nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
III.Mashg’ulotning borishi

|
III.Mashg’ulotning borishi
|
bet | 72/74 | Sana | 04.12.2023 | Hajmi | 26,75 Mb. | | #110626 |
Bog'liq TEXNOLOGIYA 5-9 SINF QIZLAR TO\'GARAK (3)III.Mashg’ulotning borishi:Dazmollash usullari:
Quruq dazmollash. Bu usulda kiyimlar o‘ng yoki teskari tomonidan dazmol qilinadi.
Namlab dazmollash. Kiyimga suv sepib chiqiladi yoki ho‘l sochiqqa o‘rab qo‘yib, so‘ngra qizdirilgan dazmol bilan dazmollanadi.
Bug‘ yordamida dazmollash. Bu holda dazmolning bug‘ chiqarish vazifasidan foydalaniladi. Kirishib ketadigan matolarni dazmollashda zinhor bu usuldan foydalanish mumkin emas.Agar biror bir mato uchun aynan qaysi usul mos kelishida ikkilanayotgan bo‘lsangiz, uning teskari tomonidan kichikroq qismini dazmollab ko‘ring.
Turli matolarni dazmollash yo‘llari. Turli-tuman matolar dazmollashning turli usullari, namlash darajasi va turli haroratda ishlov berishni talab etganligi uchun, dazmollashdan avval albatta uning yorlig‘ini o‘qib chiqing. Sintetik matolarni faqat iliq dazmol bilan, uning alohida qismlari uchun nam dokani qo‘llagan holda dazmollash mumkin. Bunday matolarni astar qismidan dazmollagan ma’qul. Ipak matolarni dazmollashdan awal yarim soatcha nam matoga o‘rab qo‘yib namlantirish tavsiya etiladi. Ipakdan ishlangan matoga suv sepish umuman mumkin emas: aks holda suv tomchilari dog hosil qilishi mumkin. Qora ipak matolarni yupqa mato yordamida ters tomonidan, och ranglisini esa o‘ng tomonidan dazmollanadi. Astarbop gazlamalar (satin, sarja, ipak) yaltiroqligini yo‘qotmasligi va suv sepishdan hosil bo‘ladigan dog‘ qoldirmaslik uchun teskari tomonidan, namlamasdan dazmol qilish lozim.Jun matolar tez yotib qoladi, shuning uchun ular nam mato yordamida teskari tomonidan 150—165 daraja haroratda ehtiyotkorlik bilan dazmol qilinadi.
IV.Yangi mavzuni mustahkamlash:
Yangi mavzu amaliy mashg‘ulot davomida mustahkamlanadi.
V. Darsni yakunlash: Darsda faol qatnashgan o‘quvchilarni baholash.
VI.Uyga vazifani e’lon qilish: Yangi mavzuni to‘liq takrorlash. Yangi mavzu asosida amaliy ishni yakunlash.
MMIBDO‘_________________________________(F.I.SH) __________ (imzo)
|
| |
Tayyor bo‘lgan atirgulning ba’zi yaproqlarini buklab, atirgul ko‘rinishini beramiz

|
Tayyor bo‘lgan atirgulning ba’zi yaproqlarini buklab, atirgul ko‘rinishini beramiz
|
bet | 68/74 | Sana | 04.12.2023 | Hajmi | 26,75 Mb. | | #110626 |
Bog'liq TEXNOLOGIYA 5-9 SINF QIZLAR TO\'GARAK (3)6 . Tayyor bo‘lgan atirgulning ba’zi yaproqlarini buklab, atirgul ko‘rinishini beramiz.
Ko‘k piyozdan barg hosil qilishKo‘k piyozni yuvib, 5–6–7 sm li bo‘laklar qirqib olinadi. O‘rtasidan uzu-nasiga o‘tkir pichoq bilan kesib, barg shakli beriladi. Chekkalaridan uchburchak shaklini keltirib qirqib, sovuq suvga 5 daqiqaga solib qo‘yiladi (76-rasm). Bunday barg bilan turli salatlarni bezash mumkin.
Mustahkamlash:
1. Karving san’atining vazifasi nimalardan iborat?
2. Karving san’atida nimalarga e’tibor berish kerak?
3. Qanday sabzavotlardan gul va barglar tay-yorlash mumkin? Ularni ustozingiz nazorati ostida tayyorlang.
Darsni yakunlash va o‘quvchilarni baholash. Kasbga yo‘llash xonasini tartibga keltirish.
Uyga vazifani e’lon qilish: mavzu bo‘yicha berilgan barcha ma’lumotlarni o‘qib-o‘rganib kelish.
Ko’rildi:__________O’IBDO’;_____________________
Sana__________
64-Mavzu: “Bahor” salatini tayyoriash texnologiyasi.
I.To’garakning maqsadi: O’quvchilarni xalq hunarmandchiligiga bo’lgan qiziqishlarini yanada oshirish, malaka va ko’nikmalarini shakllantirish.
II.To’garakning jihozlari: Kerakli asbob va moslamalar, igna,qaychi,rangli iplar, matolar,chambarak ,ko’rgazmali rasmlar ,bukletlar.
III.Mashg’ulotning borishi:1. Go‘shtni yuvib, pishguncha qaynatamiz.
2. Bodring, pomidor, piyoz va go‘shtni
mayda somoncha shaklida, ko‘k piyoz, sarimsoqpiyoz va ko‘katlarni mayda to‘g‘rabolamiz.Tayyorlangan mahsulotlarga tuz,murch, o‘simlik yog‘i va sirka qo‘shib aralashtiramiz.
4. Likopchaga tog‘ qilib uyib, tuxum bo‘laklari, qaynatilgan go‘sht, va ko‘katlar bilan bezatamiz.
|
| |
Amaliy mashg’ulot №5 Transport tizimlari va ularning elementlari iqtisodiyoti Vazifa 2

|
Amaliy mashg’ulot №5 Transport tizimlari va ularning elementlari iqtisodiyoti Vazifa 2
|
Sana | 01.02.2024 | Hajmi | 15,36 Kb. | | #149866 |
Bog'liq 5-amaliy mashg\'ulot
Amaliy mashg’ulot № 5
Transport tizimlari va ularning elementlari iqtisodiyoti
Vazifa 2 . AJda logistika faoliyatini tashkil etish “ Samarqand pishloq zavodi”. " Amarqand pishloq zavodi " OAJ o'simlik" - eng yirik pishloq, sariyog' ishlab chiqaruvchilardan biri va to'liq sut mahsulotlari O'zbekiston Respublikasida . " Amarqand pishloq zavodi" OAJ mahsulotining barcha turlari - ko'proq 160 turdagi mahsulotlar. Assortiment ro'yxati shirdon pishloqlarini o'z ichiga oladi, sariyog 'va yormalar, qayta ishlangan pishloqlar, to'liq sut mahsulotlari, mayonez, muzqaymoq, quruq sut mahsulotlari. Logistika xizmati direktorning logistika bo'yicha o'rinbosariga bo'ysunadi. Tarkibiy jihatdan logistika xizmati transport xizmatlari bo'limi, ombor bo'limi, a axborotni qo'llab-quvvatlash. Tashkiliy tuzilmada logistika xizmati rahbari funktsional jihatdan kompaniyaning tijorat direktoriga bo'ysunadi. Qurilish tanlovlari bo'limning tuzilishi chiziqlilik foydasiga tuzilgan, ya'ni chiziqli yo'nalishlar aniq ifodalangan: transport bo'limi, ombor bo'limi. iqtisodiyot, axborot ta'minoti bo'limi. “ Amarqand pishloq zavodi” OAJ logistika xizmati ishining miqdoriy va sifat ko‘rsatkichlari, mezonlarini ishlab chiqish. o'simlik" jadvalga muvofiq. 1. 2 .
2- jadval
Amarqand pishloq zavodi” OAJ bo‘limlarining asosiy maqsad va vazifalari
Bo'lim
|
Maqsadlar
|
Funksiyalar
|
Bo'lim
transport
xizmat
|
O'z vaqtida
sut yetkazib berish
|
Yetkazib berishni tashkil etish
tayyor mahsulotlar
xaridorlar
|
Da'vo yo'q
xaridorlardan _
olingan sifatiga ko'ra
mahsulotlar
|
Yetkazib berishni tashkil etish
xom ashyo va materiallar
|
Xarajatlarni kamaytirish
tovarlarni tashish uchun
yuk aylanmasining 5% gacha
|
Trans-transport turlarini tanlash
port _ Tashkilot
transport
xizmat
kompaniya xodimlari
|
Bo'lim
ombor
fermer xo'jaliklari
|
Yo'qligi
mahsulot yo'qotishlari
sifatsizligi tufayli
saqlash
|
Omborni boshqarish.
Yuklanmoqda
ish
|
Ortiqchalik yo'q
va mahsulot tanqisligi
va xom ashyo
|
Qadoqlash ishlari
|
Yaroqlilik muddatini nazorat qilish
mahsulotlar , xom ashyo
|
Mahsulotni takomillashtirish
|
Bo'lim
ma'lumot -
milliy
ta'minlash
|
O'z vaqtida bajarish -
mijozlar so'rovlarini qayta ishlash
|
Hisoblash va qayta ishlash
buyurtmalar
|
Vaqtni qisqartirish
mijozlarga xizmat ko'rsatish
savdo sohasida
|
Mijozlarning so'rovlarini qabul qilish
savdo sohasida .
Yetkazib berishni nazorat qilish
so'rov bo'yicha mahsulotlar
|
|
|
| |
Aylana boʻylab harakatda burilish burchagi, burchak tezlik va burchak tezlanish

