обеспечения: учебное пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2016.
Данилкин Ф.А., Сычугов А.А. Конструирование программного обеспечения: учебное пособие. Изд-во ТулГУ, 2010.
Милованов И.В., Лоскутов В.И. Основы разработки программного обеспечения вычислительных систем: учебное пособие. – Тамбов: Изд-во ГОУ
ВПО ТГТУ, 2011.
Patton, Ron. Software Testing: монография / R. Patton. - 2th. ed. - Indiana :
SAMS Publishing, 2006.
Зубкова Т.М. Технология разработки программного обеспечения.
Учебное пособие. — Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2017.
Гагарина Л.Г. Технология разработки программного обеспечения. / Л.Г.
Гагарина, Е.В. Кокорева, Б.Д. Виснадул. – М.: «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2009.
Брауде Дж. Технология разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004.
10.Орлов С.А. Программная инженерия. Учебник для вузов. 5-е издание обновленное и дополненное. – СПб.: Питер, 2016.
11.Фаулер M. Рефакторинг: улучшение существующего кода. - Пер. с англ. - СПб: Символ Плюс, 2003.
Г. А. Лисьев, П. Ю. Романов, Ю. И. Аскеров. Программное обеспечение компьютерных сетей и Web-серверов: учебное пособие / - М. : ИНФРА-М, 2019.
Маккарти, Джим. Правила разработки программного обеспечения: монография / Пер. с англ. - М. ; СПб ; Нижний Новгород : Русс. редакция; Питер, 2007.
|
| |
www.pedagoglar.uz - 26 may 2022 3-to’plam 16-bet Kichik maktab

|
26 may 2022 3-to’plam 16-bet Kichik maktab Pdf ko'rish
|
bet | 174/210 | Sana | 25.01.2024 | Hajmi | 2,85 Mb. | | #145888 |
Bog'liq 26-11-PBwww.pedagoglar.uz
26-son 3 –to’plam may 2022
Sahifa: 203
muvaffaqiyatlarga ega. Matematik testlar tezroq bilim olish uchun imkoniyatdir.
Bunday dasturlar bilan ishlashda to'g'ri javobni topish o'quvchilarni materiallarni
tizimlashtirish, cheklangan ma'lumotlar to'plamida mashqlarni topish qobiliyatini
talab qiladi, bu esa onlayn maktablarda matematikani o'qitishda muhim ahamiyatga
ega. Sinovlarning eng katta qiymati ma'lum ijodiy qobiliyatlarni shakllantirishdan
iborat. Matematika bo'yicha test dasturlarini tuzishda ko'pincha asosiy qo'llab-
quvvatlash va nostandart muammolarni hal qilishda umumiy bilim darajasini
aniqlash va aniqlash maqsadga muvofiqdir.
Modellashtirish dasturlari. Kompyuterni ishlatish, kompyuter simulyatsiyasi
shaklida jismoniy, kimyoviy, biologik, texnik eksperimentlarni o'tkazish, o'quv
vazifasini rasmiylashtirish natijasida olingan matematik modelning xususiyatlarini
o'rganish maqsadga muvofiqdir. Bunday dasturlar chuqurlashtiruvchi va
umumlashtiruvchi
tizimlashtiruvchi
takrorlashning
bosqichlarida
yangi
materiallarni o'rganishda (yangi matematik tushunchalarni joriy etishning
maqsadga muvofiqligini ko'rsatadigan amaliy vazifalar) qo'llanilishi mumkin.
Modellashtirish dasturlari bilan ishlashda onlayn maktabdagi yuqori sinf
o'quvchisining jarayon parametrlarini o'zgartirish orqali kompyuter simulyatsiyasi
jarayonini boshqarish imkoniyati muhimdir. Bu o'quvchilarning tadqiqot
ko'nikmalarini rivojlantirishga yordam beradi, ijodiy vazifalar bilan ishlashda
mustaqil qaror qabul qilishni rag'batlantiradi va ushbu dasturni a'nanaviy darslarda
ham foydalanish uchun tadbiq etish mumkin. Koronavirus CoVid-19 kasalligi
tufayli yurtimizda 16-martdan barcha ta'lim muassasalariga ta'til e'lon qilindi.
O'quvchilar uchun barcha fanlarni 4-Chorak davomida o'zlashtirishi uchun karantin
davrida "ONLINE MAKTAB" loyihasi Xalq ta'limi vazirligi tomonidan karantin
davrida o'quvchilarning ta'lim olishi uchun ishlab chiqilgan online videodarslar
majmuidir, Vazirlik tomonidan biriktirilgan malakali o' qituvchilar videodarslarni
olib borishyapti. Ualar barcha fanlardan to'liq darsning faqat darsning asosiy
qismini o'tib berishyapti. Qolgan o'qituvchilar ijtimoiy tarmoqlar yoki Klasscom.uz
portal orqali o'quvchilarni baholab borishmoqda. Xulosa qilib aytadigan bo'lsak,
XXI asrda nafaqat matematika barcha banlarda axborot texnologiyalarining o'rni
|
| |
Nazorat savollari - Telekommunikatsiya tarmoqlariga texnik xizmat

59
8. Magnitooptik
hodisa
(Faradey
effekti)ning
mohiyatini
tushuntiring.
