Engineer in Japan 🌐

#keyin_raxmat_aytasiz ❗️❗️❗️⚠️ MUHIM!!! ❗️❗️❗️ o'qish uchun ketadigan vaqt ~5 minut 🚀 Miyangiz «RAM»ini bo'shating: Gemini Pro va Google Tasks yordamida unumdorlikni 10x ga oshiring! Kunda yuzlab mayda topshiriqlar, imtihon muddatlari, litsenziya testlari, ish intervyulari, muhim uchrashuvlar... Barchasini xotirada tutib turishga urinish miyaning tezkor xotirasini («RAM») to'ldirib yuboradi. Natijada siz doimiy stressda yurasiz va eng muhim strategik ishlarga e'tibor qaratolmay qolasiz. Lekin har bir vazifani qo'lda yozib, muddatlarini kiritib chiqish ham ko'p vaqt oladi va miyani tezda charchatadi. Yechim — jarayonni sun'iy intellektga topshirish! 🤖 Gemini Pro (masalan, JDU akkaunti) va Google Tasks integratsiyasi 💡 Bu qanday ishlaydi? Nusxalang va tashlang (Copy-Paste): Biror loyiha topshirig'i, chat yozishmasi, dars silabusi yoki e-mail xabari keldimi? Uni Shunchaki ko'chirib Gemini'ga tashlaysiz. AI barcha vazifalarni va aniq deadlinelarni ajratib oladi hamda avtomatik ravishda Google Tasks ro'yxatingizga qo'shadi. Shaxsiy qoidalar yaratish: Gemini uchun vazifalarni qanday tartiblash haqida ko'rsatmalar (prompt rules) berib qo'yishingiz mumkin. Masalan: "Mening topshiriqlarimni eng yaqin muddatiga qarab ustuvorlik bo'yicha ajrat va har biriga eslatma qo'y". Ish intervyularidagi ustunlik: Rekruiterlar va HR mutaxassislari doim vaqtni to'g'ri boshqara oladigan nomzodlarni qidirishadi. Intervyuda "Shaxsiy unumdorligimni oshirish va topshiriqlarni unutmaslik uchun Gemini va Google Tasks integratsiyasidan foydalanaman" deyishingiz — zamonaviy va tizimli ishlay olishingizni ko'rsatuvchi zo'r soft-skill hisoblanadi. 📲 GEMINI VA GOOGLE TASKS'NI SOZLASH UCHUN QADAMMA-QADAM QO'LLANMA 1-qadam: Ilovalarni yuklab olish Android foydalanuvchilari uchun: Google Play Store'dan Google Tasks va Google Gemini ilovalarini yuklab oling. iPhone (iOS) foydalanuvchilari uchun: App Store'dan Google Tasks hamda Google (yoki Gemini) ilovasini yuklab oling. 2-qadam: Akkauntlarni sinxronlash (Muhim shart!) Google Tasks va Gemini ilovalarida aynan bir xil Google akkaunti bilan tizimga kiring. Agar sizda talabalik yoki universiteti Pro akkaunti bo'lsa, ikkala ilovada ham shu akkaunt ulanganiga ishonch hosil qiling. Aks holda integratsiya ishlamaydi. 3-qadam: Google Workspace kengaytmasini (Extension) yoqish Gemini ilovasiga kiring (yoki kompyuter brauzerida gemini.google.com sahifasiga o'ting). Chap burchakdagi menyu yoki profil belgisini bosib Settings (Sozlamalar) -> Extensions (Kengaytmalar) bo'limiga kiring. Google Workspace kengaytmasini yoqing (Toggle ON). Bu Gemini'ga Google Tasks, Calendar va Gmail ilovalaringiz bilan bog'lanishga ruxsat beradi. 4-qadam: Gemini orqali vazifalar yaratish Teg orqali buyruq berish: Chatga xabar yoki matnni tashlab, @Google Tasks tegi bilan topshiriq bering. Misol: "Ushbu imtihon jadvalidan barcha topshiriqlarni ajratib ol va @Google Tasksga muddatlari bilan kirit". Erkin chat tarzida: "Ushbu matndagi barcha uchrashuv va topshiriqlarni haftalik rejam uchun Google Tasks'ga saqlab qo'y" deyishingiz kifoya. Miyangizni mayda tafsilotlar bilan toildirmang — ularni Gemini va Google Tasks'ga topshirib, diqqatingizni haqiqatan ham muhim bo'lgan maqsadlarga qarating! 🎯

