Yapay Zeka Demo Günü 2024

2024 yılında da önceki yıllardaki gibi her ay demo günü yapmaya devam ediyoruz. AWS, Bilkent Cyberpark, BtcTurk, Doğuş Teknoloji, Driventure, Skyloop, TEB, Teknoloji Yatırım, Tenity, Türk Telekom, Turkcell, Türkiye Kalkınma Fonu ve Yapı Kredi desteğiyle Şubat ayında yapay zeka girişimleri yatırımcıların karşısına çıktı. 

Jürimiz tarafından seçilen aşağıdaki girişimlerin yatırımcı sunumlarını canlı izlemek için linklere tıklayabilirsiniz.

0:00:00 Başlangıç

0:01:41 Açılış

0:02:33 Girişimler

0:03:01 Ana Konuşmacılar: Özcan Çavuş (Doğuş Teknoloji), Tuğçe Tabanlı (InvenDO Venture Studio)

0:13:41 Ana Konuşmacı: Tunç Özgül (AWS)

0:23:28 Jüri: Mert Bostanoğlu (Turkcell)

0:25:52 CogniScope

0:31:50 Younique

0:36:29 text2test

0:45:09 ALLWISE

0:52:30 Eyecheckup

0:58:09 selfweller

1:05:00 Wordego

1:15:17 Jüri Değerlendirme

1:16:00 Kapanış

Bilgisayar Oyunları Tarihi

Bilgisayar oyunları, 1950'lerde ilk basit metin tabanlı oyunların geliştirilmesinden günümüzün karmaşık ve sürükleyici sanal dünyalarına kadar uzanan uzun ve büyüleyici bir geçmişe sahiptir.

1950'ler ve 1960'lar:

Bilgisayar oyunlarının ilk günleri, basit metin tabanlı oyunlarla karakterize edildi. Bu oyunlar genellikle ana bilgisayarlarda oynanırdı ve çok az grafik veya etkileşime sahipti. 1958'de William Higinbotham tarafından geliştirilen Tennis for Two, ilk video oyunlarından biri olarak kabul edilir. Oyun, basit bir tenis simülasyonuydu ve osiloskop ekranında görüntülendi.

1970'ler:

1970'ler, video oyunlarında bir patlama dönemiydi. Pong ve Space Invaders gibi oyunlar, arcade'lerde ve evlerde popüler hale geldi. Bu oyunlar, basit grafiklere ve oynanışa sahipti, ancak son derece bağımlılık yapıcıydı.

Space Invaders video oyunu resmiYeni pencerede açılır

www.amazon.com.tr

Space Invaders video oyunu

1980'ler:

1980'ler, video oyunlarında büyük bir yenilik dönemiydi. Atari 2600 ve Nintendo Entertainment System gibi oyun konsolları evlerde popüler hale geldi. Bu konsollar, daha karmaşık grafikler ve oynanış sunabiliyordu. Super Mario Bros. ve Pac-Man gibi oyunlar, bu dönemden ikonik klasikler haline geldi.

Nintendo Entertainment System oyun konsolu resmiYeni pencerede açılır

eksiseyler.com

Nintendo Entertainment System oyun konsolu

1990'lar:

1990'lar, 3D grafiklerin ve CD-ROM'ların gelişiyle video oyunlarında bir devrim yarattı. Doom ve Myst gibi oyunlar, daha önce hiç görülmemiş bir gerçekçilik ve sürükleyicilik düzeyi sunabiliyordu. Sony PlayStation ve Sega Dreamcast gibi oyun konsolları da bu dönemde popüler hale geldi.

Sony PlayStation oyun konsolu resmiYeni pencerede açılır

www.varsapp.com

Sony PlayStation oyun konsolu

2000'ler:

2000'ler, çevrimiçi oyunların yükselişini gördü. World of Warcraft ve Halo gibi oyunlar, dünyanın her yerinden oyuncuların birlikte oynamasına izin verdi. Bu dönemde, Xbox ve PlayStation 2 gibi güçlü yeni oyun konsolları da piyasaya sürüldü.

World of Warcraft video oyunu resmiYeni pencerede açılır

gamizm.com

World of Warcraft video oyunu

2010'lar:

2010'lar, mobil oyunların patlamasını gördü. Angry Birds ve Candy Crush gibi oyunlar, akıllı telefonlarda ve tabletlerde son derece popüler hale geldi. Bu dönemde, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik gibi yeni oyun teknolojileri de ortaya çıktı.

Angry Birds video oyunu resmiYeni pencerede açılır

www.pngwing.com

Angry Birds video oyunu

2020'ler:

2020'ler hala genç bir on yıl, ancak video oyunları için şimdiden heyecan verici bir zaman. Bulut oyun ve yapay zeka gibi yeni teknolojiler, oyun deneyimini daha önce hiç olmadığı kadar sürükleyici ve gerçekçi hale getiriyor.

Bilgisayar oyunları tarihi, sürekli yenilik ve değişimin tarihidir. Bu, dünyanın en popüler ve eğlenceli eğlence biçimlerinden biri haline gelen bir ortamın büyüleyici bir hikayesidir.

Veri Bilimci Olmak Artık Çok Kolay! #veribilimi #datasciencecourse

00:00 Lisans eğitimi, data science kariyerine giriş için temel bir gerekliliktir.

02:31 Lisans eğitimi istatistik, olasılık, programlama gibi temel alanlarda dengeli bir eğitim sunmalıdır.

04:06 İş tecrübesi edinmek için online kaynaklar ve eğitim platformlarından faydalanılabilir.

05:29 Python gibi programlama dilleri, veri analizi ve modelleme için önemlidir.

05:56 Meşin örneği ve şeyin örneği konularına hakim olmak da önemlidir.

07:44 İlk iş veya staj bulma süreci zor olabilir, ancak gerçek hayat tecrübesi edinmek önemlidir.

09:08 Bootcamp veya online dersler, eksiklerinizi kapatmak için farklı seçenekler sunar.

10:02 Yüksek lisans veya doktora, sektördeki ihtiyaçlara göre farklılık gösterebilir.

12:16 Mevcut sektördeki bilgi ve deneyim, data science kariyerine geçişte avantaj sağlayabilir.

✅ Summary complete. Share summary to YT comments?

📽️  YouTube video summary

Productivity Save time on watching YouTube videos. Break down YouTube videos into parts and get key takeaways.

Pick a summary format, or type custom instructions.

Parsing video from the page… Long videos may take a few seconds to parse.

00:35 Data science kursuna katılmadan önce bilgilendirme yapılıyor.

01:41 Veri miktarı dünya tarihindeki en yüksek seviyelere ulaştı ve hızla artmaya devam ediyor.

04:18 Veri bilimcilerine olan talep, diğer mesleklerden çok daha fazla artış gösteriyor.

05:43 Veri bilimi, verinin işlenmesi ve iş dünyasına fayda sağlanmasıyla ilgili önemli bir alandır.

08:11 Data science, karar verme süreçlerini rehberlik ederek iş dünyasında stratejik planlama konusunda yardımcı olur.

09:09 Sağlık, finans, güvenlik, alışveriş, oyun ve eğitim gibi çeşitli sektörlerde data science önemli bir rol oynamaktadır.

16:39 Veri bilimi ve yapay zeka, birçok sektörde kullanılıyor.

18:38 Veri bilimi kariyerine sahip olmak isteyenler için önemli olan şeyler: istek, enerji, planlama ve gayret.

23:15 Veri bilimi kursuna katılanlar, veri bilimcisi veya veri mühendisi unvanlarına sahip olabilirler.

24:09 Teknostore'un veri bilimi kursunun pedagojisi, teori ile pratik uygulamaların dengesine dayanıyor.

29:23 Kurs sonunda bir aylık staj programı, öğrencilere gerçek iş dünyası deneyimi kazandırmayı amaçlıyor.

33:16 Mülakat performansı ve CV önemlidir.

37:01 Veri bilimcileri için dilin önemi ve İngilizce terminolojinin gerekliliği vurgulanmıştır.

39:03 Pedagoji ve eğitim sonrası kariyer fırsatları üzerine bilgi verilmiştir.

40:30 Veri analizi, veri sahibi olma ve veri bilimcisi pozisyonları hakkında bilgilendirme yapılmıştır.

42:00 Veri analizi, yapay zeka ve detay alanlarına değinilmiştir.

44:02 Kurs içeriği hakkında bilgi verilmiş ve programlama, veri analizi, detay bilimi ve makine öğrenmesi konularının ele alındığı belirtilmiştir.

Nasıl Veri Bilimci Olunur? Yol Haritası | Data Science Roadmap | Amerika’da Bir Data Scientist

00:00 Lisans eğitimi, data science kariyerine giriş için temel bir gerekliliktir.

02:31 Lisans eğitimi istatistik, olasılık, programlama gibi temel alanlarda dengeli bir eğitim sunmalıdır.

04:06 İş tecrübesi edinmek için online kaynaklar ve eğitim platformlarından faydalanılabilir.

05:29 Python gibi programlama dilleri, veri analizi ve modelleme için önemlidir.

05:56 Meşin örneği ve şeyin örneği konularına hakim olmak da önemlidir.

07:44 İlk iş veya staj bulma süreci zor olabilir, ancak gerçek hayat tecrübesi edinmek önemlidir.

09:08 Bootcamp veya online dersler, eksiklerinizi kapatmak için farklı seçenekler sunar.

10:02 Yüksek lisans veya doktora, sektördeki ihtiyaçlara göre farklılık gösterebilir.

12:16 Mevcut sektördeki bilgi ve deneyim, data science kariyerine geçişte avantaj sağlayabilir.

Türkiye elektronik sektörü. Chip ve işlemci üretiminde nerededir? Yabancıların ülkede chip yatırımı veya planları var mı?

 

Türkiye elektronik sektörü

Türkiye elektronik sektörü, büyüklük ve karmaşıklık bakımından hızla büyüyen bir sektördür. Sektör, tüketici elektroniği, telekomünikasyon ekipmanları, tıbbi elektronik ve savunma elektroniği dahil olmak üzere çok çeşitli ürünler üretmektedir.

Türkiye elektronik sektörü son yıllarda istikrarlı bir şekilde büyüyor. 2020 yılında sektörün cirosu 100 milyar doları aştı. Sektörün önümüzdeki yıllarda da büyümeye devam etmesi ve 2023 yılına kadar 150 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Türkiye elektronik sektörünün büyümesinin arkasındaki ana itici güçlerden biri, güçlü bir iç pazardır. Türkiye'nin nüfusu 80 milyondan fazladır ve orta sınıf hızla büyümektedir. Bu durum, tüketici elektroniği ve diğer elektronik ürünlere olan talebi artırmaktadır.

Türkiye elektronik sektörünün büyümesinin bir diğer itici gücü de ihracata olan odak noktasıdır. Türkiye, elektronik ürünlerde önemli bir ihracatçısıdır ve ihracatın önümüzdeki yıllarda da büyümeye devam etmesi beklenmektedir. Türkiye'nin Avrupa Birliği ile yakın ticari ilişkileri, elektronik ürünler için önemli bir pazar sağlamaktadır.

Türkiye elektronik sektörü bir dizi zorlukla da karşı karşıyadır. Sektördeki en büyük zorluklardan biri, yüksek Ar-Ge maliyetleridir. Elektronik sektörü, sürekli yenilik gerektiren bir sektördür. Bu durum, firmaların Ar-Ge'ye önemli yatırımlar yapmasını zorunlu kılmaktadır.

Türkiye elektronik sektörü ile karşı karşıya kalan bir diğer zorluk da kalifiye işgücü eksikliğidir. Elektronik sektörü, mühendisler ve teknisyenler gibi kalifiye işgücüne ihtiyaç duymaktadır. Türkiye'de bu alandaki kalifiye işgücü eksikliği, sektörün büyümesini sınırlamaktadır.