9. Yorug‗lik
nurlanishini
modulyasiyalash
maqsadida
qo‗llaniladigan
fotoo‗tkazuvchanlik,
fotoxrom
va
fotokristalik
hodisalarning mohiyatini tushuntiring.
10. Optik modulyator qurilmasiga ta‘rif bering.
11. Optik modulyatorning qanday xillari mavjud?
12. Ish mexanizmining xususiyatlariga ko‗ra
optik modulyatorlar
qanday guruhlarga ajratiladi?
13. Elektrooptik
modulyatorning
tuzilishi
va
ish
prinsipini
tavsiflang.
14. Elektrooptik modulyator qanday parametrlar bilan tavsiflanadi?
Ularga ta‘rif bering.
15. Elektrooptik modulyatorning afzalliklari va kamchiliklari
nimada?
16.
Max-Sender
interferometri
sxemasidan
foydalanishga
asoslangan elektrooptik modulyatorning
tuzilishi va ish prinsipini
tavsiflang. Bu turdagi modulyatorning afzalliklari nimada?
17. Akustooptik modulyatorning tuzilishi va ish prinsipini
tavsiflang. Bu turdagi optik modulyatorning kamchiliklari nimada?
18. Magnitooptik modulyatorning tuzilishi va ish prinsipini
tavsiflang. Bu turdagi optik modulyatorning kamchiliklari nimada?
19. Yupqa pardali optik modulyatorlarning hajmiy modulyatorlardan
afzalliklari nimada?
20.
Yarim
o‗tkazgichli
elektrooptik
modulyatorlarning
ish
mexanizmlari qanday jarayonlardan foydalanishga asoslangan. Bu turdagi
optik modulyatorlarning afzalliklari nimada?
Shaxsning xulq-atvorini motivatsiyalash va rag’batlantirish metodlariga doir amaliy topshiriqlar

Shaxsning xulq-atvorini motivatsiyalash va rag’batlantirish metodlariga doir amaliy topshiriqlar
1-topshiriq. Qaysi guruhda rag’batlantirish metodlari to’g’ri tasnif etilgan?
1. Hikoya, tushuntirish, hikoya, namuna
2. Rag’batlash, jazolash, musobaqa, sub`ekti-pragmatik
3. Mashq, rag’batlash, o’rgatish, talab, topshiriq berish
4. Suhbat, ogohlantirish, tarbiyalovchi vaziyat, nazorat
2-topshiriq. Quyida keltirilgan rag’batlantirish metodlariga izoh yozing.
Koyish –
Maqtash –
Taqdirlash –
Ta`qiqlash –
Tahsinlash –
Tergash –
Uyaltirish –
Shavqlantirish –
3-topshiriq. Quyidagi vaziyatlar bilan tanishing va ularni hal eting.
1- vaziyat. Sinf rahbari o’quvchilarning darslarga yaxshi tayyorgarlik ko’rib kelishi va yuqori o’zlashtirishga erishish maqsadida o’quvchilarga hafta davomida kim ko’p “a`lo” va “yaxshi” baho olsa, bayroqcha o’sha o’quvchiga taqdim etilishi hamda bir hafta davomida uni o’zi bilan birga olib yurishi mumkinligini aytdi.
O’qituvchi qaysi tarbiya metodini qo’llamoqda? Mazkur metodni qo’llash orqali erishiladigan ijobiy va salbiy natijalarni tahlil eting.
2-vaziyat. Sinf o’quvchilaridan biri doim ertalab darsga kechikib keladi. Bunga odatlanib qolish yomon ekanligi qanchalik tushuntirilmasin, u bu odatini tashlamadi.
O’qituvchi qanday yo’l tutish orqali o’quvchini bunday salbiy odatni tashlashiga erishish mumkin? Qaysi tarbiya metodlarini qo’llash orqali bunga erishish mumkin?
MUSTAQIL ISH UCHUN TOPSHIRIQLAR
PEDAGOGIK VAZIYATNI YECHING
Sinf t o ‘polon, chang , o ‘quvchilar darsga tayyor emas .
— O' t i r ing. Navba tchi o ‘qi tuvchi lar xonas ig a bori b , u yerdag i
shkafdan xarita olib kelsin, — dedi o'q ituvc h i sinfga muroja a t qilib.
Shunda bi r necha o ‘g ‘il bola eshik tomo n otildi.
— Qayoqqa, qayoqqa! Bi ttangiz boring.
— Ikkaiamiz borib kelsak maylimi? — o ‘quvchi jovidan qichqi rdi.
— Ha, mayli, faqat tezroq.
— Men ham ular bilan boray, — dedi yana bir o ‘quvchi joyidan
turib.
— Yo ‘q! Men faqat ikki o'rtog ' i n gizga ruxsat berdim.
