6 Haziran 2025 Cuma

Docker ile Uygulama Konteynerleştirme: Temel Adımlar ve İpuçları

Docker Nedir ve Neden Kullanılır?

Günümüzde yazılım geliştirme ve dağıtım süreçlerinde hız ve esneklik büyük önem taşıyor. Bu noktada, Docker teknolojisi öne çıkıyor. Docker, uygulamaları ve bağımlılıklarını izole edilmiş ortamlarda çalıştırmayı sağlayan bir konteyner platformudur. Sanal makinelere kıyasla çok daha hafif ve hızlıdır. Böylece geliştiriciler, uygulamalarını farklı ortamlarda sorunsuzca çalıştırabilirler. Ayrıca, mikroservis mimarisi gibi modern yazılım yaklaşımlarının temel taşlarından biri haline gelmiştir.

Docker Kurulumu Nasıl Yapılır?

Docker’ı bilgisayarınıza kurmak oldukça basittir. Linux, Windows ve macOS işletim sistemleri için resmi Docker web sitesinden uygun sürümü indirebilirsiniz. Kurulum adımlarında genellikle ek bir yapılandırmaya gerek kalmaz. Kurulum tamamlandıktan sonra, Docker Desktop veya terminal üzerinden Docker komutlarını kullanmaya başlayabilirsiniz. Kurulumu doğrulamak için terminalde docker --version komutunu çalıştırarak yüklü sürümü görebilirsiniz.

İlk Docker Konteynerinizi Oluşturun

Docker’ın en büyük avantajı, uygulamanızı bir konteyner içerisinde paketleyerek başka bir ortamda da çalıştırabilmenizdir. Örneğin, basit bir Python uygulamasını konteynerleştirmek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Uygulama Dosyanızı Hazırlayın: Örneğin, app.py adında bir Python dosyanız olsun.

2. Dockerfile Oluşturun: Aynı dizinde Dockerfile isimli bir dosya oluşturun ve aşağıdaki satırları ekleyin:

FROM python:3.10-slim
COPY app.py .
CMD ["python", "app.py"]

Bu dosya, Python 3.10 tabanlı bir konteyner oluşturur, uygulama dosyanızı kopyalar ve çalıştırır.

Docker İmajı Oluşturma ve Konteyner Çalıştırma

Docker imajı oluşturmak için terminalde şu komutu çalıştırın:

docker build -t benim-uygulamam .

Bu komut, bulunduğunuz dizindeki Dockerfile ile benim-uygulamam adında bir imaj oluşturur. Ardından, konteyneri başlatmak için şu komutu kullanabilirsiniz:

docker run --name uygulama1 benim-uygulamam

Bu komut ile oluşturulan imajdan bir konteyner çalışır ve uygulamanız izole bir ortamda başlar.

Docker’ın Avantajları ve Kullanım Alanları

Docker, geliştirme ortamı ile üretim ortamı arasındaki farkları ortadan kaldırır. Herkesin aynı ortamda çalışmasını sağlar ve “bende çalışıyor, sende çalışmıyor” sorununu büyük oranda çözer. Ayrıca, CI/CD süreçlerinde, test otomasyonunda ve bulut servislerinde çok yaygın olarak kullanılır. Mikroservis mimarilerinde ise her bileşeni ayrı bir konteynerde çalıştırmak mümkündür.

Özellikle ekip çalışması yapan geliştiriciler için Docker, uygulamanın her yerde aynı şekilde çalışmasını garanti altına alır. Ayrıca, versiyon yönetimi sayesinde eski imajlara kolayca dönebilirsiniz.

Docker Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

Docker ile çalışırken imaj boyutlarına dikkat etmek faydalı olacaktır. Gereksiz dosyaları imaj içine kopyalamak, konteynerinizi gereksiz yere büyütebilir. .dockerignore dosyası ile gereksiz dosyaların imaja eklenmesini engelleyebilirsiniz. Ayrıca, güvenlik açısından, mümkün olduğunca az yetkiyle çalışan ve güncel taban imajlar kullanmak önemlidir.

