hlt1985
la minör dizi çalışıyorum. bir kaynakta (birçok kaynakta da) şu şekil anlatım gördüm.aşağıda belirtilen r root note anladım, üçgen olanlar major olanlar, p olanlar perfect olanlar ama o bemol işareti olanları anlamadım. Yani la minör dizi de 3-6 ve 7. sesler majör olmaları gerekmez mi? Neden bemol i
la minör dizi çalışıyorum. bir kaynakta (birçok kaynakta da) şu şekil anlatım gördüm.aşağıda belirtilen r root note anladım, üçgen olanlar major olanlar, p olanlar perfect olanlar ama o bemol işareti olanları anlamadım. Yani la minör dizi de 3-6 ve 7. sesler majör olmaları gerekmez mi? Neden bemol ile anlatılmışlar?
0
Alttakiler interval, yani aralık.
La-Si arası "büyük ikili" olarak adlandırılır ve "üçgen2" şeklinde gösterilir. Tabii illa La-Si arası değil, Do-Re arası da büyük ikilidir. Re-Mi arası da. Fakat Mi-Fa arası küçük ikilidir. Piyanoda (siyahları da dahil ederek) iki tuş sağa gidince oluşan bütün aralıklar büyük ikilidir.
La-Do arası "minör üçlü" olarak adlandırılır ve "b3" şeklinde gösterilir. Bemol işareti kullanılması, notanın bemol olduğu anlamına gelmez, aralığı göstermek için bir semboldür.
Sadece La Minör dizisi değil, hangi minör diziyi alırsan al, root notaya göre oluşan aralıklar daima o resimde aşağıdaki gibidir.
La-Si arası "büyük ikili" olarak adlandırılır ve "üçgen2" şeklinde gösterilir. Tabii illa La-Si arası değil, Do-Re arası da büyük ikilidir. Re-Mi arası da. Fakat Mi-Fa arası küçük ikilidir. Piyanoda (siyahları da dahil ederek) iki tuş sağa gidince oluşan bütün aralıklar büyük ikilidir.
La-Do arası "minör üçlü" olarak adlandırılır ve "b3" şeklinde gösterilir. Bemol işareti kullanılması, notanın bemol olduğu anlamına gelmez, aralığı göstermek için bir semboldür.
Sadece La Minör dizisi değil, hangi minör diziyi alırsan al, root notaya göre oluşan aralıklar daima o resimde aşağıdaki gibidir.
0
wonnka
selamlar öncelikle kafamı kurcalayan soruları sizlere sormak istiyorum, 2 yıl önce de sormuştum şimdi sorularım biraz evrildi,`bir tanesini bile cevaplarsanız çok yardım etmiş olursunuz;`native android geliştirmek üzerine ilerliyorum, hayalim bu yönde. android geliştirmek için kotlin-java gibi dille
selamlar öncelikle kafamı kurcalayan soruları sizlere sormak istiyorum, 2 yıl önce de sormuştum şimdi sorularım biraz evrildi,
bir tanesini bile cevaplarsanız çok yardım etmiş olursunuz;
native android geliştirmek üzerine ilerliyorum, hayalim bu yönde. android geliştirmek için kotlin-java gibi dillerde fena gitmiyorum. bundan sonra da swift'e gireceğim bir macbook alabilirsem.
ilk sorum şu; sizce kendimi nasıl geliştirmeliyim ? mobil geliştirici olarak bu yol tamam ama sizce yazılımcı olarak daha nasıl dallanıp budaklanmalıyım ? web'e falan girmeli miyim ? bazıları full stackim diyor şunu da biliyorum şunu da falan diye başlıyor insan bi acaba ben doğru yolda mıyım beni niye işe alsınlar ki diye düşünüyor yani. bir işe girmek için benim anlattıklarım yeterli mi sizce ?
ikinci sorum; staj için CV isteniyor malum bir iş deneyimim yok, mesela derslerimden dolayı html css ile hiç proje yapmadım ama biliyorum tabii az buçuk, flutter ile basit projeler yaptım cv'yi nasıl doldurayım dersiniz ? hepsini biliyorum diye yazayım mı nasıl yapayım.
son sorum; duyurudaki bile 10 duyurunun 4 tanesi yazılım, kafeye oturuyorum yan masadakiler yazılım konuşuyor. tüm dünya ve mezun olup bir iş bulamayan herkes yazılımıma mı kayıyor ? bunun ilerleyen yıllardaki etkisi ne olacaktır sizce ?
ve bana tavsiyesi olan herkesin cevaplarına da açığım, şimdiden herkese teşekkür ederim.
bir tanesini bile cevaplarsanız çok yardım etmiş olursunuz;
native android geliştirmek üzerine ilerliyorum, hayalim bu yönde. android geliştirmek için kotlin-java gibi dillerde fena gitmiyorum. bundan sonra da swift'e gireceğim bir macbook alabilirsem.
ilk sorum şu; sizce kendimi nasıl geliştirmeliyim ? mobil geliştirici olarak bu yol tamam ama sizce yazılımcı olarak daha nasıl dallanıp budaklanmalıyım ? web'e falan girmeli miyim ? bazıları full stackim diyor şunu da biliyorum şunu da falan diye başlıyor insan bi acaba ben doğru yolda mıyım beni niye işe alsınlar ki diye düşünüyor yani. bir işe girmek için benim anlattıklarım yeterli mi sizce ?
ikinci sorum; staj için CV isteniyor malum bir iş deneyimim yok, mesela derslerimden dolayı html css ile hiç proje yapmadım ama biliyorum tabii az buçuk, flutter ile basit projeler yaptım cv'yi nasıl doldurayım dersiniz ? hepsini biliyorum diye yazayım mı nasıl yapayım.
son sorum; duyurudaki bile 10 duyurunun 4 tanesi yazılım, kafeye oturuyorum yan masadakiler yazılım konuşuyor. tüm dünya ve mezun olup bir iş bulamayan herkes yazılımıma mı kayıyor ? bunun ilerleyen yıllardaki etkisi ne olacaktır sizce ?
ve bana tavsiyesi olan herkesin cevaplarına da açığım, şimdiden herkese teşekkür ederim.
0
Hiç kafanı başka şeylerle karıştırma. Android developer'lık var ya, yaptıklarını en rahat gösterebileceğin iş. Staja falan gerek yok, "alın işte yaptığım uygulamalar bunlar" dersin. Yap 10-15 tane uygulama, diz alt alta cv'de. Onu gören adam senin nereden mezun olduğunu da umursamaz, iş yapıyor musun, yapıyorsun, bitti gitti. Swift'e de gerek yok, şirketler android ve ios developer'ı ayrı ayrı işe alır zaten.
Herkesin yazılımcı olması entry level pozisyonlarda çok rekabete sebep oldu. Piyasada herkes birkaç sertifika alıp yazılımcı olduğunu iddia ediyor. Ama senior pozisyonlarında rekabet bu kadar fazla değil.
Herkesin yazılımcı olması entry level pozisyonlarda çok rekabete sebep oldu. Piyasada herkes birkaç sertifika alıp yazılımcı olduğunu iddia ediyor. Ama senior pozisyonlarında rekabet bu kadar fazla değil.
0
birinci soru: Emin ol mobil dünyada lebidünya, sadece uygulamayı yazdım bitti demek değil. performans'ı var, analizi var, var oğlu var bitmiyor. bununla ilgili blog postlarını okusan elalem nelerle uğraşıyor dersin.
ikinci soru; dışarıya açık api'ları kullanan bir uygulama yaz, klon olabilir önemli değil, önemli olan sıfırdan oturup senin yazmış olman.
