Bankomat sizni “aldasa” nima qilish kerak?

Baʼzida bankomatdan naqd pul olishda texnik muammo sabab, kartangizdan pul yechilib, pul chiqmay qolishi mumkin. Bunday vaziyatda:

1. Bankomat kvitansiyasini saqlab qoling (agar chiqqan boʻlsa)

Ba’zida nosozlik boʻlsa ham kvitansiya chiqadi. U muhim hujjat hisoblanadi.

2. Bankingizga darhol murojaat qiling

Ko‘p hollarda bank sizdan quyidagi ma’lumotlarni so‘raydi:

• Ismingiz va telefon raqamingiz;
• Kartangizning oxirgi 4 ta raqami;
• Pul yechilgan sana va vaqt;
• Bankomat manzili;
• Yechilgan summa;

3. Tekshiruv muddati

Banklar odatda 3-7 ish kuni ichida tekshiruv o‘tkazadi. Agar nosozlik tasdiqlansa, pul qaytariladi. Ba’zida bu jarayon 14 ish kunigacha cho‘zilishi mumkin.

4. Agar bu boshqa bank bankomati bo‘lsa...

Masalan, sizda Kapitalbank kartasi bor, lekin pulni Asakabank bankomatidan olmoqchi bo‘ldingiz. Baribir siz o‘z bankingizga murojaat qilasiz. Ular o‘zaro bog‘lanib, masalani hal qilishadi.

Muhim eslatma:
Buni "ATM failed transaction" deyiladi va dunyo bo‘yicha juda keng tarqalgan. Bunday vaziyatda vahimaga tushmasdan bank bilan aloqa qilish kifoya.

«Fantasmagoriya»- Dunyodagi birinchi qo'lda chizilgan multifilm. Bu Emil Kol tomonidan yaratilgan ovozsiz qisqa multifilm. Premyera 1908-yil 17-avgustda Parijda bo'lib o'tgan ekan.

🕸 Web Scraping nima?
Web scraping – bu internetdagi veb-saytlardan avtomatik tarzda maʼlumot yigʻish jarayoni.
Oddiy qilib aytganda, bu — kompyuter yordamida saytni o‘qib, kerakli ma’lumotni ajratib olish.

🎯 Maqsadi nima?
Web scraping orqali quyidagilarni avtomatlashtirish mumkin:

✅ Yangiliklar sarlavhalarini olish
✅ Mahsulot narxlarini solishtirish (masalan, OLX, Amazon)
✅ Ob-havo ma’lumotlarini yig‘ish
✅ Maqolalar, blog postlar, jadval, reytinglar olish
✅ O‘quv kurslari, videolar, o‘yinlar ro‘yxatini olish

🛠 Web Scraping qanday ishlaydi?

Saytga so‘rov yuboriladi (requests.get(url))
Saytning HTML kodi olinadi
Kerakli ma’lumotlar tanlanadi (masalan, <div class="title">)
Tozalangan va formatlangan ma’lumotlar chiqariladi yoki saqlanadi

News Site Bot

Bu bot web scrapingdan foydalangan holda Kun.uz saytidagi so'ngi yangiliklarni quyidagi ko'rinishda chiqarib beradi.

Maqola nomi
Maqola linki
Link preview

⚙️ Texnologiyalar:
💬 Aiogram 2
⠀
⬇️ Loyiha kodini quyidagi tugma orqali yuklab olishingiz mumkin.
📌 #projects #news #scraping #telegrambot

python_core_oop

Web scrapingdan foydalangan holda so'ngi yangiliklar, ob-havo ma'lumotlari, valyuta ma'lumotlari kabi va yana boshqa ochiq ma'lumotlarni to'plagan holda userlarga chiroyli interfaceda hamma ma'lumotlarni bitta joydan bilib oluvchi yaxshigina loyiha qilsangiz bo'ladi.
Men g'oya berdim namuna bilan foydalanish sizlardan 🙂

Sun'iy intellektning kelajagi va dasturlash kasblariga ta'siri

Sun'iy intellekt (AI) jadal rivojlanmoqda va bu jarayon kelajakdagi ish o'rinlariga, ayniqsa dasturlash sohasiga sezilarli ta'sir ko'rsatmoqda. AI texnologiyalari rivojlanishi bilan an'anaviy ish o'rinlari qisqarishi kutilmoqda. Bu sharoitda muvaffaqiyatga erishish uchun ikkita asosiy yo'l mavjud: biror sohada chuqur ixtisoslashish yoki zamonaviy texnologiyalarga moslashish orqali raqobatbardosh bo'lib qolish.

Dasturchilar uchun hozirda AI muhim yordamchi vosita sifatida xizmat qilmoqda, murakkab vazifalarni soddalashtirib, samaradorlikni oshirmoqda. Ammo bu yordamchi rol vaqtinchalikdir. Agar biz AI ni o'rganib, uni boshqarishni o'rganmasak, kelajakda u bizning o'rnimizi egallashi mumkin. Shu sababli, dasturchilar kelajakka tayyorgarlik ko'rishlari va AI dan foydalanishni o'rganishlari zarur.

AI ning ta'sirini veb-dasturlash sohasida yaqqol ko'rish mumkin. Hozirda dasturlash bo'yicha chuqur bilimga ega bo'lmagan odamlar ham AI yordamida funksional veb-saytlar yaratmoqda. Bu texnologiyaning ommalashishi uchun ijobiy holat bo'lsa-da, veb-dasturchilar uchun xavotirli tendensiyadir. Kelajakda veb-dasturlash ishlarining 90% ga yaqini AI tomonidan bajarilishi kutilmoqda. Faqat AI ni samarali boshqara olgan va o'zgarishlarga moslashgan mutaxassislar bu sohada o'z o'rnini saqlab qoladi, ya'ni taxminan 10% ichida bo'ladi.

Ushbu muammolarga qaramay, dasturlashning ba'zi yo'nalishlari kelajakda ham dolzarb bo'lib qoladi. Sun'iy intellekt va mashinaviy o'qitish (AI/ML) bu yo'nalishlarning yetakchilaridir. Shu sababli, men veb-dasturlashdan AI va ML sohasiga o'tmoqdaman va boshqalarni ham shu yo'lni tanlashga chorlayman. PyTorch yoki TensorFlow kabi vositalar yordamida oddiy AI modellari yoki neyron tarmoqlarni yaratishga urinib ko'rishni tavsiya qilaman. Ammo bu sohada muvaffaqiyat qozonish uchun data science va matematikada mustahkam bilim talab qilinadi.

Ko'p odamlar dasturlashda matematika muhim emas deb hisoblaydi. Bu qisman to'g'ri, ammo faqat hozirgi holat uchun. Kelajakda esa AI hali ham oliy matematika masalalarini yechishda qiyinchiliklarga duch kelmoqda va bu muammo uzoq davom etishi mumkin. AI ning rivojlanishi ortida matematika va dasturlashni uyg'unlikda qo'llay olgan mutaxassislar turibdi. Aynan ular kelajakdagi texnologik yutuqlarni belgilaydi.

Xulosa qilib aytganda, AI boshqaradigan kelajakka tayyorlanish uchun uzoq muddatli ahamiyatga ega sohalarga, masalan, fan va dasturlashga e'tibor qaratish lozim. Bu sohalarda faqat professional mutaxassislar talab qilinadi, chunki qolgan vazifalarni AI osongina bajaradi. Hozirda AI dan foydalanish g'alati tuyulishi mumkin, ammo kelajakda bu odatiy holga aylanadi. Shu bois, doimo kelajagi bor sohalarda bo'ling va AI vositalarini o'zlashtirib, o'z o'rningizni mustahkamlang.

Juda uzun lekin manfaatli

Python va unga tegishli texnologiyalar(core, oop, django, aiogram, etc.) va loyihalar uchun top 3 youtube channels ro'yxati:

1. Corey Schafer – Asosiy Python + ilg‘or mavzular

Python asoslari, OOP, modul va kutubxonalar, Git, SQL, Django.
Har bir mavzu chuqur tushuntiriladi, kod toza va professional.
Dasturlashning “best practice”lari juda yaxshi berilgan.

2. Tech With Tim – Python + Game Dev + AI + Backend

Python, Pygame, Flask, Django, Machine Learning.
Real loyihalar: chatbot, web app, game development.
O‘rta daraja va undan yuqori foydalanuvchilar uchun juda foydali.

3. freeCodeCamp.org – To‘liq bepul kurslar

10–12 soatlik to‘liq Python kurslari (basic → advanced).
Django, Flask, FastAPI, AI va Data Science bo‘yicha to‘liq video kurslar.
Juda katta auditoriya va yangilanib turuvchi kontent.

QR Generator Reader Bot

Botga ma'lumot yuborsangiz QR shaklida, QR yuborsangiz unga biriktirilgan ma'lumotni chiqarib beruvchi bot.

⚙️ Texnologiyalar:
💬 Aiogram 2
⠀
⬇️ Loyiha kodini quyidagi tugma orqali yuklab olishingiz mumkin.
📌 #projects #qrcode #telegrambot

python_core_oop

Pythonning media sohasidagi top 5 kutubxonalari ro'yxati:

1️⃣ OpenCV (opencv-python)

📌 Vazifasi: Kompyuter ko‘rish (Computer Vision) va rasm/videoni qayta ishlash.

Rasm va video oqimlarini real vaqtda qayta ishlash.
Obyekt, yuz va harakat aniqlash.
Filtr va effektlar qo‘llash.
AI model bilan obyektlarni tanish.

pip install opencv-python

2️⃣ face_recognition

📌 Vazifasi: Yuzlarni aniqlash va taqqoslash (Face ID).

Rasm va videodan yuzlarni aniqlash.
Yuz encodinglarini yaratish va solishtirish.
Yuzlarni avtomatik belgilash va kesish.

pip install face_recognition

3️⃣ MediaPipe

📌 Vazifasi: Google’ning real-time Computer Vision framework’i.

Qo‘l, yuz, tana va ko‘z harakatini kuzatish.
Pose estimation (yog‘och odam skeleti chizish).
Face Mesh (468 ta yuz nuqtasini aniqlash).

pip install mediapipe

4️⃣ PyTesseract

📌 Vazifasi: OCR — rasm ichidan matnni o‘qish.

Skanner qilingan hujjatlarni matnga aylantirish.
Suratdagi yozuvlarni avtomatik tanib olish.
CAPTCHA yoki screenshotdan ma’lumot olish.

pip install pytesseract

5️⃣ Scikit-Image

📌 Vazifasi: Rasmni ilmiy tahlil va qayta ishlash.

Rasm sifatini oshirish, shovqinni kamaytirish.
Segmentatsiya va obyekt tahlili.
Rang, histogram va struktura tahlili.

pip install scikit-image

python_core_oop

Face Id
Login/Register

Bu tkinter yordamida yaratilgan app bo'lib, unda ism va face id orqali register qilinib login qilish uchun mo'ljallangan simple app

⠀
⬇️ Loyiha kodini quyidagi tugma orqali yuklab olishingiz mumkin.
📌 #projects #faceid #app

python_core_oop