Yeni Başlayanlar için Problem Çözme Becerileri Hatalardan Ders Çıkarma

admin Dün, 08:12 AM

Yeni Başlayanlar için Problem Çözme Becerileri Hatalardan Ders Çıkarma

Kodlama sadece sözdizimini (syntax) öğrenmekten ibaret değildir, aynı zamanda problem çözme sanatıdır. Bir problemi küçük parçalara ayırmayı, her bir parçayı çözmeyi ve sonra bu çözümleri birleştirmeyi öğrenin.

Hatalardan Ders Çıkarın

Kod yazarken hatalarla karşılaşmak kaçınılmazdır. Hatalarınızı anlamaya çalışın, internette araştırın (çoğu zaman hatanızla karşılaşan ilk kişi siz değilsinizdir!) ve çözümler üretin. Bu süreç, öğrenmenizin önemli bir parçasıdır.

Sabırlı Olun ve Vazgeçmeyin

Kodlama öğrenmek zaman ve çaba gerektirir. Bazen hayal kırıklığına uğrayabilirsiniz, ancak sabırlı olun ve vazgeçmeyin. Her küçük başarıyı kutlayın ve uzun vadeli hedeflerinize odaklanın.
Unutmayın, kodlama sürekli bir öğrenme sürecidir. Teknoloji sürekli değiştiği için kendinizi güncel tutmaya devam etmelisiniz. Şimdiden başarılar dilerim!

Yeni Başlayanlar İçin Kod Tavsiyeleri

Yorum Yok

Kodlamaya Başlayanlar için Pratik Yaparken Nelere Dikkat Etmelisiniz?

admin Dün, 08:09 AM

Kodlamaya Başlayanlar için Pratik Yaparken Nelere Dikkat Etmelisiniz?

Temel Kavramlara Hakim Olun: Değişkenler, döngüler, koşullu ifadeler ve fonksiyonlar gibi temel kavramları öğrenmeden karmaşık projelere geçmeyin.
Teknoloji Seçimi: Önce bir programlama diline odaklanın (Python, JavaScript veya Java yeni başlayanlar için idealdir) ve o dilde derinleşin.
Küçük Adımlarla İlerleyin: Karmaşık bir proje sizi bunaltabilir. Büyük projeleri küçük parçalara bölerek ilerleyin.
Kodunuzu Düzenli Tutun: Okunabilir ve düzenli kod yazmaya özen gösterin. Yorum satırları eklemek ve anlamlı değişken isimleri kullanmak iyi bir alışkanlıktır.
Geri Bildirim Alın: Yazdığınız kodları bir mentor veya deneyimli bir geliştiriciyle paylaşarak geri bildirim alın.

Örnek Pratik Planı

1. Hafta: Python’da temel sözdizimi (değişkenler, listeler, döngüler) öğrenin ve basit bir program yazın (örneğin, bir kelime sayacı).
2. Hafta: Koşullu ifadeler ve fonksiyonlarla çalışın. Bir taş-kağıt-makas oyunu yapın.
3. Hafta: Bir online platformda 5-10 kolay seviyede algoritma sorusu çözün.
4. Hafta: HTML ve CSS ile basit bir web sayfası oluşturun veya Python ile bir mini proje yapın (örneğin, bir not tutma uygulaması).

Yeni Başlayanlar İçin Kod Tavsiyeleri

Yorum Yok

Kodlamaya Yeni Başlayanlar için Nasıl Pratik Yapabilirsiniz?

admin Dün, 08:08 AM

Kodlamaya Yeni Başlayanlar için Nasıl Pratik Yapabilirsiniz?

