Linux TCP Keepalive Konfigürasyonu
Performans açısından kritik ayarlardan biri de TCP Keepalive değerleridir. Uygulamanızın çalıştığı sunucuya gelen bağlantıların geçerliliğini yitirip yitirmediklerinin sınanmasıyla ilgili bu parametre ağ kaynaklarınızı daha verimli kullanılmasında görev alır. Varsayılan olarak çoğu linux dağıtımında 7200 sn(2 saat) gibi bir değer alan bu parametre daha düşük değerlere alınabilir. Dikkat edilmesi gereken çok düşük değerlerde şayet yoğun trafik altındaysanız kullanıcı bağlı olsa bile kopmuş olarak algılanabilir. Deyalı bilgilere buradaki bağlantıdan ulaşabilirsiniz, örneklerle gayet güzel açıklanmış.
Flash ile Flex Entegrasyonu
Flash ve Flex ortamlarının kendilerine özgü artıları ve eksileri olmakla birlikte şayet Flex framework’üne ihtiyaç duymayan bir proje için bu iki teknolojinin entegrasyonu ile daha sağlıklı bir geliştirme ortamı oluşturulabilir. Proje ekibindeki görsel arayüz tasarımcılarının ve programcıların bu şekilde birbirlerinden kullandıkları ortamlar bakımından bağımsız çalışmaları mümkündür.
NoSQL Veritabanlarının Kullanım Alanları
NOSQL veri tabanı sistemleri günümüzde daha çok yüksek ölçeklenebilirlik ihtiyacı olan, dinamik içerikli Google, Facebook, Amazon, Twitter gibi web uygulamaları tarafından kullanılmaktadır. Yapılan pazar araştırmaları sonucu internet üzerindeki veri boyutu 2006 yılında 161 exabyte iken, 2010 yılında 6 kat büyüyerek 988 exabyte’a ulaşmıştır[13]. Yönetilen verinin bu kadar hızlı artması, veri üzerinde yapılan işlemlerin süresinin de artmasına sebep olur. Hedeflenen; yatay ölçeklenebilir, performansı yüksek, veri karmaşıklığı düşük ve yönetimi kolay bir veri tabanı sistemi ortaya koymaktır. NOSQL veri tabanı sistemleri tam olarak bu noktada özelleşmiş bu ihtiyaçlara çözüm üretmeyi amaçlar.
NOSQL veri tabanı sistemlerinden in-memory kategorisine dahil olan Memcached[14] veri tabanı sistemi dünyanın en çok ziyaret edilen üçüncü[15] web sitesi YouTube video barındırma sisteminde önbellek ihiytaçlarını karşılamak üzere kullanılmaktadır. Memcached’in kullanılması, YouTube firması için donanım maliyetlerinde %30 civarında düşüş, performansta ise %25’lik bir artış sağlamıştır. Memcahced dağıtık ve bellek tabanlı veri tabanı sistemini kullanan diğer uygulamalar için Wikipedia, WordPress, Sourceforge, Facebook, Zynga, Twitter, Joomla, Drupal firma ve web uygulamaları sıralanabilir.
NOSQL destekleyicilerinden ve NOSQL veri tabanı sistemlerinden Cassandra projesini ilk geliştiricilerinden dünyanın en büyük sosyal ağı olarak geçen Facebook, sistemindeki kullanıcılarına sunduğu site içi arama işlevini Cassandra veri tabanına dayandırmaktadır. 500 milyondan fazla kullanıcının sunduğu içerikte yapılan aramanın geri bildirim(response) zamanını düşürmek adına, kolay genişleyebilir özellikte tasarlanan Cassandra veri tabanı projesi 2009 yılından sonra Apache topluluğuna devredilmiştir.
Ubuntu sunucuya VNC ile uzaktan masaustu erisimi
Windows istemciden, Ubuntu sunucusuna ssh tunneling ile VNC uzerinden nasil baglanilacagi asagidaki baglantida mevcut. Debian tabanlı isletim sistemlerinin tumunde uygulanabilir.
http://news.metaparadigma.de/linux-setting-up-a-debian-vnc-server-237/
IE’de flash socket close sorunu
Internet explorer tarayıcısında flex veya flash uygulamanız soket üzerinden iletişim kuruyorsa, kullanıcının sekmeyi kapatması soket baglantisini kapatmamaktadir. Ancak tarayıcı tamamen kapatıldığında bekleyen baglantı sonlandırılır. Thread per connection mimarisinde bir sunucuda bu durum bellek kullanımını olumsuz etkileyibiliyor. Thread per connection sunucu yapısında olmasa dahi istemcinin durumunu(state) saklamak durumundaysanız yine gereksiz bir bellek harcaması oluşur. IE tarafında bunun nasıl çözüldüğü hakkında bilgim yok ancak sunucu tarafında istemci baglantisi icin read idle time gibi bir deger kurmak pratik bir çözüm. Kaldı ki idle time kurmak şayet perfromans önemli bir kriterimiz ise yapılması gereken ayarlamalardan biridir. Idle time degerini uygulama tipimize göre tutarlı bir şekilde belirlemeli ve idle durumuna düşen bağlantıları havuzdan temizlemeliyiz.