|
Aylana boʻylab harakatda burilish burchagi, burchak tezlik va burchak tezlanish
|
bet | 2/5 | Sana | 09.02.2024 | Hajmi | 1,32 Mb. | | #153903 |
2.Aylana boʻylab harakatda burilish burchagi, burchak tezlik va burchak tezlanish.
Burilish burchagi -aylanayotgan nuqtaning bosib o’tgan yoy uzunligi ni , radiusga nisbati bilan o’lchanadigan fizik kattalikdir.
Birlik vaqt ichida aylana bo‘ylab qilingan to‘liq aylanishlar soni aylanish chastotasi deb ataladi.
Burchak tezlikdan vaqt bo'yicha olingan birinchi tartibli hosila yoki -burchakdan vaqt bo‘yicha olingan ikkinchi tartibli hosila burchak tezlanish deb ataladi.
2-rasm.Burchakli tezlanish.
aylana yoyi uzunligini deb hisoblasak (1-rasm), chiziqli tezlik va chiziqli tezlanishni quyidagi ko'rinishda ifodalash mumkin.
, =
Aylana radiusini deb belgilasak, S aylana yoyi quyidagiga teng bo'ladi:
U holda burchak tezlik va tezlanishlarni radius-vektor orqali ifodalashimiz mumkin:
vektor aylanish o’qi bo’ylab burchak tezlik vektori bo’ylab yo’nalgan:
- tezlanuvchan aylanishda vektor vektor yo’nalishiga mos tushadi;
- sekinlanuvchan aylanishda burchakli tezlanish vektori vektor yo’nalishiga teskari yo’nalgandir(2-rasm).
Moddiy nuqtaning trayektoriyasi egri chiziqdan iborat bo’lsa , bunday harakatga egri chiziqli harakat deyiladi. Egri chiziqli trayektoriya bo‘ylab harakatlanayotgan moddiy nuqtaning chiziqli tezlanish va tezligini ko‘rib chiqamiz (3-rasm). egri chiziqli trayektoriyada harakatlanayotgan moddiy nuqta holatlari radius vektorning ko‘chishi bilan belgilanadi. t vaqt momentida moddiy nuqta = ( t) radius - vektorli holatda bo‘ladi, t vaqt o‘tgandan so‘ng moddiy nuqta = (t +t) radius-vektorli nuqtaga ko‘chadi. Rasmdan ko‘rinib turibdiki, moddiy nuqta egri chiziq bo'ylab harakatlanganda ( t) radius-vektor kattaligi va yo'nalishi o'zgaradi.
<>
3-rasm. Moddiy nuqtaning egri chiziqli trayektoriya bo‘ylab harakati.
3.Moddiy nuqtaning egri chiziqli harakatidagi tangensial, normal va toʻla tezlanishlar.
|
| |
normal tezlanish - Mavzu: Moddiy nuqtaning aylanma harakati

|
Mavzu: Moddiy nuqtaning aylanma harakati
|
bet | 4/5 | Sana | 09.02.2024 | Hajmi | 1,32 Mb. | | #153903 |
normal tezlanish deb ataladi va u markazga qarab yo‘nalgan bo’ladi.
Shunday qilib, umumiy holda -tezlanish tangensial va normal tezlanishlaming geometrik yig‘indisidan iborat bo‘ladi:
= +
=
Tangensial tezlanish tezlikning miqdor jihatidan o ‘zgarishi hisobiga paydo bo‘ladi. Normal tezlanish tezlik yo‘nalishining o'zgarishi hisobiga paydo bo‘ladi.
7-rasm.Egri chiziqli harakatda normal va tangensial tezlanishlar.
=0 , =0
|
To‘g‘ri chiziqli tekis harakat.
|
==const, =0
+at
|
To‘g‘ri chiziqli tekis o‘zgaruvchan harakat.
|
=
|
To‘g‘ri chiziqli o‘zgaruvchan tezlanishli harakat.
|
=0, =const=
|
Aylana bo‘ylab tekis harakat.
| |
To‘g‘ri chiziqli tekis harakat.
| |
To‘g‘ri chiziqli tekis o‘zgaruvchan harakat.
| |
To‘g‘ri chiziqli o‘zgaruvchan tezlanishli harakat.
| |
Aylana bo‘ylab tekis harakat.
|
4.Aylanma va ilgarilanma harakatning kinematik xarakteristikalari orasidagi bogʻlanishlar.
=0, =
|
Egri chiziqli tekis o‘zgaruvchan harakat.
|
=const,
|
Egri chiziqli tekis harakat.
|
=
|
Egri chiziqli o‘zgaruvchan tezlanishli harakat.
| |
Egri chiziqli tekis o‘zgaruvchan harakat.
| |
Egri chiziqli tekis harakat.
| |
Egri chiziqli o‘zgaruvchan tezlanishli harakat.
|
|
| |
“Dasturlash” faniga kirish Reja

“Dasturlash” faniga kirish Reja
Download
0,71 Mb.
Matnni ko'rish
bet
1/2
Sana
25.01.2024
Hajmi
0,71 Mb.
#145238
Download
0,71 Mb.
Matnni ko'rish
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Dərs
Mühazirə
Qaydalar
Referat
Xülasə
Yazı
“Dasturlash” faniga kirish Reja
Download
0,71 Mb.
Matnni ko'rish
I V. Takrorlash uchun savollar