Küçük Projelerle Başlayın:
- Basit bir hesap makinesi, to-do list uygulaması veya kişisel bir web sayfası gibi küçük projeler yapmayı deneyin.
- Örnek: Python ile bir sayı tahmin oyunu yazabilirsiniz.
Online Platformlarda Alıştırma Yapın:
- Kodlama Platformları: Codecademy, LeetCode, HackerRank, Codewars gibi platformlarda alıştırmalar yaparak becerilerinizi test edebilirsiniz.
- Proje Tabanlı Öğrenme: freeCodeCamp veya The Odin Project gibi platformlar, gerçek projeler üzerinden öğrenmenizi sağlar.
Günlük Kodlama Alışkanlığı Edinin:
- Her gün 30 dakika veya 1 saat ayırarak küçük bir problem çözün veya bir kod parçasını inceleyin.
- Örnek: Her gün bir algoritma sorusu çözmeyi hedefleyin.
Gerçek Hayattan İlham Alın:
- Günlük hayatınızdaki bir problemi çözmek için bir program yazmayı deneyin. Örneğin, bir bütçe takip uygulaması veya bir yemek tarifi veritabanı oluşturabilirsiniz.
Kod Okuyun ve Yazın:
- Açık kaynak projeleri inceleyin (örneğin, GitHub’daki projeler).
- Başkalarının kodlarını okuyarak farklı yaklaşımları öğrenin ve kendi kodunuzu yazarken uygulayın.
Hatalardan Korkmayın:
- Hata mesajlarını anlamaya çalışın ve bunları çözmek için araştırma yapın. Stack Overflow gibi platformlar bu konuda çok yardımcı olabilir.
Topluluklara Katılın:
- Yerel veya çevrimiçi kodlama topluluklarına katılın. Discord, Reddit veya X platformunda kodlama gruplarına üye olarak diğer geliştiricilerle bilgi paylaşımı yapabilirsiniz.
- Hackathonlara veya kodlama yarışmalarına katılarak hem eğlenin hem öğrenin.

Yeni Başlayanlar İçin Kod Tavsiyeleri

Yorum Yok

Bol Bol Pratik Yapın Kodlama

admin Dün, 08:07 AM

Bol Bol Pratik Yapın

Kodlama, bisiklete binmek gibidir; sadece okuyarak öğrenemezsiniz, pratik yapmanız gerekir. Öğrendiğiniz her yeni konuyu uygulamaya dökün. Bol bol kod yazın, hata yapmaktan korkmayın ve hatalarınızı düzeltmeyi öğrenin.

Neden Pratik Yapmalısınız?

Kavramları Pekiştirir: Kitaplardan veya videolardan öğrendiğiniz teorik bilgiler, ancak uyguladığınızda kalıcı hale gelir. Örneğin, döngüler veya fonksiyonlar gibi kavramlar, tekrar tekrar kullanıldığında daha iyi anlaşılır.
Problem Çözme Yeteneği Geliştirir: Kodlama, mantıksal düşünmeyi ve karmaşık problemleri çözmeyi gerektirir. Ne kadar çok pratik yaparsanız, algoritmik düşünme beceriniz o kadar gelişir.
Hata Yaparak Öğrenirsiniz: Kod yazarken hata yapmak kaçınılmazdır. Pratik yaparak hata ayıklama (debugging) becerilerinizi geliştirir ve sorunlara çözüm bulmayı öğrenirsiniz.
Kendinize Güven Kazanırsınız: Her tamamladığınız proje veya çözdüğünüz problem, kodlama konusundaki özgüveninizi artırır.
Gerçek Dünya Deneyimi: Pratik projeler, gerçek hayatta karşılaşabileceğiniz senaryolara sizi hazırlar ve iş dünyasında kullanılan teknolojilere aşina olmanızı sağlar.

Yeni Başlayanlar İçin Kod Tavsiyeleri

Yorum Yok

Küçük Başlayın ve Adım Adım İlerleyin

admin Dün, 07:45 AM

Küçük Başlayın ve Adım Adım İlerleyin

İlk başta karmaşık projelerden kaçının. Küçük, yönetilebilir projelerle başlayın. Örneğin, bir "Merhaba Dünya!" programı yazmak, basit bir hesap makinesi uygulaması yapmak veya bir web sayfasının düzenini değiştirmek gibi. Bu, temel kavramları anlamanıza ve moralinizi yüksek tutmanıza yardımcı olacaktır.

