Choice of metadata Электронный Каталог книг
Page 1, Results: 5
Report on unfulfilled requests: 0
1.
Подробнее
81.2Англ
К 63
Комарова, А. И.
Английский язык. Страноведение [Текст] : учебник для вузов / А. И. Комарова, И. Ю. Окс, В. В. Колосовская. - 2-е изд., испр. и доп. - М. : [б. и.], 2022. - 456 с. - (Высшее образование). - ISBN 9785534113280 : 13305.60 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 81.2Англ
Рубрики: Английский язык
Кл.слова (ненормированные):
английский язык -- страноведение -- информативные тексты -- информация -- чтение -- устная речь -- реферирование -- речевая практика -- коммуникативная деятельность -- разноцелевое чтение -- язык -- федеральный государственный образовательный стандарт -- высшее образование -- what is Culture? -- reading -- learning -- grammar -- summary -- the World Cultures -- physical and Socioeconomic Environment of Europe
Аннотация: Настоящий учебник включает в себя аутентичные, интересные и информативные тексты из оригинальных источников, отражающие разнообразие современного английского языка. Цель учебника- помочь студентам научится быстро извлекать информацию при чтении, овладеть базовой терминологией, улучшить навыки устной речи, а также навыки реферирования. Комплекс упражнений, включенный в каждый раздел, обеспечивает активную деятельность в области речевой практики, способствует развитию различных видов коммуникативной деятельности, навыков разноцелевого чтения. Учебник подходит для студентов с различным уровнем владения языком. Для студентов высших учебных заведений, а также для всех желающих расширить свои знания английского языка.
Держатели документа:
ЗКУ им. М. Утемисова
Доп.точки доступа:
Окс, И.Ю.
Колосовская, В.В.
Экземпляры всего: 1
чз1 (1)
Свободны: чз1 (1)
К 63
Комарова, А. И.
Английский язык. Страноведение [Текст] : учебник для вузов / А. И. Комарова, И. Ю. Окс, В. В. Колосовская. - 2-е изд., испр. и доп. - М. : [б. и.], 2022. - 456 с. - (Высшее образование). - ISBN 9785534113280 : 13305.60 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Английский язык
Кл.слова (ненормированные):
английский язык -- страноведение -- информативные тексты -- информация -- чтение -- устная речь -- реферирование -- речевая практика -- коммуникативная деятельность -- разноцелевое чтение -- язык -- федеральный государственный образовательный стандарт -- высшее образование -- what is Culture? -- reading -- learning -- grammar -- summary -- the World Cultures -- physical and Socioeconomic Environment of Europe
Аннотация: Настоящий учебник включает в себя аутентичные, интересные и информативные тексты из оригинальных источников, отражающие разнообразие современного английского языка. Цель учебника- помочь студентам научится быстро извлекать информацию при чтении, овладеть базовой терминологией, улучшить навыки устной речи, а также навыки реферирования. Комплекс упражнений, включенный в каждый раздел, обеспечивает активную деятельность в области речевой практики, способствует развитию различных видов коммуникативной деятельности, навыков разноцелевого чтения. Учебник подходит для студентов с различным уровнем владения языком. Для студентов высших учебных заведений, а также для всех желающих расширить свои знания английского языка.
Держатели документа:
ЗКУ им. М. Утемисова
Доп.точки доступа:
Окс, И.Ю.
Колосовская, В.В.
Экземпляры всего: 1
чз1 (1)
Свободны: чз1 (1)
2.
Подробнее
32.973.202
Н 90
Нугуманова, А. Б.
Интеллектуальный анализ данных [Текст] : учебное пособие / А. Б. Нугуманова, М. Е. Мансурова. - Алматы : Қазақ университеті, 2020. - 166 с. - ISBN 9786010451162 : 2850.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.202
Рубрики: Компьютерные системы и сети
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальный анализ данных -- преамбула -- пререквизиты -- инструменты интеллектуального анализа данных -- Ирисы Фишера -- линейный дискриминант Фишера -- классификация ирисов Фишера -- Azure Machine Learning Studio -- Microsoft -- наивный байесовский класссификатор -- извлечение текстов из Веба -- обработка естественного языка -- RStudio -- R -- Microsoft Office 365 Online
Аннотация: Настоящее пособие содержит теоретические основы интеллектуального анализа данных и раскрывает наиболее значимые аспекты практического применения методов интеллектуального анализа в экосистеме R, Microsoft Office 365 Online и Azure Machine Learning Studio.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Мансурова, М.Е.
