Jump to content

Blogs

Laravel'de Kullanıcı Domaini Route Etmek

Multi-Site yapılandırması yapacağımız Laravel projemize Route ayarlaması; // deneme.com herseyibul.com Route::domain('{user_domain}')->group(function() { Route::get('/', 'Tenant\EventController@home'); Route::get('/events', 'Tenant\EventController@index'); Route::get('/event/{event}', 'Tenant\EventController@show'); }); Larevel domain sadece subdomaini aldığından .com öncesi dizeleri size döndürür. Farklı bir uzantıda, .net gibi 404 hatasına yönlendirecektir. www.he

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Route

Satır Sayısı Sınırı(Line Clamp) - Tailwind

line-clamp sınıfı, Tailwind CSS'de çok satırlı metinleri belirli bir satır sayısında kesebilmenizi sağlar. Bu genellikle metinlerin çok uzun olması durumunda, metni belirli bir satır sayısında kesip "..." gibi bir işaret ile sonlandırmak için kullanılır. Özellikle kartlar, gönderiler veya liste öğeleri gibi yerlerde metinleri belirli bir uzunlukta göstermek istediğinizde kullanışlıdır. <div class="m-20 w-80"> <div class="line-clamp-3"> Lorem ipsum dolor sit amet, conse

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Temel İşlemler

Typography - Tailwind

Typography, metinleri düzenleme ve biçimlendirme sanatı ve bilimidir. Yazı tipleri (fontlar), yazı boyutları, satır aralıkları, yazı karakterleri ve metin düzenleri gibi unsurları içerir. Bir metin parçasının tipografik düzeni, okunabilirliği artırmak, estetik bir görünüm sağlamak ve metnin amacına uygun olarak iletişimi güçlendirmek için önemlidir. Tipografi, yazı tipleri ve bunların kullanımıyla ilgili tasarım ilkeleri ve kuralları içerir. Metinlerin görsel olarak düzenlenmesi, okuyucunun

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Temel İşlemler

Scrollbar Stil Değiştirme - Tailwind

app.css: @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; /* width */ ::-webkit-scrollbar { width: 10px; } /* Track */ ::-webkit-scrollbar-track { background: #f1f1f1; } /* Handle */ ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #888; border-radius: 5px; } /* Handle on hover */ ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555; }    

Laravel, Tailwind ve PrimeVue Kurulum

İlk önce bu makaledeki kurulum yapılır..  https://github.com/primefaces/primevue-tailwind/releases linkindeki son sürümdeki "primevue-tailwind-presets-*.*.*.zip" zip dosyası indirilerek kullanılacak preset klasörü ilgili Laravel resources/js içine konulur. (lara yada wind) tailwind.config.js: ... content: [ './vendor/laravel/framework/src/Illuminate/Pagination/resources/views/*.blade.php', './storage/framework/views/*.php', './resources/views/**/*.blade.php'

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Kurulum

Ribbon Banner Component - VUEJS

index.vue: <script setup> import RibbonBanner from "@/Components/RibbonBanner.vue"; </script> <template> <div class="min-h-screen bg-blue-800 p-8"> <div class="relative mx-auto bg-white rounded-xl shadow-xl aspect-square w-80"> <RibbonBanner size="medium" color="amber" position="top-right">Doğuhan ELMA</RibbonBanner> <RibbonBanner size="large" color="amber" position="top-left">Doğuhan ELMA</RibbonBanner&g

Laravel, Breeze, Inertia, Vue Kurulum

Laravel Kurulum: composer create-project laravel/laravel example-app Breeze Kurulum: composer require laravel/breeze --dev   Breeze Vue Yükleme: php artisan breeze:install vue   Yukardaki adımlar yapıldığında laravel içinde inertia vuejs yapılandırmasıda yapılacaktır..

