Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

Nesnelerin İnterneti (IOT - Internet of Things) ile Yeni Akıllı Dünya

Ekleyen: Abdullah Kise Bilge Adam Bilişim Grubu Birim Müdürü - Veri Yönetimi Çözümleri Tarih:28.03.2016 Okunma Sayısı:1409


IOT ile ilgili uzun bir yazı yazmayı planlıyordum. Sonra söylenecek o kadar çok şey olduğunu farkettim ki, daha özet ve anahtar noktaların olduğu bir yazı yazmaya karar verdim.
 

Nedir bu IOT ?


Kevin Ashton tarafından ortaya atılan IOT kavramı; elektronik cihazları, yazılımları ve bu cihazlar arasındaki haberleşmeyi kapsamaktadır. Haberleşme ilk zamanlarda radyo frekansları ile yapılmıştır. Ancak haberleşme yöntemlerindeki gelişim ve değişim kavramın giderek daha çok ürünü içerisine almasına ve kullanım alanının genişlemesine vesile olmuştur. IOT özellikle internet ağı üzerinden bir biri ile haberleşen ve aksiyonlar alabilen cihazları, yazılımları ifade etmek için kullanılır. Daha yerel olarak makineler arası iletişimi ifade eden M2M kavramı da bir şekilde IOT ile ilişkilidir.

IOT sadece bir birlerine veri gönderen cihazları değil bu veriden anlam çıkaran ve gerektiğinde plan yapabilen, şaşırtıcı akıllı sistemleri ifade etmektedir. Akıllı saatler, gözlükler, bileklikler, ev aletleri, araç içi cihazlar, cep telefonları günlük yaşamda karşımıza çıkan IOT ürünlerinden bazılarıdır.
 

Neden IOT?


Günümüzdeki beklentiler ve birim zamanda karar verme ihtiyacı o kadar çok arttı ki artık doğru adımları atmak için insan üstü bir çaba gerekir oldu. Bu yükü, alet kullanma becerisi mükemmel seviyede olan insan oğlunun icadı olan elektronik cihazlaryardımıyla hafifletmek mümkün.

Elektronik cihazlar fiziksel dünya etkilerini sensörler yardımıyla elektriksel güce çevirirler, aktuatörler yardımıyla da elektriksel güç fiziksel dünya tepkilerine çevrilebilir. Etki ve tepkinin nasıl yorumlacanağı ise cihazların beyni olan mikroişlemcilerüzerinde tanımlanır. Sensörler sayesinde insan üstü hassasiyette çevre takibi yapılabilir. Ortamın ısısı, gaz, radyasyon, basınç, hız, ışık, kuvvet, yoğunluk, uzaklık, kimyasal durum vs. gibi bir çok şey okunabilir. Bu değerler kritik seviyelere ulaştığında cihazın gerekli aksiyonları alması veya bilgileri başka cihazlara yönlendirmesi hayat kurtarır.

Örneğin siz uyurken bir yangın durumunda en yakın itfaiye ve ambulansın konum bilgisi verilerek çağrılması, bu çağrıyı alan tarafların trafik bilgisi baz alınarak yol tarifi alması, sağlık personelinin gelirken sağlığınızla ilgili ktirik bilgileri takip etmesi ve daha olayların başında odanın havalandırılmasının sağlanması, alarmınızın çalıp sizi uyandırarak olup bitenler hakkında bilgi vermesi ve belki sizin için bir kaçış planın hazırlanması mümkün. Çok uzak bir geleceğe ait bilim kurgu senaryosundan veya Bond filminden alıntı bir sahneden bahsetmiyorum. Kısmen veya tamamen hayata geçmiş olan bir çalışmadan bahsediyorum. Benzer senaryolar çoktan bazı ülkelerde hayata geçirilmiştir.
 

Neden şimdi?


Eskiden çok maliyetli olan bu cihazlar şimdilerde oldukça ucuzladı, gelişti ve kullanımı kolaylaştı diyebiliriz. Hatta kendi kişisel çabanızla bile çok az elektronik ve yazılım bilgisi ile evinizi düşük bir maliyetle akıllı eve çevirebilirsiniz. Merak edenler için açık kaynak donanım statüsünde olan "Arduino"ya bir göz atmalarını tavsiye ederim. Üzerinde mikroişlemci bulunan bu cihaza bir çok sensör bağlayabilir, isterseniz sensörlerden gelen bilgiler doğrultusunda çeşitli nesneleri kontrol edebilirsiniz. Arduino ürününe entegre edebileceğiniz bir çok sensör ve modül yer almaktadır. Wireless, Bluetooth, GSM modüllerisayesinde cihazlar arası iletişimi sağlayarak kendi IOT çalışmalarınızı hayata geçirebilirsiniz. Çalışmalarınıza özel Arduino ürününü keşfetmek isterseniz şu linkte bir göz atabilirsiniz: https://www.arduino.cc/en/Main/Products
 


İçerisinde bir kaç sensörün gömülü olduğu hazır cihazlar da mevcut. Ancak bana Arduino ile çalışmak daha eğlenceli ve sınırsız gibi geldi.