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)
Н 90
Нугуманова, А. Б.
Интеллектуальный анализ данных [Текст] : учебное пособие / А. Б. Нугуманова, М. Е. Мансурова. - Алматы : Қазақ университеті, 2020. - 166 с. - ISBN 9786010451162 : 2850.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Компьютерные системы и сети
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальный анализ данных -- преамбула -- пререквизиты -- инструменты интеллектуального анализа данных -- Ирисы Фишера -- линейный дискриминант Фишера -- классификация ирисов Фишера -- Azure Machine Learning Studio -- Microsoft -- наивный байесовский класссификатор -- извлечение текстов из Веба -- обработка естественного языка -- RStudio -- R -- Microsoft Office 365 Online
Аннотация: Настоящее пособие содержит теоретические основы интеллектуального анализа данных и раскрывает наиболее значимые аспекты практического применения методов интеллектуального анализа в экосистеме R, Microsoft Office 365 Online и Azure Machine Learning Studio.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Мансурова, М.Е.
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)
3.
Подробнее
32.973-018(5Каз)
С 19
Сапарходжаев, Н. П.
Білім берудегі ақпараттық-коммуникациялық технологиялар [Текст] : оқу құралы / Н. П. Сапарходжаев, Г. Ж. Ниязова, Ү. Р. Рахмет. - Алматы : Лантар books ЖШС, 2022. - 235 б. - ISBN 9789965324437 : 9284.80 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973-018(5Каз)
Рубрики: Компьютеры (Электронно-вычислительные машины). Программирование
Кл.слова (ненормированные):
білім беру -- ақпараттық-коммуникациялық технология -- заманауи ақпараттық-коммуникациялық технология -- білім берудегі виртуалды шындық -- қашықтан оқыту -- қашықтан білім беру -- жаппай ашық онлайн курстары -- жасанды интеллект -- ispring suite бағдарламасы -- ispring quizmaker бағдарламасы -- ispring visuals -- xmind бағдарламасы -- exe-elearning бағдарламасы -- бұлттық технологиялар -- steam білім берудің онлайн қорлары -- google apps мүмкіндіктері -- blended learning аралас оқыту технологиясы -- бейнелерді құру -- өңдеу технологиялары -- подкастинг технологиясы -- camtasia studio 7 бағдарламасы -- өту эффектілерін қолдану -- субтитрлармен жұмыс -- бейнежазбаны экспорттау -- camstudio бағдарламасы -- openshot video editor бағдарламасы -- videopad бағдарламасы -- vsdc free video editor бағдарламасы -- shotcut бағдарламасы -- jahshaka бағдарламасы -- ezvid бағдарламасы -- davinci resolve бағдарламасы -- электронды оқулықтар -- autoplay media studio бағдарламасы -- android book app maker 3.3.0 бағдарламасы -- smart оқулық -- білім берудегі е-портфолио технологиясы -- шетелдік білім беру жүйесі -- отандық білім беру жүйесі -- электронды портфолио -- мектеп жетістіктері электронды портфолиосы -- интернет желісі -- онлайн платформалар -- қолданбалы бағдарламалық жабдықтар
Аннотация: Оқу құралда білім беруге арналған ақпараттық-коммуникациялық технологиялар, оның ішінде қолданбалы бағдарламалық жабдықтар мен онлайн платформалардың мүмкіндіктері туралы мазмұндалған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Ниязова, Г.Ж.
Рахмет, Ү.Р.
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)
С 19
Сапарходжаев, Н. П.
