Python

Python'da tuple örnekleri şunlardır: 1. Basit tuple: Farklı sebze isimlerini içeren bir tuple örneği: `sebzeler = ("patlıcan", "brokoli", "havuç", "ıspanak")`. 2. Karışık veri türlerine sahip tuple: İçinde sayı, string ve liste bulunan bir tuple örneği: `ornek_tuple = (5, "Merhaba", [1, 2, 3], (a, b, c))`. 3. İç içe tuple: Başka bir tuple'ın içinde yer alan bir tuple örneği: `("elma", [18, 14, 16], (5, 10, 15))`. 4. Tuple birleştirme: `tuple1 = (1, 2, 3)` ve `tuple2 = (4, 5, 6)` tuple'larını birleştirerek yeni bir tuple oluşturma: `birlesik_tuple = tuple1 + tuple2`. 5. Tuple unpacking: Tuple içindeki öğeleri ayrı değişkenlere atama: `a, b, c = my_tuple`.

Not ortalaması hesaplamak için aşağıdaki programlar kullanılabilir: 1. C# Programlama Dili: Kullanıcıdan ders notlarını alarak ortalama hesaplayan basit C# uygulamaları mevcuttur. 2. Microsoft Excel: Excel'de SUM ve AVERAGE fonksiyonları kullanılarak notların ortalaması hesaplanabilir. 3. Python: Python'da da not ortalaması hesaplayan kodlar bulunmaktadır. 4. Online Hesaplama Araçları: ders-notu.hesaplama.net gibi web siteleri üzerinden de not ortalaması hesaplaması yapılabilir. 5. Mobil Uygulamalar: Not Ortalaması Hesaplama Aracı gibi Android uygulamaları da bu amaçla kullanılabilir.

Python kod girintisi 4 boşluk olmalıdır.

Tuple ve list arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mutability: Listeler (lists) mutable (değiştirilebilir) iken, tupleler (tuples) immutable (değiştirilemez)dir. - Listeler: Öğeler eklenebilir, çıkarılabilir veya değiştirilebilir. - Tupleler: Oluşturulduktan sonra içindeki öğeler değiştirilemez. 2. Performans: Tupleler, immutability sayesinde daha hızlı ve bellek açısından daha verimlidir. - Listeler: İşlemleri daha yavaştır. 3. Kullanım Amacı: - Listeler: Dinamik koleksiyonlar, kullanıcı girdileri veya değişen veriler için uygundur. - Tupleler: Sabit verilerin saklanması, koordinatlar, yapılandırmalar veya veri bütünlüğünün önemli olduğu durumlar için idealdir.

Python birçok alanda kullanılan çok yönlü bir programlama dilidir. Başlıca kullanım alanları: 1. Web Geliştirme: Django ve Flask gibi framework'ler ile modern, güvenli ve ölçeklenebilir web uygulamaları geliştirmek için kullanılır. 2. Veri Bilimi: Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi kütüphanelerle veri analizi, görselleştirme ve istatistiksel modelleme yapılır. 3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphaneler ile yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri geliştirilir. 4. Oyun Geliştirme: Basit ama güçlü kütüphaneleri sayesinde 2D oyunlar için uygun bir geliştirme ortamı sunar. 5. Otomasyon ve Script Yazımı: Dosya işlemleri, web scraping ve sistem bakımı gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılır. Ayrıca, bilim insanları, mühendisler, gazeteciler gibi farklı meslek grupları tarafından da tercih edilir.

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) için kullanılan yazılım dilleri arasında Visual Basic öne çıkmaktadır. Ayrıca, Python tabanlı açık kaynaklı yazılımlar da RPA için kullanılmaktadır.