Formant Frekanslar ve F2-F1 farkının anlamı (kalın/ince, dar/geniş)
Sesin oluşumu Şekil-1 deki çizimde gösterilmiştir. Konuşma solunum, fonasyon, rezonasyon ve artikülasyon olayları sonucu oluşur. Temel olarak ses, konuşma sırasında akciğerdeki havanın ağızdan çıkana kadarki ses yolunda değişime uğramasıyla oluşur. Bu değişim sırasında üretilen sese ve sesi üreten kişiye bağlı olarak çeşitli frekanslarda enerji yoğunlaşması gerçekleşir. Bu frekanslara formant(biçimlendirici) frekansı adı verilmektedir.
Şekil 1
İlk üç formant frekansı genelde ünlüleri ayırt etmek için yeterlidir. Spektrumda ünlüler koyu renkli sıklıklarıyla kolayca fark edilebilmektedirler. Formant frekansları ses yolunun rezonans frekansları olarak algılandığında ses yolunun geometrisine göre bu frekansların gerek sayılarının gerekse değerlerinin değisiklik göstereceği açıktır. Aşağıda Türkçe’deki sesli harfler için ortalama F1, F2, F3 formant frekanslarının değerleri verilmiştir. (Yetişkin Erkekler için)
| Ünlü | μF1 | μF2 | μF3 |
| a | 628.9 | 1259.3 | 2706.2 |
| e | 485.6 | 1834.0 | 2614.1 |
| ı | 537.4 | 1577.5 | 2722.0 |
| i | 286.1 | 2177.9 | 2942.7 |
| o | 467.7 | 1064.5 | 2695.4 |
| ö | 543.9 | 1516.7 | 2549.3 |
| u | 309.9 | 908.8 | 2400.9 |
| ü | 372.1 | 1632.7 | 2369.3 |
Formant değişiminin(vokal trakt) ses tellerinden çıkan sinyal üzerindeki etkisi Şekil-2 de gösterilmiştir
Şekil 2
Formant frekansların değeri yaşa, cinsiyete ve diğer fiziksel özelliklere bağlı olarak değişim gösterebilmektedir. Bir bakıma kişiye özeldir denebilmektedir. Ünlü harflerin ses olarak üretilmesi aşamasında dilin yukarda veya aşağıda kalması, dudakların yuvarlanıp yuvarlanmaması gibi özellikler formant frekanslarının değerlerinden çıkarılabilmektedir. Örneğin F1 frekansı ünlü harfin yüksekliğini(dilin yukarda veya aşağıda olması) bulmakta kullanılabiliniyor. F1 frekansı ile ünlünün yüksekliği arasında ters orantı vardır. F1 frekansının büyük değerlerinde yükseklik azalırken, düşük değerleri için ise artmaktadır.
Şekil 3
F2 formant frekansı ise ünlü harfin üretilirken dilin öne(frontness) veya arkaya(backness) geçme durumunu tespit etmede kullanılabiliyor. Büyük f2 değerler için dil öne kayarken, düşük f2 değerlerinde arka tarafa kaymaktadır. Şekil-3’te bu durum ifade edilmek istenmiştir.
Bu çalışma F2 ve F1 frekansları arasındaki farkların Türkçedeki ünlüler için gösterilmesidir. Bu fark değerleri için beklenen sonuç, farkın arttığı ünlülerin frontness, azaldığı ünlülerin ise backness özellikte olmasıdır. Başka bir deyişle Kalın-İnce ünlü tespiti yapabilmek mümkün olacaktır. Ünlü, dil ağızda geriye doğru çekilerek(backness) çıkmışsa kalın ünlü adını alır. Bunlar “a, ı, o, u” ünlüleridir. Dil ağızda ileriye doğru itilerek çıkmışsa da ince ünlüdür.(e,i,ö,ü)
Uygulama
Çalışma kapsamında Matlab ortamında yazılan program ile ünlü harflerin F2-F1 değerlerine karşılık F1 değerinin grafiği bulunmuştur. Beklenildiği gibi kalın ünlüler için F2-F1 değerinin küçük olduğu görülmektedir. Aynı zamanda ortalama F2-F1 değeri 665 bulunmuştur. Bu ortalama değerden küçük olan ünlülerin geniş ünlü, büyük olanların ise dar ünlü olduğu gözlemlenmiştir. Program doğrudan şu şekilde çalıştırılır:
formantOdev();
Şekil 4
Kaynakça Learning Vowels via Speech Analysis and Spreadsheet Software – Takahiro IOROI Department of Cultural Studies Tracking of Speech Formant Frequencies – Đ. Yücel Özbek, Mübeccel DemireklerKonuşma kaydından sessiz kısımların ayrıştırılması
İşlenecek ses verisi, konuşmanın olmadığı, sessiz kısımlardan oluşabilmektedir. Bu çalışmanın amacı sessiz kısım olarak nitelendirilen duraklamaları ayrıştırmak ve salt konuşmaların var olduğu biçime sokmaktır. Sessiz kısımların tespiti için izlenen adımlar:
1) Spectral Centroid ve short-term energy öznitelikleri ses sinyalinden çıkarılır
2) Her öznitelik için threshold T değeri devingen olarak hesaplanır
3) T threshold değeri ses sinyali üzerinde uygulanır.
