hkeylocalmachine > system > current control set > control > class > eec5ad98-8080-425f-922a-dabf3de3f69a
upperfilters (silinecek)
bilgisayar yeniden başlatılacak
0
0
1. işletim sistemi iso dosyasını indirin: öncelikle, yüklemek istediğiniz işletim sistemi için iso dosyasını indirmeniz gerekiyor. bu dosyalar genellikle üreticinin web sitesinde mevcuttur.
2. önyüklenebilir usb sürücüsü hazırlayın: bir usb sürücüsü kullanarak, önyüklenebilir bir yükleme cihazı oluşturabilirsiniz. bunu yapmak için, en az 8 gb'lık bir usb sürücüsüne ihtiyacınız olacak.
3. iso dosyasını usb sürücüsüne yazın: iso dosyasını usb sürücüsüne yazmak için, üçüncü taraf bir yazılım kullanmanız gerekebilir. bazı popüler araçlar şunlardır:
• rufus: windows için açık kaynaklı bir yazılımdır.
• unetbootin: windows, mac os x ve linux için açık kaynaklı bir yazılımdır.
• etcher: windows, mac os x ve linux için açık kaynaklı bir yazılımdır.
4. bilgisayarınızı önyükleme yapacak şekilde ayarlayın: usb sürücüsünden önyükleme yapmak için bilgisayarınızın önyükleme ayarlarını değiştirmeniz gerekebilir. bu adım bilgisayarlar için farklı olabilir. önyükleme menüsüne erişmek için genellikle bilgisayarınızı açarken klavyenizde belirli bir tuşa basmanız gerekecektir (örneğin; f12, f2, esc veya delete).
5. işletim sistemi yüklemesini başlatın: bilgisayarınızı usb sürücüsünden önyükledikten sonra işletim sistemi yükleme işlemi otomatik olarak başlayacaktır. işletim sistemi kurulumunu tamamlayana kadar ekrandaki talimatları izleyin.
bu adımları takip ederek önyüklenebilir bir usb sürücüsü oluşturabilir ve bir bilgisayarın işletim sistemini yükleyebilirsiniz.
0
-1
1. raspberry pi 5 (2023)
özellikler:
işlemci: broadcom bcm2712, 2.4 ghz dört çekirdekli arm cortex-a76
ram: 4gb veya 8gb lpddr4x-4267
depolama: microsd kart yuvası, pcie 2.0 x1 bağlantısı (nvme ssd desteği)
bağlantı:
2x usb 3.0, 2x usb 2.0
2x micro-hdmi (4k@60hz destekli)
gigabit ethernet
wi-fi 5 (802.11ac), bluetooth 5.0
gpio: 40-pin standard raspberry pi gpio
güç: usb-c (5v 5a önerilir)
2. raspberry pi 4 model b (2019)
özellikler:
işlemci: broadcom bcm2711, 1.5 ghz dört çekirdekli arm cortex-a72
ram: 2gb, 4gb veya 8gb lpddr4
depolama: microsd kart yuvası
bağlantı:
2x usb 3.0, 2x usb 2.0
2x micro-hdmi (4k@60hz destekli)
gigabit ethernet
wi-fi 5 (802.11ac), bluetooth 5.0
gpio: 40-pin
güç: usb-c (5v 3a)
3. raspberry pi 3 model b+ (2018)
özellikler:
işlemci: broadcom bcm2837b0, 1.4 ghz dört çekirdekli arm cortex-a53
ram: 1gb lpddr2
depolama: microsd kart yuvası
bağlantı:
4x usb 2.0
1x hdmi
10/100 mbps ethernet
wi-fi 4 (802.11n), bluetooth 4.2
gpio: 40-pin
güç: micro-usb (5v 2.5a)
4. raspberry pi zero 2 w (2021)
özellikler:
işlemci: broadcom bcm2710a1, 1.0 ghz dört çekirdekli arm cortex-a53
ram: 512mb lpddr2
depolama: microsd kart yuvası
bağlantı:
1x mini hdmi
1x micro-usb otg, 1x micro-usb güç
wi-fi 4 (802.11n), bluetooth 4.2
gpio: 40-pin
güç: micro-usb (5v 2.5a)
5. raspberry pi pico (2021) – mikrodenetleyici
bu model, tam bir bilgisayar değil, daha çok arduino benzeri bir mikrodenetleyicidir.
özellikler:
işlemci: rp2040, 133 mhz çift çekirdekli arm cortex-m0+
ram: 264kb sram
depolama: 2mb flash bellek
bağlantı: usb 1.1, 26x gpio, adc, i2c, spi, uart
güç: micro-usb (5v)
hangi raspberry pi modeli seçilmeli?
performanslı bir sistem, masaüstü kullanımı veya medya sunucusu için: raspberry pi 5 veya 4 model b
düşük güç tüketimi gerektiren projeler için: raspberry pi zero 2 w
iot ve gömülü sistem projeleri için: raspberry pi pico
orta seviyede uygulamalar, robotik ve öğrenme için: raspberry pi 3 model b+
0
-1
samba, açık kaynak kodlu bir yazılımdır ve gnu genel kamu lisansı (gpl) altında lisanslanmıştır. samba, birçok linux ve unix dağıtımında varsayılan olarak kurulu olarak gelir ve diğer işletim sistemlerine bağlanmak için kullanılır. ayrıca, samba kullanarak, linux ve unix sistemleri arasında da dosya ve yazıcı paylaşımı yapabilirsiniz.