Zorluklara rağmen, Türkiye elektronik sektörü parlak bir geleceğe sahiptir. Sektörün önümüzdeki yıllarda da büyümeye devam etmesi ve Türkiye ekonomisine önemli katkılar yapması beklenmektedir.

Türkiye'deki bazı önemli elektronik şirketleri şunlardır:

Vestel

Arçelik

Beko

Türk Telekom

Aselsan

Havelsan

Roketsan

Türkiye'deki bazı önemli elektronik üretim tesisleri şunlardır:

Manisa Vestel Tesisleri

Çerkezköy Arçelik Tesisleri

Eskişehir Beko Tesisleri

İstanbul Türk Telekom Tesisleri

Ankara Aselsan Tesisleri

İzmir Havelsan Tesisleri

Ankara Roketsan Tesisleri

profil resmi

Chip ve işlemci üretiminde nerededir?

Türkiye, çip ve işlemci üretiminde hala gelişmekte olan bir ülkedir. Ülkede şu anda 65 nanometre (nm) teknolojide çip üretebilen tek bir tesis bulunmaktadır:

TÜBİTAK BİLGEM Gebze Kampüsü: Bu tesis 2022 yılında faaliyete geçmiştir ve yılda 100 bin adet 65 nm çip üretme kapasitesine sahiptir. Tesis, daha önce yurt dışından ithal edilen mikroçipleri üreterek Türkiye'nin bu alandaki dışa bağımlılığını azaltmayı amaçlamaktadır.

Türkiye'nin çip ve işlemci üretim kapasitesini artırmak için bir dizi yatırım planı da bulunmaktadır. Bu planlar arasında şunlar yer almaktadır:

Türkiye'nin ilk 28 nm çip üretim tesisi: Bu tesisin 2025 yılında faaliyete geçmesi ve yılda 1 milyon adet 28 nm çip üretmesi planlanmaktadır.

Yeni nesil yarı iletken Ar-Ge merkezi: Bu merkezin 2023 yılında kurulması ve Türkiye'nin yarı iletken teknolojileri alanındaki araştırma ve geliştirme faaliyetlerini desteklemesi planlanmaktadır.

Bu yatırımların tamamlanması ile Türkiye'nin çip ve işlemci üretiminde önemli bir güç haline gelmesi ve bu alandaki dışa bağımlılığını büyük ölçüde azaltması beklenmektedir.

Yabancıların ülkede chip yatırımı veya planları var mı?

Evet, Türkiye'ye yabancı yatırımcılar tarafından çip üretim tesisi kurulmasına yönelik bazı yatırım planları ve girişimler mevcut. Bunlardan birkaçını aşağıda sıraladım:

1. GlobalFoundries: ABD merkezli yarı iletken üreticisi GlobalFoundries, 2023 yılında Türkiye'de bir çip fabrikası kurmayı planladığını açıkladı. Tesisin 2025 yılında faaliyete geçmesi ve yılda 100 bin adet 22 nanometre (nm) çip üretmesi hedefleniyor.

2. Intel: ABD merkezli bir diğer teknoloji devi olan Intel de Türkiye'de çip üretimine yatırım yapmayı değerlendiriyor. Intel'in Türkiye'de bir Ar-Ge merkezi kurmak için görüşmelere başladığı da gelen bilgiler arasında.

3. TSMC: Tayvan merkezli yarı iletken üreticisi TSMC'nin de Türkiye'ye yatırım yapma olasılığı üzerinde durduğu belirtiliyor. TSMC'nin Türkiye'de bir fabrika kurması halinde, Avrupa'daki en büyük çip üretim tesisi olma potansiyeli taşıyor.

4. Samsung: Güney Kore merkezli Samsung'un da Türkiye'de çip üretimine yatırım yapma ihtimali konuşuluyor. Samsung'un Türkiye'deki yatırımı, Avrupa'daki üretim kapasitesini artırma planlarının bir parçası olarak değerlendiriliyor.

5. SK Hynix: Güney Kore merkezli bir diğer yarı iletken üreticisi olan SK Hynix de Türkiye'ye yatırım yapmayı düşünen firmalar arasında yer alıyor. SK Hynix'in Türkiye'de bir Ar-Ge merkezi kurma planları olduğu da biliniyor.

Bu yatırımların hayata geçmesi halinde Türkiye, çip ve işlemci üretiminde önemli bir merkez haline gelmesi ve bu alandaki dışa bağımlılığını büyük ölçüde azaltması bekleniyor.

Bununla birlikte, yabancı yatırımcıların Türkiye'ye yatırım yapma kararlarını etkileyecek bazı faktörler de mevcut. Bu faktörler şunlardır:

Türkiye'nin siyasi ve ekonomik istikrarı

Nitelikli işgücü ve eğitim altyapısı

Vergi ve teşvikler

Enerji ve altyapı maliyetleri

Türkiye'nin bu faktörleri iyileştirmesi halinde, yabancı yatırımcıların ilgisini daha da çekmesi ve ülkeye daha fazla yatırım çekmesi mümkün olacaktır.

Yabancı yatırımcıların Türkiye'ye yatırım yapma planları hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara bakabilirsiniz:

Türkiye'ye çip fabrikası kurmak için yabancı yatırımcılar sıraya girdi: https://www.dunya.com/sektorler/teknoloji/cipte-seri-uretimin-ilk-adimini-ermaksan-atti-haberi-282608

Türkiye'ye çip yatırımı için görüşmeler başladı: https://www.cnnturk.com/ekonomi/dunya-cip-uretimi-icin-seferberlikte-turkiye-de-beklenen-hamleyi-yapti

Türkiye çip üretiminde merkez olabilir: https://www.herkesebilimteknoloji.com/haberler/teknoyasam/cip-uretimi-stratejik-peki-turkiye-firsati-kacirdi-mi

Kafka neden hızlıdır?

Sıralı G/Ç ve sıfır kopya ilkesine odaklanarak Kafka'nın etkileyici performansına yol açan tasarım tercihlerini ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Sıralı G/Ç

Disk Dostu: Kafka öncelikle sıralı disk G/Ç'yi kullanır. Sabit diskin okuma/yazma kafalarının atlamasına neden olan rastgele okuma/yazmaların aksine sıralı G/Ç, verileri sürekli bir şekilde yazar. Bu, geleneksel dönen sabit disk sürücülerinde (HDD'ler) önemli ölçüde daha hızlıdır. Modern SSD'lerde bile sıralı modellerin performans avantajı hâlâ mevcuttur.

İşletim Sistemi Verimliliği: İşletim sistemi sıralı G/Ç işlemlerini büyük ölçüde optimize edebilir. Ön getirme ve ileri okuma önbelleğe alma gibi özellikler devreye girerek performansı daha da artırır.

Basitleştirilmiş Tasarım: Günlük dosyalarına sıralı eklemelere odaklanıldığında Kafka'nın iç yapısı ve indeksleme mekanizmaları daha az karmaşık hale gelir ve ek yük azalır.

2. Sıfır Kopya

CPU Yükünün Azaltılması: Geleneksel veri aktarımında veriler, bellek arabellekleri arasında birden çok kez kopyalanır:

Diskten çekirdek (işletim sistemi) arabelleğine.

Çekirdek arabelleğinden uygulamanın kullanıcı alanı arabelleğine.

Kullanıcı alanı arabelleğinden ağ soketi arabelleğine.

Sıfır Kopya Optimizasyonu: Kafka bu kopyaları en aza indirmeyi amaçlamaktadır. Dosya verilerini tutan çekirdek arabelleği ile ağ arabelleği arasında doğrudan aktarıma izin verir. Bu, aksi halde gereksiz kopyalamaya harcanacak olan CPU döngülerinden ve bellek bant genişliğinden tasarruf sağlar.

Sıfır Kopyayı Gösterme

Diyagramınız muhtemelen aşağıdakileri tasvir edecektir:

Yapımcı: Verileri diskteki bir dosyaya yazar.

İşletim Sistemi Çekirdek Alanı: Veriler, çekirdek tarafından yönetilen bir arabellekte kalır.

Ağ Arayüzü Denetleyicisi (NIC): NIC, ağ üzerinden veri göndermek için doğrudan çekirdek arabelleğine (DMA - Doğrudan Bellek Erişimi kullanarak) erişir.

Tüketici: Tüketicinin NIC'si verileri alır ve onu bir işletim sistemi çekirdek arabelleğine yerleştirir.

Diyagramdaki Önemli Noktalar

Veriler, üretici veya tüketici uygulamasının bellek alanından hiçbir şekilde aktarılmaz.

Verilerin kopyalanma sayısı büyük ölçüde azalır.

Açıklamayı Geliştirelim

Bunu daha da kapsamlı hale getirmek için şunları eklemeyi düşünün:

Rolü FileChannel.transferTo(): Java'da Kafka muhtemelen FileChannel.transferTo()sıfır kopyayı kolaylaştırmak için bu yöntemi kullanıyor. Bu yöntem doğrudan işletim sistemine aktarımı gerçekleştirmesi talimatını verir.

Sayfa Önbelleği: Sık kullanılan disk verilerini bellekte tutarak işletim sistemi sayfa önbelleğinin hem sıralı G/Ç'yi hem de sıfır kopyayı doğal olarak nasıl tamamladığını vurgulayın.

TRAI Meetup 78: Sigortacılıkta Dijital Dönüşüm: Insurtech ve Yapay Zekâ

 

Buradan ulaşabilirsiniz.

TRAI Meetup 78: Sigortacılıkta Dijital Dönüşüm: Insurtech ve Yapay Zekâ

Event by Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI)

Tabağınız çok doluyken nasıl öncelik belirlenir:

Görüntünün Türkçe Özeti:

Tabağınız çok doluyken nasıl öncelik belirlenir:

Bireyler için:

Yapılması gerekenleri listeleyin.

Karar vermek, önceliklendirmek ve planlamak için aşağıdaki 3 aracı kullanın:

Eisenhower Matrisi

3-3-3 Yöntemi

Zaman Bloklaması

Gününüzü planlayın:

Takviminizde 9-12 saat odaklanmış çalışma için zaman blokları belirleyin.

Her blokta belirli bir görevi planlayın.

Acil görevler için zaman ayırın.

Bakım görevlerini devredin veya silin.

Ekipler için:

Ekibinizin net hedeflere sahip olduğundan emin olun.

Tüm ekip görevlerini toplayın.

Planlamak, önceliklendirmek ve iş birliği yapmak için aşağıdaki 3 aracı kullanın:

ABCDE Yöntemi

MOSCOW Yöntemi

Kanban Panosu

Liderler için:

Odaklanmak anahtar. En önemli hedeflerinizi bilin. Fazla şey yapmaktan kaçının.

Aşağıdaki 3 aracı kullanarak öncelik belirleyin ve iş akışını optimize edin:

Warren Buffett'ın 25/5 Kuralı

Pareto Prensibi

Kısıtlamalar Teorisi

Önemli:

Acil ile önemli arasındaki farkı anlayın.

En önemli görevlere öncelik verin.

Gereksiz görevleri devredin veya silin.

Zamanınızı ve enerjinizi en iyi şekilde değerlendirin.

Daha Fazla Bilgi:

Eric Partaker on LinkedIn: Set priorities like a world-class CEO: [geçersiz URL kaldırıldı]

312 comments, STEVE LEACH (@MrSteveLeach) / Twitter: [geçersiz URL kaldırıldı]

Not: Görüntüdeki tüm bilgileri Türkçe'ye çevirmek mümkün olmamıştır.

Metinde Adı Geçen Kavramlar ve Metotlar:

Bireyler için:

Eisenhower Matrisi: Önem ve aciliyet derecesine göre görevleri dört kategoriye ayırır: Önemli ve Acil, Önemli ve Acil Değil, Acil ve Önemsiz, Acil Değil ve Önemsiz.