|
I V. Takrorlash uchun savollar
|
bet | 22/74 | Sana | 04.12.2023 | Hajmi | 26,75 Mb. | | #110626 |
Bog'liq TEXNOLOGIYA 5-9 SINF QIZLAR TO\'GARAK (3)I V. Takrorlash uchun savollar:
l. Zardo'zlikda qanday asboblar va zaruriy ashyolar ishlatiladi?
2. Zardo'zlikda qanday iplar ishlatiladi?
3. Buyumlar qanday gazlamalardan tayyorlangan?
4. Buyumlami bezash uchun nimalar ishlatilgan?
V.Uyga vazifa: Zardo’zlik san’atini tarixini o’rganish;
Ko’rildi:_________MMIBDO’:___________
Sana_________
25- Mavzu: “Quroqchilik” san’ati haqida ma’lumot.
To’garakning maqsadi: O’quvchilarga quroqchilik san’ati to’g’risida ma’lumotlar berish;
To’garakning jihozlari: Ko’rgazmali rasmlar ,bukletlar,tikilgan buyumlardan namunalar;
Mashg’ulotning borishi:
Quroq so’zi qora oq degan ma’noni anglatadi. Quroq “gazlama qoldiqlarini birlashtirishdir”. Uyda bekor ishlamasdan yotgan gazlama qoldiqlaridan buyumlar tayyorlash uchun,albatta insonda sabr-toqat bo’lishi kerak. Quroqdan quyidagi buyumlar tayyorlash mumkin.
Ayollar kiyimlarini bezashda,sumkachalarda,dasturxon-sochiqlarda,yostiq jildlarida,choynak yopqichlarda va boshqa buyumlar tayyorlash mumkin.
To’garak mashg’ulotida o’tilgan bilimlarni mustahkamlash:
1.Quroqchilik san’ati haqida nimalarni bilasiz?
Uyga vaziga:Quroqchilikni o’rganish.
Ko’rildi:_________MMIBDO’:___________
Sana_________
26- Mavzu: Quroq buyumlaridan namunalar tikish.
To’garakning maqsadi: O’quvchilarga quroqchilik buyumlaridan namunalar tikishni o’rgatish;
To’garakning jihozlari: Ko’rgazmali rasmlar ,bukletlar,tikilgan buyumlardan namunalar,gazlama qoldiqlaridan namunalar;
Mashg’ulotning borishi:
To’garak mashg’ulotida o’tilgan bilimlarni mustahkamlash:
1.Quroqchilik san’ati haqida nimalarni bilasiz?
Uyga vaziga:Quroqchilikni o’rganish.
|
| |
Mavzu: Moddiy nuqtaning aylanma harakati - bet 3

|
Mavzu: Moddiy nuqtaning aylanma harakati
|
bet | 3/5 | Sana | 09.02.2024 | Hajmi | 1,32 Mb. | | #153903 |
Bu tezlik vektor kattalikdir, uning yo'nalishi xorda yoki kesma yo'nalishi bilan mos tushadi. O‘rtacha tezlikning t vaqtni nolga intilishida olgan chegaraviy qiymati radiusvektor dan vaqt bo'yicha olingan hosilaga teng bo‘ladi:
Bu yerda moddiy nuqtaning egri chiziqli harakatidagi oniy tezligidir. Oniy tezlik yo'nalishi harakatlanayotgan moddiy nuqta trayektoriyasiga urinma yo'nalishda bo'ladi. Oniy tezlik belgilangan t vaqtga tegishli nuqtada egri chiziqqa urinma bo'ladi. Tezlanish esa, tezlik vektori dan vaqt bo'yicha olingan hosilaga teng
O'rtacha tezlik quyidagicha ifodalanadi:
Qo'zg'almas nuqtaga har xil vaqt momentida harakatlanayotgan nuqtaning tezlik vektorini () joylashtiramiz. Bu holda -vektorning oxirini tezlanuvchan nuqta -deb ataymiz. Tezlanuvchan nuqtalardan iborat geometrik holatlarni tezlik trayektoriyasi deb ataymiz.
4-rasm. Moddiy nuqtaning tezlik trayektoriyasi.
5-rasm.Moddiy nuqta radiusining aylana bo'ylab harakati.
5-rasmda tezlik aylanaga urinma bo’lib yo‘nalgan, uning qiymati quyidagiga teng.
Bu markazga intilma tezlanish bo‘lib, uni vektor shaklida quyidagicha ifodalaymiz:
6-rasm. Moddiy nuqta tezlik vektorining aylana bo‘ylab harakati.
Tezlanish -radiusli aylanaga urinma bo'ylab yo‘nalgan.
Tezlanish qiymatini quyidagi ko‘rinishda ifodalash mumkin:
=
=-
bilan vektorlar bir - biriga qarama - qarshi yo‘nalgani uchun minus ishorasi paydo bo‘ldi.
bu yerda -nuqtaning aylanma harakati trayektoriyasiga perpendikulyar bo‘lgan va aylana markaziga yo‘nalgan birlik vektordir,- esa aylanaga urinma yo‘nalishda bo‘lgan birlik vektordir. Shuning uchun:
=
Moddiy nuqta aylana bo'ylab bir tekis harakat qilganda, tezlanish markazga tomon yo‘nalgan bo’ladi, ya’ni trayektoriyasiga perpendikulyar ravishda bo’ladi
Tezlanishni ikkita tashkil etuvchilarining geometrik yig’indisi ko’rinishida tasavvur etish mumkin:
-tangensial tashkil etuvchisi –traektoriyaning urinmasiga yo’nalgan bo’lib tezlikning yo’nalishiga mos keladi va tezlikni miqdor jihatidan o’zgarishi hisobiga paydo bo’ladi.
-normal tashkil etuvchisi – traektoriya egriligi markaziga yo’nalgan bo’lib markazga intilma tezlanish hisoblanadi va tezlikning yo’nalishi o’zgarishi hisobiga paydo bo’ladi
O‘zgaruvchi tezlikni differensiyallasak, quyidagiga ega bo‘lamiz:
=
Demak, tezlanish vektori , va birlik vektorlar tekisligida yotar ekan. yuqoridagi ifodadaning birinchi hadi
aylanaga urinma boigani uchun - tangensial tezlanish deb ataladi.
Ikkinchi had esa:
|
| |
Xulosa:
1.Egri chiziqli harakatning xususiy holi bo‘lgan moddiy nuqtaning aylana bo‘ylab tekis harakatida

|
Xulosa:
1.Egri chiziqli harakatning xususiy holi bo‘lgan moddiy nuqtaning aylana bo‘ylab tekis harakatida
|
bet | 5/5 | Sana | 09.02.2024 | Hajmi | 1,32 Mb. | | #153903 |
Xulosa:
1.Egri chiziqli harakatning xususiy holi bo‘lgan moddiy nuqtaning aylana bo‘ylab tekis harakatida tezlanishning urinma tashkil etuvchisi bo‘lmaydi (= 0) va tezlanish o‘zining markazga intilma tezlanishiga teng bo‘ladi.
2.Moddiy nuqtaning aylanma bo‘ylab tekis harakatini burchak tezlik deb ataluvchi fizik kattalik bilan xarakterlash mumkin, bunda burchak tezlik deb radiusning burilish burchagi ning , bu burilish bo‘lgan vaqt oralig‘i t ga nisbatiga aytiladi.
3. Egri chiziqli harakat har doim tezlashtirilgan harakatdir. Ya'ni, egri chiziqli harakat paytida tezlanish har doim mavjud bo'ladi, hatto tezlik moduli o'zgarmasa, faqat tezlik yo'nalishi o'zgaradi. Tangensial tezlanish avtomobil tezligining o ‘zgarishiga bog’liq, normal tezlanish tezlik vektori yo‘nalishining o‘zgarishi bilan bog’liq.
4.Moddiy nuqtaning tezligi biror bir funksiyaga bog’liq holda o’zgarayotgan bo’lsa va tezlik yo’nalishi uzluksiz o’zgarayotgan bo’lsa egri chiziqli o‘zgaruvchan tezlanishli harakat sodir bo’ladi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
- Q.P.Abduraxmanov, V.S.Xamidov, N.A.Axmedova. FIZIKA. Darslik. Toshkent. 2018 y.
- Douglas C. Giancoli. Physics. Principles with Applicathions. January 17, 2004 USA ISBN-13^ 978-0-321-62592-2.
- Q.P.Abdurahmonov, U.Egamov. Fizika kursi. 2011y.
- Glencoe Science Physics. “principles and problems” 2012.
- Internet sahifalari.
|
| |
Seojırlnri s'a