🚨 Diqqat, Node.js dasturchilari! Katta npm Supply Chain hujumi aniqlandi npm tarixidagi eng yirik supply-chain hujumlaridan biri sodir bo'ldi. ⚠️ 1300+ npm paketlari zararli kod bilan zararlangan va ular orasida juda mashhur kutubxonalar ham bor: keyv cacheable flat-cache file-entry-cache va yana yuzlab boshqa paketlar. 📊 Ushbu paketlarning umumiy yuklab olinishi oyiga 2 milliard martadan ortiq. Hujum qanday ishlagan? Hujumchilar GitHub'dagi maintainer akkauntini qo'lga kiritgan. Shundan so'ng ular rasmiy GitHub Actions orqali zararli release'larni npm'ga joylashtirgan. Eng xavflisi esa, bu release'lar valid provenance bilan chiqqani sababli ular odatiy, ishonchli release kabi ko'ringan. Agar zararli versiya o'rnatilgan bo'lsa, malware quyidagi ma'lumotlarni o'g'irlashi mumkin: 🔑 GitHub Token 🔑 npm Token 🔑 AWS Credentials 🔑 Kubernetes Secrets 🔑 HashiCorp Vault Credentials 🔑 va boshqa API kalitlari hamda maxfiy ma'lumotlar. Agar ushbu paketlardan foydalangan bo'lsangiz: ✅ Barcha token va API kalitlarini darhol almashtiring. ✅ GitHub va npm hisoblaringizdagi faol tokenlarni tekshiring. ✅ CI/CD runner yoki developer kompyuterini kompromat qilingan deb hisoblang va imkon qadar ishonchli backupdan tiklang yoki qayta o'rnating. ✅ Repository, GitHub Actions va audit loglarini ruxsatsiz o'zgarishlar uchun tekshiring. Tavsiya 🔍 Har safar npm install yoki dependency yangilashdan oldin foydalanayotgan paketlarning xavfsizlik holatini tekshirib boring. Supply-chain hujumlari endi faqat yirik kompaniyalar emas, oddiy developerlarni ham nishonga olmoqda. 📰 Batafsil ⚡️ Ushbu xabarni Node.js bilan ishlaydigan do'stlaringizga ham ulashing. Bitta ulashish kimningdir GitHub yoki AWS akkauntini saqlab qolishi mumkin.

Mynavi haqida yozishdan avval ulashgim keldi. Claude foydalanuvchilari uchun muhim ogohlantirish Anthropic'ning Artifacts funksiyasida yaratilgan public (ulashilgan) havolalar ayrim holatlarda Google tomonidan indekslangan. Bu nimani bildiradi? Agar siz Artifact'ni public link sifatida ulashgan bo'lsangiz, u qidiruv tizimlari orqali topilishi mumkin. Agar unda: - 🔑 API key yoki tokenlar, - 📄 shaxsiy hujjatlar, - 💻 maxfiy kodlar, - 📊 ichki loyiha ma'lumotlari bo'lsa, ular boshqalarga ham ko'rinib qolish xavfi mavjud. Muhimi: Bu Claude'ning buzilgani emas. Faqat o'zingiz public qilgan Artifacts qidiruv tizimlari tomonidan indekslanishi mumkin bo'lgan. • Public link yaratishdan oldin uning ichidagi ma'lumotlarni tekshiring. • Hech qachon API key, parol yoki maxfiy ma'lumotlarni public Artifact ichida qoldirmang. • Maxfiy loyihalar uchun public ulashish o'rniga shaxsiy usullardan foydalaning. AI vositalaridan foydalanayotganda qulaylik bilan birga xavfsizlikni ham unutmang.