3-3-3 Yöntemi: Her gün yapmanız gereken 3 büyük, 3 orta ve 3 küçük görevi belirlemenizi sağlar.

Zaman Bloklaması: Gününüzü belirli zaman bloklarına ayırır ve her bloğu belirli bir göreve tahsis edersiniz.

Ekipler için:

ABCDE Yöntemi: Görevleri A (en önemli) ve E (en az önemli) arasında beş kategoriye ayırır.

MOSCOW Yöntemi: Görevleri "Yapılması Gerekenler", "Sahip Olması Gerekenler", "Olası Olacaklar" ve "Yapılmayacaklar" olarak kategorize eder.

Kanban Panosu: Ekibin üzerinde çalıştığı görevlerin görsel bir listesini sağlar.

Liderler için:

Warren Buffett'ın 25/5 Kuralı: Her gün yapmanız gereken 25 şeyin bir listesini yapmanız ve ardından en önemli 5'ine odaklanmanız gerektiğini savunur.

Pareto Prensibi: Çabalarınızın %80'inin sonuçlarınızın %20'sini oluşturduğunu, bu nedenle en önemli %20'ye odaklanmanız gerektiğini belirtir.

Kısıtlamalar Teorisi: Bir sistemin performansının en zayıf halkası tarafından belirlendiğini savunur.

Diğer Önemli Kavramlar:

Acil: Hemen yapılması gereken görevler.

Önemli: Hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacak görevler.

Odaklanma: Dikkatinizi en önemli görevlere vermeniz.

Verimlilik: Zamanınızı ve enerjinizi en iyi şekilde kullanmanız.

Daha Fazla Bilgi:

Eric Partaker on LinkedIn: Set priorities like a world-class CEO: [geçersiz URL kaldırıldı]

312 comments, STEVE LEACH (@MrSteveLeach) / Twitter: [geçersiz URL kaldırıldı]

ASML "Advanced Semiconductor Materials Lithography"'

ASML'nin açılımı "Advanced Semiconductor Materials Lithography"'dir.

Ancak, şirket 1984 yılında kurulduğunda "Advanced Semiconductor Materials International" anlamına gelen "ASMI" kısaltması kullanılmıştır. Philips ile ortak girişim kurulduktan sonra şirketin ismi "ASML Holding N.V." olarak değiştirilmiş ve kısaltma da "ASML" olarak kalmıştır.

Günümüzde şirketin resmi ismi "ASML Holding N.V." olsa da, yaygın olarak "ASML" kısaltması kullanılmaktadır.ASML 1984 yılında kurulmuş, bilgisayar çipleri üretmek için kullanılan fotolitografi sistemlerinin geliştirilmesi ve üretiminde uzmanlaşmış Hollandalı çok uluslu bir şirkettir. Şu anda, esas olarak yarı iletken endüstrisi için fotolitografi sistemlerinin en büyük tedarikçisi ve dünyadaki aşırı ultraviyole litografi (EUV) fotolitografi makinelerinin tek tedarikçisidir,

1984 yılında Hollandalı Advanced Semiconductor Materials International (ASMI) ve Philips şirketleri arasındaki ortak girişim olarak kurulmuştur. ASML'nin şirket merkezi Hollanda'nın Veldhoven kentindedir. Aynı zamanda burası, araştırma, geliştirme, üretim ve montaj yeridir.

Bilgisayar çiplerinin üretiminde ASML tarafından üretilen fotolitografi makineleri kullanılmaktadır. 2010 itibarıyla, ASML dünya çapındaki litografi makineleri satışında yüzde 67'lik paya sahiptir.

Şirketin ürünleri, birkaç nanometre kadar küçük özelliklere sahip mikroçiplerin üretilmesini sağlar. ASML'nin litografi sistemleri, daha sonra mikroçipler oluşturmak için kullanılan fotorezist kaplı gofretler üzerine desenleri yansıtmak için lazerler kullanır.

ASML, derin ultraviyole (DUV) ve aşırı ultraviyole (EUV) sistemleri de dahil olmak üzere bir dizi litografi sistemi sunmaktadır. DUV sistemleri daha küçük ve daha karmaşık mikroçiplerin üretimi için kullanılırken, EUV sistemleri daha da küçük ve daha gelişmiş mikroçiplerin üretimine olanak sağlar. ASML'nin EUV sistemleri, çok kısa dalga boylarında ışık üretebilen özel bir tipte lazer kullanır ve bu sayede birkaç atom büyüklüğünde özelliklere sahip mikroçiplerin üretimine olanak sağlar.

ASML'nin ürünleri, elektronik cihazlarda bulunan tüm yarı iletken çiplerin üretiminde kullanılmaktadır. Akıllı telefonlar, bilgisayarlar ve arabalardan veri merkezlerine ve tıbbi cihazlara kadar. ASML'nin teknolojisi, çiplerin daha küçük, daha hızlı ve daha enerji verimli hale getirilmesine yardımcı oluyor.

ASML, dünya çapında yaklaşık 37.000 çalışanı olan küresel bir şirkettir. Şirketin Hollanda, ABD, Belçika, Almanya, Fransa, İngiltere, İsviçre, Singapur, Güney Kore, Tayvan ve Japonya'da faaliyet gösteren ofisleri ve üretim tesisleri bulunmaktadır.

ASML, yenilik ve teknolojik liderliğe büyük önem veren bir şirkettir. Şirket, araştırma ve geliştirmeye her yıl milyarlarca dolar yatırmaktadır. ASML, yarı iletken üretiminin geleceğini şekillendirmeye yardımcı olan birçok önemli teknolojik gelişmeye öncülük etmiştir.

ASML, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok ödül ve tanınma kazanmıştır:

2019'da Fortune dergisi tarafından "Dünyanın En Hayranlık Duyulan Şirketleri" listesinde yer aldı.

2018'de IEEE Masaru Ibuka Consumer Electronics Ödülü'nü kazandı.

2017'de Semiconductor Industry Association'dan (SIA) Robert N. Noyce Ödülü'nü aldı.

ASML, yarı iletken endüstrisinde önemli bir oyuncu ve küresel ekonominin önemli bir katkı sağlayıcısıdır. Şirket, teknolojik yeniliğe olan bağlılığı ve yüksek kaliteli ürünlere olan bağlılığı ile gelecekte büyümeye ve gelişmeye devam etmektedir."'

Onur Karaağaoğlu ile network engineering kariyer sohbeti

 

00:02 Onur Karaoğlu, kariyerine Network mühendisliği üzerinde odaklanarak başladı ve Microsoft, Google ve Uber gibi büyük şirketlerde çalıştı.

02:08 Onur, kariyerine Network mühendisliği ile başladı ve zamanla bilgisayar mühendisliğine geçti, ardından Microsoft, Google ve Uber gibi şirketlerde çalıştı.

04:38 Network mühendisliği, genellikle kurumsal IP yönetimi ve internet servis sağlayıcılığı gibi alanları kapsar.

08:15 Onur, Google'da Network altyapısını genişletmek ve yönetmekle görevlendirildi ve bu, online altyapı işletme kariyerinin başlangıcı oldu.

12:20 Google, Network altyapısını kendi donanımını üreterek ve protokollerini yazarak geliştirdi, bu da şirketin büyümesinde önemli bir rol oynadı.

15:18 Otomasyon ve güvenilirlik odaklı yaklaşımlar, kariyer ilerlemesine yardımcı olabilir.

16:27 Kariyer kararları, şirketlerin kültürü ve yöneticilerle ilişkiler gibi faktörlere dayanabilir.

18:18 Google ve Microsoft gibi teknoloji devlerinin network altyapıları, kendi donanımlarını ve yaklaşımlarını kullanarak farklılık gösterebilir.

21:00 Network altyapısının yönetimi, altyapı kodlaması ve konfigürasyon yönetimi gibi alanlara odaklanabilir.

25:50 Şirketler arasında cloud veya on-premise tercihi yapılırken, genellikle hibrit bir yaklaşım benimsenir.

30:04 Büyük ölçekli şirketler, genellikle hibrit bir çözüm benimseyerek farklı avantajlardan yararlanmaya çalışır.

31:33 Uber'in Amerika'da 3 tane data merkezi vardı ve aralarında ciddi miktarda veri transferi gerçekleşiyordu.

32:00 Uber'in kullanıcıya yönelik uygulaması Google Cloud Platform üzerinde çalışırken, arka planda ağ ihtiyaçlarını karşılamak için kendi ağını kullanıyordu.

33:08 Networking, yüksek hacimli veri transferlerinde maliyetli olabilir, bu nedenle bazen veriyi transfer etmek için kendi ağını kurmak mantıklı olabilir.

35:57 Donanım seçiminde, geleceğe yönelik planlar göz önünde bulundurulmalı ve gereksiz maliyetlerden kaçınılmalıdır.

38:19 Networking altyapısında yapılan iyileştirmeler önemli miktarda maliyet tasarrufu sağlayabilir.

39:12 Uber'de, mühendislik kültürü hızlı hareket eden ve deneyime dayalı bir yaklaşıma sahiptir.

42:57 Cloudflare, temelde içerik dağıtım ağı sunar ve zamanla ek hizmetler ekler, ancak henüz deneysel aşamadadır.

46:47 Discord, teknik yazılar ve geliştirici araçlarının popüler olduğu bir platformdur.

47:15 Cloud sağlayıcılarının neden hizmetlerini geliştirdiği ve bulut mimarisinin avantajları üzerine düşünceler paylaşılmıştır.

48:10 Dağıtık bir ağın, şirketin büyümesi ve yeni ürünler eklemesi için teknik kabiliyetlerin bir göstergesi olduğu belirtilmiştir.

49:18 Cloudflare'ın ağ büyüklüğü ve performans metrikleri üzerinde odaklandığı belirtilmiştir.

52:23 Cloudflare'ın hızlı bir şekilde hizmet sağlama konusundaki başarısı ve rakipleriyle karşılaştırılması üzerine değinilmiştir.

53:28 Cloudflare'ın lokasyon açma kararları ve bu sürecin kriterleri tartışılmıştır.

56:47 Cloudflare ve diğer büyük teknoloji şirketlerinin altyapı ve güvenlik yönetimi konularındaki farklılıkları üzerine konuşulmuştur.

59:40 Cloudflare'ın dağıtık altyapısının yönetimi ve ağ mühendisliği ekibinin görevleri hakkında bilgi verilmiştir.

01:01:05 Cloudflare'ın internet trafiğinin önemli bir kısmını işleme yeteneği ve bu durumun şirketin etkisini vurgulanmıştır.

01:02:14 Cloudflare CEO'su Matthew Prince'in şirketin interneti nasıl daha iyi hale getirebileceği konusundaki aktivist yaklaşımı üzerine değinilmiştir.

[01:02:38] Bölgesel savaşlarda internet erişimini korumak için şirketler ciddi çaba harcıyor.

[01:03:07] Onur, kariyerinde yönetim pozisyonuna geçme kararını, işte maksimum etki ve işin içinde olma isteğiyle aldığını paylaşıyor.

[01:05:14] 15 yıllık kariyerin ardından 40'lara gelmek, yeni deneyimlerin peşinde koşmanın normal olduğunu düşündürüyor.

[01:06:07] Cloudflare'ın yönetim ekibi, teknik bir geçmişe sahip, bu da şirketi diğerlerinden ayırıyor.

[01:07:14] Networking alanında iş imkanları azalabilir ancak altyapı işletme konusunda talep devam ediyor.

[01:13:38] İşte altyapı konularında derinleşmek isteyenler için yol gösterici eksikliği olduğunu belirten Onur, kendi takımınızın dışına çıkıp geniş ölçekte ihtiyaçları anlamanın önemine vurgu yapıyor.

[01:15:43] Networking kariyeri için donanım ve yazılım bilgisine sahip olmanın önemine dikkat çekiyor.