Yeni Başlayanlar İçin Kod Tavsiyeleri

Yorum Yok

Doğru Programlama Dilini Seçin

admin Dün, 07:44 AM

Doğru Programlama Dilini Seçin

Birçok programlama dili var ve her birinin farklı kullanım alanları mevcut. Yeni başlayanlar için genellikle aşağıdaki diller tavsiye edilir:

Python: Çok yönlü, okunması kolay ve geniş bir kullanım alanına sahip (web geliştirme, veri bilimi, yapay zeka).
JavaScript: Web geliştirmenin temelidir. İnteraktif web siteleri oluşturmak için vazgeçilmezdir.
HTML/CSS: Programlama dilleri olmasalar da web sitelerinin iskeletini ve stilini oluşturmak için gereklidirler. Web geliştirme ile ilgileniyorsanız bunlarla başlamak iyi bir fikirdir.

Siz kendinizi hangi kodlama türünde başarılı görürseniz onu kenara ayırmayın, bir çok kodlamaya yeni başlayanların yaptığı yanlış haraketlerden biridir. Herhangi birşey içinde geçerli size haz veren mutluluk veren bir şeyi yapmak kadar daha güzel ve doğru haraket yoktur. Başarılı olmanın sırrı burada gizli olduğunu unutmayın. Eksiğinizin peşinde koşup sıkılmanız sizi çabuk bıktırır.

Yeni Başlayanlar İçin Kod Tavsiyeleri

Yorum Yok

Dizilerle Çalışma ve Array_map

admin 06-11-2025, 06:43 PM

Dizilerle Çalışma ve Array_map

array_map

PHP, web uygulamaları geliştirirken veri işleme konusunda oldukça güçlüdür ve bu verilerin büyük bir kısmı genellikle diziler (arrays) şeklinde tutulur. Dizilerle çalışırken verileri dönüştürmek, filtrelemek veya belirli işlemlerden geçirmek sıkça karşılaşılan bir ihtiyaçtır. İşte burada devreye

array_map

fonksiyonu girer.

array_map

fonksiyonu, bir dizinin her bir elemanına bir geri çağırma (callback) fonksiyonu uygulayarak yeni bir dizi döndürür. Bu, özellikle karmaşık döngüler yazmak yerine daha temiz ve okunabilir kodlar oluşturmanızı sağlar.
Temel Kullanım
Önce basit bir örnekle başlayalım. Bir sayı dizisindeki her sayıyı ikiyle çarpalım:
PHP

<?php

// Sayı dizimiz

$sayilar = [1, 2, 3, 4, 5];

// Her sayıyı ikiyle çarpan anonim bir fonksiyon (callback)

$ikiyle_carp = function($sayi) {

    return $sayi * 2;

};

// array_map kullanarak her elemana fonksiyonu uygula

$iki_kat_sayilar = array_map($ikiyle_carp, $sayilar);

echo "Orjinal Sayılar: ";

print_r($sayilar);

echo "İki Katı Sayılar: ";

print_r($iki_kat_sayilar);

?>

Çıktı:

Orjinal Sayılar: Array

(

    [0] => 1

    [1] => 2

    [2] => 3

    [3] => 4

    [4] => 5

)

İki Katı Sayılar: Array

(

    [0] => 2

    [1] => 4

    [2] => 6

    [3] => 8

    [4] => 10

)

Bu örnekte,

$ikiyle_carp

adında anonim bir fonksiyon tanımladık ve

array_map

'e ilk parametre olarak verdik. İkinci parametre ise üzerinde işlem yapılacak dizimiz

$sayilar

. Sonuç olarak her elemanı dönüştürülmüş yeni bir dizi elde ettik.
Birden Fazla Diziyle Çalışma

array_map

'in güzel özelliklerinden biri de birden fazla diziyle aynı anda çalışabilmesidir. Callback fonksiyonunuz,

array_map

'e geçirdiğiniz her diziden birer eleman alacaktır.
PHP

<?php

$ilk_dizi = [10, 20, 30];

