Unilibrary. Oliy ta'lim muassasalarining yagona elektron kutubxona axborot tizimi.

Расширенная аналитика с PySpark

Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.

Tuyg`ular psixologiyasi

Qo`lingizdagi mazkur qo`llanmada kishlardagi his -tuyg`ularni tarbiyalashga e`tiborsizlik qanday salbiy oqibatlarga olib kelishi tahlil qilinadi.

Databricks ML in Action

In this book, you will discover what makes the Databricks Data Intelligence Platform the go-to choice for top-tier machine learning solutions. Databricks ML in Action presents cloud-agnostic, end-to-end examples with hands-on illustrations of executing data science, machine learning, and generative AI projects on the Databricks Platform. You’ll develop expertise in Databricks’ managed MLflow, Vector Search, AutoML, Unity Catalog, and Model Serving as you learn to apply them practically in everyday workflows. This Databricks book not only offers detailed code explanations but also facilitates seamless code importation for practical use. You’ll discover how to leverage the open source Databricks platform to enhance your learning, boost your skills, and elevate your productivity with supplemental resources.By the end of this book, you’ll have mastered the use of Databricks for data science, machine learning, and generative AI, enabling you to deliver outstanding data products.

Ҳ а й к а л т а р о ш л и к в а п л а с т и к а н а т о м и я

Педагогика олий ўқув юртлари тасвирий санъат ва мухандислик графикаси ва амалий санъат таълим йўналишлари бакалавр талабалари учун мўлжалаб ёзилган мазкур ўқув қўлланма икки қисмдан ташкил топган булиб, хайкалтарошлик ва пластик анатомия фанининг кисқача тарихи, унда ишлатиладиган ашёлар, хайкалтарошлик санъатида рельеф, майда пластика ва думалок хайкалтарошлик санъати ҳақида тўлик маълумот берилган. Шунингдек, ўқув қўлланма да талаба-ёшларни ҳайкал ишлашга ўргатишда методик босқичлар баён этилган

Matematika tarixi

Matematika tarixi matewmatikani fan sifatida rivojlanish tarixini,matematik fikirlar tushunchalar,matematik nazariyalar va matematikaning metodlari tarixan qanday dunyoga kelgan.

Реверсивный инжиниринг приложений под Windows

Реверсивный инжиниринг считается одним из наиболее сложных направлений в информационной безопасности (ИБ). В книге автор предлагает при- открыть завесу тайны над этой темой и с помощью практических примеров рассмотреть, как работают приложения под ОС Windows, а также разобраться в том, как эксплуатировать уязвимости переполнения буфера, размещать свой код в выполнимых файлах, находить полезную информацию в дампах памяти и многое другое. Книга предназначена как для начинающих специалистов, желающих разобраться в реверс-инжиниринге, так и для опытных специалистов по ИБ, интересующихся данной темой.

Data Structures and Algorithms with the C++ STL

Welcome to Data Structures and Algorithms with the C++ STL, a resource that aims to deepen your understanding of data structures and algorithms using the robust tools provided by the C++ Standard Template Library (STL). Within these pages, you will explore std::vector, advanced usage of sequence and associative containers, in-depth discussions on STL algorithms and their enhancements with modern C++ features, and a penetrating look at creating STL-compatible types and algorithms.

Ҳ а й к а л т а р о ш л и к

Ўзбекистон Республикаси ўз мустақиллигига эришгандан сўнг иқтисодий, ижтимоий маънавий соҳаларда, айниқса таълимни ислоҳ қилиш борасида мисли кўрилмаган ижобий ўзгаришлар амалга оширилмоқда. Жумладан Олий Мажлиснинг 1997 йил 29-август IX сессиясида қабул қилинган «Таълим тўгрисида»ги қонун ва Кадрлар тайёрлаш миллий дастури ХХІ-асрда Ўзбекистоннинг таълим тизимини ривожлантириш борасидаги стратегик йўналишини белгилаб берди. Бу эса умумтаълим мактаблари, академик лицей ва касб ҳунар коллежлари учун маънавий жиҳатдан баркамол, таълим жараёнида замонавий педагогик технологияларни моҳирона қўллай оладиган, ижодкор ўқитувчи-кадрларни тайёрлашдан иборат. Зеро Президент И.А. Каримов айтганидек, «Биз олдимизга қандай вазифа қўймайлик, қандай муаммони ечиш зарурати тугилмасин, гап охир- оқибат, барибир кадрларга ва яна кадрларга бориб тақалади. Муболагасиз айтиш мумкинки. бизнинг келажагимиз, мамлакатимизнинг келажаги, ўрнимизга ким келишига еки бошқачароқ айтганда, қандай кадрлар тайёрлашимизга боглиқ».