4) Konuşmanın olduğu ve olmadığı kısımlar tespit edilir
Öznitelik Çıkarma (Feature Exraction)
Öznitelik çıkarma işleminden önce ses sinyali 50 ms genişliğinde window’lara bölünür. Her çerçeve için aşağıdaki öznitelikler hesaplanır:
- Short-term Energy : Konuşmanın olduğu kesimlerde daha fazla enerji vardır.
- Spectral Centroid: Konuşmanın olmadığı kesimlerde, çevreden kaynaklanan gürültüler düşük frekanslı olacağı için bu kısımlarda spectral centroid değeri düşük olacaktır.
Programı çalıştırmak için:
[segments, fs] = detectVoiced(‘ses.wav’,1);
İndir: Matlab Kodu
Interface-Segregation Principle
- “Many client specific interfaces are better than one general purpose interface“
- “The dependency of one class to another one should depend on the smallest possible interface“
- “Make fine grained interfaces that are client specific.“
- “Clients should not be forced to depend upon interfaces that they don’t use. This principle deals with the disadvantages of fat interfaces. Fat interfaces are not cohesive. In other words the interfaces of classes should be broken into groups of member functions.“
Nesne Yönelimli Tasarım için tavsiye buyrulan prensiplerden biri de Interface Segregation Principle(ISP) ‘ dir. ISP, bir siniftan hizmet alan istemcilerin ilgi duymadiklari arayuzlerden soyutlanmasi, sadece ihtiyac duyduklari arayuzlere erisebilmesini saglamaktir. Bu sebeple her istemci için bütün metotlarin aynı arayüzde toplanması yanlış bir tasarımdır. Somut bir ornek vermek gerekirse; Insan günlük hayatında özel hayatıyla, iş hayatını beraber yürütür. Evinde uyuyup, yemek yer vb. İş yerinde ise çalışır, ücret kazanır. Kişi aynı kişidir ancak iş yerinde(mesela fabrika) bir Çalışan, bunun dışında bir Birey’dir. Bu senaryo için Fabrika istemcisi Insan varliginin Calisan arayuzlerini kullanmak isterken, Ev istemcisi onun Birey arayuzlerini kullanmak ister. Iyi bir tasarim olması açısından Fabrika istemcisini Birey arayuzunden, Ev istemcisini de Calisan arayuzunden soyutlamak gerekmektedir. Problem cozumu için Insan sınıfının gerceklestirecegi 2 tane arayuz(Calisan ve Birey) tanımlamak gerekir. Daha sonra Fabrika, Insan’a Calisan arayuzunden, Ev ise Birey arayuzunden baglanmalidir.
public interface Calisan {
public void calis();
public void maasHesapla();
}
public interface Birey {
public void uyu();
public void yemek();
}
public class Insan implements Calisan, Birey {
}
Apache Lucene no segments* file found Hatası
no segments* file found in org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory..
diye giden bir hata IndexWriter nesnesi yaratılırken ortaya cikabilir. Sebebi Lucene’e olusturacağı indexleri saklayacağı dizini verirken, dizinin zaten var olması ya da dizin var olsa bile icinde indexlerin tutuldugu ikili(binary) dosyaların mevcut olmamasıdır. Bunun icin asagidaki gibi bir cozum kullanılabilir:
// boolean false parametresi, her acilista var olan index’in ustune yazilmasini engeller.
boolean resetIndexes = true;
File indexFile = new File(indexDir);if(indexFile.exists()){
resetIndexes = false;
}
FSDirectory dir = FSDirectory.open(new File(indexDir));
writer = new IndexWriter(dir, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_CURRENT),
resetIndexes, IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
Yukarıdaki çözümde, Lucene’e index klasoru varsa, varolan indexlerin üstüne yazmaması icin “resetIndexes” boolean degeri false verilir. Şayet sistemde index klasorumuz henüz yaratılmamışsa da “resetIndexes” degeri bu sefer true verilerek yeni baştan indexleri oluşturması sağlanır.
bir yorum yazın