$ikinci_dizi = [1, 2, 3];

// İki dizinin elemanlarını toplayan fonksiyon

$toplama_fonksiyonu = function($deger1, $deger2) {

    return $deger1 + $deger2;

};

// array_map ile iki dizinin elemanlarını topla

$toplamlar = array_map($toplama_fonksiyonu, $ilk_dizi, $ikinci_dizi);

echo "Toplamlar: ";

print_r($toplamlar);

?>

Çıktı:

Toplamlar: Array

(

    [0] => 11

    [1] => 22

    [2] => 33

)

Karmaşık Dizilerde Kullanım (Nesne Dizisi Örneği)

array_map

'i genellikle veritabanından çektiğiniz veya bir API'den aldığınız nesne dizileri üzerinde de kullanabilirsiniz. Diyelim ki, kullanıcı nesnelerinden oluşan bir dizimiz var ve sadece kullanıcı adlarını almak istiyoruz:
PHP

<?php

class Kullanici {

    public $id;

    public $ad;

    public $email;

    public function __construct($id, $ad, $email) {

        $this->id = $id;

        $this->ad = $ad;

        $this->email = $email;

    }

}

$kullanicilar = [

    new Kullanici(1, "Ali Yılmaz", "ali@example.com"),

    new Kullanici(2, "Ayşe Demir", "ayse@example.com"),

    new Kullanici(3, "Mehmet Can", "mehmet@example.com"),

];

// Her kullanıcı nesnesinden sadece 'ad' özelliğini al

$kullanici_adlari = array_map(function($kullanici) {

    return $kullanici->ad;

}, $kullanicilar);

echo "Kullanıcı Adları: ";

print_r($kullanici_adlari);

?>

Çıktı:

Kullanıcı Adları: Array

(

    [0] => Ali Yılmaz

    [1] => Ayşe Demir

    [2] => Mehmet Can

)

Neden

array_map

Kullanmalıyız?

Okunabilirlik:

Kod:
foreach
döngüsüne göre daha kısa ve niyetinizi daha net belli eden bir yazım sunar.
Fonksiyonel Programlama: Veri dönüşümlerini daha fonksiyonel bir yaklaşımla yapmanızı sağlar.
Performans: Genellikle büyük dizilerde

Kod:
foreach
döngülerine kıyasla daha optimize çalışabilir, ancak bu durum kullanıma göre değişebilir.
Esneklik: Anonim fonksiyonlarla birlikte kullanıldığında çok esnek veri dönüşümleri yapmanıza olanak tanır.

PHP

Yorum Yok

DOCTYPE html Nasıl Kullanılır

admin 05-23-2025, 08:06 PM

Nasıl Kullanılır?

<!DOCTYPE html>

kullanımı oldukça basittir:
HTML

<!DOCTYPE html>

<html lang="tr">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

    <title>Sayfamın Başlığı</title>

    <link rel="stylesheet" href="style.css">

</head>

<body>

    <h1>Merhaba Dünya!</h1>

    <p>Bu bir örnek paragraftır.</p>

</body>

</html>

Gördüğünüz gibi, belgenin en üstünde,

<html>

etiketinden bile önce yer almalıdır. Bu, tarayıcının sayfayı okumaya başlamadan önce hangi modu kullanacağını bilmesini sağlar.

HTML

Yorum Yok

Yapay Zeka Kodlama Önizlemesi

KodlarTR 05-16-2025, 08:22 PM

Yapay Zeka Kodlama Önizlemesi

Yapay zeka (YZ) kodlama, insan zekasını taklit edebilen algoritmaların ve modellerin oluşturulması, eğitilmesi ve uygulanması sürecidir. Bu süreç, YZ sistemlerinin verilerden öğrenmesini, kararlar almasını ve karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar.

