hesabın var mı? giriş yap

  • ilk önce en arkadaki koltuklardan ortadakine itina ile oturulur. ardından şoförün ani fren yapması sonucu koltuktan öne doğru fırlayıp otobüsün ortasına kadar gelinir, tam o anda rezil olmamak için otobüsün içinde şu cümle yankılanır (bkz: kaptan orta kapı)

    not: bu hikayenin yaşanmış veya yaşanmamış olması gerçekten hiç önemli değil, cidden.

  • başlık: beyler yardımlara şuku verilecektir

    entry:beyler şimdi kızla 1.5 ay oldu ama az görüşebildiğimizden sıkıldım işte. ayrılmak istiyorum ama kızı üzmek istemiyorum ne yapmalıyım piçler
    ayrılık konusu uzaktan yakından açılınca bile ağlıyo kız beyler ona göre yardımlar

    entry2: sen daha iyilerine layıksın
    entry3:ben senin bildiğin erkeklerden değilim de
    entry4:babam beni dayımın oğluyla evlendiriyor dersin

  • panel üretimi günümüz itibari ile tamamen çinlilerin (boe,csot,auo) elinde olan ve kar marjı çok düşük olan bir sektördür. lgd, sammy, arçelik vs demeyin boşuna, alayının panelleri çin'de üretilmektedir. sharp, pioneer, toshiba, panasonic gibi kaliteli üretim yapan japon devlerinin hepsi panel sektöründe rekabet edemedi. apple neden böyle bir sektöre girsin ki? paneli her türlü çinli bir üreticinden alacak, apple tv'yi entegre edip akıllı tv diye satacak. sonra; yok ışık sızması, yok ekran yanması, yok bulutlanma sorunu diye müşteri sorunları ile uğraşıp iki kuruş kar edecem diye marka imajını düşürecek.

    günümüzde üretilen panellerin %90'ı low cost, kalite problemlemleri olan ürünlerdir. meşhur high end diye satılan qled, oled tv'lerde bile yüzlerce şikayet ve ürün iadesi var. 10 tane tv satacağına bir iphone satar kafası rahat şekilde karına bakar.

  • konsol versiyonlari da mevcuttur
    soyle ki;

    based on a true story

    kahramanlar:
    ogul britannica - ruh ve sinir hastasi
    orcun - birsen teyzenin 10 yasinda dombili ekose gomlekli ve askili cocugu

    ozet:
    birsen teyzenin ricasi sonucu oturma odasina kurulan ps2 aleti. takilan oyun orcun(gerizekali)un istegiyle araba oyunu...(need for speed underground)

    oyunun turu: drag(dumduz yol zamaninda vites atma uzerine kurulu)

    annanneme...

    chapter 1 - orcuna tuslari anlattim.

    orcuna tuslari anlattim...
    denedim...
    aklinda sadece gaz vermek kaldi..

    ilk oyun

    vinnnnnnnnngrrrccc(vites atmiyor orcun)...boom
    blown engine... motor yanar...

    orcun guler..

    o embesil cocuga bir daha gosterdim.. oh bebek inan denedim..

    vinnnnnnnnnnngrccc(hala vites atmiyor)... kaboom
    blown engine... motor yanar...

    orcun kahkahalara bogulur
    ben yumrugumu sikarim..
    orcun gulmeye devam eder..

    chapter 2-afferim efendi efendi oynayin

    afferim efendi efendi oynayin... dedi oturma odasinin kapisindan birsen teyze..
    sadece basimi salladim

    orcunun yanina oturdum.
    baska oyun acayim mi dedim
    orcun burnunu karistiriyordu.
    suratina tukurmek istedim.

    son bir kez gosterdim.
    ibre yesil olunca vites atacaksin dedim
    orcun basini salladi...
    onun basini kesecegim...
    bir kaziga saplayacagim

    the final chapter - ve oyun basladi

    ve oyun basladi
    anlamis gibi gozuken orcunu uzaktan sessizce izliyordum...izliyordum

    3.
    2.
    1.
    rakip arabalar gaza basti
    orcun da oyle
    ama orcun deliler gibi vitese basiyordu!
    surekli
    sonuc olarak 250 basan araba, 10 ile gitmeye basladi..
    ben gozlerim acik, donuk bir ifadeyle televizyona bakiyordum.
    orcun 10 ile gitmeye devam ediyordu
    yarisi oyle bitirecekti...
    guluyordu ve hala vitese basiyordu...
    elimi havaya kaldirdim
    orcuna elimin tersiyle oyle bir caktim ki.. elim acidi...
    orcun agliyordu...
    ben guluyordum...