Maliyetlerin düşmesinin yanısıra internet ve sanayide ciddi değişiklikler oldu. Buharlı makinelerden sonra elektronik cihazların ve bilgisayarların devreye girmesi ile çağ atlanıldı. Şimdilerde ise el değmeden üretim neredeyse bir hedef haline geldi. Bu durum başta insan hatası gibi bir çok faktörü ortadan kaldırdığı için maliyetleride bir hayli düşürerek karlılığı arttırdı. Elbette el yapımı ürünlerin benzersiz güzelliğinden tamamen vazgeçmek mümkün değil.

İnternet tarafındaki değişime dönersek eğer; önceleri kısıtlı noktalarda kurulan internet ağının genişlemesi sayesinde internetdaha fazla insana hitap eder hale gelmiş, sadece statik bir kaynak olmaktaktan çıkıp insanların iletişim kurabildiği bir ağ haline dönüşerek Internet of People kavramına adım atmamızı sağlamıştır. Nihayet akıllı cihazların da bu internet ağını kullanarak bir birleri ile iletişim kurmasıyla şimdilerde bu kavram yerini Internet of Things'e bırakmıştır.

Araştırmalara göre 2020 yılında 50 milyar cihazın internete bağlı olacağı ve üretilen 44 Zettabayte verinin %80'nin bu cihazlardan geleceği tahmin ediliyor. Bunun mümkün olabilmesi için cihazların kimlikleri sayılabilecek IP adresleri IPv4 (en fazla 4.3 milyar cihaz) yerine IPv6 alt yapısı ile üretilecek. Cihazların sahip olma maliyeti düşecekYeni teknolojiler hayatımıza dahil olacak. Ufku açılan insanların beklentiler yükselecek. Yeni şeyler deneme cesareti artacaktır.
 

Her şey yolunda mı?


Altyapı ve cihaz maliyetinin düşüklüğü IOT'nin yaygınlaşması için yeterli kıvama gelmiş durumda. Talep giderek artıyor. Bir öngörüye göre IOT'nin eknomik etkisinin 2.7 trilyon dolardan 2025 yılında 6.2 trilyon dolara yükseleceği tahmin ediliyor. Ciddi bir artış. Ancak henüz çözümlenemeyen bir şay var: gizlik ve mahremiyet.

Gizlilik ve mahremiyet hala çok önemli, öyle de olmalı. Akıllı telefonlardaki uygulamalar telefonumuzu didik didik etse de yine de mahramiyeti korumak için elimizden geleni yapmak istiyoruz. Bu mesele mevcut bilgisayarlarımızda bile hala çözülememişken her yerimizi saracak olan diğer akıllı cihazlarda nasıl çözülür bilinmez. Gizlilik ve mahremiyetin şimdilik IOT'nin yaygınlaşmasını frenleyen en büyük nedenlerden biri olmaya devam edecek gibi görünüyor.

Maliyetin düşmesi, internet anlayışının değişmesi, cihazların akıllanması, beklentilerin artması ve rekabetin kızışması IOT çözümlerinin yayılmasını tetikliyor. Gizlilik ise hala çözülmeyi bekleyen bir düğüm.
 

IOT ile neler yapılabilir? 


Uzun uzun metinsel senaryolardan bahsetmek istemiyorum. Hayal gücünüze bağlı. Yapmak isteyip de yapamadığınız hemen her şeyi bırakın makineler yapsın. Sizin için kanının son damlasına kadar çalışacak olan bu hizmetkarlar sayesinde kralları kıskandıracak bir yaşam kalitesine ulaşmak mümküm. Doneler belli; sensörler ile dinle, matematiksel algoritmalar ile yorumla, istediğin cevabı üret. 

