barandinho/wikipedia_tr huggingface dataset:
Veri izleme yazılımı

Veri izleme yazılımı, genel olarak deneysel sistemlerin ürettiği veriyi izleyen, denetleyen, olası hata durumlarını bu hataların giderilebilmesini olanaklı kılabilecek bilgilerle birlikte derleyen ve çoğunlukla veri toplama sistemini oluşturan ağ düğümleri üzerinde çalışan bilgisayar programlarıdır.Nükleer ve yüksek enerji fiziği (YEF) deneyleri boyut, süreç ve eder bakımlarından çok büyük ölçeklidir. Bu dev sistemler, bünyelerinde bulunan alt dedektör sistemlerinden gelen veriyi uygun bir biçimde kalıcı veri saklama birimlerine kaydederler. Kaydedilen bu verinin dedektörlerden alınıp sürekli olarak saklanacakları birimlere gönderilmesi işlevi veri toplama sistemi aracılığı ile sağlanır.Veri toplama sisteminin işlevlerinden biri de dedektör sisteminin hangi durumda olduğunu belirlemek ve dedekte edilmekte olan fizik olaylarını denetlemektir. Dedekte edilmekte olan fizik olaylarının yeterlilik derecesinin belirli bir seviyede olması, yapılan çalışmanın amacına ulaşması açısından çok önemlidir. Bu yeterlilik seviyesi zamanla deneysel ortama ve onun bileşenlerine (hızlandırıcı, donanım, yazılım ve insan girdisi) bağlı olarak değişir. Deneysel sistemin çıkışındaki verinin, istenen fiziksel olayları içeriyor olabilmesi için sürekli olarak uygun yöntemlerle denetleniyor olması gereklidir.Dedektör geliştiren gruplar/laboratuvarlar, geliştirdikleri sistemin ürettiği verinin -kendi amaçları doğrultusunda- yeterliliğine yoğunlaşır. Bu alt dedektör sisteminden gelen verinin her bir parçasının (bir bit ya da bir sekizli - byte) kusursuz ve önceden belirlenmiş bir düzen içinde akması gerekir. Hatalı olan herhangi bir durumun çok kısa bir süre içinde belirlenebilmesi ve hatayı düzeltmek için gerekli bilgiye hızla ulaşılabilmesi için veri izleme yazılımı kullanılır. Bu, toplanan verinin -ilgilenilen fiziksel olaylara bağlı olarak- yeterliliğinin belli bir seviyenin üzerinde tutulmasını sağlar.
Veri kümesi

Windows işletim sistemininde kullanılan NTFS sabit disk alan tanımlamasında kullanılan bellirli veri aralıklarıyla,alan ölçek seçenekleri; 512 bayt, 1024 bayt, 2048 bayt, 4096 bayt ve kartları şekliyle 32 kb ve 64 kb şeklinde devam etmektedir.doğru kullanılması durumunda mevcut HDD sistem veri erişim ve aktarım ciddi performans artışları sağlamaktadır.veri yüklenmeden önce masa üzeri faresi ile  "format" işlemlerinde  "Ayırma Birimi Boyutu" seçenekler kısmında istenilen değer seçilebilinir.özellikle yüksek ebatlı (1gb ve üzeri) HD video arşivleri için "Ayırma Birimi Boyutu" seçenekler kısmında en büyük olan değer seçilmelidir.bu şekilde HDD içeriğindeki büyük dosyaların data içeriklerine erişim süresi  ciddi bir şekilde kısalacaktır. bu fiziksel HDD'ler için kullanım ömrünü ciddi bir şekilde uzamasını sağlar.SSD'ler  alışıla gelen HDD fiziksel alan yapısından farklı oldukları için, birçok kullanıcı otoritesi SSD konusunda çeşitli ve farklı açıklamalar yer almaktadır.SSD'lerin hücre ömürlü yapılara sahip olması söz konusu olduğu için SSD için bu durum tam tersi olduğu yönünde çeşitli yorumlar yapılmaktadır.SSD'lerin asıl amacı HDD gibi büyük ebatlı dataları arşivlemek ve erişmek olmadığı için  "Ayırma Birimi Boyutu" seçenekler kısmında en küçül olan değer seçilmesi
Veri madenciliği

Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir. Büyük veri yığınları içerisinden gelecekle ilgili tahminde bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar programı kullanarak aranması olarak da tanımlanabilir.Veri madenciliği deyimi yanlış kullanılan bir kavram olabileceğinden buna eş değer başka kullanımlar da literatüre geçmiştir. Veritabanlarında bilgi madenciliği (İng. knowledge mining in databases), bilgi çıkarımı (İng. knowledge extraction), veri ve örüntü analizi (İng. data/pattern analysis), veri arkeolojisi gibi.Bu terimler arasında "Veritabanlarında Bilgi Keşfi" (İng. VBK - knowledge discovery in databases - KDD) en yaygınıdır. Alternatif olarak veri madenciliği aslında bilgi keşfi sürecinin bir parçası şeklinde kabul görmektedir. Bu adımlar:Veri dönüşümü (verinin veri madenciliği tekniğinden kullanılabilecek hale dönüşümünü gerçekleştirmek)Örüntü değerlendirme (bâzı ölçümlere göre elde edilmiş bilgiyi temsil eden ilginç örüntüleri tanımlamak)Bilgi sunumu (mâdenciliği yapılmış olan elde edilmiş bilginin kullanıcıya sunumunu gerçekleştirmek).Veri madenciliği adımı, kullanıcı ve bilgi tabanıyla etkileşim halindedir. İlginç örüntüler kullanıcıya gösterilir, ve bunun ötesinde istenirse bilgi tabanına da kaydedilebilir. Buna göre, veri madenciliği işlemi, gizli kalmış örüntüler bulunana kadar devam eder.Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir.Başka bir deyişle, veri madenciliği, verilerin içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yarı otomatik olarak keşfedilmesidir.Temel olarak veri madenciliği, veri setleri arasındaki desenlerin ya da düzenin, verinin analizi ve yazılım tekniklerinin kullanılmasıyla ilgilidir. Veriler arasındaki ilişkiyi, kuralları ve özellikleri belirlemekten bilgisayar sorumludur. Amaç, daha önceden fark edilmemiş veri desenlerini tespit edebilmektir.Veri madenciliğini istatistiksel bir yöntemler serisi olarak görmek mümkün olabilir. Ancak veri madenciliği, geleneksel istatistikten birkaç yönde farklılık gösterir. Veri madenciliğinde amaç, kolaylıkla mantıksal kurallara ya da görsel sunumlara çevrilebilecek nitel modellerin çıkarılmasıdır. Bu bağlamda, veri madenciliği insan merkezlidir ve bazen insan – bilgisayar arayüzü birleştirilir.Veri madenciliği sahası, istatistik, makine bilgisi, veritabanları ve yüksek performanslı işlem gibi temelleri de içerir.Veri madenciliğinde üzerinde çalışılan veri farklı terimlerle sınıflandırılır. Geniş veri tek bir iş istasyonunun belleğine sığamayacak kadar büyük veri kümelerini ifade etmektedir. Yüksek hacimli veri ise, tek bir iş istasyonundaki ya da bir grup iş istasyonundaki disklere sığamayacak kadar fazla veri anlamındadır. Dağıtık veri ise, farklı coğrafi konumlarda bulunan verileri anlatır.
Veri mahremiyeti

