hesabın var mı? giriş yap

  • araştırma görevlisi olduğu andan itibaren;

    a) danışman hocasının kadrolu kölesidir. bina içi, binalar arası hatta kampüs dışı, araştırma görevlisi oluşuyla ilgili/ilgisiz her tür ayak işine koşturmakla mükelleftir.

    b) tez izleme komitesindeki diğer hocaların da emir eridir. danışman hocasının yüklediği kadar olmasa da, onların "rica ettiği" her tür işi seve isteye yapmak, sağa sola gitmek zorundadır.

    c) bölümdeki diğer hocalar da denk getirebildikleri anlarda ona iş yüklemekte beis görmeyeceklerdir. zira ülkedeki en güçlü dokunulmazlık profesörlere verilmiştir ve zavallı genç akademisyenimizin tüm kariyeri bu hocaların çoğunluğunu oluşturacağı veya etki altına alacağı jürilere bağlıdır.

    d) hocalar genelde bilirkişilik, ödenekli projeler, danışmanlıklar gibi, asli görevleri olan eğitim/öğretimden çok daha mühim(!) işler peşinde olduklarından, derslere girmekte pek de istekli olmayacaklar ve araştırma görevlimize "hadi sen gir de bugün bir uygulama yapın" falan diyeceklerdir. sınav zamanları gelince de hocalar sınıfa, amfiye 5-10 dakika uğrar, kalan 1 hatta bazen 2 saat boyunca ise araştırma görevlileri ayakta sınavı takip ederler.

    ezcümle; akademik hayatında, iç mekan - dış mekan ayrımı olmaksızın, yaya olarak en fazla kilometreyi araştırma görevlisi olduğu süre boyunca kat edeceği, en çok ayakta kalacağı süre de bu döneme denk geleceği için dayanıklı ve rahat bir ayakkabı seçmek zorundadırlar.

    ne yapaydı? makosen mi giyeydi?

  • önce bir girizgah yapayım annemle babam ayrı. babam ankara, ben istanbul'dayım binyıllardır. hayatımla ilgilenmez kendisi, ayda bir belki arar falan. öyle enteresan bir adam. diyalog telefonda geçiyor.
    babam arar.

    ben - efeem baba
    babam - sen ek$i sözlük'te yazar mısın???!!! ( bağırarak)
    ben - eveeeöt?
    babam - benim neden haberim yok??! nickin ne?
    ben - betty puf puf
    babam - o ne biçim nick öyle, karı gibi?!
    ben - !!!

    adam 30 yıldır bir oğlu olduğunu sanıyormuş meğer. keşke uyandırmasaydım, mutluydu öyle :/

  • sözcü gazetesinde yer alan habere göre, almanya’da alman vatandaşı olduktan sonra izinsiz şekilde türk vatandaşlığını geri alan türklere kötü haber geldi. 2000 yılından sonra yeniden türk vatandaşlığına geçtiği tespit edilen türk kökenlilerin alman vatandaşlığı iptal ediliyor. habere göre kuzey ren vestfalya vatandaşlık dairesi, bu durumda olanlara mektup göndererek iptal kararını bildirdi.

    iptal kararı ile ilgili gönderilen mektupta, bilgilerin türkiye’den alındığı belirtiliyor. habere göre isimler ysk’nın türkiye’deki partilere ilettiği listelerden elde edildi.

    açıkça ifade edeyim ki, hiç üzülmedim. adamlar sahtekarlık yapmış. hem alman parasını alayım hem de türkiye vatandaşı olarak oy kullanayım, rahatça girip çıkayım. yok öyle yağma! affeder mi elin almanı?

    gelsinler o çok hasret kaldıkları türkiye'de yaşasınlar.

    kaynak
    kaynak

    edit; haberin sahte olduğu söyleniyor ama değil. 14 temmuz salı günkü sözcü'nün ilk sayfasında var.

  • haber

    elektrik dağıtım şirketlerine pandemi döneminde yaşadıkları zorluklar nedeniyle yaklaşık 3 milyar lira yardım yapılacak. yapılan yardım elektrik faturalarına yansıyacak.

    devletimiz halk hariç herkese yardım ediyor maşallah. tamam halkına yardım edemiyorsun da neden cezalandırıyorsun?

  • biri bana soruyor "onun yazımı böyle değil miydi?" diye. tdk'nın doğru kabul ettiği yazıma link vericem. link sadece tek kullanımlık. biriyle paylaşınca arama sayfasına geri dönüyor. o yüzden insanları kelimelerin doğru yazımları konusunda bilgilendiremiyorum.

    açıkçası tdk'nın "aman kelimelere direkt link verilmesin" diye üstüne titrediği bu konuyla hedeflediği şey ne acayip merak ediyorum. çok uzun zamandır da böyle bu arada. hatta ekşi sözlük'ün araştır kısmında tdk olmamasının sebebi de bu. şimdi iyice geliştirmişler sistemi.

    uygulanan tedbirin "gelsin herkes efendi gibi baştan aramasını yapsın, biraz eli klavyeye değsin" diye bir çaba dışında makul bir gerekçesi de yok. hatta kimbilir belki "online'a çok alışmasınlar biraz sözlük satın alsınlar" gibi bir zihniyet bile olabilir. bu iki zihniyet arasında çok mesafe yok çünkü.

    bu konuyu yöneticilerden birine ileteyim diye siteye baktım. yöneticilerin isim ve fotoğrafları var ama e-mail adresleri yok. yani ankara'da etrafa bir sürü "bu adamı gördünüz mü?" diye ilan yapıştırıp o fotoğrafları mı kullanıcaz? adamların tipinin neye benzediğinden bana ne? iletişim konusundaki tek imkan bilgi edinme hakkı kanunu çerçevesinde onda da belli kriterler kıstaslar var.

    resmen tdk'dan faydalanmaya çalışmaktan yoruldum.

    hani birileri çıkıp "yeaa dilimiz çok yozlaştı" falan derse sebepleri konusunda kayıt mahiyetinde dursun diye buraya yazıyorum.

    edit: birden fazla kişi tdk'nın tanımlarına erişim için url şablonu iletti. bir yolu varmış. biri konuyu "joomla kullanıyorlar, konudan anlamadıklarındandır muhtemelen" dedi. doğru olabilir. ama bu araştırma ve geliştirme kurumunuın teknik yetersizliği, yol açtığı sıkıntılara bir bahane olur mu? olmaz.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    size güveniyorum.

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