Python için gerekli olan kütüphaneler, kullanım amacına göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı popüler Python kütüphaneleri: 1. NumPy: Bilimsel hesaplamalar ve matris işlemleri için temel kütüphane. 2. Pandas: Veri manipülasyonu ve analizi için kullanılır, DataFrame yapıları sunar. 3. SciPy: Bilimsel ve teknik hesaplamalar için kapsamlı kütüphane. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: - Scikit-learn: Makine öğrenimi algoritmaları için geniş bir yelpaze sunar. - TensorFlow: Google tarafından geliştirilen derin öğrenme kütüphanesi. - Keras: Kullanımı kolay bir derin öğrenme API'si, genellikle TensorFlow ile birlikte kullanılır. Web Geliştirme: - Django: Yüksek seviyeli web çerçevesi, hızlı ve güvenli web uygulamaları geliştirmek için kullanılır. - Flask: Hafif ve mikro web çerçevesi, küçük ve orta ölçekli projeler için uygun. Veri Görselleştirme: - Matplotlib: Temel grafik ve çizim kütüphanesi, çeşitli grafik türleri oluşturur. - Seaborn: Estetik açıdan hoş ve bilgilendirici grafikler oluşturmak için kullanılır. Diğer faydalı kütüphaneler arasında Requests (HTTP istekleri için) ve BeautifulSoup (web scraping için) da bulunmaktadır.

Tkinter ile özel tasarım yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Widgetlerin Renk ve Yazı Tipi Ayarları: `fg_color`, `text_color` ve `font` parametreleri kullanılarak widgetlerin rengi ve yazı tipi değiştirilebilir. Örnek: `button = ctk.CTkButton(app, text="Click Me", fg_color="#FF5733", text_color="white", font=("Arial", 20))`. 2. İkon Ekleme: `image` parametresi ile PIL kütüphanesi kullanılarak yüklenen bir ikon, bir butona eklenebilir. Örnek: `icon = ImageTk.PhotoImage(Image.open("icon.png")) button = ctk.CTkButton(app, text="Click Me", image=icon, compound="left")`. 3. Özel Widget Oluşturma: Mevcut Tkinter widgetlerini miras alarak yeni widgetler oluşturulabilir. Örnek: `class CustomButton(ctk.CTkButton): def __init__(self, master, kwargs): super().__init__(master, kwargs) self.configure(fg_color="#FF5733", text_color="white", font=("Arial", 16))`. 4. Düzen Yöneticileri: `pack`, `grid` ve `place` yöntemleri ile widgetlerin yerleşimi kontrol edilebilir. 5. Temalar: `set_appearance_mode` ve `set_default_color_theme` fonksiyonları ile farklı temalar uygulanabilir.

Return komutu farklı programlama dillerinde farklı işlevlere sahip olabilir: 1. Linux'ta: `return` komutu, bir kabuk fonksiyonundan çıkmak için kullanılır ve çıkış değeri belirtilirse, bu değer fonksiyonun çıkış kodu olarak basılır. 2. Python'da: `return` ifadesi, bir fonksiyonun sonucunu çağırıcı koda geri göndermek için kullanılır. Özetle, `return` komutu, bir işlemin sonucunu veya fonksiyonun yürütülmesini sonlandırmak ve değeri dışarı çıkarmak için kullanılır.

YOLO eğitim sonuçları, Python programlama dili kütüphaneleri kullanılarak OpenCV, NumPy ve SciPy gibi araçlarda saklanır. Ayrıca, YOLO Education Platform adlı yazılımda da eğitim sonuçları depolanabilir.

Klavyeden girilen değerler ile karenin ve dikdörtgenin alanını hesaplayıp büyük olanı ekrana yazan programın kodları: Karenin Alanı ve Çevresi: ```python kisaKenar = input("Kısa Kenarı giriniz : ") uzunKenar = input("Uzun Kenarı giriniz : ") cevre = (int(kisaKenar) + int(uzunKenar)) 2 alan = int(kisaKenar) int(uzunKenar) print("\nKarenin Çevresi : {0}".format(cevre)) print("\nKarenin Alanı : {0}".format(alan)) ``` Dikdörtgenin Alanı ve Çevresi: ```python uzun = int(input("Uzun Kenar: ")) kisa = int(input("Kısa Kenar: ")) cevre = 2 (kisa + uzun) alan = uzun kisa print("Çevre: ", cevre) print("Alan: ", alan) ``` Bu kodlar, kullanıcının girdiği değerlere göre karenin ve dikdörtgenin alanını ve çevresini hesaplayarak büyük olanı ekrana yazar.