01:17:07 Open Compute projesi, Facebook'un endüstride bilgiyi açık kaynak haline getirerek donanım maliyetlerini düşürme girişimi olarak başladı.

01:18:01 Off the shelf ürünler genellikle daha ucuz olsa da işletmek zor olabilir; organizasyonel yetenek ve bilgi birikimi gerektirir.

01:19:49 Network engineering ve otomasyon konularında kaynaklar bolca bulunabilir, özellikle Google SRE kitapları gibi.

01:21:19 Sertifikasyonlar (örneğin CCNA), bilgiyi derinleştirmek için faydalı olabilir, ancak büyük şirketlerde kesin bir gereklilik olmayabilir.

01:23:20 Network engineering gibi roller için formal eğitimden ziyade pratik deneyim ve araştırma önemlidir.

01:24:51 Altyapı yönetiminde off-the-shelf ürünlerin kullanılması ile özel yazılımların tercihi duruma göre değişir ve her ikisi de avantaj ve dezavantajlara sahiptir.

01:25:45 Özel yazılımların kullanılması bazen beklenmedik sorunlara yol açabilir, bu nedenle evde denemek için uygun olabilir ancak üretim ortamında dikkatli olunmalıdır.

Islahevinden milyarderliğe: Nvidia’nın kurucusu Jensen Huang'ın hayatı nasıl değişti? Şirketini garsonluk yaptığı restoranda yemek yerken kurdu!

 

Buradan ulaşabilirsiniz.

Bilgi Çağı ve İnternet – Prof. Dr. Ali Akay | Okan Bayülgen ve Yalın Alpay ile Tekinsiz Masa #1

00:12 İnternetin diğer medya türlerinden temel farkı, evrensel bir dil oluşturması ve içeriğin elektronik ortamda kalıcı hale gelmesidir.

01:25 İnternet çağı, yazılı bilginin sanal dünyaya geçişini sağlayarak bir reform hareketi başlatmıştır ancak aynı zamanda sosyal medyanın yükselişi, karşı bir reform etkisi yaratmıştır.

02:49 İnternet çağında, hukukun etkisi azalmıştır çünkü bilgilerin manipülasyonu ve revizyonizm mümkündür.

05:37 İnternet, kamuoyunun hukukun üzerinde etkili olabileceği bir ortam oluşturmuştur.

07:42 Sanal medya, gazetelerin yerini alarak bilginin doğruluğunu belirsiz hale getirmiş ve kamuoyunu etkileyebilir hale getirmiştir.

11:19 İnternet çağında, bilgiye erişim kolaydır ancak bilgi bombardımanı insanların bilgiyi sindirmesini zorlaştırmıştır.

14:30 Bugünün gençleri, bilgiye erişim konusunda cesur olabilirler ancak bilgiyi eleştirel olarak işleme ve derinlemesine anlama konusunda eksik olabilirler.

16:04 Bilgiye erişmek için doğru soruları sormak önemlidir.

17:39 Reklamların bilgiye erişimi etkileyebileceği ve internet kullanım alışkanlıklarını değiştirebileceği vurgulanıyor.

19:16 Algoritmaların, kullanıcıların bilgiye erişimini ve tercihlerini yönlendirebileceği tartışılıyor.

21:33 Geleneksel bilgi kavramının günümüzdeki kullanımı ve okullarda öğretilen bilginin doğası hakkında düşünceler dile getiriliyor.

22:57 Algoritmaların kullanıcıların bilgiye erişimini yönlendirmesi ve bu durumun özgürlüğü sınırlayabileceği üzerinde duruluyor.

24:42 Üniversite öğrencilerinin bilgiye erişim alışkanlıklarının ve ilgi alanlarının değiştiği ifade ediliyor.

Bağlantısallık Yöntemi – Prof. Dr. Türker Kılıç | Okan Bayülgen ve Yalın Alpay ile Tekinsiz Masa #10

Özel bir şirket tarihte ilk kez Ay'a insansız iniş yaptı!

Qlerify

Buradan ulaşabilirsiniz.

Hakkımızda

Deneyimli teknoloji girişimcileri olarak, süreç ve veri modelleme platformumuzla organizasyonların dijitalleşme projelerindeki hızını artırmalarına yardımcı oluyoruz.

Performans Toplantısı

"Günümüzün en büyük zorluğu daha hızlı kod yazmak değil, alanı daha hızlı anlamaktır."

Alberto Brandolini

Fonksiyonel olmayan yazılım geliştirme projelerinden bıktığımız için Qlerify'i yarattık. Özellikle, insanların birbirlerini saatler, haftalar ve aylar boyunca anlamadıkları korkunç gereksinim toplama toplantılarından sonra sonunda vazgeçtikleri yerde. Kendimiz kullanmak istediğimiz araçları ve yöntemleri yaratmak için yola çıktık. Yolculuğumuz sırasında, Event Storming, BEAM, BPM, Kullanıcı Hikayesi Haritalama ve Alan Odaklı Tasarım gibi güçlü yöntemler için destek uyguladık. Birkaç iterasyondan sonra aracımızın ilk ölçeklenebilir sürümünü 2022'de yayınladık ve nihayet müşterilerin başarı şanslarını artırma konusunda yardımcı olabiliriz.

Takımımızla Tanışın

Nikolaus Varzakakos

COO

Staffan Palopää

CEO & CTO

Kristofer Klerfalk

Yönetim Kurulu Başkanı

Miikka Kataja

Satış Başkanı

Qlerify Aracı

Qlerify platformu, kullanıcıların Jeneratif AI ve benzersiz bir sürükle ve bırak kullanıcı arayüzü kullanarak benzeri görülmemiş bir kolaylık ve hızla süreç ve veri modelleri oluşturmasına olanak tanır. Kendimizi benzer araçlardan nasıl ayırdığımız hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bizimle Ortak Olun

Daha fazla ortak arıyoruz! Müşteri projelerinizde yeni büyüme fırsatları kilidini açın ve rekabet avantajı elde edin. Daha fazla bilgi almak isterseniz ulaşın.

İslam tasavvufu ile bilgisayar bilimleri arasında nasıl bir bağ vardır?

İslam tasavvufu ve bilgisayar bilimleri ilk bakışta alakasız iki alan gibi görünse de, aralarında bazı ilginç ve derin bağlantılar mevcuttur. Bu bağlantıları şu şekilde sıralayabiliriz:

1. Bilginin Doğası: Tasavvufta ve bilgisayar bilimlerinde bilgi, statik bir varlık olarak değil, dinamik ve sürekli değişen bir süreç olarak görülür. Tasavvufta, kendini bilme ve Tanrı'yı bilme yolculuğu, sürekli bir öğrenme ve keşfetme sürecidir. Bilgisayar bilimlerinde de bilgi, algoritmalar ve veri yapıları aracılığıyla işlenir ve dönüştürülür.

2. Sistem Düşüncesi: Tasavvuf ve bilgisayar bilimleri, sistemler halinde düşünmeyi teşvik eder. Tasavvufta makro kozmos (evren) ve mikro kozmos (insan) arasındaki bağlantı vurgulanır. Bilgisayar bilimlerinde de sistemler, birbirleriyle etkileşen bileşenlerden oluşan karmaşık yapılardır.

3. Soyutlama ve Sembolizm: Tasavvuf ve bilgisayar bilimleri, soyut kavramları ve fikirleri semboller aracılığıyla ifade eder. Tasavvufta tasavvufi kavramlar, şiir, müzik ve diğer sanat formları aracılığıyla sembolize edilir. Bilgisayar bilimlerinde de algoritmalar ve veri yapıları, soyut kavramları somutlaştırmak için kullanılır.

4. Arayüz ve Etkileşim: Tasavvuf ve bilgisayar bilimleri, insan-makine etkileşimi ve arayüzleri ile ilgilenir. Tasavvufta zikir ve meditasyon gibi pratikler, insanın iç dünyasıyla etkileşim kurmasına yardımcı olur. Bilgisayar bilimlerinde ise kullanıcı arayüzleri, insan ve bilgisayar arasındaki etkileşimi kolaylaştırır.

5. Yapay Zeka ve Bilinç: Tasavvuf ve bilgisayar bilimleri, bilincin doğası ve yapay zekanın olasılığı üzerine sorgulamalara açıktır. Tasavvufta, insan bilincinin potansiyeli ve Tanrısal bilinçle birleşme imkanı sorgulanır. Bilgisayar bilimlerinde ise yapay bilinç ve yapay zekanın sınırları araştırılır.

Bu bağlantılar, her iki alana da yeni bakış açıları kazandırabilir ve daha derin bir anlayışa yol açabilir. Tasavvuf, bilgisayar bilimlerine etik ve manevi bir boyut kazandırabilirken, bilgisayar bilimleri de tasavvufi kavramların daha somut ve sistematik bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olabilir.

Event driven mimarimde, kafkadaki event'larımı nosql db'sine nasıl kaydederim? Bu event'ları neden kaydetme ihtiyacı duyarım?

Kafka'dan NoSQL Veritabanına Etkinlik Kaydetme

Etkinlik odaklı mimaride Kafka'dan NoSQL veritabanına etkinlikleri kaydetmek için çeşitli yöntemler kullanılabilir. En yaygın kullanılan yöntemlerden birkaçı şunlardır:

1. Kafka Connect:

Kafka Connect, Kafka'dan farklı veri kaynaklarına ve varış noktalarına veri aktarmak için kullanılan bir araçtır. NoSQL veritabanları için birçok Kafka Connect konektörü mevcuttur. Bu konektörler, Kafka'daki etkinlikleri otomatik olarak NoSQL veritabanınıza kaydetmenizi sağlar.

2. Kendi Uygulamanızı Oluşturma:

Kafka API'sini kullanarak kendi uygulamanızı oluşturabilir ve Kafka'dan NoSQL veritabanına veri aktarımını gerçekleştirebilirsiniz. Bu yöntem daha fazla kontrol ve esneklik sağlar, ancak daha fazla kod yazma ve geliştirme çabası gerektirir.

3. Üçüncü Taraf Araçları:

Kafka'dan NoSQL veritabanına veri aktarmak için Apache NiFi veya Debezium gibi üçüncü taraf araçlarını kullanabilirsiniz. Bu araçlar, kurulumu ve kullanımı kolay görsel arayüzler sunar.

Yöntem Seçimi:

Seçtiğiniz yöntem, gereksinimlerinize ve becerilerinize bağlı olacaktır.

Bazı faktörler şunlardır:

Veri hacmi: Ne kadar veri aktarmak zorundasınız?

Karmaşıklık: Ne kadar esneklik ve kontrol gerekiyor?

Geliştirme becerileri: Kendi uygulamanızı geliştirme becerisine sahip misiniz?

Aşağıda, her yöntemin bazı avantajlarını ve dezavantajlarını özetleyen bir tablo bulunmaktadır:

Yöntem Avantajlar Dezavantajlar

Kafka Connect Kolay kurulum ve kullanım Daha az esneklik

Kendi Uygulamanızı Oluşturma Daha fazla kontrol ve esneklik Daha fazla kod yazma ve geliştirme çabası

Üçüncü Taraf Araçları Görsel arayüz Daha az ücretsiz seçenek

NoSQL Veritabanı Seçimi:

Kafka'dan veri aktarabileceğiniz birçok NoSQL veritabanı seçeneği mevcuttur. En yaygın kullanılan NoSQL veritabanlarından bazıları şunlardır:

MongoDB: Belge odaklı bir veritabanıdır.

Cassandra: NoSQL anahtar-değer veritabanıdır.

Redis: Anahtar-değer veritabanıdır ve bellekte saklanır.

Seçtiğiniz NoSQL veritabanı, veri modelinize ve performans gereksinimlerinize bağlı olacaktır.

Bu event'ları neden kaydetme ihtiyacı duyarım?