Yapay Zeka İçin Neden Kodlama Gerekli?
Kodlama, YZ'nin temelini oluşturur çünkü:

Algoritmaların Oluşturulması: YZ algoritmaları, belirli problemleri çözmek veya görevleri yerine getirmek için yazılan kodlardır.
Veri İşleme: YZ sistemleri, büyük miktarda veriyi işleyerek örüntüler ve ilişkiler bulur. Bu veri işleme adımları kod aracılığıyla gerçekleştirilir.
Model Eğitimi: Makine öğrenimi modelleri, veriler üzerinde eğitilerek belirli görevleri gerçekleştirmeyi öğrenir. Bu eğitim süreci de kodlama ile kontrol edilir.
Uygulama Geliştirme: Eğitilmiş YZ modelleri, çeşitli uygulamalara entegre edilerek gerçek dünya problemlerine çözümler sunar. Bu entegrasyon da kodlama becerisi gerektirir.

Yapay Zeka Kodlamasında Kullanılan Programlama Dilleri
Yapay zeka geliştirmede en sık kullanılan programlama dillerinden bazıları şunlardır:

Python: Basit söz dizimi, geniş kütüphane desteği (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn gibi) ve güçlü topluluğu sayesinde YZ ve makine öğrenimi projelerinde en popüler dildir.
Java: Büyük ölçekli ve karmaşık YZ sistemleri geliştirmek için uygun, taşınabilir ve güvenilir bir dildir.
R: İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme odaklıdır ve makine öğrenimi uygulamaları için çeşitli paketler sunar.
C++: Yüksek performans gerektiren YZ algoritmaları ve oyun YZ'si gibi gerçek zamanlı sistemler için idealdir.
JavaScript: Web tabanlı YZ uygulamaları geliştirmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır.
Scala: Büyük veri uygulamaları ve fonksiyonel programlama için uygun bir dildir.

Yapay Zeka Kodlama Araçları
Kod yazmayı kolaylaştıran ve geliştirici verimliliğini artıran çeşitli YZ destekli araçlar bulunmaktadır:

Kod Oluşturucular: ChatGPT, Gemini, GitHub Copilot, Codeium gibi araçlar, doğal dil girdilerinden veya mevcut kod bağlamından kod parçacıkları veya tam fonksiyonlar üretebilir.
Kod Tamamlama Araçları: Gemini ve diğer IDE (Entegre Geliştirme Ortamı) eklentileri, kod yazarken olası tamamlamalar önererek yazım hızını artırır.
Kod İnceleme ve Hata Ayıklama Araçları: Bazı YZ araçları, kodu otomatik olarak inceleyerek potansiyel hataları ve güvenlik açıklarını tespit edebilir.

Yapay Zeka Kodlama Örnekleri
Basit bir Python örneği olarak, iki sayıyı toplayan bir YZ uygulaması aşağıdaki gibi olabilir (ancak bu temel bir programlama örneğidir ve doğrudan karmaşık bir YZ algoritması değildir):
Python

def topla(sayi1, sayi2):

  """İki sayıyı toplar ve sonucu döndürür."""

  return sayi1 + sayi2

# Kullanıcıdan iki sayı al

num1 = float(input("İlk sayıyı girin: "))

num2 = float(input("İkinci sayıyı girin: "))

# Toplama işlemini yap ve sonucu yazdır

sonuc = topla(num1, num2)

print("Girilen sayıların toplamı:", sonuc)

Daha karmaşık YZ kodlama örnekleri, makine öğrenimi kütüphanelerini (örneğin scikit-learn) kullanarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi görevleri gerçekleştirmeyi içerebilir. Örneğin, basit bir doğrusal regresyon modeli Python ve scikit-learn ile şu şekilde oluşturulabilir:
Python

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import numpy as np

# Örnek veri

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# Doğrusal regresyon modelini oluştur

model = LinearRegression()

# Modeli eğit

model.fit(X, y)

# Yeni bir girdi için tahmin yap

yeni_x = np.array([[6]])

tahmin = model.predict(yeni_x)

print("Tahmin edilen değer:", tahmin)

Bu örnekler, YZ kodlamanın temel yapı taşlarını ve kullanılan araçları göstermektedir. Gerçek dünya YZ uygulamaları genellikle çok daha karmaşık algoritmalar ve büyük veri kümeleri içerir.

