#store_queue #wiki #uzbekdevs
Store Queue
Xotiraga yoziladigan ma'lumotlarni yakuniy chiqarilishidan oldin vaqtincha saqlaydi. U yozuvlar tartibini nazorat qilib, keshga yetib bormagan yangi qiymatlarni keyingi o'qish amallariga uzatadi. Bu tuzilma spekulyativ amallarni boshqarish va xotira bilan to'qnashuvlarni oldini olish uchun xizmat qiladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/store-queue
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#attribute_based_access_control #wiki #uzbekdevs
Attribute-Based Access Control
Foydalanuvchi, resurs, amal va muhit xususiyatlarini tahlil qilib, tizimga kirish huquqini belgilaydi. U moliya bo‘limi xodimiga faqat ish vaqtida va korporativ qurilmadan ma'lumotlarni ko‘rish imkonini berish kabi aniq shartlarni qo‘llaydi. Bu usul rollar sonini ko‘paytirmasdan, kirish jarayonini nozik va kontekstga mos tarzda boshqarishga yordam beradi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/attribute-based-access-control
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#bounded_context #wiki #uzbekdevs
Bounded Context
Murakkab tizimlarni kichikroq mantiqiy chegaralarga bo‘lib, har bir qismda atamalar va qoidalarni izchil ishlatish imkonini beradi. U bir xil nomli obyektlarning turli bo‘limlarda turlicha ma’noga ega bo‘lishini ta’minlab, modelni soddalashtiradi. Jamoalar o‘rtasidagi aloqani tartibga solish va ma’lumotlar almashinuvini aniq belgilash uchun xizmat qiladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/bounded-context
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
ML sohasiga o‘tishni istaganlar uchun
Yandex ML School Uzbekistan talabalar va mutaxassislar uchun Machine Learning bo‘yicha bepul bir yillik dasturga qabulni davom ettirmoqda. Bu yil tanlov asosida 35 nafar ishtirokchi qabul qilinadi.
Dasturda ortiqcha mavzu va fanlarga o‘rin yo‘q. Ishtirokchilar ML uchun zarur bo‘lgan fundamental matematikani – chiziqli algebra, ehtimollar nazariyasi, statistika va matematik analizni o‘rganadilar. Shundan so‘ng Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, LLM va Reinforcement Learning yo‘nalishlariga o‘tiladi.
O‘qish bilan birga real keyslar va mahsulotlar asosida amaliy tajriba ham beriladi. Ishtirokchilar ta’lim jarayonida amaliy topshiriqlarni bajaradilar va texnologik kompaniyalar ekspertlari o‘tkazadigan vorkshoplarda qatnashadilar.
Mashg‘ulotlar Toshkentda kechki payt oflayn formatda o‘tkaziladi. Ta’lim ingliz tilida.
Arizalar 9 sentyabrga qadar qabul qilinadi – qabul jarayoni yakunlanishiga atigi 5 kun qoldi.
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
Yandex ML School Uzbekistan talabalar va mutaxassislar uchun Machine Learning bo‘yicha bepul bir yillik dasturga qabulni davom ettirmoqda. Bu yil tanlov asosida 35 nafar ishtirokchi qabul qilinadi.
Dasturda ortiqcha mavzu va fanlarga o‘rin yo‘q. Ishtirokchilar ML uchun zarur bo‘lgan fundamental matematikani – chiziqli algebra, ehtimollar nazariyasi, statistika va matematik analizni o‘rganadilar. Shundan so‘ng Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, LLM va Reinforcement Learning yo‘nalishlariga o‘tiladi.
O‘qish bilan birga real keyslar va mahsulotlar asosida amaliy tajriba ham beriladi. Ishtirokchilar ta’lim jarayonida amaliy topshiriqlarni bajaradilar va texnologik kompaniyalar ekspertlari o‘tkazadigan vorkshoplarda qatnashadilar.
Mashg‘ulotlar Toshkentda kechki payt oflayn formatda o‘tkaziladi. Ta’lim ingliz tilida.
Arizalar 9 sentyabrga qadar qabul qilinadi – qabul jarayoni yakunlanishiga atigi 5 kun qoldi.