— Axir siz bir o dam boradi degandingiz-ku? — dedi uchinchi b o ‘lib
turgan bola arazlagan holda .
— Shovqinni to'xt a ting . Uyga ber ilgan vazifani tekshi r amiz.
— Kim javob beradi? — dedi o ' q i tuvchi.
Shunda butun s i n f t inchib, h amma jim ib qoldi.
|
O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw ministrligi - bet 151

2-topshiriq. Kasb-hunar kollejlarida talabning qaysi shakllarini qo’llashni tavsiya etish mumkin? Ularni qo’llanish xususiyatiga ko’ra “+”, “-” ishoralaridan foydalaning.
Talab
|
Buy-ruq
|
Masla-hat
|
Ishora berish
|
Qo’rqi-tish
|
O’yin
|
Ishonch
|
Ilti-mos
|
E`ti-rof etish
|
Muho-kama qilish
|
Bevosita
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Bilvosita
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3-topshiriq. Nuqtalar o’rniga kerakli so’zni topib qo’ying.
O’rgatish – bu jadal bajariladigan ...
O’rgatishdan foydalanishda ... aniq tasavvurlar hosil qilish kerak.
O’rgatish metodini qo’llashdan avval ... qanday bajarishni ko’rsatish zarur.
O’rgatish doimiy ... talab etadi.
O’rgatishni ... shaklida tashkil etish yaxshi samara beradi.
Nuqtalar o’rnini to’ldirishda quyidagi so’zlardanfoydalanish mumkin: 1) o’yin;
2) harakatlar; 3) nazorat; 4) mashq; 5) tarbiya maqsadi
4-topshiriq. Chizmani to’ldiring.
1. ......................................................................
Tarbiyalovchi vaziyatni muvafaqqiyatli 2. ......................................................................
qo’llash quyidagilarni talab etadi:
.......................................................................
.......................................................................
5. .........................................................................
5-topshiriq. Quyidagi muammoli vaziyatlar bilan tanishing va ularni hal eting.
1-muammoli vaziyat. O’qituvchining hikoyasidan: “O’g’lim qorong’ulikdan va balandlikdan qo’rqadi. Men imkon boricha uni ana shu qo’rquvni yenga oladigan sharoitga qo’yaman: gohida ob-havo qandayligini bilib kelish uchun hovliga, gohida esdan chiqqan narsani olib kelish uchun qorong’u xonaga yuboraman. O’yin paytlari ayrim vaqtda chuqurlikka sakraymanda: daraxtning hov anavi navdasini olib ber. Uni emas, narigi yuqoridagisini deyman...”
O’qituvchi tarbiya jarayonida qaysi metoddan foydalanmoqda? Mazkur yo’l orqali natijaga erishish mumkinmi?
2-muammoli vaziyat.
Dars boshlanishidan avval o’qituvchi yerda g’ijimlangan qog’oz parchasi yotganini ko’rib, bir o’quvchidan qog’ozni olib, axlat qutisiga tashlashni so’radi. O’quvchi o’rnidan turmasdan, qog’ozni u tashlamaganligi sababli uni olmasligini ma`lum qildi.
O’qituvchi mazkur vaziyatda qanday yo’l tutishi kerak? Qaysi tarbiya metodini qo’llash orqali vaziyatni ijobiy hal etish hamda guruhni hayratlantirish mumkin?
|
tensorflow.image.decode_image

|
tensorflow.image.decode_image
|
bet | 87/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024tensorflow.image.decode_image har qanday turdagi tasvirni dekodlashi mumkinligi sababli, siz boshqa ikkita dekodlash funksiyasi bilan nima uchun bezovtalanayotganimizni qiziqtirgan bo‘lishingiz mumkin. Buning sabablaridan biri shundaki, siz faqat ma’lum tasvir formatlaridan foydalanishni xohlashingiz mumkin, bu holda faqat formatga xos dekodlash funksiyasidan foydalanish samaraliroq va kod ravshanligi uchun yaxshiroqdir.
Yana bir sabab, tensorflow.image.decode_image GIF dekodlashni qo‘llab-quvvatlaydi, natijada (kadrlar soni, balandlik, kenglik, kanallar) chiqish shakli paydo bo‘ladi. Funksiya turli shakldagi ma’lumotlarni qaytarishi mumkinligi sababli, biz buni qila olmaymiz. Tasvir hajmini tensorflow.image.resize_images bilan o‘zgartirishimiz kerak bo‘lganda tensorflow.image.decode_image dan foydalaning (keyingi bo‘limga qarang).
Oldingi bo‘limda biz tasvirlarni talqin qilishni muhokama qildik. Agar biz faqat qiymatlarni (oldingi kodga qarang)dekodlash funksiyalaridan biri uchun kerakli argument sifatida o‘tkazsak, biz xom tasvir ma’lumotlarida ko‘rsatilgan talqindan foydalanamiz. Odatda buni qilish yaxshi, lekin ba’zida biz piksellar uchun ma’lum bir formatdan foydalanishni xohlaymiz.