0
0
veritabanları, verilerin doğru ve tutarlı bir şekilde depolanmasını ve yönetilmesini sağlayarak veri bütünlüğünü korur. veritabanları, birçok kullanıcı tarafından eş zamanlı olarak erişilebilir olacak şekilde tasarlanabilir ve verilerin hızlı bir şekilde bulunması ve işlenmesi için özel olarak optimize edilir.
veritabanları, farklı türlerde verileri yönetmek için kullanılan farklı veritabanı türleriyle gelir. en yaygın veritabanı türü ilişkisel veritabanıdır ve genellikle sql (structured query language) adı verilen bir sorgulama dilini kullanır. ancak nesne yönelimli veritabanlar, belge tabanlı veritabanlar ve grafik tabanlı veritabanlar gibi farklı veritabanı türleri de mevcuttur.
0
0
açık kaynak kodlu bir yazılımdır ve ücretsiz olarak kullanılabilir. virtualbox, vmware ve hyper-v gibi diğer sanallaştırma teknolojileriyle karşılaştırıldığında daha kolay kullanımı ve daha düşük sistem gereksinimleriyle öne çıkar.
0
1
1. sata ssd: en yaygın ssd türüdür ve 2,5 inç form faktöründe gelir. sata arabirimini kullanarak veri aktarır ve genellikle masaüstü ve dizüstü bilgisayarlar gibi standart bilgisayar sistemleri için tasarlanmıştır.
2. nvme ssd: nvme (non-volatile memory express), ssd'ler için yeni bir veri aktarım protokolüdür ve daha yüksek hızlara ulaşmak için pcie arabirimini kullanır. nvme ssd'ler genellikle m.2 form faktöründe gelir ve özellikle performans gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır.
3. m.2 ssd: m.2 form faktörü, küçük ve daha hafif bir tasarım sunar ve pcie veya sata arabirimlerini destekleyebilir. bu ssd'ler, ultrabooklar, tabletler ve diğer taşınabilir cihazlar gibi yerleşik depolama için idealdir.
4. u.2 ssd: u.2 form faktörü, 2,5 inç sata ssd'lere benzer bir boyuta sahiptir ve pcie arabirimini kullanır. u.2 ssd'ler, daha büyük bir depolama kapasitesi ve daha yüksek hızlar sağlar ve özellikle sunucular ve diğer profesyonel uygulamalar için tasarlanmıştır.
5. pcie ssd: pcie ssd'ler, daha yüksek hızlar ve daha iyi performans için pcie arabirimini kullanır. bu ssd'ler genellikle masaüstü bilgisayarlar, çalışma istasyonları ve sunucular için tasarlanmıştır ve daha yüksek depolama kapasiteleri sunabilirler.
0
0
nissan robotaksinin prototipi, nissan leaf elektrikli araç platformuna dayanıyor ve nissan'ın propilot otomatik sürüş teknolojisini kullanıyor. propilot teknolojisi aracın öndeki araçları takip edebilir, şerit değiştirebilir ve hızını ayarlayabilir. ayrıca araç kendi kendine park edebilir ve çevresel tehlikeleri algılayabilir.
nissan robotaksi, yolcuları istedikleri yerlere sürücüsüz bir şekilde götürmek için tasarlanmıştır. yolcular, bir uygulama aracılığıyla aracı çağırabilir ve araç kendiliğinden gelip yolcuları hedeflerine götürür. nissan, robotaksinin gelecekte şehirlerdeki trafik sıkışıklığını azaltmaya yardımcı olabileceğini düşünüyor.
0
0
deepmind'in temel amaçları ve çalışmaları
deepmind, yapay zekanın insanlığın en büyük sorunlarını çözmesine yardımcı olmasını amaçlayan bir araştırma şirketidir. çalışmalarında özellikle makine öğrenmesi, derin öğrenme ve güçlendirmeli öğrenme (reinforcement learning) tekniklerine odaklanır.
öne çıkan çalışmalar ve başarılar
alphago & alphazero
2016 yılında deepmind'in geliştirdiği alphago, dünyanın en iyi go oyuncularından biri olan lee sedol’u yenerek büyük ses getirdi.
daha sonra geliştirilen alphazero, sıfırdan öğrenerek sadece kendi kendine oynayarak satranç, shogi ve go oyunlarında insanları ve diğer yapay zeka sistemlerini geride bıraktı.
alphafold
protein katlanma problemini çözmek için geliştirilen alphafold, biyoloji ve ilaç keşfi alanlarında büyük bir devrim yarattı.
proteinlerin 3d yapısını tahmin edebilme yeteneği sayesinde hastalık araştırmalarında büyük ilerlemeler sağlandı.
gato
gato, tek bir yapay zeka modelinin birçok farklı görevi yerine getirebilmesini amaçlayan bir sistemdir.
görüntü tanıma, metin analizi ve robotik kontrol gibi birçok alanda kullanılabilir.
simüle edilmiş çevrelerde ai eğitimi
deepmind, dota 2, starcraft ii gibi karmaşık oyunlarda insan seviyesinde veya daha iyi performans gösterebilen yapay zeka modelleri geliştirdi.
enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik
deepmind, google’ın veri merkezlerinde enerji tüketimini optimize etmek için yapay zeka çözümleri geliştirdi ve bu sayede enerji maliyetlerini %40’a kadar azalttı.
google deepmind'in geleceği
deepmind, yapay genel zeka (agi – artificial general intelligence) geliştirme hedefiyle çalışmalarına devam ediyor. gelecekte sağlık, iklim değişikliği, bilimsel keşifler gibi alanlarda daha fazla katkı sunması bekleniyor.
deepmind hakkında daha fazla bilgi almak veya güncel projelerini takip etmek için resmi web sitesine göz atabilirsin.
link
0
0
Invite Gmail Contacts
