|
Литература
1. Алексина Т.А. Время как феномен культуры. Электронный ресурс. Режим
доступа: http://www.chronos.msu.ru/RREPORTS/aleksina_vremia.html
2. Мамедов Ф.Т. «Культурология. Культура. Цивилизация». – М., 2015 – 36с.
3. Шпенглер О. «Закат Европы». – М., 1993 – 165с.
МУРАККАБ ТИЗИМЛАРНИ ЯРАТИШДА ДИНАМИК ДАСТУРЛАШ
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИНИНГ ЎЗИГА ХОС ЖИҲАТЛАРИ
Хамракулов Умиджон Шарабидинович
PhD, доцент
Ашуралиев Алишержон Абдумаликович
ассистент
Тошкент давлат техника университети
Жаҳонда ишлаб чиқариш жараёнларини бошкарувчи дастурлаш
технологияларидан
фойдаланиш
муҳим
аҳамиятга
эга,
замонавий
технологиялар,
янги
дастурлаш
технологияларини
ишлаб
чиқариш
жараёнларида жорий қилиниши бир вақтнинг ўзида ушбу тизимларнинг ҳам
янгиланиб боришини талаб этади. Ҳозирги кунда ишлаб чиқариш
жараёнларини бошкарувчи мураккаб тизимларни яратиш ишлаб чиқаришнинг
барча соҳалари учун долзарб муаммоларидан бири ҳисобланади [1]. Бу борада,
ривожланган мамлакатларда ишлаб чиқаришнинг бутун даври учун инсон
омилини камайтириш ва ресурс тежаш имконини берувчи, замонавий динамик
дастурлаш технологиялари асосида ишлаб чикариш жараёнларини бошқариш
муҳим вазифалардан бири ҳисобланмоқда.
INNOVATSIYA 2021: DOLZARB MUAMMOLAR VA ZAMONAVIY YECHIM
Стр.
219
Жаҳонда ишлаб чиқаришни динамик дастурлаш технологиялари асосида
бошқаришни такомиллаштиришга қаратилган илмий тадқиқотлар олиб
борилмоқда. Бу борада, маълумотларни қайта ишлаш усул ва алгоритмлари
жумладан мураккаб базисли функциялар асосида объектга йўналтирилган
дастурлаш тилларидан фойдаланиб технологик жараёнларни бошқаришга
кўмаклашувчи алгоритм ва дастурларни яратиш ва уларни ишлаб чиқаришга
жорий этиш муҳим аҳамият касб этмоқда [2].
Ишлаб чиқаришни динамик дастурлаш технологиялари хусусиятларини
Python дастурлаш тили асосида кўриб чиқамиз. Python умумий мақсадли юқори
даражали дастурлаш тили бўлиб, у веб-иловаларни ишлаб чиқиш, жараённи
автоматлаштиришда, суний интеллектни яратиш учун ҳам ишлатилади. У
объектга йўналтирилган ва тузилган ёндашувларни, функционал ва аспектга
йўналтирилган
дастурлашни
қўллаб-қувватлайди.
Python
дастурлаш
технологияларида динамик ёзишдан фойдаланади. Яъни, ўзгарувчининг тури
қиймат тайинланган вақтда аниқланади. Қиймат ўзгарганда, маълумотлар тури
ҳам ўзгариши мумкин бўлади.
Python дастур кодлари функциялар ва синфларга бўлинади, уларни
модулларга бирлаштириш мумкин, бирлаштирилган модулларни ўз навбатида
ўзаро бирлаштириш мумкин. Python машинасозлик ҳамда сунъий интеллект
(
Machine Learning and Artificial Intelligence
) соҳасида қўлланиладиган асосий
дастурлаш тилларидан бири. Масалан,
Google Brain
тадқиқот гуруҳи томонидан
яратилган очиқ манбали TensorFlow кутубхонаси Python дастурлаш тилларида
ишлаб чиқилган. Google ушбу кутубхонадан сунъий интеллектни ўрганиш учун
ишлатиладиган нейрон тармоқларни дастурлаш ва ўқитиш учун фойдаланади.
Яна бир таниқли кутубхона
–
Scikit-Learn. Бу Pythonда Pythonнинг статик
равишда ёзилган компиляция қилинган тўплами бўлган CYTHON қўшимчалари
билан ёзилган. Scikit-Learn кутубхонаси сунъий интеллект тадқиқотларида,
машинасозлик муҳандисларини тайёрлашда ва саноат тизимларини бошқариш
учун ишлатилади.
INNOVATSIYA 2021: DOLZARB MUAMMOLAR VA ZAMONAVIY YECHIM
Стр.
220
Pythonда катта маълумотлар билан ишлашга мўлжалланган бир нечта
кучли ва оммабоп кутубхоналар мавжуд: таҳлил, визуализация, натижаларни
башорат қилиш. Масалан, очиқ манбали SciPy кутубхонасида математик,
муҳандислик ва илмий ҳисоблаш учун модуллар мавжуд. Matplotlib
–
бу
маълумотларни визуализация қилиш бўйича энг машҳур кутубхоналардан бири.
PANDAS эса кутубхонаси маълумотни таҳлил қилиш учун ишлатилади.
Бундан ташқари, ушбу тил амалий дастурларни яратиш, ўйин ва 3D
графика, аудио ҳамда видео ва тасвирларни қайта ишлаш дастурлари ва
бошқаларни ишлаб чиқиш учун ишлатилади.
Дастурлаш тилининг машҳурлигини ўлчаш усулларидан бири бу TIOBE
индексидир. Бу Google ва бошқа қидирув тизимларидаги қидирувлар сонига
қараб ҳисобланади. Дастурлаш тиллари номини ўз ичига олган сўровлар
ҳисобга олинади.
TIOBE индексига кўра, 2020 йилда Python энг машҳур дастурлаш тиллари
рўйхатида иккинчи ўринни эгаллади. GitHub Octoverse рейтинги GitHub
фойдаланувчилари орасида тилнинг машҳурлигини акс эттиради.
Python шунингдек RedMonk рейтингида иккинчи ўринни эгаллайди.
RedMonk асосчиларидан бири Жеймс Гавернер, Python аллақачон Data Science
учун тил франки эканлигини таъкидлайди. Яъни, ушбу тил дастурлаш соҳасида
асосий тилга айланди. Шунга қарамай, Гавернер Python ҳозирда машҳурлиги
энг юқори чўққисида эканлигини истисно қилмайди. Маълумот: «lingua franca»
атамаси турли тил гуруҳлари вакиллари томонидан мулоқот қилиш учун
ишлатиладиган таниқли тилларни англатади. Масалан, инглиз тилини халқаро
алоқада lingua franca деб аташ мумкин. RedMonk таҳлилчиси Стивен ЎГрейди
ҳам шундай фикрда. Унинг таъкидлашича, Python яқин келажакда ўз ўрнини
эгаллайди.
Юқоридагилардан хулоса қилиш мумкинки, келажакда Python динамик
дастурлаш технологиялари ёрдамида мураккаб ҳамда кўп поғонали тизимларни
яратишда асосий интрументал воситаларидан бирига айланади.
INNOVATSIYA 2021: DOLZARB MUAMMOLAR VA ZAMONAVIY YECHIM
Стр.
221
Do'stlaringiz bilan baham: |
