VeriTürleri

Float, "kayan nokta" için kısaltılmış bir terim olup, bilgisayardaki programlamada ondalık basamaklarla sayısal değerleri tanımlamak için kullanılan derleyicide yerleşik temel bir veri türüdür. Float veri türü, yaklaşık olarak 1,5 x 10^-45 ile 3,4 x 10^38 arasında değişen değerleri, yedilik bir hassasiyetle temsil edebilir. Float değişkenleri 32 bitlik (4 byte) gerçek sayı depolarlar. Float veri türünün kullanım alanlarından bazıları şunlardır: hesaplamalar; karmaşık işlemler. Float, yalnızca ondalık noktadan sonra değil, toplamda en fazla yedi basamak içerebilir.

Null ve nullable arasındaki temel fark, nullable veri tipinin değişkenlere veya nesnelere boş değer atanmasına olanak tanımasıdır. Null. Nullable. Bazı programlama dillerinde null ve nullable terimleri birbirinin yerine kullanılabilirken, bazı durumlarda farklı anlamlar taşıyabilir. Ayrıca, nullable bir değişkene null değeri atandığında bazı programlama dillerinde çalışma zamanı hatası oluşur.

İki kategorik değişkenli veriler, iki farklı kategoride sınıflandırılabilen ve birbirleriyle ilişkisi incelenebilen verilerdir. Bazı örnekler: Cinsiyet ve meslek: Erkek, kadın gibi cinsiyet değerleri ve doktor, hemşire, veri giriş gibi meslek grupları. Eğitim durumu ve gelir durumu: İlk, orta, lise gibi eğitim seviyeleri ve düşük, orta, yüksek gibi gelir grupları. Hastalık evresi ve tedavi yöntemi: Hafif, orta, ağır gibi hastalık evreleri ve ilaç, cerrahi müdahale gibi tedavi yöntemleri. Kategorik veriler, nominal ve sıralı olarak iki ana kategoriye ayrılır.

Int (tam sayı) ve float (ondalıklı sayı) veri tipleri arasındaki temel farklar şunlardır: Temsil: Int, ondalık kısmı olmayan tam sayıları temsil eder. Hassasiyet: Int, kesin hassasiyete sahipken, float sınırlı hassasiyete sahiptir. Aralık: Float, ondalıklı sayılar nedeniyle daha geniş bir aralıkta değer saklayabilirken, int daha büyük bir aralık sunar. Bellek Kullanımı: Int, daha az bellek kullanırken, float daha fazla bellek gerektirir. Matematiksel İşlemler: Int ile toplama, çıkarma ve çarpma gibi temel matematiksel işlemler yapılabilirken, float ile bölme, trigonometrik fonksiyonlar ve logaritma gibi daha karmaşık işlemler yapılabilir. Kullanım Alanları: Int: Sayma, indeksleme veya yalnızca tam sayıların kullanılabildiği miktarları saklama gibi durumlarda kullanılır. Float: Ondalıklı sayılar veya yüksek hassasiyet gerektiren ölçümler, ondalıklı değerlerle yapılan hesaplamalar ve bilimsel hesaplamalar gibi durumlarda kullanılır.

Evet, "sicim" ve "string" aynı şeyi ifade eder. Sicim teorisi (string theory), parçacık fiziğinde, kuantum mekaniği ile Einstein’in genel görelilik kuramını birleştiren bir teori olarak tanımlanır.

String iç çamaşırının tercih edilme nedenleri: Estetik görünüm: İnce yapısı ve zarif tasarımı sayesinde kadınları daha çekici hissettirir. Pratik kullanım: Dar veya vücudu saran kıyafetler altında iz belli etmemesi ve düzgün bir görünüm sağlaması nedeniyle iş ortamında veya özel etkinliklerde tercih edilir. Rahatlık: Özellikle pamuklu modelleri, cildin nefes almasını sağlar ve gün boyu rahatlık sunar. Sağlık: Daha az kumaş içerdiği için terlemeyi azaltır ve genital bölgenin havalandırmasını sağlar, bu da cilt tahrişini ve genital sağlık sorunlarını önler. Özgüven: Vücudu saran yapısıyla daha pürüzsüz bir silüet oluşturarak kullanıcının özgüvenini artırır. Ayrıca, string iç çamaşırları moda ve stil ifadesi olarak da görülebilir ve farklı renk ve desen seçenekleriyle kişisel tarzı yansıtma imkanı sunar.