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Kurulum

rotate - Tailwind

HTML: <div class="min-h-screen bg-blue-500 p-8"> <div class="relative mx-auto bg-white rounded-xl shadow-xl h-56 w-80"> <div class="bg-amber-100 w-32 h-32 absolute -top-2 -right-2"> <a class=" absolute bg-amber-300 block origin-bottom-right rotate-45 bottom-0 right-0">elmacademy.net</a> </div> </div> </div>   Açıklama: origin-bottom-right:  origin-bottom-right sınıfı, Tailwind CSS'in dönüşüm

Block - Tailwind

HTML: <div class="min-h-screen bg-blue-500 p-8"> <div class="relative mx-auto bg-white rounded-xl shadow-xl h-56 w-80"> <div class="bg-amber-100 w-32 h-32 absolute -top-2 -right-2"> <a class="bg-amber-300 block ">elmacademy.net</a> </div> </div> </div> Açıklama: Yukarıdaki örnekte, block sınıfı, elementin display: block; stilini uygular. Bu, elementin kendisinden sonra bir sonraki içeriğin yeni bir sat

Relative ve Absolute - Tailwind

HTML: <div class="min-h-screen bg-blue-500 p-8"> <div class="relative mx-auto bg-white rounded-xl shadow-xl h-56 w-80"> <div class="absolute bg-amber-300 w-32 h-32 -top-2 -right-2"></div> </div> </div>   Açıklama: Tailwind CSS'de "absolute" ve "relative", CSS'de pozisyon belirleme için kullanılan iki yaygın değerdir. Bu değerler, öğelerin yerini ve yerleşimini belirlemede kullanılır. Tailwind CSS, bu pozisyon değerlerini hızlı b

CSS Stripes - Tailwind Plugin

Kayan arkaplan animasyonu... HTML: <!doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <link href="./output.css" rel="stylesheet"> </head> <body> <div class="block grid grid-cols-2 w-[400px] m-8"> <div class="elm-stripes h-20 w-40 m-8"><span class="text-pink-800 font-bold">Default</span></div> <div class="elm-stripes

Split Background - Tailwind

HTML <!doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <link href="./output.css" rel="stylesheet"> </head> <body> <div class="grid min-h-screen place-items-center bg-cyan-500"> <div class="fixed inset-0 hidden elm-background-split min-[480px]:grid"> <div class="col-span-2 bg-cyan-600"></div> <div class="col-span-2

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Flexbox

F1 Skoru

F1 skoru, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir metrik olarak öne çıkar. Özellikle dengesiz sınıflandırma problemlerinde, yani sınıflar arasında örnek sayıları farklı olan durumlarda kullanışlıdır. F1 skoru, hassasiyet (precision) ve geri çağrı (recall) ölçümlerini birleştirir. F1 skoru şu şekilde hesaplanır: Hassasiyet (Precision): Hassasiyet, pozitif olarak tahmin edilen örneklerin gerçekten pozitif olma olasılığını ölçer. Aşağıdaki formülle hes

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nedir?

dLib Kütüphanesi

dlib, özellikle bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi uygulamaları için kullanılan, açık kaynaklı bir C++ kütüphanesidir. Aşağıda dlib'in temel özellikleri hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz: Görüntü İşleme: Yüz Tespiti: dlib, yüzleri algılamak ve izlemek için etkili bir yüz tespit sistemi içerir.   import dlib import cv2 # Dlib'in yüz detektörünü yükle detector = dlib.get_frontal_face_detector() # Görüntüyü yükle image = cv2.imread("Lenna.png") # Gri tonlamalıya dönüşt

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Kütüphaneler

Yerel İkili Model (LBP - Local Binary Pattern)

Yerel İkili Model (LBP), özellikle görüntü işleme ve desen tanıma alanında kullanılan bir özellik çıkarma yöntemidir. Local Binary Pattern, piksellerin etrafındaki komşuluk ilişkilerini kullanarak her bir piksel için bir özellik vektörü oluşturur. LBP, özellikle yüz tanıma, nesne tanıma, tekstür analizi ve benzeri uygulamalarda başarıyla kullanılan bir özellik çıkarma yöntemidir. İşte LBP'nin temel işleyişini anlatan birkaç ana nokta: Piksel İnceleme: LBP, bir görüntüdeki her piks

Korelasyon Matrisi

Korelasyon matrisi, genellikle istatistiksel analizlerde kullanılan bir matris türüdür. Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçen bir istatistiksel kavramdır. Korelasyon matrisi, bir veri setindeki her bir değişkenin diğer değişkenlerle olan ilişkisini gösteren bir matristir. Bu matris, korelasyon katsayılarını içerir. Korelasyon katsayıları, genellikle -1 ile 1 arasında bir değer alır. Bu değerler arasındaki anlam şu şekildedir: 1: Tam negatif korelasyon. İki değişken arasınd

Pandas Series(Sütün) Analizi

Bir sütünün değerlerine yönelik analiz yöntemleri: 1-) Bir sütünda kullanılan benzersiz değerler kümesi: df.cylinders.unique() Çıktı: array([8, 4, 6, 3, 5])   2-) Benzersiz değerlerin ne kadar tekrarlandığının tablosu: df.cylinders.value_counts() Çıktı: 4 199 8 103 6 83 3 4 5 3 Name: cylinders, dtype: int64   3-) Grafige dokme: import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,5)) sns.c

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

Pandas Veri Temizleme (Preprocessing)

1-) Dataframe hakkında genel bilgi: df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 398 entries, 0 to 397 Data columns (total 9 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 mpg 398 non-null float64 1 cylinders 398 non-null int64 2 displacement 398 non-null float64 3 horsepower 392 non-null float64 4 weight 398 non-null int64 5 acceleration 398 non-null floa

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Pandas

YSA - Bir Grup Veri (A Batch of Data)

Eğitim için sinir ağları verileri gruplar halinde alma eğilimindedir. Şu ana kadar örnek girdi verileri, özellik kümesi adı verilen çeşitli özelliklerin yalnızca bir örneğinden (veya gözleminden) oluşuyordu: inputs = [1, 2, 3, 2.5] Burada [1, 2, 3, 2.5] verileri bir şekilde anlamlı ve arzu ettiğimiz çıktıyı açıklayıcıdır.  Her sayının farklı bir sensörden gelen bir değer olarak aynı anda olduğunu düşünün. Bu değerlerin her biri bir özellik gözlem verisidir ve birlikte gözlem veya en yaygın

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nedir?

Tensör Nedir?

Tensör (Tensor): Bir tensör, çok boyutlu bir matematiksel nesnedir. İşlem görmüş verileri temsil etmek için kullanılır. Tek boyutlu bir tensör bir vektörü, iki boyutlu bir tensör bir matrisi, üç boyutlu bir tensör bir hacmi ve daha fazla boyutlu tensörler daha karmaşık veri yapılarını temsil edebilir. Yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarında, özellikle görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi alanlarda çok boyutlu verileri temsil etmek için sıkça kullanılır. Dizi (Array):

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nedir?

YSA - Bir Nöron Katmanı

Sinir ağları tipik olarak birden fazla nörondan oluşan katmanlara sahiptir. Katmanlar nöron gruplarından başka bir şey değildir. Bir katmandaki her nöron tam olarak aynı girdiyi alır; katmana verilen girdi (bu, eğitim verileri veya önceki katmanın çıktısı olabilir), ancak kendi ağırlık setini ve kendi önyargısını içerir ve kendi benzersiz yanıtını üretir. çıktı. Katmanın çıktısı, her nöron başına bir tane olmak üzere bu çıktıların her birinin bir kümesidir. Diyelim ki bir katmanda 3 nöron ve 4 g

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nasıl Yapılır?

YSA - Tek Bir Nöronun Kodlanması

Diyelim ki tek bir nöronumuz var ve bu nöronun üç girişi var. Çoğu durumda olduğu gibi, sinir ağlarında parametreleri başlattığınızda, ağımızda ağırlıklar rastgele başlatılacak ve önyargılar başlangıç için sıfır olarak ayarlanacaktır. Bunu neden yaptığımız daha sonra ortaya çıkacak. Girdi ya gerçek eğitim verileri ya da sinir ağındaki önceki katmandaki nöronların çıktıları olacaktır. Şimdilik giriş olarak başlamak üzere değerleri oluşturacağız: inputs = [1, 2, 3] Her girdinin kendisiyle il

Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA in Nasıl Yapılır?


×
×
  • Create New...