Veri mahremiyeti, bireyler hakkındaki kişisel bilgilerin gizliliğini ifade eder. Veri mahremiyeti ihlallerinin bireyi tehdit eden çok çeşitli sonuçları da olabilir.  Kişisel verilerin kötüye kullanılması veya tahrif edilmesi, bireyin toplumsal hayatta pek çok sorunla karşılaşabilmesine neden olabilmektedir. Bu sorunlar kişinin toplumsal hayattan dışlanmasına neden olabilmekle birlikte, gündelik yaşamının işleyişini de zora sokabilir. Kişisel verilere yasa dışı erişimin kişiye yönelik yasal sonuçları olabilir. Kişisel verilere kurumsal erişimin de kişiyi istenmeyen pazarlama kampanyalarının hedefi haline getirme riski söz konusudur.
Veri modelleme

Veri modelleme, bir işletmenin, kurumun hatırlamaya değer bulduğu verilerin şekil ve metin olarak ifade edilmesidir. Diğer bir deyişle bir işletmede teknik ve teknik olmayan herkesin bilişim ihtiyaçlarını ifade etmeye çalışırken birbirini anlamada kullanabileceği görsel bir iletişim dilidir. Yazılım geliştirmenin en önemli süreçlerinden biri olan veri modelleme bilişim ihtiyaçlarının keşfedilmesi ve herkesin anlayabileceği bir şekilde belgelenmesi işlemidir. Bilişim ihtiyaçları, veriler ve işletme ihtiyaçlarını destekleyen işletme kurallarıdır. Bir veri modeli herhangi bir işletmenin veya bir yazılımın karmaşık bilişim ihtiyaçlarının tümünü yeterince ifade edebilmek için kullanılabilecek bir araçtır. Bir bilişim sistemi başlıca 3 ihtiyacı karşılar; çeşitli verilerin saklanması, işlenmesi ve görüntülenmesi (veya bu amaçla seçilmesi). Görüldüğü gibi bilişim sistemlerinin temelinde veri yer almaktadır. Veri Tabanı sistemleri ise en basit ifadeyle; verinin saklanması ve işlenmesi ile ilgili olarak geliştirilen genel amaçlı çeşitli yazılımlardır. Kısaca bilginin işlenmemiş hali olarak tanımlanan verinin modellenmesi herhangi bir bilişim sistemi geliştirmede neredeyse işin yarısını oluşturur. Verinin gerçek sahibi kullanıcıdır. Durum böyle olunca bilişim sistemlerinin geliştirilmesi sırasında kullanıcı temelli bir yaklaşım önem kazanmaktadır. Kullanıcı yönelimli bu yaklaşımın bazı yararları aşağıda sıralanmaktadır.Kullanıcıların işin başından itibaren yazılım geliştirme sürecinde yer almaları nedeniyle yeni sisteme ve yeniye karşı olan dirençlerinin azaltılmasıÇoğunlukla teknik açıdan olaylara yaklaşan yazılımcıların geliştireceği kurgu veya hayal ürünü veri ihtiyaçlarından kaçınılmasıTeknik ayrıntıdan uzak, işletmede herkesin rahatlıkla anlayabileceği ve üzerinden iletişim kurabileceği görsel-grafik sembollerle ifade edilebilen veri modellerinin üretilebilmesiBilgisayar Destekli Yazılım Mühendisliği (CASE-Computer Assisted Software Engineering) araçlarıyla bu modeller hızlı şekilde veri tabanı tasarımına dönüştürülebilir
Veri okuryazarlığı