Python öğrenmek genellikle diğer programlama dillerine göre daha kolay kabul edilir. Bunun birkaç nedeni vardır: Basit sözdizimi: Python'un sözdizimi, okunması ve anlaşılması kolaydır. Yüksek seviyeli dil: Geliştiricilerin daha az teknik detaya odaklanmasına ve daha çok problem çözmeye yoğunlaşmasına olanak tanır. Geniş kütüphane desteği: Python, birçok standart kütüphane ve üçüncü taraf kütüphane ile gelir. Topluluk ve kaynaklar: Çevrimiçi forumlar, kılavuzlar, video dersler ve etkileşimli öğrenme platformları gibi pek çok kaynak bulunmaktadır. Ancak, her yeni beceri gibi, Python öğrenmek de zaman ve pratik gerektirir.

Evet, Türkçe Python eğitimleri mevcuttur. Bazı platformlar ve kurslar şunlardır: 1. Udemy: Sıfırdan İleri Seviyeye Programlama, Python ile Sıfırdan İleri Seviyeye Programlama gibi Türkçe Python kursları sunmaktadır. 2. İstanbul İşletme Enstitüsü: Hanefi Çetinkaya tarafından verilen ve MEB onaylı sertifika sunan bir Python eğitimi sunmaktadır. 3. Vakademi: 100 saatten uzun bir Python eğitimi ve düzenli olarak indirime giren kurslar sunmaktadır. 4. BTK Akademi: Python Programlama Dili kursu, temel Python kavramlarını öğreten sertifikalı bir eğitimdir.

Python derin öğrenme kütüphaneleri arasında öne çıkanlar şunlardır: 1. TensorFlow: Google tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir makine öğrenimi ve derin öğrenme kütüphanesidir. 2. PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir kütüphanedir. 3. Keras: TensorFlow ve Theano gibi altta yatan kütüphaneleri kullanarak çalışan, yüksek seviyeli bir derin öğrenme kütüphanesidir. 4. Scikit-learn: Geniş bir makine öğrenimi araç setini içeren, açık kaynaklı bir kütüphanedir. 5. OpenCV: Bilgisayarlı görüş uygulamaları geliştirmek için kullanılan, görüntü işleme ve video analizi gibi görevler için tercih edilen bir kütüphanedir.

Evet, Python aynı zamanda bir programlama dilidir.

Lambda değeri iki farklı bağlamda hesaplanabilir: 1. Python'da Lambda Fonksiyonları: Lambda fonksiyonları, tek bir ifadeden oluşan ve belirli bir parametre kümesi için tek bir değer döndüren anonim fonksiyonlardır. Lambda fonksiyonunun hesaplanması için genel sözdizimi şöyledir: ```python lambda parametreler: ifade ``` Burada `parametreler` fonksiyonun alacağı argümanları, `ifade` ise hesaplandığında fonksiyonun dönüş değerini oluşturan Python ifadesini temsil eder. 2. Isı İletkenlik Katsayısı (λ): Bu değer, malzemenin ısıyı iletme yeteneğini tanımlar ve laboratuvar koşullarında, 1 kelvin sıcaklık farkında, 1 metre kalınlığındaki bir malzeme kesitinden geçen ısı miktarı hesaplanarak belirlenir.