Konteynerler geçici veriler için idealdir; ancak kalıcı veriler için volumes (hacimler) kullanmanız gerekir. Böylece konteyner silinse bile verileriniz korunur. Ayrıca, ağ yapılandırmalarını ve port yönlendirmelerini doğru yapmak, uygulamanızın dışarıdan erişilebilirliğini sağlar.

Sonuç

Docker ile uygulama konteynerleştirme, modern yazılım geliştirme süreçlerinin vazgeçilmez bir parçasıdır. Hem bireysel geliştiriciler hem de büyük ekipler için esneklik, taşınabilirlik ve hız avantajı sunar. Bu rehberde temel adımları ve önemli ipuçlarını bulabilirsiniz. Docker ile ilgili daha derin konulara ilerlemek için resmi dökümantasyon ve topluluk kaynaklarını takip etmenizi öneririm.

5 Haziran 2025 Perşembe

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlayıcılar: Geliştiriciler İçin Yeni Nesil Asistanlar

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlayıcılar Nedir?

Yazılım geliştirme dünyasında son yıllarda büyük bir dönüşüm yaşanıyor. Yapay zeka (YZ) teknolojileri, geliştiricilerin işini kolaylaştıran ve üretkenliği artıran birçok yenilikçi araçla karşımıza çıkıyor. Özellikle kod tamamlama araçları, yapay zekanın sunduğu avantajlar sayesinde, yazılım projelerinin daha hızlı ve hatasız şekilde tamamlanmasını sağlıyor. Bu yazıda, yapay zeka destekli kod tamamlayıcıların ne olduğuna, nasıl çalıştığına ve günümüz yazılım dünyasında neden bu kadar önemli hale geldiğine yakından bakacağız.

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlayıcıların Çalışma Prensibi

Geleneksel kod tamamlayıcı araçlar, genellikle önceden tanımlanmış anahtar kelimeler ve basit kurallar üzerinden çalışırdı. Ancak günümüzde popülerleşen YZ tabanlı kod tamamlayıcılar, çok daha ileri seviyede yeteneklere sahip. Bu araçlar, büyük miktarda açık kaynak kod verisi üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modelleri kullanır. Kodunuzu yazarken, bağlamı analiz eder ve bir sonraki satırda hangi kodun geleceğini tahmin ederek size akıllı önerilerde bulunur.

Örneğin, bir Python fonksiyonu yazmaya başladığınızda, YZ tabanlı kod tamamlayıcı, fonksiyonun amacını ve parametrelerini anlayarak size uygun kod bloklarını otomatik olarak önerebilir. Bu sayede, hem zamandan tasarruf edilir hem de kodlama sırasında oluşabilecek olası hataların önüne geçilmiş olur.

Popüler Yapay Zeka Kod Tamamlayıcı Araçları

Günümüzde birçok popüler yapay zeka destekli kod tamamlayıcı bulunmaktadır. Bunlardan en çok bilinenleri arasında GitHub Copilot, Tabnine ve Amazon CodeWhisperer yer alıyor. GitHub Copilot, OpenAI tarafından geliştirilen ve Visual Studio Code gibi popüler IDE’lere entegre olabilen bir araçtır. Kodunuzu yazarken, satır satır size öneriler sunar ve hatta fonksiyonun tamamını otomatik olarak tamamlayabilir.

Tabnine ise farklı programlama dilleriyle uyumlu olup, isterseniz kendi özel kod tabanınızı da modelin öğrenmesine dahil edebilirsiniz. Amazon CodeWhisperer ise özellikle AWS servisleriyle çalışan geliştiriciler için güçlü bir alternatiftir ve bulut tabanlı projelerde büyük kolaylık sağlar.

Avantajları ve Kullanım Alanları

Yapay zeka destekli kod tamamlayıcılar, geliştiricilere birçok avantaj sunar. Öncelikle, tekrar eden kod bloklarının hızlıca oluşturulmasını sağlar ve böylece monoton işleri minimize eder. Ayrıca, kodun standartlara uygun olmasına yardımcı olur ve hata oranını düşürür. Yeni başlayan geliştiriciler için de öğrenme sürecini hızlandırıcı bir etki sunar.