Mynavi o'zi nima? Mynavi (マイナビ) — Yaponiyadagi eng yirik ishga joylashtirish kompaniyalaridan biri bo'lib, millionlab talabalar va mutaxassislar har yili aynan shu platforma orqali ish topishadi. Oddiy qilib aytganda, O'zbekistondagi ish.uz yoki hh.uz qanday bo'lsa, Yaponiyada Mynavi shunday eng mashhur platformalardan biridir 👨‍💻 Dasturchilar uchun ham juda foydali platforma. Bu yerda quyidagi yo'nalishlarda minglab vakansiyalar mavjud: ✅ Backend Engineer ✅ Frontend Engineer ✅ Full Stack Engineer ✅ Mobile Engineer ✅ DevOps ✅ Cloud Engineer ✅ AI Engineer ✅ Data Engineer ✅ QA Engineer 🏢 Qanday kompaniyalar ish e'lon qiladi? • Startup kompaniyalar • O'rta hajmdagi IT kompaniyalar • Rakuten, Fujitsu, NEC, NTT DATA kabi yirik korporatsiyalar • Va yana minglab boshqa kompaniyalar Kimlar foydalanishi mumkin? Yaponiyadagi universitet talabalari New Graduate (yangi bitiruvchilar) Ish tajribasiga ega dasturchilar Career change qilayotganlar Xorijlik mutaxassislar 📌 Nima uchun profil ochish tavsiya qilinadi? ✔️ Minglab vakansiyalarni bitta joydan ko'rish mumkin. ✔️ O'zingiz kompaniyalarga ariza topshirishingiz mumkin. ✔️ Profilingiz kuchli bo'lsa, kompaniyalarning o'zi sizga Scout (スカウト) yuborishi mumkin. ✔️ Ko'plab kompaniyalar aynan Mynavi orqali nomzod qidiradi. 💡 Muhim eslatma Ko'p vakansiyalar yapon tilida yozilgan bo'ladi. Shu sababli kamida JLPT N2 darajasi bo'lsa, ish topish imkoniyatingiz ancha yuqori bo'ladi. Lekin ingliz tilida ishlaydigan kompaniyalar ham uchraydi. Agar Yaponiyada Software Engineer sifatida ishlashni rejalashtirayotgan bo'lsangiz, Mynavi'da profil ochib qo'yishni tavsiya qilaman. 📌 Keyingi postda: Mynavi'da profilni qanday to'g'ri to'ldirish, kompaniyalardan Scout olish ehtimolini qanday oshirish va yangi bitiruvchilar (新卒) bilan tajribali mutaxassislar (中途) uchun farqlar haqida yozaman.

Agar siz yaponiyada dasturchi sifatida ish qidirayotgan bo'lsangiz. Albatta quyidagi platformalarda profil ochishingiz kerak. Bu saytlar orqali Yaponiyadagi IT kompaniyalariga to'g'ridan-to'g'ri ariza topshirish yoki kompaniyalardan taklif olish imkoniyati mavjud. 1️⃣ GitTap 👨‍💻 Xorijlik Software Engineer'lar orasida eng mashhur platformalardan biri. 2️⃣ Connect Job 🌏 Xorijlik talabalar va mutaxassislar uchun Yaponiyada ish topishga ixtisoslashgan platforma 3️⃣ Mynavi 🏢 Yaponiyaning eng yirik ish qidirish platformalaridan biri. New Graduate va Mid-career vakansiyalari mavjud. 4️⃣ Wantedly 🚀 Startup va zamonaviy IT kompaniyalari uchun juda yaxshi platforma. 5️⃣ Findy ⭐️ GitHub profilingiz asosida kompaniyalardan scout olish imkoniyati mavjud 6️⃣ Green 💼 Web, Backend, Frontend, Mobile va Startup kompaniyalarida juda ko'p vakansiyalar mavjud 💡 Tavsiyalar: ✅ Profilingizni to'liq to'ldiring. ✅ Resume (CV) ni ingliz yoki yapon tilida tayyorlang. ✅ GitHub va LinkedIn profilingizni qo'shing. ✅ Har kuni yangi vakansiyalarni kuzatib boring. Agar yana shunga o'xshash foydali platformalar yoki Yaponiyada ish topish bo'yicha maslahatlar kerak bo'lsa, 👍 reaksiyasini qoldiring. Keyingi postlarda ulashib boraman.