Pyinstaller ile .py dosyasını .exe dosyasına dönüştürmek için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Pyinstaller'ı kurun: Komut istemini veya terminali açın ve `pip install pyinstaller` komutunu çalıştırarak Pyinstaller'ı yükleyin. 2. Python scriptinin bulunduğu dizine gidin: `cd` komutunu kullanarak Python scriptinizin bulunduğu dizine geçin. 3. Pyinstaller komutunu çalıştırın: Aşağıdaki komutu kullanarak Pyinstaller'ı çalıştırın: `pyinstaller --onefile your_script.py`. 4. Yürütülebilir dosyayı bulun: Pyinstaller işlemi tamamlandıktan sonra, `dist` dizininde aynı adı taşıyan .exe dosyasını bulacaksınız. Ek seçenekler: Pyinstaller, konsol penceresinin gizlenmesi, çıktı dizininin değiştirilmesi gibi çeşitli özelleştirme seçenekleri sunar.

Python projenizi web sitesi haline getirmek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Python Kurulumu: Python'un en son sürümünü indirip kurun. 2. Framework Seçimi: Projenizin gereksinimlerine göre Django veya Flask gibi bir web framework'ü seçin. 3. Sanal Ortam Oluşturma: Projeleriniz için bağımsız ortamlar oluşturmak amacıyla `venv` kullanın. 4. Gerekli Kütüphaneleri Yükleme: `pip` ile gerekli kütüphaneleri yükleyin (örneğin, `django` veya `flask`). 5. Proje ve Uygulama Başlatma: Seçtiğiniz framework'e göre proje ve uygulama başlatın. 6. Veritabanı Yapılandırma: `settings.py` dosyasında veritabanı ayarlarını yapın ve veri modellerinizi tanımlayın. 7. URL ve Görünümler: `urls.py` dosyasında URL yönlendirmelerini yapın ve `views.py` dosyasında görünümleri tanımlayın. 8. Şablonlar ve Statik Dosyalar: `templates` ve `static` dizinleri oluşturun, HTML şablonlarınızı render edin ve statik dosyaları ekleyin. 9. Kullanıcı Girişi ve Yetkilendirme: Kullanıcı kimlik doğrulama işlemlerini `Django`'nun dahili sistemi veya `Flask-Login` gibi kütüphaneler ile gerçekleştirin. 10. Uygulamayı Yayınlama: Uygulamanızı `Heroku`, `AWS` veya `DigitalOcean` gibi bir platformda yayınlayın. Bu adımlar, projenizin genel yapısını oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Daha derinlemesine bilgi ve özel gereksinimler için ilgili framework'lerin belgelerine başvurmanız önerilir.

ResNet kodu yazmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Gerekli kütüphaneleri import etmek: TensorFlow, Keras, NumPy ve diğer gerekli kütüphaneler. ```python import tensorflow from tensorflow.keras import Model, datasets, layers import numpy as np ``` 2. Veri yükleme ve ön işleme: CIFAR-10 gibi bir veri setini yüklemek ve işlemek. ```python (train_batches, validation_batches, test_batches) = preprocessed_dataset() ``` 3. Model yapısını oluşturmak: Temel blokları (ResidualBlocks) ve katmanları (Conv2D, Dense vb.) tanımlamak. ```python inputs, outputs = model_base((config.get("width"), config.get("height"), config.get("dim"))) model = Model(inputs, outputs, name=config.get("name")) ``` 4. Model başlatma ve derleme: Modelin kayıp fonksiyonu, optimizer ve metriklerle derlenmesi. ```python model.compile(loss=config.get("loss"), optimizer=config.get("optim"), metrics=config.get("optim_additional_metrics")) ``` 5. Model eğitimi: Eğitim ve doğrulama veri setlerini kullanarak modelin eğitilmesi. ```python trained_resnet = train_model(resnet, train_batches, validation_batches) ``` 6. Model değerlendirme: Eğitilen modelin test veri seti üzerinde değerlendirilmesi. ```python score = model.evaluate(test_batches, verbose=0) print(f'Test loss: {score[0]} / Test accuracy: {score ```

Python ve yapay zekaya giriş bootcamp'leri genellikle 4-6 hafta sürmektedir.