Bazı MIME türleri: application: İkili veri dosyaları. image: Resim ve grafik verileri. model: 3D model verileri. text: Metin dosyaları. video: Video dosyaları. Bazı MIME türü örnekleri: application/octet-stream: Bilinmeyen ikili dosyalar. image/jpeg: JPEG görüntüler. text/plain: Düz metin dosyaları. video/mp4: MP4 videolar. MIME türleri, dosya uzantısından ziyade dosya içeriğine göre tanımlanır ve web tarayıcıları ile e-posta istemcilerinin dosyaları doğru şekilde işlemesini sağlar.

İçerik analizinde kullanılan veriler, metin, görsel, video, ses gibi çeşitli unsurları içerebilir. İçerik analizinde kullanılan bazı veri türleri: Yazılı metinler. Görsel ve video içerikler. Ses kayıtları. Dijital veriler. İçerik analizi, verilerin niteliğine göre nicel veya nitel olarak yapılabilir.

Bir dizeyi (string) sayıya (integer) dönüştürmek için farklı programlama dillerinde çeşitli yöntemler bulunmaktadır. İşte bazı örnekler: C#: `int.Parse("11")` veya `int.TryParse("11", out number)` yöntemleri kullanılabilir. C: `atoi()` fonksiyonu, dizeyi sayıya dönüştürür. JavaScript: `parseInt("1000", 10)` veya `+"1000"` yöntemleri uygundur. Java: `Integer.parseInt("25")` veya `Integer.valueOf("25")` yöntemleri tercih edilebilir. Dönüştürme sırasında, dizenin yalnızca sayıları içermesi ve başında veya sonunda boşluk bulunmaması gerekir.

CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) veri türleri iki ana kategoriye ayrılır: 1. Konumsal (Spatial) Veriler: Bir nesnenin belirli bir coğrafi konumunu tanımlar ve iki ana türü vardır: Vektör Veriler: Coğrafi nesneleri noktalar, çizgiler ve çokgenler olarak temsil eder. Raster Veriler: Coğrafi alanları kare hücrelerden oluşan bir ızgara şeklinde temsil eder. 2. Öznitelik (Attribute) Veriler: Konumsal verilerle ilişkili ayrıntılı bilgi sağlar: Adlar ve kimlik bilgileri; Demografik bilgiler; Fiziksel özellikler; Altyapı bilgileri. CBS verileri ayrıca şu kaynaklardan elde edilir: uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları; GPS verileri; coğrafi anketler ve saha çalışmaları; coğrafi veri tabanları ve kaynakları; sensörler ve IoT cihazları.

C dilinde temel ve türetilmiş olmak üzere iki ana kategoride birçok veri türü bulunmaktadır. Temel veri türleri: int: Tamsayılar. float: Ondalıklı sayılar (tek duyarlıklı). double: Ondalıklı sayılar (çift duyarlıklı). char: Karakterler. void: Tamamlanmamış tür. bool: Doğru/yanlış (true/false). enum: Numaralandırılmış türler. Türetilmiş veri türleri: Array (dizi türü). Pointer (işaretçi tipi). Structure (yapı tipi). Union (union tipi). Function (fonksiyon tipi). Atomic (atom tipi). Ayrıca, C dilinde soyut veri türleri de bulunmaktadır.

Str ve string arasındaki temel farklar şunlardır: String, C# ve Rust gibi dillerde değişmez (immutable) bir veri türüdür. &str, string dilimine (slice) işaret eden, belleği yönetilmeyen (borrowed) bir referans türüdür. Kullanım alanları: String, yeni bir string oluşturmak veya değiştirmek gerektiğinde kullanılır. &str, mevcut string dilimleriyle çalışmak, sahiplik almadan iletmek veya başka bir veri yapısında referans vermek için kullanılır.

Nominal veriler, verilerin niceliksel bir değer atamadan sınıflandırılabildiği en temel ölçüm türüdür. Oran verileri, mutlak sıfır noktasına, eşit aralıklara ve anlamlı bir sıraya sahip olan en gelişmiş ve karmaşık ölçüm düzeyidir. Özetle: - Nominal veriler: Sınıflandırma, etiketleme (örneğin, cinsiyet, saç rengi). - Oran verileri: Mutlak sıfır noktası, eşit aralıklar, tüm matematiksel işlemler (örneğin, ağırlık, mesafe).

Tablo oluştururken kullanılan veri türleri, kullanılan veritabanı yönetim sistemine göre değişiklik gösterebilir. MySQL ve PostgreSQL gibi sistemlerde kullanılan bazı veri türleri: Dize (String) Veri Türleri: CHAR(boyut); VARCHAR(boyut); BINARY(boyut); VARBINARY(boyut); TINYBLOB; TEXT(boyut); BLOB(boyut); ENUM(val_1, val_2, val_3, ...); SET(val_1, val_2, val_3, ...). Sayısal Veri Türleri: BIT(boyut); SMALLINT; TINYINT; MEDIUMINT; BIGINT; DECIMAL; NUMERIC; FLOAT; DOUBLE. Tarih ve Zaman Veri Türleri: DATE; DATETIME; TIME; YEAR. Microsoft Access'te kullanılan bazı veri türleri: Text; Memo; Byte; Integer; Long. Tablo oluştururken veri türü, her sütunda ne tür verilerin bulunacağını belirlemek için kullanılır.