#foydali 🚀 HTTP'da yangi o'zgarish! IETF rasmiy ravishda RFC 10008 ni e'lon qildi. Endi HTTP'da "QUERY" deb nomlangan yangi metod mavjud. Lekin avval HTTP metodlarini eslab olaylik: - GET → ma'lumot olish - POST → yangi ma'lumot yuborish - PUT/PATCH → ma'lumotni yangilash - DELETE → ma'lumotni o'chirish Muammo nimada edi? GET ma'lumot olish uchun juda qulay: - ✅ Safe (serverdagi ma'lumotni o'zgartirmaydi) - ✅ Idempotent - ✅ Cache qilinadi Ammo GET'da parametrlar URL orqali yuboriladi. Masalan: GET /users?age=18&country=uzbekistan&skill=python Oddiy filterlar uchun yaxshi. Lekin murakkab qidiruvlar, uzun filterlar yoki JSON yuborish kerak bo'lsa, URL juda uzun va noqulay bo'lib ketadi. Shuning uchun ko'p dasturchilar quyidagicha yozishga majbur bo'lishadi: POST /users/search { "age": { "min": 18, "max": 30 }, "country": "Uzbekistan", "skills": [ "Python", "Django" ] } Ammo bu yerda bitta muammo bor. Aslida biz hech qanday ma'lumot yaratmayapmiz. Faqat qidiryapmiz. Demak, "POST" semantik jihatdan to'g'ri tanlov emas. Endi esa "QUERY" "QUERY" metodi aynan shu muammoni hal qiladi. QUERY /users { "age": { "min": 18, "max": 30 }, "country": "Uzbekistan", "skills": [ "Python", "Django" ] } Ya'ni: - ✅ POST kabi request body qabul qiladi. - ✅ GET kabi faqat o'qish uchun ishlatiladi (Safe). - ✅ Idempotent. - ✅ Cache qilinishi mumkin. Bu GraphQL query, murakkab filterlar, analytics va search API'lar uchun juda qulay. ⚠️ Muhim: Bu standart endigina qabul qilindi. Hozircha barcha brauzerlar, frameworklar va serverlar uni qo'llab-quvvatlamaydi. Shu sababli yaqin vaqt ichida "POST /search" endpointlarini hali ham ko'p uchratamiz. Ammo kelajakda REST API'larda murakkab qidiruvlar uchun "QUERY" metodini ko'rishimiz ehtimoli juda yuqori. Nima deb õylaysiz, "POST /search" o'rniga "QUERY" ishlatish REST API'larni yanada toza va tushunarli qiladimi?

🗓2024: "Prompt yozishni o'rganing" 🗓2025: "AI Agentlardan foydalanishni o'rganing" 🗓2026: "Tayyor workflow'lardan foydalaning" Anthropic Claude Code uchun rasmiy Prompt Library chiqardi. Oldin: ❌ Nima yozishni bilmaysiz Hozir: ✅ Tayyor promptni olasiz ✅ Claude Code'ga berasiz ✅ Natijani olasiz Kutubxonada: 🧠 Code Review 🐛 Bug Fix 🧪 Test Writing ⚡️ Refactoring 📖 Documentation 🚀 CI/CD hatto Product Manager va Marketing uchun ham workflow'lar mavjud. Eng foydali qismi esa — "Why this works". Anthropic sizga baliq bermayapti. Baliq tutishni ham o'rgatyapti. AI bilan ishlashni endi prompt yozishdan emas, workflow tushunishdan boshlash kerak. Siz Claude Code ishlatasizmi or Codex or something else ? ✍️Fikrlaringizni yozing.

🎌 JLPT tugadi. Endi navbat keyingi marraga! Bugun minglab yapon tili o'rganuvchilar JLPT imtihonini topshirdi. Kimdir: ✅ "Bu safar albatta o'taman!" deb chiqdi. Kimdir esa: 😔 "Yana tayyorlanishim kerak ekan..." degan xulosaga keldi. Qaysi holatda bo'lishingizdan qat'i nazar, bitta narsa aniq: Bugundan boshlangan tayyorgarlik — keyingi JLPT natijasini belgilaydi. 📚 N2 Online Kursiga qabul boshlandi! Kurs davomida siz: 🇯🇵 Kanji va so'z boyligini tizimli o'rganasiz va bizda kanjini chizib o'rganishingiz uchun platforma ham mavjud. 📖 Dokkai (o'qib tushunish)ni bosqichma-bosqich rivojlantirasiz va imtixon texnikalari ham o'rganasiz. 🎧 Choukai (tinglab tushunish) ustida muntazam ishlaysiz. ✍️ Grammatikani JLPT formatidagi mashqlar bilan mustahkamlaysiz. 📝 Real mock imtihonlar orqali o'zingizni sinab borasiz. 🇯🇵 So'zlarni active speaking qilish metodi orqali o'rganamiz va nafaqat imtixondan o'tish balki yodlagan so'zlaringizni active qo'llay olasiz ✨ Kurs formati: • Online (Zoom) • Haftasiga 6 kun • 6 oylik intensiv dastur • Birinchi dars — bepul ⏳ Keyingi JLPT uchun oxirgi oylarni kutmang. Bugun boshlaganlar, ertaga natija ko'radi. 📩　Batafsil ma'lumot va ro'yxatdan o'tish uchun quyidagi directlarga murojaat qiling @mustafo_jp

