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

Kimyoviy mikrobiologiya

Ushbu kitob farmatsevtika institutlarining talabalari uchun qo`llanma bo`lib, u kimyoviy mikrobiologiyaning umumiy qismini o`z ichiga oladi va unda mikroorganizmlarning morfologiyasi, fiziologiyasi, tabiatda tarqalishi, ularga tashqi muhitning ta‘siri, o`zgaruvchanligi, tabiatda moddalar almashinuvida ishtiroki, infeksiya va immunitet haqidagi ta‘limotning asoslari, boshqa va inson parazitologiyasi yoritilgan.

Defending APIs

In today’s hyper-connected digital world, APIs are ubiquitous in providing the connecting tissue between systems and services. The growth of APIs continues at an exponential pace, with almost every developer either responsible for creating APIs of their own or consuming APIs as part of their solution. Unfortunately, attackers have shifted their focus to attacking APIs first, and the alarming rise in API incidents and breaches is testimony to the challenges developers face in producing APIs that are secure and robust.

Tarixiy sanalar II qism

Tarixiy sanalar Davlat Ta'lim standartlari talabidan kelib chiqqan holda tayyorlangan bo'lib, o'quvchilarni testlar bilan ishlashda qulaylik tug'diradi. Alisher Navoiy nomidagi Respublika Nafis san'at litseyida tayyorlangan ushbu qo'llanma tendir g'olibi bo'lgan darsliklar asosida tuzilgan. Ushbu qo'llanma 2- qismdan iborat bo'lib, O'zbekiston va jahon tarixida ro'y bergan voqe'a va hodisalarning batafsil tarixiy sanalari jamlangan.

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.

Umumiy seleksiya va urug`chilik praktikumi

Sizga tavsiya etilayotgan ushbu o‘quv qo‘llanma qishloq xo‘jaligi oliy o‘quv yurtlarining “ “5410400 – qishloq xo‘jalik ekinlari seleksiyasi va urug‘chiligi”, ta’lim yo‘nalishi talabalari uchun “Umumiy seleksiya va urug‘chilik” fanidan amaliy va laboratoriya mashg‘ulotlarini o‘tkazish uchun mo‘ljallangan. Shuningdek o‘quv qo‘llanmadan “5410200 – Agronomiya”, 5111005 – Kasb ta’limi (Agronomiya) ta’lim yo‘nalishlarining bakalavriat, “5A410402 –Seleksiya va urug`chilik” mutaxassisligi magistratura talabalari xam foydalanishlari mumkin.

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.

Tuproqshunoslik va agrokimyo fanidan tajriba ishlari

Ushbu tavsiya etilayotgan tuproqshunoslik va agrokimyo fanidan tajriba ishlari uchun tayyorlangan o`quv qo`llanma, tasdiqlangan namunaviy dastur asosida yozilgan bo`lib, ushbu fanga doir asosiy tushuncha va ma`lumotlar qisqacha bayon etilgan.

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.