şu içeriğe yorum yaptı
#yazılım geliştirme
yeni mezun olarak ilk işte hangi hatalar yapılıyor, iki yıl sonra bakınca
Haftalık ne öğrendim notu tavsiyesini uygulayacağım, bu somut bir şey.
Bir ekleme yapayım: aynı notu performans görüşmelerinde kullanabiliyorsunuz.
Yıl sonunda ne yaptın diye sorulduğunda insanlar son iki ayı hatırlıyor. O notlar elinizde olunca somut örneklerle anlatabiliyorsunuz.
Bende bu alışkanlık zam görüşmesinde işe yaradı. Genel laflar yerine liste çıkardım ve tartışma kısa sürdü.
şu içeriğe yorum yaptı
#freelance
yapay zeka araçları freelance işleri azalttı mı, sahadan gözlem
Entegrasyon ve otomasyon kurulumunun yeni bir talep yaratması bende de aynı şekilde oldu.
Müşteriler bu araçları duymuş ama kendi işlerine nasıl oturtacaklarını bilmiyorlar.
Ben son bir yılda bu tür işlerden ciddi gelir elde ettim ve teknik zorluğu yüksek değil. Zor olan, müşterinin sürecini anlamak ve doğru yere uygulamak.
Yani asıl beceri yine alan bilgisi ve süreç anlayışı.
Teknik taraf öğrenilebilir, süreç anlayışı tecrübeyle geliyor.
şu içeriğe yorum yaptı
#siber güvenlik
sahte ses ve görüntüyle dolandırıcılık: kurumsal tarafta ne yapmalı
Yönetici videolarının kamuya açık miktarı konusunda ikilemde kalıyorum.
Bir yandan doğru, malzeme sağlıyor. Öte yandan kurumsal iletişim için yöneticinin görünür olması gerekiyor.
Bence gerçekçi çözüm, görünürlüğü azaltmak değil, doğrulama süreçlerini sağlamlaştırmak. Çünkü zaten birkaç saniyelik ses örneği yeterli oluyor ve o kadarını engellemek mümkün değil.
Yani savunmayı içeriye kurmak gerekiyor, dışarıyı kısıtlamaya çalışmak sonuç vermez.
şu içeriğe yorum yaptı
#yapay zeka (ai)
Veri kalitesi model seçiminden önemli: Projelerde başarıyı belirleyen görünmez katman
Veriye gözle bakma tavsiyesi bence en değerlisi ve en çok atlanan adım.
Bir projede aylarca model iyileştirmeye çalıştık, sonra rastgele örneklere baktık ve etiketlerin önemli bir kısmının yanlış olduğunu gördük. Model aslında doğru öğreniyordu, ölçüm yanlıştı.
O günden sonra her projeye veri incelemesiyle başlıyoruz. İki saat ayırıp yüz örnek okumak, iki haftalık model denemesinden daha çok bilgi veriyor.
Bir de etiketleyen kişiyle konuşmak önemli. Kılavuzda yazan şeyle pratikte yapılan şey çoğu zaman farklı oluyor ve bunu ancak sorunca öğreniyorsunuz.
Bu adımlar sıkıcı geliyor ama projenin başarısını belirleyen kısım burası.
şu içeriğe yorum yaptı
#e-ticaret
Büyük indirim dönemlerine hazırlık: Kampanya öncesi kontrol listesi
Kargo kapasitesi maddesi çok kritik ve genelde en son akla geliyor.
Yoğun dönemde kargo firması sizin gönderinizi toplamaya geldiğinde araç doluysa ertesi güne kalıyor. Bu da teslimat süresini uzatıyor ve şikâyet olarak size dönüyor.
Önceden konuşup ek toplama saati ayarlamak mümkün ama bunu kampanya günü istemek geç oluyor.
Bir de paketleme kapasitesi var. Günde elli paket hazırlayabilen bir ekip, beş yüz paketi hazırlayamıyor. Geçici destek almak veya paketleme sürecini önceden hızlandırmak gerekiyor.
Bizde işe yarayan bir yöntem: kampanya öncesi çok satacağını tahmin ettiğimiz ürünleri önceden paketleyip hazır bekletmek. Sadece etiket yapıştırmak kalıyor.
