nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
Z Marią Tarlagą rozmawia Stanisław Kotowski

|
Z Marią Tarlagą rozmawia Stanisław Kotowski
|
bet | 16/54 | Sana | 22.07.2021 | Hajmi | 0,82 Mb. | | #15538 |
Z Marią Tarlagą rozmawia Stanisław Kotowski
Źródło: Publikacja własna "WiM"
S.K. - Rozmawiam z Marią Tarlagą, niewidomą działaczką zamieszkałą na wsi. Pani Mario, nie miała Pani łatwego życia, jednak potrafiła Pani przezwyciężyć wiele trudności i realizować się w życiu z niepełnosprawnością. Proszę opowiedzieć o swoich doświadczeniach.
M.T. - Najtrudniej jest mówić o sobie, bo cóż ciekawego może być w życiorysie wiejskiego dziecka, które urodziło się jako niewidome?
S.K. - Zależy, jakie to dziecko było. Myślę, że tak mówi Pani ze skromności. Jeżeli okaże się, że w Pani życiu i doświadczeniach nie będzie nic interesującego, rozmowy naszej nie opublikuję.
M.T. - W takim razie spróbuję opowiedzieć o swojej drodze życiowej.
S.K. - To rozumiem. Zatem zaczynajmy.
M.K. - Na świat przyszłam dwunastego marca 1955 roku. Była to wielka radość dla moich rodziców i dziadka, bo w naszej familii rodzili się sami chłopcy. Mój tato miał sześciu braci, pierwszym dzieckiem w mojej rodzinie był też chłopczyk.
S.K. - Proszę, córeczka okazała się szczęściem rodziny.
M.T. - Tak, ale to szczęście nie trwało długo. Rodzice zauważyli, że coś ze mną jest nie tak. Nie chwytałam zabawek, które mi podawali, nie próbowałam chodzić jak inne dzieci. Okazało się, że nie widzę. Zaczęło się szukanie lekarzy, którzy mogli pomóc. Operacja w Krakowie na prawe oko nie udała się, z lewym poszło lepiej. Nie było to wiele, ale widziałam twarze i rozróżniałam kolory.
S.K. - Niewidome dziecko, nikt nie jest przygotowany do radzenia sobie z takimi problemami. Dobrze, że przynajmniej trochę Pani widziała.
M.T. - To jednak nie koniec nieszczęść. Naszą rodzinę dotknęła kolejna tragedia, po krótkiej chorobie zmarł mój brat. Potem mama zachorowała i już nie mogła mieć więcej dzieci.
|
| |
Kurs loyihasi topshirig’i

|
Kurs loyihasi topshirig’i
|
bet | 3/7 | Sana | 23.12.2023 | Hajmi | 377,46 Kb. | | #127399 |
Bog'liq эмткб курс иши услубий курсатма yangi 2Kurs loyihasi topshirig’i
Variant bo’yicha dvigatel quvvatini hisoblash va katalogdan motor tanlash.
Motorning tabiiy mexanik xarakteristikasini hisoblash va qurish.
Motor quvvati va texnik ko’rsatkichlar asosida jamlanma elektr yuritma (yarim o’tkazgichli chastota o’zgartgichi) tanlash.
Yarim o’tkazgichli to’g’irlagichning elementlarini hisoblash va tanlash.
Filtrni hisoblash va tanlash.
Avtonom invertorning elementlarini hisoblash va tanlash.
Avtomatik rostlash tizimini qulaylashtirish.
Tezlik va moment rostlagichlarini hisoblash.
Statik va dinamik xarakteristikalarini hisoblash va qurish.
Kurs loyihasini bajarish bo’yicha metodik qo’llanma
Asinxron motorning statik xarakteristikasini hisoblash
Motorning sinxron tezligini aniqlash:
[ayl/min] (1)
Bu yerda :
f - tarmoq chastotasi.
p - qutblar soni.
Motorning sinxron burchak tezligi:
[rad/s] (2)
Statik quvvat:
[Vt] (3)
Pc – aniqlangandan so’ng katalogdan motor quvvati tanlanadi. Motorning pasport ko’rsatkichlari yordamida uning parametrlari hisoblanadi.
Mc - qarshilik momenti.
Motorning nominal burchak tezligi:
[rad/sek] (4)
[ayl/min] (5)
nc – motorning sinxron tezligi;
sn – motorning nominal sirpanishi.
Asinxron motorning nominal stator toki:
[A] (6)
Motorning maksimal ruxsat etilgan toki:
[A] (7)
Asinxron motorning ishga tushirish toki:
[A] (8)
- katalogdan olinadi.
Asinxron motorning nominal momenti:
[Nm] (9)
Asinxron motorning ruxsat etilgan momenti:
|
|
Mrux.et=0,85Мkr [Nm] (10)
Asinxron motorning kritik momenti:
|
|
[Nm] (11)
- katalogdan olinadi.
Asinxron motorning ishga tushirish momenti:
[Nm] (12)
– katalogdan olinadi.
Asinxron motorning nominal sirpanishi:
(13)
Stator chulg’amining nisbiy birlikdagi induktiv qarshiligi:
(14)
Stator chulg’amining induktiv qarshiligi:
[Om] (15)
Stator chulg’amining nisbiy birlikdagi aktiv qarshlklari
(16)
Stator chulg’amining aktiv qarshiligi:
[Om] (17)
Rotor chulg’amining keltirilgan aktiv qarshiligining yig’indisi:
[Om] (18)
Rotor chulg’amining keltirilgan induktiv qarshiligi:
[Om] (19)
Rotor zanjirining keltirilan nominal toki:
[А] (20)
Bu yerda:
[А] (21)
Xk-qisqa tutashuv vaqtida yig’indi induktiv qarshilik .
Magnitlanish zanjirining induktiv qarshiligi:
[Om] (22)
Asinxron motorning nominal momenti:
[N*m] (23)
Asinxron motorning kritik sirpanishi:
(24)
yoki
(25)
Asinxron motorning kritik momenti:
[N*m] (26)
Asinxron motorning ishga tushirish toki:
[А] (27)
|
| |
Elektr yuritmaning statik xarakteritikalarini hisoblash