Bu kanallar kalit so‘z argumenti orqali dekodlangan tasvirning piksel formatini o‘zgartirishimiz mumkin. Kanallar argumenti bitta piksel uchun butun sonlar sonini ifodalaydi. Kanallar uchun birlamchi qiymat 0 dir, ya’ni dekodlash funksiyasi dastlabki ma’lumotlardan ko‘rsatilgan talqindan foydalanadi. Kanallarni 1 ga o‘rnatish kulrang rangdagi tasvirni, kanallarnini esa 3 ga o‘rnatish RGB tasvirini belgilaydi. PNG rasmlari uchun biz RGBA rasmlariga mos keladigan kanallarni 4 ga oʻrnatishimiz mumkin. Kanallarni 2 ga o‘rnatish noto‘g’ri.
Ba’zan, biz ma’lumotlarni ko‘paytirish uchun tasvir hajmini o‘zgartirishimizga to‘g’ri keladi. Piksel ma’lumotlarining o‘lchamini o‘zgartirish uchun biz foydalanadigan funksiya tensorflow.image.resize_imagesdir. U ikkita talab qilinadigan argumentni oladi: asl tasvirning dekodlangan maʼlumotlari va tasvirning yangi oʻlchami, bunda yangi_balandlik va yangi_kenglikni ifodalovchi ikkita butun sondan iborat kortej/roʻyxat. buyurtma.
def decode_image(filename, image_type, resize_shape, channels):
value = tensorflow.io.read_file(filename)
if image_type == 'png’:
decoded_image = tensorflow.image.decode_png(value, channels=channels)
elif image_type == 'jpeg’:
decoded_image = tensorflow.image.decode_jpeg(value, channels=channels)
else:
decoded_image = tensorflow.image.decode_image(value, channels=channels)
if resize_shape is not None and image_type in ['png’, 'jpeg’]:
decoded_image = tf.image.resize(decoded_image, resize_shape)
return decoded_image
|
| |
Matplotlib asoslari - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 83/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Matplotlib asoslari
Matplotlib - bu ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun kutubxona. Ushbu kutubxonani bog’laymiz.
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
Jupyter Notebook joyida chizishni qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu rejimni faollashtirish uchun %matplotlib inline sehrli buyrug’idan foydalaning.
Plotlarni chizish uchun matplotlib paketidan import qilingan plt obyekti ishlatiladi.
Chizishdagi birinchi qadam tuval yaratishdir. Bu quyidagicha amalga oshiriladi. figsize parametri tuval o‘lchamini dyuymlarda belgilaydi. Parametrlar kortej sifatida uzatiladi. Raqamlar kasr bo‘lishi mumkin.
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
Shundan so‘ng, biz boltalarni qo‘shamiz, egri chiziqlar quramiz va tuvalga afsonani qo‘llaymiz.
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
axes = fig.add_axes([0,0,1,1]) # uchun to‘rtburchaklar yarating ro‘yxat shaklida grafikalar tuzish [left, bottom, width, height]
axes.plot(x, x**2, 'r') # qizil tuvalga birinchi egri qo‘shing
axes.plot(x, x**3, 'b*--') # boshqa turdagi markerlar bilan ko‘k tuvalga ikkinchi egri qo‘shing
axes.set_xlabel('x') # x o‘qi nomini qo‘shing
axes.set_ylabel('y') # y o‘qi nomini qo‘shing
axes.set_title('Hello proglib’) # butun grafik nomini qo‘shing
axes.legend([r'$x^2$', r'$x^3$'], loc=0) # afsonani qo‘shing
plt.show() # grafikni ekranga chiqaring
6.2.9-rasm.Egri chiziq dasturi natijasi
Ikkita grafikni qurish natijasi
Paket sizga grafiklar oilalarini yaratishga imkon beradi.
1. Grafik ichidagi grafik. Qurilish sxemasi avvalgi misoldagi kabi mutlaqo bir xil.
fig = plt.figure()
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # asosiy jadval
axes2 = fig.add_axes([0.2, 0.5, 0.4, 0.3]) # ichki grafik. Uning o‘lchami kichikroq, raqamlar figsize ulushini ko‘rsatadi
# Asosiy jadval
axes1.plot(x, x**2, 'r')
axes1.set_xlabel('x')
axes1.set_ylabel('y')
axes1.set_title("Men tashqi grafikman")
# Ichki jadval
axes2.plot(x**2, x, 'b’)
axes2.set_xlabel('y')
axes2.set_ylabel('x')
axes2.set_title("Men ichki grafikman")
plt.show()
6.2.10-rasm.Grafik ichidagi grafik dastur natijasi
|
| |
Grafikda grafik chizish - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 84/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Grafikda grafik chizish
2. Grafiklar oilasi. Bunday holda, tuval subplots() usuli bilan yaratiladi, uning parametri raqamlar to‘plami, u nechta gorizontal va vertikal grafiklarni o‘z ichiga oladi. Bu uchta grafikdan bir qatorni quraylik.