şu içeriğe yorum yaptı
#e-ticaret
Ürün fotoğrafı: Dönüşümü en çok etkileyen tek unsur ve düşük bütçeyle nasıl yapılır
Telefon kamerasının yeterli olduğu vurgusu doğru ama bir şart var: temiz lens.
Cebinizde duran telefonun lensi neredeyse her zaman kirli ve bu fotoğrafa pus olarak yansıyor. Çekimden önce lensi silmek, en ucuz kalite iyileştirmesi.
Bir de sabit beyaz dengesi kullanmak önemli. Otomatik modda her karede renk biraz değişiyor ve ürün seti tutarsız görünüyor. Telefonun profesyonel modunda beyaz dengesini sabitlemek bu sorunu çözüyor.
Son olarak, bütün ürünleri aynı kurulumla çekmek. Sayfa içinde tutarlı görünen ürün setleri, marka algısını doğrudan yükseltiyor.
şu içeriğe yorum yaptı
#savunma sanayii
Yılın ilk 8 ayında savunma ihracatı 6,3 milyar doları aştı
Yüzde 16,2 artış dolar bazlı olduğu için kur etkisinden arınmış görünüyor ama içinde hâlâ fiyat artışı payı var.
Savunma sanayiinde girdi maliyetleri son yıllarda hızla arttı. Özel alaşımlar, elektronik bileşen, kompozit malzeme ve test hizmetleri kaleminde küresel fiyatlar yukarı gitti. Yani ihracat tutarındaki artışın bir kısmı daha fazla ürün satmaktan değil, aynı ürünü daha pahalıya satmaktan geliyor.
Gerçek büyümeyi görmek için adet bazlı veriye bakmak lazım ama savunma sanayiinde adet verisi genelde açıklanmıyor. En yakın gösterge, imzalanan sözleşme sayısı ve bakiye sipariş tutarı oluyor. İkisi birlikte artıyorsa büyüme gerçek, sadece tutar artıyorsa fiyat etkisi baskın demektir.
Mağaza yorumlarını yönetmek: Puanı yükseltmenin dürüst yolları
Mağaza puanı hem kullanıcının indirme kararını hem de sıralamayı etkiliyor. Puanı yükseltmenin kalıcı tek yolu var: doğru kullanıcıya doğru anda sormak.
İlk kural, sistem tarafından sunulan puan isteme mekanizmasını kullanmak. Kullanıcıyı mağazaya yönlendiren kendi yazdığınız …
şu içeriğe yorum yaptı
#akademik çalışmalar
Yapay zekâ mühendisliği mi, bilgisayar mühendisliği mi okumalıyım?
Bu sorunun cevabı çoğu kişinin beklediğinden farklı: çoğu durumda bilgisayar mühendisliği daha güvenli bir tercih.
Sebepleri:
1. Temel aynı. Yapay zekâ; matematik, olasılık, algoritma ve programlama üzerine kurulu. Bilgisayar mühendisliği bu temeli veriyor ve üzerine yapay zekâ eklemek kolay. Tersi daha zor.
2. Esneklik. Dört yıl sonra ilginiz değişebilir ya da alan değişebilir. Bilgisayar mühendisliği sizi sistem, gömülü, veri, güvenlik gibi birçok alana açık bırakıyor.
3. Kadro olgunluğu. Yapay zekâ mühendisliği çok yeni bir bölüm; bazı üniversitelerde öğretim üyesi kadrosu ve müfredat henüz oturmamış durumda.
Ama güçlü bir kadrosu olan, müfredatı sağlam bir yapay zekâ programına yerleşebiliyorsanız, o da iyi bir tercih. Karar verirken bölümün adına değil, o okuldaki hoca kadrosuna ve ders planına bakın.
App Store abonelik sistemi: Deneme süresi, yükseltme ve iptal akışlarının resmi anlatımı
Abonelik modeline geçecek ekiplerin baştan okuması gereken sayfa. Tanıtım fiyatları, ücretsiz deneme, abonelik grupları ve yükseltme düşürme kuralları burada tanımlı.
En çok karıştırılan konu abonelik grubu. Aynı gruptaki ürünler arasında kullanıcı geçiş yapabiliyor ve fiyat f…
şu içeriğe yorum yaptı
#akademik çalışmalar
Yapay zekâ alanında hangi matematik konularını bilmek şart?
