27 Eylül 2016 Salı

Problem Çözme Sırası

1-Problemi anlama (Understanding, Analyzing),
2-Bir çözüm yolu geliştirme (Designing),
3-Algoritma ve program yazma (Writing),
4-Tekrar tekrar test etme (Reviewing)


Problem Çözmeye Farklı Bir Bakış
 


Problemi Kim Çözecek?


Peki bu problemleri kim çözecek?

Teknolojiyi kullanayım dediniz ve problemi sisteme girerek çözüm bulmasını istediniz. Sistem sadece programcının kendisine söylediği şeyi nasıl yapacağını bilir. Verilen komutların dışına çıkmaz. Bundan dolayı programcı bilgisayara problemi nasıl çözeceğini bildirmelidir.

Bilgisayar, sadece programcının kendisine söylediği şeyi nasıl yapacağını bilir.
Bundan dolayı programcı bilgisayara problemi nasıl çözeceğini bildirmelidir.
Adımlar 1-Bilgisayara nasıl iş yaptıracak, nasıl iletişim kuracaksınız? 2-Bir “Program” ile. Bilgisayarlar program olmadan çalışmazlar. 3-Bilgisayarın dili makine dilidir. Onunla makine mantığı ile iletişim kurabiliriz. 4-Bu da Algoritma (talimat, rutin, reçete) ile olur.

Algoritma ve Problem Çözümü


İnsanlar yaşadığı çevreye uyum sağlama noktasında bir takım olumsuzluklar ve çatışmalar ile karşılaşacaktır.  Bu olumsuzluklar ve çatışmalar problem olarak değerlendirilir. İnsanların ortaya çıkan bu olumsuzluklar ve çatışmalarla yapacakları mücadeleye de problem çözme denir. Bazı belirli problem çözme stratejileri kullanarak doğru sayılabilecek veya çoğunluğun kabul edeceği çözümlere ulaşmak mümkündür.

İnsanlar sürekli düşünür ve problem çözerler. Birçok problem, az ya da hiç düşünülmeden çözülebilir.

Problem: Bugün evden çıkarken ne giymeliyim?

Çözüm: Bunun için muhtemelen pencereden dışarıya bakılır. Hava yağmurlu ise mevsime göre giyinmenin yanı sıra dışarıya çıkarken bir de şemsiye alınması gerekir. Hava güneşli ve sıcak ise daha ince giyinilerek dışarıya çıkılır. Böylece problemin çözümü kendiliğinden oluşturulan bir kararla sağlanır.

Yazılımda Karşılaşılan Problemlerin Kaynağı

Hatalı Gereksinim  Belirleme: Hatalı, eksik, tutarsız gereksinimleri belirle.
Eksik Tasarım: Yazılımın Temel tasarım hatalarını bul.
Uygulama Yanlışları: Kodlama, programlama hataları, kalitesiz programlama konularına dikkat et.
Yetersiz yazılım Testi: Eksik test, kötü doğrulama, hata ayıklama sorunlarına dikkat et.( Az yada yetersiz yazılım testti Yetersiz ve eksik testlerden kaçın.)
Destek Sistemleri noksanlığı: Zayıf programlama dilleri, hatalı derleyici ve debugger'ları kullanma.
Düzeltmeler: Yazılım geliştirme ya da bakım sırasında, bazı özellikleri geliştirmek isterken yapılan hatalar.(Düzeltmek için yapılan çalışmalarda yeni kusurların ortaya çıkması durumu.) 
Karmaşık Sistemler: Yazılım karmaşıklığını azaltmak için projeleri küçük bölümlere ayırarak karmaşıklığı azaltmaya çalış.

16 Mayıs 2016 Pazartesi

Street Fighter Oyunu ve Kodları

Uygulama C# ve XNA 4.0 kullanılarak geliştirilmiştir.
Uygulama Kodları : indirme adresi
Dosya Büyüklüğü 51.2Mb


25 Aralık 2015 Cuma

Need For Speed ilk Oyun (Bütün Kodları ile Birlikte)



C# ve Mono game ile geliştirilmiş Need For Speed oyunu.
Oyunun bütün kodlarına ve proje dosyasına aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.
Proje (Github sitesi) : https://github.com/jeff-1amstudios/OpenNFS1
Oyunun Kaynak Kodları (C#) : https://github.com/jeff-1amstud…/OpenNFS1/archive/master.zip

Koddan oyunu çalıştırmak için:
Bilgisayarınızda MonoGameSetup ve oalinst programları kurulu olmalıdır.

7 Kasım 2015 Cumartesi

Text Mining with R

# Init
libs <- c("tm", "plyr", "class")
lapply(libs,require, character.only= TRUE)
# Set Options
options(stringsAsFactors = FALSE)
#Set Parameters
candidates <- c("M","S")
pathname <- "C:/Data"
# Clean text
cleanCorpus <- function(corpus){
  corpus.tmp <- tm_map(corpus, removePunctuation)
  corpus.tmp <- tm_map(corpus.tmp,stripWhitespace)
  #corpus.tmp <- tm_map(corpus.tmp,tolower)
  corpus.tmo <- tm_map(corpus.tmp, PlainTextDocument)
  corpus.tmp <- tm_map(corpus.tmp,removeWords, stopwords("english"))
  return(corpus.tmp)
}
# Buildt TDM
gererateTDM <- function(cand,path){
  s.dir <-sprintf("%s/%s",path,cand)
  s.cor <-Corpus(DirSource(directory = s.dir, encoding= "Windows-1254"))
  s.cor.cl <- cleanCorpus(s.cor)
  s.tdm <- TermDocumentMatrix(s.cor.cl)
  s.tdm <- removeSparseTerms(s.tdm, 0.7)
  result <- list(name = cand, tdm = s.tdm)
}
tdm <- lapply(candidates,gererateTDM, path=pathname)
# Attach Name
bindCandidateToTDM <- function(tdm) {
  s.mat <- t(data.matrix(tdm[["tdm"]]))
  s.df <- as.data.frame(s.mat, stringAsFactors = FALSE)
  s.df <-cbind (s.df, rep(tdm[["name"]], nrow(s.df)))
  colnames(s.df)[ncol(s.df)] <- "targetCandiate"
  return(s.df)
  }
candTDM <- lapply(tdm, bindCandidateToTDM)
# Stack
tdm.stack <- do.call(rbind.fill, candTDM)
tdm.stack[is.na(tdm.stack)] <- 0
# Hold-Out
train.idx <- sample(nrow(tdm.stack), ceiling(nrow(tdm.stack) * 0.7))
test.idx <- (1:nrow(tdm.stack)) [- train.idx]
# Model - KNN
tdm.cand <- tdm.stack[, "targetCandiate"]
tdm.stack.nl <- tdm.stack [, !colnames(tdm.stack) %in% "targetCandiate"]
knn.pred <-knn(tdm.stack.nl[train.idx, ], tdm.stack.nl[test.idx, ], tdm.cand[train.idx])
# Accuracy
conf.mat <- table("Predictions" =knn.pred, Actual= tdm.cand[test.idx])
(accuracy <- sum(diag(conf.mat)) / length(test.idx)* 100)