YZ tabanlı kod tamamlayıcılar, özellikle büyük ve karmaşık projelerde, ekip üyelerinin aynı kod kalitesini ve stilini korumasına yardımcı olur. Ayrıca, güncel kod örneklerini ve en iyi uygulamaları, öneriler aracılığıyla geliştiricilere sunarak güncel teknolojilere adapte olmalarını kolaylaştırır.

Gizlilik ve Güvenlik Konuları

Her ne kadar YZ tabanlı kod tamamlayıcılar büyük kolaylıklar sunsa da, bazı gizlilik ve güvenlik endişelerini de beraberinde getiriyor. Özellikle bulut tabanlı çalışan araçlarda, yazılan kodun dış sunuculara gönderilmesi söz konusu olabilir. Bu nedenle, gizli veya hassas projelerde bu tür araçları kullanmadan önce mutlaka gizlilik politikalarını incelemek gerekir.

Sonuç ve Gelecek Beklentileri

Yapay zeka destekli kod tamamlayıcılar, yazılım geliştirme süreçlerinde devrim yaratmaya devam ediyor. Geliştiricilerin üretkenliğini artıran, kod kalitesini yükselten ve hata oranını düşüren bu araçlar, gelecekte daha da yaygınlaşacak gibi görünüyor. Özellikle yapay zekanın daha da gelişmesiyle birlikte, kod yazma süreçlerinin büyük kısmının otomatize olması bekleniyor. Her seviyeden geliştiricinin bu teknolojileri takip etmesi ve projelerine entegre etmesi büyük bir avantaj sağlayacaktır.

4 Haziran 2025 Çarşamba

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlama Araçları: Copilot ve Alternatifleri İncelemesi

Giriş

Yazılım geliştirme süreçlerinde verimliliği artırmak ve hata oranını azaltmak için geliştirilen yapay zeka destekli kod tamamlama araçları, son yıllarda büyük ilgi görüyor. Özellikle GitHub Copilot gibi araçlar, geliştiricilere zaman kazandırırken, kod kalitesini de artırıyor. Bu makalede, yapay zeka tabanlı kod tamamlama araçlarının nasıl çalıştığı, avantajları ve popüler alternatifleri detaylı bir şekilde incelenecektir.

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlama Nedir?

Yapay zeka destekli kod tamamlama araçları, geliştiricinin yazdığı kodu analiz ederek bir sonraki satırda ya da blokta ne yazılabileceğini tahmin eder ve önerilerde bulunur. Bu araçlar, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş dil modelleri kullanarak çalışır. Kodun bağlamını anlamak için makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerinden yararlanılır. Böylece yazılımcılar, rutin işlemleri daha hızlı tamamlayabilir ve hata yapma olasılıkları azalır.

GitHub Copilot Nasıl Çalışır?

GitHub Copilot, OpenAI tarafından geliştirilen Codex dil modeli üzerine inşa edilmiştir. Visual Studio Code gibi popüler kod editörleri ile entegre olarak çalışan Copilot, yazdığınız kodun bağlamını analiz ederek otomatik olarak kod önerileri sunar. Fonksiyon tanımlamalarından, karmaşık algoritmaların tamamlanmasına kadar geniş bir yelpazede yardımcı olabilir. Kullanıcılar, önerilerden dilediklerini seçip, düzenleyerek projelerine ekleyebilirler.

Copilot'un Avantajları

Copilot'un en büyük avantajı, zamandan tasarruf sağlamasıdır. Özellikle tekrarlayan kod bloklarında ya da standart fonksiyonların yazımında büyük kolaylık sunar. Ayrıca, yeni bir dil öğrenen geliştiriciler için örnek kod parçacıklarıyla rehberlik eder. Hatalı kod yazımını azaltır ve kodun okunabilirliğini artırır. Takım çalışmalarında da verimliliği ciddi oranda yükseltir.

Alternatif Yapay Zeka Kod Tamamlama Araçları

Copilot dışında da birçok yapay zeka tabanlı kod tamamlama aracı bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:

  • Tabnine: Makine öğrenmesi tabanlı olan Tabnine, pek çok programlama dilini destekler ve IDE'lerle kolayca entegre edilebilir.
  • Amazon CodeWhisperer: AWS tarafından geliştirilen bu araç, özellikle bulut tabanlı projelerde öneriler sunar.
  • Kite: Gerçek zamanlı kod önerileri sunan Kite, Python başta olmak üzere birçok dili destekler.