#foydali Python'da eng ko'p buglar qayerdan chiqadi bilasizmi ? Yo'q, syntax xatolardan emas. Asosiy sabab — Python'ning xotira modelini (memory model) noto'g'ri tushunish. Ko'pchilik dasturlashga kirib kelganda ustozlarni gapi bo'yicha o'zgaruvchilarni quti deb o'rganishni boshlaydi: "Variable = quti, ichiga qiymat solamiz". Ko'pchilik shu mindsetda qotib qoladi ammo Python'da bu qoida ishlamaydi! Python'da siz aslida qiymat bilan emas, obyektga bo'lgan reference (ko'rsatkich/silka) bilan ishlaysiz. Masalan: a = 10 Bu nima degani? 10 raqami xotirada (heap) allaqachon yashab turibdi. a esa shunchaki o'sha 10 ni ko'rsatib turgan bir "yozuv" yoki yorliq desak ham bo'ladi. Endi Mutable(o'zgaruvchan) turlarga nazar tashlaymiz a = [1, 2] b = a Shu joyda odatda "a ning nusxasini b ga oldim" deb o'ylaymiz. Aslida-chi ? Siz shunchaki bitta obyektga ikkinchi nom berdingiz xolos. Endi ikkita nom bitta joyga qarab turibdi. Shuning uchun bitta joyni o'zgartirsangiz: a.append(3) Bu yerda a o'zgarmadi, u ko'rsatib turgan obyektning o'zi o'zgardi. Natijada xuddi b ham o'z-o'zidan o'zgargandek bo'lib qoladi. Endi Immutable (o'zgarmas) turlarga qaraymiz: a = 5 b = a a = 10 Bu safar nima bo'ldi? Nega b ham 10 bo'lib qolmadi ? Hech qanday obyekt o'zgarmadi! Shunchaki yangi 10 obyekti yaratildi va a endi o'shanga qarab qoldi. b esa eski joyida (5 ni ko'rsatib) qolaverdi. Bu farqni tushunmaslik — 90% mantiqiy xatolarning sababidir. Funksiyalarga kelganda-chi? "Funksiya ichida o'zgartirsam, tashqarida ham o'zgaradi" degan gap faqat yarim haqiqat. Immutable (masalan, int, str): def f(x): x = x + 1 Siz eski qiymatni o'zgartirmadingiz, yangisini yaratdingiz. Demak, o'zgarish tashqariga chiqmay qoladi. Mutable (masalan, list, dict): def f(lst): lst.append(10) Bu yerda to'g'ridan-to'g'ri obyektning o'zini o'zgartirdingiz va bu tashqariga ham tasir qiladi. Yana bir muhim detal: Agar Python'da biror obyektni hech kim ko'rsatmay qo'ysa (reference qolmasa), u xotirada joy band qilib yotavermaydi. Garbage Collector (farrosh) keladi-da, keraksiz obyektni tozalab tashlaydi . Xulosa qilib aytganda, Python'da: variable = oddiy qiymat saqlaydigan quti EMAS = (tenglik) = nusxa olish EMAS P.S. Oxirgi vaqtlarda ai davrida python o'rganuvchilar ko'paymoqda va ularga foydali bo'ladi degan umidda ushbu post yozildi.

🇯🇵 Yen yana qadrsizlanmoqda. Bu biz uchun nimani anglatadi? So'nggi kunlarda 1 AQSh dollari ≈ 162 yen darajasiga yetib, yen qariyb 40 yil ichidagi eng zaif holatiga tushdi. Asosiy sabab esa AQSh va Yaponiya o'rtasidagi foiz stavkalari farqi hamda kuchli dollar bo'lib qolmoqda. Lekin bu vaziyatni to'liq "yomon xabar" deb bo'lmaydi. Yaponiyada ishlayotgan dasturchilar uchun: - Agar maoshingiz yen bilan bo'lsa, uni dollarga yoki so'mga aylantirganda qiymati pasayadi. - Ammo eksport qiluvchi IT kompaniyalari uchun bu ayrim hollarda foydali bo'lishi mumkin. Chet eldan tushayotgan dollar daromadi ko'proq yenga aylanadi. Talabalar uchun: - O'zbekistondan pul yuborayotgan oilalar uchun xarajat biroz yengillashishi mumkin. - Ammo Yaponiyaning o'zida import mahsulotlari qimmatlashishi ehtimoli ham ortadi. 📌 Eng qiziq savol esa shu: Agar kurs 165–170 yen gacha borsa, Yaponiya hukumati yana valyuta bozoriga aralashadimi? Bozor aynan shu masalani kuzatmoqda. Sizningcha, kuchsiz yen uzoq muddatda Yaponiya iqtisodiyoti uchun foydalimi yoki zararli?