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(16, 5))
for pow, ax in enumerate(axes):
ax.plot(x, x**(pow + 1), 'b’)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title(f'$y = x^{pow + 1}$', fontsize=18)
fig.tight_layout() # avtomatik ravishda barcha grafikalarni Tuval hajmiga moslashtiradi
6.2.11-rasm. Avtomatik ravishda barcha grafikalar dasturi natijasi
Grafiklar oilasi. Ushbu har bir tuval yorlig’i LaTeX formulalaridan foydalanadi
Matplotlib statistik chizmalarni yaratish uchun javob beradi. Bu juda katta maydon, ammo keling, erkaklar va ayollar uchun yosh bo‘yicha yo‘lovchilar taqsimotining gistogrammasini tuzamiz. Biz ma’lumotlar bilan bir xil titanik ma’lumotlar to‘plamidan foydalanamiz .
fig = plt.figure()
axes = fig.add_axes([0.0, 0.0, 1.0, 1.0])
bins = 20 # ustunlar soni
index = np.arange(bins) # 0 dan bins - 1 gacha ro‘yxat yarating
axes.hist(data[data['sex'] == 'male’]['age’].dropna(), bins=bins, alpha=0.6, label=' Erkaklar ') # tuvalga erkaklar o‘rtasida yosh taqsimotining gistogrammasini qo‘shing
axes.hist(data[data['sex'] == 'female’]['age’].dropna(), bins=bins, alpha=0.6, label="Ayollar") # tuvalga ayollar o‘rtasida yosh taqsimotining gistogrammasini qo‘shing
axes.legend() # afsonani qurish
axes.set_xlabel(' Yoshi ', fontsize=18)
axes.set_ylabel(' Miqdori ', fontsize=18)
axes.set_title('Insonning jinsi bo‘yicha yosh taqsimoti ', fontsize=18)
plt.show()
6.2.12-rasm. Taqsimotining gistogrammasi
Xulosa:
Xulosa qilib aytganda, ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish vazifalarida Python va Machine Learning-dan foydalanish kontekstida ko‘rib chiqilgan asosiy fikrlar va xulosalarni umumlashtirish mumkin. Bu erda mumkin bo‘lgan xulosa:
Ushbu asarda ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish maqsadida mashinali o‘qitish sohasida Python dasturlash tilidan foydalanishga kirish kiritildi. Biz Python-da ma’lumotlarni samarali qayta ishlash uchun pandas va NumPy kabi asosiy kutubxonalarni qo‘llashni ko‘rib chiqdik, bu esa ma’lumotlarni keyingi tahlil qilish uchun tayyorlashda muhim rol o‘ynaydi.
Scikit-learn Machine Learn kutubxonasi yordamida bashoratli modellarni yaratishga alohida e’tibor qaratildi. Turli xil mashinalarni o‘rganish algoritmlaridan foydalanish ma’lumotlarni bashorat qilish va tahlil qilish muammolarini samarali hal qilishga imkon beradi.
Xulosa qilib aytganda, Python va mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish tadqiqotchilar va ma’lumotlar mutaxassislari uchun tahlil qilish, qayta ishlash va bashorat qilish uchun keng imkoniyatlarni ochib beradi, bu esa ushbu texnologiyani zamonaviy ma’lumotlarni tahlil qilish dunyosida muhim vositaga aylantiradi.
|
| |
Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish

|
Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish
|
bet | 141/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 11.2.Python-da avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqish usullari va algoritmlarini ko‘rib chiqish
Python o‘zining moslashuvchanligi, keng kutubxonalar to‘plami va ko‘plab algoritmlar va usullarni qo‘llab-quvvatlashi tufayli avtomatik boshqaruv tizimlarini ishlab chiqishda keng qo‘llaniladi. Python-da bunday tizimlarni ishlab chiqishda qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan ba’zi usullar va algoritmlarning umumiy ko‘rinishi:
Proportsional integral differentsial (PID) kontrollerlar:
Kutubxonalar: python-control, PID (uchinchi tomon to‘plami)
Foydalanish misoli:
from pid import PID
pid_controller = PID(Kp=1.0, Ki=0.1, Kd=0.01)
pid_controller.setpoint(25.0)
while True:
current_temperature = get_current_temperature()
control_signal = pid_controller(current_temperature)
apply_control_signal(control_signal)
Parametrlarni avtomatik tanlash uchun optimallashtirish usullari:
Kutubxonalar: scipy.optimize, DEAP (Evolutionary Algorithms in Python)
Foydalanish misoli:
from scipy.optimize import minimize
def objective_function(parameters):# Optimallashtirish kerak bo‘lgan xususiyat
# Masalan, boshqaruv tizimidagi xatolarni minimallashtirish
initial_guess = [0.1, 0.01, 0.001]
optimized_parameters = minimize(objective_function, initial_guess, method='BFGS').x
Boshqarish uchun mashinali o‘qitish:
Kutubxonalar: scikit-learn, TensorFlow, Pwtorch
Foydalanish misoli:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# O‘qitish uchun ma’lumotlarni tayyorlash
features, labels = prepare_training_data()# Mashinali o‘qitish modelini yaratish va o‘qitish
model = RandomForestClassifier()
model.fit(features, labels)# Bashorat qilish va qaror qabul qilish
prediction = model.predict(new_data)
Qoidalarga asoslangan mantiq:
Boshqarish uchun oddiy qoidalar yoki shartlar
Foydalanish misoli:
current_temperature = get_current_temperature()
if current_temperature < 25:
apply_heat()
elif 25 <= current_temperature <= 30:
maintain_current_state()
else:
activate_cooling()
|
| |
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 ‘Z IN I -O ‘ZI TARBIYALASHNI VARQARORLASHTIRISH

|
O ‘Z IN I -O ‘ZI TARBIYALASHNI VARQARORLASHTIRISH
|
bet | 153/179 | Sana | 27.06.2024 | Hajmi | 3,07 Mb. | | #265905 |
Bog'liq O`zbekstan respublikasi joqari ha`m orta arnawli bilimlendiriw mO ‘Z IN I -O ‘ZI TARBIYALASHNI VARQARORLASHTIRISH
2-vaziyat
Sherzodning xulq-atvori og‘ir edi. U qaysarligi, haddan ortiq g‘ururliligi, dilozorligi bilan ajralib turardi. Uning darsdan qochishi deyarli har kuni takrorlanadigan bo'ldi.
