Blog

Yazılım ve sistem mühendisliği, gerçek zamanlı veri işleme, yapay zeka, konuşma ve sinyal işleme, adli bilişim, siber güvenlik ve algoritmalar üzerine teknik makaleler ve tarihsel teknik yazılar.

Bu bölüm, yıllar içinde yayımladığım teknik makaleleri, mühendislik analizlerini ve tarihsel teknik yazıları konu bağlamlarıyla birlikte sunar. Sistematik ders notları Akademi altında ayrı bir öğrenme koleksiyonu olarak yer alır; Blog içeriğinde ise güncel yazılar ölçüm, hata sınırları, tekrar üretilebilirlik ve birincil teknik kaynaklarla geliştirilir.

Sistem ve performans tarafında Java Tabanlı Veri Sistemlerinde Yüksek Başarım, Bilgisayar Mimarisi ve Red Hat Enterprise Linux Sistem Yönetimi daha geniş referans notlarıdır. Yapay zeka ve konuşma işleme tarafında Whisper Mimarisi ile Gerçek Zamanlı Konuşma Tanımada Kapasite Mühendisliği model davranışı ile üretim sistemi davranışını ayrı düzeylerde ele alır.

Adli bilişim ve güvenlik için Güvenli Yazılım Mühendisliği, veri kazıma algoritması ve IBM POWER9 üzerindeki çalışmalarım uygulama, doğrulama ve performans eksenlerini birleştirir.

Bu arşivde yeni bir yazının eski bir yazıyı geçersiz kıldığı varsayılmaz. Tarihsel metin, sonraki teknik revizyon ve güncel doğrulama birbirinden ayrılarak korunur.

Bir kavramın kısa karşılığını arıyorsanız Teknik Terimler ve Makaleler Dizini, alanların birbirleriyle ilişkisini görmek istiyorsanız Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Taksonomisi daha doğrudan giriş noktalarıdır. Kaynak kodu ve DOI kaydı bulunan çalışmalar Açık Kaynak Araştırma Yazılımları bölümünde, tarih ve doğrulama yaklaşımı ise Yayın ve Düzeltme Politikası sayfasında açıklanır.

IBM POWER9 AC922 Üzerinde Adli Bilişim ve Yapay Zeka

2019'dan beri T.C. İçişleri Bakanlığı kapsamındaki adli bilişim ve yapay zeka çalışmalarımda kullandığım IBM POWER9 AC922; AltiVec/VSX, OpenMP, CUDA, Tesla V100, dlib, MXNet, FAISS, ArcFace, Kaldi, Vosk, whisper.cpp, OCR, dosya kazıma ve güncel CTranslate2/faster-whisper çalışmalarının ortak hesaplama platformuna dönüştü.

Java Sistemlerinde Çalışma Zamanı Optimizasyonu

Java performansında ortalama gecikme tek başına yeterli değildir; kuyruklar, bellek ayırma rate, GC, kilit çekişmesi ve aşağı akış gecikmeleri özellikle P99 ve üzerindeki davranışı belirler.

ArcFace Modellerinde ONNX ve CTranslate2

ArcFace ile eğitilmiş bir ONNX yüz embedding modelinin CTranslate2’ye doğrudan taşınamamasının nedeni dosya uzantısı değil, desteklenen model mimarisi ile çıkarım grafiği arasındaki farktır.

Dosya İşlemede Atomik Yayınlama

Dosya yayınında atomik rename, görünürlük ve kalıcılık aynı garanti değildir; güvenilir akış geçici dosya, fsync, dizin kalıcılığı ve NFS görünürlüğünü ayrı ele alır.

HikariCP ile İleri Düzey Havuz Tasarımı

HikariCP havuz boyutu uygulama eşzamanlılığından değil veri tabanının sürdürülebilir aktif sorgu kapasitesinden türetilmelidir; büyük havuz her zaman daha yüksek throughput sağlamaz.

Tarih Bölümlü Verilerde Dayanıklı Geriye Dönük Veri Doldurma

Tarih bölümlü geriye dönük veri doldurma işlerinde ilerleme bellekte tutulmak yerine tamamlanmış çıktılardan türetilebilir. Veri kapanış zamanı, eksik bölümlerin taranması, atomik yayın ve idempotent etkiler yeniden başlatma sonrasındaki davranışı belirler.

Kimlik Modülüyle Deterministik Zamanlama

Kimlik değerinin mod 24 dağılımı, kayıtları ek koordinasyon durumu tutmadan günün sabit saatlerine deterministik olarak yerleştirir; aynı kimlik her çalıştırmada aynı saate düşer.

PCM İşlemede Deterministik Zaman Ekseni

PCM akışında medya zamanı duvar saatinden değil, kanal başına işlenen örnek sayısından türetilir. Aynı sayaç stereo çerçeveleri, kısmi okumaları ve segment sınırlarını tek zaman ekseninde tutar.

Shannon Kapasitesi ve Bilginin Geometrisi

Shannon kanal kapasitesindeki sinyal, gürültü ve ayırt edilebilir bölge geometrisi; embedding ve latent uzaylardaki kapasite ve bozulmaya dayanıklılık problemleriyle birlikte ele alınabilir.

Haritalarda Maksimuma Göre Normalizasyon

Maksimuma göre normalizasyon, her değeri seçili kümenin en yüksek değerine oranlar. Harita renginin anlamı; aykırı değerler, dönem karşılaştırması, eksik ve negatif veriler hesaba katılmadan yorumlanamaz.

ASR Sistemlerinde Kuyruk Kararlılığı

ASR kapasitesini tek başına RTF açıklamaz; geliş hızı, segment süresi, servis süresi dağılımı, batch ve heterojen çalışanlar birlikte kuyruğun kararlı kalıp kalmayacağını belirler.