Çok basit uygulamalar olabilir, oyun olabilir yada kendi ihtiyacın için gelişirtireceğin bir uygulama olabilir. ardından da CV'ne taş gibi github hesabım budur yazarsın, bu yazdığım kodlar ve kodların kalitesine bakabilirsiniz bir çekincem yok demek.
son soru:
Yazılımda iş bitmez, kombi'ninde içinde yazılım var, modemindei saatin'de, arabanında, bitmez. o dediğin çoğunluk genelde web ile ilgilenen kişiler, en azından başlangıçları bu şekilde öünü herkes tarafından erişebilir. zamanla farklı alanlara dağılacaklar, farklı alanlarda uzmanlaşacaklar. bazı basit işleri de robotlar yapacak, yani sanayideki laser'ci abiye site mi lazım, sanayici abi siteyi tarif edecek, siteyi botlar yapacak, aynı şekilde mobil app'ler de oyle olacak. o bot'ları yazanlar paraya para demeyecek. basit iş yapanlar da kendilerini daha başka konularda geliştirmek yada başka iş bulmak zorunda kalacaklar.
ikinci soru; dışarıya açık api'ları kullanan bir uygulama yaz, klon olabilir önemli değil, önemli olan sıfırdan oturup senin yazmış olman.
Çok basit uygulamalar olabilir, oyun olabilir yada kendi ihtiyacın için gelişirtireceğin bir uygulama olabilir. ardından da CV'ne taş gibi github hesabım budur yazarsın, bu yazdığım kodlar ve kodların kalitesine bakabilirsiniz bir çekincem yok demek.
son soru:
Yazılımda iş bitmez, kombi'ninde içinde yazılım var, modemindei saatin'de, arabanında, bitmez. o dediğin çoğunluk genelde web ile ilgilenen kişiler, en azından başlangıçları bu şekilde öünü herkes tarafından erişebilir. zamanla farklı alanlara dağılacaklar, farklı alanlarda uzmanlaşacaklar. bazı basit işleri de robotlar yapacak, yani sanayideki laser'ci abiye site mi lazım, sanayici abi siteyi tarif edecek, siteyi botlar yapacak, aynı şekilde mobil app'ler de oyle olacak. o bot'ları yazanlar paraya para demeyecek. basit iş yapanlar da kendilerini daha başka konularda geliştirmek yada başka iş bulmak zorunda kalacaklar.
0
ilk soru icin sunu diyebilirim, uzmanlasmak onemli. en az bir alanda cok iyi olmak gerekir. farkli alanlara girmek, cok farkli birkac alanda yenilikleri takip etmek, eksiklikleri tamamlamak, deneyim kazanmak cok cok zaman alan seyler. o yuzden tek bir alanda derinlesmek ilk planda en iyi strateji. ama ileriki asamalarda yazilim dilleri ve mimarileri konusunda deneyim ve altyapi ile beraber profesyonel alanda ne yonde ihtiyac olursa o konuda ogrenmeye cesaretli olmak da buyuk avantaj. yani kisaca ilk planda bir alanda uzmanlik, daha sonra farkli alanlarda da deneyim.
ikinci soru icin sunu diyebilirim; stajer pozisyonlari icin genelde istenen o kisinin istekli olup olmadigidir. o nedenle ilerlemek istenen alanda github da yayinlanmis projeler etkili olabilir. hackathonlara ve seminerlere katilip network yapmak avantaj olabilir. google play de yayinlanmis bir proje cv de guzel durabilir.
ucuncu icin sunu diyebilirim; ilerde yazilimci sayisi artacak elbette, bu nedenle de rekabet artacak. bilgiye erisimin kolayligi sayesinde bircok kisi yazilim konusunda adim atacak ve cesitli platformlardan da ilk seviye bilgi ve deneyim kazanacaktir. ama zor olan kisim ise buyuk olcekli projelerde deneyim kazanmak, buyuk takimlarda onemli insiyatifler almis yazilimci olmak. iste ilerde bu kisiler rakabette one cikacaklardir. tabi bu da birbirini tamamlayan birkac yazilim diline hakim olmak, o dillerle ilgili ekosisteme hakim olmak, farkli yazilim gelistirme yaklasimlarini bilmek, data structure ve algoritmalari bilmek, analitik zekaya sahip olmak, ve en onemlisi motive ve caliskan olup yenilikleri takip etmekten gececektir diye dusunuyorum. yani kisaca cok yazilimci olacak ama iyi yazilimci hala nadir ve degerli olacaktir.
ikinci soru icin sunu diyebilirim; stajer pozisyonlari icin genelde istenen o kisinin istekli olup olmadigidir. o nedenle ilerlemek istenen alanda github da yayinlanmis projeler etkili olabilir. hackathonlara ve seminerlere katilip network yapmak avantaj olabilir. google play de yayinlanmis bir proje cv de guzel durabilir.
ucuncu icin sunu diyebilirim; ilerde yazilimci sayisi artacak elbette, bu nedenle de rekabet artacak. bilgiye erisimin kolayligi sayesinde bircok kisi yazilim konusunda adim atacak ve cesitli platformlardan da ilk seviye bilgi ve deneyim kazanacaktir. ama zor olan kisim ise buyuk olcekli projelerde deneyim kazanmak, buyuk takimlarda onemli insiyatifler almis yazilimci olmak. iste ilerde bu kisiler rakabette one cikacaklardir. tabi bu da birbirini tamamlayan birkac yazilim diline hakim olmak, o dillerle ilgili ekosisteme hakim olmak, farkli yazilim gelistirme yaklasimlarini bilmek, data structure ve algoritmalari bilmek, analitik zekaya sahip olmak, ve en onemlisi motive ve caliskan olup yenilikleri takip etmekten gececektir diye dusunuyorum. yani kisaca cok yazilimci olacak ama iyi yazilimci hala nadir ve degerli olacaktir.
0
ilk 2 soruna cevabim yok.
Ilerde maaslar dusecek muhtemelen, aslinda maaslar o kadar iyi degildi.
Yani ben 10 senedir of ne para varmis bu iste diyen gormedim.
Pandemide e-ticaret costu, cok para kazandilar is buyudu.
birbirlerinden adam kapmaya basladilar.
Ortama cinli bir oyuncu da girince maaslar yukseldi.
Bunlar piyasadaki adamlari emince digerleri de maasini yukseltmis oldu.
Boyle gidecegini dusunmuyorum.
Ama bu islerde genelde herkesin ongorusu yanlis cikar.
Ben okurken oyun gelistirenlerle dalga gecerdik.
Turkiye'de oyun mu olur derdik, mobil oyun olayi patladi en cok parayi onlar kazandi.
Ilerde maaslar dusecek muhtemelen, aslinda maaslar o kadar iyi degildi.
Yani ben 10 senedir of ne para varmis bu iste diyen gormedim.
Pandemide e-ticaret costu, cok para kazandilar is buyudu.
birbirlerinden adam kapmaya basladilar.
Ortama cinli bir oyuncu da girince maaslar yukseldi.
Bunlar piyasadaki adamlari emince digerleri de maasini yukseltmis oldu.
Boyle gidecegini dusunmuyorum.
Ama bu islerde genelde herkesin ongorusu yanlis cikar.
Ben okurken oyun gelistirenlerle dalga gecerdik.
Turkiye'de oyun mu olur derdik, mobil oyun olayi patladi en cok parayi onlar kazandi.
0
1- Android'den devam. Önce bir alanda uzmanlaş, sonra dallanıp budaklanırsın istersen.
2- Örnek uygulama yapıp göster.
3- "Giriş seviye" işlerde enflasyon olur, ki bu 10 sene önce de vardı. Sağlam senior bulmak da hep sıkıntıydı. Gelecekte de öyle olur muhtemelen.
2- Örnek uygulama yapıp göster.
3- "Giriş seviye" işlerde enflasyon olur, ki bu 10 sene önce de vardı. Sağlam senior bulmak da hep sıkıntıydı. Gelecekte de öyle olur muhtemelen.