O‘ZBEKISTOÜ RESk tfti1*IKASI
OL|Y TA'LISi, FAN VA INNOVA'CSI YALAR VAZIRRIGI
’TASDIÇL A YMAN"
* îuti rektori"
ELEKTRONI KA VA SNEMALAR
O‘QUV DASTURI
Ya’Tim solıasl: Ta'liny yo'rtpIisIîî:
600000 — A x borot kommr nikatsiya ıexnologiyaiarı 6î00O0 • Axboroî-kon\ınunıkalsıya tcsnologiyaîei b'06I0600 - Dasturiy injinirirtg
Na ıangan — 2024 y.
4-mavzu: U“zgarmas tok e\ek‹r seojırlnri s'a ularning talıüli
Elektr zaztjırlari sxen›a]ari asosıy tusfiinchaJ•ri: tugun, taıı«oq va kontur
ıushuncha1ui; Frinaipial sxeınalar, o*rinoImcshtiriSh (zameshcuie) sxemalari,
Elcko sxemaalarinmg 8sosiy ulanish1ari. tamıoqlanmay; n va tarmoglangan elcktr z8nzir[ari; Elekjr zanj‹rIcrini ekvivclent o irisftI«r usjubido 1axIıj qilislı, E,lekjr
zanjtrlari asosiy qonunlari: Om va k irsgof qonunlari, tom-Certts qonuni; Ooı
qonunı asosida elekır sxcmalar tahlil i.
S-mnvzu: O'zgarmss tok eleklr z njirls rioi hisot'laxb: Kirıgof
qo»••a•i•i s‹.‘ ob e a‹r a•ji t xtsob›•sx
filektr zaujır4arî-ni
hisobluhning ustma•ust
htsoblaslıning kontur toklar uslubı; Elcktr zarjir1anni
îushirish uslubi; Tugunlar polentsıal usîubi; Ekv»'a1cnt
gcncramr usJub ; ReziSlor. indukt v g’aIwJ: ’a kcndcnsatorlcrning turh
kombınetsıyalaridan ruzilgan sxcmaı•'»s xususi'rat1sri.
6-mav’zu: Siousoidgl ‹ok, uoi z•raktertovchi asosi\ kanaIik)ar
SinusoidaJ katLalıLlarnı tasvirlosh; Elckb zanjiri e1enıentJarida sinusoidal ıok;
KompJeks shakldBgi Om va Kirxgo£ qonunlari; ParalIe1 •’a kcını«-kel RLC-
zanjirlari6 gaz oa«îk k1, ¢iwmon\k tok zsnji \zc\6a quvvs\. E\e\cb zo jırtzrnTng chas‹wa xususiygtî8ri; R ezistiv a rcakliv zaojizîuzdagi quvvallami taqgoslash; Elcktr sxemalardagı tok kuch]anisI\lerin Fazs ko'rinishinı irodaıanîshi va qo'llaniIishi; Iznpödans \'a to'îiq elektr o‘tkazuvchuIik hcmda manba lurluini o'zgartinsh, aniglash ta qo' îWh.
oıavzu: Sinusoidxl signal ra'ziri#ngf eIek‹r zonjirlBri ususiys‹Jari:
Elekcon quzilma va uning qismfari; Aktiv vR reaktiv q
Siglrn va induktiv reakti\ qarshiliklarga shastoia sa Faz«ning ta”sin+ Rczisfiv va
zcakti• zanjirlaidAgi gasa\Iarrri teqqos\as\t, fi\ektr sxcms1ad*gi tok
kucl Ialiish1ami jazz ko'rinishini tudaJanishi va qo'IJan‹Iishi; Imf 'dcns va to'Iiq elekir o'lkazuvchulik liamds rncnba rurlarini o‘zgartirish, cuiqlasli va qo“IIesh.
maYm: O‘zgro ind8ktsiya}T zanjirlaz
Magnit Furıtuvchi kuch, n agnit bog*Iangan zanjirlar; Megnit zanjirlari uchun Xirxgo£ qoidalari. Magıtit zanjırlarin›ng asoosiy qonunlari, Magnit zaujırlarini I isoblash; Tmnsfom ntorlar ‹uzilishi •'a isltlash printsiyi; ’Fransformatozlaı-nin xarektcnstikâlari va qo'IIanıIıshi; Uzatish saraktcristıL«lari, ikki qutblı sxcmalar, parallel ve ketn a kelli rczon«ns, quvvP\ni maksim•I uzatisl da o*zeo induksiya, Tcbruish kontirlari, ulardagi rgzonans.
|
typedef Alloc::reference reference

|
typedef Alloc::reference reference
|
bet | 8/8 | Sana | 17.05.2024 | Hajmi | 2,16 Mb. | | #239109 |
Bog'liq Assotsiativ konteynerlar haqida; set va multiset sinflari; map vtypedef Alloc::reference reference;
rehash() – funksiyasi:
Maqsadi – Hash jadvalini qayta yaratish.
void rehash(size_type nbuckets);
Ushbu funktsiya, hech bo'lmaganda nbuket bo'lishi uchun konteynerlar sonini o'zgartiradi va kerak bo'lganda hash jadvalini tiklaydi.
unordered_set() – konstruktorlar:
Birinchi konstruktor to'g'ri chizilgan ketma-ketlikning nusxasini belgilaydi.
Ikkinchi konstruktor boshqariladigan bo'sh ketma-ketlikni belgilaydi.
Uchinchi konstruktor sakkizinchi konstruktorlar o'rtasida to'rtinchi o'ng tomon siljish bilan ketma-ketlikning nusxasini bildiradi. Nusxalash uchun elementlarni belgilash uchun initializer_list-dan foydalaning.
To'qqizinchi konstruktor element qiymatlarining ketma-ketligini qo'shadi [birinchi, oxirgi).
Barcha konstruktorlar bir qator saqlanadigan qiymatlarni ishga tushiradilar. Nusxa tuzuvchi uchun qiymatlar o'ng tomonda olinadi. Aks holda:
Konteynerlarning minimal soni - bu argument, bucket_count, agar mavjud bo'lsa; aks holda, bu N0 amalga oshirish bilan belgilangan qiymat sifatida tasvirlangan standart qiymat.
hash funktsiyasi obyekti, agar mavjud bo'lsa, hash argumentidir; aks holda bu Hash ().
Foydalanilgan adabiyotlar:
https://ru.cppreference.com/w/cpp/container/unordered_set
https://ru.cppreference.com/w/cpp/container/unordered_set/operator%3D
https://docs.microsoft.com/ru-ru/cpp/standard-library/unordered-set-functions?view=vs-2019
http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set/unordered_set/unordered_set/
http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set/unordered_set/begin/
http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set/unordered_set/bucket/
http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set/unordered_set/bucket_count/
http://www.cplusplus.com/reference/unordered_set/unordered_set/bucket_size/
https://docs.microsoft.com/ru-ru/cpp/standard-library/unordered-set-class?view=vs-2017#rehash
https://docs.microsoft.com/ru-ru/cpp/standard-library/map-class?view=vs-2017
Xulosa
Assotsiativ konteynerlar:
set – faqat kalitlarni saqlaydi.
map – kalit va qiymatlarni saqlaydi.
Tartibga solinmagan assotsiativ konteynerlar:
unordered set – faqat kalitlarni saqlaydi.
unordered map – kalit va qiymatlarni saqlaydi.
Ushbu konteynerlarning kalitlari noyob – ya’niy takrorlanmaydi. Lekin kalitlari takrorlanadigan konteynerlar ham bor. Ular quyidagicha:
multiset, multimap, unordered multiset, unordered multimap.
|
| |
Nano o'lchov, nano-fan va texnologiya bu eng yuqori texnologiyalarni biriga birlashtirgan to'liq tizim

