#jupyter_notebook
DINOv3 offers powerful self-supervised vision models from Meta AI, like ViT up to 7B parameters and ConvNeXt, pretrained on 1.7B web or satellite images. Load them easily via PyTorch Hub, Hugging Face Transformers (v4.56+), or timm (v1.0.20+), with code examples for features, depth, detection, and segmentation. You benefit by using these top-performing, dense features without fine-tuning or labels—saving time and compute for tasks like classification, object detection, and zero-shot analysis on your images.
https://github.com/facebookresearch/dinov3
#diqqat#hemis#talaba#YAN
❗️Barcha professor-o’qituvchilar va talabalar diqqatiga!
✅ HEMIS AT tizimining oʻqituvchi profilidagi “Yakuniy nazorat” va “Boshqa nazoratlar” menyularidagi “Reyting qaydnomalari”da oʻzgarishlar boʻlishi kutilmoqda.
⚠️ Tizimning endigi chiqariladigan yangi versiyasida (1.4.5) Reyting qaydnomasiga fan boʻyicha talabalarning oʻzlashtirish baholarini bir marta kiritib saqlash masalasi joriy qilinmoqda. Yaʼni bitta qaydnoma bir marta toʻliq toʻldirilib, bir marta saqlanishi mumkin.
🙏 Shuning uchun professor-oʻqituvchilar talabalarning YAN topshiriqlarini toʻliq baholab, barcha talabalar toʻgʻri baholanganiga ishonch hosil qilib keyin tizimning reyting qaydnomasiga kiritishini soʻraymiz.
✅ Talabalardan esa YANgacha bo’lgan barcha nazoratlardan belgilangan baholarni o’zlashtirish hamda YANga o’z vaqtida va tegishli talablarni bajargan holda kirishlari so’raladi.
☄️ Tizimga baholarni kiritish reglament boʻyicha 5 kun ichida faqat bir marta amalga oshirilishi mumkin. Baholar kiritilib saqlangandan soʻng reyting qaydnomasi toʻliq yopiladi. Yopilgan reyting qaydnomasiga qoʻshimcha kiritish va oʻzgartirishlarga ruxsat berilmaydi.
➡️ Barcha professor-oʻqituvchilar va talabalarga yetkazing.
👨💻Ps: qoʻshimcha savol, muammo va takliflar boʻyicha @registratorofis_botga murojaat qilishingiz mumkin.
✈️TerDU Registrator ofisi