64-bit sistemlerde float veri tipinin çalışmama nedeni, derleyicinin varsayılan olarak SSE (Streaming SIMD Extensions) yerine MMX/x87 (Floating-Point Unit - FPU) kayıtlarını kullanması olabilir. SSE, daha fazla kayıt ve tutarlılık sunarken, FPU 80-bit ara değerler kullanabilir. Ayrıca, 64-bit sistemlerde kernel modu kodunun MMX/x87 kayıtlarına erişimi yoktur ve bu kayıtlar kullanılmadan önce KeSaveExtendedProcessorState ile kaydedilmeli, işlem bittikten sonra ise KeRestoreExtendedProcessorState ile geri yüklenmelidir. Derleyici seçenekleri ve platform farklılıkları nedeniyle, 64-bit sistemlerde float işlemlerinin çalışmama nedenini kesin olarak belirlemek için daha fazla bilgiye ihtiyaç vardır.

Veri örnekleri çeşitli türlerde olabilir: Karakter veri tipi: 'A', '9', '@' gibi tek harf, rakam veya semboller. Sayısal veri tipi: 10, -3, 3.14, 7.5 gibi tam ve ondalıklı sayılar. Özel veri tipi: Doğum tarihi (01.01.2025), kimlik numarası, fatura ödeme tarihi gibi bilgiler. Karakter dizisi (string) veri tipi: Öğrenci adı ("Ahmet Yılmaz"), ders adı ("Bilişim Teknolojileri"), adres ("İstanbul, Türkiye"). Kişisel veri: Tam ad, TC kimlik numarası, e-posta adresi, telefon numarası, IP adresi. Ayrıca, SQL veri tiplerine örnek olarak TEXT, BLOB, ENUM, DATETIME, TIME, YEAR gibi türler de verilebilir.

Evet, kümeye dönüştürülen liste tekrar listeye çevrilebilir. Bir listeyi kümeye dönüştürmek için `set()` fonksiyonu kullanılır. Örneğin, `isimler=['Lee', 'Mike', 'Jamie', 'Mike', 'Sarah']` listesi şu şekilde kümeye dönüştürülür: ```python uniquenames=set(isimler) ``` Aynı liste, kümeden listeye şu şekilde dönüştürülür: ```python big_set={1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 11, 12, 14, 15, 17} big_list=list(big_set) ```

Convert.ToInt32 ve Int32.Parse arasındaki temel farklar şunlardır: Convert.ToInt32: Herhangi bir IConvertible sınıfı nesnesini kabul eder. Argüman boş olduğunda ArgumentNullException hatası yerine 0 değerini döndürür. Nesne geçersiz bir değer içeriyorsa FormatException hatası verir. Değer, MinValue'den küçük veya MaxValue'den büyükse OverflowException hatası verir. Int32.Parse: Sadece string tipindeki değerleri işler. Argüman boş olduğunda ArgumentNullException hatası verir. Değer geçersizse FormatException hatası verir. Değer, MinValue'den küçük veya MaxValue'den büyükse OverflowException hatası verir. Int32.TryParse ise kullanıcıdan gelen verilerin geçersiz olması durumunda hataları kendisi yönetir ve daha esnek bir kullanım sağlar.

Derin öğrenme, çeşitli veri türleri için uygundur, bunlar arasında: Resim verisi; Video verisi; Ses verisi; Metin verisi; İstatistiksel veri; Coğrafi veri; Kullanıcı verisi; Finansal veri; Sağlık verisi. Derin öğrenme modelleri, bu veri türlerini analiz ederek karmaşık kalıpları tanır ve çeşitli görevleri yerine getirir.

SQL'deki en büyük veri tipi, kullanılan SQL Server sürümüne ve veri türüne bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Bazı büyük veri tipleri: Bigint: -9.223.372.036.854.775.808 ile 9.223.372.036.854.775.807 arasındaki tam sayıları saklar. LONGBLOB: 4.294.967.295 bayta kadar veri tutar. Nvarchar(MAX): 536.870.912 karaktere kadar veri saklar. Text: 2 gigabyte (1.073.741.824 karakter) veri saklar. SQL Server 2008 ve sonraki sürümlerde, iş gereksinimlerinin tarih ve saat, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle çalışması için tasarlanmış yeni veri türleri de bulunmaktadır.