|
Nano o'lchov, nano-fan va texnologiya bu eng yuqori texnologiyalarni biriga birlashtirgan to'liq tizim
|
Sana | 09.10.2024 | Hajmi | 12,92 Kb. | | #274281 |
Bog'liq Nano
Nano - o'lchov, nano-fan va texnologiya - bu eng yuqori texnologiyalarni biriga birlashtirgan to'liq tizim. Uning asosiy ma'nosi tabiatni nano-miqyosda tushunish va o'zgartirish va atomlar va molekulalarning to'g'ridan-to'g'ri manipulyatsiyasi va joylashuvi orqali moddalarni yaratishdir. Nanotexnologiya asosan etti jihatni o'z ichiga oladi: nanosistemalar fizikasi, nanokimyo, nanomateriallar, nanobiologiya, nanoelektronika, nanoprotsessiya va nanomekanika.
Nanomateriallar nanotexnologiya sohasidagi eng dinamik va boy ilmiy sohadir. Materiallarni nomlash uchun nanodan foydalanish 1980 yillarga to'g'ri keladi. NanoSIM materiallari nanozarrachalardan tashkil topgan qattiq materiallarga taalluqlidir va nanozarralarning kattaligi ko'pi bilan 100 nanometrdan oshmaydi. Nanomateriallarni tayyorlash va sintez qilish texnologiyasi hozirgi kunda tadqiqotning asosiy yo'nalishi hisoblanadi. Namunalarni sintez qilishda ma'lum yutuqlarga erishilgan bo'lsa-da, ko'p miqdordagi ommaviy namunalar hozirgacha tayyorlanmagan. Shu sababli, nanomateriallarni tayyorlash bo'yicha tadqiqotlar uni qo'llash uchun juda muhimdir. Muhim rol.
|
| |
Set uchun aniqlangan turlar - Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan...

№
|
Nomi
|
Izoh
|
1
|
allocator_type
|
To'plam obyekti uchun ajratuvchi sinfini ifodalovchi tur.
|
2
|
const_iterator
|
To'plamning const elementini o'qiy oladigan ikki tomonli iteratorni ta'minlaydigan tur.
|
3
|
const_pointer
|
To'plamdagi const elementiga ko'rsatgichni ta'minlaydigan tur.
|
4
|
const_reference
|
Const operatsiyalarini o'qish va bajarish uchun to'plamda saqlanadigan const elementiga mos yozuvlar beradigan tur.
|
5
|
const_reverse _iterator
|
To'plamdagi istalgan konst elementni o'qiy oladigan ikki tomonlama iteratorni ta'minlovchi tur.
|
6
|
difference_type
|
Iteratorlar tomonidan ko'rsatilgan elementlar orasidagi diapazonda to'plamdagi elementlar sonining vakili sifatida foydalanish uchun mos bo'lgan imzolangan butun son turi.
|
7
|
iterator
|
To'plamdagi istalgan elementni o'qishi yoki o'zgartirishi mumkin bo'lgan ikki tomonli iteratorni ta'minlovchi tur.
|
8
|
key_compare
|
To'plamdagi ikkita elementning nisbiy tartibini aniqlash uchun ikkita xil elementlarni taqqoslashi mumkin bo'lgan funktsiya obyekti bilan ta'minlaydigan tur.
|
9
|
key_type
|
Saralash kalitiga xos bo'lgan qobiliyatlari jihatidan to'plam sifatida saqlangan obyektni tavsiflovchi tur.
|
10
|
pointer
|
Bir to'plamdagi elementga ko'rsatgichni ta'minlaydigan tur.
|
11
|
reference
|
To'plamda saqlanadigan elementga mos yozuvlar beradigan tur.
|
12
|
reverse_iterator
|
Inverted to'plamda elementni o'qiy oladigan yoki o'zgartiradigan ikki tomonlama iteratorni ta'minlaydigan tur.
|
13
|
size_type
|
To'plamdagi elementlar sonini ifodalashi mumkin bo'lgan imzolanmagan butun son turi.
|
14
|
value_compare
|
To'plamdagi ularning nisbiy tartibini aniqlash uchun ikkita elementni taqqoslashi mumkin bo'lgan funktsiya obyekti bilan ta'minlaydigan tur.
|
|
const_iterator cend() const - Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan...

|
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar
|
bet | 4/8 | Sana | 17.05.2024 | Hajmi | 2,16 Mb. | | #239109 |
Bog'liq Assotsiativ konteynerlar haqida; set va multiset sinflari; map vconst_iterator cend() const;
auto i1 = Container.end();
// i1 is Container::iterator
auto i2 = Container.cend();
// i2 is Container::const_iterator
clear() funksiyasi:
const_reference() funksiyasi:
Const operatsiyalarini o'qish va bajarish uchun to'plamda saqlanadigan const elementiga mos yozuvlar beradigan tur.
typedef typename allocator_type::const_reference const_reference;
count() funksiyasi:
crbegin() funksiyasi:
emplace() funksiyasi:
emplace_hint() funksiyasi:
Yaratilgan elementni joyiga qo'yish (nusxalash yoki ko'chirish ishlari amalga oshirilmaydi).
template
iterator emplace_hint(
const_iterator where,
Args&&... args);
find() funksiyasi:
Belgilangan pozitsiyalardan biron bir element yoki elementlar qatorini yoki berilgan kalitga mos keladigan elementlarni topadi.
iterator find(const Key& key);
const_iterator find(
const Key& key) const;
allocator_type turi:
To'plam obyekti uchun tarqatish sinfini ifodalovchi tur.
typedef Allocator allocator_type;
key_comp() funksiyasi:
To'plamdagi elementlarni tartibga solish uchun ishlatiladigan taqqoslash obyektining nusxasini oladi.
bool-operator () (key const & _xVal, key const & _yVal);
Esda tutingki, key_compare va value_compare ikkalasi ham Traits shablonlari parametrining sinonimidir. Ikkala turi ham bir xil bo'lgan to'siq va multiset sinflari uchun taqdim etiladi, ular map da va multimap sinflarida mosligi uchun farq qiladi.
multiset sinfi
multiset - bir xil kalitlar bilan ishlovchi turlar va funksiyalarga ega konteynerdir. set sinfida mavjud barcha barcha funksiyalar multimap sinfi uchun ham qo’llaniladi. Faqat mavjud elementlarga murojaat qilishda funksiya sintaksisi o’zgarishi mumkin.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar
|
set va multiset sinflaridan foydalanib, amaliy dasturlar yaratish

|
set va multiset sinflaridan foydalanib, amaliy dasturlar yaratish
|
bet | 5/8 | Sana | 17.05.2024 | Hajmi | 2,16 Mb. | | #239109 |
Bog'liq Assotsiativ konteynerlar haqida; set va multiset sinflari; map vset va multiset sinflaridan foydalanib, amaliy dasturlar yaratish
Masalaning qo’yilishi:
set va multiset asosida yaratilgan to’plam elementlarini set va mutiset ning maxsus funksiyalari yordamida qayta ishlash.
Masala:
Berilgan int turidagi to’plam qiymatlari 2- to’plamda nechta marta qatnashganligini aniqlovchi va ularni ekranga chiqaruvchi dastur tuzing. Ikkala to’plamdan ham bir xil qiymatli elemetlar o’chirilib, saralangan to’plam hosil qilinsin hamda uning qiymatlari ekranga chiqarilsin.
Masalani yechish g‘oyasi:
set konteyneri to’plami yaratiladi. list ning insert() iteratoridan foydalanib, A to’plamga qiymatlar o’zlashtiriladi. Z to’plamga esa A to’plam qiymatlarini juftlari yoziladi.
set va multiset sinflaridan foydalanib, amaliy dasturlar yaratish
Ishning maqsadi: C++ dasturlash tilida set va multiset sinflari va uning metodlaridan foydalanish ko’nikmalarini egallsh.
Masalaning_qo’yilishi:_set_va_multiset'>Masalaning qo’yilishi:
set va multiset asosida yaratilgan to’plam elementlarini set va mutiset ning maxsus funksiyalari yordamida qayta ishlash.
Masala:
Berilgan int turidagi to’plam qiymatlari 2- to’plamda nechta marta qatnashganligini aniqlovchi va ularni ekranga chiqaruvchi dastur tuzing. Ikkala to’plamdan ham bir xil qiymatli elemetlar o’chirilib Saralangan to’plam hosil qilinsin hamda uning qiymatlari ekranga chiqarilsin.
Masalani yechish g‘oyasi: set konteyneri to’plami yaratiladi. list ning insert() iteratoridan foydalanib, A to’plamga qiymatlar o’zlashtiriladi. Z to’plamga esa A to’plam qiymatlarini juftlari yoziladi.
Dastur matni:
#include "stdafx.h"
#include
#include
|
| |
value_type - Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar...

