PostgreSQL'in İç Yapısını Anlamak
PostgreSQL'in nasıl çalıştığını merak ettiysen, veritabanı motorunun iç mekanizmalarını derinlemesine anlatan bir kaynak var: The Internals of PostgreSQL.
Son günlerde en çok ilgi gören, en çok etkileşim alan gönderiler
PostgreSQL'in nasıl çalıştığını merak ettiysen, veritabanı motorunun iç mekanizmalarını derinlemesine anlatan bir kaynak var: The Internals of PostgreSQL.
Microsoft Threat Intelligence, sahte indirme sitelerinin kullanıcıları kandırmak için trojanlaştırılmış Inno kurulucularını kullandığı bir kampanyayı izliyor.
MongoDB, AI geliştirme araçlarının veritabanına bağlanmasını kolaylaştıran yeni bir özellik duyurdu: Atlas App Connections.
ArXiv'de yayımlanan "The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer" adlı çalışma, generatif yapay zekanın temelini oluşturan matematiksel kavramları sezgisel bir yaklaşımla
Mandiant güvenlik denetimlerinde sıkça rastlanan bir sorun: halka açık serverless uygulamalar hiç kimlik doğrulama mekanizması olmadan çalışıyor.
Araştırmacılar, şifreleme sistemlerinin gerçek güvenliğini ölçmek için derin sinir ağlarını (DNN) kullanmaya başladı. Yöntem basit ama etkili: bir yapay zeka modeline şifreli metinler gösterip, bunların
Yazılım geliştirme zincirinin güvenliği yeniden tanımlanıyor. Son dönemdeki saldırı kampanyaları, tehdit aktörlerin artık kod yazarken değil, yazılımı üretime taşıyan sistemi doğrudan hedef aldığını
Async/await, uzun süreli işlemleri engellemeden çalıştırmayı sağlar. Ancak yanlış kullanımda deadlock, exception kayıpları ve thread pool tıkanıklığı gibi sorunlar ortaya çıkar. en sık rastlanan tuzaklar ve
State yönetimi, çapraz platform uygulamalarının kalbi. Provider ve Riverpod ikisi de Flutter ekosisteminde yaygın, ancak felsefesi ve kullanımı farklı.
String birleştirme C# uygulamalarında sık kullanılır ama yanlış yöntem seçersen performans düşer. String interpolation ($"...
Android geliştirme topluluğu Hilt'i sanki bir mucize ilaç gibi sunuyor. Evet, Google'ın resmi DI kütüphanesi, evet Dagger'ın üzerine kurulu ve boilerplate'i azaltıyor. Ama burada söylenmesi gereken bir gerçek
Transformer modelleri işe alım, kredi onayı ve tıbbi tedavi kararlarında kullanılıyor. Ancak bu sistemlerin cinsiyetçilik, ırk ayrımcılığı gibi önyargılar taşıması ciddi bir sorun. Özellikle hayat değiştiren
Transformer modellerinde attention mekanizması nasıl çalışıyor sorusuna yeni bir perspektif geliyor. MIT ve diğer kurumlardan araştırmacılar, birden fazla attention head'ini tek bir head'de birleştirirken
Dil nasıl ortaya çıkıyor? Bilgisayar bilimciler bu soruya yapay zeka ajanlarıyla cevap arıyor. Yeni bir çalışma, birden fazla sinir ağı ajanının birbirleriyle etkileşim halinde gerçek bir dil sistemi
Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi dil modellerinin kapasitesini artırıyor ama bir sorunu var: her token için hangi uzman(lar)ın çalışacağı önceden belli değil.
Kablosuz sensör ağlarında (WSN) bariyer kapsama, izinsiz giriş tespiti için kritik bir rol oynuyor. Araştırmacılar, engel bulunan ortamlarda hem maruz kalma süresini maksimize eden hem de yol uzunluğunu
Beynin nasıl çalıştığını anlamak için bilgisayar bilimcileri giderek daha fazla sinir ağlarını bir laboratuvar olarak kullanıyor.
Olay tabanlı kameralar (event-based vision) giderek daha fazla dikkat çekiyor; dinamik sahneleri verimli şekilde işleyebiliyor ve düşük güç tüketiyor.
Kubernetes topluluğunda tartışılan bir soru var: yapay zeka araçlarına küme yönetiminde ne kadar yetki vermeli? Geliştirici ortamında değişiklik yapabilmesi tamam, üretim ortamında ise? Yoksa her adım için
RecyclerView'de performans sorunu yaşıyorsan, genellikle üç noktada hata yapılıyor: layout inflation, ViewHolder pattern ihlali ve gereksiz binding işlemleri.