IOT çalışmalarını şu şekilde kolaydan zora doğru seviyelendirebiliriz:

  1. Sensörlerden gelen verilerin dinlenip gerçek zamanlı raporlara dökülmesi. Belki bir yandan da verinin üzerinde çalışmak isteyebilirsiniz.
  2. Cihazlara uzaktan verilen komutlar yardımıyla akıllı tepkilerin oluşturulması.
  3. Cihazların kendi aralarında konuşarak yukarıda bahsettiğimiz senaryoya benzer şekilde bir yaşam planı çıkarması.
Libelium'a ait bir akıllı dünya projesi:
 
 

Bazı IOT projeleri:
 

  • Akıllı Şehirler : Park durumu, yapıların sağlık durumu, anlık gürültü haritaları, trafik durumuna göre veya iklim şartlarına göre yönlendirmeler, akıllı ışıklandırma, sokak temizliği için akıllı yönlendirmeler.
  • Akıllı Çevre : Orman yangını tespiti, hava kirliliği, toprak kayması, depremler gibi çeşitli doğal afetler için erken uyarılar, yabani hayatın incelenmesi
  • Akıllı Akarsular : İçilebilir suyun kalitesinin anlık olarak monitörlenmesi, kimyasal atık tespiti, yüzme havuzu yönetimi, denizlerin kirlilik seviyeleri, su sızıntıları, nehir taşkınları
  • Akıllı Ölçümleme : enerji tüketimi ve yönetimi, yakıt veya su tank seviyeleri, su basınçları
  • Güvenlik ve Acil Durum : radyosyon seviyesi ve gazlardaki patlama riski
  • Parekende Satışlar : Tedarik zinciri kontrolü, NFC ödemeleri, akıllı alışveriş uygulamaları, raf yönetimi
  • Lojistik : teslimat kalitesi, nesnelerin bulunması ve en yakın mesafe hesapları, depo uygunluğu, hassas nesnelerin takip edilmesi
  • Endüstiyel Kontrol : iç mekan atmosferlerinin kontrolu, anlık sıcaklık monitörleme, gerçek zamanlı uyarı ve kaza önleme mekanizmaları
  • Akıllı Tarım : bitkilerin sağlıklarının kontrolü, sulama ve toprak yapısının kontrolü, hava durumu takibi,
  • Akıllı Hayvancılık : Yavruların sağlığı, hayvanların konumlarının takibi, iç mekan oksijen ve sıcaklık takibi
  • Sağlık : düşmelerin tespiti, sporcu sağlığı, hasta sağlığının izlenmesi, ultraviole ışınlarına maruz olmanın tespiti


İşte IOT'li hayattan bir güne ait senaryo :
 



Kameralar, sensörler ve matematiksel algoritmalar sayesinde şaşırtıcı derecede akıllı çalışan atletik quadcopter şovu:
 


Gerçekten çok başarılı değil mi? Aslında yanıbaşınızda daha gelişmiş cihazlar da mevcut; Mobile cihazlarınız. Cihazlarındaki sensörleri incelemek isteyen meraklılara mağazalarında "sensor" kelimesini aratmalarını ve oyu yüksek bir uygulamayı yüklemelerini öneririm. İnanın elinizdeki cihaza saygınız artacak.

Ve son olarak bir not düşelim: IOT ile uğraşırken bir şekilde kendizi BigData konsepti içerisinde bulacağınızın farkında olun. Bu konsept oldukça zor ve boğucu gelebilir. Tavsiyem daha rahat kullanılabilir Microsoft veri ve analitik hizmetlerine bir göz atmanız yönünde. Bulut üzerinde bir çok hazır servis işinizi kolaylaştıracaktır. Örneğin gerçek zamanlı raporlama için Power BI, saniyede milyonlarca üretilen veriyi yakalamak için Event Hub, bu verileri işlemek için Stream Analytics, veriyi çeşitli algoritmalar ile inceleyip eğilim ve anlam çıkarmak için Azure Machine Learnings ve daha fazlası için HDInsight kullanmak isteyebileceğiniz hizmetlerden sadece bir kaçı. http://azure.microsoft.com/

MS IOT çözümleri için şu siteye bir göz atabilirsiniz:
http://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/internet-of-things.aspx

Google'un arama motoru verilerinden yola çıkarak dünya üzerinde grip salgını trendini görüntülediği şu çalışma da bir göz atmaya değer doğrusu: https://www.google.org/flutrends/

Microsoft'un resimden yaş tespiti yapan şu çalışmasına da göz atmadan geçmeyin derim: http://how-old.net/

Faydalı olması dileğiyle...


yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız