✨Yangi kod uchun konkurs DNS skripti
💻Dasturlash tili: Python 3.11+🐍
💾Modullar: requests
📂Ma'lumotlar bazasi: -
📌 Skript dinamik DNS xizmatlarining bepul alternativasi.
Cloudflare va kompyuteringizdagi cron vazifasi yordamida DNS yozuvlaringizni avtomatik yangilaydi.
📌 Barcha ma'lumotlar faqat tanishish maqsadida taqdim etilgan❗️
Konkurs 2 soat ichida tugaydi
💻Dasturlash tili: Python 3.11+🐍
💾Modullar: requests
📂Ma'lumotlar bazasi: -
📌 Skript dinamik DNS xizmatlarining bepul alternativasi.
Cloudflare va kompyuteringizdagi cron vazifasi yordamida DNS yozuvlaringizni avtomatik yangilaydi.
📌 Barcha ma'lumotlar faqat tanishish maqsadida taqdim etilgan❗️
Konkurs 2 soat ichida tugaydi
#funfact
AWS nimaga F1 poygalariga homiylik qilishini bilasizmi?
Unda mana sababi:
AWS Formula 1 bilan hamkorligi sababi – F1 mashinalari har bir sekundda millionlab sensor ma’lumotlarini generatsiya qiladi. Bu hajmdagi datasetlarni oddiy usulda qayta ishlash juda koʻp vaqt va mablag‘ talab qiladi. AWS esa o‘zining kuchli bulutli texnologiyalari orqali ushbu ma’lumotlarni real vaqt rejimida tahlil qilish, mashina ishlashini optimallashtirish va strategik qarorlarni tezkor qabul qilish imkonini beradi.
AWS nimaga F1 poygalariga homiylik qilishini bilasizmi?
Unda mana sababi:
AWS Formula 1 bilan hamkorligi sababi – F1 mashinalari har bir sekundda millionlab sensor ma’lumotlarini generatsiya qiladi. Bu hajmdagi datasetlarni oddiy usulda qayta ishlash juda koʻp vaqt va mablag‘ talab qiladi. AWS esa o‘zining kuchli bulutli texnologiyalari orqali ushbu ma’lumotlarni real vaqt rejimida tahlil qilish, mashina ishlashini optimallashtirish va strategik qarorlarni tezkor qabul qilish imkonini beradi.
@bot
#yangilik Uzbekistan airways ning ma'lumotlar bazasi endi darkwebda sotuvda atiga 7 BTC ga 😂na kulishni bilaman na yig'lashni
https://www.instagram.com/reel/DNp-1DMM-wG/?igsh=ZWd0ZXc3ZDFkZmlv
Gap isboti bilan lekin man buni eng birinchi live ko'rganlardanma😂
Gap isboti bilan lekin man buni eng birinchi live ko'rganlardanma😂
Negadur odamlar kanaldan chiqib ketyapti shunga
Bugun nima haqida dars yoki kod tashlayin(bez konkurs)
Bugun nima haqida dars yoki kod tashlayin(bez konkurs)
Forwarded from TonyMeta
Butun kanikul bolla giftla olip harhil temkala qigan, kengi haftada o’qishga chiqganda hamma ozini opitini gapirberadi va word of mouth marketing startegiyasi ishlidi. Ko’pla giftla yeg’gan va kimlanidur omadi kelip ancha qimmatga sotkan, kunlik yengi holderla ko’payshi kere 📌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📹 SQLʼga xush kelibsiz | SQL asoslari: so‘rov berish va maʼlumotlarni boshqarish | Dasturlash
👤 #Khan_Academy_Uzbek
➡️To'liq video
👤 #Khan_Academy_Uzbek
➡️To'liq video
Dask va NumPy: Qaysi birini tanlash kerak?
Python’da data science ishlari ko‘pincha NumPy bilan boshlanadi. Bu kutubxona massivlar (arrays) va matematik hisob-kitoblar uchun asosiy vosita bo‘lib qolgan. Lekin ma’lumotlar hajmi oshib ketganda, NumPy ba’zan yetarli bo‘lmay qoladi. Shunda Dask ishga tushadi.