0
herkes yazılım konuşuyor" cümlesi "artık herkes üç dil biliyor" cümlesi ile aynı.
Tek bir alanı çok iyi, en ilgili alanı da biraz bilsen yeter.
Tek bir alanı çok iyi, en ilgili alanı da biraz bilsen yeter.
0
Son soruya cevap: iyi yazılımcı bulmak hep zordu her zaman da zor olacak. Zeki insanların toplumdaki oranı herhalde %1 den fazla değildir. Bu %1 in bi kısmı doktor bi kısmı mühendis bi kısmı yazılımcı olur hepsi yolunu bi şekilde bulur, kalanlar yazılımcı olmak istese ne olur istemese ne olur. Doktor olmak isteyen herkesin doktor olamayacağı gibi bişey bu. Sıradan yazılımcı ise eskinin” bilgisayar kullanmayı bilen personel”i gibi oldu. Bi liseye gidelim oradaki çocukların yarısı ben yazılım biliyorum, ben hackerım falan diyordur. İyi kazanan yazılımcılar sıradan yazılımcılar değiller, %1 lik dilimdekiler. Naçizane görüşlerim bu yönde.
0
austenn
Merhaba, ilk kez mac kullaniyorum. M1 cipli macbook’ta anaconda programini indirdim. Ama bu programi bilgisayarda nereye kaydetti bulamiyorum. Simgesi masaustunde var evet ama boyut olarak yaklasik 1 gb iken sadece masaustu kopyasini gorebiliyorum o da oldukca kucuk boyutlu. Sonuc olarak intel islem
Merhaba, ilk kez mac kullaniyorum. M1 cipli macbook’ta anaconda programini indirdim. Ama bu programi bilgisayarda nereye kaydetti bulamiyorum. Simgesi masaustunde var evet ama boyut olarak yaklasik 1 gb iken sadece masaustu kopyasini gorebiliyorum o da oldukca kucuk boyutlu. Sonuc olarak intel islemcili programlari nerede gorebilirim pc’de? Bir baska ornek de dun bir python kutuphanesi indirdim yazilim yukleniyor dedi ama nereye kaydettigini goremedim. 4 gb bellek kapladi ama bu dosyalar tam olarak nerede goremiyorum. Nasil gorebilirim acaba?
0
Mac'de indirdiğin programlar genelde dmg formatında downloads klasörüne iner. Oradan çift tıklarsan masaüstüne sanki bir disk takmıssın gibi sanal disk olusur. O sırada installation process baslar. cogu programda bu surec aplikasyonu alıp applications klasorunun kısayoluna bırakmaktan ibarettir. Bu sırada kimi program sadece orada kalır. Kimisi ise library klasörlerine bazı dosyalar atar. windows gibi. silme işlemi de applications klasörüne gidip programı silmekten ibarettir cogu zaman.
0
Sorununuza çare olur mu bilmiyorum fakat.
Mac'de programlar genellikde .dmg olarak gelir bunları sanal bellek olarak düşünebilirsiniz. Safari (ya da kullandığınız browser (nolur chrome olmasın) dan indirme yerini görebilirsiniz ki muhtemelen indirilenler/downloads'a gitmiştir.
Bu dmg'ye çift tıkladığımızda masa üzerine usb disk takılmış gibi davranır orada belirir ama bu aynı usb bellekte olduğu gibi geçici bir durum hep orada durması için değil içindekileri Apps/Uygulamalar klasörüne kopyalamanız için. Hatta çoğu dmg'nin içinde genellikle apps klasörü kısa yolu da bulunur direkt içine sürükleyin diye. Apps windows'daki System/Program Files'a denk yani programın çalışması için orada durması lazım.
Bazı dmg'lerden .pkg uzantılı bir dosya çıkar o da .exe gibi çift tıklayıp next next kurmalı yazılımlar onlar zaten gideceği yere gider (apps klasörüne).
Dmg ile işimiz bitince masa üzerinden sağ tıklayıp eject/çıkar dememiz lazım (ya da çöpe de sürükleyebilirsiniz)
Masa üzerinde kısayol kullanılmaz genellikle macos'da bunun için alttaki dock kullanılır istediğiniz yazılımı apps içinden dock'a sürükleyebilirsiniz. (ya da launchpad de var)
Mac'de programlar genellikde .dmg olarak gelir bunları sanal bellek olarak düşünebilirsiniz. Safari (ya da kullandığınız browser (nolur chrome olmasın) dan indirme yerini görebilirsiniz ki muhtemelen indirilenler/downloads'a gitmiştir.
Bu dmg'ye çift tıkladığımızda masa üzerine usb disk takılmış gibi davranır orada belirir ama bu aynı usb bellekte olduğu gibi geçici bir durum hep orada durması için değil içindekileri Apps/Uygulamalar klasörüne kopyalamanız için. Hatta çoğu dmg'nin içinde genellikle apps klasörü kısa yolu da bulunur direkt içine sürükleyin diye. Apps windows'daki System/Program Files'a denk yani programın çalışması için orada durması lazım.
Bazı dmg'lerden .pkg uzantılı bir dosya çıkar o da .exe gibi çift tıklayıp next next kurmalı yazılımlar onlar zaten gideceği yere gider (apps klasörüne).
Dmg ile işimiz bitince masa üzerinden sağ tıklayıp eject/çıkar dememiz lazım (ya da çöpe de sürükleyebilirsiniz)
Masa üzerinde kısayol kullanılmaz genellikle macos'da bunun için alttaki dock kullanılır istediğiniz yazılımı apps içinden dock'a sürükleyebilirsiniz. (ya da launchpad de var)
0
masaüstündeyken "cmd + shift + A" ile applications klasörünü açabilirsin. Oradadır çok büyük ihtimalle. Kimi uygulama library'nin içinde çeşitli yerlere de kurulabiliyor.
Bu arada applicationsta falan bazı şeyleri tek dosya gibi görebilirsin, sağ click + show contents diyince içindeki dosyaları görebilirsin.
Bu arada applicationsta falan bazı şeyleri tek dosya gibi görebilirsin, sağ click + show contents diyince içindeki dosyaları görebilirsin.
0
1. Aslında anaconda dosyalarını görmen gerekmiyor, o klasörde yaptığın her şey, ne yaptığını bilmiyorsan python'un bozulmasına sebep olur.
2. Aradığın klasör şu: /Users/austenn/opt/anaconda3
3. Anaconda sadece bu klasöre yüklenmez, bu klasörü silmek anaconda ile ilgili her şeyi yoketmek anlamına gelmez. Mesela şu klasörü de anaconda oluşturdu: /Users/austenn/.jupyter ve buna benzer birçok klasör daha oluşturdu.
4. bir klasöre nasıl gidileceğini bilmiyorsan öğreteyim, finder programı açıkken shift + cmd + G tuşlarına basıp path'i oraya yapıştırabilirsin.
2. Aradığın klasör şu: /Users/austenn/opt/anaconda3
3. Anaconda sadece bu klasöre yüklenmez, bu klasörü silmek anaconda ile ilgili her şeyi yoketmek anlamına gelmez. Mesela şu klasörü de anaconda oluşturdu: /Users/austenn/.jupyter ve buna benzer birçok klasör daha oluşturdu.
4. bir klasöre nasıl gidileceğini bilmiyorsan öğreteyim, finder programı açıkken shift + cmd + G tuşlarına basıp path'i oraya yapıştırabilirsin.
0
goddar
merhabalar.python bilmiyorum. o yüzden çok temel bir soru soracağım (:https://www.youtube.com/watch?v=BVMa4nXjQCM&ab_channel=HarshKumarşuradaki arkadaşın anlattığı olaylara dalacağım. random forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost kurcalayacağım şeyler. anladığım kadarıyla python ile çalışabilmek için ö
merhabalar.
python bilmiyorum. o yüzden çok temel bir soru soracağım (:
www.youtube.com
şuradaki arkadaşın anlattığı olaylara dalacağım. random forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost kurcalayacağım şeyler. anladığım kadarıyla python ile çalışabilmek için öncelikli olarak bir arayüz programı kullanmam gerekiyor. şurada bir liste var: www.argenova.com.tr
bu süreçte çok fazla takıldığım yer olacak ve muhtemelen forumlarda çok soru soracağım. o yüzden herkesin yaygın olarak kullandığı ve problemlerimi kolayca çözebileceğim bir arayüz indirmek istiyorum. sizce hangisini indirmeliyim? python konusunda tecrübesi olan yazılımcı arkadaşlar yardımcı olursanız sevinirim.
teşekkürler.
python bilmiyorum. o yüzden çok temel bir soru soracağım (:
www.youtube.com
şuradaki arkadaşın anlattığı olaylara dalacağım. random forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost kurcalayacağım şeyler. anladığım kadarıyla python ile çalışabilmek için öncelikli olarak bir arayüz programı kullanmam gerekiyor. şurada bir liste var: www.argenova.com.tr
bu süreçte çok fazla takıldığım yer olacak ve muhtemelen forumlarda çok soru soracağım. o yüzden herkesin yaygın olarak kullandığı ve problemlerimi kolayca çözebileceğim bir arayüz indirmek istiyorum. sizce hangisini indirmeliyim? python konusunda tecrübesi olan yazılımcı arkadaşlar yardımcı olursanız sevinirim.
teşekkürler.
0
Anaconda içinde gelen spyder yeterli olacaktır. Diğer yandan kod yazmak bu işin kolay tarafı, o yüzden bu olaylara dalmadan Ensemble Learning nedir ne değildir öğrenmek lazım.
in.pinterest.com
in.pinterest.com
0
başlangıçta bu kadar şey kurup detaylarda boğulmaya gerek yok aslında.
python 3.x + python/intellisense eklentili vscode.
python 3.x + python/intellisense eklentili vscode.
0
pbs.twimg.com
saka bir yana once python ogreneceksen cok farketmez. vscode en populer bu aralar indir bir vscode, python eklentilerini de indir, yardim aradiginda yine vscode icin arayacaksin. python ozelinde bir problem olursa zaten vscode dan bagimsiz olacak.
saka bir yana once python ogreneceksen cok farketmez. vscode en populer bu aralar indir bir vscode, python eklentilerini de indir, yardim aradiginda yine vscode icin arayacaksin. python ozelinde bir problem olursa zaten vscode dan bagimsiz olacak.
0
Valla videoyu açmadan kesin hintlidir dedim yanıltmadı beni arkadaş :D
Şaka bir yana bu Hintlilerin öğretme olayına büyük katkıları var. Çok değişik seriler çekip uzun uzun anlatıyorlar her şeyi. Dolayısıyla bence YouTube da biraz gezinsen tam istediğin gibi seri çeken bir hintliyi bulursun bence. Atıyorum keywordlerin şunlar olsun, how to start data science, data science from scratch vs vs.
Şaka bir yana bu Hintlilerin öğretme olayına büyük katkıları var. Çok değişik seriler çekip uzun uzun anlatıyorlar her şeyi. Dolayısıyla bence YouTube da biraz gezinsen tam istediğin gibi seri çeken bir hintliyi bulursun bence. Atıyorum keywordlerin şunlar olsun, how to start data science, data science from scratch vs vs.
0
Random Forest, XGBoost falan hep machine learning algoritmaları. Bu işi yapanların %99'u jupyter notebook veya jupyter lab kullanır. Sen jupyter lab kullan. O videodaki adam da ikisinden birini kullanıyor.
Önce anaconda indirip kuruyorsun. Sonra anaconda programına girme, şöyle yap: windowsta "anaconda prompt", mac'te "terminal" isimli programa girip "jupyter lab" yazıp enter'a bas.
Spyder pycharm gibi programlar data science için değil de, daha çok development yapmak için. Mesela random forest ile bir şeyler buldun, artık bunu cep telefonu uygulaması olarak piyasaya süreceksen spyder'a geçersin.
Önce anaconda indirip kuruyorsun. Sonra anaconda programına girme, şöyle yap: windowsta "anaconda prompt", mac'te "terminal" isimli programa girip "jupyter lab" yazıp enter'a bas.
Spyder pycharm gibi programlar data science için değil de, daha çok development yapmak için. Mesela random forest ile bir şeyler buldun, artık bunu cep telefonu uygulaması olarak piyasaya süreceksen spyder'a geçersin.
0
fakyoras
selamlar,elimde google maps'te isaretli 10-15 tane yer var, gerekirse sayiyi azaltabilirim. buralara yurumek istiyorum ama nasil bir sirayla yapacagimi bilemiyorum, hangisinden baslamaliyim sonra hangisine gitmeliyim vs.. internette bakinmaya calistim ama hep mevcut yuruyus rotalarini gosteren sitel
selamlar,
elimde google maps'te isaretli 10-15 tane yer var, gerekirse sayiyi azaltabilirim. buralara yurumek istiyorum ama nasil bir sirayla yapacagimi bilemiyorum, hangisinden baslamaliyim sonra hangisine gitmeliyim vs..
internette bakinmaya calistim ama hep mevcut yuruyus rotalarini gosteren siteler buldum, hic noktalari senin verdigin - arada rota olusturan sey yok.
var mi boyle bildiginiz bir uygulama bana en iyi yuruyus rotasini gostersin?
simdiden tesekkurler
elimde google maps'te isaretli 10-15 tane yer var, gerekirse sayiyi azaltabilirim. buralara yurumek istiyorum ama nasil bir sirayla yapacagimi bilemiyorum, hangisinden baslamaliyim sonra hangisine gitmeliyim vs..
internette bakinmaya calistim ama hep mevcut yuruyus rotalarini gosteren siteler buldum, hic noktalari senin verdigin - arada rota olusturan sey yok.
var mi boyle bildiginiz bir uygulama bana en iyi yuruyus rotasini gostersin?
simdiden tesekkurler
0
Buna travelling salesman problem diyorlar, ve çözümü yok :) 15 tane noktayı 15 faktöriyel farklı şekilde (yani bir trilyondan fazla farklı şekilde) ziyaret edebilirsin. eksisozluk.com
En iyi sıralamayı bulamasan da, yaklaşık iyi bir sıralama bulmak için bir web sitesi varmış, paraları bitince kapanmış: www.optimap.net
En iyi sıralamayı bulamasan da, yaklaşık iyi bir sıralama bulmak için bir web sitesi varmış, paraları bitince kapanmış: www.optimap.net
0
aradigin sey aslinda gorunusunden cok daha zor bir problem. o yuzden 10-20 noktadan sonra parali cozumler devreye giriyor.
araman gereken sey "route planning software", route planner falan diye arayinca irili ufakli cozumler cikiyor. suna denk geldim: www.routexl.com
20 yere kadar ucretsiz diyor, isini gorur mu bilmiyorum.
araman gereken sey "route planning software", route planner falan diye arayinca irili ufakli cozumler cikiyor. suna denk geldim: www.routexl.com
20 yere kadar ucretsiz diyor, isini gorur mu bilmiyorum.
0
anladespina
SPSS'te örneğin cinsiyetler arası verilen cevaplara göre anlamlı farklılık olup olmadığına bakarken neyi baz alıyoruz? Test of Homogeneity of Variances kısmındaki sig değerini mi yoksa Anova kısmındaki sig. değerine mi? Birisi 0.05'ten küçük, diğeri büyük çünkü.İkinci sorum şu. Görsel ekledim. Görse
SPSS'te örneğin cinsiyetler arası verilen cevaplara göre anlamlı farklılık olup olmadığına bakarken neyi baz alıyoruz? Test of Homogeneity of Variances kısmındaki sig değerini mi yoksa Anova kısmındaki sig. değerine mi? Birisi 0.05'ten küçük, diğeri büyük çünkü.