    -the end-

  • güzel bir örneği şurada bulunabilir. ben kodlamadan anlayan biri değilim ancak biyolojiyle ilgilenen herkesin yolunun çağımızda mutlaka bir şekilde bu konuyla kesişeceğini düşünüyorum. çünkü bu sistem evrim mekanizmasının anlaşılması için de çok faydalı bana göre.

    genetik algoritmaların nasıl işlediğini anlamak için de evrimin mekanizmasını biliyor olmak lazım. yani genetik algoritmayı çözmek için biyolojiye ihtiyacımız var. evrimi doğru düzgün öğretebilmek için de genetik algoritmayı bir şekilde çocuklara derslerde sunmamız gerekiyor diye düşünüyorum.

    günümüzde öyle bir noktaya geldik ki her disiplinden insanın bir şekilde temel bilimleri ve kodlamayı beraber algılaması gerekiyor. bu benim ne işime yarayacak kafası çoktan tarihin tozlu raflarına kaldırılmış durumda. ben şahsen kodlama bilmediğim için gerçekten utanıyorum bu günlerde. keşke çok daha erkenden dil öğrenir gibi zorlasaydım kendimi.

    neyse konuya dönersek genetik algoritma ne yapıyor ona değinelim biraz. aslında temel olarak bu programlama mantığı bir sorunun çözümü için rastgele denemeler üretip en iyi olanları ufak değişikliklerle türetmek üzerine kurulu. bunu daha iyi anlatabilmek için verdiğim örnekteki durumu açmaya çalışacağım.

    yukardaki linkte çözülmesi beklenen sorun belirli bir miktar yakıt ile roketin hedefe kendi kendine ulaşabileceği ateşleme sırasını ve süresini belirlemek. bunu net olarak anlayabilmemiz için de roketin özelliklerinden bahsetmeliyiz.

    örnekteki roketler iki boyutlu dünyada yaşıyorlar. her birinin üzerinde gelişigüzel yerleşmiş beş adet itici var. bu iticilerin roketin üzerindeki konumu ve ateşlenme sıraları doğdukları an belirleniyor ve sonrasında olanlar tamamen dünyanın fizik kurallarına göre şekilleniyor.

    algoritmanın yaptığı şey ise bu roketleri yaşam süreleri boyunca hedefe yaklaşma derecelerine göre sıralamak. en yakından geçenler ve daha iyisi hedefe ulaşanlar o neslin üreyebilenleri olarak seçiliyorlar. bu noktada biraz da algoritmanın genetik kısmından bahsetmek gerekli.

    genom bildiğiniz gibi kalıtım bilgisinin tamamı için kullandığımız terim. gen ise belirli bir karakter için kullanılıyor. verdiğim örnekteki her bir roketin de kendine ait bir dna dizilimi var. iticilerinin roketin üzerindeki konumu, ateşlenme sırası ve süresi de bu genom üzerindeki genlerde yazılı. tıpkı virüslerde ve gelişmiş omurgalı canlılarda olduğu gibi bu yapay roket canlısı da bu veriyi bir sonraki nesle iletmek için kendi evreninin uygunluk (fitness) kriterini yerine getirmek zorunda.

    genetik algoritmalar genelde kimlerin ürüyebileceğini bir sayı ile belirlemeyi seçiyorlar. mesela hedefe ulaşan yahut en çok yaklaşan %10lik popülasyon gibi. daha da basitçe anlatırsak yüz roketten yaşam süresince hedefe en çok yaklaşan yahut ulaşan 10 tanesi üreyebiliyor.

    üremeye geçmeden ölümü de tanımlamak lazım. burada roket canlısının ölümü üç şekilde mümkün. birincisi ortadaki yazıya çarpmaları. ikincisi ekranın altından aşağı düşmeleri. üçüncüsü hedefe varmaları. üçünden biri gerçekleşmediği sürece roket canlı kabul ediliyor ve hedefe yakınlıkları gerçek zamanlı olarak takip ediliyor.

    en başarılı olanlar ise sonraki neslin genetik kodunu aynen doğada olduğu gibi crossing over ve mutasyon ile oluşturuyorlar. roketlerin cinsiyetleri yok ancak roket evreninde üremek için cinsiyete ihtiyacınız da yok. basitçe başarılı olanların genleri yeni nesildeki bireylere çaprazlanarak ekleniyor. bu süreç içinde sizin belirlediğiniz oranda mutasyon da ekleniyor ki çeşitlilik zeval görmesin. insan türünde kromozom sentezi sırasında yazım hatasına bağlı mutasyon oranı yaklaşık bir milyon nükleotidde bir oranında. genetikte ilk öğretilen konulardan biri de bildiğiniz gibi mutasyonların olumlu yahut olumsuz sonuçları olabileceği. yani genel kanının aksine mutasyon her zaman kötü sonuçlar doğurmak zorunda değil. roket evreninde bunu çok seri biçimde gözlemleyebilirsiniz. bazen tüm roketler hızla ölürken doğuştan sıradışı itici konumuna sahip bir tanesi hiç beklenmedik rotayı izleyerek hedefe kolaylıkla ulaşabiliyor. sonraki nesilde bu mutant roketin çocukları onun genetik mirasının avantajlarını yaşamaya devam ediyorlar. birkaç nesil sonra popülasyonun %90i mutantın torunlarından oluşuyor. biz buna popülasyon genetiğinde genetic drift diyoruz. belirli bir türün alel frekansındaki ani sabitlenmeye neden olan bu tarz durumlar toplam canlı sayısının azlığından kaynaklanıyor. daha önce pandaların yok olması üzerine yazdığım yazıda buna değinmiştim sanırım. özetle gerçek dünyada olduğu gibi roket sayısı az ise ve bu roketlerden üremesine izin verdiğimiz roket sayısı daha da az ise popülasyon çok kısa süre içinde belirli bir genetik kodda sabitlenecektir.

    bu durum gerçek hayatta türün sonunu getirebilecek kadar büyük bir felaket ancak genetik algoritma ile sorun çözmeye çalışan bir insansanız bu çok da olumsuz bir durum değil. kısa sürede o hedefe en verimli yolculuğu yapacak roketi bulmak zaten amaç. ancak yine de çok karmaşık sorunların çözümü için düşük mutasyon oranı belirlemek, her nesildeki birey sayısını olabildiğince yüksek tutmak ve üremesine izin verilen bireylerin de oranını olabildiğince fazla belirlemek faydalı olacaktır. doğada karmaşık sorunları çözmemizi sağlayan şey bu genetik derinlik olmuştur.

    genetik algoritma ile ilgilenecek insanların evrimin mekanizmalarını çok derinlikli araştırmalarını tavsiye ederek burada noktalayacağım bu yazıyı. verdiğim örnekteki gibi basit sorunlar için belki çok şey ifade etmeyen değişkenler istanbulun trafiğinin çözümü gibi milyar dolarlık soruların çözümünde hayati önem taşıyabilir. beni okuyan genç arkadaşlara basitçe önerebileceğim şey yeni dünyada ayaklarımızın temel bilimlere basarken ellerimizin dijital dünyayı kavramak zorunda olduğu. beslenebileceğimiz bu kadar ihtişamlı şey varken bir tek şeyi seçerek kendimizi körleştirme lüksümüz yok.

    göreceksiniz gelecekte farkı yaratan şey sadece okul diplomaları,kurs belgeleri, süslü cvler falan olmayacak. gelecekte başarılı olanlar farklı disiplinleri beraber kullanma becerisi yüksek bireyler olacak.

    size güveniyorum.

    bonus:
    olaya programcı olarak yaklaşanlar için sıfırdan benzer bir projenin üretimi de şurada.

  • mekan ankara.. üniversiteden mezun olunmuştur.. öğretmenlik için ilk tercih olan istanbul'a tayin çıkar.. o gün mutluluktan uçarak eve gelinir, sevincini paylaşmak için ailesiyle..

    - baba, açıklandı sonuçlar..istanbul'a çıktı tayinim, ilk tercihim, istediğim oldu!
    (babada 5 karış surat)
    + nasıl taşıyacağız şimdi biz seni oraya, bir dolu masraf
    - ne taşıyacaksın baba ya bir masa bir yatak, hallederiz
    + şimdi ev kirala, bir dolu kaporadır bilmem nedir, battık
    - ya aman baba maaş alcam ya öderim..
    + sen orda idare edemezsin de kendini, yetmez maaşın..biz mi geçindireceğiz seni
    - of baba ya bırak tamam para para, sevincimi paylaştırmadın 2 dk sıçtın attın, pişman ettin söylediğime.. öderim ben sana yapacağın masrafı, sinir ettin valla...

    (bir süre sessizlik)

    ve az önce höyküren baba, kısık bir sesle asıl demek istediğini dile getirmek zorunda kalır.. anlamayan hödük kızı için

    + kızım, nasıl ayrılacağım ben senden

    e tabi, salya sümük mode on..

  • nice cüneyt arkın, emel sayın, kadir inanır, tarık akan ve gülşen bubikoğlu filmlerinde farkında olmadan işlenmiş olan sendrom.

  • bu suriyelilerin hakkından gelse gelse urfa toplumu gelir. adamlar zamanında peygamber yakmaya çalışmış amk.

  • 2015 yapımı fransız animasyonu. avril henüz çok küçük bir çocukken anne ve babası geliştirdikleri bir sıvı ile sonsuz yaşamın sırrını bulmuşlardır. imparatora bağlı kolluk güçleri bu sıvının peşine düşmüş ve çok küçük bir çocukken onları birbirlerinden ayırmışlardır. avril genç bir kız olmuş ama anne ve babasından en ufak bir haber bile alamamıştır. ama bir gün...

    filmin senaristi ve yönetmenlerinden biri olan franck ekinci eğer bir türk asıllı ise sanırım günümüz türkiyesi'ni iyi gözlemlemiş ve gücü elinde tutan kesimlere sağlam göndermelerde bulunmuştur. bu bağlamda oldukça başarılı bir yapım olduğunu söyleyebilirim.