Android Studio & Image Processing

Android Activity Lifecycle ( Aktivite Yaşam Döngüsü )                 Activity ,uygulamalar da nelerin değiştiğini,yüklendiğini bildirmesini sağlayan ve bu eylemlerle bağlantılı olarak uygulamanın ilerleyişini,sonlandırılmasını,durdurulmasını sağlamak amacı ile kullanılmaktadır.Bu sayede kullanıcı uygulamadan çıktığında ya da girdiğinde haber almamızı sağlar.Kaba taslak olarak şu örneği de verebiliriz :Bir video ya da filmi açtığımız da videoyu durdurabilir,tekrar oynatabiliriz ya da kapatabiliriz. Neden uygulamalarımız da kullanmalıyız? Eğer performanslı bir ürün ortaya koyacak ve ürünün sağlıklı çalışmasını istiyorsak ciddi mana da yardım olacaktır.Bu gibi durumlara birkaç örnek vermek gerekirse şunları diyebiliriz : Uygulamamız çalışırken telefona arama geldiğinde ya da uygulamamız üzerine yeni bir uygulama açıldığında bizim uygulama düzgün çalışmaması veya performans kaybı yaşanması. Telefonların Ram belleğinde yer tutması ve bunun sonucunda yazılımsal sorunlar ortaya çıkması. Uygu

IMAGE PROCESSING PERCEPTRON  Perceptron nedir? (Algılayıcı,Sensör) Perceptron tek katmanlı bir sinir ağıdır ve  bunun çok katmanlı olanına Nöral Sinir Ağları denir. Perceptron'un çalışma mantığı: Perceptron doğrusal bir sınıflandırıcıdır (ikili). Ayrıca, denetimli öğrenmede de kullanılır. Verilen girdi verilerinin sınıflandırılmasına yardımcı olur. Bu girdi  verilerini kullanarak bize olası muhtemel en doğru çıktıyı verir. Perceptron nasıl çalışır? Hepimizin bildiği gibi normal bir sinir ağı şöyle görünür Gördüğünüz gibi birden fazla katmanı var.Girdi her katmanda işlenerek sonuca ulaşır. Perception 4 bölümden oluşur. Giriş değerleri ya da giriş katmanı Ağırlıklar ve sapma değeri Net toplam Aktivasyon fonksiyonu (çıktıyı veren işlem). Sinir ağları da aynı mantıkla çalışır, bilgi katmanlarda işlenerek sonuca ulaşılır ve bu sonuç sinir ağında iletilir. Perceptron (Sensör) Çalışma mantığını biraz daha açarsak: Algılayıcı aşağıd

Convolutional Neural Network (ConvNet yada CNN) nedir, nasıl çalışır? Facebook’a bir resim yüklediğinizde size “X kişisini etiketlemek istermisiniz?” şeklinde bir önermede bulunur. Peki o kişiyi nasıl bildiğini merak ettiniz mi? Veya Google’ın resim arama algoritması nasıl çalışır hiç düşündünüz mü? İşte tüm bunların arkasında bir sinir ağı vardır. Daha net olmak gerekirse, Convolutional Neural Networkten (ConvNet yada CNN) söz ediyoruz. (Türkçeye Evrişimsel Sinir Ağları olarak çevriliyor). CNN biyoloji ve bilgisayar bilimlerinin garip bir karışımı gibi görünse de, bu, resim tanıma için kullanılan çok etkili bir mekanizmadır. Fikrin Arkasındaki Biyoloji Cnn verilen görüntüleri ayırt etmek için bir uçağı uçak ya da yılanı yılan haline getiren benzersiz özellikleri kullanırlar. Aslında bu süreç beynimizde de bilinçsizce oluyor. Örneğin, bir uçak resmine baktığımızda, iki kanat, motor, pencere gibi özellikleri birbirinden ayırarak uçağı tanımlayabiliriz. Cnn de aynı şe