An’anaviy choralar: ogohlantirishlar, talablar, takliflar, jazolash, parallel sinfga o ‘tkazish va boshqalar natija bermadi. Sherzodni maktabdan haydashga yoki internat-maktabga o‘tkazishga pedagoglaming ko'ngli bormasdi, chunki o‘smiming aqli ravshan edi. 0 ‘zining ana shu xulqatvori bilan u deyarli barcha fanlardan ulgurar edi. Sinfdoshlari ustidan qo‘pol hazil qilib kular edi. Uning qo‘polligi pedagoglar va sinfdoshlari bilan ziddiyatga olib keldi.
Sherzodga tarix fanidan dars beruvchi maktab direktori uni yaqindan tanir edi, ikkinchi chorak boshida u xonasiga o‘smirni chaqirib, uning oldiga yozgi oromgohga yo‘llanmani qo‘ydi.
- Yo‘llanma juda qimmat turadi, biroq bu yo‘llanmani sen bepul olasan. Tayyorlanishing uchun 2 kun muhlat beraman. To‘g‘risini aytsam, bu yo‘llanmani maktabning eng a ’lochi o‘quvchisiga topshirishim shart, lekin uni senga beryapman. Mana, senga berilgan tavsifnomani o‘qi.
Sherzod uni diqqat bilan o ‘qiy boshladi, lekin har bir jumladan keyin uning quloqlari qizara boshladi.
— Sen ushbu tavsifnomaga rozimisan? 0 ‘smir boshini egdi va “yo‘q” , deb g'o‘ldiradi.
— Ha, sen haqsan unda sen qanday bo'lishing kerakligi aytilgan. Men buni nima uchun qilayapman? Hozir tushuntirib beraman. Sen menga juda yoqasan, sen aqlli va kuchli yigitsan. Shuning uchun men senga kech bo‘lmasdan o'zingni o ‘zgartirishga imkoniyat bermoqchiman, bu narsa yangi shart-sharoitda osonroq boladi. U yerda seni hech kim tanimaydi va sen o'zingni eng yaxshi tomondan namoyon qiiishing mumkin. Albatta, men senga ishonib o ‘zimni hurmatimni, obro'yimni balki lavozimimni xavf-xatarga qo‘yyapman. Shuning uchun agarda sen quyushqondan chiqsang va ahmoqona qiliq qilsang — bu xiyonat hisoblanadi. Va yana esda tut: bu haqda maktabda hech kim bilmasligi kerak, bu mening va sening o‘rtamizdagi sir boiib qolsin.
O‘qituvchilar bilan esa o ‘zim gaplashaman. Sherzod kalovlangan holda turardi.
O‘smimi vokzalda kuzatayotib, direktor Sherzodni quchoqlab shunday dedi:
— Men senga ishonaman va xiyonatni amalga oshirmaysan, deb umid qilaman.
10 kundan keyin Sherzoddan direktor nomiga birinchi xat keldi:«Bir hafta ham o ‘tdi. Men biror marta ham nojo‘ya ish qilmadim».
Lagerdan kelishdan sal oldinroq direktor Sherzoddan yana bir xat oldi. U oldingi xatidan keskin farq qilar edi. U shunday deb yozgan edi: «Abdulla Rustamovich, men har kuni o‘zim bilan o ‘zim kurashaman va o'zgarishga harakat qilyapman: Men sizga xiyonat qilmayman».
Bu qat’iy qarorlar o ‘z kuchini yo‘qotmadi, Sherzod maktabga kelganda butunlay boshqa odamga aylangandi. So'zsiz, u o'zgargan, o'zini tutib olgan.
|
| |
Akustooptik modulyatorlar

56
Akustooptik modulyatorlar etarli darajada oddiy va ishonchli
qurilmalardan
hisoblanadi.