İkinci sorum şu. Görsel ekledim. Görselde hem levene kelimesinin yanında bir sig. değeri var hem de F'nin yanındaki kısımda. Hangisi hangi sig. değerini ifade ediyor, yani onlar nereden alınmış?
İkinci sorum şu. Görsel ekledim. Görselde hem levene kelimesinin yanında bir sig. değeri var hem de F'nin yanındaki kısımda. Hangisi hangi sig. değerini ifade ediyor, yani onlar nereden alınmış?
0
Test of Homogenity of Variances, hem bağımsız gruplar için t-testi hem de ANOVA'da bir varsayım testidir. Levene testi ile kontrol edilir. Eğer Levene testinin sonucu p > .05 ise varyanslar homojendir ve t testinde student t-testi (SPSS çıktı tablosunda üst satır), ANOVA'da ise Fisher'ın F testi kullanılabilir.
Levene testinde p < .05 ise varyanslar homojen değildir. Bu durumda Welch t-testi (SPSS çıktı tablosunda alt satır) ya da Welch F testi kullanılır (Bunu SPSS yapıyor mu emin değilim).
Grup ortalamaları arasında anlamlı fark olup olmadığına ise t ya da F değerinin yanındaki sig. değerinden bakılır. Eğer o tablodaki sig. yani p değeri < .05 ise fark var, > .05 ise fark yok şeklinde yorumlanır.
Not: Fark varsa etki büyüklüklerini de yorumlamanız gerekir.
Görsele bakıldığında Levene yazan yerde p > .05 çıkmış. Yani varyanslar homojen. Dolayısıyla Fisher'ın F testi yapılmış. F'nin yanındaki p de > .05. Yani grup ortalamaları arasında anlamlı bir fark yok. En sağdaki LSD ise bir post-hoc test. Yani fark çıksaydı, hangi gruplar arasında fark olduğunu LSD sonucuna göre belirleyecektik. Ancak fark çıkmadığı için LSD ile ikili karşılaştırma da yapılmamış ve o sütun - ile gösterilmiş.
Eyyorlamam bu kadar.
Levene testinde p < .05 ise varyanslar homojen değildir. Bu durumda Welch t-testi (SPSS çıktı tablosunda alt satır) ya da Welch F testi kullanılır (Bunu SPSS yapıyor mu emin değilim).
Grup ortalamaları arasında anlamlı fark olup olmadığına ise t ya da F değerinin yanındaki sig. değerinden bakılır. Eğer o tablodaki sig. yani p değeri < .05 ise fark var, > .05 ise fark yok şeklinde yorumlanır.
Not: Fark varsa etki büyüklüklerini de yorumlamanız gerekir.
Görsele bakıldığında Levene yazan yerde p > .05 çıkmış. Yani varyanslar homojen. Dolayısıyla Fisher'ın F testi yapılmış. F'nin yanındaki p de > .05. Yani grup ortalamaları arasında anlamlı bir fark yok. En sağdaki LSD ise bir post-hoc test. Yani fark çıksaydı, hangi gruplar arasında fark olduğunu LSD sonucuna göre belirleyecektik. Ancak fark çıkmadığı için LSD ile ikili karşılaştırma da yapılmamış ve o sütun - ile gösterilmiş.
Eyyorlamam bu kadar.
0
İstatistik bilmeden spss kullanmamak lazım.
Levene's test ne işe yarıyor? Özetle diyor ki, senin her bir grubunun varyansı birbirine eşit mi, onu test ediyorum diyor. 20-30 yaş'a A grubu, 31-40 yaşa B grubu, 41+'ya C grubu dersek, A B C gruplarının varyansları eşit mi bunu kontrol ediyor. Tabii ki tamamen küsüratına kadar aynı olmaz, ama aradaki fark anlamlı bir fark mı, bunu kontrol ediyor.
Varyanslar farklıysa (yani Levene's test significant ise) ANOVA yapamazsın. ANOVA sonuçları ne çıkarsa çıksın o sonuçları çöpe atmalısın. Homogeneity of variances'ın sağlanmadığı istatistik testlerine bakmalısın.
O tabloyu yapan kişi saçma sapan yapmış, üç farklı tabloyu yan yana koymuş. Mesela
Ahmet 100 Türkiye Ankara
Mehmet 60 Fransa Paris
Ayşe 80 İspanya Madrid
Mesela ben öğrencilerin matematik puanı tablosuyla ülkelerin başkent tablosunu yanyana koydum. Oldu mu? Olmadı. Sanki Mehmet Parisliymiş gibi oldu. Bu resimdeki tablo da öyle saçma.
Neyse. ANOVA sonucu p=0.870 çıkmış. Sen tablo yaparken böyle yapma.
Levene's test ne işe yarıyor? Özetle diyor ki, senin her bir grubunun varyansı birbirine eşit mi, onu test ediyorum diyor. 20-30 yaş'a A grubu, 31-40 yaşa B grubu, 41+'ya C grubu dersek, A B C gruplarının varyansları eşit mi bunu kontrol ediyor. Tabii ki tamamen küsüratına kadar aynı olmaz, ama aradaki fark anlamlı bir fark mı, bunu kontrol ediyor.
Varyanslar farklıysa (yani Levene's test significant ise) ANOVA yapamazsın. ANOVA sonuçları ne çıkarsa çıksın o sonuçları çöpe atmalısın. Homogeneity of variances'ın sağlanmadığı istatistik testlerine bakmalısın.
O tabloyu yapan kişi saçma sapan yapmış, üç farklı tabloyu yan yana koymuş. Mesela
Ahmet 100 Türkiye Ankara
Mehmet 60 Fransa Paris
Ayşe 80 İspanya Madrid
Mesela ben öğrencilerin matematik puanı tablosuyla ülkelerin başkent tablosunu yanyana koydum. Oldu mu? Olmadı. Sanki Mehmet Parisliymiş gibi oldu. Bu resimdeki tablo da öyle saçma.
Neyse. ANOVA sonucu p=0.870 çıkmış. Sen tablo yaparken böyle yapma.
0
ben de
selamlarelimde ekteki gibi 3 tane egri var. bu egriler lognormal dagilimli medyan, 16% ve 84% egrileri.bu egrilerin istatistik özelliklerini kullanarak kesik cizgili olan egriler gibi bir popülasyon (100 egri) olusturmak istiyorum.her x'e karsilik gelen medyan y degerini ve std. sapmayi grafikten be
selamlar
elimde ekteki gibi 3 tane egri var. bu egriler lognormal dagilimli medyan, 16% ve 84% egrileri.
bu egrilerin istatistik özelliklerini kullanarak kesik cizgili olan egriler gibi bir popülasyon (100 egri) olusturmak istiyorum.
her x'e karsilik gelen medyan y degerini ve std. sapmayi grafikten belirleyebilecegim icin her x icin 100 tane y popülasyonu olusturabiliyorum fakat bana tekli y degerlerinden ziyade cizimdeki kesik cizgili egriler lazim.
matlab ile bunu yapabilmem mümkün mü? muhtemelen anlatmayi beceremedim ama sansimi deneyeyim dedim :)
tesekkürler.
edit: uzun lafin kisasi, bilinen medyan, 16% ve 84% egrilerini verecek 100 tane egri popülasyonu olusturmak istiyorum.
elimde ekteki gibi 3 tane egri var. bu egriler lognormal dagilimli medyan, 16% ve 84% egrileri.
bu egrilerin istatistik özelliklerini kullanarak kesik cizgili olan egriler gibi bir popülasyon (100 egri) olusturmak istiyorum.
her x'e karsilik gelen medyan y degerini ve std. sapmayi grafikten belirleyebilecegim icin her x icin 100 tane y popülasyonu olusturabiliyorum fakat bana tekli y degerlerinden ziyade cizimdeki kesik cizgili egriler lazim.
matlab ile bunu yapabilmem mümkün mü? muhtemelen anlatmayi beceremedim ama sansimi deneyeyim dedim :)
tesekkürler.
edit: uzun lafin kisasi, bilinen medyan, 16% ve 84% egrilerini verecek 100 tane egri popülasyonu olusturmak istiyorum.
0
Medyan eğrisi ne demek? Medyan sadece bir tane sayı. Resimdeki grafikte x ve y eksenleri neyi temsil ediyor?
0
x deplasman, y spektral ivme degeri. medyan egrisinden kastim suydu, her x degeri icin bir adet y_medyan degeri var bahsettiginiz gibi. tüm x degerlerine denk gelen y_medyan degerlerini cizdigimde olusan egriyi kastettim medyan egrisi olarak.
medyan egrisinin x koordinatlari deplasman degerleri, y koordinatlari da x degerine denk gelen y_medyan spektral ivmesi.
medyan egrisinin x koordinatlari deplasman degerleri, y koordinatlari da x degerine denk gelen y_medyan spektral ivmesi.
0
Soruyu sonradan anladım. Şunu demek istiyorsun: "100 tane fonksiyon var, büyükten küçüğe doğru dizilmiş. Ben bunların 16, 50 ve 84 numaralı olanlarını biliyorum. Diğer fonksiyonları bulabilir miyim?"
Cevap, maalesef hayır. Biraz daha varsayım gerekli. Bulduğumuz şey, gerçekte olanla aynı olmaz. Ama yine de yakınsayabilsem o da yeter diyorsan, yapacağın şey çok basit: interpolation.
x ekseninde rastgele bir sayı seç. Mesela x=3 seçtik. Üç tane eğride, x=3'e karşılık gelen değerler, mesela, y=20, y=13 ve y=11 olsun. Yani bunlar sırasıyla 16%, 50% ve 84% eğrilerini temsil ediyor.
Sen şimdi öyle bir fonksiyon istiyorsun ki:
f(16)=20, f(50)=13, f(84)=11 olsun. Bu fonksiyonun diğer değerlerini istiyorsun, mesela f(45)=? gibi. Aşağıdaki linkte birçok interpolation yöntemi var. İstediğin yöntemi seç (mesela linear interpolation, veya spline interpolation). Sonra buradan, f(1), f(2), f(3), ... tüm değerleri elde edebilirsin.
www.mathworks.com
Ben olsam, önce quadratic interpolation denerdim. Yukarıdaki linkte yazmamışlar ama google'a "matlab quadratic interpolation" yazarsan bulursun. Yani ikinci dereceden bir polinom fit etmek.
Neyse.. Gerisi kolay zaten. x=3 için yaptın. Şimdi tüm x'ler için bu işlemi yap. Vektörize yaparsan hızlı olur. Ama o kadar kod yazmaya uğraşamam, birkaç saniye uzun sürse problem olmaz diyorsan for loop ile yaz.
Cevap, maalesef hayır. Biraz daha varsayım gerekli. Bulduğumuz şey, gerçekte olanla aynı olmaz. Ama yine de yakınsayabilsem o da yeter diyorsan, yapacağın şey çok basit: interpolation.
x ekseninde rastgele bir sayı seç. Mesela x=3 seçtik. Üç tane eğride, x=3'e karşılık gelen değerler, mesela, y=20, y=13 ve y=11 olsun. Yani bunlar sırasıyla 16%, 50% ve 84% eğrilerini temsil ediyor.
Sen şimdi öyle bir fonksiyon istiyorsun ki:
f(16)=20, f(50)=13, f(84)=11 olsun. Bu fonksiyonun diğer değerlerini istiyorsun, mesela f(45)=? gibi. Aşağıdaki linkte birçok interpolation yöntemi var. İstediğin yöntemi seç (mesela linear interpolation, veya spline interpolation). Sonra buradan, f(1), f(2), f(3), ... tüm değerleri elde edebilirsin.
www.mathworks.com
Ben olsam, önce quadratic interpolation denerdim. Yukarıdaki linkte yazmamışlar ama google'a "matlab quadratic interpolation" yazarsan bulursun. Yani ikinci dereceden bir polinom fit etmek.
Neyse.. Gerisi kolay zaten. x=3 için yaptın. Şimdi tüm x'ler için bu işlemi yap. Vektörize yaparsan hızlı olur. Ama o kadar kod yazmaya uğraşamam, birkaç saniye uzun sürse problem olmaz diyorsan for loop ile yaz.
0
semaforo de medianoche
benim için çok önemli işe alınıp alınmamamı etkileyebilicek bir soru soracağım, bazı fikirlerim var ancak doğru yöntem olduğunu düşünmüyorum o yüzden bir umut şansımı deneyip buraya sorayım dedim. şimdi veri setini train test diye bölmeden önce validation diye bir kısım ayırıyoruz (1000 satırlık bi
benim için çok önemli işe alınıp alınmamamı etkileyebilicek bir soru soracağım, bazı fikirlerim var ancak doğru yöntem olduğunu düşünmüyorum o yüzden bir umut şansımı deneyip buraya sorayım dedim.
şimdi veri setini train test diye bölmeden önce validation diye bir kısım ayırıyoruz (1000 satırlık bi verinin 200 satırını ayırdık modele 800 kaldı, 800'ü de train test diye ayırıp modeli eğiteceğiz validation en son test için). model kısmına ayrı validation kısmına ayrı bir one hot encoding (ohe) uygulaması yapıyoruz ancak bu ohe her unique değer için bir kolon oluşturduğundan ve valdiationa hiç gelmemiş unique değerler olabileceğinden bizim modelimiz ve validationımızın kolon sayıları birbirinden farklı oluyor. bunu aşmak için en doğru yöntem nedir fikri olan var mı?
şimdi veri setini train test diye bölmeden önce validation diye bir kısım ayırıyoruz (1000 satırlık bi verinin 200 satırını ayırdık modele 800 kaldı, 800'ü de train test diye ayırıp modeli eğiteceğiz validation en son test için). model kısmına ayrı validation kısmına ayrı bir one hot encoding (ohe) uygulaması yapıyoruz ancak bu ohe her unique değer için bir kolon oluşturduğundan ve valdiationa hiç gelmemiş unique değerler olabileceğinden bizim modelimiz ve validationımızın kolon sayıları birbirinden farklı oluyor. bunu aşmak için en doğru yöntem nedir fikri olan var mı?
0
Farkında olman için söylüyorum, tüm konuları çorba yapıp karıştırmışsın. Bu soruyu yapsan diğeri patlar.
Datayı bölmeden ohe yapabilirsin.
Datayı bölmeden ohe yapabilirsin.
0
@archmage mahmut. hocam belki sizin yönteminiz farklıdır ama benden istenen tam olarak burda ortaya çıkan hatayı çözmem. datayı bölmeden ohe yaparsak sadece train test yapmış oluyoruz validation yapmamış oluyoruz zaten. (kavram adlarına takılmayın bazı yerlerde benim validation dediğime test diyor test dediğime validation vs. validationdan kastım modelin hiç görmememesi için en başta ayrılan veri -böyle yapıyoruz çünkü traini testi en iyi yapacak şekilde eğittiğimiz için biasli olabiliyor- 1000 satırlık veri varsa elimizde 200'ünü o şekilde baştan ayırıp 800'üyle modelimizi oluşturuyoruz o yüzden, bu 800'ün de %30 civarı test kalanı train diye ayırıyoruz sonra)
0
Çok detaylı olarak nasıl kullanıldığını hatırlamıyorum ama şöyle bi şey vardı pythonda bununla ilgili:
handle_unknown='ignore' parametresini kullanınca bunu çözüyordu ama tam olarak nasıl yapptığını da hatırlamıyorum internetten kolayca bulabilirsiniz zaten onu
kod olarak da kabaca:
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
cols_train = pd.DataFrame(encoder.fit_transform(X_train[object_cols]))
cols_valid = pd.DataFrame(encoder.transform(X_valid[object_cols]))
handle_unknown='ignore' parametresini kullanınca bunu çözüyordu ama tam olarak nasıl yapptığını da hatırlamıyorum internetten kolayca bulabilirsiniz zaten onu
kod olarak da kabaca:
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
cols_train = pd.DataFrame(encoder.fit_transform(X_train[object_cols]))
cols_valid = pd.DataFrame(encoder.transform(X_valid[object_cols]))
0
Öncelikle, bilgisayarın aşırı eski değilse, validation set oluşturmak yerine cross validation yapabilirsin. Yani 800-200 train-test böldükten sonra, 8-fold cross validation yaparsın (aslında kaç fold olduğu önemli değil), her seferinde 700-100 bölerek 8 defa skor hesaplar.
Gelelim senin soruna.
Eğer train ve test datalarında tüm sütunların kategorik olsaydı, aşağıdaki linkteki sorunun cevabında incorrect yazan kısma kadar olan kodlar senin soruna cevap veriyor.
stackoverflow.com
Tabi muhtemelen datanda birkaç kategorik, birkaç nümerik feature vardır. O zaman column transformer ile, nümerik ve kategorik feature'ları ayrı ayrı işleyip, sonra birleştirmen gerekir. Onun için de şu sorunun ilk cevabı işini görecek.
stackoverflow.com
Gelelim senin soruna.
Eğer train ve test datalarında tüm sütunların kategorik olsaydı, aşağıdaki linkteki sorunun cevabında incorrect yazan kısma kadar olan kodlar senin soruna cevap veriyor.
stackoverflow.com
Tabi muhtemelen datanda birkaç kategorik, birkaç nümerik feature vardır. O zaman column transformer ile, nümerik ve kategorik feature'ları ayrı ayrı işleyip, sonra birleştirmen gerekir. Onun için de şu sorunun ilk cevabı işini görecek.
stackoverflow.com
0
mysticriver
Jupyter'de yada google colab'de python kodlarım var çeşitli projeler için yaptığım. Ben bunları özgeçmişimde göstermek istiyorum. Yani Github'ta paylaşıp Github profilimin de linkini vermek istiyorum. Yada sadece proje linklerini de verebilirim, farketmez. Ancak linkini verdiğim projelerinde public
Jupyter'de yada google colab'de python kodlarım var çeşitli projeler için yaptığım. Ben bunları özgeçmişimde göstermek istiyorum. Yani Github'ta paylaşıp Github profilimin de linkini vermek istiyorum. Yada sadece proje linklerini de verebilirim, farketmez. Ancak linkini verdiğim projelerinde public olmasını istemiyorum. Sadece linkini paylaştıklarım görebilsin. Böyle bir şey mümkün müdür?
Bir de asıl sorum projelerimi nasıl Github a yüklerim? Karıştırdım ancak beceremedim.
Teşekkürler.
Bir de asıl sorum projelerimi nasıl Github a yüklerim? Karıştırdım ancak beceremedim.
Teşekkürler.
0
Projelerini yüklemek için önce repository açman gerekiyor. Daha sonra sürükle bırak olarak da yükleyebilirsin ya da editörlerin eklentileri oluyor, onlarla da yükleyebilirsin. Ben vsc ile yüklüyorum, ayarlarını yaptıktan sonra hangi dosyalar değiştiyse sadece onları yüklüyor, değişmeyenler kalıyor böylece daha az zaman alıyor yükleme işlemi. Sürükle bıraktan ziyade bu yöntemi tavsiye ederim, hem daha profesyonel oluyor.
Reponun ayarlar kısmına geldikten sonra manage access kısmı var. Oradan invite collabrator tıklayıp kimin görmesini istiyorsan yazarak ona yetki verebilirsin.
Reponun ayarlar kısmına geldikten sonra manage access kısmı var. Oradan invite collabrator tıklayıp kimin görmesini istiyorsan yazarak ona yetki verebilirsin.
0
"git" isimli bir version control system var. Sen kendi projelerini yapıp bir şeyler değiştirdikçe, git kullanarak kaydediyorsun. Eskiye dönmek istediğinde, git'e önceki sürüme dön diyorsun, dönüyor. Github ise bir web sitesi. Şöyle bir güzelliği var, git kullanarak kendi projelerini oraya yedekleyebiliyorsun. Git ve github'ın nasıl kullanıldığına dair yüzlerce youtube videosu var.
Bahsettiğin link paylaşma konusuna gelince.. Github'ın böyle bir özelliği yok. Ama üçüncü parti bazı uygulamalarla (mesela gitfront.io) bunu başarabilirsin. Ama bence gereksiz, direkt public yapsan daha hoş olur cvde.
Bahsettiğin link paylaşma konusuna gelince.. Github'ın böyle bir özelliği yok. Ama üçüncü parti bazı uygulamalarla (mesela gitfront.io) bunu başarabilirsin. Ama bence gereksiz, direkt public yapsan daha hoş olur cvde.
0
evimin paspasi
Merhabalar kodlama konusunda bu alanda (derin öğrenme, makine öğrenme, yapay zeka) konusunda bir şeyler yapmaya başladık diyelim. Bu kodları vs. nereye entegre edip çalıştırabiliyoruz acaba ? Konunun detayları ile ilgili üstadla enine boyuna da konuşmak isterim.
Merhabalar kodlama konusunda bu alanda (derin öğrenme, makine öğrenme, yapay zeka) konusunda bir şeyler yapmaya başladık diyelim. Bu kodları vs. nereye entegre edip çalıştırabiliyoruz acaba ? Konunun detayları ile ilgili üstadla enine boyuna da konuşmak isterim.
0
"Bu kodları vs. nereye entegre edip çalıştırabiliyoruz" derken, kodları hangi programda yazıyoruz mu demek istiyorsunuz yoksa yazılan kodları hangi projelerde nasıl kullanıyoruz diye mi soruyorsunuz, tam anlaşılmıyor.
0
şunda kendi kriterimi oluşturduğumu düşünüyorum "python dili"
Evet kusura kalmayın belirtmemişim. Python'da yazmaya karar verdim (Daha python öğrenmesi var) bu işleri hiç yapmadığımdan soru da yarım yamalak olmuş. Python'da yazıldı sonra nerede yani bir exe içinde mi yoksa tarayıcı eklentisi mi vs gibi durumlar nasıl belirleniyor? Baya derin konularmış da ben de emekliyorum. Yol gösteren veya fikir veren birilerini arıyorum.
Evet kusura kalmayın belirtmemişim. Python'da yazmaya karar verdim (Daha python öğrenmesi var) bu işleri hiç yapmadığımdan soru da yarım yamalak olmuş. Python'da yazıldı sonra nerede yani bir exe içinde mi yoksa tarayıcı eklentisi mi vs gibi durumlar nasıl belirleniyor? Baya derin konularmış da ben de emekliyorum. Yol gösteren veya fikir veren birilerini arıyorum.
0
integrated development environment denilen programlar ile yazılıyor. Bu programlar içinde yazıp çalıştırabiliyorsunuz.
0
Bahsettiğin konularda çalışanların neredeyse tamamı jupyter notebook kullanır. Spyder veya pycharm gibi farklı programlarda yazmak da mümkün, ama makine öğrenmesi vs konularda jupyter notebook daha kullanışlı.
0
daha once de soylenmis ama ben de yazayim :)
ide denilen programlar var. mesela pycharm, atom, sublime, vscode vesaire. bunlar hem kodu yazarken oneri falan da yapar. mesela "pr" yazarken "print(x,y,z)" falan diye onerir, syntax'in dogrusunu gosterir. hem de virtual environment dedikleri farkli python versiyonlarini ayni anda barindirir. mesela bi' proje ozellikle python3.5 ve altini kullanmani ister, cunku bir paket python3.9 ile calismayacaktir mesela.
bir de kodu adim adim calistiran ortamlar var. jupyter notebook (JN), vscode'un JN eklentisi gibi mesela. ben jupyter-lab'i tercih ediyorum. bu da JN'in sekmelisi ve birtakim widget desteklisi falan.
dataset'lerini kaggle'dan ve uci'den bulabilirsin. kaggle'a koyulmus cozumlere de bakabilirsin.
kaggle.com
archive.ics.uci.edu
bence ilk basta youtube'dan bir baslangic python derslerine bak, mesela su: www.youtube.com
sonra uygulamali olarak machine learning veya deep learning icin pandas, scikit-learn, pytorch veya tensorflow paketleriyle ilgili derslere bakarsin.
birkac youtube kanali birakayim.
data school: www.youtube.com
corey schafer: www.youtube.com
sentdex: www.youtube.com
oturmayan yerler olursa sorarsin hocam.
ide denilen programlar var. mesela pycharm, atom, sublime, vscode vesaire. bunlar hem kodu yazarken oneri falan da yapar. mesela "pr" yazarken "print(x,y,z)" falan diye onerir, syntax'in dogrusunu gosterir. hem de virtual environment dedikleri farkli python versiyonlarini ayni anda barindirir. mesela bi' proje ozellikle python3.5 ve altini kullanmani ister, cunku bir paket python3.9 ile calismayacaktir mesela.
bir de kodu adim adim calistiran ortamlar var. jupyter notebook (JN), vscode'un JN eklentisi gibi mesela. ben jupyter-lab'i tercih ediyorum. bu da JN'in sekmelisi ve birtakim widget desteklisi falan.
dataset'lerini kaggle'dan ve uci'den bulabilirsin. kaggle'a koyulmus cozumlere de bakabilirsin.
kaggle.com
archive.ics.uci.edu
bence ilk basta youtube'dan bir baslangic python derslerine bak, mesela su: www.youtube.com
sonra uygulamali olarak machine learning veya deep learning icin pandas, scikit-learn, pytorch veya tensorflow paketleriyle ilgili derslere bakarsin.
birkac youtube kanali birakayim.
data school: www.youtube.com
corey schafer: www.youtube.com
sentdex: www.youtube.com
oturmayan yerler olursa sorarsin hocam.
0
Bluesque
SPSS Modeler'da k means çalışmak için basit dataset arıyorum. Kaggle'a falan biraz baktım ama içinden çıkamadım. Var mıdır bir yardım eli?Teşekkürler..
SPSS Modeler'da k means çalışmak için basit dataset arıyorum. Kaggle'a falan biraz baktım ama içinden çıkamadım. Var mıdır bir yardım eli?
Teşekkürler..
Teşekkürler..
0
Ben 2012 yılında tezimi bu yöntem üzerine yazmıştım. Kdcup diye bir yarışma vardı. Onlar dataset sağlıyordu. Bir bak istersen.
0
Python'da şu kodu çalıştır:
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=0)
X,y = pd.DataFrame(X), pd.DataFrame(y)
X.to_csv('kmeans_data.csv', index=False)
y.to_csv('kmans_labels.csv', index=False)
Burada centers dediğimiz şey kaç tane cluster olduğu. Yani kmeans'te bulmak istediğin k sayısı. n_features dediğimiz datanın kaç boyutlu uzayda yer aldığı. n_samples dediğimiz kaç tane data noktası var. İstersen n_samples=100 yerine n_samples=[20,30,50] yazarsın, böylece birinci ikinci ve üçüncü cluster'da 20,30,50 eleman olacak şekilde ayarlamış olursun.
Sen spss'te kmeans_data.csv üzerinden çalışacaksın, doğru yapıp yapmadığını kmeans_labels.csv üzerinden test edeceksin. Bunu python üzerinden test etmek istersen kendi spss'te bulduğun label'ları mylabels.csv dosyasına yaz. Sonra:
from sklearn.metrics.cluster import homogeneity_score
mylabels = pd.read_csv('mylabels.csv', index=False)
print(homogeneity_score(y.tolist(), mylabels.tolist()))
bu sana ne kadar doğru yaptığını söyleyecek.
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=0)
X,y = pd.DataFrame(X), pd.DataFrame(y)
X.to_csv('kmeans_data.csv', index=False)
y.to_csv('kmans_labels.csv', index=False)
Burada centers dediğimiz şey kaç tane cluster olduğu. Yani kmeans'te bulmak istediğin k sayısı. n_features dediğimiz datanın kaç boyutlu uzayda yer aldığı. n_samples dediğimiz kaç tane data noktası var. İstersen n_samples=100 yerine n_samples=[20,30,50] yazarsın, böylece birinci ikinci ve üçüncü cluster'da 20,30,50 eleman olacak şekilde ayarlamış olursun.
Sen spss'te kmeans_data.csv üzerinden çalışacaksın, doğru yapıp yapmadığını kmeans_labels.csv üzerinden test edeceksin. Bunu python üzerinden test etmek istersen kendi spss'te bulduğun label'ları mylabels.csv dosyasına yaz. Sonra:
from sklearn.metrics.cluster import homogeneity_score
mylabels = pd.read_csv('mylabels.csv', index=False)
print(homogeneity_score(y.tolist(), mylabels.tolist()))
bu sana ne kadar doğru yaptığını söyleyecek.
0
Coyote
Bilgisayardaki normal klasörleri kullanmaktansa daha efektif bir uygulama vs. var mı bunun için?Örneğin bir dosyayı birden fazla klasöre koyacağım, bu klasörler de anahtar kelimeler olsun, iki anahtar kelimede yer alan ortak dosyaları böylece görebileceğim falan, tam anlatabildim mi bilmiyorum ama d
Bilgisayardaki normal klasörleri kullanmaktansa daha efektif bir uygulama vs. var mı bunun için?
Örneğin bir dosyayı birden fazla klasöre koyacağım, bu klasörler de anahtar kelimeler olsun, iki anahtar kelimede yer alan ortak dosyaları böylece görebileceğim falan, tam anlatabildim mi bilmiyorum ama düzenlemeyi ve daha sonra makalelere ulaşmayi kolaylaştıran bildiğiniz bir eklenti, uygulama var mı?
Örneğin bir dosyayı birden fazla klasöre koyacağım, bu klasörler de anahtar kelimeler olsun, iki anahtar kelimede yer alan ortak dosyaları böylece görebileceğim falan, tam anlatabildim mi bilmiyorum ama düzenlemeyi ve daha sonra makalelere ulaşmayi kolaylaştıran bildiğiniz bir eklenti, uygulama var mı?
0
"etiket" ya da "tag" aradığınız şey bu aslında.
dosyaya sağ tıklayın, özelliklerden detaylara girin. orada etiketleri bulun. istediğiniz etiketleri noktalı virgül ile ayırarak yazın.
sonra arama kısmında "tags: istediğiniz etiketler" şeklinde yazın. sonra bu aramayı kaydedin. bu aramalar users\kullanıcıadı\searches klasörüne dosya olarak kaydediliyor.
dosyaya sağ tıklayın, özelliklerden detaylara girin. orada etiketleri bulun. istediğiniz etiketleri noktalı virgül ile ayırarak yazın.
sonra arama kısmında "tags: istediğiniz etiketler" şeklinde yazın. sonra bu aramayı kaydedin. bu aramalar users\kullanıcıadı\searches klasörüne dosya olarak kaydediliyor.
0
