Электронный каталог

26.8(5Каз)
К 36
Керімбай, Б. С.
    Далалық кешенді физикалық-географиялық зерттеулер [Текст] : оқу құралы / Б. С. Керімбай. - Алматы : Дарын, 2023. - 251 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
ББК 26.8(5Каз)

Рубрики: Географические науки

Кл.слова (ненормированные):
физикалық-географиялық зерттеу -- далалық зерттеу -- стационарлық зерттеу -- ландшафтық кескіндеу -- топографиялық-геодезиялық жұмыстар -- камералдық өңдеу кезеңі -- геотехнологиялық әдістер -- ғарыштық мониторинг -- eos сандық платформасы -- ventusky сандық платформасы -- cgls сандық платформасы -- географиялық жүйелік зерттеулер
Аннотация: Оқу құралында физикалық-география бағытының іргелі зерттеу әдістері болып табылатын далалық кешенді зерттеу сұрақтары қарастырылған.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)

85.12(5Каз)
А 62
Әмірғазин, Қ.
    Қазақ қолөнері (Теріні, ағашты, темірді көркем өңдеу) : оқу құралы / Қ. Әмірғазин. - Алматы : Дайк-Пресс, 2004. - 162 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
ББК 85.12(5Каз)

Рубрики: Декоративно-прикладное искусство

Кл.слова (ненормированные):
қазақ қолөнері -- ою-өрнек -- тері өңдеу өнері -- ағашты өңдеу -- әшекейлеу өнері -- темір бұйымдарын өңдеу
Аннотация: Қазақ қолөнерінің даму тарихы жөнінде мәліметтер келтіріліп, суреттер беріледі. Оқушылардың тері, ағаш, темірден жасалатын заттардың жасалу әдісімен таныстырады.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 5
чз4 (5)
Свободны: чз4 (5)

32.973.2(5Каз)
Б 91
Бурибаев, Ж. А.
    Нысанды тану мен жіктеу жүйесіне арналған машиналық оқытудың тиімді алгоритмдерін әзірлеу [Текст] : монография / Ж. А. Бурибаев. - Алматы : Дарын, 2022. - 126 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
ББК 32.973.2(5Каз)

Рубрики: Цифровые компьютеры (электронно-вычислительные машины дискретного действия)

Кл.слова (ненормированные):
нысанды тану -- жіктеу жүйесіне арналған машиналық оқытудың тиімді алгоритмдерін әзірлеу -- монография -- HSV түсті моделі -- гаусс фильтрін қолдану -- машиналық оқыту алгоритмдерін салыстырмалы талдау -- Random Forest машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- Support Vector Machine машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- Extreme Gradient Boosting машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- қызанақты анықтауға арналған нейрондық желі -- mask R-CNN нейрондық желілерін оқыту -- YOLOv5 архитектурасын өзгерту -- оңтайландырылған нейрондық желілер -- нысанды тану жүйесін әзірлеу
Аннотация: Есептеу ресурстары мен деректерді өңдеу қуаттарының ұлғаюымен компьютерлік көру адам қызметінің визуалды операцияларымен байланысты тек ғылыми-теориялық көзқарастарда ғана емес, сонымен қатар әр түрлі деңгейдегі және іс-әрекеттің сипатындағы нақты практикалық қосымшаларда қолданыс тапты. Монография белгілі бір нысанды тану есебінде машиналық оқытудың классикалық және озық алгоритмдерін қолдануға бағытталған. Алгоритмнің жұмыс сапасын анықтауда бағалау метрикаларын есептеу маңызды болғандықтан, негізгі бағалау көрсеткіштерін қолдану арқылы классикалық алгоритмдерге салыстырмалы талдау жүргізілді. Монографияда терең оқыту алгоритмдерінің қазіргі таңда даму динамикасын қарастыра отырып, нейрондық желілердің архитектурасын өзгерту және параметрлерін оңтайландыру әдістері көрсетілген. Монография "Компьютерлік ғылымдар", "Компьютерлік инженерия", "Жүйелік инженерия" мамандықтары бойынша оқитын жоғары оқу орындарының студенттеріне, сондай-ақ компьютерлік көру саласындағы инженерлерге, ғылыми қызметкерлерге және оқытушыларға арналған.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (1), чз6 (1)
Свободны: чз2 (1), чз6 (1)

32.973.26-018.2(5Каз)
Д 20
Даркенбаев, Д. К.
    Үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістері [Текст] : монография / Д. К. Даркенбаев. - Алматы : Дарын, 2024. - 151 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
ББК 32.973.26-018.2(5Каз)

