539
Software Engineer • AI • Career • StartUp • GovTech Donat: taps.uz/mkhan404lab Contact: @mkhasanov
Kesh nima va nima uchun tezlashtiradi?
Kesh — bu tez-tez kerak bo'ladigan ma'lumotlarni vaqtincha saqlaydigan tezkor xotira.
Har safar ma'lumotni database yoki serverdan qayta-qayta olish o'rniga, dastur uni keshdan oladi.
❌ Kesh bo'lmasa:
So'rov serverga boradi.
Server database'ga murojaat qiladi.
Database javob qaytaradi.
Server foydalanuvchiga yuboradi.
Bu jarayon har safar takrorlanadi.
✅ Kesh bo'lsa:
Birinchi so'rov database'dan olinadi.
Natija keshga saqlanadi.
Keyingi so'rovlar to'g'ridan-to'g'ri keshdan qaytariladi.
Natijada javob tezroq keladi.
Kesh qayerlarda ishlatiladi?
🌐 Veb-sayt sahifalari
📦 API javoblari
👤 Foydalanuvchi ma'lumotlari
🖼 Rasmlar va fayllar
🔍 Qidiruv natijalari
Mashhur kesh texnologiyalari:
Redis — eng ommabop in-memory cache.
Memcached — sodda va tez cache tizimi.
CDN Cache — rasmlar, CSS va JavaScript fayllarini foydalanuvchiga yaqin serverdan uzatadi.
Browser Cache — brauzer statik fayllarni qurilmangizda saqlaydi.
👉 @MKhan404Lab
Google da ishlatiladigan 10 ta texnologiya
Google millionlab foydalanuvchiga xizmat ko'rsatadi. Buni faqat kuchli serverlar emas, to'g'ri tanlangan texnologiyalar ham ta'minlaydi.
1. C++
Qidiruv tizimi, Chrome va yuqori unumdorlik talab qiladigan servislar.
2. Java
Katta hajmdagi backend servislar va korporativ infratuzilma.
3. Go (Golang)
Cloud servislar, tarmoq xizmatlari va yuqori tezlik talab qiladigan mikroservislar.
4. Python
Sun'iy intellekt, Machine Learning, avtomatlashtirish va ichki vositalar.
5. JavaScript / TypeScript
Veb-interfeyslar va zamonaviy frontend ilovalari.
6. Protocol Buffers (Protobuf)
Servislar orasida ma'lumotni tez va ixcham uzatish uchun.
7. Kubernetes
Minglab containerlarni boshqarish va avtomatik masshtablash.
8. Bigtable
Google'ning ulkan hajmdagi ma'lumotlar uchun yaratilgan NoSQL bazasi.
9. Spanner
Dunyo bo'ylab tarqatilgan SQL ma'lumotlar bazasi.
10. TensorFlow
Sun'iy intellekt va Machine Learning modellarini yaratish va ishlatish.
PostgreSQL'da so'rovlarni 10 barobar tezlashtiradigan 5 ta usul
— 1. INDEX ishlating
"WHERE", "JOIN" va "ORDER BY" ishlatiladigan ustunlarga index qo'ying. To'g'ri index ba'zan query vaqtini soniyalardan millisekundlarga tushiradi.
— 2. EXPLAIN ANALYZE'dan foydalaning
Query qanday bajarilayotganini ko'rsatadi. Eng sekin ishlayotgan joyni topishning eng oson usuli.
— 3. SELECT * yozmang
Faqat kerakli ustunlarni oling. Kamroq ma'lumot = tezroq query.
❌ SELECT * FROM users
✅ SELECT id, full_name FROM users
— 4. OFFSET juda katta bo'lsa ehtiyot bo'ling
Millionlab yozuvlarda "OFFSET" sekinlashadi. Bunday holatda keyset pagination (cursor pagination) ancha samarali.
— 5. Keraksiz JOIN'lardan qoching
Har bir JOIN qo'shimcha yuk. Haqiqatan kerak bo'lsagina ishlating va JOIN qilinadigan ustunlarda index borligini tekshiring.
Netflix, Google va Meta milliardlab foydalanuvchiga qanday xizmat ko‘rsatadi?
Siz har kuni video ko‘rasiz, xabar yuborasiz, qidirasiz. Lekin ortida nima sodir bo‘lishini hech o‘ylab ko‘rganmisiz?
Birgina kompaniya milliardlab so‘rovlarni qanday boshqaradi?
Javob — kuchli arxitekturada.
1. Data Centerlar
Katta kompaniyalarning dunyo bo‘ylab minglab serverlari bor. Sizga eng yaqin server xizmat ko‘rsatadi.
2. Load Balancer
Millionlab foydalanuvchilar bitta serverga tushmaydi. Trafik minglab serverlarga taqsimlanadi.
3. CDN
Netflix filmni uzoqdagi serverdan emas, sizga yaqin joylashgan serverdan beradi. Shu sabab video tez yuklanadi.
4. Cache
Ko‘p ishlatiladigan ma’lumotlar vaqtincha tezkor xotirada saqlanadi.
5. Database Sharding
Milliardlab ma’lumot bitta bazada emas. Ular ko‘plab qismlarga bo‘linib saqlanadi.
6. Microservices
Bitta ulkan dastur o‘rniga yuzlab kichik servislar ishlaydi.
7. Kubernetes
Trafik oshsa yangi serverlarni avtomatik qo‘shadi, kamayganda esa resurslarni qisqartiradi.
🤖 Codex Pro (GPT-5.5) vs Claude Code Pro — qaysi biri kuchli?
Claude Code
— Katta codebase bilan ishlashda kuchli
— Tez MVP va prototip yaratadi
— Terminal workflow uchun juda qulay
Codex Pro (GPT-5.5)
— Murakkab masalalarni tahlil qilishda kuchli
— Arxitektura va clean code bo‘yicha yaxshi
— Debug va refactoringda kuchli yordamchi
Xulosa qilib aytganda,
— Tez qurish uchun → Claude Code.
— Professional development → Codex Pro.
👉 @MKhan404Lab
🚀 Claude Opus 5 haqida eshitdingizmi?
Dasturchilar va AI bilan ishlaydiganlar uchun yaxshi yangilik. Ko‘plab dasturchilar uni hozirgi eng kuchli AI modellaridan biri sifatida baholamoqda.
U quyidagi imkoniyatlari bilan ajralib turadi:
— Murakkab kodlarni yozish va tahlil qilishda yanada kuchli.
— 1 million tokenlik kontekst oynasi.
— Katta loyihalarni yaxshiroq tushunadi va uzoq suhbatlarda kontekstni saqlab qoladi.
— AI agentlari va avtomatlashtirilgan vazifalar uchun optimallashtirilgan.
— Xavfsizlik va aniqlik bo‘yicha ham yaxshilangan.
Siz qaysi AI modelidan ko‘proq foydalanasiz?
🔥 — Claude
⚡️ — ChatGPT
❤️ — Gemini
👉 @MKhan404Lab
ChatGPT javobni qanday yaratadi?
1. Siz savol yuborasiz
ChatGPT avval matnni kompyuter tushunadigan formatga o'tkazadi.
2. Matn tokenlarga bo'linadi
AI so'zlarni to'g'ridan-to'g'ri emas, balki tokenlar orqali qayta ishlaydi.
M.S: "Salom, dunyo" → ["Sal", "om", ",", "dun", "yo"]
3. Transformer model tahlil qiladi
ChatGPT ichida Transformer arxitekturasi ishlaydi.
1. oldingi so'zlarni ko'radi;
2. kontekstni tushunadi;
3. qaysi so'z keyin kelishi ehtimolini hisoblaydi.
4. Keyingi token tanlanadi
Model milliardlab parametrlar asosida eng mos keladigan keyingi tokenni tanlaydi.
M.S: "Python — bu...". Davomi sifatida: "dasturlash tili ✅, mashina ❌" kabi ehtimollar baholanadi.
5. Jarayon minglab marta takrorlanadi
Javob bitta katta hisoblash bilan emas, balki har bir tokenni ketma-ket yaratish orqali hosil bo'ladi.
6. Natija sizga qaytariladi
Tokenlar yana oddiy matnga aylantiriladi va siz ko'radigan javob paydo bo'ladi.
ChatGPT bilan gaplashganizda javobni qanday yaratadi, o'ylab ko'rganmisiz?
Читать полностью…
#real_project
200 qatorli Javascript kod (Frontendning o'zi. Backend alohida "tema")
Clean Code'ga nisbatan baholasak "5.5/10"
Ishlab turgan loyiha, bir zamonlar kimdir buni yozgan (katta ehtimol junior)
Shu darajadagi loyihaki, sun'iy intellektga tushuntirguncha 1 kun vaqt ketadi )
Endi shuni 1. tushunib, 2. tahrirlash kerak
Backend bo'yicha qaynoq mavzu topib qo'ydim sizlar uchun!
Sizlardan faqat olovidan berish🔥
Milliardlab foydalanuvchilarga xizmat ko'rsatishning siri bu — Kuchli Arxitektura
👉 @MKhan404Lab
Tarixdagi eng qimmat dasturlash xatolari
1. Ariane 5 raketasi — ~$370 million
1996-yilda Yevropaning Ariane 5 raketasi uchirilganidan, 64-bit sonni 16-bitga noto'g'ri o'tkazish sababli, atigi 37 soniya o'tib portlab ketgan.
2. Knight Capital — ~$460 million
2012-yilda birgina noto'g'ri deploy qilingan kod tufayli kompaniya 45 daqiqa ichida bozorda tartibsiz savdo qilib, kompaniya deyarli bankrot bo'ldi.
3. Therac-25
1980-yillarda radiatsiya apparatidagi dasturiy xato sabab bir nechta bemor juda yuqori dozada nurlanish oldi.
Xulosa
Dasturlashda har bir kichik bug, test, code review va deployda ehtiyotkorlik muhim.
👉 @MKhan404Lab
🛣 Full Stack Developer Roadmap 2025-2030
Agar 2026-yilda Full Stack Developer bo‘lishni maqsad qilgan bo‘lsangiz, quyidagi ketma-ketlikni tavsiya qilaman:
1. Foundation
— HTML5 / CSS3
— JavaScript (ES6+)
— Git & GitHub
2. Frontend
— TypeScript
— React / Angular / Vue.js
— State Management (Redux / Pinia)
3. Backend
— Node / Java / Python
— Redis
— REST API / GraphQL
— Authentication (JWT, OAuth)
— PostgreSQL / MongoDB
— ORM (Prisma / TypeORM)
5. DevOps (plus bo'ladi)
— Docker
— AWS / Cloudflare / Vercel
— CI/CD (GitHub Actions)
6. Testing (qo'shimcha)
— Vitest / Jest
— Playwright yoki Cypress