Öncelik sırasıyla üç konu, ve bu sıralama tesadüf değil:
1. Lineer cebir. Vektör, matris, matris çarpımı, özdeğer/özvektör, matris ayrışımları. Sinir ağlarının tamamı matris işlemleri üzerine kurulu; bu olmadan hiçbir şey anlaşılmıyor.
2. Olasılık ve istatistik. Rastgele değişken, dağılımlar, koşullu olasılık, Bayes, beklenen değer, varyans, hipotez testi. Modellerin çıktısını yorumlamak için şart.
3. Çok değişkenli kalkülüs ve optimizasyon. Türev, gradyan, zincir kuralı, gradyan inişi. Modelin nasıl 'öğrendiğini' anlamak için gerekli — geri yayılım doğrudan zincir kuralıdır.
Sonra gelenler: bilgi teorisi (entropi, KL ıraksaması) ve konveks optimizasyon.
Önemli not: hepsini baştan öğrenmeye çalışmayın, bu çoğu kişiyi yıldırıyor. Uygulamayla paralel gidin: bir modeli çalıştırın, anlamadığınız matematiği o an öğrenin. Bağlamı olan matematik çok daha kalıcı oluyor.
Türkçe için yapay zekâ: Neden İngilizce kadar iyi çalışmıyor ve ne yapılabilir
Modellerin Türkçe performansı son yıllarda çok gelişti ama İngilizce ile arada hâlâ bir fark var. Sebeplerini bilmek, pratikte daha iyi sonuç almanızı sağlıyor.
Birinci sebep veri hacmi. Eğitim verisinin büyük kısmı İngilizce. Türkçe içerik oranı çok daha küçük ve bu doğrudan …
şu içeriğe yorum yaptı
#akademik çalışmalar
Tez konusu nasıl seçilir? Yapay zekâ alanında nelere dikkat etmeli?
Endof'un kaynak maddesini biraz açayım çünkü yapay zekâ tarafında en can yakan konu bu.
Tez konunuz büyük ölçekli deney gerektiriyorsa, daha başlamadan şunları netleştirin:
- Üniversitenin hesaplama kümesine (cluster) erişiminiz var mı, kuyrukta ne kadar bekleniyor?
- Bulut kredisi alabiliyor musunuz? (Bazı sağlayıcıların akademik programları var)
- Veri setine erişim izniniz var mı? Özellikle sağlık ve finans verisinde etik kurul süreci aylar sürebiliyor.
Etik kurul konusunu özellikle vurgulayayım: insan verisiyle çalışacaksanız izin süreci tez takviminizi doğrudan etkiler. Bunu tez önerisi aşamasında başlatın, veri toplamaya başlayacağınız zaman değil.
Yerli kabiliyet vitrinde, gözler dışarıda: Sektörün ihracat stratejisi masada
Türk savunma şirketlerinin yerli kabiliyetlerini öne çıkarırken uluslararası pazarı hedefleyen konumlanması, yabancı savunma basınında analiz edildi.
Fuarda seri imza: İnsansız hava araçları için yerli tedarik zinciri genişliyor
Baykar; MKE, Aksa Advanced Composite, TEI, ASELSAN, ROKETSAN ve EDGE Group ile iş birliği anlaşmalarına imza attı. Anlaşmalar radar, mühimmat, kamera ve uydu haberleşmesi gibi alt sistemleri kapsıyor.
Uygulama yorumlarını ve puan ortalamasını nasıl yükseltebilirim?
Puanımız 3.8 civarında takılı kaldı. Yorum toplamak ve puanı yükseltmek için ne yapılabilir?
şu içeriğe yorum yaptı
#oyun geliştirme
Hibrit monetizasyon ve LiveOps: Gelirin ağırlığı lansmandan sonraya kaydı
Endof haklı, buna bir de takvim disiplini eklemek lazım.
Gözlemim şu: düzensiz ama büyük etkinlik yapan oyun, küçük ama her hafta aynı gün etkinlik yapan oyundan daha az tutuyor. Çünkü oyuncu alışkanlık kuramıyor.
'Her cuma yeni görev' gibi öngörülebilir bir ritim, ayda bir yapılan dev etkinlikten daha çok D30 getiriyor. Oyuncunun takvimine yerleşmek, tek seferlik heyecandan değerli.
şu içeriğe yorum yaptı
#akademik çalışmalar
CSRankings: Yayın verisine dayalı bilgisayar bilimleri sıralaması
Noway'in anlattığına pratik bir kullanım şekli ekleyeyim.
