Dasturchining || koinoti 🌌


Гео и язык канала: Узбекистан, Узбекский
Категория: Образование


Mening shaxsiy fikrlarim 🤔
IT(dasturlash) muhim mavzular 🥸
Yana bazi qo'shimcha ma'lumotlar 🙂

☀️ 2023- ...

Связанные каналы

Гео и язык канала
Узбекистан, Узбекский
Категория
Образование
Статистика
Фильтр публикаций


Yandex uzbek market bozoriga kirdi ko'plab kichik market lar katta ehtimol bilan yo'q bo'lib ketadi endi yoki yaxshigini raqobat bo'ladi.


Репост из: Javlonbek Mirzaabdullayev - IT
Noyob imkoniyat

Yaqin vaqtlar ichida Payme’da amaliyot qilish imkoniyati ochilishi mumkinligi haqida aytib o‘tgandim. Bu O‘zbekistondagi ajoyib va kamyob imkoniyatlardan deb o‘ylayman.

Payme’da bo‘layotgan 5-amaliyotda mingga yaqin (balki undan ham ko‘p) nomzodlar o‘rtasidan bir nechtasi (10-20 ta) tanlab olinadi. Amaliyotchilarda Payme’ning asosiy ofisida dasturchilar bilan amaliyot qilish imkoniyati paydo bo‘ladi.

O‘zim 2022-yilda amaliyot qilganimda berilgan imkoniyatlar haqida aytib o‘tmoqchiman.

Payme bizni o‘z ishchisi sifatida qabul qildi va haqiqiy korporativ muhitni berdi. U yerdagi eng tajribali mentorlar biz bilan ishladi.

Har tomonlama o‘ylab tuzilgan amaliyot rejasida amaliyot qildik:

Node core’ni to‘liq o‘rganib chiqdik. Ma’lumotlar omborxonasi bilan ishladik. Dasturlash tillari o‘rtasidagi baryerni olish uchun o‘zimizni lexer-parser’imizni yozdik. O‘zimizni nginx tool’imizni yozdik. SOLID va design-pattern’lar bilan amaliy topshiriqlar qildik. Bu olingan bilimlar asosida jamoaviy o‘zimizni tajriba uchun qilingan Payment flow’imizni yaratdik. Ya’ni o‘z bank, processing, payment-system, merchant, card holder va operatorlarimizni yozib unda tranzaksiya qilib ko‘rdik. 

Yangi 1500$ atrofida turadigan noutbuklarni korobkasi bilan o‘zimizga ochish uchun berdi. Menimcha bu qanchalik qadrli ekanimizni va bu yerda dasturchi bo‘lib ishlash qanday bo‘lishini ko‘rsatish uchun edi.

Albatta o‘z vaqtida to‘lanadigan maosh. Maosh taxminiy 300$ atrofida edi. Bu keyingi yillarda yana ko‘tarilganini eshitgandim.

3 oyga yaqin amaliyotdan keyin final intervyuda deyarli 80% odam kompaniyada ishda qoldi. Hozir deyarli hamma amaliyotchilar qaysidir bir servisda lead qilyapti.

O‘tgan yili yangi dasturchilarga amaliyotga qabul qilinishda yordam bergandim. 4 ta dasturchidan 3 tasi amaliyotga qabul qilindi va hozirda 2 tasi bizni jamoada ishlamoqda. Bu yil ham darslar o‘tib, bir qancha odamga yordam bermoqchiman. Yaqin kunlarda kimlarni tayyorlov uchun qabul qilishim va dars o‘tish shartlari haqida to‘liq post chiqaraman. Kuzatishda davom eting.

@javlonbek_mi


Assalomu Alaykum.
Barchamizga ramazon hayit bayrami muborak bo'lsin. 🙂


Репост из: AI | DigiTech
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
🤖 Nvidia o’zining birinchi roboti — Blue'ni ko’rsatdi.