Veri okuryazarlığı, verileri okuma, çalışma, analiz etme ve verilerle tartışma yeteneği olarak tanımlanmaktadır. Veri kümelerine kolay erişim, bu becerileri uygulamak için çok önemlidir. Bu hususta, bir kuruluşta veriler üzerine çalışma yapan kişiler, analiz için kullandıkları verileri ve çalışmalarının sonuçlarını nasıl değerlendirip yorumladıkları hakkında eleştirel düşünmeyi öğrenmelidir. Örneğin görev verilen bir ekip bir proje için verilerin nerede açıklığa kavuşturulması gerektiğini keşfedebilmektedir. Kritik verileri hızlı bir şekilde sağlamak ve raporları daha anlaşılır kılmak için artırılmış analitik, veri okuryazarlığı için önemlidir. Kuruluşlar, çalışanlarını veri okuryazarı olmaları için eğitmek için adımlar atmalıdır.Veri okuryazarlığı, giderek daha fazla veri odaklı bir toplumda tüm vatandaşların sahip olması gereken genel bir beceri olarak önem kazanmaktadır. Bu nedenle okullarda nasıl öğretilebileceğine dair çalışmalar bulunmaktadır. Ancak bu çalışmaların büyük bir kısmı öğrencilerin ilişki kurması daha kolay olan küçük, kişisel olarak toplanan verilere odaklanmaktadır. Öğrenciler, ölçekte toplanan daha büyük, karmaşık verilerle başa çıkmak için ihtiyaç duydukları uygulama deneyimini insanların  etkileşime geçtiği akıllı sistemleri yönlendirmek için kullanarak kazanır.Veri okuryazarlığı, hem veri okuryazarı bilim çalışanı olması gereken araştırmacılara hem de veri yönetimi profesyonelleri yetiştirme hedefi olan araştırmacılara sunulabilmektedir. Pek çok yetkinlik listesi önemli beceri ve yetenekler içerir ve bunların çoğu veri okuryazarlığı ile bilgi okuryazarlığı arasındaki yakın ilişkiyi göstermektedir.
Veri parçalama

Veri parçalama. Birçok farklı PDU (Protokol Veri Birimi) büyüklükleri kullanan çeşitli ağ üzerinden geçmesi gereken verinin geçeceği ağlarda öngörülen MTU (Maksimum Taşıma Birimi) aşıldığı zaman parçalanması gerekir. Bundan dolayı IP büyük bir veriyi küçük parçalara bölecek prosedurler içerir. ULP IP'yi parçalayabilir veya parçalayamaz olarak koşullayabilir. Bu parçalar birbirinden bağımsız olarak taşınırlar ama her parçaya bir numara verilir ve bu numaralarla parçaların beraberliği sağlanır. Bu veri parçalarının sırası özel bir alanda belirlenmiştir. Veri 8 oktetlik sınırlarla dizecek şekilde iki veya daha fazla parçaya bölebilir. Her bir parçaya tanımlama, adres ve orijinal veriye ait tüm opsiyon bilgileri içeren bir başlık eklenir. Bu tanımlama alanları sayesinde bir verinin bütün parçaları tanınabilir.Ip her parçalama işlemini ayrık olarak yapar. Parçalar son varışa gitmek için farklı router'lardan geçebilirler ve eğer geçtikleri ağ daha küçük MTU kullanıyorsa tekrar parçalanmaya uğrayabilirler. Parçalardaki ofset değeri bunu belirtmek ve parça sıralarının karışmasını önlemek için ayarlanır. Eğer bazı parçalar son varış yerine gelmezlerse veya TTL parametresini aşalarsa IP son varışa gelen parçaları yok eder. İlk parçanın ulaşması ile birlikte alıcı bilgisayar bir birleştirme zamanlayıcısı çalıştırır. Ağ yöneticinin kurduğu bu zamanlayıcı tüm parçaların belirli sürede gelmesini zorlar. Süre dolduktan sonra gelen parçalar yok edilir. Parçalama yapılması istenmezse parçalama bayrağı 1 yapılır. Veri üzerinde parçalama yapılmayacağını gösterir. Parçalama bayrağı bir olan bir verinin boyutu öngörülen MTU aşarsa bu veri router tarafından yok edilir. IP son varışta yeniden birleştirme yaparak parçaları orijinal haline getirir.
Veri reyonu