CSRankings'te okul sıralamasına değil, okulun yanındaki oka basıp hoca listesine bakın. Asıl aradığınız şey isim: hangi hoca sizin ilgilendiğiniz konuda yayın yapıyor?
Sonra o hocanın son 2 yıldaki yayınlarına bakın. Hâlâ aktif mi, öğrenci alıyor mu, grubu büyük mü? Doktora başvurusunda okula değil hocaya başvurduğunuzu unutmayın — özellikle ABD dışındaki sistemlerde hoca bulmadan başvuru anlamsız.
Bağımsız mobil oyun geliştiricilerinin kendi ağzından hikâyeleri
GDC arşivinden: küçük ekiplerin mobil tarafta yaşadıkları, neyi yanlış yaptıkları ve nasıl toparladıkları üzerine birinci elden anlatımlar. Ders kitabından değil, sahadan gelen bilgi.
Tarım girişimi kurmak isteyenler için: Hangi problemler gerçekten çözülmeyi bekliyor?
Tarım teknolojisi alanında girişim kurmak isteyenlerin çoğu sensör ya da yazılım tarafına yöneliyor. Oysa sahada çözülmeyi bekleyen problemler genelde başka yerde.
Satış ve pazarlama tarafı: Üreticinin ürününü doğru fiyata satması hâlâ en büyük sorun. Aracı zincirinin uzunluğu…
şu içeriğe yorum yaptı
#oyun geliştirme
İlk mobil oyunumu yayınlayacağım, lansman öncesi kontrol listesi nasıl olmalı?
Lansman öncesi kontrol listesi kabaca dört başlıkta toplanıyor:
Teknik:
- Gerçek cihazlarda test (en az bir düşük donanımlı Android)
- Çökme takibi entegre ve çalışıyor mu
- Analitik olayları doğrulanmış mı (yanlış kurulmuş analitik, hiç analitik olmamasından kötü)
- Uzaktan yapılandırma altyapısı var mı
Mağaza:
- Anahtar kelime çalışması yapıldı mı
- İlk iki ekran görüntüsü değer önerisini anlatıyor mu
- Tanıtım videosunun ilk 3 saniyesi oynanış gösteriyor mu
Monetizasyon:
- Satın alma akışı gerçek parayla test edildi mi
- Reklam ağları canlı anahtarlarla doğrulandı mı
Operasyon:
- Destek e-postası ve yorum yanıtlama planı
- İlk hafta için hazır bir hotfix süreci
şu içeriğe yorum yaptı
#savunma sanayii
İnsansız sistemlerde otonomi seviyeleri ne anlama geliyor?
Otonomi tek bir şey değil, bir spektrum. Kabaca seviyeler:
1. Uzaktan kumanda: her hareketi insan yapar.
2. Otomatik: önceden tanımlı görevi (kalkış, rota, iniş) kendi yapar ama karar vermez.
3. Yarı otonom: görev sırasında bazı kararları kendi alır, kritik kararlar için insan onayı ister.
4. Yüksek otonomi: hedef bölgesine gider, durumu değerlendirir, insana seçenek sunar.
5. Tam otonomi: görev hedefini kendi yorumlar ve uygular.
Bugün sahadaki sistemlerin çoğu 2-3 arasında. 4. seviye kısmen var. 5. seviye teknik olarak mümkün olsa bile hukuki ve etik olarak tartışmalı; hedef seçiminde insan onayı hemen her doktrinde korunuyor.
Asıl itici güç ise şu: elektronik harp yüzünden bağlantı kopabiliyor. Otonomi burada bir tercih değil, bağlantısız kalındığında görevi sürdürebilme zorunluluğu.
Uygulamaya yapay zekâ özelliği eklemek: Cihaz üstünde mi, sunucuda mı
Uygulamalara akıllı özellik eklemek artık ayrı bir uzmanlık gerektirmiyor ama mimari karar önemli ve geri dönüşü zor.
İki yol var. Modeli cihaz üzerinde çalıştırmak veya isteği sunucuya gönderip orada işlemek.
Cihaz üstünde çalıştırmanın avantajları: internet gerekmiyor, ge…
Unity mobil optimizasyonu: Baştan sona teknik kontrol listesi
Render, bellek, fizik ve kod tarafında sık karşılaşılan performans sorunları ve çözümleri adım adım ele alınıyor.