Etkinlik odaklı mimaride Kafka'dan NoSQL veritabanına event'ları kaydetmenin birçok faydası vardır. Bunlardan bazıları şunlardır:

1. Veri Saklama ve Arşivleme:

Etkinlikleri kaydetmek, geçmişe dönük analiz ve denetim için değerli bir veri kaynağı oluşturur. Bu, hataları ve sorunları teşhis etmenize, kullanıcı davranışlarını analiz etmenize ve sisteminizin performansını izlemenize yardımcı olabilir.

2. Gerçek Zamanlı İşleme:

NoSQL veritabanları, gelen event'ları gerçek zamanlı olarak işlemek için kullanılabilir. Bu, anlık analiz, bildirim ve diğer gerçek zamanlı uygulamalar için kullanılabilir.

3. Ölçeklenebilirlik:

NoSQL veritabanları, büyük miktarda veriyi depolamak ve işlemek için ölçeklendirilebilir. Bu, büyük ve büyüyen veri kümeleriyle çalışırken önemlidir.

4. Esneklik:

NoSQL veritabanları, farklı veri modelleri ve şemaları için esneklik sunar. Bu, çeşitli türdeki event'ları depolamak için idealdir.

5. Yüksek Performans:

NoSQL veritabanları, yüksek okuma ve yazma performansı sunabilir. Bu, event'ları hızlı bir şekilde kaydetmeniz ve işlemeniz gerektiğinde önemlidir.

Etkinlikleri kaydetmenin bazı yaygın kullanım alanları şunlardır:

Müşteri Davranışı Analizi: Kullanıcıların web siteniz veya uygulamanızla nasıl etkileşime girdiğini analiz etmek için event'ları kaydedebilirsiniz.

Hata ve Sorun Tespiti: Hataları ve sorunları teşhis etmek için event'ları kaydedebilirsiniz.

Gerçek Zamanlı Bildirimler: Kullanıcılara anlık bildirimler göndermek için event'ları kaydedebilirsiniz.

Olasılık ve Tahminleme: Gelecekteki trendleri tahmin etmek için event'ları kaydedebilirsiniz.

Etkinlikleri kaydetmenin gereksinimlerinize ve kullanım durumunuza bağlı olup olmadığını değerlendirmeniz önemlidir.

Ek Kaynaklar:

Kafka Connect: [geçersiz URL kaldırıldı]

Kafka API: [geçersiz URL kaldırıldı]

Apache NiFi: https://nifi.apache.org/

Debezium: https://debezium.io/

MongoDB: https://www.mongodb.com/

Cassandra: https://cassandra.apache.org/

Redis: https://redis.io/

ODTÜ'lü iki mühendisin elektronik kart ve batarya üretim hikayesi

00:00 Girişimcilik, sabahın erken saatlerinde çalışma ve azim gerektirir.

01:40 Elektronik üretimdeki başarı, mekanik savaşların yerini elektronik savaşlara bıraktığı bir devrimi temsil eder.

02:43 Kişisel gelişim ve kendini tanıma, girişimcilik yolunda önemli bir rol oynar.

04:48 Girişimcilik kararı, hayatı değiştiren küçük ancak etkili anlardan gelir.

06:01 İş modeli ve hedef kitledeki değişiklikler, başarılı bir girişimcilik hikayesinin temelini oluşturabilir.

07:42 Enerji verimliliği, endüstriyel süreçlerde önemli tasarruflar ve milli ekonomik kazanımlar sağlar.

09:48 Girişimcilikte çeşitlendirilmiş gelir modelleri ve adaptasyon, başarılı büyümeyi destekler.

11:27 Başarı için, girişimcilerin sabırlı, kararlı ve sürekli olarak işlerine odaklanmaları gerekir.

12:34 Doğru zamanda doğru hamleler yapmak, işin büyümesi ve uluslararası alanda rekabet etmesi için kritiktir.

13:48 Girişimciler, işlerine odaklanmalı ve büyümeyi hedeflemeli, yatırımcı aramak yerine işlerini geliştirmeye odaklanmalıdırlar.

14:15 Ortaklık teklifleri, öncelikle müşteri ilişkileri üzerinden gelişebilir ve uzun süreçlerden geçebilir.

16:03 Elektronik kart ve SMD üretimindeki yerli üretim eksikliği, Mistan Elektronik'in doğuş hikayesini oluşturdu.

17:23 Yarı iletkenlerin ve elektronik kartların geleceği stratejik öneme sahiptir.

19:08 Yerli invertör üretimi, enerji sektöründe önemli bir gelişmedir ve ülke için ithalatı azaltır.

20:01 Elektrik perakende satışı, bilinçli tüketiciye avantajlar sunar ve farklı şirketler arasında geçiş yapılabilir.

21:48 Lityum iyon batarya üretimi, stratejik bir yatırımdır ve yerli üretim potansiyeli vardır.

23:11 Elektronik kart ve batarya üretimi, dikey büyümeyi sağlayarak sektörde lider olmayı hedefler.

27:24 Mehmet Ali ile başlayan macera, öğrenci evinde kablosuz şarj sistemleri üreterek ve patent alarak başladı.

30:10 Milan Elektronik, tasarım revizelerindeki hızı artırarak Ar-Ge sürecini 21 haftadan 21 güne düşürdü.

31:19 Milan Elektronik, yarı iletken teknolojisine odaklanarak silikon teknolojisinin yanı sıra yeni teknolojilere adapte olmayı hedefliyor.

32:27 Şirket, müşteri taleplerine göre elektronik tasarım ve üretim süreçlerini yönetirken yazılım ve elektronik alanlarında çeşitli şirketler kurdu.

33:52 Milan Elektronik, ileri teknoloji üretme hedefine ulaşmak için adım adım, silikon temelinden yarı iletken çiplerine doğru ilerliyor.

Garbage Collector'ı Anlamak: Temel Teoriden Uygulamaya

00:00 Bellek yönetiminin temel taşı olan Garbage Collector (Çöp Toplayıcı) hakkında teorik bir giriş yapılıyor.

02:23 Garbage Collector, programın bellek kullanımını optimize ederek gereksiz nesneleri bellekten siler.

04:00 Garbage Collector'ı bilmek zorunlu olmasa da, bilmenin avantajları vardır; daha verimli kodlar yazılabilir ve uygulamanın iç çalışma mekanizması hakkında bilgi sahibi olunabilir.

06:18 Garbage Collector, gereksiz bellek kullanımını önler ve bellek temizliği yaparak performansı artırır.

09:05 Garbage Collector, işaretleme aşamasında kullanılmayan nesneleri tespit eder ve temizleme aşamasında bellekten kaldırır.

11:07 Garbage Collector'ın bellek yönetimi için üç jenerasyonu vardır: G0, G1 ve G2. Bu jenerasyonlar, farklı yaşam döngülerine sahip nesneleri yönetir.

12:43 Büyük objeler, 85 KB'lık bir limit ile Large Object Heap'e gider.

14:05 Statik objeler ve uzun yaşam döngüsü olanlar Large Object Heap'e gider.

16:23 Large Object Heap'e giden nesnelerin temizlenmesi maliyetlidir.

18:31 Garbage Collector artık arka planda ayrı bir işlem olarak çalışır, uygulamayı dondurmaz.

20:21 GC Server parametresiyle garbage collector'un öncelikli çalışması kontrol edilebilir.

21:16 GC.Collect metodu garbage collector'a temizlik işlemi için sinyal gönderir.

22:55 Garbage collector'ü elle çağırmanın genellikle gerekli olmadığı belirtiliyor.

Kuantum bilgisayarı nedir? - DW Türkçe

Kuantum bilgisayarlarını hiç duydunuz mu? Bilgisayar kurtları ve fizikçiler, bir süredir onlar hakkında oldukça hararetli tartışmalar yürütüyor. 

Zen Felsefesi ile Bilgisayar Bilimleri-Teknoloji-Yapay zeka arasında nasıl bir ilişki vardır?

Tabloda listelenen Zen prensipleri Türkçe'ye şu şekilde çevrilebilir:

"Benlik" diye bir şey yoktur

Her şey sürekli değişir

Değer verdiğimiz şeyler "boştur"

Bağlanmak acının kaynağıdır

Evrendeki her şey birbiriyle bağlantılıdır

Mantığımız yanıltıcıdır

Acı verici şeylerin olabileceğini kabul et

Şu an'da ol ve dikkatli ol

Meditasyon uyanışın yoludur

Açgözlülük ve arzudan özgür ol

Yargılayıcı olma, şüphe etme

Zihinsel huzur için merhamet şarttır

Hayat basit olmalıdır

Bir topluluk oluştur ve ona katkıda bulun

Şükranını göster ve saygı gösterZen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, ilk bakışta birbiriyle alakasız gibi görünse de, aslında birçok ortak noktaya sahiptir. Bu ilişkiyi anlamak için, her iki alanın temel prensiplerine ve uygulamalarına daha yakından bakmak faydalı olacaktır.

Zen Felsefesi

Zen felsefesi, genellikle Budizm'in bir dalı olarak kabul edilir ve Japonya'da önemli bir kültürel etkiye sahiptir. Zen, deneyim yoluyla doğrudan kavrayışın ve içsel huzurun peşinde koşar. Bu felsefe, karmaşık düşüncelerden uzak durarak, şimdiki anın farkındalığına ve basitliğe vurgu yapar. Zen, bireyin zihnini açıklık, esneklik ve yargılamadan uzak bir duruma getirme pratiğini teşvik eder.

Bilgisayar Bilimleri, Teknoloji ve Yapay Zeka

Bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka, bilgiyi işleme, analiz etme ve insan hayatını kolaylaştırmak için otomatik çözümler geliştirme üzerine odaklanır. Bu alanlar, algoritmalar, programlama, veri analizi ve makine öğrenimi gibi kavramları içerir. Yapay zeka, özellikle, insan benzeri zeka gösteren sistemlerin oluşturulması ve bu sistemlerin problem çözme, öğrenme ve karar verme yeteneklerinin geliştirilmesi ile ilgilenir.

Ortak Noktalar

Basitlik ve Öz: Zen felsefesindeki basitlik ve özün kavranması, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zekada da önemli bir prensiptir. Karmaşık sistemlerin ve algoritmaların daha verimli ve etkili hale getirilmesi, Zen'in basitliğe verdiği önemle paralellik gösterir.

Şimdiki Ana Odaklanma: Zen'deki şimdiki anın farkındalığı, bilgisayar bilimlerinde ve yapay zekada, gerçek zamanlı sistemlerin ve uygulamaların geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Bu sistemler, anlık verileri işleyerek hızlı ve etkili kararlar almalıdır.

Esneklik ve Adaptasyon: Zen, zihni esnek tutma ve değişen koşullara adapte olma becerisine vurgu yapar. Yapay zekada da, öğrenme algoritmaları ve sistemler sürekli olarak yeni verilere adapte olur ve kendilerini geliştirirler.

İçsel Huzur ve Problem Çözme: Zen meditasyonu, bireyin zihnini sakinleştirerek, daha net düşünmesine ve problemleri daha etkili bir şekilde çözmesine olanak tanır. Benzer şekilde, bilgisayar bilimleri ve yapay zeka, karmaşık problemleri çözmek için sistemli ve mantıklı yaklaşımlar geliştirir.

Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da temel prensipleri ve yaklaşımları açısından görülebilir. Zen'in basitlik, şimdiki anın farkındalığı, esneklik ve içsel huzur gibi kavramları, teknolojik gelişmeler ve yapay zeka uygulamalarıyla paralellikler gösterir. Bu ilişki, teknolojinin insan yaşamını iyileştirme çabalarında, Zen felsefesinin sağladığı derinlik ve perspektiften yararlanabileceğini gösterir.