«Yulduzlar jangi» filmidan ilhomlanilgan ushbu robot Disney va Google DeepMind bilan birgalikda ishlab chiqilgan — unga Nvidia'ning kuchli neyrotarmoq modeli Groot N1 va robotlarni o’rganishini 70 barobar tezlashtiradigan yangi Newton chipi o’rnatilgan.

Groot N1 ikki xil fikrlaydi: «sekin» muammolarni hal qilish usullarini o’ylab topadi va «tez» — ularni amalga oshiradi.

📟 DigiTech


Репост из: Yetim dasturchi kundaligi
Yaqinda subyektiv loyihasining "O'rtancha ta'lim. Kim aybdor: oʻqituvchi yo oʻquvchi?" nomi ostidagi videosini ko'rgandim. Videoda kuzatganim Muhammad Maftunda ham o'qitish metodlari eskirgani haqidagi fikri bor ekan. Albatta, bu ajoyib, chunki haqiqatda o'qitish metodlari eski va yangilanmay qolgan.

Masalan ixtirolar odamlar hayotiga kirib borgani sayin ularga yangi ma'lumotlarni berish yoki eskisini tushuntirish mantiqan oson bo'lishi kerak. Al-Xorazmiy algebraga asos solgan deganimiz bilan unga cho'ntak kompyuterlarining ishlash prinsipini tushuntirish befoyda bo'lishi aniq edi. Tirik ekansiz mantiq bo'yicha tarixdagi har qanday olimdan va odamdan ko'proq bilimga egasiz, faqat bu qonuniyat mohiyatini anglab yetgan kuningizdan ishlashni boshlaydi. Bunga konkret izoh beradigan bo'lsam: hozirda cho'ntak kompyuterini paralel sinab ko'rish imkoni mavjud, bu esa uning ish prinsipini tushunish murakkabligini 50% ga qisqartiradi. Ya'ni kimdir fantaziya qilgan nazariya isbotini ko'rish va tushunishingiz uchun qo'lingizda amaliy detal mavjud.

Menimcha o'rta ta'limda ham bu prinsipdan foydalanish kerak. Ximiya o'qituvchisi seziyning tarkibini o'rgatishdan avval uning GPS tizimlarida sun'iy yo'ldoshlar orasida vaqt taqqoslanishi va bu jarayonda seziy atomlari tebranishi muhim rol o'ynashini aytib ketsa bo'ladi. Yoki rubidiyning pozitron emissiyali tomografiyada yurak mushaklariga qon oqimini baholash uchun miokard perfuziya tasvirlarini hosil qilishga ishlatilishini eslatsayam bo'ladi. Albatta bu ishni men kabi qiyin terminlar orqali (men metodist emasman) amalga oshirishi shart emas, bola tiliga o'girib tushuntirsa ham bo'laveradi. Asosiysi o'quvchida o'qiyotgan fanining mohiyati va qayerda foyda berishi (bozor iqtisodiyoti) haqida tushuncha paydo bo'ladi. Qolganini keyin bemalol birnimani boshqa birnarsaga formula orqali aralashtirsa laboratoriya yonib ketishiga sarflasa bo'laveradi.

Gumanitar fanlarda qanchalik bilmadim, ammo aniq fanlarda bu metod ish berishiga ishonaman. Maktabda o'qib yurgan paytlarimda tumandagi eng yaxshi fizika o'qituvchilaridan biri elektronika qonuniyatlarini tushuntirib berganida bu odam nimalar deyapti degan edim. Keyinroq xuddi shu narsani ustaxonada ustamdan so'radim (nazariyaniyam chuqur bilardilar), yuz gramni taftida kallani orqasiga bir shapaloq urib ikkita hayotiy misol bilan judayam chiroyli qilib tushuntirib qo'ygandilar.

@yetimdasturchi


Texnalogiyalar 100 yil ichida juda katta o'rgarib ketdi.

Odam o'ylashi mm nimaga bunchalik tez deb.

