-
-
-
Veterinariya va chorvachilik
-
-
Texnika va amaliy fanlar
-
-
-
-
-
-
O'simliklarni biologik himoya qilish vositalari
Darslikning birinchi qismida o'simliklar biologik himoyasida qo'llaniladigan organizmlar tasnifi va ularni qo 'llaniladigan organizmlar tasnifi va ularni qo'llashning nazariy asoslari berilgan, bulardan tashqari darslikda biologik himoya vositalari, zararkunandalarning entomo va akarifaglarini ommaviy ko'paytirish va ularni qo'llash usullari to'g'risida ham batafsil ma'lumotlar keltirilgan.
-
Чорвачиликни механизациялаштириш ва автоматлаштириш
Ушбу дарсликда чорвачилик маҳсулотларини етиштиришда замонавий илғор технологиялар, машина ва жиҳозларнинг тузилиши ва созланиши, улардан унумли фойдаланиш, чорвачилик иншооти ҳамда бинолар лойиҳаларини республикамиз шароитидан келиб чиқиб баҳолаш, озуқаларни механизациялашган ва автоматлаштирилган ҳолда зоотехник талаблари асосида тайёрлаш масалалари кенг ёритилган. Шунингдек, сутни механизация воснталари билан соrиб олиш, унга дастлабки ишлов бериш, уй шароитида сут маҳсулотлари тайёрлаш,~ қўй жунини қирқиш, унга ишлов бериш жараёнлари баён этилган. Дарслик касб-ҳунар коллежлари, лицей ўқувчилари ва фермер хўжаликларининг ишчи-техник ходимлари учун мўлжалланган. Ундан олий ўқув юртлари талабалари ҳам фойдаланишлари мумкин
-
ЙИЛҚИЧИЛИКДАН ОЛИЙ ЎҚУВ ЮРТЛАРИ
Кейинги йилларда йилқичиликни ривожлантиришга катта аҳамият бермоқда. Чунки сўнгги пайтларда йилқичилик чорвачиликнинг эътибордан четда қолган, қолоқ тармоқларидан бири бўлиб келмоқда. Шу муносабат билан Президентимизнинг чорвачиликни ривожлантириш тўғрисида чиқарган қонун, фармон ва қарорлари бошқа соҳалар сингари йилқичиликни ривожлантиришга қаратилгандир. Соҳани ривожлантириш мақсадида бир қанча мухим тадбирлар белгиланганлиги бежис эмас, албатта. Ана шу тадбирлар асосида шу соҳани юқори малакали кадрлар билан таъминлаш масаласи ҳам энг мухим масалалардан бири бўлиб қолди. Дархақиқат, шу пайтга қадар республика қишлоқ хўжалик олий ўкув юртлари, техникумлари, шунингдек, район агросаноат бирлашмалари ходимлари учун йилқичиликдан ўзбек тилида амалий машғулотлар дарслиги йуқ эди.
-
Tabiatdan foydalanishning geografik asoslari
Mazkur darslik pedagogika oliy ta’lim muassasalarining “Geografiya o‘qitish metodikasi” va “Geografiya va iqtisodiy bilim asoslari” ta’lim yo‘nalishining bakalavriat talabalari uchun mo‘ljallangan bo‘lsada, undan ta’limning barcha bosqich o‘qituvchilari, talabalari, magistrantlari, doktorantlari hamda malaka oshirish tizimi tinglovchilari ham qo‘shimcha manba sifatida foydalanishlari mumkin.
-
Элементар физика курси
Китоб олий ўқув юртларига кирувчилар ва мустакил шуғулланувчилар учун мулжаллаб тузилган.
-
Gruntlar mexanikasi, zamin va poydevorlar
Darslik texnika oliy o'quv yurtlarining qurilish yo'nalishlariga oid yangi o'quv dasturlari asosida yozilgan.
-
Логика
Учебник подготовлен в соответствии с утвержденной Минвузом программой курса логики для нефилософских специальностей высших учебных заведений с учетом особенностей преподавания этого курса студентам юридических вузов и факультетов.
-
ОСНОВНЫЕ ЗАКОНЫ ЭЛЕКТРОМАГНЕТИЗМА
П о с о б и е с о д е рж и т т ео р е ти ч « ск и й м а т е р и а л (основные идеи э л е к т р о м а г н е т и зм а ) . а т а кж е р а з б о р м н о гочисл ен ных п рим ер о в и з а д а ч , г д е п о к а з а н о , к а к н а д о п о д х о д и т ь к нх решению. З а д а ч и т е сн о с в я з а н ы с о сн о вны м т е к с т ом и ч а с то я п л яю т с я его р а зви ти ем и д о п о л н е н и ем . М а т е р и а л кн иги, н а с к о л ь к о в о зм ож н о , о со о б ож д ен от и зл иш н ей м а т ем а т и з а ц и и —• о сно вной а к ц е н т п ер енесен на ф и зи ч е ск ую сто р о н у р а с см а т р и в а ем ы х я в л ен и й . Д л я с т у д ен т о в ф и зи ч е с к и х сп е ц и ал ь н о с т ей в у зо в .
-
Second edition Skillful 1 listening and speaking digital student's book pack
Ushbu darslik chet tillari fakulteti talabalari va til o'rganuvchi keng kitobxonlar ommasiga mo'ljallangan.
-
Теория экономических информационных систем
Дается характеристика компонентов экономических информационных систем (ЭИС)-вычислительной системы, базы данных, программного обеспечения; рассматриваются этапы их жизненного цикла-проектирование, внедрение, эксплуатация, развитие.
-
Second edition Skillful 2 listening speaking. Digital student's book pack
Ushbu darslik chet tillari fakulteti talabalari va ingliz tiliga qiziquvchi keng kitobxonlar ommasiga mo'ljallangan.
-
Second edition Skillful 2 listening speaking. Digital student's book pack
Ushbu darslik chet tillari fakulteti talabalari va ingliz tiliga qiziquvchi keng kitobxonlar ommasiga mo'ljallangan.
-
Mastering Shiny
Who Should Read This Book: This book is aimed at two main audiences: R users who are interested in learning about Shiny in order to turn their analyses into interactive web apps. To get the most out of this book, you should be comfortable using R to do data analysis and should have written at least a few functions. Existing Shiny users who want to improve their knowledge of the theory underlying Shiny in order to write higher-quality apps faster and more easily. You should find this book particularly helpful if your apps are starting to get bigger and you're starting to have problems managing the complexity.
-
English in economics
Ushbu darslik 5230100-iqtisodiyot (tarmoqlar va sohalar bo‘yicha) ta’lim yo‘nalishi talabalarini chet tilida komunikativ muloqot kompetensiyasinishakllantirishga xizmat qiladi. Shu bilan birga xalqaro iqtisodiy aloqalar mutaxassislari ham ingliz tilini o‘rganishda kitobdan foydalanishlari mumkin.
-
Big Data Computing; Advances in Technologies, Methodologies, and Applications
This book primarily aims to provide an in-depth understanding of recent advances in big data computing technologies, methodologies, and applications along with introductory details of big data computing models such as Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout in-memory storage systems, NoSQL databases, and big data streaming services such as Apache Spark, Kafka, and so forth. It also covers developments in big data computing applications such as machine learning, deep learning, graph processing, and many others. Features: •Provides comprehensive analysis of advanced aspects of big data challenges and enabling technologies.