Білім берудегі ақпараттық-коммуникациялық технологиялар [Текст] : оқу құралы / Н. П. Сапарходжаев, Г. Ж. Ниязова, Ү. Р. Рахмет. - Алматы : Лантар books ЖШС, 2022. - 235 б. - ISBN 9789965324437 : 9284.80 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Компьютеры (Электронно-вычислительные машины). Программирование
Кл.слова (ненормированные):
білім беру -- ақпараттық-коммуникациялық технология -- заманауи ақпараттық-коммуникациялық технология -- білім берудегі виртуалды шындық -- қашықтан оқыту -- қашықтан білім беру -- жаппай ашық онлайн курстары -- жасанды интеллект -- ispring suite бағдарламасы -- ispring quizmaker бағдарламасы -- ispring visuals -- xmind бағдарламасы -- exe-elearning бағдарламасы -- бұлттық технологиялар -- steam білім берудің онлайн қорлары -- google apps мүмкіндіктері -- blended learning аралас оқыту технологиясы -- бейнелерді құру -- өңдеу технологиялары -- подкастинг технологиясы -- camtasia studio 7 бағдарламасы -- өту эффектілерін қолдану -- субтитрлармен жұмыс -- бейнежазбаны экспорттау -- camstudio бағдарламасы -- openshot video editor бағдарламасы -- videopad бағдарламасы -- vsdc free video editor бағдарламасы -- shotcut бағдарламасы -- jahshaka бағдарламасы -- ezvid бағдарламасы -- davinci resolve бағдарламасы -- электронды оқулықтар -- autoplay media studio бағдарламасы -- android book app maker 3.3.0 бағдарламасы -- smart оқулық -- білім берудегі е-портфолио технологиясы -- шетелдік білім беру жүйесі -- отандық білім беру жүйесі -- электронды портфолио -- мектеп жетістіктері электронды портфолиосы -- интернет желісі -- онлайн платформалар -- қолданбалы бағдарламалық жабдықтар
Аннотация: Оқу құралда білім беруге арналған ақпараттық-коммуникациялық технологиялар, оның ішінде қолданбалы бағдарламалық жабдықтар мен онлайн платформалардың мүмкіндіктері туралы мазмұндалған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Ниязова, Г.Ж.
Рахмет, Ү.Р.
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)
4.
Подробнее
32.973
К 14
Казагачев, В. Н.
Машинное обучение [Текст] : учебное пособие / В. Н. Казагачев. - Алматы : Alash Book, 2025. - 180 с. - ISBN 9786013832159 : 9100.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973
Рубрики: Компьютеры (Электронно-вычислительные машины)
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- введение в машинное обучение -- классификация -- регрессия -- кластеризация -- обучение с подкреплением -- обучение с учителем -- обучение без учителя -- применение машинного обучения -- оценка моделей -- выбор модели -- разработка моделей -- кейсы использования -- проектная работа -- практические работы -- ML -- machine learning
Аннотация: Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для студентов специальностей 5В011100 – Информатика, 6В06112 - "Вычислительная техника и программное обеспечение", 6В06111 -"Информационные системы", а также для студентов, преподавателей и всех, кто интересуется разработкой машинным обучение.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (2)
Свободны: чз2 (2)
К 14
Казагачев, В. Н.
Машинное обучение [Текст] : учебное пособие / В. Н. Казагачев. - Алматы : Alash Book, 2025. - 180 с. - ISBN 9786013832159 : 9100.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Компьютеры (Электронно-вычислительные машины)
Кл.слова (ненормированные):
машинное обучение -- введение в машинное обучение -- классификация -- регрессия -- кластеризация -- обучение с подкреплением -- обучение с учителем -- обучение без учителя -- применение машинного обучения -- оценка моделей -- выбор модели -- разработка моделей -- кейсы использования -- проектная работа -- практические работы -- ML -- machine learning
Аннотация: Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях. Откройте для себя мощные методы машинного обучения, для понимания и применения которых достаточно знаний математики на уровне средней школы! Для студентов специальностей 5В011100 – Информатика, 6В06112 - "Вычислительная техника и программное обеспечение", 6В06111 -"Информационные системы", а также для студентов, преподавателей и всех, кто интересуется разработкой машинным обучение.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (2)
Свободны: чз2 (2)
5.
Подробнее
34.4(5Қаз)
К 15
Қайранбаев, М.
Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 34.4(5Қаз)
Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану
Общее машиностроение. Машиноведение
Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)
К 15
Қайранбаев, М.
Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану
Общее машиностроение. Машиноведение
Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)
Page 1, Results: 5