№
|
Nomi
|
Izoh
|
|
begin
|
To'plamdagi birinchi elementga kiradigan iteratorni qaytaradi.
|
|
cbegin
|
To'plamdagi birinchi elementga tegishli bo'lgan konst-iteratorni qaytaradi.
|
|
cend
|
To'plamdagi oxirgi elementdan keyingi joyga ishora qiluvchi const iteratorini qaytaradi.
|
|
clear
|
Bir to'plamdagi barcha elementlarni o'chiradi.
|
|
count
|
Kalitlari parametr tomonidan berilgan kalitga mos keladigan to'plamdagi elementlar sonini qaytaradi.
|
|
crbegin
|
Invertirlangan to'plamdagi birinchi elementga kiradigan konst-iteratorni qaytaradi.
|
|
crend
|
Inverted to'plamdagi oxirgi elementdan keyin joylashgan joyni bildiradigan konst-iteratorni qaytaradi.
|
|
emplace
|
To'plamga element joylashtiradi.
|
|
emplace_hint
|
Joylashtirishga ishora bilan to'plamga element kiritadi.
|
|
empty
|
To'plam bo'sh yoki yo'qligini tekshiradi.
|
|
end
|
To'plamdagi oxirgi elementdan keyingi joyga ishora qiluvchi iteratorni qaytaradi.
|
|
equal_range
|
Belgilangan kalitdan kattaroq kalit bilan to'plamdagi birinchi elementga va berilgan kalitdan kattaroq yoki unga teng keladigan to'plamdagi birinchi elementga mos ravishda iterator juftligini qaytaradi.
|
|
erase
|
Belgilangan pozitsiyalardan biron bir element yoki elementlar qatorini o’chiradi yoki berilgan kalitga mos keladigan elementlarni o’chiradi.
|
|
find
|
Belgilangan kalitga teng keladigan kalit bilan to'plamdagi elementning joylashuviga kiradigan iteratorni qaytaradi.
|
|
get_allocator
|
To'plamni yaratish uchun foydalaniladigan ajratuvchi ob'ektining nusxasini qaytaradi.
|
|
insert
|
To’plamga elementlar yoki elementlar qatorini qo'shadi.
|
|
key_comp
|
To'plamda elementlarni tartibga solish uchun ishlatiladigan taqqoslash obyektining nusxasini oladi.
|
|
lower_bound
|
Belgilangan kalitdan kattaroq yoki unga teng bo'lgan kalit bilan to'plamdagi birinchi elementga ishora qiluvchi iteratorni qaytaradi.
|
|
max_size
|
To'plamning maksimal uzunligini qaytaradi.
|
|
rbegin
|
Inverter to'plamdagi birinchi elementga kiradigan iteratorni qaytaradi.
|
|
rend
|
Invertirlangan to'plamdagi oxirgi elementdan keyingi joyga ishora qiluvchi iteratorni qaytaradi.
|
|
size
|
To'plamdagi elementlar sonini qaytaradi.
|
|
swap
|
Ikki to'plam elementlarni almashtiradi.
|
|
upper_bound
|
Belgilangan kalitdan kattaroq kalit bilan to'plamdagi birinchi elementga ishora qiluvchi iteratorni qaytaradi.
|
|
value_comp
|
To'plamdagi elementlarning qiymatlarini tartibga solish uchun ishlatiladigan taqqoslash obyektining nusxasini oladi.
|
Ob'ektni tanib olish va aniqlash

|
Ob'ektni tanib olish va aniqlashBog'liq Chuqur o\'qitish1.5.1 Ob'ektni tanib olish va aniqlash
ILSVRC kompyuter koÿrish sohasidagi eng muhim muammolardan biri
boÿlib, yaqinda, ayniqsa, 2012-yilda chuqur oÿrganish boÿyicha katta
muvaffaqiyatdan soÿng katta eÿtiborni tortdi. U dastlab 2009-yilda taklif qilingan
[36]. Qiyinchilik Internetdan to'plangan rasmlarni 1000 toifaga ajratish edi . Uning
o'quv ma'lumotlari bir milliondan ortiq tasvirni o'z ichiga oladi, ular ilgari MNIST
kabi chuqur o'rganishni baholash uchun foydalanilgan boshqa ma'lumotlar
to'plamlariga qaraganda ancha katta. Ushbu tanlov bir necha yillardan beri
davom etmoqda va tanlovda ko'plab eng yaxshi kompyuter ko'rish guruhlari
ishtirok etishdi. Biroq, ob'ektni aniqlash uchun turli xil kompyuter ko'rish tizimlari
birlashishga moyil bo'ldi va 2012 yilgacha haqiqiy yutuq bo'lmadi. Ushbu bo'lim
ILSVRC natijalarini 2012 yildan 2014 yilgacha ko'rib chiqadi, shunda o'quvchilar
kompyuterda ko'rish sohasida chuqur o'rganish qanchalik tez rivojlanayotganini
tushunishlari mumkin.
12
Chuqur oÿrganish 2012-yilda, Xinton guruhi chuqur oÿrganish bilan ImageNet
Large Scale Visaul Recogni-tion Challenge (ILSVRC) tanlovida gÿolib boÿlgach,
kompyuter koÿrish qobiliyatiga katta taÿsir koÿrsata boshladi [80]. Bundan oldin,
nisbatan kichik ma'lumotlar to'plamlarida chuqur o'rganishni qo'llashga urinishlar
bo'lgan va olingan yaxshilanish boshqa kompyuter ko'rish usullari bilan
solishtirganda juda kam edi. Kompyuterni ko'rish jamiyati chuqur o'rganish 2012
yilgacha katta muammolar bo'yicha kuchli dalillarsiz inqilobiy yutuq olib kelishiga
to'liq ishonch hosil qilmagan.
Xinton guruhi ILSVRC 2012 da ushbu tanlovda ishtirok etdi. 1.1-jadvalda
ko'rsatilganidek, 2-o'rindan 4-o'ringacha bo'lgan jamoalarning barchasi an'anaviy
kompyuter ko'rish texnologiyalari va qo'lda ishlangan funksiyalardan foydalangan.
Chuqur o'rganishning tarixiy ko'rinishi
va ma'lumotlarni ko'paytirish [80] mashg'ulotlarda haddan tashqari moslashish
muammosini hal qilish uchun taklif qilingan. To'plamni normallashtirish [96] juda
chuqur neyron tarmoqlarni samarali o'rgatish uchun taklif qilingan. Chuqur
o'rganish samaradorligini optimallashtirish uchun AlexNet [80], Clarifai [173],
Overfeat [125], GoogLeNet [138] va VGG [128] kabi turli xil tarmoq tuzilmalari
keng o'rganilgan.
1
1http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
|
| |
max_bucket_count - Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar...