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
👍6🕊1
#form #wiki #uzbekdevs
Form
Foydalanuvchidan ma’lumot yig‘ib, serverga yuborish uchun HTML elementlar majmuidan foydalaniladi. U login, qidiruv va buyurtma kabi amallarni bajarishda input, select va button kabi nazoratlarni birlashtiradi. Ma’lumotlar GET yoki POST usullari orqali belgilangan URL manzilga uzatiladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/form
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#code_coverage #wiki #uzbekdevs
Code coverage
Testlar ishga tushirilganda dastur kodining qaysi qismlari tekshirilganini o‘lchaydi. U qatorlar, funksiyalar va shartli yo‘llarning bajarilishini kuzatib, tekshirilmagan hududlarni aniqlashga yordam beradi. Bu ko‘rsatkichlar testlar qamrovini tahlil qilish va kodning qaysi qismlari e'tiborsiz qolganini ko‘rish uchun ishlatiladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/code-coverage
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#clickhouse #texnologiya #uzbekdevs
ClickHouse (Database)
ClickHouse katta hajmdagi ma’lumotlarni ustunli formatda saqlovchi analitik ma’lumotlar bazasidir. Tezkor hisobot va real vaqt tahlili uchun ishlatiladi.
👉 uzbekdevs.uz/clickhouse
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#remix #texnologiya #uzbekdevs
Remix (Frontend)
Remix React asosidagi full-stack web frameworkdir. Server tomonidagi ma’lumot yuklash va standart web mexanizmlaridan samarali foydalanadi.
👉 uzbekdevs.uz/remix
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#column_oriented_database #wiki #uzbekdevs
Column-Oriented Database
Ma'lumotlarni qatorlar bo'yicha emas, balki ustunlar bo'yicha alohida saqlaydi. Maxsus kodlash va siqish usullari orqali kerakli ustunlarni tezkor o'qish imkonini beradi. Katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda xotira va resurslarni optimallashtirish uchun xizmat qiladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/column-oriented-database
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#queue_lock #wiki #uzbekdevs
Queue Lock
Resursga kirishni kutayotgan oqimlarni tartibli navbatga joylab, ularni birin-ketin ishga tushiradi. Bu usul keshdagi ortiqcha yuklamani kamaytiradi va har bir jarayonning navbatini ta'minlab, kutish vaqtini optimallashtiradi. Ko'p yadroli tizimlarda ma'lumotlar almashinuvini tartibga solish uchun ishlatiladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/queue-lock
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#software_weakness #wiki #uzbekdevs
Software weakness
Dastur kodi, dizayni yoki konfiguratsiyasidagi xatolar xavfsizlik buzilishiga yo‘l ochishi mumkin. Bunday kamchiliklar threat modeling, kod tahlili va dinamik testlar orqali aniqlanadi. Arxitekturaviy tuzatishlar kiritish orqali xatolarning butun guruhini bartaraf etish mumkin.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/software-weakness
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#rpc #wiki #uzbekdevs
RPC
Bir dasturdagi kod orqali tarmoqdagi boshqa servis funksiyalarini xuddi lokal funksiyadek ishga tushirish imkonini beradi. U tarmoq protokollari va ma'lumotlarni formatlash tafsilotlarini yashirib, dasturchiga ishni soddalashtiradi. Client va server o'rtasidagi aloqa maxsus stublar va serialization formatlari yordamida amalga oshiriladi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/rpc
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#sctp #wiki #uzbekdevs
SCTP
Ma'lumotlarni alohida xabarlar ko'rinishida ishonchli yetkazuvchi transport protokoli hisoblanadi. U telekommunikatsiya signalizatsiyasi, WebRTC kanallari va serverlararo aloqada qo'llaniladi. Bir nechta tarmoq manzillarini va mustaqil oqimlarni qo'llab-quvvatlagani sababli ma'lumotlar uzatishdagi kechikishlarni kamaytiradi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/sctp