Bu alternatifler, farklı ihtiyaçlara ve bütçelere göre tercih edilebilir. Özellikle açık kaynak projelerde veya özel güvenlik gerektiren kurumsal ortamlarda, alternatiflerin sunduğu esneklik önemlidir.

Kod Tamamlama Araçlarının Geleceği

Yapay zeka destekli kod tamamlama teknolojileri, sürekli olarak gelişiyor. Gelecekte, bu araçların daha fazla kişiselleştirilebilir, güvenli ve kapsamlı hale gelmesi bekleniyor. Ayrıca, takım içi iş birliğini ve kodun sürdürülebilirliğini artıracak yeni özellikler de geliştirilebilir. Yapay zeka modellerinin etik ve telif hakları konularında da gelişmeler yaşanacaktır.

Sonuç

Yapay zeka destekli kod tamamlama araçları, yazılım geliştirme süreçlerini önemli ölçüde kolaylaştırmaktadır. GitHub Copilot ve alternatifleri, zaman kazandırmanın yanı sıra kodun kalitesini de yükseltmektedir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, bu araçların yazılım ekosistemindeki rolü daha da büyüyecek gibi görünüyor. Hangi aracı kullanacağınızı belirlerken ihtiyaçlarınızı, programlama dillerinizi ve güvenlik gereksinimlerinizi göz önünde bulundurmanızda fayda var.

3 Haziran 2025 Salı

Yapay Zeka Destekli Görüntü İşleme: Python ve OpenCV ile Nesne Tespiti Nasıl Yapılır?

Giriş

Günümüzde yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojileri, görüntü işleme alanında devrim yaratmaya devam ediyor. Özellikle Python programlama dili ve OpenCV kütüphanesi kullanılarak geliştirilen nesne tespit uygulamaları, hem amatörler hem de profesyoneller için büyük kolaylık sağlıyor. Bu yazıda, Python ve OpenCV kullanarak temel seviyede nesne tespiti nasıl yapılır, adım adım anlatacağız. Ayrıca bu teknolojilerin günlük hayatta ve endüstride nasıl kullanıldığından da bahsedeceğiz.

OpenCV ve Python: Kurulum ve Hazırlık

Nesne tespiti için öncelikle Python ortamınızın hazır olması gerekiyor. Python’un son sürümünü python.org üzerinden indirebilirsiniz. Ardından, OpenCV kütüphanesini yüklemek için terminal veya komut istemcisine aşağıdaki komutu yazmanız yeterlidir:

pip install opencv-python

Ek olarak, görsel işlemeleri ve matematiksel hesaplamaları kolaylaştıracak NumPy kütüphanesini de yüklemeniz tavsiye edilir:

pip install numpy

Bir Görüntüde Nesne Tespiti Adımları

Nesne tespiti, bir görüntüdeki belirli nesnelerin yerini ve sınırlarını otomatik olarak bulmayı amaçlayan bir süreçtir. OpenCV ile temel nesne tespiti için şu adımlar izlenir:

  1. Görüntünün yüklenmesi ve ön işleme tabi tutulması (gri tonlama, bulanıklaştırma vb.).
  2. Kenar belirleme (Canny algoritması gibi yöntemlerle).
  3. Kontur bulma ve nesnelerin sınırlanması (bounding box çizme).

Aşağıda örnek bir Python kod bloğu paylaşıyoruz:

import cv2
import numpy as np

# Görüntüyü yükle
img = cv2.imread('ornek.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# Konturları bul
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Konturların etrafına dikdörtgen çiz
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Nesne Tespiti', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Bu kod, ‘ornek.jpg’ adlı bir görseldeki nesneleri kenarlarını tespit edip, çevresine yeşil renkli dikdörtgenler çizer. Kendi görsellerinizle test edebilirsiniz.