Shunga
qaramasdan
ular
muayyan
kamchiliklarga ham egalar. Bu kamchiliklar quyidagilardan iborat:
- uzatish funksiyasining nochiziqligi;
- modulyasiya chuqurligining modulyasiya chastotasining
ortishi bilan kamayishi. Bu hol ulardan yuqori
tezlikli modulyasiyalash
sxemalarida foydalanishni chegaralaydi;
-
modulyasiyalangan
lazer
nurlanishi
chastotasining
modulyasiyalovchi akustik chastota kattaligi qadar siljishi;
-
difraksiyalangan
va
tushuvchi
yorug‗lik
tutamlari
intensivliklarining
nisbati
bilan
aniqlanadigan
difraksiya
samaradorligining unchalik katta emasligi (bu samaradorlikni akustik
signal quvvatini oshirish hisobigi ta‘minlash mumkin).
Magnitooptik modulyatorlar
Modulyatorlarni tayyorlash
uchun magnitooptik moddalardan,
masalan, ferritgranat yoki uch bromli xromlardan ham foydalapnish
mumkin.
Magnitooptik modulyatorlarning ish prinsipi Faradey effektidan
foydalanishga asoslangan. Bu effektning mohiyati yorug‗lik nurlanishi
magnit maydoniga joylashtirilgan aktiv muhit bo‗yicha tarqalishi
jarayonida uning qutblanish tekisligi buriladi. Tahlillagich qutblanish
yo‗nalishi
o‗zgarishlarining amplituda o‗zgarishlariga
aylanishini
ta‘minlaydi.
5.4-rasm. Magnitooptik modulyatorning tuzilish sxemasi: 1 –aktiv muhit
(magnitooptik modda); 2 – induksiyalovchi g‗altak; 3 – qutblagich; 4 –
tahlillagich (analizator).
57
Biroq magnitooptik modulyatorlarning tezkorligi elektrooptik
modulyatorlarga nisbatan ancha past. Ularning chegaraviy chastotasi 104
Gs dan oshmaydi. Bundan tashqari, magnitooptik modulyatorlarni
boshqarish uchun katta kuchlanganlikka ega bo‗lgan magnit maydoni talab
etiladi. Modulyasiya chuqurligining kamligi
va optik nurlanishning
magnitooptik
moddalardagi
kuchli
yutilishi
ham
magnitooptik
modulyatorlarning qo‗llanishini cheklovchi omillardan hisoblanadi.
https://www.youtube.com/watch?v=IbyPWn1eK

|
https://www.youtube.com/watch?v=IbyPWn1eK
|
bet | 99/147 | 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
Ishlab chiqarishamaliyotidan
O‘QUV DASTURI
Kvalifikatsiya(lar) nomi:
O‘quvrejadagitartibraqami:
Ajratilgan soat:
4. Avtomobil elektr va elektron jihozlariga texnik xizmat ko‘rsatish bo‘yicha elektrochilangar
3.4.7
216
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.
|
| |
Ma’lumotlar to‘plami - Image Recognition

|
Image Recognition
|
bet | 88/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Ma’lumotlar to‘plami
Odatda biz tasvir bilan bog’liq vazifalarni bajarganimizda, biz katta hajmdagi tasvir ma’lumotlari bilan shug’ullanamiz. Bunday holda, barcha tasvirlarni saqlash uchun TensorFlow ma’lumotlar to‘plamidan, ya’ni tensorflow.data.Datasetdan foydalanish yaxshidir. Biz from_tensor_slices funktsiyasidan foydalanib ma’lumotlar to‘plamini yaratishimiz mumkin.
Dataset sinfi barcha tasvir fayllari bilan vazifalarni bajarishni oson va samaraliroq qiladi. Tasvir fayllari bilan ma’lumotlar to‘plamini yaratganimizdan so‘ng, har bir fayl tarkibini foydalanish mumkin bo‘lgan piksel ma’lumotlariga dekodlashimiz kerak bo‘ladi. decode_image funksiyasi bitta rasm fayllari uchun ishlaganligi sababli, ma’lumotlar to‘plami ob’ektining map funksiyasidan foydalanishimiz kerak bo‘ladi. maʼlumotlar toʻplami.
Xarita funktsiyasining chiqishi yangi ma’lumotlar to‘plami bo‘lib, har bir element endi asl tasvir faylidan tegishli piksel ma’lumotlariga aylantiriladi. Biz har bir rasm faylini qo‘lda aylantirish uchun for loopidan ko‘ra xaritadan foydalanamiz, chunki xarita fayllar bo‘ylab parallel ravishda tasvirni dekodlashni amalga oshiradi va bu uni yanada samaraliroq hal qiladi.