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#inventory #wiki #uzbekdevs
Inventory
Konfiguratsiya boshqaruv tizimida boshqariladigan hostlar, ularning guruhlari va ulanish parametrlarini belgilovchi manbadir. U playbook qayerda bajarilishini aniqlab, serverlar ro‘yxatini statik fayllar yoki bulutli API orqali taqdim etadi. Guruhlar va o‘zgaruvchilar yordamida serverlarni rollari, hududlari yoki muhitlariga qarab boshqarish imkonini beradi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/inventory
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#urn #wiki #uzbekdevs
URN
Resurslarni tarmoqdagi joylashuvidan mustaqil ravishda barqaror nom bilan belgilash imkonini beradi. U resurs qayerda ekanligini emas, balki qanday nomlanganini ifodalaydi. Bu usul hujjat boshqa serverga ko‘chsa ham identifikatorning o‘zgarmasligini ta'minlaydi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/urn
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#llm #wiki #uzbekdevs
LLM
Katta hajmdagi ma'lumotlar asosida o'qitilgan ushbu sun'iy intellekt modeli matnlarni tushunish, tarjima qilish va savollarga javob berish uchun xizmat qiladi. U tokenlar orasidagi statistik bog'lanishlarni o'rganib, keyingi so'zlarni bashorat qilish orqali yozma vazifalarni bajaradi. Maxsus o'qitish bosqichlari orqali modelni tibbiyot, huquq yoki dasturlash kabi aniq sohalarga moslashtirish mumkin.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/llm
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#unsupervised_learning #wiki #uzbekdevs
Unsupervised Learning
Belgilanmagan ma'lumotlar ichidan yashirin tuzilmalar va qonuniyatlarni topish uchun xizmat qiladi. Undan ma'lumotlarni guruhlash, anomaliyalarni aniqlash va o'lchamlarni kamaytirishda foydalaniladi. To'g'ri natija olish uchun ma'lumotlar sxemasi, normalizatsiya qoidalari va hisoblash shartlari aniq belgilanishi lozim.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/unsupervised-learning
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#symfony #texnologiya #uzbekdevs
Symfony (Backend)
Symfony PHP ekotizimidagi komponentlarga asoslangan, enterprise darajadagi frameworkdir. Routing, dependency injection, console, form, security va reusable componentlar yirik loyihalarda aniq arxitektura beradi. Symfony barqarorlik, testability va uzoq muddatli maintainability talab qilinadigan backend tizimlar uchun kuchli tanlov hisoblanadi.
👉 uzbekdevs.uz/symfony
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#apply #wiki #uzbekdevs
Apply
Tasdiqlangan konfiguratsiyani real infratuzilmaga tatbiq etib, resurslarni yaratadi, yangilaydi yoki o‘chiradi. Provider API’lari orqali ishlash jarayonida resurslar orasidagi bog‘liqlikni hisobga olgan holda amallarni muvofiqlashtiradi. Bajarilgan har bir operatsiya natijasini state faylida saqlab boradi.
👉 uzbekdevs.uz/wiki/apply
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
#ruby #darsliklar #uzbekdevs
Ruby dasturlash tili
Ruby - Kirish
Ruby - O'rnatish
Ruby - Sintaksis
Ruby - Chiqarish operatori
Ruby - Izoh
Ruby - O'zgaruvchilar
Ruby - Ma'lumot turlari
Ruby - Sonlar
Ruby - Satrlar
Ruby - Boolean (Mantiqiy)
Ruby - Operatorlar
Ruby - Massiv
Ruby - Hash
Ruby - Symbol
Ruby - Range
Ruby - Shart operatori
Ruby - Case (Tanlash operatori)
Ruby - Takrorlash operatori (While, Until)
Ruby - For Tsikl / Each
Ruby - Break va Next
Ruby - Metod
Ruby - Metod parametrlari
Ruby - Block, Proc va Lambda
Ruby - OOP
Ruby - Sinflar / Obyektlar
Ruby - Konstruktor
Ruby - Kirish ma'lumoti (Encapsulation)
Ruby - Merosxo'rlik
Ruby - Modul va Mixin
Ruby - Polimorfizm
Ruby - Exception Handling
Ruby - Fayllar bilan ishlash
Ruby - Regular Expressions
👉 uzbekdevs.uz/darsliklar/ruby
uzbekdevs.uz / @uzbekdevs
50🔥1