Texnologiya rivojlanishidan oldin matematikada juda ko‘p muhim natijalar va teoremalar ochilgan edi.

Aslida buning orqasida math va fizika turadi ungacha bu fanlar juda ham zo'r rivojlangan shuning uchun texnalogiya rivojlanib ketdi menimcha.

Mathda oldin juda ko'p theorylar bor va bularning barchasi shunchaki programmingga ko'chirilgan qaysidir ma'noda.


Haqiqiy mehnat qiladigan odamlar bu olimlar va dexqonlar




https://eecs390.github.io/notes/index.html

#resourse #paradigms #principles


1. O‘rnatilgan (Embedded) tizimlar
Xususiyatlari:
🔹 Maxsus qurilmalar uchun ishlaydi – kompyuter deb hisoblanmaydigan, lekin protsessor ishlatadigan qurilmalar.
🔹 Statik dasturiy ta’minot – foydalanuvchilar yangi dasturlar o‘rnatolmaydi.
🔹 Ishonchli va muhofazalangan – faqat oldindan o‘rnatilgan dasturlar ishlaydi.
🔹 Oddiy interfeys – aksariyat holatlarda grafik interfeys yoki klaviatura mavjud emas.

Misollar:
✅ Mikroto‘lqinli pech – ichki mikrokontroller taymer va quvvatni boshqaradi.
✅ Televizorlar – smart TV bo‘lmasa, dasturni almashtirish mumkin emas.
✅ Avtomobillar – dvigatel boshqaruvi, tormoz tizimi.
✅ Tibbiy uskunalar – yurak monitorlari, tomir bosimi o‘lchagichlar.

Mashhur OSlar:
✔ Embedded Linux – yirik qurilmalarda ishlaydi.
✔ QNX – avtomobillar va sanoat uskunalarida keng qo‘llaniladi.
✔ VxWorks – NASA’ning Mars Rovers tizimida ishlatilgan.

🔎 Tahlil:
Embedded tizimlar xavfsizlik va ishonchlilik uchun mo‘ljallangan. Chunki ularga yangi dasturlarni o‘rnatib bo‘lmaydi, bu esa tizimning hujumlarga chidamliligini oshiradi. Bunday tizimlar cheklangan xotira va protsessor resurslariga ega bo‘lgani sababli, ularning dizayni juda soddalashtirilgan bo‘ladi.

2. Sensor-Tarmoq Operatsion Tizimlari
Xususiyatlari:
🔹 Kichik o‘lchamli va kam quvvat sarflovchi – uzoq vaqt ishlashi uchun optimallashtirilgan.
🔹 Dasturlar oldindan o‘rnatiladi – foydalanuvchi yangi ilovalarni qo‘sholmaydi.
🔹 Aloqada bo‘lish qobiliyati – o‘zaro ma’lumot almashish imkoniyatiga ega.
🔹 Voqealarga javob berish – oldindan belgilangan vaqtlarda yoki tashqi signalga ko‘ra ishlaydi.

Qo‘llanilish sohalari:
✅ Harbiy soha – dushman harakatlarini kuzatish.
✅ Ekologiya – o‘rmon yong‘inlarini aniqlash.
✅ Qishloq xo‘jaligi – tuproq namligini nazorat qilish.
✅ Tibbiyot – yurak urishini monitoring qilish.

Mashhur OSlar:
✔ TinyOS – juda kichik hajmli va kam quvvat talab qiluvchi tizim.
✔ Contiki OS – IoT (Internet of Things) uchun ishlatiladi.
✔ RIOT OS – kam quvvat sarflaydigan real vaqtda ishlovchi tizim.

🔎 Tahlil:
Sensor tarmoqli tizimlar avtonom bo‘lib, cheklangan resurslarga ega, shu sababli maksimal darajada energiya tejashga mo‘ljallangan. Bular real vaqt rejimida ishlashga yaqin, ammo katta hajmdagi murakkab hisob-kitoblarni bajarmaydi.