Günlük Hayatta ve Endüstride Kullanım Alanları

Python ve OpenCV ile geliştirilen nesne tespit sistemleri, birçok sektörde aktif olarak kullanılmaktadır. Güvenlik kameralarında hareketli nesne tespiti, otonom araçlarda trafik işaretlerinin tanınması, sağlık sektöründe medikal görüntülerin analizi ve tarımda ürün sayımı gibi örnekler verilebilir. Ayrıca, akıllı telefon uygulamalarında yüz tanıma ve artırılmış gerçeklik teknolojileri de bu sistemler sayesinde mümkün olmaktadır.

Yapay zeka destekli nesne tespiti, veri toplama, analiz ve karar verme süreçlerinde büyük kolaylık sağlar. Özellikle büyük veri ile çalışan şirketler için, hızlı ve otomatik analizler sayesinde verimlilik artışı sağlanır.

Sonuç

Python ve OpenCV kullanarak nesne tespiti yapmak, günümüzde oldukça erişilebilir ve etkili bir yöntem haline gelmiştir. Bu yazıda bahsettiğimiz temel adımlar ile siz de kendi projelerinizde nesne tespiti uygulamaları geliştirebilir, farklı alanlarda bu teknolojinin avantajlarından faydalanabilirsiniz. İleri seviye nesne tespiti için derin öğrenme tabanlı yöntemlere (ör. YOLO, SSD) de göz atmanızı öneririz. Görüntü işleme alanında güncel kalmak için yeni gelişmeleri takip etmeyi unutmayın!

2 Haziran 2025 Pazartesi

Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Düzenleme Araçlarının İncelenmesi ve Kullanım Rehberi

Yapay Zeka ile Fotoğraf Düzenlemede Yeni Dönem

Son yıllarda yapay zeka tabanlı teknolojilerin fotoğraf düzenleme alanında giderek daha fazla yer aldığını görmekteyiz. Özellikle mobil uygulamaların ve web tabanlı araçların gelişmesiyle birlikte, kullanıcılar artık birkaç tıklama ile profesyonel seviyede fotoğraf düzenleyebiliyor. Bu yazıda, yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçlarının temel özelliklerini, avantajlarını ve nasıl kullanılacağını adım adım ele alacağız.

Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Düzenleme Nedir?

Yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme, geleneksel manuel işlemler yerine makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının otomatik olarak görüntüleri analiz etmesi ve iyileştirmesi anlamına gelir. Bu tür araçlar, ışık dengesi, renk düzeltme, arka plan kaldırma, nesne silme ve portre iyileştirme gibi işlemleri otomatikleştirir. Böylece hem zamandan tasarruf sağlanır hem de daha iyi sonuçlar elde edilebilir.

Popüler Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Düzenleme Araçları

Piyasada onlarca farklı yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme aracı bulunmaktadır. En çok tercih edilenlerden bazıları şunlardır:

  • Remove.bg: Sadece bir tıkla fotoğraflardan arka planı otomatik olarak kaldırabilen web tabanlı bir araçtır.
  • Luminar AI: Profesyonel seviyede yapay zeka otomasyonlu düzenlemeler sunar. Özellikle portre ve manzara fotoğraflarında öne çıkar.
  • Photoshop Neural Filters: Adobe Photoshop’un yeni filtreleri sayesinde, kullanıcılar yaşlandırma, gençleştirme, yüz ifadelerini değiştirme gibi gelişmiş düzenlemeleri kolayca yapabilirler.

Bu araçların ortak paydası, kullanıcıdan minimum teknik bilgi beklemeleri ve hızlı sonuç sunabilmeleridir.

Yapay Zeka ile Fotoğraf Düzenleme Nasıl Yapılır?

Yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçlarını kullanmak oldukça basittir. Genellikle şu adımları izleyebilirsiniz:

  1. Bir yapay zeka destekli düzenleme aracı seçin (örneğin Luminar AI veya Remove.bg).
  2. Düzenlemek istediğiniz fotoğrafı araca yükleyin.
  3. Otomatik düzeltme veya özel efekt seçeneklerini kullanarak istediğiniz değişiklikleri uygulayın.
  4. Düzenlediğiniz fotoğrafı bilgisayarınıza veya cihazınıza kaydedin.

Bu süreç, geleneksel düzenleme yazılımlarına kıyasla çok daha hızlıdır ve sonuçlar genellikle tatmin edicidir. Ayrıca, çoğu araç kullanıcı dostu arayüze sahip olduğundan, yeni başlayanlar bile rahatlıkla kullanabilir.