Рубрики: Программное обеспечение

Кл.слова (ненормированные):
үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістері -- монография -- NoSQL дерекқорының түрлері -- MonetDB -- CouchDB -- ROC талдау -- ROC қисықтың канондық алгоритмін құру -- DataMining әдісі -- ұзақ мерзімге ипотекалық несие беру жүйесі -- сызықты регрессия әдісі -- логистикалық регрессия әдісі -- регрессия теңдеуін түрлендірудің қажеттілігі -- максималды ықтималдылық -- логистикалық регрессия -- көпқабатты нейрондық желілер -- ипотекалық несие алушылардың төлем қабілеттерін анықтау -- үлкен көлемді деректерді өңдеудің компьютерлік моделін құру -- бағдарламалау тілі -- деректерді даярлау -- деректерді нормализациялау -- бағдарламалық қамтаманың архитектурасы -- деректерді өңдеу алгоритмдері -- деректерді өңдеу нәтижелері
Аннотация: Монографияда үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістері зерттелген. Зерттеу негізінде ипотекалық несие алушы жеке тұлғалардың деректері өңделіп, сәйкесінше болжамдар жасалған. Монографияда үлкен көлемді деректерді өңдеу мәселелерімен қатар, NoSQL және DataMining технологиялары сәтті интерграцияланған. Сонымен қатар, үлкен көлемді деректерді өңдеу жүйесінің моделі құрылған. Жеке тұлғалардың төлем қабілеттерін бағалаумен қатар, классификациялық алгоритмдерді салыстыра және дәлдігін арттыра отырып, заманауи есептеу тәжірибелерімен негізделген. Деректерді оқыту және тестілеу процестерінде алынған өңдеу нәтижелерінің сапасы айқын көрсетілген. Монографияны ақпараттық технологиялар саласында үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістерін зерттеп жүрген мамандар, ЖОО оқытушылары мен студенттері мен көмекші құрал ретінде қолдануларына болады.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (1), чз6 (1)
Свободны: чз2 (1), чз6 (1)

32.973.26-018.1(5Каз)
А 52
Алтынбек, С. А.
    Объектіге бағытталған бағдарламалау [Текст] : монография / С. А. Алтынбек. - Алматы : ADAL KITAP, 2024. - 120 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
ББК 32.973.26-018.1(5Каз)

Рубрики: Языки программирования

Кл.слова (ненормированные):
объектіге бағытталған бағдарламалау -- монография -- С тілін кеңейту -- функция прототиптері -- айнымалы декларациялар -- кластар -- конструкторлар -- инициализация -- this көрсеткіші -- құрылымдар -- бірлестіктер -- функциялар -- операциялардың шамадан тыс жүктелуі -- туынды кластар -- С++ ағындары арқылы файл енгізу -- С++ ағындары арқылы файл шығару -- Microsoft visual studio 2017 бағдарламасы -- мшыгфд ыегвшщ бағдарламасы -- Си++ тілінде класстарды пайдалану -- Си++ тілінде ерекше жағдайларды өңдеу
Аннотация: Бұл монография Қ.Құлажанов атындағы Қазақ технология және бизнес университетінің «Ақпараттық жүйелер» кафедрасында оқытылатын дәріс материалдары негізінде дайындалған және ақпараттық бағыттағы мамандықтардың студенттері мен магистранттарына арналған. Объектіге бағытталған бағдарламалау қазіргі уақытта заманауи пайдаланушы жүйелерді құру мен әзірлеудің негізгі парадигмасы болып табылады. Объектіге бағытталған бағдарламалау негіздерін білу күрделі бағдарламалық пакеттерді жылдам әзірлеуге мүмкіндік береді. Бұл монографияның мақсаты – нысаналы объектілер, объектілер класы, объектілер қасиеттері, мұрагерлік, инкапсуляция, полиморфизм және бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу үдерісінің ұйымдастырылу кезеңдерімен таныстыру. Сонымен қатар, нысаналы-бағытталған пакеттерді қолдану, баптау және бейімдеу бойынша практикалық дағдыларды меңгеру. Монография 2023-2025 жылдарға арналған ғылымижәне (немесе) ғылыми техникалық жобалар бойынша гранттық қаржыландыруға арналған конкурс (Қазақстан Республикасының ғылым және жоғары білім министрлігі) №АР19677733 «Ғылыми мәтіндерді паралельді талдаудың интеллектуалды таратылған жүйесін әзірлеу атты бағдарламасы бойынша жазылды».
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (1), чз6 (1)
Свободны: чз2 (1), чз6 (1)