İngilizce yapay zekâ yüksek lisans programı: Tezli ve tezsiz yapı
Tezli programın 7 ders + seminer + tez, tezsiz programın 10 ders + dönem projesi şeklindeki yapısı ve program hedefleri.
şu içeriğe yorum yaptı
#girişimcilik
ürünü bırakıp altı ay sadece satış yaptım, ekip beni deli sandı
Fiyatı yüksek sesle söylemek kısmına takıldım, en zorlandığım şey tam olarak bu.
Teknik biri olarak ürünün emeğini biliyorum ama fiyat söylerken sesim düşüyor ve karşı taraf bunu hissediyor. Pazarlık orada başlıyor.
Bende işe yarayan şey, fiyatı söyledikten sonra susmak oldu. Açıklamaya, gerekçelendirmeye çalışmamak. Söyleyip beklemek.
İlk denemelerde çok rahatsız edici ama karşı tarafın gerçek tepkisini ancak böyle görüyorsunuz. Açıklamaya başladığınız an savunmaya geçmiş oluyorsunuz.
Açık ağırlıklı model ailesi: Kendi donanımında çalıştırılabilen küçük modeller
Büyük sağlayıcıların kapalı modellerinin yanında, indirip kendi donanımınızda çalıştırabileceğiniz açık ağırlıklı model aileleri de var. Bu sayfa onlardan birinin belgeleri ve sürüm bilgileri.
Açık ağırlıklı modellerin pratik avantajları: veri cihazdan çıkmıyor, istek başına ü…
kobi için nakit akışı tablosu: excel ile nasıl kurulur
Kârlı görünen işletmelerin batma sebebi genelde nakit. Basit bir tablo kurup her hafta güncellemek, bu riski büyük ölçüde yönetiyor.
Tablonun yapısı:
Satırlar: açılış nakdi, tahsilatlar, ödemeler, kapanış nakdi.
Sütunlar: haftalar. En az on üç hafta ileriye bakmak gereki…
Savunma sanayiinde tersine mühendislik yasal mı?
Yabancı bir sistemi inceleyip benzerini yapmak yasal olarak mümkün mü? Sektörde bu nasıl işliyor?
şu içeriğe yorum yaptı
#akademik çalışmalar
Tezsiz yüksek lisans bir işe yarar mı, yoksa zaman kaybı mı?
Titus'un ayrımına bir ara yol ekleyeyim, çoğu kişi bilmiyor.
Bazı üniversitelerde tezsiz başlayıp tezliye geçiş mümkün (ya da tersi). Şartları okula göre değişiyor ama seçenek var. Yani kararsızsanız, başlarken bunu sormakta fayda var.
İkincisi: tezsiz programda da danışmanınızla ciddi bir dönem projesi yaparsanız, bu bir yayına dönüşebilir. Nadir ama oluyor. Programın adı değil, o iki yılda ne ürettiğiniz kalıyor geriye.
Üçüncüsü: tezsiz programlar genelde daha pahalı ve burs imkânı sınırlı. Bütçeyi baştan hesaplayın.
şu içeriğe yorum yaptı
#uygulama büyütme
Bildirim gönderirken kullanıcıyı kaçırmamanın yolları
Buradaki en kritik konu izin isteme zamanlaması ve çoğu ekip bunu yanlış yapıyor.
Uygulama ilk açıldığında sistem izin penceresini göstermek, en kolay ama en zararlı yöntem. Kullanıcı neden izin vermesi gerektiğini bilmiyor, reddediyor ve iOS'ta o pencereyi bir daha gösteremiyorsunuz. Tek şansınızı harcamış oluyorsunuz.
İşe yarayan yöntem: önce kendi tasarladığınız bir ön ekranla neden bildirim göndereceğinizi anlatmak, kullanıcı oraya olumlu yanıt verirse sistem penceresini açmak. Böylece 'hayır' cevabı sistem iznini yakmıyor, daha sonra tekrar sorabiliyorsunuz.
Daha da iyisi: izni kullanıcının ihtiyaç hissettiği ana bağlamak. Örneğin fiyat takibi yapan bir uygulamada, kullanıcı ürünü takibe aldığı anda sormak.
Akıllı tarımda veri okuryazarlığı: Grafiğe bakıp ne anlamalı?