Kimyodan laboratoriya mashg`ulotlari

Ushbu o’quv qo’llanma qishloq xo`jaligi institutlarida ta`lim olayotgan bo`lajak agronomlar, veterenariya vrachlari, qishloq xo`jaligida menejment va qishloq xo`jaligi mahsulotlarini qayta ishlash texnologlari uchun mo`ljallangan ―Kimyo fanidan namunaviy o`quv dastur‖ asosida tuzildi. Unda anorganik, analitik, organik, hamda fizik va kolloid kimyoning boblari mavzularidan laboratoriya ishlari tanlandi. Har bir laboratoriya ishi qisqacha nazariy qism, tajriba uchun zarur bo`lgan jixozlar va reaktivlar ro`yxati, tajribalarni bajarish tartibi, mustaqil ta`lim uchun savollar va mashqlardan iborat. Laboratoriya mashg`ulotlari mavzularini tanlashda, ularni mutaxassisliklar xususiyatlariga bog`liqligiga alohida e`tibor qaratildi.

Data Labeling in Machine Learning with Python

In today’s data-driven era, where more than 2.5 quintillion bytes of data are produced daily in various forms such as text, image, audio, and video, data stands as the cornerstone of the AI revolution. However, the majority of real-world data available for training supervised machine learning models lacks labels, or we encounter limited labeled data. This presents a significant challenge, as labeled data is essential for training any supervised machine learning model and fine-tuning large language models in the age of generative AI.To address the scarcity of labeled data and facilitate the preparation of labeled data for training supervised machine learning models and fine-tuning large language models, this book introduces various methods for programmatic data labeling using Python libraries and methods, including semisupervised and unsupervised learning.

Matematika o`qitish metodikasi

Mazkur o`quv qo`llanmada ta'lim oluvchilar mustaqil ishlarining asosiy shakillari va ularning mazmuni,mustaqil ishni amalga oshirishda ta`lim oluvchi bajarishi zarur bo`lgan vazifalar, mustaqil ishni bajarish metodikasi.

Turizm asoslari

Ushbu o'quv qo'llanmada bozor munosabatlari sharoiti asosida turizmni rivojlantirishning asosiy tamoyillari va turizm to'g'risidagi me'yoriy hujjatlar berilgan.

Х,исоблаш методлари

Ушбу кулланма университетлар, педагогика институтлари ва олий техника уқув юртларининг «Х,исоблаш методлари» курси материалини уз ичига олади. Китобда ^озирги замон ^исоблаш математикасининг ютуклари уз аксини топган.Китоб университет, педагогика институтлари ва олий техника укув юртлари студентларига мулжалланган

JAHON TARIXI (Osiyo va Afrika mamlakatlarining o‘rta asrlar tarixi)

Mazkur o'quv qo'llanma O'zbekiston Respublikasi Prezidentining «Oliy ta'lim muassasalarida ta'lim sifatini oshirish va ularning mamlakatda amalga oshirilayotgan keng qamrovli islohotlarda faol ishtirokini ta'minlash bo'yicha qo'shimcha chora-tadbirlar to'g'risida»gi PQ-3775- sonli hamda O'zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining «Oliy ta'lim muassasalarini o'quv adabiyotlari bilan ta'minlash to'g'risida»gi 816- sonli Qarori ijrosini ta'minlash maqsadida tayyorlangan. O'quv qo'llanma oliy o'quv yurtlari 5120300 – tarix (jahon mamlakatlari tarixi) ta'lim yo'nalishida o'qitiladigan «Jahon tarixi» fanining «Jahon tarixi III–IV qismlari (O'rta asrlar tarixi)» bo'yicha tayyorlangan. Unda jahon tarixining ajralmas qismi – Osiyo va Afrika mamlakatlarining o'rta asrlar tarixiga doir ma'lumotlar yoritilgan. «Jahon tarixi» fanining mazkur qismi bo'yicha maxsus adabiyotlar yoki o'quv qo'lanmalar mavjud bo'lmaganligi sababli ushbu o'quv qo'llanma Osiyo va Afrikaning o'rta asrlardagi davlatlari, ulardagi siyosiy, ijtimoiy, iqtisodiy va madaniy hayoti bilan bog'liq masalalarni chuqurroq o'zlashtirishda oliy o'quv yurtlari tarixchi talabalariga amaliy ko'mak berishi mumkin.

ЭНГ ЯНГИ ТАРИХ (1945-2010 йиллар)

Ўқув қўлланма "Кадрлар тайёрлаш миллий дастури" талаблари асосида ёзилган бўлиб, Ғарб мамлакатлари энг янги тарихининг 1945-2010 йиллардаги воқеаларини қамраб олган. Ўкув қўлланма олий ўқув юртлари тарих факультети талабаларига мўлжалланган.

ЭНГ ЯНГИ ТАРИХ (1945–2010 йиллар)

Ўқув қўлланма "Кадрлар тайёрлаш миллий дастури" талаблари асосида ёзилган бўлиб, Ғарб мамлакатлари энг янги тарихининг 1945-2010 йиллардаги воқеаларини қамраб олган. Ўкув қўлланма олий ўқув юртлари тарих факультети талабаларига мўлжалланган.