3. Real-Vaqt Operatsion Tizimlari (RTOS)
Xususiyatlari:
🔹 Aniq vaqt chegaralari – kechikishlar qabul qilinmaydi.
🔹 Deterministik – har bir vazifa aniq vaqtda bajarilishi shart.
🔹 Turg‘unlik – tizim uzluksiz ishlashi kerak.
🔹 Resurslarni oldindan taqsimlash – jarayonlar orasida kechikish bo‘lmaydi.

Turlari:
✅ Qattiq real vaqt tizimlari (Hard RTOS) – kechikish mumkin emas (misol: tormoz tizimi, atom reaktorlar).
✅ Yumshoq real vaqt tizimlari (Soft RTOS) – kechikish mumkin, lekin chegaralangan (misol: video oqim servislari, onlayn o‘yinlar).

Qo‘llanilish sohalari:
✅ Avtomobillar – xavfsizlik tizimlari (ABS, ESP).
✅ Sanoat – avtomatlashtirilgan ishlab chiqarish liniyalari.
✅ Tibbiyot – yurak stimulyatori (pacemaker), rentgen apparatlari.

Mashhur RTOSlar:
✔ FreeRTOS – ochiq kodli, IoT va embedded tizimlar uchun.
✔ VxWorks – kosmik va aviatsiya tizimlarida qo‘llaniladi.
✔ RTEMS – NASA loyihalarida ishlatiladi.

🔎 Tahlil:
RTOSlar ancha yuqori ishonchlilik talab qiladigan tizimlarda qo‘llaniladi. Qattiq real vaqt tizimlarida har bir operatsiya aniq vaqt oralig‘ida bajarilishi kerak. Bu oddiy operatsion tizimlardan farqli o‘laroq, jarayonlarni scheduling qilishda kechikishlarga yo‘l qo‘ymaydi.


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram




Репост из: Mubaşşir Ahmad
Демократик (ҳақиқий кўппартиявийлик) ва дунёвий (Отатурк лайиклиги) Туркияда Рамазон бошланди.

Демак, дунёвийлик диний ўзликни намоён қилишни ман этмайди. Азон саслари қулоқни қоматга келтирганда дунёвийлик шайтонламайди. Ҳижобга ва ҳатто ниқобга ҳеч қандай тақиқ йўқ.

@MubashshirAhmad






Hissiyotlarni ifodalab bo'lmaydi chunki ular uchun so'z yetarli emas.

Yorvordimmi aqilli gaplar bilan.


Post yozish ham oson bo'lib qoldi.

Copy from chatgpt(others) and paste the chanell 😁


Agar siz LLM ustiga o'ziz loyihangizni qurmoqchi bo'lsangiz.

Sizda ko'p ma'lumot kerak bo'ladi(data) dataset.

Bularni saqlash uchun vektor db yaxshi varyant ekan.

LLM bo'lsa bizni db dagi ma'lumotga ko'ra javob beradi.
Meni tushunishimcha uning ishi bizning datamizni to'g'ri tartibga keltirib berdi turli qoidalarga ososan (ton ...).

va uning o'zida ham ancha bazaviy ma'lumotlar bor siz agar biror maxsus soha bo'yicha ishlatsangiz bo'lar ekan buning uchun sizda data bo'lishi kerak.


Endi shu orqali pul qilish ancha rivojlansa kerak.

Sababi turli xil tool lar chiqadi va chiqaib bo'lgan va soqqani bosadi.


Hozirda bir necha LLM(Large language Model) bor.

Bularning bazilar tekin lekin bazilar pullik, eng qizig'i asosiy kerakli joylari pullik.

Embedding qiladigan narsalari pullik ekan menga shu kerak edi.

LLM orqali yaxshigina soqqa qilishayabdi sababi AI hapy bo'layabdi.

Показано 20 последних публикаций.