Teknoloji satın alan üreticinin karşısına er geç bir gösterge paneli çıkıyor. O panelde ne aranacağını bilmek, sistemin işe yarayıp yaramamasını belirliyor.
Trend mi, anlık değer mi: Tek bir ölçüm neredeyse hiçbir şey ifade etmiyor. Önemli olan değişim yönü. Toprak nemi yüzde …
Toplantı ve e posta yükünü azaltmak: Günlük işte somut kazanç sağlayan kullanımlar
Bu araçların en çok konuşulan kullanımları büyük projeler ama günlük işte en çok zaman kazandıran şeyler daha sıradan.
Toplantı tarafı:
Kayıttan yazıya çevirme ve özet çıkarma. Katılamadığınız toplantıyı on dakikada öğrenmek. Aksiyon maddelerini ve kimin neyi üstlendiğini a…
Gelir modeli seçiminde kullanıcı deneyimini bozmadan ilerlemek
Para kazanma stratejilerinin kullanıcı deneyimiyle dengesini kurmaya odaklanan pratik öneriler.
şu içeriğe yorum yaptı
#uygulama büyütme
Kullanıcılar uygulamayı indiriyor ama ilk gün terk ediyor, nereden başlamalı?
Teşhis için önce hunideki tam kırılma noktasını bulmak lazım. Sırayla ölçün:
1. Uygulamayı açan / indiren oranı (bu bile yüzde 100 değildir).
2. Onboarding'i tamamlayan oranı.
3. Kayıt/giriş ekranını geçen oranı.
4. İlk anlamlı eylemi yapan oranı ('aha anı').
En büyük düşüşün olduğu adım, çalışmanız gereken yer. Tahmin etmeyin, ölçün — çoğu ekip yanlış adımı optimize ediyor.
En sık suçlular: zorunlu kayıt ekranı (her alan tamamlamayı düşürüyor), uzun onboarding turu ve izin isteklerinin çok erken gelmesi.
şu içeriğe yorum yaptı
#uygulama büyütme
Kullanıcı başına ne kadar ödemeliyim? CPI ve LTV dengesini nasıl kurarım?
Navigator'ın anlattığına bir uyarı ekleyeyim: erken LTV tahminleri neredeyse her zaman iyimser çıkıyor.
Sebebi şu: ilk kullanıcılarınız genelde en meraklı, en uyumlu kesim oluyor (organik, arkadaş çevresi, erken benimseyenler). Ücretli kanala geçtiğinizde gelen kitlenin davranışı farklı ve LTV düşüyor.
Bu yüzden bütçeyi kademeli artırın. Küçük bütçede iyi çalışan bir kampanya, bütçe on katına çıktığında aynı verimi vermiyor — kitle genişledikçe kalite düşüyor. Buna hazırlıklı olmayan ekipler, aniden kârlılığını kaybediyor.
Oyun sektörü öncülüğünde girişim yatırımlarında sıçrama
Yılın ilk yarısında oyun girişimlerine yönelen yatırım tutarı ve bunun genel girişim ekosistemindeki payı üzerine veriler.
Tarım makinelerinde sensör entegrasyonunun geldiği nokta ve önümüzdeki dönem beklentileri
Makinelerin üzerine yerleşik gelen sensörlerin sayısı ve topladıkları verinin nasıl kullanıldığı anlatılıyor. Veri sahipliği konusundaki tartışmaya da değiniliyor.
Savunma sanayii ile sivil teknoloji arasında geçiş mümkün mü?
Savunma sanayiinde kazanılan tecrübe sivil sektörde işe yarar mı, ya da tersi? İki taraf arasında geçiş yapanlar var mı?
şu içeriğe yorum yaptı
#yazılım geliştirme
türkçe karakter ve sıralama sorunları: her projede aynı yere takılıyoruz
Küçük harfe çevirirken yaşanan giriş sorunu bizde gerçek bir olaydı, tam olarak anlattığın gibi.
Kullanıcı adında İ harfi olan bir hesap vardı. Kayıt sırasında bir şekilde, giriş sırasında başka şekilde küçültülüyordu ve kullanıcı hiç giriş yapamıyordu.
Üç gün aradık.
Çözüm olarak artık kimlik karşılaştırmalarında dile duyarlı olmayan dönüşüm kullanıyoruz. Görüntüleme için ayrı, karşılaştırma için ayrı.
Bu ayrımı yapmak bütün sınıfı hataları bitirdi.