🚨 AI endi shunchaki kod yozmayapti. U jamoa a'zosiga aylanmoqda. Anthropic yaqinda Claude Tag'ni taqdim etdi. Endi Claude'ni Slack kanaliga oddiy chatbot emas, balki haqiqiy jamoa a'zosi sifatida qo'shish mumkin. Tasavvur qiling: — "@Claude" deb vazifa berasiz. — U kanal tarixini o'qiydi. — GitHub, Jira va boshqa servislarni tekshiradi. — Vazifani bosqichlarga ajratadi. — Bir necha soat yoki hatto kun davomida mustaqil ishlaydi. — Natijani o'sha thread'ning o'ziga qaytaradi. Bu yerda eng muhim o'zgarish AI emas. Eng muhim o'zgarish — dasturchining roli. Avvallari chuqur texnik bilimga ega bo'lishning o'zi katta ustunlik edi. Endi esa texnik bilim bilan birga: • biznesni tushunish, • muammoni to'g'ri qo'yish, • jamoa bilan ishlash, • arxitektura haqida o'ylash, • AI agentlariga vazifani aniq bera olish yanada qimmatli ko'nikmaga aylanmoqda. Shuning uchun yaqin yillarda faqat bitta texnologiyani juda chuqur biladigan mutaxassislar emas, balki eniga ham keng fikrlay oladigan, turli sohalarni bog'lay oladigan dasturchilar, Tech Lead va Project Manager'larning qiymati oshib boradi. AI kod yozishni tezlashtiradi. Lekin qaysi muammoni hal qilish kerakligini, qanday yechim tanlashni va jamoani qayerga olib borishni hali ham inson belgilaydi. Menimcha, kelajakda eng kuchli dasturchi — eng ko'p kod yozadigan emas, balki AI va jamoani birgalikda boshqara oladigan inson bo'ladi. Siz qanday fikrdasiz?

#foydali Dastur sekin ishlayotgan paytda eng xavfli gap: "Manimcha muammo qayerdaligini bilaman." Ko‘pincha bilmaysiz. Bir paytlar men ham kodning eng murakkab joylari sekin ishlaydi deb o‘ylardim. Keyin profiling ishlatishni boshladim. Natija qiziq bo‘ldi. Eng ko‘p shubha qilgan kodim millisekundlarda ishlardi. E'tibor ham bermagan bitta API request esa butun dastur vaqtining 80-90% ini yutayotgan bo‘lardi. Shunda bir narsani tushundim: Dastur sekinlashayotgan bo‘lsa, muammo har doim ham eng katta yoki eng murakkab kodda bo‘lmaydi. Ba'zan bitta SQL query. Ba'zan bitta API request. Ba'zan esa oddiygina fayl o‘qish operatsiyasi. Shuning uchun performance haqida gap ketganda birinchi savol: "Kodni qanday optimizatsiya qilamiz?" emas. "Vaqt qayerga ketmoqda?" Profiling aynan shu savolga javob beradi. O‘lchamasdan turib optimizatsiya qilish — xaritaga qaramasdan yo‘l qidirishga o‘xshaydi. Ba'zan yugurasiz. Lekin noto‘g‘ri tomonga.

#foydali Oramizda Pitonda (Pythonda) ishlaydigan dasturchilar bormi ? Ko'pchilik yaxshi tushunmaydigan Pythondagi Multi-threading haqida gapirmoqchiman. Bir paytlar men ham shunday o‘ylardim: "Thread ko‘paytiraman, dastur tezlashadi." Bundoq o'ylab ko'rsa qandaydir mantiqli tuyiladi. 1 ta ishchi o‘rniga 10 ta ishchi ishlasa, ish tezroq tugashi kerak. Lekin baxtga qarshi Python'da bunday emas. Sababi — GIL. GIL bu nima ? GIL'ni texnik ta'riflash mumkin, lekin oddiyroq tushuntiraman. Tasavvur qiling, ofisda 10 ta xodim bor. Hammaning qiladigan ishi bor. Lekin direktor bitta qoida qo‘ygan: Kompyuterdan bir vaqtning o‘zida faqat bitta odam foydalana oladi. Natijada 10 ta xodim bo‘lsa ham, ular navbat bilan ishlaydi. Python'dagi threadlar bilan ham shunga yaqin holat yuz beradi. Shu sababli quyidagi ishlarni thread bilan tezlashtirish qiyin: - katta matematik hisob-kitoblar - millionlab elementlarni qayta ishlash - rasm va video processing - murakkab algoritmlar Chunki bu yerda asosiy ishni CPU qilyapti. Bunday vazifalar CPU-bound deyiladi. Ya'ni bottleneck — protsessorning o‘zi. Lekin .... Masalan: Bot yozdingiz. - Bot database'dan ma'lumot olyapti. - API'ga request yuboryapti. - Fayl yuklayapti. - Internetdan ma'lumot kutyapti. Bu vaqtda CPU ishlamaydi. Dastur shunchaki kutib turadi. Mana shu holat I/O-bound deyiladi. Input/Output bilan bog‘liq kutishlar. Bu yerda threadlar juda yaxshi ishlaydi. Chunki bitta thread API javobini kutayotgan paytda, boshqasi database bilan ishlashi mumkin. Boshqasi esa fayl o‘qiyotgan bo‘ladi. Natijada dastur ancha responsiv ishlaydi. Shuning uchun tajribali Python dasturchilar: "Ko‘proq thread ochish kerak" deb o‘ylashmaydi. Avval boshqa savol berishadi: Muammo CPU'dami yoki kutishlardami? Agar CPU'da bo‘lsa — multiprocessing. Agar kutishlarda bo‘lsa — threading yoki asyncio. Siz bularda ham amaliy va ham nazariy farqni tushunganingizdan keyin Python'dagi performance mavzularining yarmi o‘z-o‘zidan tushunarli bo‘lib qoladi. Keyingi postda yana batafsil bo'ladi ...