NumPy: Kichikdan o‘rtacha datasetlar uchun
NumPy RAM ichida ishlaydi. Demak, agar sizning dataset hajmi 8 GB bo‘lsa, kompyuter xotirangiz ham kamida 8 GB bo‘lishi kerak.
Juda tez ishlaydi va C tilida yozilgani uchun optimallashtirilgan.
Ilmiy hisob-kitob, statistika va ML uchun asosiy tayanch.
👉 Misol: 1 mln sonni yig‘indisini olish NumPy’da bir necha millisekundda bajariladi.
Dask: Katta hajmli datasetlar uchun
Dask ma’lumotlarni bo‘laklarga (chunks) ajratadi va parallel hisob-kitob qiladi.
Xotiradan katta datasetlar bilan ham ishlay oladi (masalan, 100 GB CSV fayl).
NumPy va Pandas API’lariga juda o‘xshash, shuning uchun o‘rganish oson.
👉 Misol: 100 GB CSV faylni Pandas bilan ochib bo‘lmasligi mumkin, lekin Dask uni bo‘laklab o‘qib, hisoblashni davom ettiradi.
Qisqa xulosa
Agar datasetingiz xotiraga sig‘sa → NumPy ishlating.
Agar dataset xotiradan katta yoki parallel hisoblash kerak bo‘lsa → Dask yaxshi tanlov.
Menimcha, NumPy – velosiped, Dask – yuk mashinasi. Ikkalasi ham kerak, lekin vaziyatga qarab tanlash muhim.
Python’da data science ishlari ko‘pincha NumPy bilan boshlanadi. Bu kutubxona massivlar (arrays) va matematik hisob-kitoblar uchun asosiy vosita bo‘lib qolgan. Lekin ma’lumotlar hajmi oshib ketganda, NumPy ba’zan yetarli bo‘lmay qoladi. Shunda Dask ishga tushadi.
NumPy: Kichikdan o‘rtacha datasetlar uchun
NumPy RAM ichida ishlaydi. Demak, agar sizning dataset hajmi 8 GB bo‘lsa, kompyuter xotirangiz ham kamida 8 GB bo‘lishi kerak.
Juda tez ishlaydi va C tilida yozilgani uchun optimallashtirilgan.
Ilmiy hisob-kitob, statistika va ML uchun asosiy tayanch.
👉 Misol: 1 mln sonni yig‘indisini olish NumPy’da bir necha millisekundda bajariladi.
Dask: Katta hajmli datasetlar uchun
Dask ma’lumotlarni bo‘laklarga (chunks) ajratadi va parallel hisob-kitob qiladi.
Xotiradan katta datasetlar bilan ham ishlay oladi (masalan, 100 GB CSV fayl).
NumPy va Pandas API’lariga juda o‘xshash, shuning uchun o‘rganish oson.
👉 Misol: 100 GB CSV faylni Pandas bilan ochib bo‘lmasligi mumkin, lekin Dask uni bo‘laklab o‘qib, hisoblashni davom ettiradi.
Qisqa xulosa
Agar datasetingiz xotiraga sig‘sa → NumPy ishlating.
Agar dataset xotiradan katta yoki parallel hisoblash kerak bo‘lsa → Dask yaxshi tanlov.
Menimcha, NumPy – velosiped, Dask – yuk mashinasi. Ikkalasi ham kerak, lekin vaziyatga qarab tanlash muhim.
Forwarded from TonyMeta
Hukumat yangi qaror qabul qildi: 2026-yil 1-yanvardan boshlab aholiga “unikalniy” raqamlar beriladi — 6 ta harf va/yoki raqamgacha bo‘lishi mumkin. Bunday raqamlar ochiq auktsion orqali sotiladi.
⚠️ Shart: kombinatsiyada beodob so‘zlar bo‘lmasligi kerak, qonun va odob qoidalariga zid bo‘lmasligi shart. Yana boshqa raqamlar bilan bir xil bo‘lishi ham mumkin emas.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM