ar
Feedback
PYTHON DASTURLASH TILI

PYTHON DASTURLASH TILI

الذهاب إلى القناة على Telegram

Python dasturlash tilini o'rganmoqchimisiz ? Ammo bu dasturlash tili haqida kerakli ma'lumotlarni qayerdan topishni bilmayabsizmi ? Telegram tarmog'idagi Python dasturlash tili haqida barcha ma'lumotlarni o'zida saqlovchi kanal: @Python_uzbek_coder

إظهار المزيد
1 383
المشتركون
+124 ساعات
-27 أيام
-1630 أيام

جاري تحميل البيانات...

سحابة العلامات
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '24
سبتمبر '24
+39
في 0 قنوات
أغسطس '24
+51
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+54
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+25
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+27
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+75
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+90
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+91
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '24
+69
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '230
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '230
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '230
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '230
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '230
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '230
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '230
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '230
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '230
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '220
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+9
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+23
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+99
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+77
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+56
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+45
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+55
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+72
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+58
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+50
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+62
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+53
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+69
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+114
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+81
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+55
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+52
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+64
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+99
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+158
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+260
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+399
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+1 786
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
25 سبتمبر+1
24 سبتمبر+6
23 سبتمبر0
22 سبتمبر+1
21 سبتمبر0
20 سبتمبر+4
19 سبتمبر0
18 سبتمبر+5
17 سبتمبر+2
16 سبتمبر0
15 سبتمبر+1
14 سبتمبر+2
13 سبتمبر+6
12 سبتمبر+1
11 سبتمبر0
10 سبتمبر+1
09 سبتمبر+3
08 سبتمبر+1
07 سبتمبر+3
06 سبتمبر+1
05 سبتمبر0
04 سبتمبر0
03 سبتمبر+1
02 سبتمبر0
01 سبتمبر0
منشورات القناة
Kutib oling sun'iy intellekt Uzbek Plov nomli qo'shiq aytdi. https://youtu.be/Jtv06BQ-CBg

2
Natija nima chiqishini kod yozmasdan taxmin qiling.
Natija nima chiqishini kod yozmasdan taxmin qiling.
1 016
3
😂😂😂
😂😂😂
1 231
4
https://www.instagram.com/reel/C5GulqqKTOw/?igsh=MWQ5MWF5NzJlbmx5dg==
1 290
5
🔠🅰️🔠🅰️🔠🔠🔠 Bot PYTHON dasturlash tilida yaratilgan! Ramazon oyida siz va yaqinlaringiz uchun foydali bot. @PrayingTime_bot Bot orqali siz namoz vaqtlaridan habar topishingiz mumkin. Bundan tashqari bot sizga o'g'iz ochish va og'iz yopish vaqtlarini eslatib turadi.
1 519
6
لا يوجد نص...
1 488
7
IT tanlovlarda 1-o'rin uchun qancha pul mukofoti qo'yiladi? Ulug'bek vorislari - 10 mln so'mdan ortiq. Uz data challenge - 50.000$. President Tech Award - 100.000$. StartUP loyihalar tanlovi - 500 mln so'mgacha. Bu tanlovlarda g'olib bo'lish uchun sizda IT loyiha va uning pratatipi bo'lishi kerak. ☎️ +998505004030 👨‍💻 @Algorithmic_Solutions 📍 Firdavsiy 1 (Infin bank)
1 194
8
Umumiy natija
Umumiy natija
1 195
9
Agar natija olib kursak cls: tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) conf: tensor([0.8909, 0.8682, 0.8674, 0.8622, 0.8439, 0.8392, 0.7159]) data: tensor([[1.6254e+02, 2.2389e+01, 2.5266e+02, 1.6701e+02, 8.9091e-01, 0.0000e+00], [2.3503e+02, 3.1486e+01, 2.9971e+02, 1.6686e+02, 8.6820e-01, 0.0000e+00], [2.1997e+01, 5.3749e+01, 7.4538e+01, 1.6752e+02, 8.6741e-01, 0.0000e+00], [1.1284e+02, 3.2849e+01, 1.6784e+02, 1.6768e+02, 8.6221e-01, 0.0000e+00], [6.3885e+01, 4.3812e+01, 1.1679e+02, 1.6726e+02, 8.4389e-01, 0.0000e+00], [3.2759e-02, 5.2869e+00, 4.6813e+01, 1.6724e+02, 8.3916e-01, 0.0000e+00], [1.5617e+02, 1.0563e+01, 1.9749e+02, 9.0878e+01, 7.1594e-01, 0.0000e+00]]) id: None is_track: False orig_shape: (168, 300) shape: torch.Size([7, 6]) xywh: tensor([[207.5979, 94.6973, 90.1146, 144.6161], [267.3671, 99.1744, 64.6808, 135.3771], [ 48.2676, 110.6329, 52.5402, 113.7673], [140.3382, 100.2657, 55.0010, 134.8336], [ 90.3380, 105.5342, 52.9057, 123.4454], [ 23.4231, 86.2625, 46.7806, 161.9512], [176.8280, 50.7202, 41.3200, 80.3153]]) xywhn: tensor([[0.6920, 0.5637, 0.3004, 0.8608], [0.8912, 0.5903, 0.2156, 0.8058], [0.1609, 0.6585, 0.1751, 0.6772], [0.4678, 0.5968, 0.1833, 0.8026], [0.3011, 0.6282, 0.1764, 0.7348], [0.0781, 0.5135, 0.1559, 0.9640], [0.5894, 0.3019, 0.1377, 0.4781]]) xyxy: tensor([[1.6254e+02, 2.2389e+01, 2.5266e+02, 1.6701e+02], [2.3503e+02, 3.1486e+01, 2.9971e+02, 1.6686e+02], [2.1997e+01, 5.3749e+01, 7.4538e+01, 1.6752e+02], [1.1284e+02, 3.2849e+01, 1.6784e+02, 1.6768e+02], [6.3885e+01, 4.3812e+01, 1.1679e+02, 1.6726e+02], [3.2759e-02, 5.2869e+00, 4.6813e+01, 1.6724e+02], [1.5617e+02, 1.0563e+01, 1.9749e+02, 9.0878e+01]]) xyxyn: tensor([[5.4180e-01, 1.3327e-01, 8.4218e-01, 9.9408e-01], [7.8342e-01, 1.8742e-01, 9.9902e-01, 9.9323e-01], [7.3325e-02, 3.1994e-01, 2.4846e-01, 9.9712e-01], [3.7613e-01, 1.9553e-01, 5.5946e-01, 9.9811e-01], [2.1295e-01, 2.6078e-01, 3.8930e-01, 9.9558e-01], [1.0920e-04, 3.1470e-02, 1.5604e-01, 9.9546e-01], [5.2056e-01, 6.2872e-02, 6.5829e-01, 5.4094e-01]]) Shunga uxshagan natija beradi. Natija siz ishlatayotgan freymworkga bogliq (Pytorch, ....) Demak birinchi listda sinf (0-bu odam umumiy sinflar names: {0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus', 6: 'train', 7: 'truck', 8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant', 11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench', 14: 'bird', 15: 'cat', 16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear', 22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag', 27: 'tie', 28: 'suitcase', 29: 'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard', 32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat', 35: 'baseball glove', 36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle', 40: 'wine glass', 41: 'cup', 42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl', 46: 'banana', 47: 'apple', 48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli', 51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut', 55: 'cake', 56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table', 61: 'toilet', 62: 'tv', 63: 'laptop', 64: 'mouse', 65: 'remote', 66: 'keyboard', 67: 'cell phone', 68: 'microwave', 69: 'oven', 70: 'toaster', 71: 'sink', 72: 'refrigerator', 73: 'book', 74: 'clock', 75: 'vase', 76: 'scissors', 77: 'teddy bear', 78: 'hair drier', 79: 'toothbrush'} ) keyin esa conf yane har bitta obektni aniqlash aniqligi ruyxati (rasmda bir nechta obekt buladi) keyin esa bizga obekt joylashuvi xywh yane yuqori chap burchag koordinatasi va w-uzunlik h-balandlik beriladi. bundan tashqari biz turtburchak asosida malumotni olishimiz mumkin yuqori chao va pastgi ong xyxy
956
10
Rasm yoki freymdan malum predmet obekt ni joylashuvni olamiz. Bu ham juda oson 5-6 qatorda bajariladi. from ultralytics impor
Rasm yoki freymdan malum predmet obekt ni joylashuvni olamiz. Bu ham juda oson 5-6 qatorda bajariladi. from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8s.pt") ans = model.predict(source= ".../person.jpeg", show = True, imgsz = 320, conf = 0.7) #yolov8s bir nechta turdagi obektlarni detection qila oladi for obj in ans: box = obj.boxes print(box)
765
11
🏆 Diqqat Musobaqa 🏆 Pythonchilar diqqatiga. O'z bilimlaringizni sinab ko'ring! 🤖 RoboContest Round #87 div3 va 🤖 RoboCont
🏆 Diqqat Musobaqa 🏆 Pythonchilar diqqatiga. O'z bilimlaringizni sinab ko'ring! 🤖 RoboContest Round #87 div3 va 🤖 RoboContest Round #88 div2 📊 Div3 - reytingi [1000,1500] oralig'idagi ishtirokchilar uchun rated 📊 Div2 - reytingi [1501, ∞] oralig'idagi ishtirokchilar uchun rated Agar reyting mos kelmasa unrated qatnashish imkoni mavjud, ya'ni reyting berilmaydi/ 📆Contest boshlanish vaqti: 05.03.2024 19:30 📆Contest tugash vaqti: 05.03.2024 21:30 ⏰Contest davomiyligi: 2 soat 👨‍🏫 Muallif: Sardor Salimov 💬Agar savollar bo’lsa @robocontest_chat ga murojaat qiling. 🤖🤖🤖🤖🤖 @robocontest #contest #rated (Savollar o'zbekcha va ruscha tillarda bo'ladi)
1 102
12
#aktivatsiya slmgr/ipk W269N-WFGWX-YVC9B-4J6C9-T83GX slmgr /skms kms.digiboy.ir slmgr /ato
#aktivatsiya slmgr/ipk W269N-WFGWX-YVC9B-4J6C9-T83GX slmgr /skms kms.digiboy.ir slmgr /ato
1 311
13
yield Pythonchilar bilasizmi bu nima?
yield Pythonchilar bilasizmi bu nima?
1 252
14
Hozirga qadar kompyuterlar uchun eng ko'p foydalanilgan operatsion tizim qaysi? Какая операционная система для компьютеров на данный момент является наиболее используемой?
1 319
15
💻 Inson mehnati AI dan ko'ra arzon (hozircha). MIT universitetining tadqiqotlariga qaraganda. Inson sun'iy intellekt robotla
💻 Inson mehnati AI dan ko'ra arzon (hozircha). MIT universitetining tadqiqotlariga qaraganda. Inson sun'iy intellekt robotlariga qaraganda 2 baravar arzon ishchi kuchi hisoblanadi. Buning ustiga insonlar o'z vazifasidan tashqari ishlarni ham bajarishadi... Ammo tadqiqotlar bu uzoq davom etmasligi va yaqin yillarda robotlar arzon ishchi kuchiga aylanishini ko'rsatmoqda.
1 340
16
Bu rasmlarni nima bog'lab turadi?+9
Bu rasmlarni nima bog'lab turadi?
1 469
17
emot nima ish qilishini topganga bitta besh😄
emot nima ish qilishini topganga bitta besh😄
1 170
18
PYTHON qaysi sohada yetakchi deb o'ylaysiz?
2 162
19
Tez orada python 3.13 chiqadi... https://pythoninsider.blogspot.com/2024/01/python-3130-alpha-3-is-now-available.html
1 363
20
https://t.me/python_uzbek_coder?boost
1 367