Yapay Zeka Destekli Düzenlemenin Avantajları ve Dezavantajları

Avantajlar: Yapay zeka tabanlı düzenleme araçları, fotoğraf düzenlemeyi herkes için erişilebilir ve kolay hale getirir. Karmaşık işlemler otomatikleştirildiği için hem zamandan hem de emekten tasarruf edilir. Ayrıca, farklı stiller ve efektlerle denemeler yapmak mümkündür.

Dezavantajlar: Tam otomasyon bazen istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Özellikle profesyonel kullanıcılar, manuel ayarların kısıtlı olmasından şikayet edebilir. Ayrıca, bazı gelişmiş özellikler için ücretli sürümler gerekebilir.

Sonuç ve Öneriler

Yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçları, hem amatör hem de profesyonel kullanıcılar için büyük kolaylıklar sunmaktadır. Eğer temel fotoğraf düzenleme ihtiyaçlarınız varsa, bu araçları mutlaka denemenizi öneririz. Ancak, daha özgün ve detaylı çalışmalar yapmak istiyorsanız, manuel düzenleme seçeneklerini de göz önünde bulundurmalısınız. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, yakın gelecekte daha da yenilikçi ve akıllı çözümlerle karşılaşacağımız kesin.

1 Haziran 2025 Pazar

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlama Araçları: Geliştiriciler İçin İnceleme ve Kullanım Rehberi

Yapay Zeka Destekli Kod Tamamlama Araçlarına Giriş

Son yıllarda yapay zeka teknolojilerinin yazılım geliştirme süreçlerine entegrasyonu, özellikle kod tamamlama araçlarıyla büyük bir hız kazandı. Özellikle GitHub Copilot, Tabnine ve Amazon CodeWhisperer gibi yapay zeka tabanlı çözümler, yazılımcıların kod yazma deneyimini daha verimli ve hatasız hale getiriyor. Bu yazımızda, bu araçların nasıl çalıştığını, avantajlarını ve kullanım önerilerini detaylı bir şekilde ele alacağız.

Yapay Zeka ile Kod Tamamlamanın Avantajları

Geleneksel kod tamamlama araçları, genellikle statik analizlere ve editörün yerleşik öneri sistemlerine dayanır. Ancak yapay zeka tabanlı yeni nesil araçlar, milyonlarca kod örneği üzerinde eğitilmiş dil modelleri sayesinde, bağlama uygun ve anlamlı kod önerileri sunabiliyor. Örneğin, bir fonksiyon yazarken sadece fonksiyonun adını ve parametrelerini girmeniz yeterli; Copilot veya Tabnine, fonksiyonun tamamını veya mantıklı bir bölümünü size otomatik olarak önerebiliyor. Bu durum, hem zamandan tasarruf sağlıyor hem de kodun okunabilirliğini artırıyor.

Ayrıca, bu tür yapay zeka araçları, sık yapılan hataları önceden tespit edebiliyor ve yazılımcıları olası güvenlik açıklarına karşı uyarabiliyor. Özellikle büyük ve karmaşık projelerde, kod tekrarlarını azaltmak ve standartlara uyum sağlamak açısından bu araçlar önemli bir destek sunuyor.

Popüler Yapay Zeka Kod Tamamlama Araçları

GitHub Copilot: OpenAI tarafından geliştirilen Copilot, Visual Studio Code gibi popüler editörlere eklenti olarak kurulabiliyor. Kullanıcıların yazdığı kodu analiz ederek, satır bazında veya blok bazında öneriler sunuyor. Özellikle Python, JavaScript, TypeScript ve Go gibi dillerde oldukça başarılı sonuçlar veriyor.

Tabnine: Bulut tabanlı çalışan Tabnine, hem bireysel hem de kurumsal kullanıcılara hitap ediyor. Özelleştirilebilir yapısı sayesinde, takım bazında kod standartlarını uygulamak için de tercih edilebiliyor. Ayrıca, Tabnine'ın özel modelleri sayesinde belirli bir kod tabanına özgü öneriler alınabiliyor.