|
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar
|
bet | 7/8 | Sana | 17.05.2024 | Hajmi | 2,16 Mb. | | #239109 |
Bog'liq Assotsiativ konteynerlar haqida; set va multiset sinflari; map vmax_bucket_count
|
Buketlar sonini maksimalini qaytaradi.
|
bucket_size
|
Aniq buketdagi elementlar soni.
|
bucket
|
Aniq kalitlar uchun buket qaytarish.
|
Hash Table bilan ishlovchi funksiyalar:
Nomi
|
Izoh
|
load_factor
|
Bir buketdagi elementlarning o'rtacha sonini qaytaradi.
|
max_load_factor
|
O’rtach elementlar sonini maksimal boshqarish.
|
rehash
|
Talab qilinganidan kam bo'lmagan holda hesh jadvalini qayta tiklash.
|
reserve
|
Kamida belgilangan sonlar uchun joy saqlaydi.
Bu hash jadvalini tiklaydi.
|
hash_function
|
Element qiymatlarini xesh qilish uchun ishlatiladigan funktsiya.
|
key_eq
|
Kalitlarning tengligini tekshirish funktsiyasini qaytaradi.
|
unordered_set uchun qayta yuklanmagan operatorlar:
unordered_set ga misol:
unordered_set::swap ga misol:
unordered_set konstruktoriga misol:
std::unordered_set::begin:
std::unordered_set::bucket:
std::unordered_set::bucket_count:
std::unordered_set::bucket_size:
std::unordered_set::cbegin:
std::unordered_set::clear:
std::unordered_set::count:
std::unordered_set::empty:
std::unordered_set::erase:
std::unordered_set::find:
std::unordered_set::hash_function:
std::unordered_set::insert:
insert funksiyasini 6 ta turi mavjud. Ular quyidagicha:
1) pair insert ( const value_type& val );
2) pair insert ( value_type&& val );
3) iterator insert ( const_iterator hint, const value_type& val );
4) iterator insert ( const_iterator hint, value_type&& val );
5) template
void insert ( InputIterator first, InputIterator last );
6) void insert ( initializer_list il );
key_type() – funksiyasi
load_factor() – funksiyasi:
Maqsadi - blokdagi elementlarning o'rtacha sonini hisoblaydi.
float load_factor() const;
A'zo funktsiyasi (float) unordered_set::size() / (float) unordered_set::bucket_count(), har bir blok uchun elementlarning o'rtacha sonini qaytaradi.
= operatori:
Maqsadi – hesh jadvalni nushalash.
unordered_set& operator=(const unordered_set& right); unordered_set& operator=(unordered_set&& right);
unordered_set-dagi mavjud elementlarni yo'q qilgandan so'ng ,, operator = nusxa oladi yoki tarkibni to'g'ridan-to'g'ri unordered_set-ga o'tkazadi.
typedef Alloc::pointer pointer;:
Maqsadi – boshqariladigan ketma-ketlikning elementiga ko'rsatgich sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan obyekt bilan ishlash.
IsReference() – funksiyasi:
Maqsadi – Turi boshqariladigan ketma-ketlikning elementi uchun havola sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan obyekt bilan ishlash.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Assotsiativ konteynerlar tezkor qidiruv qobiliyatiga EGA bo'lgan buyurtma qilingan ma'lumotlar tuzilishini (O (log n) murakkabligi bilan) amalga oshiradi. Assotsiativ konteynerlar
|
Kompyuterni ko'rishda chuqur o'rganish yutuqlari

1.1-jadval: Tasvirlarni tasniflash bo'yicha yuqori o'rinli guruhlarning ishlashi
ILSVRC 2012. ImageNet-dan olingan har bir tasvir bir nechta ob'ektni o'z
ichiga olishi mumkinligi
sababli, baholash uchun odatda top-5 xatolik darajasi ishlatilgan. Chuqur o'rganish boshqalardan ustun keldi
10% dan ortiq qo'lda tayyorlangan xususiyatlarga asoslangan kompyuter ko'rish usullari.
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Qo'lda ishlangan xususiyatlar
Ularning tasniflash aniqliklari
orasidagi farqlar kamroq edi
Top-5 xatolik darajasi (%)
26.979
odamlar inqilobiy yutuqni chuqur olib kelganiga ishonishdi
ImageNet tasvirni tasniflash vazifasi va ob'ektga chuqur CNN
PSACAL VOC da aniqlash. Aniqlash darajasi 20% ga yaxshilandi.
ko'rish muammolari mos ravishda yaxshilanishi mumkin.
Shuning uchun, chuqur o'rganish
U. Tokio 3
U. Oksford 4 Xerox/
INRIA
1
Tavsif
Baholash uchun odatda top-5 xatolik darajasi ishlatilgan. Tasniflash
ImageNet-dan o'rganilgan xususiyatlarni yaxshi umumlashtirish mumkin
Chuqur o'rganish
ularni 10% dan ko'proq
ortda qoldirib, eng yaxshi 5 xatolik darajasiga erishdi
Qo'lda ishlangan xususiyatlar
1.5. Kompyuterni ko'rishda chuqur o'rganish
yutuqlari
15.132
ikkita GPU bilan amalga oshiriladi.
[69]. Masalan, boshqa taniqli ob'ektni aniqlash va aniqlash
chuqur modellarni o'rgatish. Girshick
va boshqalar. [56] oÿrganilgan xususiyatlarni qoÿllagan
bu sohani o'rganish. Ko'p o'tmay,
odamlar ingl
27.058
1%. ImageNet-dan olingan har bir rasmda bir nechta ob'ektlar bo'lishi mumkinligi sababli,
Daraja
Bu xulosa sezilarli ta'sir ko'rsatadi. Bu shuni ko'rsatadiki, ImageNet va boshqa ko'plab
kompyuterlarda chuqur o'rganish orqali yaxshiroq xususiyatlar o'rganilgan
tasvirning asosiy haqiqati orasida bo'lsa, to'g'ri hisoblanadi
U
guruhi.
Toronto
ob'ektni aniqlash kabi boshqa ma'lumotlar to'plamlari va kompyuterni ko'rish vazifalariga
ImageNet-da kompyuterning ko'rish maydonini boshqaradigan vosita bo'ldi.
[56], tasvirni segmentlash [97], tasvirni qidirish [154] va ob'ektni kuzatish
model tomonidan bashorat qilingan eng yaxshi beshta sinf. Biroq,
Xinton guruhi
Qo'lda ishlangan xususiyatlar
2
15,3 %. Ular konvolyutsion neyron tarmog'idan (CNN) foydalanganlar [83]
Bu so'nggi paytlarda eng ko'p e'tiborni jalb qilishning sabablaridan biridir.
qiyinchilik - PASCAL VOC. Biroq, uning o'quv majmuasi juda kichik
Kompyuterni ko'rish jamiyati bu natijadan hayratda qoldi. Ko'pchilik
26.172
13
Machine Translated by Google
Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash - bet 22

Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Ma'lumotnomalar
162
[126] P. Sermanet, K. Kavukcuoglu, S. Chintala va Y. LeKun. Nazoratsiz ko'p bosqichli
xususiyatni o'rganish bilan piyodalarni aniqlash. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni
ko'rish va naqshni aniqlash, 2013 yil.
[131] N. Srivastava, G. Xinton, A. Krijevskiy, I. Sutskever va R. Salahut-dinov. Dropout:
Neyron tarmoqlarning haddan tashqari o'rnatilishini oldini olishning oddiy usuli.
Mashina o'rganish tadqiqotlari jurnali, 15: 1929–1958, 2014.
[127] J. Shao, K. Kang, CC Loy va X. Vang. Olomon sahnani
tushunish uchun chuqur
o'rganilgan atributlar. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni
aniqlash, 2015 yil.
[134] Y. Sun, X. Vang va X. Tang. Hisoblash uchun gibrid chuqur o'rganish yuz o'xshashliklari.
Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish, 2013 yil.
[132] Y. Sun, D. Liang, X. Vang va X. Tang. Deepid3: Juda chuqur neyron tarmoqlar bilan
yuzni aniqlash.
arXiv: 1502.00873, 2015 yil.
[129] K. Sohn, G. Chjou, C. Li va X. Li. Nuqtali eshikli boltsman mashinalari bilan birgalikda
xususiyatlarni o'rganish va tanlash. Proc.da.
_ Int'l Conf.
[128] K. Simonyan va A. Zisserman. Katta hajmdagi tasvirni aniqlash uchun juda chuqur
konvolyutsion tarmoqlar.
arXiv: 1409.1556, 2014 yil.
[135] Y. Sun, X. Vang va X. Tang. Birgalikda aniqlash-tekshirish orqali chuqur o'rganish yuz
vakili. Proc.da.
_ Neyron axborotni qayta ishlash tizimlari, 2014 yil.
[136] Y. Sun, X. Vang va X. Tang. 10 000 ta sinfni bashorat qilishdan chuqur o'rganish yuz
ifodasi. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash, 2014 yil.
Mashinani o'rganish, 2013 yil.
[137] Y. Sun, X. Vang va X. Tang. Chuqur o'rganilgan yuz tasvirlari siyrak, tanlangan va
mustahkamdir. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash,
2015 yil.
[125] P. Sermanet, D. Eygen, X. Chjan, M. Matye, R. Fergus va Y. Le-Kun. Overfeat:
konvolyutsion tarmoqlardan foydalangan holda integratsiyalashgan
tanib olish,
mahalliylashtirish va aniqlash. Proc.da.
_ Int'l Conf. Ta'lim vakillari, 2014 yil.
[133] Y. Sun, X. Vang va X. Tang. Yuz nuqtasini aniqlash uchun chuqur konvolyutsion
tarmoq kaskadi. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash,
2013 yil.
[130] Z. Song, Q. Chen, Z. Huang, Y. Hua va S. Yan. Ob'ektni aniqlash va tasniflashning
kontekstli. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va naqshni aniqlash, 2011
yil.
Machine Translated by Google
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Ma'lumotnomalar
163
[147] A. Toshev va C. Szegedi. Deeppose: chuqur neyron tarmoqlar orqali inson pozasini
baholash. Proc.da.
_ IEEE Int'l Conf. Kompyuterni ko'rish va namunani aniqlash,
2014 yil.
[145] J. Tighe va S. Lazebnik. Superparsing: kengaytiriladigan parametrik bo'lmagan
tasvirni superpiksellar bilan tahlil qilish. Proc.da.
_ Yevropa konf. Kompyuterni
-jadval - Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

