Speech Servisi basitçe insan konuşması ile ilgilenmektedir. Speech To Text, Text-To-Speech gibi hizmetleri bulunmaktadır. Kullanması oldukça kolay olan servisler hem Speech Sdkları ile hem de Rest Api’si üzerinden kullanılabilmektedir.

Öncelikle Speech To Text’ten başlayalım ve istediğimiz mikrofon üzerinden aldığımız çıktıları paylaşalım.

Öncelikle .Net için ilgili SDK’yı indirmemiz gerekmektedir. Nuget üzerinden:

Mod Security bir Web Application Firewaludur. Temel anlamıyla, Http isteklerini analiz ederek, Http serverımıza gelmeden işlemleri sonlandırmaktadır. Örnek olarak, Header’da User-Agent kısmında spider yazıyorsa paketi drop et diyebilmekteyiz. SQL İnjection, Xss gibi açıklarda da kullanabilmektedir ancak temelde paketi headerlarına göre filtrelemektedir.

Rulelar yazarak Paketlere neler olacağını söylediğiniz bir Rule diline…

Öncelikle linuxtaki fcsk ile bir şeyler deneyebilirsiniz. Sonuç alabilirsiniz eğer alamazsanız. Farklı işletim sistemlerine mount ettirmeye çalışın: Windows, Linux, Macos eğer yine bir sonuca ulaşamazsanız bir data recovery tool’u kullanmanız gerekmektedir. Benim kullanımımda doya isimleri ve klasör yapısı hariç her şeyi kurtardı. Evet öncelikle kurulum işlemini gerçekleştirelim:

Medium’da şu yazı önerildi ve gerçekten iyi bir kütüphane ile tanışmış oldum: https://towardsdatascience.com/pycaret-better-machine-learning-with-python-58b202806d1e

Yazı bahsedilenden çok daha fazlası olan PyCaret’ı anlatmaya başlayalım.

PyCaret temelde çeşitli python makine öğrenmesi kütüphanelerini kolayca kullanmamıza olanak sağlamak için geliştirilmiş bir kütüphane. Kütüphanelerle ortak da çalışabiliyor ve kendi başına oldukça başarılı çalışabilmekte.

Örnek olarak veriyi…

Sadly we don’t have any easy solution. Some naive ggplot base implementation is in PyPI however it’s not ggplot. We use Rpy2 in Python and it’s has problems in certain environments (for example in Kaggle can’t install packages.). Because of this, We use safer conda Environment for install Rpy2. …

Öncelikle Python’un normal interpretırı yerine pythonw.exe ‘yi kullanmanız gerekmektedir. Aksi halde aniden karşınızda bir pencere açılırken bulabilirsiniz. pythonw.exe python.exe ile aynı yolda (yerde) bulunmaktadır.

Path’e eklemiş olsanız dahi python interpretırının yolunu tam olarak vermeniz gerekmektedir. Çalıştıracağınız python scriptini de tam olarak vermelisiniz. Python’un nerede olduğunu öğrenmek için:

Ardından Task Scheduler (Görev Zamanlayıcısı) ile işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. Örnek olarak:

Kullanılan koda ulaşmak için:

yalnız Wİndows’ta notification fırlatmamızı sağlayan yukarıdaki modülün ürettiği sonrasında okunamamaktadır. duration’ı mümkün olduğunca çok tutmanızda fayda vardır. Birde kütüphaneyi fork eden biri persistent yaptığını (sonrasında görülebildiğini) söylemektedir ancak pek güven vermedi bana. Yine de ulaşmak için:

https://pypi.org/project/win10toast-persist/

Originally published at http://anilkaynr.wordpress.com on May 17, 2020.

Bildiğiniz gibi Pandas veri boyutu büyüdükçe çok hızlı bir şekilde yavaşlamaktadır. 1 Filter işlemi için bile uzun süreler bekleyebiliyoruz. Özellikle Kaggle gibi ortamlarda çalışırken belli limitler dahilinde çalıştığınız için Pandas’ın yavaşlığı ciddi problemlere yol açmaktadır. …

anıl kaynar

Computer Engineer,Sociologist, CSE Master Student

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store