Zen felsefesi ve bilgisayar bilimleri, teknoloji, yapay zeka arasındaki ilişkiyi daha da derinleştirdiğimizde, bu disiplinler arasındaki etkileşimlerin, sadece felsefi düzeyde değil, aynı zamanda pratik uygulamalarda da kendini gösterdiğini görebiliriz. Bu ilişkinin bazı pratik yönlerini ve potansiyel etkilerini inceleyelim:

Tasarım ve Kullanıcı Deneyimi (UX)

Zen prensipleri, minimalizm ve kullanıcı odaklı tasarım gibi kavramlarla doğrudan ilişkilidir. Bu prensipler, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının tasarımında önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, Zen'in sadelik ve işlevsellik vurgusu, daha sade ve kullanıcı dostu arayüzlerin geliştirilmesine ilham verebilir. Kullanıcı deneyimi (UX) tasarımında, Zen felsefesinden alınan bu yaklaşımlar, kullanıcıların uygulamaları daha rahat ve verimli bir şekilde kullanmalarını sağlayabilir.

Kod Yazma ve Yazılım Geliştirme

Zen felsefesinin bir başka etkisi, yazılım geliştirme sürecinde görülebilir. Zen, gereksiz ayrıntılardan kaçınmayı ve özüne odaklanmayı teşvik eder. Bu, kod yazımı ve yazılım geliştirme pratiğine, daha temiz, daha okunabilir ve daha etkili kod yazma ilkesi olarak yansıyabilir. Yazılım mühendisleri, Zen prensiplerini benimseyerek, karmaşıklığı azaltabilir ve kodun bakımını ve güncellenmesini kolaylaştırabilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle öğrenme algoritmalarının tasarımı ve optimizasyonunda Zen felsefesinden esinlenebilir. Zen'in adaptasyon ve esneklik vurgusu, yapay zeka sistemlerinin yeni senaryolara adaptasyonunu ve öğrenme süreçlerinin iyileştirilmesini teşvik edebilir. Bu, yapay zeka uygulamalarının daha esnek ve verimli hale gelmesine yardımcı olabilir.

Etik ve Sosyal Sorumluluk

Zen felsefesi, etik ve sosyal sorumluluk kavramlarına da derin bir önem atfeder. Bu, teknoloji ve yapay zeka geliştiricileri için, çalışmalarının sosyal etkilerini ve etik boyutlarını dikkate almaları gerektiği anlamına gelir. Zen, teknoloji ürünlerinin ve yapay zeka sistemlerinin insan refahına nasıl hizmet edebileceği üzerine derinlemesine düşünmeyi teşvik edebilir.

Sürekli Öğrenme ve Kendini Geliştirme

Son olarak, Zen felsefesi ve bilgisayar bilimleri arasındaki ilişki, sürekli öğrenme ve kendini geliştirme arzusunda da kendini gösterir. Zen, bireyin kendini sürekli olarak geliştirmesini ve yeni bilgileri keşfetmesini teşvik eder. Bu yaklaşım, teknoloji ve yapay zeka alanında çalışan profesyoneller için de geçerlidir, çünkü bu alanlar sürekli değişim göstermektedir ve yeniliklere açık olmak büyük önem taşır.

Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da insan deneyimini zenginleştirme ve iyileştirme potansiyelini vurgular. Zen'in sunduğu prensipler, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının tasarımı, geliştirilmesi ve etik kullanımı üzerinde derin bir etkiye sahip olabilir. Bu etkileşim, teknolojinin sadece işlevsel değil, aynı zamanda insanların ruhsal ve duygusal ihtiyaçlarını da karşılayabilecek şekilde geliştirilmesine olanak tanır.

Yenilikçi Çözümler ve Yaratıcılık

Zen felsefesinin basitlik, doğrudan deneyim ve anın farkındalığı gibi prensipleri, teknoloji ve yapay zeka alanında çalışanlar için yenilikçi çözümler üretme ve yaratıcılığı teşvik etme potansiyeline sahiptir. Bu prensipler, karmaşık problemlere yaratıcı ve basitleştirilmiş çözümler bulma sürecini destekleyebilir. Zen, bireyin zihnini açarak, alışılagelmiş düşünme kalıplarının ötesine geçmeyi ve yeni perspektifler keşfetmeyi teşvik eder.

İnsan-Makine Etkileşimi

Zen felsefesinin insanın iç dünyasına verdiği önem, insan-makine etkileşimi (HMI) alanında da önemli bir rol oynayabilir. Makinelerin ve yapay zeka sistemlerinin insanlarla daha doğal ve anlamlı yollarla etkileşime girmesini sağlayan teknolojilerin tasarımında Zen prensiplerinden yararlanılabilir. Bu, teknolojinin insan yaşamına daha uyumlu ve entegre bir şekilde dahil olmasına yardımcı olur.

Sürdürülebilirlik ve Teknolojinin Etkisi

Zen felsefesinin doğa ile uyum içinde yaşama vurgusu, teknolojinin çevresel etkilerini dikkate almanın önemini de hatırlatır. Sürdürülebilirlik, teknoloji ve yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Zen, teknolojik gelişmelerin sadece şu anki ihtiyaçları değil, aynı zamanda gelecek nesillerin refahını da göz önünde bulundurarak tasarlanmasını teşvik eder.

Zen ve Teknolojik Felsefe

Son olarak, Zen felsefesi, teknolojinin insan hayatındaki rolü üzerine derinlemesine düşünmek için bir çerçeve sunar. Bu, teknolojinin sadece araçsal bir değer taşımadığını, aynı zamanda insanların kendilerini ifade etme, dünyayı algılama ve anlamlandırma biçimlerini şekillendirdiğini anlamamıza yardımcı olur. Zen, teknolojiyi kullanırken bilinçli ve dikkatli olmanın önemini vurgular, böylece teknoloji, insanların gerçek ihtiyaçlarına hizmet eder ve yaşamlarını gerçekten zenginleştirir.

Sonuç

Zen felsefesi ile bilgisayar bilimleri, teknoloji ve yapay zeka arasındaki ilişki, her iki alanın da insan deneyimine nasıl hizmet edebileceği ve bu süreçte nasıl bir etik duruş sergileyebileceği üzerine derinlemesine düşünmeyi teşvik eder. Zen prensipleri, teknolojiyi daha bilinçli, etik ve insan odaklı bir şekilde tasarlama ve kullanma yolunda ilham verici bir kaynak olabilir. Bu, hem teknolojik gelişmelerin sürdürülebilirliğini hem de bu gelişmelerin insan yaşamı üzerindeki olumlu etkilerini maksimize etmeye yardımcı olabilir.

Spring Data JPA ile ilgili ileri düzey mülakat soruları ve cevapları

Spring Data JPA ile ilgili ileri düzey mülakat soruları ve cevapları, genellikle JPA'nın derinlemesine anlaşılmasını, performans iyileştirmeleri, en iyi uygulamalar ve karşılaşılabilecek zorluklar gibi konuları içerir. İşte bu alanda sıkça sorulan bazı ileri düzey mülakat soruları ve kısa cevapları:

Soru: Spring Data JPA'da @Transactional anotasyonunun önemi nedir?

Cevap: @Transactional anotasyonu, bir metodun işlem kapsamında çalıştığını belirtir. Bu anotasyon sayesinde, metod içerisinde gerçekleştirilen tüm veritabanı işlemleri tek bir işlem olarak ele alınır. Hata olması durumunda yapılan tüm işlemler geri alınabilir (rollback), bu da veri tutarlılığını korur.

Soru: JPA ve Hibernate arasındaki farklar nelerdir?

Cevap: JPA (Java Persistence API), Java için bir ORM (Object Relational Mapping) standardıdır. Hibernate ise JPA'nın bir implementasyonudur. JPA, uygulama ve veritabanı arasındaki eşleme için standart bir API seti sağlarken, Hibernate bu API'leri kullanarak bu standartları somut bir şekilde uygular.

Soru: N+1 sorgu problemi nedir ve Spring Data JPA'da nasıl çözülür?

Cevap: N+1 sorgu problemi, bir ana sorgu çalıştırıldığında ve her bir ilişkili kayıt için ek sorgular gerektiğinde ortaya çıkar, bu da performans sorunlarına yol açar. Spring Data JPA'da bu problem, @EntityGraph anotasyonu veya JOIN FETCH komutu kullanılarak çözülebilir, bu sayede ilişkili veriler tek bir sorgu ile çekilebilir.

Soru: Spring Data JPA'da optimistik ve pesimistik kilitleme nedir ve ne zaman kullanılır?

Cevap: Optimistik kilitleme, veri üzerinde çakışma olmadığını varsayar ve bir çakışma olduğunda işlemi geri alır. Pesimistik kilitleme ise, bir işlem sırasında veri üzerinde başka işlemlerin gerçekleşmesini engelleyerek çakışmaları önler. Optimistik kilitleme, çakışmanın nadir olduğu durumlar için idealdir, pesimistik kilitleme ise çakışma olasılığının yüksek olduğu durumlarda tercih edilir.

Soru: Spring Data JPA'da sorgu yöntemleri nasıl özelleştirilir?

Cevap: Spring Data JPA'da sorgu yöntemleri, @Query anotasyonu kullanılarak veya özel bir Repository arabirimi oluşturarak özelleştirilebilir. @Query anotasyonu, JPQL veya SQL sorguları yazmaya olanak tanır, özel Repository arabirimi ise daha karmaşık sorgu işlemleri için kullanılabilir.

Soru: @EntityGraph anotasyonunun kullanım amacı nedir?

Cevap: @EntityGraph anotasyonu, JPA sorgularında hangi ilişkili nesnelerin Eager (hemen) yüklenmesi gerektiğini belirtmek için kullanılır. Bu, N+1 sorgu probleminin üstesinden gelmek ve yüklenmesi gereken ilişkileri daha iyi kontrol etmek için yararlıdır.

Soru: Projection ve DTO (Data Transfer Object) kullanımının avantajları nelerdir?

Cevap: Projection ve DTO kullanımı, sorgulardan dönen verinin boyutunu azaltmak ve performansı artırmak için kullanılır. İhtiyaç duyulan veri alanlarını sınırlayarak, gereksiz veri transferini önler ve ağ üzerinden geçen veri miktarını azaltır. Bu yaklaşım, özellikle büyük veri setleri ile çalışırken önem kazanır.

Soru: Spring Data JPA'da Lazy Loading nedir ve ne zaman kullanılmalıdır?

Cevap: Lazy Loading, bir nesnenin ilişkili nesnelerinin, sadece gerçekten ihtiyaç duyulduğunda veritabanından yüklenmesi anlamına gelir. Bu yaklaşım, başlangıçta yüklenen veri miktarını azaltarak performansı artırır. Ancak, Lazy Loading yanlış kullanıldığında N+1 sorgu problemine yol açabilir. Genellikle, ilişkili nesnelerin hemen kullanılmayacağı durumlarda tercih edilir.

Soru: Spring Data JPA'da @Version anotasyonu ne işe yarar?

Cevap: @Version anotasyonu, bir nesnenin versiyonunu işaretlemek için kullanılır ve optimistik kilitleme mekanizmasının bir parçasıdır. Bu anotasyon sayesinde, aynı veri üzerinde eş zamanlı güncellemelerin kontrol altında tutulması sağlanır. Bir işlem sırasında verinin güncellenmiş olup olmadığı kontrol edilir ve çakışma tespit edilirse, işlem geri alınır.

Soru: Spring Data JPA'da custom repository implementation nasıl yapılır?

Cevap: Özel bir repository implementasyonu yapmak için, öncelikle özel bir repository arayüzü tanımlanır. Daha sonra, bu arayüzü genişleten bir sınıf oluşturulur ve bu sınıfa özel işlemleri gerçekleştiren metodlar eklenir. Spring Data JPA, bu özel sınıfı otomatik olarak algılar ve repository bean'ine enjekte eder, böylece özel metodlar repository üzerinden erişilebilir hale gelir.

Soru: Spring Data JPA'da query hint'leri ne zaman ve nasıl kullanılmalıdır?

Cevap: Query hint'leri, JPA sorgularının performansını iyileştirmek için kullanılır. Örneğin, bir sorgunun cache'den okunması veya sorgu planının belirli bir şekilde optimize edilmesi gibi davranışlar bu hint'ler aracılığıyla sağlanabilir. @QueryHints anotasyonu ile bir sorguya hint eklenir. Ancak, hint'lerin veritabanı ve JPA sağlayıcısına özgü olduğunu ve yanlış kullanımların performans üzerinde olumsuz etkiler yaratabileceğini unutmamak gerekir.

Bu sorular, Spring Data JPA ile ilgili ileri düzey konuları kapsar ve adayların bu teknoloji hakkındaki derinlemesine bilgisini ve tecrübesini ölçmek için kullanılabilir.

Soru: Spring Data JPA'da Criteria API ve JPQL'in avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Cevap:

Criteria API programatik olarak sorgular oluşturmayı sağlar, bu da daha dinamik ve tip güvenli sorgular yazmayı mümkün kılar. Ancak, Criteria API kullanımı daha karmaşık ve okunması zor sorgulara yol açabilir.

JPQL (Java Persistence Query Language), SQL'e benzer bir sorgulama dilidir ve sorguları daha okunabilir ve yazılabilir hale getirir. Ancak, JPQL sorguları statik olduğundan, dinamik sorgu gereksinimleri için uygun olmayabilir ve tip güvenliği sağlamaz.

Soru: Spring Data JPA'da entity sınıflarında inheritance (kalıtım) yönetimi nasıl yapılır?

Cevap: JPA, kalıtımı destekler ve @Inheritance anotasyonu ile kalıtım stratejileri (SINGLE_TABLE, TABLE_PER_CLASS, JOINED) belirlenebilir. Her stratejinin avantajları ve dezavantajları vardır. Örneğin, SINGLE_TABLE performans açısından avantajlı olabilirken, veri bütünlüğü konusunda sorunlara yol açabilir. Tercih edilen strateji, uygulamanın gereksinimlerine ve performans beklentilerine bağlıdır.

Soru: Spring Data JPA'da sorgu sonuçlarını nasıl cache'leyebiliriz?

Cevap: Spring Data JPA, JPA sağlayıcısının cache mekanizmalarını destekler. Örneğin, Hibernate kullanılıyorsa, @Cacheable veya @Cache anotasyonları ile entity'ler veya sorgu sonuçları cache'lenebilir. Bu, özellikle sıkça erişilen veriler için performansı önemli ölçüde artırabilir. Ancak, cache mekanizmasının yönetimi ve geçerlilik süresi gibi konulara dikkat edilmesi gerekir.

Soru: Spring Data JPA'da veritabanı bağlantı havuzunu nasıl optimize edebiliriz?

Cevap: Veritabanı bağlantı havuzunun optimizasyonu, uygulamanın performansı için kritik öneme sahiptir. Bağlantı havuzu boyutu, bağlantı süreleri ve havuz parametreleri gibi ayarlar, uygulamanın yüküne ve veritabanı sunucusunun kapasitesine göre ayarlanmalıdır. Spring Boot gibi çerçeveler, HikariCP gibi performans odaklı bağlantı havuzlarıyla entegre gelir ve bu ayarların kolayca yapılandırılmasını sağlar.

Soru: Entity sınıfları arasındaki ilişkilerde fetch türlerinin (EAGER, LAZY) önemi nedir?

Cevap: Fetch türü, bir entity'nin ilişkili nesnelerinin ne zaman yükleneceğini belirler. EAGER fetch türü, ilişkili nesnelerin ana nesneyle birlikte hemen yüklenmesini sağlar, bu da başlangıçta daha yüksek maliyete neden olabilir. LAZY fetch türü, ilişkili nesnelerin sadece erişildiğinde yüklenmesini sağlar, bu da başlangıç performansını iyileştirir ancak sonrasında n+1 sorgu problemine yol açabilir. Uygun fetch stratejisinin seçimi, uygulamanın gereksinimlerine ve performans beklentilerine bağlıdır.

Soru: Spring Data JPA'da Auditing (Denetim) özellikleri nasıl kullanılır?

Cevap: Spring Data JPA, entity sınıflarında yapılan değişikliklerin kim tarafından ve ne zaman yapıldığını takip etmek için auditing özellikleri sunar. @CreatedBy, @LastModifiedBy, @CreatedDate, ve @LastModifiedDate anotasyonları, bir entity üzerinde yapılan işlemleri otomatik olarak denetlemek için kullanılabilir. Bu anotasyonları kullanabilmek için, Spring'in AuditingEntityListener sınıfını entity modelinize eklemeniz ve Spring konfigürasyonunda @EnableJpaAuditing anotasyonunu etkinleştirmeniz gerekmektedir. Bu, özellikle uygulamanın revizyon geçmişi veya değişiklik kayıtlarını tutması gerektiğinde yararlıdır.

Soru: Spring Data JPA projelerinde performans izleme ve analiz için hangi araçlar kullanılabilir?

Cevap: Spring Data JPA projelerinde performansı izlemek ve analiz etmek için birkaç araç kullanılabilir:

Spring Actuator: Uygulamanın sağlık durumu, metrikler ve çeşitli operasyonel bilgileri izlemek için kullanılır.

JPA/Hibernate Statistics: Hibernate'in sağladığı istatistikler, sorgu performansı, cache kullanımı ve daha fazlası hakkında detaylı bilgi sağlar.

VisualVM veya JProfiler gibi JVM Profiling Araçları: Bu araçlar, uygulamanın performansını izlemek, hafıza kullanımını analiz etmek ve sorgu performans sorunlarını tespit etmek için kullanılabilir.

Database Profiling Araçları: Veritabanı düzeyinde sorgu optimizasyonu ve analizi için veritabanı tarafından sağlanan araçlar veya üçüncü parti çözümler kullanılabilir.

Soru: Spring Data JPA'da çoklu veritabanı desteği nasıl sağlanır?

Cevap: Spring Data JPA'da çoklu veritabanı desteği sağlamak için, her veritabanı için ayrı bir EntityManagerFactory ve DataSource tanımlanması gerekir. Spring konfigürasyonunda, her veritabanı için ayrı bir @Configuration sınıfı oluşturularak bu yapılandırmalar yapılabilir. Bu yaklaşım, uygulamanın farklı veritabanları arasında veri işleme ve iş mantığı uygulamasına olanak tanır.

Soru: Spring Data JPA'da custom query result set'lerini nasıl işleyebiliriz?

Cevap: Custom query result set'leri, @Query anotasyonu ile tanımlanan sorguların yanı sıra, projeksiyonlar ve DTO'lar kullanılarak işlenebilir. Projeksiyonlar, sorgu sonucundaki belirli alanlara odaklanmayı sağlarken, DTO'lar (Data Transfer Objects), sorgu sonuçlarını özelleştirilmiş nesneler olarak kapsüllemek için kullanılabilir. Bu yaklaşımlar, gereksiz veri yüklemeyi önlemek ve uygulama performansını iyileştirmek için etkilidir.

Soru: Spring Data JPA'da veritabanı şemasını otomatik olarak nasıl yönetebiliriz?

Cevap: Spring Data JPA, Hibernate gibi JPA sağlayıcılarının sunduğu şema otomasyon özelliklerini kullanır. application.properties veya application.yml dosyasında spring.jpa.hibernate.ddl-auto özelliği aracılığıyla, veritabanı şemasının uygulama başlatıldığında nasıl davranacağını (örneğin, create, update, create-drop, validate) belirleyebilirsiniz. Bu özellik, geliştirme sürecinde veritabanı şemasını hızlı bir şekilde iterasyon yapmak için kullanışlıdır 

Hibernate ileri seviye interview soruları ve cevapları

Hibernate ile ilgili ileri düzey mülakat soruları ve cevapları, genellikle Hibernate'in çekirdek konseptlerini, performans optimizasyon tekniklerini, ilişkisel veri modelleme stratejilerini ve sorgulama mekanizmalarını kapsar. İşte bu konulara yönelik bazı örnek sorular ve kısa cevapları:

Soru: Hibernate'de Lazy Loading nedir ve nasıl çalışır?

Cevap: Lazy Loading, bir nesnenin ilişkili nesnelerinin ihtiyaç duyulduğunda, yani erişildiğinde yüklenmesi yöntemidir. Bu, gereksiz veri yüklemeyi önlemek ve performansı artırmak için kullanılır. Hibernate, proxy nesneleri veya bytecode enhancement kullanarak lazy loading'i gerçekleştirir.

Soru: Hibernate'de Eager Loading ile Lazy Loading arasındaki fark nedir?

Cevap: Eager Loading, bir nesne sorgulandığında ilişkili nesnelerin de hemen yüklenmesi demektir. Lazy Loading ise, ilişkili nesnelerin yalnızca gerçekten ihtiyaç duyulduğunda yüklenmesidir. Eager Loading, veritabanına yapılan sorgu sayısını azaltabilir ancak gereksiz yere fazla veri yüklemeye neden olabilir. Lazy Loading performansı artırabilir ancak ihtiyaç duyulduğunda ekstra sorgular gerektirebilir.

Soru: Hibernate'de @Entity ve @Table annotasyonlarının farkı nedir?

Cevap: @Entity annotasyonu, bir sınıfın bir veritabanı tablosuna karşılık geldiğini Hibernate'e belirtir. @Table annotasyonu ise, sınıfın eşleştirildiği tablonun adını ve isteğe bağlı olarak schema adını belirlemek için kullanılır. @Entity zorunludur, ancak @Table kullanımı isteğe bağlıdır; eğer kullanılmazsa, sınıf adı tablo adı olarak varsayılır.

Soru: Hibernate'de 1. Seviye ve 2. Seviye Önbellek nedir?

Cevap: 1. Seviye Önbellek, Hibernate Session'ın bir parçasıdır ve yalnızca o session süresince yaşar. Her sorgulama veya güncelleme işlemi öncelikle bu önbellekte kontrol edilir. 2. Seviye Önbellek ise, farklı Session'lar arasında paylaşılabilir ve daha genel bir önbellekleme mekanizması sağlar, böylece uygulama genelinde veri tekrar kullanılabilirliğini ve performansı artırabilir.

Soru: Hibernate'de Criteria API ve HQL arasındaki fark nedir?

Cevap: HQL (Hibernate Query Language), veritabanı tabloları üzerinde sorgulama yapmak için kullanılan bir sorgulama dili iken, Criteria API, programatik olarak, nesne yönelimli bir şekilde sorgular oluşturmak için kullanılır. HQL, sorgu yazımında daha esnek ve ifade gücü yüksekken, Criteria API daha dinamik sorgu oluşturma imkanı sunar ve tip güvenliğini artırır.

Soru: Hibernate'de Optimistic ve Pessimistic Kilitlenme nedir?

Cevap: Optimistic Kilitlenme, veri çakışmalarını önlemek için sürüm numarası veya zaman damgası kullanır. Veri güncellenmeden önce, sürüm numarası veya zaman damgasının değişip değişmediği kontrol edilir. Pessimistic Kilitlenme ise, bir kaynağa erişim sırasında veritabanı seviyesinde kilit kullanır, böylece diğer işlemler o kaynağı değiştiremez veya okuyamaz. Optimistic kilitlenme genellikle okuma yoğun uygulamalarda tercih edilirken, Pessimistic kilitlenme yazma yoğun işlemlerde veya yüksek çakışma riski olan durumlarda kullanılır.

Soru: Hibernate'de cascade türleri nelerdir ve nasıl kullanılır?

Cevap: Hibernate'de cascade türleri, bir nesne üzerinde yapılan işlemlerin ilişkili nesnelere nasıl uygulanacağını belirler. Ana cascade türleri şunlardır: ALL, PERSIST, MERGE, REMOVE, REFRESH, DETACH. Örneğin, bir Parent nesnesi Child nesneleri ile bir ilişki içindeyse ve Parent nesnesi kaydedildiğinde (PERSIST) veya güncellendiğinde (MERGE) Child nesnelerinin de otomatik olarak kaydedilmesi veya güncellenmesi isteniyorsa, ilgili cascade türü ilişkide belirtilir.

Soru: Hibernate Query Plan Cache nedir ve performans üzerindeki etkisi nedir?

Cevap: Hibernate Query Plan Cache, sorgu planlarını önbelleklemek için kullanılır. Bu, aynı sorgunun tekrar tekrar çalıştırılması durumunda, sorgu derleme süresini azaltarak performansı artırır. Önbellek, sorgu metni ve bağlamı (örneğin, parametre türleri) bazında sorgu planlarını saklar. Bu özellik, özellikle karmaşık sorguların ve sık çalıştırılan sorguların olduğu uygulamalarda önemli performans iyileştirmeleri sağlayabilir.

Soru: Hibernate'de entity sınıflarını nasıl optimize edebiliriz?

Cevap: Hibernate'de entity sınıflarını optimize etmek için birkaç yöntem vardır:

Lazy Loading kullanımı: Gereksiz veri yüklemeyi önlemek için ilişkili nesneler için lazy loading kullanılmalıdır.

@DynamicUpdate ve @DynamicInsert annotasyonları: Bu annotasyonlar, yalnızca değişen alanların güncellenmesi veya eklenmesi için Hibernate'i yönlendirir, bu da SQL işlemlerinin verimliliğini artırabilir.

@SelectBeforeUpdate annotasyonu: Bu, bir nesnenin güncellenmeden önce veritabanından seçilip seçilmeyeceğini belirler. Gereksiz güncellemeleri önlemek için kullanılabilir.

İlişkileri dikkatli modelleme: @ManyToOne ve @OneToMany gibi ilişkilerin doğru kullanılması ve fetch türlerinin (EAGER veya LAZY) ihtiyaca göre ayarlanması önemlidir.

Soru: Hibernate'de SQL enjeksiyon saldırılarına karşı nasıl korunabiliriz?

Cevap: Hibernate, parametreli sorgular ve HQL/JPQL sorguları kullanarak SQL enjeksiyon saldırılarına karşı koruma sağlar. Bu, kullanıcı girdilerinin doğrudan sorgu metnine eklenmesi yerine parametre olarak geçirilmesini sağlar. Ayrıca, uygulama geliştiricilerin kullanıcı girdilerini doğrulaması ve temizlemesi her zaman iyi bir pratiktir.

Bu sorular ve cevaplar, Hibernate ile ilgili ileri düzey mülakatlar için bir başlangıç noktası sunar. Ancak, her bir konunun derinlemesine anlaşılması ve uygulamalı deneyim, mülakat başarısı için kritik öneme sahiptir.yesinde kilitler kullanarak çakışmaları önler. Bu, veri üzerinde işlem yapılırken başka işlemlerin o veriye erişimini engeller.

Optimistic Kilitlenme genellikle okuma yoğun uygulamalarda tercih edilirken, Pessimistic Kilitlenme yazma işlemlerinin yoğun olduğu durumlar için daha uygun olabilir. Optimistic Kilitlenme, veritabanı kaynaklarını daha az kullanır ve uygulamanın ölçeklenebilirliğini artırabilir, ancak çakışma yönetimi uygulama tarafında yapılmalıdır. Pessimistic Kilitlenme ise, veri tutarlılığını garantiler ancak performansı ve ölçeklenebilirliği olumsuz etkileyebilir.

Soru: Hibernate'de entity sınıflarında inheritance (kalıtım) yönetimi nasıl yapılır?

Cevap: Hibernate, entity sınıfları arasında kalıtımı yönetmek için üç ana strateji sunar: tek tablo (single table), birleştirilmiş tablolar (joined), ve sınıf başına tablo (table per class). Tek tablo stratejisi, tüm sınıf hiyerarşisini tek bir tabloda tutar ve bir discriminator sütunu kullanarak sınıfları ayırt eder. Birleştirilmiş tablolar stratejisi, her sınıf için ayrı bir tablo kullanır ve JOIN operasyonları ile ilişkilendirir. Sınıf başına tablo stratejisi ise, her sınıf için ayrı bir tablo kullanır, ancak kalıtım hiyerarşisindeki ilişkileri veritabanı seviyesinde temsil etmez.

Soru: Hibernate'de Query Cache ve Second Level Cache arasındaki ilişki nedir?

Cevap: Second Level Cache, entity veya collection'ların önbelleklenmesi için kullanılırken, Query Cache, sorgu sonuçlarının önbelleklenmesi için kullanılır. Query Cache'in etkili bir şekilde çalışabilmesi için Second Level Cache'in etkinleştirilmiş olması gerekir. Query Cache, belirli bir sorgunun sonuçlarını önbellekler, ancak bu sonuçlardaki entity'lerin güncel olması için, bu entity'lerin Second Level Cache üzerinden yönetilmesi gereklidir. Dolayısıyla, Query Cache ve Second Level Cache birlikte çalışarak, hem sorgu sonuçlarını hem de bu sonuçlardaki entity'leri önbellekleyerek uygulamanın performansını artırabilir.

Soru: Hibernate'de @OneToMany ve @ManyToOne ilişkilerinde cascade türlerinin kullanımı nasıldır?

Cevap: @OneToMany ve @ManyToOne ilişkilerinde cascade özelliği, ilişkili nesneler üzerinde yapılan işlemlerin (örneğin, kaydetme, güncelleme, silme) nasıl yönetileceğini belirler. Örneğin, bir Parent sınıfı Child sınıfıyla @OneToMany ilişkisi içindeyse ve cascade = CascadeType.ALL ayarlanmışsa, Parent nesnesi üzerinde yapılan bir işlem (kaydetme, güncelleme, silme) otomatik olarak Child nesnelerine de uygulanır. Bu, ilişkili nesneler arasındaki veri tutarlılığını kolayca yönetmek için kullanılır. Ancak, cascade türünün dikkatli seçilmesi gerekir, çünkü gereksiz yere geniş kapsamlı veri işlemlerine yol açabilir.

Soru: Hibernate'de N+1 sorgu problemi nedir ve nasıl çözülür?

Cevap: N+1 sorgu problemi, bir entity ve onun ilişkili nesnelerini yüklerken ortaya çıkan bir performans sorunudur. Örneğin, bir Parent entity'si ile ilişkili çok sayıda Child entity'sini yüklerken, ilk olarak Parent entity'si için bir sorgu çalıştırılır ve ardından her bir Child için ayrı ayrı sorgular çalıştırılır. Bu, toplamda 1 (parent için) + N (N child için) sorgu anlamına gelir ve özellikle N'nin büyük olduğu durumlarda ciddi bir performans düşüklüğüne yol açabilir.

Çözüm Yöntemleri:

Fetch Join Kullanımı: HQL veya JPQL sorgularında JOIN FETCH komutunu kullanarak ilişkili nesnelerin tek bir sorguda yüklenmesini sağlayabilirsiniz. Bu yöntem, ilişkili nesnelerin baştan yüklenmesi gerektiğinde etkili bir çözümdür.

Batch Fetching: Hibernate ayarlarında veya @BatchSize annotasyonu ile belirli bir sayıda ilişkili nesnenin gruplar halinde yüklenmesini sağlayabilirsiniz. Bu, veritabanına yapılan toplam sorgu sayısını azaltır.

Eager Loading: İlişkileri @OneToMany veya @ManyToOne annotasyonlarında fetch = FetchType.EAGER olarak ayarlayarak, ilişkili nesnelerin ana nesneyle birlikte otomatik olarak yüklenmesini sağlayabilirsiniz. Ancak, bu yöntem dikkatli kullanılmalıdır, çünkü gereksiz yere fazla veri yüklemeye ve diğer performans sorunlarına yol açabilir.

Second Level Cache Kullanımı: Hibernate'in Second Level Cache özelliğini etkinleştirerek sık erişilen verilerin önbellekte tutulmasını sağlayabilir ve böylece veritabanı sorgu sayısını azaltabilirsiniz.

N+1 sorgu problemi, veri tabanı sorgu performansını doğrudan etkileyen önemli bir konudur ve bu sorunu çözmek için uygun stratejinin seçilmesi, uygulamanın genel performansı üzerinde büyük bir fark yaratabilir. Sorunun çözümünde kullanılacak yöntem, uygulamanın ihtiyaçlarına ve veri erişim desenlerine göre belirlenmelidir.

N+1 sorununu çözmek için uygulanan stratejilerin yanı sıra, performansı etkileyebilecek diğer faktörler ve çözüm yöntemleri de dikkate alınmalıdır. İşte Hibernate'de performansı iyileştirmeye yönelik ek öneriler:

1. Sorgu Performansını İzleme ve Optimize Etme

SQL Sorgularının İzlenmesi: Hibernate tarafından üretilen SQL sorgularını izleyerek, gereksiz veya verimsiz sorguları tespit edebilirsiniz. Bu, genellikle log ayarlarını değiştirerek yapılabilir.

Sorgu Planlarını Analiz Etme: Veritabanının sorgu planlarını inceleyerek, index kullanımı ve join operasyonlarının optimizasyonu gibi iyileştirmeler yapabilirsiniz.

2. StatelessSession Kullanımı

StatelessSession: StatelessSession, Hibernate'in bir Session nesnesinin sağladığı tüm hizmetlerden bazılarını, özellikle birinci seviye önbelleği ve otomatik kirli veri algılama gibi özellikleri dışlayarak hafifletilmiş bir versiyonudur. Büyük miktarda veri okuma veya yazma işlemleri için StatelessSession kullanmak, hafıza kullanımını azaltabilir ve performansı artırabilir.

3. DDL Otomatik Oluşturma Kullanımını Sınırlama

Hibernate, uygulama başlatıldığında veritabanı şemasını otomatik olarak oluşturabilir veya güncelleyebilir. Ancak, bu özellik geliştirme aşamasında yararlı olmakla birlikte, üretim ortamında kullanımı önerilmez. Üretimde, şema değişikliklerinin kontrol altında ve manuel olarak yapılması daha güvenlidir.

4. İlişkisel Veri Modelinin Optimize Edilmesi

Veritabanı şemasının ve ilişkisel modelin optimizasyonu, sorgu performansı üzerinde doğrudan etkiye sahiptir. Gereksiz ilişkilerin kaldırılması, uygun indekslerin eklenmesi ve normalizasyon/denormalizasyon dengesinin gözetilmesi önemlidir.

5. İşlem Gruplaması ve Batch İşlemleri

Toplu işlemler (batch processing), ağ gecikmesini azaltmak ve veritabanı yükünü düşürmek için etkili bir yöntemdir. Hibernate, toplu ekleme, güncelleme veya silme işlemlerini gruplandırmak için batch boyutu ayarlarını destekler.

6. Connection Pooling

Veritabanı bağlantılarının yönetimi, uygulama performansı üzerinde büyük etkiye sahip olabilir. Bağlantı havuzu (connection pooling), bağlantıların yeniden kullanımını sağlayarak, bağlantı kurma ve kapatma maliyetlerini azaltır. Hibernate, c3p0 veya HikariCP gibi popüler bağlantı havuzu kütüphaneleriyle entegre olarak çalışabilir.

Hibernate kullanırken performansı optimize etmek, uygulamanın gereksinimlerine ve kullanım desenlerine bağlı olarak bir dizi stratejiyi içerir. Önerilen iyileştirmelerin uygulanması, sistemin ölçeklenebilirliğini ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde artırabilir. Her zaman uygulamanızı profilleyerek ve gözlemleyerek, hangi optimizasyon tekniklerinin sizin durumunuz için en etkili olduğunu belirleyin.