mAP ga eng zamonaviy
50,3.
Tasvirlarni tasniflashda top-5 xatolik darajasi 6,66% ga kamaydi va
mAP (%) Tavsif
3
Kompyuterni ko'rishdagi yana bir muhim muammo bu yuzni tanib olishdir.
Belgilangan
Faces in the Wild (LFW) [73] yuzning eng mashhur mezonidir
1.5-jadvalda. 1.6-jadvalda chuqur o'rganishga asoslangan taraqqiyotning sarhisobi keltirilgan
5
40.656 Chuqur o'rganish
UvA-Euvision 35.421 Chuqur o'rganish
Berkley 34.521 Chuqur o'rganish
CUHK
Eng so'nggi ish DeepID-Net [109] ni sezilarli
darajada rivojlantirdi
tasvirni tasniflash va ob'ektni aniqlash muammolari. VGG [128] dan
1.5. Kompyuterni ko'rishda chuqur o'rganish yutuqlari
1
Mashinani o'rganishning boshqa modellari

ta'lim ma'lumotlarini izohlar bilan o'lchash. Masalan, ImageNet [36] da mavjud
ko'p yillar davomida bu sohada hukmronlik
qilgan HMM-GMM dan ustun keldi,
1.4. Chuqur o'rganish
Bundan tashqari, tarmoq tuzilmalari, modellari va o'qitish strategiyalarini
loyihalashda
sezilarli yutuqlarga erishildi. Masalan, nazoratsiz va qatlamli tayyorgarlikdan o'tish taklif
qilingan. Neyron hosil qiladi
katta farq bilan. Neyron tarmoqlarni yaratishning
bir necha sabablari bor
11
tarmoq yaxshi ishga tushirish nuqtasiga yetadi. Shunga asoslanib, nozik sozlash
GPU klasterlari kabi keng ko'lamli o'qitish
ancha osonlashdi
yuqori samarali parallel hisoblash tizimlarining jadal rivojlanishi,
Chuqur o'rganish 2006 yildan beri mashhur bo'ldi [67, 66]. Chuqur o'rganishda katta
yutuq birinchi marta nutqni aniqlashda erishildi [65]. Bu
millionlab parametrlarga ega chuqur neyron tarmoqlari.
izohli sinf yorliqlari bilan millionlab tasvirlar. Keng miqyosli o'qitish ma'lumotlari
bilan
chuqur neyron tarmoqlari nisbatan sezilarli afzalliklarga ega
masalan, nutqni aniqlashda HMM-GMM ishlatilgan,
SIFT ishlatilgan
insonni aniqlashda foydalaniladi.
juda katta o'rganish qobiliyati tufayli sayoz modellar bilan. Bilan
ob'ektni tanib olishda LBP yuzni aniqlashda ishlatilgan va HOG edi
BP bilan yaxshiroq mahalliy minimumni topish mumkin. Bu ma'lum darajada keng
ko'lamli o'quv majmualarida un-derfitting muammosini hal qilishga yordam beradi.
Tushib qolish
yana muvaffaqiyatli. Avvalo, asosiy sabab kattalarning paydo bo'lishidir
Muayyan vazifalar uchun (modellar) va turli xil qo'lda ishlangan xususiyatlardan foydalanilgan. Uchun
1.4 Chuqur o'rganish
Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
1.5-rasm: SVM ni uch qatlamli neyron tarmog'i bilan yaqinlashtirish mumkin.
Machine Translated by Google
– topshiriq - 1. Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida

|
1. Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida
|
bet | 4/4 | Sana | 16.01.2024 | Hajmi | 154,17 Kb. | | #138338 |
Bog'liq 1. Ratsional son cheksiz davriy o`nli kasr sifatida2 – topshiriq:
Hisoblang:
1) ;
2) ;
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
3 – topshiriq:
z1, z2 kompleks sonlar berilgan bo`lsa, kompleks sonlar ustida amallarni bajaring:
(z1+z2, )
z1= –3+2i z2=4 –i
z1=4+5i z2=4 –5i
z1=5+2i z2= –5 –2i
z1= –3+i z2= –2 –3i
z1=1,4 –3i z2=2,6 –4i
z1=3+8i z2= –4 –5i
z1=5 –2i z2=3+4i
z1= –2+3i z2=5 –2i
z1= –3+4i z2=7 –4i
z1=2 –4i z2=1+3i
|
| |
Boshlang’ich sinflarda axbоrоt texnologiyalari - bet 4

117. Manba- M. М. Aripov va boshqalar. Informatika va informatsion texnologiyalar, 8-bob, 8.14-Paragrif, Qiyinlik darajasi-1
Microsoft Word-2010 dasturi uskunalar panelidagi qaysi tugma yordamida belgilangan matnlarga rang berish mumkin
|
5
|
4
|
3
|
2
|
118.Manba- M. М. Aripov va boshqalar. Informatika va informatsion texnologiyalar, 8-bob, 8.15-Paragrif, Qiyinlik darajasi-2
Microsoft Word-2010 dasturi hujjatlaridagi jadval ustunini o‘chirish tartibi to‘g‘ri keltirilgan javobni ko‘rsating?
|
Maket >Udalit> Stolbets
|
Maket >Udalit> Stroku
|
Maket >Udalit> Tablitsu
|
Maket >Udalit>
|
119. Manba- M. М. Aripov va boshqalar. Informatika va informatsion texnologiyalar, 8-bob, 8.9-Paragrif, Qiyinlik darajasi-2
Microsoft Word-2010 dasturiga yuklangan joriy hujjatda «Ctrl+End» tugmalar birikmasi bosilsa nima sodir bo‘ladi?
|
Kursor hujjat oxiriga
|
Kursor bir sahifa pastga
|
Kursor bir sahifa yuqoriga
|
kursorni hujjat boshiga
|
120. Manba- M. М. Aripov va boshqalar. Informatika va informatsion texnologiyalar, 8-bob, 8.9-Paragrif, Qiyinlik darajasi-2
Microsoft Word-2010 dasturida ayrim hollarda so‘zlarning tagiga qizil to‘lqinli chiziq chiziladi (rasmga qarang). Bu nimani anglatadi?
|
dastur so‘zlar bazasida bunday so‘z yo‘qligini yoki so‘z xato yozilganligini
|
hech qanday xato yo‘qligini
|
batereya o‘layotganini
|
yangi gipermurojjatligini
|
|