|
Elektr yuritmaning statik xarakteritikalarini hisoblash
|
bet | 7/7 | Sana | 23.12.2023 | Hajmi | 377,46 Kb. | | #127399 |
Bog'liq эмткб курс иши услубий курсатма yangi 2Elektr yuritmaning statik xarakteritikalarini hisoblash.
Elektr yuritmaning ochiq tizimidagi statik xarakteristikasini hisoblash.
Ochiq tizimda motorning mexanik xarakteristikasining qattiqlik moduli
Elektr yuritmaning nominal yuklanishdagi tezlik tushuvi
(68)
Ruxsat etilgan yuklamada motorning tezlik tushuvi
(69)
Elektr yuritmaning statik xarakteristikasini quydagi formula orqali quramiz:
(70)
UtopT topshiriq signalini maksimum qiymatidan minimum qiymatigacha o’zgartirib statik xarakteristikasini quramiz.
Tezlik tushuvi topshiriq signalining hamma qiymatlarida o’zgarmas bo’lganligi uchun hamma xarakteristikalar bir-biriga
paralell bo’ladi
8-rasm. Elektr yuritmaning ochiq tizimdagi statik xarakteristikasi.
Elektr yuritmaning yopiq tizimdagi statik xarakteristikasini hisoblash
Yopiq tizimdagi motorning mexanik xarakteristikasining qattiqlik moduli
(65)
Elektr yuritmaning yopiq tizimdagi nominal yuklanishdagi tezlik tushuvi
(71)
Elektr yuritmaning yopiq tizimdagi ruxsat etilgan yuklanishdagi
tezlik tushuvi
(72)
Elektr yuritmaning statik xarakteristikasini quydagi formula orqali quramiz
(73)
Elektr yuritmasining yopiq tizimdagi statik xarakteristikalarini quydagi formula orqali quramiz:
9-rasm. Elektr yuritmaning yopiq tizimdagi statik xarakteristikasi xarakteristikasini qurish.
8-jadval
-
M [Nm]
|
M1=0
|
M2
|
M3
|
M4
|
M5=Mrux.
|
UtopT[В]10В
|
|
|
|
|
|
UtopT[В]10В
|
|
|
|
|
|
UtopT [В] 8В
|
|
|
|
|
|
UtopT [В] 6В
|
|
|
|
|
|
UtopT [В] 4В
|
|
|
|
|
|
Adabiyotlar ro’yxati
1. Гульков Г.И., Петренко Ю.Н., Раткевич Е. Системы автоматизированного управления электроприводами. Учебное пособие. – М.: Новое знание, 2004.
2. Ким Д.П, Теория автоматического управления. Т.2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. В 2-х тт Т:2. – М.: Физматлит, 2004.
3. Москаленко В.В. Системы автоматизированного управления электропривода. Учебник. – М.: Инфра-М, 2004.
4. Саидахмедов С.С. Автоматик бошқариш назариясида замонавий услублар. Ўқув қўлланма.– Т: ТДТУ, 1997. – 30 б.
5. Саидахмедов С.С. Электр юритмаларни автоматик бошқариш тизимлари фани бўйича тест саволлари тўплами. 1 қисм. – Т: ТДТУ,1997.
6. Хашимов А.А., Саидахмедов С.С. Исследование замкнутых систем автоматического регулирования на TSВМ: Методические указания к лабораторным работам по курсу Системы управления электроприводами. –Т: ТГТУ, 1996. – 34 с.
|
| |
Osoba bezrobotna może wykorzystać pieniądze z urzędu na zakup maszyn i urządzeń lub inne wyposażenie przedsiębiorstwa

Osoba bezrobotna może wykorzystać pieniądze z urzędu na zakup maszyn i urządzeń lub inne wyposażenie przedsiębiorstwa.
Jak czytamy w Rzeczpospolitej, środki na podjęcie działalności gospodarczej w wysokości nie większej niż sześciokrotność przeciętnego wynagrodzenia może przyznać bezrobotnemu jednorazowo z Funduszu Pracy starosta (oznacza to starostę powiatu, sprawującego zwierzchnictwo nad powiatowym urzędem pracy). Tak stanowi art. 46 ustawy o promocji zatrudnienia i instytucjach rynku pracy (DzU z 2008r. nr 69, poz. 415 ze zm.).
Dofinansowanie może być przyznane na zakup towarów i usług, w szczególności na:
- zakup środków trwałych, urządzeń, maszyn, materiałów lub towarów,
- usług i materiałów reklamowych,
- pozyskanie lokalu,
- pokrycie kosztów pomocy prawnej, konsultacji i doradztwa dotyczących tej działalności. Bezrobotny może te środki finansowe przeznaczyć tylko na zakup nowych towarów.
A o jakiej maksymalnej kwocie można w tym przypadku myśleć?
Konstrukcja przepisu nie pozwala na to pytanie jednoznacznie odpowiedzieć, ponieważ dotacja ta może co jakiś czas się zmieniać. Jest bowiem wyliczana na podstawie przeciętnego wynagrodzenia. I tak np. w sierpniu 2012 r. mogło to być 21876 zł (600 proc przeciętnego wynagrodzenia 3646 zł). A we wrześniu 20 980 zł (6 x 3496,92). W kolejnych miesiącach może to wyglądać jeszcze inaczej. Jednak, jak widać, jest to dotacja w granicach 20 tys. zł. I taka na pewno przez dłuższy czas pozostanie.
Więcej w Rzeczpospolitej z 6 listopada 2012 r.
aaa
7.4. Kiedy osoba występująca o rentę będzie miała wyliczone świadczenie na korzystniejszych zasadach
|
Uzatmalar - Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechanization of poultry farms

|
Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechanization of poultry farms
|
bet | 7/49 | Sana | 19.12.2023 | Hajmi | 246,9 Kb. | | #123161 |
Bog'liq Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechaniza-hozir.orgUzatmalar. Energiya manbayi bilan mashinaning ish bajaruvchi qismi oralig‘ida joylashib, ulami o‘zaro bogftovchi hamda harakatni talab qilingandek boshqarishga imkon beruvchi mexanizmlar uzatmalar deyiladi.
Mashinasozlikda mexanik, elektrik, pnevmatik va gidravlik uzat- malardan foydalaniladi.
Tasmali, arqonli, friksion uzatmalarda energiya va harakat ishqalanish kuchi hisobiga uzatiladi.
Tishli, zanjirli, chervyakli, vintli, planetar, kardanli va elastik valli uzatmalarda harakat kinematik juft zvenolarining o‘zaro ilashishi orqali uzatiladi.
Gidravlik va pnevmatik (1.6-rasm) uzatmalarda energiya va harakat mos ravishda suyuqlik yoki siqilgan havo vositasida uzatiladi.
Tasmali uzatmalaming eng oddiysi yetaklovchi va yetaklanuvchi shkiv 3 dan va ularga taranglik bilan kiydirilgan tasma 1, 2 dan tuzilgan boTadi. Tasmalar ko‘ndalang kesimining yuzasiga ko‘ra yassi, ponasimon va tishli boTishi mumkin. Tasmaning tarangligi vallar orasidagi masofani o‘zgartirish yoki taranglovchi rolik 5 dan foydalanish orqali ta’minlanadi. O‘zaro perpendikular vallarda harakat uzatishda sxemaga yo‘naltiruvchi roliklar 6 kiritiladi.
Tasmali uzatmaning uzatish soni
,
bu yerda: - yetaklovchi shkiv diametri;
D2 - yetaklanuvchi shkiv diametri.
Yetaklanuvchi val aylanish tezligini rostlash, ya’ni o‘zgaruvchan uzatish sonini olish lozim bo‘lgan hollarda variatorlardan foydalaniladi.
Amalda yassi va ko‘proq ponasimon tasmali variatorlardan foydalaniladi.
Zanjirli uzatma tishli ikkita yulduzcha va ularga kiydirilgan zanjirdan
iborat boiadi. Murakkab konturli zanjirli uzatmalarda bir vaqtda bir necha
valga harakat uzatiladi. Zanjiming tarangligi vallar orasidagi masofani
o‘zgartirish orqali rostlanadi (1.7-rasm).
Zanjirli uzatmaning uzatish soni:
,
n.
bu yerda: ирn2-yetaklovchi va yetaklanuvchi yulduzchalar aylanishlari soni;
zpz2 - yetaklovchi va yetaklanuvchi yulduzcha tishlari soni.
Zanjirli uzatmalar qishloq xo'jaligi mashinalarida, transportda, dastgohsozlikda hamda ko‘tarish-tashish mashinalarida tasmali uzat- malaridan foydalanish yetarli darajada ishonchli bo‘lmagan hollarda ishlatiladi.
|
| |
Funksional sxemalarda asbob va vositalarning shartli

|
Funksional sxemalarda asbob va vositalarning shartli
|
bet | 49/49 | Sana | 19.12.2023 | Hajmi | 246,9 Kb. | | #123161 |
Bog'liq Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechaniza-hozir.orgFunksional sxemalarda asbob va vositalarning shartli
grafik belgilanishlari
Harfli beigilanishi
|
O‘lchanadigan kattalik
|
Asbob bajaradigan funksiya
|
Izoh
|
M
|
Namlik
|
—
|
|
P
|
Bosim, vakuum
|
-
|
|
Q
|
Sifat tarkibi va konsentratsiya
|
-
|
Jatnlash vaqti bo'yicha qo'shish
|
R
|
Radioaktivlik
|
Qayd qilish
|
|
S
|
Tezlik, chastota
|
|
|
T
|
Harorat
|
|
|
V
|
Qovushqoqlik
|
|
|
w
|
Massa (og‘ irlik)
|
|
|
и
|
Bir nechta har xil o‘lchanayotgan kattalik
|
|
|
X
|
Taklif etilmaydigan zaxira hart
|
|
|
В, N, O,Y,Z
|
Taklif etiladigan zaxiradagi harflar
|
|
|
Parrandalarga ozuqa tarqatish qurilmasini
avtomatlashtirish
Parrandalami qafasli saqlash sharoitida asosan zanjirli ozuqa tarqatish liniyalari o‘matiladi. Bunday turdagi ozuqa tarqatish qurilmasining prinsipial-elektrik sxemasi 13.21-rasmda keltirilgan.
Sxema qo‘lda va avtomatik ravishda boshqariladi (SA). HL1 va HL2 signal lampalari qo‘shilgan rejim holatini bildiradi.
Avtomatik rejimda SA pereklyuchateli A (avtomat.) holatiga o‘ma- tiladi. Programmalashtirilgan vaqt relesi (KT1) 1-yarus transportyori yuritmasining magnitli puskateliga (KM 1) tok beradi va parallel ravishda 2-yarus transportyori yuritmasining magnitli puskateli («КМ») ishga tushadi.
Bunker-dozator ozuqa bilan to‘lganda SL1 va SL2 sath datchiklari ishga tushadi va ular KM1 va КМ2 magnitli puskatellarini o‘chiradi va natijada transportyorlar ishdan to‘xtaydi. Ovqatlanish vaqti bo‘lganda, KT2 vaqt relesi Al va A2 qurilmalari orqali KV2 va KV3 kuchlanish relelarini qo‘shadi va bunda HL 4 va HL 6 signal lampalari yonadi. KV2 va KV3 kuchlanish relelarining kontaktlari KM3 va KM4 magnitli
http://hozir.org
|
| |
Uskunalar komplekti - - Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechanization of poultry farms

|
Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechanization of poultry farms
|
bet | 9/49 | Sana | 19.12.2023 | Hajmi | 246,9 Kb. | | #123161 |
Bog'liq Parrandachilik xo‘jaliklarini mexanizatsiyalashtirish. Mechaniza-hozir.orgUskunalar komplekti - aniq vazifani bajarishga mo'ljallangan mashina va mexanizmlaming to‘liq jamlanmasi.
Sanoat tomonidan chorvachilik uchun bir yoki bir qancha texnologik ja- rayonlami bajarishga imkon beruvchi turli uskunalar komplekti, masalan ozuqa sexlari uchun uskunalar komplekti OKS, parrandalami (tovuq, kurka, o’rdak va hokazo) yerda saqlash komplektlari va boshqalar ishlab chiqariladi. Bu texnikalaming barchasi ko’plab foydalanish ko‘rsatkichlar yordamida baholanadi va ulaming asosiylariga zootexnik, energetik, texnik-iqtisodiy, ergonomik va umumtexnik ko’rsatkichlar kiradi.
2-ВОВ.
PARRANDACHILIK FERM ALARID AGI TEXNOLOGIK
JARAYONLARNI MEXANIZATSIYALASHTIRISH
Parrandachilik fermalarining turlari
va umumiy tuzilishi
Parrandachilik fermalari va fabrikalari deb parrandalami saqlash, o‘stirish va parrandachilik mahsulotlari ishlab chiqarishga mo‘ljallangan korxonalarga aytiladi. Vazifasiga ko‘ra parrandachilik fermalari va fabrikalari ikki asosiy turga bo‘linadi: parrandachilik mahsulotlarini (go‘sht, tuxum va boshqalar) ishlab chiqaruvchi fermalar; yangi parranda zotlarini yaratuvchi va uni ko‘paytiruvchi fermalar.
Parrandalaming biologik turiga ko‘ra: tovuqchilik, o‘rdakchilik, g‘ozchilik, kurkachilik va boshqa turdagi ferma va fabrikalarga bo‘linadi. O‘zbekiston Respublikasida bugungi bozor iqtisodiyoti sharoitida mulk shakliga qarab ferma va fabrikalar turlicha. Davlat tasamifidagi parrandachilik fermalari va fabrikalari; fermer xo‘jaliklari tarkibidagi parrandachilik fermalari; dehqon va shaxsiy xo‘jaliklar tarkibidagi kichik hajmli parrandachilik fermalari.
Parrandachilik fermalari va fabrikalari (2.1-rasm) bosh reja asosida quriladi va ulaming tarkibiga parrandalar boqiladigan asosiy binolar, fermadagi ishlab chiqarish jarayonlarining bajarilishini ta’minlovchi yordamchi binolar, parrandalarga veterinariya xizmati ko‘rsatuvchi punktlar, ishlab chiqarish maydonchalari, tayyor mahsulotlami saqlash va ishlov berish bo‘limlari qurilmalari, texnik kommunikatsiyalari, bosh- qaruv va maishiy xo‘jalik binolari, inshootlari kiradi.
Parrandachilik fabrikalari parrandachilik fermalaridan asosan quyidagi ko‘rsatkichlari bilan farq qiladi:
mahsulot ishlab chiqarish hajmining yirikligi;
mahsulot ishlab chiqarishning ixtisoslashganligi;
ishlab chiqarishning oqimli va ritmli amalga oshirilishi;
ishlab chiqarish jarayonlarining yuqori darajada mexanizatsiys lashtirilganligi va avtomatlashtirilganligi;
yuqori darajadagi texnik iqtisodiy ko‘rsatkichlari va boshqalar.
Fermadagi ishlab chiqarishning o‘sishini hisobga olib, ilmiy xulosa- larga tayangan holda ishlab chiqarilgan va qabul qilingan parrandalar tarkibi 2.1-jadvalda ko’rsatilgan.
2.1-jadval
|
| |
Activation function decides whether a neuron should be activated or not by calculating the weighted sum and further adding bias to it. The motive is to introduce non-linearity into the output of a neu

|
Activation function decides whether a neuron should be activated or not by calculating the weighted sum and further adding bias to it. The motive is to introduce non-linearity into the output of a neu
|
bet | 3/5 | Sana | 11.01.2024 | Hajmi | 4,74 Mb. | | #135217 |
Bog'liq Mashinali o\'qitishga kirish 21-ma\'ruza Nosirov KhActivation function decides whether a neuron should be activated or not by calculating the weighted sum and further adding bias to it. The motive is to introduce non-linearity into the output of a neuron. If we do not apply activation function then the output signal would be simply linear function(one-degree polynomial). Now, a linear function is easy to solve but they are limited in their complexity, have less power. Without activation function, our model cannot learn and model complicated data such as images, videos, audio, speech, etc. Activation function why do we need Non-Linearity? Non-Linear functions are those which have a degree more than one and they have a curvature. Now we need a neural network to learn and represent almost anything and any arbitrary complex function that maps an input to output. Neural Network is considered “Universal Function Approximators”. It means they can learn and compute any function at all. Activation function (Types) 1.Threshold Activation Function — (Binary step function)
A Binary step function is a threshold-based activation function. If the input value is above or below a certain threshold, the neuron is activated and sends exactly the same signal to the next layer.
Activation function A = “activated” if Y > threshold
else not or A=1 if y>threshold 0 otherwise.
The problem with this function is for creating a binary classifier ( 1 or 0), but if you want multiple such neurons to be connected to bring in more classes, Class1, Class2, Class3, etc. In this case, all neurons will give 1, so we cannot decide.
Activation function (Types) 2. Sigmoid Activation Function — (Logistic function)
A Sigmoid function is a mathematical function having a characteristic “S”-shaped curve or sigmoid curve which ranges between 0 and 1, therefore it is used for models where we need to predict the probability as an output.
The Sigmoid function is differentiable, means we can find the slope of the curve at any 2 points.
The drawback of the Sigmoid activation function is that it can cause the neural network to get stuck at training time if strong negative input is provided.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Activation function decides whether a neuron should be activated or not by calculating the weighted sum and further adding bias to it. The motive is to introduce non-linearity into the output of a neu
|
The input values go through the weighted synapses straight over to the output layer. All four will be analyzed, an activation function will be applied, and the results will be produced

|
The input values go through the weighted synapses straight over to the output layer. All four will be analyzed, an activation function will be applied, and the results will be produced
|
bet | 5/5 | Sana | 11.01.2024 | Hajmi | 4,74 Mb. | | #135217 |
Bog'liq Mashinali o\'qitishga kirish 21-ma\'ruza Nosirov KhThe input values go through the weighted synapses straight over to the output layer. All four will be analyzed, an activation function will be applied, and the results will be produced. How does the Neural network work? This is simple enough but there is a way to amplify the power of the Neural Network and increase its accuracy by the addition of a hidden layer that sits between the input and output layers. Now in the above figure, all 4 variables are connected to neurons via a synapse. However, not all of the synapses are weighted. they will either have a 0 value or non-0 value. 0 value → They will be discarded. Thank you! Contacts Khabibullo Nosirov, Phd Project Manager, Head Of The Department Tashkent University Of Information Technologies named after Muhammad Al-Khwarizmi Radio And Mobile Communications Faculty 100084, Amir Temur 108, Tashkent, Uzbekistan n.khabibullo1990@gmail.com +998 99 811 57 62 (WhatsApp) +998 90 911 57 62 (Telegram) www.tuit.uz www.spacecom.uz www.intras.uz
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
The input values go through the weighted synapses straight over to the output layer. All four will be analyzed, an activation function will be applied, and the results will be produced
|
Activation function (Types) 3. Hyperbolic Tangent Function — (tanh)

|
Activation function (Types) 3. Hyperbolic Tangent Function — (tanh)
|
bet | 4/5 | Sana | 11.01.2024 | Hajmi | 4,74 Mb. | | #135217 |
Bog'liq Mashinali o\'qitishga kirish 21-ma\'ruza Nosirov KhActivation function (Types) 3. Hyperbolic Tangent Function — (tanh)
It is similar to Sigmoid but better in performance. It is nonlinear in nature, so great we can stack layers. The function ranges between (-1,1).
The main advantage of this function is that strong negative inputs will be mapped to negative output and only zero-valued inputs are mapped to near-zero outputs. So less likely to get stuck during training.
Activation function (Types) 4. Rectified Linear Units — (ReLu)
ReLu is the most used activation function in CNN and ANN which ranges from zero to infinity.[0,∞)
It gives an output ‘x’ if x is positive and 0 otherwise. It looks like having the same problem of linear function as it is linear in the positive axis. Relu is non-linear in nature and a combination of ReLu is also non-linear. In fact, it is a good approximator and any function can be approximated with a combination of Relu.
Activation function (Types)
ReLu is 6 times improved over hyperbolic tangent function.
It should only be applied to hidden layers of a neural network. So, for the output layer use softmax function for classification problem and for regression problem use a Linear function.
Here one problem is some gradients are fragile during training and can die. It causes a weight update which will make it never activate on any data point again. Basically ReLu could result in dead neurons.
To fix the problem of dying neurons, Leaky ReLu was introduced. So, Leaky ReLu introduces a small slope to keep the updates alive. Leaky ReLu ranges from -∞ to +∞.
ReLu vs Leaky ReLu
Leak helps to increase the range of the ReLu function. Usually, the value of a = 0.01 or so.
When a is not 0.01, then it is called Randomized ReLu.
How does the Neural network work? Let us take the example of the price of a property and to start with we have different factors assembled in a single row of data: Area, Bedrooms, Distance to city and Age.
|
| |
Biological Neurons - Mashinali o‘qitishga kirish Nosirov Xabibullo xikmatullo o‘gli Falsafa doktori (PhD), dotsent,...

|
Mashinali o‘qitishga kirish Nosirov Xabibullo xikmatullo o‘gli Falsafa doktori (PhD), dotsent, tret kafedrasi mudiri
|
bet | 2/5 | Sana | 11.01.2024 | Hajmi | 4,74 Mb. | | #135217 |
Bog'liq Mashinali o\'qitishga kirish 21-ma\'ruza Nosirov KhBiological Neurons
Multiple layers in a biological neural network (human cortex)
The flow of electric signals through neurons.
Biological neuron
Logical Computations with Neurons Warren McCulloch and Walter Pitts proposed a very simple model of the biological neuron, which later became known as an artificial neuron: it has one or more binary (on/off) inputs and one binary output. The artificial neuron simply activates its output when more than a certain number of its inputs are active.
McCulloch and Pitts showed that even with such a simplified model it is possible to build a network of artificial neurons that computes any logical proposition you want. For example, let’s build a few ANNs that perform various logical computations, assuming that a neuron is activated when at least two of its inputs are active.
Artificial Neural Networks The following diagram represents the general model of ANN which is inspired by a biological neuron. It is also called Perceptron. A single layer neural network is called a Perceptron. It gives a single output.
In the figure, for one single observation, x0, x1, x2, x3...x(n) represents various inputs(independent variables) to the network. Each of these inputs is multiplied by a connection weight or synapse. The weights are represented as w0, w1, w2, w3….w(n). Weight shows the strength of a particular node.
b is a bias value. A bias value allows you to shift the activation function up or down.
In the simplest case, these products are summed, fed to a transfer function (activation function) to generate a result, and this result is sent as output.
Mathematically, x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 ...... xn*wn = ∑ xi*wi
Now activation function is applied 𝜙(∑ xi*wi)
Activation function The Activation function is important for an ANN to learn and make sense of something really complicated. Their main purpose is to convert an input signal of a node in an ANN to an output signal. This output signal is used as input to the next layer in the stack.
|
| |
Olingan natijani tahlil qilish - O‘zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy...

|
O‘zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali
|
bet | 10/12 | Sana | 21.05.2024 | Hajmi | 20,61 Mb. | | #248411 |
Bog'liq Abdullayeva Nilufar Diplom ishi v1.2.3
Amaliy qism
2.3 Olingan signallarni robot boshqaruvida qo'llash
Robotni boshqarish tizimini joriy qilish uchun texnologiyalar va vositalarni tanlash.
Robotni boshqarish tizimini joriy qilish uchun quyidagi texnologiyalar va vositalardan foydalanish mumkin:
Arduino yoki Raspberry Pi: Bu mikrokontrollerlar, boshqaruv va avtomatlashtirish uchun qulay. Ularning energiya samarali ishlash xususiyatlari bor, shuningdek, ularga ko‘p qo‘llanma va modullar mavjud.
Sensoryal modullar: Boshqarish tizimini ta’minlash uchun, robotning muhitini tahlil qilish uchun sensorlar qo‘llanish mumkin. Infraqizil, ultratovush, rang sensorlari, kamera va boshqa sensorlar robotning muhitini aniqlash va undagi o‘zgarishlarni sezish uchun ishlatiladi.
Motorlar va aktuatorlar: Robotning harakatini boshqarish uchun motorlar va aktuatorlar zarur bo‘ladi. Bu, servo motorlarlar, stepper motorlar yoki DC motorlarni o‘z ichiga oladi. Ularning boshqa muhim qo‘llanishlar bilan birga, robotning harakatini va operatsiyasini amalga oshirish mumkin.
Kommunikatsiya modullari: Robotning boshqarish tizimini boshqarish uchun ko‘p qo‘llaniladigan kommunikatsiya modullari, masalan, Bluetooth, Wi-Fi yoki Zigbee, qurilmaning boshqarilish interfeysi bo‘lishi mumkin.
Kompyuter dasturlash vositalari: Boshqarish tizimini yaratishda dasturiy ta’minot juda muhimdir. Python, C++, MATLAB yoki boshqa dasturlash tillari yordamida boshqarish algoritmlarini yaratish va dasturlash mumkin.
Amaliy jihatdan robotni boshqarish tizimini ishlab chiqishda foydalaniladigan muhim vositalar va texnologiyalar juda ko‘p. Har bir loyiha o‘ziga xos talablarga ega bo‘lishi mumkin va vositalar tahlili har bir loyihaga mos keladigan mahsulotlarni tanlashni talab qiladi.
NeuroSky EEG chipini va Force Trainer va Mind Flex qurilmalaridan deyarli bir xil ma’lumotlarni olish mumkin. Ammo izlanishlar shuni ko‘rsatadiki, ularning har birida ma’lumotlar chiqishidagi ba’zi kichik farqlarni sezish mumkin. MindSet qolganlaridan farqli o‘laroq, ishlov berilmagan to‘lqin ma’lumotlariga kirish imkonini beradi. Baribir to‘lqinda FFT-ni ishga tushirish mumkinligi sababli Mind Flex bilan ishlaganda ham bu ma’lumotlarni olish imkoniyatiga ega bo’linadi.
Bularning barchasini inobatga olgan holda, Mind Flex narxi, ishlashi bo‘yicha loyiha uchun eng to‘g‘ri tanlov bo‘ladi.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
O‘zbekiston respublikasi raqamli texnologiyalar vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti urganch filiali
|
Kerak bo‘ladigan vositalar quyidagilar hisoblanadi

|
Kerak bo‘ladigan vositalar quyidagilar hisoblanadi
|
bet | 11/12 | Sana | 21.05.2024 | Hajmi | 20,61 Mb. | | #248411 |
Bog'liq Abdullayeva Nilufar Diplom ishi v1.2.3Kerak bo‘ladigan vositalar quyidagilar hisoblanadi:
1x Mind Flex
1x Arduino Uno R3, USB kabeli bilan
1x Mini Breadboard
30sm uzunlikdagi ulagich simi
Seriyali ma’lumotlarni kuzatish uchun kompyuter
3x AAA batareyalari (Mind flex headband uchun)
9v batareya + (Arduino quvvat adapter kabeliga 9v) – ixtiyoriy
Asboblar
Simlarni ulash uchun maxsus qotishma(qalay)
Sim kesgich / stripper
Muruvvat ochgich(отвёрка), kichik “+” boshli
Kattalashtiruvchi oyna
Dasturiy ta’minot ro‘yxati:
2.4 Foydalanish yo‘riqnomasi ishlab chiqish
Amaliy qism
Xulosa
Ushbu bitiruv malakaviy Ishida EEG signallarini qayta ishlab robotni boshqarish jarayoni amalga oshirildi. Buning uchun birinchi navbatda EEG signalini o’qib olish yo‘llari, mavjud usullar tahlil qilindi. Mavjud adabiyotlar o‘rganib chiqildi. EEG signallarini raqamli ko‘rinishda ifodalash jarayoni amalga oshirildi. Bu signallarni qayta ishlash, ortiqcha chastotalarni olib tashlash, filtrlash uchun maxsus kutubxonalardan foydalanildi. Qayta ishlangan signallar asosida Arduino sxemasi asosida yaratilgan robot uchun maxsus buyruqlar ishlab chiqildi hamda dastur kodiga ushbu buyruqlar yuklatildi. Qurilmaga kerakli dastur kodini yuklagandan keyin bir qancha sinov mashqlari o‘tkazildi. Bir qancha kamchiliklar aniqlandi va bu kamchiliklarni mavjud usullar yordamida bartaraf etish jarayonlari bo‘lib o‘tdi. Natijada xatoliklar va kamchiliklar nisbati ancha pasaydi. Jarayon so‘ngida qurilma yig‘ilish sxemasi hamda dastur kodlari bitiruv malakaviy ishining ilovasiga joylashtirildi.
Foydalanilgan adabiyotlar
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati:
Wolpaw, J. R., Birbaumer, N., McFarland, D. J., Pfurtscheller, G., & Vaughan, T. M. (2002). Brain-computer interfaces for communication and control. Clinical neurophysiology (Aloqa va boshqaruv uchun miya-kompyuter interfeyslari. Klinik neyrofiziologiya) 113 (6), 767-791.
Lebedev, M. A. va Nicolelis, M. A. (2006). Brain–machine interfaces: past, present and future. Trends in neurosciences (Miya-mashina interfeyslari: o‘tmish, hozir va kelajak. Neyrologiyadagi tendentsiyalar) 29 (9), 536-546.
U, B., Gao, S., Yuan, X. va Volpaw, J. R. (2020). Brain–computer interfaces. In Clinical Neurophysiology (Miya-kompyuter interfeyslari. Klinik neyrofiziologiyada (101-110-betlar). Elsevier.
Scherer, R., Li, F., Schlogl, A., Leeb, R., & Bischof, H. (2008). Towards self-paced brain-computer communication: navigation through virtual worlds. Biomedical Engineering, IEEE Transactions (o‘z-o‘zidan ishlaydigan miya-kompyuter aloqasi tomon: virtual olamlar bo‘ylab navigatsiya. Biotibbiyot muhandisligi) IEEE Transactions on, 55(2), 675-682.
Lotte, F., Kongedo, M., Lécuyer, A., Lamarche, F. va Arnaldi, B. (2007). A review of classification algorithms for EEG-based brain–computer interfaces. (EEG asosidagi miya-kompyuter interfeyslari uchun tasniflash algoritmlarini ko‘rib chiqish) Journal of neural engineering, 4(2), R1.
|
| |
ÿ Sarlavha va URL - Birlashgan Millatlar Tashkilotining

ÿ Sarlavha va URL
Til
Mamlakat
Qisqacha tavsif (asl tilda va ingliz tilida)
ning darajalari
ta'lim
(quyidagi
YUNESKO
tasnifi)
Maqsad
foydalanuvchilar guruhlari
97. Mass Networks Education Partthership (MNEP)
http://www.massnetworks.org/
Ingliz
AQSH
MNEPning vazifasi ta'lim siyosatiga ta'sir qilish va uni qo'llab-quvvatlashdir kadrlarni yaxshilash uchun ta'lim tizimiga texnologiyani kiritish
rivojlantirish, o'qitish va o'rganish. MNEP strategik ma'lumotlarni taqdim etadi
shart-sharoitlarni yaratishga qaratilgan texnologiyaga asoslangan sa'y-harakatlarga talabaning ta’lim natijalarini yaxshilashga olib keladi. MNEP asosiy havolalari tashabbuslar.
0-4
Administratorlar
98. NACADA ning maslahat berish texnologiyasi
komissiya
http://www.psu.edu/dus/ncta/
Ingliz
AQSH
NACADA texnologiyasi bo'yicha maslahat komissiyasi chaqiriladi
akademik maslahatchilarga akademikga ta'sirini tushunishda yordam berish World Wide Web, elektron pochta kabi texnologiyalar bo'yicha maslahat berish, daraja tekshiruvlari, telefon va onlayn ro'yxatdan o'tish va talaba
axborot tizimlari.
4-6
Administratorlar
99.
Milliy ta'lim assotsiatsiyasi
http://www.nea.org/
Ingliz
AQSH
Milliy ta'lim tashkilotining veb-sayti, majburiyatini oladi xalq ta'limi ishini barcha darajalarda ilgari surish AQSH. Katta axborot resurslari to'plami.
0-5
O'qituvchilar,
talabalar, ma'murlar
100. NetDay
http://www.netday.org/
Ingliz
AQSH
NetDay missiyasi o'qituvchilarga texnik jihatdan "o'ylash"ga yordam berishdir
kompyuterlar va Internetning ta'lim natijalariga ulanishi, va sehrli muhit yaratish orqali odamlarni bog'lash
barcha ishtirokchilar uchun o'rganish - talabalar, o'qituvchilar, ma'murlar,
ota-onalar, va jamiyat a'zolari - foydalanish orqali yaxshilanadi tegishli texnologik resurslar.
1-4
O'qituvchilar
101. O‘quv texnologiyalari boshqarmasi
http://olt-bta.hrdc-drhc.gc.ca
Ingliz
Kanada
Ta'lim Texnologiyalari Ofisi (OLT) 1996 yilda tashkil etilgan Inson resurslarini rivojlantirish Kanada (HRDC) doirasida a
umrbod ta'lim madaniyatini shakllantirishda hamkor. OLT ishlaydi imkoniyatlari, muammolari va afzalliklari haqida xabardorlikni oshirish
texnologiyaga asoslangan ta'lim va innovatsiyalar uchun katalizator sifatida harakat qilish
texnologiyaga asoslangan ta'lim va ko'nikmalarni rivojlantirish sohasi.
1-4
Administratorlar
Onlayn dars
www.onlineclass.com
Ingliz
AQSH
K-12 interaktiv ta'limni birlashtirgan ta'lim resursi (ish boshqa maktablar bilan hamkorlik) va dars rejalari asosida
Shaxsiy foydalanish uchun Internet resurslari.
1-3
O'qituvchilar
Onlayn Internet instituti
http://oii.org/
Ingliz
AQSH
Onlayn Internet instituti dastlab soddalashtirish uchun yaratilgan bo'yicha o'qituvchilarning o'quv kurslarini takomillashtirish jarayoni ta'limda ilg'or texnologiyalar asosi. Hozirda tizim
129
ta'lim standartlari asosida ko'p qirrali bo'lib ishlaydi, yordam beradi o'quv jarayonini tashkil etishda o'qituvchilar va o'quvchilar.
2-6
O'qituvchilar
130
Machine Translated by Google
|
ALL kalit so'zi - 10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash

ALL kalit so'zi. Ba'zi SQL ilovalari (masalan, Microsoft SQL Server) GROUP BY bandidagi majburiy bo’lmagan ALL kalit so'zini qo'llab-quvvatlaydi. U barcha guruhlarni, hatto mos keladigan qatorlarga ega bo'lmagan guruhlarni ham olish uchun ishlatilishi mumkin (bu holda natijada funksiya NULL ni qaytaradi)
Eslatma. Ustunlarni nisbiy joylashuvi bo'yicha belgilash. Ba'zi SQL ilovalari GROUP BY bandidagi ustunlarni SELECT iborasi ro'yxatidagi joylashuvi bo'yicha belgilash imkonini beradi. Misol uchun, "GURUH BY 2,1" iborasi olinadigan ikkinchi ustun bo'yicha, keyin esa birinchi bo'yicha guruhlashni anglatishi mumkin. Ushbu stenogramma sintaksisi juda qulay bo'lsa-da, uni barcha SQL ilovalari qo'llab-quvvatlamaydi. Uning ishlatilishi, shuningdek, SQL bayonotlarini tahrirlashda xatoliklarning yuzaga kelishi ehtimoli juda yuqori bo'lgan ma'noda ham xavflidir.
Guruh bo’yicha filtrlash
SQL sizga GROUP BY bandidan foydalangan holda nafaqat ma'lumotlarni guruhlash, balki ularni filtrlash imkonini beradi, ya'ni so'rov natijalariga qaysi guruhlarni kiritish kerakligini va qaysi guruhlarni ulardan chiqarib tashlash kerakligini ko'rsating.
Ammo WHERE bandi o'rniga nima ishlatilishi kerak? SQL-da bu maqsad uchun mos keladigan boshqa band mavjud: HAVING. Bu WHERE bandiga juda o'xshaydi. Darhaqiqat, siz allaqachon tanish bo'lgan WHERE bandidagi barcha turdagi iboralar HAVING bandida amal qiladi. Yagona farq shundaki, WHERE qatorlarni filtrlaydi va HAVING guruhlarni filtrlaydi.
HAVING bandi barcha WHERE band operatorlarini qo'llab-quvvatlaydi.
SELECT cust_id, COUNT(*) AS orders FROM Orders GROUP BY cust_id HAVING COUNT(*) >= 2;
cust id orders
1000000001 2
Ushbu so'rovning dastlabki uchta satri avval muhokama qilingan SELECT iborasiga o'xshaydi. Biroq, oxirgi qatorda COUNT (*) >= 2 - ikki yoki undan ortiq buyurtma ifodasi yordamida guruhlarni filtrlaydigan HAVING bandi mavjud.
Ko'rib turganingizdek, WHERE bandi bu yerda ishlamaydi, chunki filtrlash tanlangan qatorlar qiymatlariga emas, balki guruhning umumiy qiymatiga asoslanadi.
|
SELECT cust_id - 10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash

SELECT cust_id FROM Orders WHERE order_num IN (20007,20008);
oust id
1000000004
1000000005
Keling, birinchisini (buyurtma raqamlarini qaytaruvchi) quyi so'rovga aylantirib, ushbu ikkita so'rovni birlashtiramiz.
SELECT cust_id FROM Orders WHERE order_num IN (SELECT order_num FROM OrderItems WHERE prod_id = ’RGAN01’);
Quyi so'rovlarni hisoblangan maydonlar sifatida ishlatish
Quyi so'rovlardan foydalanishning yana bir usuli hisoblangan maydonlarni yaratishdir. Aytaylik, siz Mijozlar jadvalidan har bir mijoz tomonidan berilgan buyurtmalarning umumiy sonini ko'rsatishni xohlaysiz. Buyurtmalar buyurtmalar jadvalida ularning mijoz identifikatorlari bilan birga saqlanadi.
Ushbu operatsiyani bajarish uchun siz quyidagilarni bajarishingiz kerak:
1) Customers jadvalidan mijozlar ro'yxatini olish;
2) har bir tanlangan mijoz uchun Orders jadvalida uning buyurtmalari sonini hisoblash
Yuqorida tushuntirilganidek, siz jadvaldagi qatorlarni hisoblash uchun SELECT COUNT (*) bayonotini chiqarishingiz mumkin va maʼlum bir mijoz identifikatorida filtrlash uchun WHERE bandidan foydalanib, faqat shu mijozning buyurtmalarini hisoblashingiz mumkin. Masalan, quyidagi so'rov 1000000001 mijoz tomonidan berilgan buyurtmalar sonini hisoblashi mumkin.
SELECT COUNT(*) AS orders FROM Orders WHERE oust id = '1000000001';
Har bir mijoz uchun COUNT(*) funksiyasidan foydalangan holda jami maʼlumotlarini olish uchun quyi soʻrov sifatida COUNT(*) ifodasidan foydalaning. Quyidagi misolni ko'rib chiqamiz.
SELECT cust_name, cust_state, (SELECT * COUNT(*) FROM Orders WHERE Orders.cust_id = Customers.cust_id) AS orders FROM Customers ORDER BY cust_name;
Natija:
|
cust name c - 10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash

|
10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash
|
bet | 6/12 | Sana | 24.11.2023 | Hajmi | 44,55 Kb. | | #105026 |
Bog'liq JSOONcust name cust state orders
Fun4All IN 1
Fun4All AZ 1
Kids Place OH 0
The Toy Store IL 1
Village Toys MI 2
Quyi soʻrovdagi WHERE bandi biz ilgari ishlagan WHERE bandlaridan biroz farq qiladi, chunki u toʻliq malakali ustun nomlaridan foydalanadi. Quyidagi bayonot MBBTdan Orders jadvalidagi cust_id qiymatini Customerlar jadvalidan olingan qiymat bilan solishtirishni talab qiladi.
WHERE Orders.cust_id = Customers.cust_id
Ushbu sintaksis - jadval nomi va nuqta bilan ajratilgan ustun nomi - ustun nomlarida noaniqlik yuzaga kelganda ishlatilishi kerak. Ushbu misolda ikkita cust_id ustuni mavjud, biri Customers jadvalida va biri Orders jadvalida. To'liq malakali ustun nomlaridan foydalanmasdan, MBBT siz Oreders jadvalidagi cust_id maydonini o'zingizning jadvalingiz maydoni bilan taqqoslayapsiz deb taxmin qiladi. Shuning uchun, quyidagi so'rov har doim Orders jadvalidagi buyurtmalarning umumiy sonini qaytaradi, bu biz xohlagan natija emas.
Bir nechta jadvallarni birlashtirish. JOIN so’rovlari
SQL ning asosiy xususiyatlaridan biri ma'lumotlarni olish uchun so'rovlarni bajarishda jadvallarni tezda birlashtirish qobiliyatidir. Birlashmalar SELECT iborasi yordamida amalga oshirishingiz mumkin bo'lgan eng kuchli operatsiyalardir, shuning uchun birlashmalar va ularning sintaksisini tushunish SQLni o'rganishning muhim qismidir.
Birlashmalardan samarali foydalanishdan oldin, relyatsion jadvallar nima ekanligini va relyatsion ma'lumotlar bazalari qanday yaratilganligini tushunishingiz kerak. Ma’lumolar bazasi texnologiyalar mavzularining dastlabki qismida relatsion jadval, relatsion kalit va boshqa tushunchalar haqida qisqacha ma’lumotlar keltirilgan edi.
Javob: Birlashtirishlar orqali. Birlashtirish - bu SELECT operatoridagi jadvallarni birlashtirish mexanizmi. Maxsus sintaksisdan foydalanib, siz bir nechta manba jadvallarini bitta umumiy jadvalga birlashtirishingiz mumkin, bu esa har bir jadvaldan kerakli qatorlarni tezda bog'laydi.
|
| |
TA'LIMDA INTERNETDAN - Birlashgan Millatlar Tashkilotining

an'anaviy nashrlarning onlayn versiyalari kabi) etarlicha ko'p, to'liq mumkin bo'lgan misollar soni
bepul va cheksiz foydalanish imkoniyatiga ega funktsional ensiklopediyalar va lug'atlar katta emas. Qimmatbaho statistik ma'lumotlar Ta'lim sohasi, ayniqsa, yangi axborot texnologiyalaridan foydalanish bo'yicha, tarmoqda kamdan-kam uchraydi:
masalan, ta'lim jarayonini tartibga soluvchi qonun hujjatlari. Bu tartibsizlik shu qadar katta miqyosga etadiki, ba'zilarida Shunga qaramay, Internetda ta'lim ma'lumotlarining potentsial yuqori bo'lishi haqida gapirish mumkin
qarama-qarshi xarakterdagi ko'plab deklarativ bayonotlar. Ushbu xulosani nashrdagi ma'lumotlar ham tasdiqlaydi YuNESKOning
Ochiq va masofaviy ta'limda elektron ommaviy axborot vositalaridan foydalanish tahliliy tadqiqoti (MV Euler, D.
Berg, 1998). Ushbu tadqiqotga ko'ra, ma'lumotlar bazalariga kirish Internetdagi o'quv faoliyatining bir turi sifatida masofaviy ta'lim va ochiq ta'lim dasturlarida faqat 14% qo'llaniladi.
jadval. Ochiq va masofaviy ta'limda foydalaniladigan aloqa vositalari turlari. Manba – YuNESKOning “Ochiq taÿlim va masofaviy taÿlimda elektron axborot vositalaridan foydalanish” tahliliy soÿrovi (Euler, Berg, 1998).
Tabiiy birlashmalar - 10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash

|
10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash
|
bet | 9/12 | Sana | 24.11.2023 | Hajmi | 44,55 Kb. | | #105026 |
Bog'liq JSOONTabiiy birlashmalar. Jadvallar birlashtirilganda, bir nechta jadvalda (birlashma amalga oshiriladigan) kamida bitta ustun paydo bo'ladi. Oddiy birlashmalar (biz yuqorida ko'rib chiqqan ichki birikmalar) barcha ma'lumotlarni, hatto bir xil ustunning bir nechta takrorlanishini qaytaradi. Tabiiy birlashma bu bir nechta hodisalarni olib tashlaydi va natijada faqat bitta ustun qaytariladi.
Tabiiy birlashma - bu faqat takrorlanmaydigan ustunlar olinadigan birlashmadir. Bu odatda bitta jadval uchun metabelgi (SELECT *) va boshqa barcha jadvallar uchun aniq ustunlar to'plami bilan amalga oshiriladi. Bir misolni ko'rib chiqing.
SELECT С. O.order_num, О.order_date, 01.prod_id, 01.quantity, 01.item_price FROM Customers AS C, Orders AS 0, Orderltems AS 01
WHERE C.cust_id = 0.cust_id AND OI.order_num = O.order_num AND prod_id = 1RGAN01';
Ushbu misolda * meta-belgi faqat birinchi jadval uchun ishlatiladi. Boshqa barcha ustunlar aniq ko'rsatilgan, shuning uchun hech qanday takroriy ustunlar olinmaydi.
Haqiqatan ham, biz hozirgacha ishlatgan har bir ichki birlashma tabiiy birlashma bo'lgan va sizga hech qachon tabiiy bo'lmagan ichki birlashma kerak bo'lmaydi.
Tashqi birlashma. Ko'pchilik birlashma satrlarni bir jadvaldan boshqasi qatoriga bog'laydi, lekin ba'zi hollarda natijada hech qanday juftlik bo'lmagan qatorlarni qo'shishni xohlashingiz mumkin. Masalan, quyidagi muammolarni hal qilish uchun birlashmalardan foydalanish mumkin:
► har bir mijoz, shu jumladan hali buyurtma bermagan mijozlar uchun buyurtmalar sonini hisoblash;
► ular uchun buyurtmalar soni ko'rsatilgan tovarlar ro'yxatini, shu jumladan hech kim tomonidan buyurtma qilinmagan tovarlarni tuzish;
► hali buyurtma bermagan mijozlarni hisobga olgan holda o'rtacha sotish hajmini hisoblash.
Ushbu holatlarning har birida birlashma tegishli jadvalda ular bilan bog'liq bo'lmagan qatorlarni o'z ichiga olishi kerak. Bunday birikma tashqi birlashma deyiladi.
Quyidagi SELECT iborasi oddiy ichki birikmani amalga oshirish imkonini beradi. U barcha mijozlar va ularning buyurtmalari ro'yxatini oladi.
|
| |
cust - 10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash

|
10-mavzu. Sqlda murakkab so’rovlar yaratish. Bir necha jadvallarni birlashtirish, ‘join’ lar bilan ishlash
|
bet | 12/12 | Sana | 24.11.2023 | Hajmi | 44,55 Kb. | | #105026 |
Bog'liq JSOONcust_id
|
num_ord
|
1000000001
|
2
|
1000000002
|
0
|
1000000003
|
1
|
1000000004
|
1
|
1000000005
|
1
|
Ushbu misolda natijaga barcha mijozlarni, hatto hech qanday buyurtma bermaganlarni ham kiritish uchun LEFT tashqi birlashma qo'llaniladi. Ko'rib turganingizdek, 1000000002 mijozi ham hozirgacha buyurtmalari nolga teng bo'lsa ham ro'yxatga kiritilgan.
Birlashmalarni yaratish qoidalari
► Birlashma turini tanlashda ehtiyot bo'ling. Ehtimol, ichki birlashmani tez-tez ishlatasiz, garchi u vaziyatga qarab tashqi birikma ham bo'lishi mumkin.
► U qo'llab-quvvatlaydigan aniq qo'shilish sintaksisi uchun MBBT hujjatlariga qarang. (Ko'pgina MBBTlar ushbu ikki darsda tasvirlangan sintaksis shakllaridan birini qo'llab-quvvatlaydi.)
► Birlashma sharti to'g'ri yoki yo'qligini tekshiring (ishlatilgan sintaksisdan qat'iy nazar), aks holda noto'g'ri ma'lumotlar olinadi.
► Birlashish shartini belgilashni unutmang, aks holda siz jadvallarning dekart ko’paytmasini olasiz.
► Siz birlashmaga bir nechta jadvallarni kiritishingiz va hatto ularning har biri uchun boshqa turdagi birlashmalarni qo'llashingiz mumkin. Bu maqbul va ko'pincha foydali bo'lsa-da, ularni birgalikda ishlatishdan oldin har bir birikmani alohida sinab ko'rish yaxshi fikrdir. Bu xatolarni topishni ancha osonlashtiradi.
|
| |
HAVING va WHERE bandlari orasidagi farq

|
HAVING va WHERE bandlari orasidagi farq
|
bet | 3/12 | Sana | 24.11.2023 | Hajmi | 44,55 Kb. | | #105026 |
Bog'liq JSOONHAVING va WHERE bandlari orasidagi farq
Buni quyidagicha tushuntirish mumkin: WHERE bandi ma'lumotlarni guruhlashdan oldin qatorlarni filtrlaydi va HAVING bandi ma'lumotlar guruhlangandan keyin filtrlaydi. Bu muhim farq. WHERE bandi bilan chiqarib tashlangan qatorlar guruhga kiritilmaydi, aks holda bu hisoblangan qiymatlarni o'zgartirishi mumkin, bu esa o'z navbatida HAVING bandidagi guruh filtrlashiga ta'sir qilishi mumkin.
Endi o‘ylab ko‘ring: bitta gapda WHERE bandini ham, HAVING bandini ham ishlatish mumkin? Albatta mumkin. Aytaylik, siz oxirgi 12 oy ichida ikki yoki undan ortiq buyurtma bergan barcha mijozlarning ismlarini qaytarish uchun oldingi bayonot filtrini yaxshilashni xohlaysiz. Bunga erishish uchun siz faqat oxirgi 12 oy ichida qilingan buyurtmalarni hisobga oladigan WHERE bandini qo'shishingiz mumkin. Keyin kamida ikkita qatorga ega bo'lgan guruhlarni filtrlash uchun HAVING bandini qo'shasiz.
Buni yaxshiroq tushunish uchun quyidagi misolni ko'rib chiqaylik, unda har bir mahsulot uchun kamida 4 dollar yoki undan ko'proq narxda ikkita mahsulot taklif qiladigan barcha sotuvchilar ro'yxati keltirilgan.
SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods FROM Products WHERE prod_price >= 4 GROUP BY vend_id HAVING COUNT(*) >= 2;
vend_id
|
num_prods
|
BRS01
|
3
|
FNG01
|
|
|
| |