Amazon CodeWhisperer: Amazon'un geliştirdiği bu araç, AWS servisleriyle entegre çalışıyor ve bulut tabanlı projelerde kod önerilerini daha akıllı hale getiriyor. Güvenlik ve gizlilik konularında ekstra önlemler sunmasıyla öne çıkıyor.

Kod Tamamlama Araçlarının Kullanımı ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Yapay zeka destekli kod tamamlama araçlarını kullanırken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar bulunmakta. Öncelikle, bu araçların önerdiği kodların mutlaka manuel olarak incelenmesi ve test edilmesi gerekmektedir. Çünkü yapay zeka, her zaman projenizin özel gereksinimlerini tam olarak anlamayabilir ve yanlış veya eksik kodlar önerebilir.

Ayrıca, özel ve gizli bilgiler içeren kodların, bulut tabanlı kod tamamlama sistemlerine gönderilmemesi önemlidir. Kurumsal projelerde, gizlilik ve veri koruma politikalarına uygunluk açısından bu tür araçların nasıl çalıştığı ve verilerin nasıl işlendiği mutlaka araştırılmalıdır.

Sonuç ve Gelecek Perspektifi

Yapay zeka destekli kod tamamlama araçları, yazılım geliştirme süreçlerinde büyük kolaylıklar sunarak verimliliği artırıyor. Ancak bu araçların bilinçli ve doğru şekilde kullanılması, yazılımcıların mesleki gelişimi açısından da önem taşıyor. Gelecekte, bu tür araçların daha da akıllanması ve kişiselleştirilmiş öneriler sunması bekleniyor. Kod yazarken zamandan tasarruf etmek ve daha kaliteli projeler üretmek isteyen herkesin bu teknolojilerden faydalanmasını tavsiye ederiz.

31 Mayıs 2025 Cumartesi

Multipass Ubuntu VM'lerine Public IP Nasıl Aldırabilirim?

 Multipass üzerinden kurduğum VM'ler otomatik olarak NAT olarak yapılandırıldığı için modem'den bağımsız 172 ile başlayan IP'ler alıyorlardı. Bense fiziksel bir cihazmış gibi yani modem ağımdaki bir bilgisayar gibi IP almalarını ve bu IP'leri sabitlemek istiyorum. Amacım VM'i her başlattığımda aynı IP'yi alabilsin ve bende böylece kurduğum test ortamlarında istediğim gibi yapılandırma yapabileyim. Örneğin Zabbix kuracağım, agentların doğru bir şekilde haberleşebilmesi için IP'nin doğal olarak sabit olması gerekiyor. Bu ve bunun gibi nedenlerden dolayı Bridge Network yapmak durumunda kaldım. Bunu isterseniz terminal üzerinden isterseniz Multipass grafik arayüzünden yapılandırabiliyorsunuz.

Multipass HyperV veya VirtualBox network adaptörlerini kullandığı için, hali hazırda bir external network'unuz yoksa bunu oluşturmanız gerekecektir. HyperV arayüzünden kolaylıkla yeni bir Bridge Newtwork oluşturabilirsiniz. Ardından Multipass arayüzünde ilgili network kartınız ağınızdaki bir fiziksel network kartı gibi karşınıza çıkmış olacak.

Switch Manager - HyperV

Multipass Bridge Network


Artık bir instance oluştururken ilgili pencereden Bridge network'u kullan diyebiliriz. Böylece kurulan Ubuntu makinemiz iki IP adresine sahip olacaktır. Birincisi private IP ikincisi ise modemimiz tarafından dağıtılan Public IP

Public IP Multipass Ubuntu

Şimdi ise Ubuntu içerisinden aldığımız bu IP adresini sabitleyelim. Multipass ubuntuları ile birlikte netplan içerisine cloud init dosyası geliyor ve biz bu dosyadan daha öncelikli olacak yeni bir file oluşturacağız, ardından bunu uygulayıp vm'i restart ettiğimizde modem tarafından dağıtılan IP'yi sabitleyebileceğiz. Böylece test kurulumlarımıza devam edebiliriz.

sudo nano /etc/netplan/01-static-ip.yaml

Yaml File Public IP Static

En son değişiklikleri uygulayalım ve artık cihazımızı restart edebiliriz.

sudo netplan apply