import tensorflow as tf
def get_dataset(image_paths, image_type, resize_shape, channels):
filename_tensor = tf.constant(image_paths)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(filename_tensor)
def _map_fn(filename):
decode_images = decode_image(filename, image_type, resize_shape, channels=channels)
return decode_images
map_dataset = dataset.map(_map_fn) # we use the map method: allow to apply the function _map_fn to all the
# elements of dataset
return map_dataset
Iterator
Ma’lumotlar to‘plamidan dekodlangan tasvir ma’lumotlarini olishimiz mumkin bo‘lgan usul tensorflow.data.Iterator orqali. Biz ma’lumotlarni olish uchun ishlatiladigan keyingi element tensorini olish uchun get_next funksiyasidan foydalanamiz.
def get_image_data(image_paths, image_type, resize_shape, channels):
dataset = get_dataset(image_paths, image_type, resize_shape, channels)
iterator = tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset)
next_image = iterator.get_next()
return next_image
Ijro
Endi biz barcha qadamlarni bir joyga to‘plab, uni futbol_to‘pi rasmiga qo‘llasak, biz quyidagilarga erishamiz:
7.1.2-rasm.Dastur natija oynasi
Bunday holda, ma’lumotlar to‘plami faqat bitta rasmdan iborat. get_image_data chiqishi 1980x1710x3 oʻlchamdagi massivdir, chunki u 1980x1710 pikselli RGB rasmidir. Keyin bizda har bir pikselning qiymati bor.
Ma’lumotlar to‘plamimizning barcha tasvirlari uchun ushbu ishlov berish bosqichini bajarganimizdan so‘ng, keyingi qadam ba’zi naqshlarni, ob’ektlarni, hodisalarni tanib olishni o‘rganish uchun neyron tarmog’imizni yaratish va uni ma’lumotlar to‘plamimiz bilan ta’minlashdir
|
| |
Python yordamida mashina o‘rganishda tasvirni qayta ishlashni qo‘llash

|
Python yordamida mashina o‘rganishda tasvirni qayta ishlashni qo‘llash
|
bet | 89/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Python yordamida mashina o‘rganishda tasvirni qayta ishlashni qo‘llash
Sayohatning ushbu qismida biz tasvirimizdan xususiyatlarni qanday olishimiz va bu xususiyatlardan Machine Learning modelimiz xususiyatlari sifatida foydalanishimiz mumkinligini muhokama qilamiz. Bizning holatimiz uchun biz tasniflash qilamiz.
Muhokama davomida biz quyidagi kutubxonalardan foydalanamiz.
# Basic imports
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Image Processing
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.morphology import opening
from skimage.measure import label, regionprops
from skimage.filters import threshold_otsu
Xususiyatlarni chiqarish
Ushbu xususiyatlarni namunali rasmda olish uchun quvur liniyasini yaratish orqali ushbu usulni qo‘llaymiz. Bizning misolimiz uchun biz quyidagi rasmdan foydalanamiz.
# Load the image
img = imread('TS_midnights.jpg’)[:, :, :3]
# Plot the image
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(5, 5))
ax.imshow(img)
ax.set_title("Midnights Album Cover")
ax.set_axis_off()
plt.show()
7.1.3-rasm. Xususiyatlarni chiqarish
Ushbu rasmning xususiyatlarini matn sarlavhasida aniqlaymiz.
# Preprocess image by grayscaling and binarizing
image_gs = rgb2gray(img[100:180, 120:400, :3])
thresh = threshold_otsu(image_gs)
image_bw = image_gs < thresh
image_clean = image_bw.copy()
# Image cleanining through morphological operation
image_clean = image_bw.copy()
image_clean = opening(image_clean)
# Get the properties of objects
image_labels = label(image_clean)
image_props = regionprops(image_labels)
# Plot the image
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 5))
ax[0].imshow(image_bw, cmap='gray')
ax[0].set_title("Cut-out text in Midnights Album")
ax[0].set_axis_off()
ax[1].imshow(leaf_props[0].image, cmap='gray')
ax[1].set_title("Text M in the Title")
ax[1].set_xticks([])
ax[1].set_yticks([])
ax[1].set_xticklabels([])
ax[1].set_yticklabels([])
plt.show()
# Print out the properties of this letter
print(f'Area: {image_props[0].area:.2f}')
print(f'Perimeter: {image_props[0].perimeter:.2f}')
print(f'Bounding Box Area: {image_props[0].bbox_area:.2f}')
print(f'Convex Area: {image_props[0].convex_area:.2f}')
print(f'Eccentricity: {image_props[0].eccentricity:.2f}')
print(f'Major Axis Length : {image_props[0].major_axis_length:.2f}')
print(f'Minor Axis Length: {image_props[0].minor_axis_length:.2f}')
print(f'Solidity: {image_props[0].solidity:.2f}')
7.1.4-rasm.Midnights oynasi
Area: 934.00
Perimeter: 268.57
Bounding Box Area: 1332.00
Convex Area: 1328.00
Eccentricity: 0.48
Major Axis Length : 46.44
Minor Axis Length: 40.79
Solidity: 0.70
Ushbu xususiyatlardan mashinali o‘qitish modelining xususiyatlari sifatida foydalanib, biz tasniflashimiz mumkin. Hozircha bu ahamiyatsiz, chunki biz ushbu rasmda hech narsani tasniflamaymiz.
|
| |