Yapay Zeka ve Kodlama

Yorum Yok

TensorFlow ile Nesne Tanıma (Önceden Eğitilmiş Model)

KodlarTR 05-16-2025, 08:17 PM

TensorFlow ile Nesne Tanıma (Önceden Eğitilmiş Model)

TensorFlow Hub'dan önceden eğitilmiş bir model kullanarak nesne tanıma yapabilirsiniz. Aşağıdaki örnek, bir görüntüdeki nesneleri tanır ve etiketler.
python

Kopyala

import tensorflow as tf

import tensorflow_hub as hub

import numpy as np

import cv2



# Modeli TensorFlow Hub'dan yükle (EfficientDet)

model = hub.load('https://tfhub.dev/tensorflow/efficientdet/d4/1')



# Görüntüyü oku ve hazırla

image = cv2.imread('nesne_resmi.jpg')

image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

image_tensor = tf.convert_to_tensor(image_rgb, dtype=tf.uint8)[tf.newaxis, ...]



# Modeli çalıştır

results = model(image_tensor)



# Sonuçları işle

boxes = results['detection_boxes'].numpy()[0]

scores = results['detection_scores'].numpy()[0]

classes = results['detection_classes'].numpy()[0].astype(int)



# Tespit edilen nesneleri çiz

for i in range(len(scores)):

    if scores[i] > 0.5:  # Güven skoru %50'den büyükse

        box = boxes[i]

        y1, x1, y2, x2 = (box * [image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1]]).astype(int)

        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

        cv2.putText(image, f'Class {classes[i]}: {scores[i]:.2f}', (x1, y1-10),

                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)



# Sonucu göster

cv2.imshow('Nesne Tespiti', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Gereksinimler:

pip install tensorflow tensorflow-hub opencv-python
nesne_resmi.jpg adında bir görüntü dosyası.
Bu kod, EfficientDet modelini kullanarak görüntüdeki nesneleri tespit eder ve etiketler.

Kodla Görüntü Tanıma Örnekleri

Yorum Yok

Hoşgeldin, Ziyaretçi

Forumda Ara

Forum İstatistikleri

Toplam Üyeler 6

Son Üye Seso Başkan

Toplam Konular 43

Toplam Yorumlar 45

Detaylı İstatistikler

Kimler Çevrimiçi

Şu anda 1 aktif kullanıcı var.

(0 Üye - 1 Ziyaretçi)

Yeni Başlayanlar için Problem Çözme Becerileri Hatalardan Ders Çıkarma

Kodlamaya Başlayanlar için Pratik Yaparken Nelere Dikkat Etmelisiniz?

Kodlamaya Yeni Başlayanlar için Nasıl Pratik Yapabilirsiniz?

Bol Bol Pratik Yapın Kodlama

Küçük Başlayın ve Adım Adım İlerleyin

Doğru Programlama Dilini Seçin

Dizilerle Çalışma ve Array_map

DOCTYPE html Nasıl Kullanılır

Yapay Zeka Kodlama Önizlemesi

TensorFlow ile Nesne Tanıma (Önceden Eğitilmiş Model)

Hoşgeldin, Ziyaretçi

Forumda Ara

Forum İstatistikleri

Kimler Çevrimiçi

Son Yazılanlar

Yeni Başlayanlar için Pro...

Kodlamaya Başlayanlar içi...

Kodlamaya Yeni Başlayanla...

Bol Bol Pratik Yapın Kodl...

Küçük Başlayın ve Adım Ad...

Doğru Programlama Dilini ...

Dizilerle Çalışma ve Arra...

DOCTYPE html Nasıl Kullan...

Yapay Zeka Kodlama Önizle...

TensorFlow ile Nesne Tanı...