🇯🇵 AI rivojlanishi bilan kiberxavfsizlik yanada dolzarb bo‘lib bormoqda Bugun bir kouhai'ning kiberxavfsizlik mavzusidagi ma'ruzasini tinglash nasib qildi. Senpai sifatida aytishim mumkinki, mavzu juda qiziqarli va ayni paytda juda dolzarb ekan. So‘nggi kunlarda Yaponiya Banklar Assotsiatsiyasi AI yordamida amalga oshiriladigan kiberhujumlar haqida xavotir bildirgan. Hatto ayrim holatlarda mijozlar mablag‘larini himoya qilish maqsadida ATM yoki online banking xizmatlarini vaqtinchalik to‘xtatishga to‘g‘ri kelishi mumkinligi ham ta'kidlanmoqda. Yaponiyada ayniqsa quyidagi hujumlar eng ko‘p muammo tug‘dirayotgan yo‘nalishlar qatorida tilga olinadi: 🔹 Phishing va ijtimoiy muhandislik (social engineering) 🔹 Ransomware 🔹 Supply Chain Attack 🔹 Cloud va identifikatsiya tizimlariga hujumlar 🔹 AI yordamida zaifliklarni tezkor aniqlash va ekspluatatsiya qilish Qiziq tomoni shundaki, endi AI nafaqat himoya vositasi, balki hujumchilar uchun ham kuchli qurolga aylanib bormoqda. Yaponiya hukumati, Markaziy bank va yirik moliyaviy tashkilotlar hatto bu masala bo‘yicha maxsus ishchi guruhlar tuzishni boshlagan. AI hujumchilar qo‘lida ham kuchli vositaga aylanayotgan bir paytda, sizningcha kelajakda eng qimmat mutaxassis kim bo‘ladi?

🔥 AI agentlardan foydalanadiganlar uchun juda qiziq post. Ko‘pchilik tokenlarni tejash uchun model almashtirish haqida gapiradi, lekin bu postda agentlarni to‘g‘ri taqsimlash orqali token sarfini sezilarli kamaytirish usuli ko‘rsatilgan. Ayniqsa Claude Code bilan ishlaydiganlar uchun foydali. Multi-agent yondashuvi, Sonnet/Haiku/Opus vazifalarini ajratish va ish uslubini tahlil qilib agentlar yaratish haqidagi tajriba menga juda qiziq tuyuldi. 🔗 Post Link

Minasan So‘nggi kunlarda Yaponiyada AI va kiberxavfsizlik bo‘yicha katta qadamlar tashlanmoqda. SoftBank va OpenAI yangi AI asosidagi kiberxavfsizlik xizmatini ishga tushirdi, hukumat esa AI rivojlanishiga investitsiyalarni oshirmoqda. Natijada quyidagi yo‘nalishlarga talab tobora ortib bormoqda: • AI Engineer • Cybersecurity Engineer • Cloud Engineer • Data Engineer • Backend Engineer (Java / Go) • DevOps Engineer Yaponiyada ishlashni rejalashtirayotgan yoki hozir IT yo‘nalishida o‘qiyotganlar uchun bu yaxshi imkoniyat. Endilikda faqat dasturlash emas, AI, cloud va infratuzilma bo‘yicha bilimlar ham muhim ahamiyat kasb etmoqda. 💬 Siz hozirdan qaysi yo‘nalishga ko‘proq e'tibor qaratyapsiz ? Qanday suniy intellekt dasturlardan foydalanyapsiz ?

🇯🇵 "Nima uchun Yaponiya?" — Tahlil va xulosa qilamiz Komentariyalar uchun barchaga kattakon rahmat! Hammasini o'qib chiqdim, oralaringizda haqiqatan ham juda qiziq va o'ziga xos sabablar bor ekan. Keling, endi bu masala bo'yicha o'z kuzatishlarim bilan o'rtoqlashsam. Shuni aytishim kerakki, bu savol sizga faqatgina ishga joylashish suhbatlaridagina emas, balki Yaponiyada yashaydigan butun vaqtingiz davomida ko'p marotaba beriladi. Bu savolga noto'g'ri javob yo'q. Tasavvur qiling, Yaponiyadek muammosiz, osoyishta va toza yurtda tug'ilib o'sgan odamlar nima uchun kimdir o'z vatanini tashlab, boshqa uzoq davlatga ishlash uchun kelishini tushunib yetmaydi. Ular uchun "boshqa davlatda yaxshi karyera qilish, yaxshi daromad topish yoki yaxshi kelajak qurish" degan tushunchalar begona. Chunki ularning o'zida sharoit yaxshi — ishlab topgan puli yetarli, hayot tinch va xavfsiz, atrofi dengiz va mazali taomlarga boy. Shuning uchun ham ularga chet elliklarning bunaqa qat'iyatliligi hayratga soladi. Eng asosiysi savolga samimiy va rost javob bering. Har safar har xil sabab aytib o'zingizni chalkashtirmasangiz bo'ldi. Bitta aniq maqsadingiz bo'lsin. Yaponiyaga qiziqishingizni aytish bilan birga, o'z yurtingizni ham unutib qo'ymang. Biz manqurt emasmiz, Yaponlarga ham manqurtlar yoqmaydi. "Men o'z bilim va mehnatim bilan ham Yaponiyaga, ham o'z yurtim taraqqiyotiga manfaat keltirmoqchiman" deb javob bersangiz, bu ularga juda manzur bo'lishi aniq. O'z vatanini qadrlagan insonni yaponlar juda hurmat qiladi.

🇯🇵 "Nima uchun Yaponiya?" Yaponiyaga ishga topshirayotgan yoki interviewlarda qatnashayotgan dasturchilar bu savolni deyarli albatta eshitgan bo‘lsa kerak. 💬 Why Japan? 💬 Nima uchun aynan Yaponiyada ishlamoqchisiz? Keling, ushbu savolni birgalikda muhokama qilib ko‘ramiz. ❓ Siz bu savolga qanday javob bergansiz? ❓ Agar hali interviewda qatnashmagan bo‘lsangiz, qanday javob berar edingiz? ❓ Sizningcha, kompaniyalar bu savol orqali nimani bilmoqchi bo‘ladi? Fikrlaringizni izohlarda yozib qoldiring 👇 Keyingi postda esa men ushbu savol bo‘yicha o‘z tahlilim va kuzatishlarimni ulashaman.

🇺🇿🇯🇵 Assalomu alaykum va kanalga xush kelibsiz! Bu kanal Yaponiyada ishlashni maqsad qilgan o‘zbekistonlik dasturchilar va IT mutaxassislari uchun ochildi. Ko‘pchiligimiz bir xil savollarga duch kelamiz: Yaponiyada ishni qayerdan topish mumkin? Qaysi texnologiyalarga talab yuqori? JLPT qanchalik muhim? Interviewlar qanday o‘tadi? Visa va relocation jarayonlari qanday? Shu kabi savollarga birgalikda javob topish, tajriba almashish va bir-birimizga yordam berish uchun ushbu community tashkil qilindi. Bu yerda: 📢 IT vakansiyalari 📚 Foydali resurslar 🇯🇵 Yapon tili va JLPT materiallari 💼 Ish qidirish tajribalari 🤝 Networking va hamkorlik imkoniyatlari 📈 Karyera bo‘yicha maslahatlar ulashib boriladi. Agar siz ham shu yo‘lda bo‘lsangiz, o‘zingizni tanishtirib o‘ting: 👤 Ism 💻 Yo‘nalish 📚 Yapon tili darajasi 🎯 Hozirgi maqsadingiz Yaponiyaga borish yo‘li har kimda har xil bo‘lishi mumkin, lekin tajriba almashsak, bu yo‘l ancha osonlashadi. Kanalga yana bir bor xush kelibsiz! 🚀 Channel 🌍

Channel created