Veri reyonu, müşteriye dönük verileri almak için kullanılan, veri ambarı ortamlarına özel bir yapı/erişim modelidir. Veri reyonu, veri ambarının bir alt kümesidir ve genellikle belirli bir iş koluna ya da takıma yöneliktir. Veri ambarları kurum çapında bir derinliğe sahipken, veri reyonlarındaki bilgiler tek bir departmana aittir. Bazı dağıtımlarda her departman veya iş birimi, tüm donanım, yazılım ve veriler dahil olmak üzere kendi veri reyonunun sahibi olarak kabul edilir. Bu, her departmanın kendi verilerinin kullanımını, düzenlenmesini ve geliştirilmesini yalıtık bir biçimde yönetmesine olanak tanır.Veri ambarları ve veri reyonları, veritabanındaki bilgilerin kolayca erişilebilecek şekilde yapılandırılmaması nedeniyle geliştirilmiştir.İşlemsel veritabanları güncellenebilir olarak tasarlanırken, veri ambarları veya veri reyonları salt okunurdur. Veri ambarları, ilgili kayıtların büyük öbeklerine erişmek için tasarlanmıştır. Veri reyonları ise, yalnızca bir grup kullanıcının, en sık görüntülemeleri gereken belirli veri türlerine erişmelerine olanak tanıyacak biçimde iyileştirilmiştir.Yıldız şeması - oldukça popüler tasarım seçeneği; ilişkisel bir veritabanının çok boyutlu bir veritabanının analitik işlevselliğini taklit etmesini sağlar
Veri senkronizasyonu

Veri senkronizasyonu, iki veya daha fazla bilgisayar, uygulama yazılımı ve mobil cihazlar arasında yapılan senkronizasyon işlemidir. Dosya senkronizasyonu ve mobil cihaz senkronizasyonu dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için temeldir.Veri senkronizasyonunda kullanıcı hesapı'na sahip Google Hesabı, Microsoft hesabı, Apple ID gibi hesaplar, Resilio Sync, Dropbox, Nextcloud, OneDrive, Google Drive ve iCloud gibi bulut bilişim hizmetleri yaygın uygulanmakdadır. Bazı yedekleme yazılımı türleri de veri senkronizasyonunu destekler.
Veri sorunları

Veri sorunları, bir önceki işlemde henüz tamamlanmayan bir veri kullanılmak istenirse oluşmaktadır. Tam başarımda çalıştırabilmek için, boru hattının ilk komut yürütülürken sonradan gelen 4 bağımsız komutu da çalıştırmaya başlaması gerekmektedir. Eğer bu 4 komutun, ilk komutun çıkışıyla alakası yoksa bu bağımlılık durumu ortadan kalkıncaya kadar boru hattının mantık kontrol birimi araya bir kesme ya da bekletme sokmalıdır. Yürütmeyi ilerletmek gibi teknikler, programı durdurmak gibi olası durumları önemli ölçüde azaltırlar. Boru hattı kullanılan sistem, kullanılmayan sisteme göre daha hızlı olmasına karşın, birçok program kodu normal işletim hızını değiştirmeye izin vermemektedir. İşlemin gerçekleştirilmesi için bir önceki işlem tamamlanmalı, bir sonraki işlem geciktirilmeli veya "yönlendirme" yapılmalıdır (Yönlendirme yükleme buyruklarında her zaman sorunu çözemeyebilir. Örneğin; yüklemeden sonra gelen bir buyruk, yükleme yapılan yazmacı okumak isterse burada sorun ortaya çıkar. Bu durumda sorunu çözmek için komutu durdurmamız/geciktirmemiz gerekir). Veri sorunu yükleme komutlarında da karşımıza çıkabilir. Eğer yükleme komutundan sonra gelen bir başka komut, yüklemenin yapılacağı yazmacı kullanmak isterse veri sorunu oluşur ve yüklemeden sonra gelen komutu durdurmamız gerekir. Bunun için de ayrı bir denetim birimi gerekir. Bunun dışında boru hattını, bir komutu sonraki aşamaya geçirmeyerek tıkayabiliriz (baloncuk ile).Yukarıda bulunan örnek ile "zaman içinde geriye doğru" bağımlılıkla, veri sorununu karşımıza çıkarmakta. Örnekte görüldüğü gibi; taşıma komutunda r1 yazmacına r2 yazmacındaki değer yazılıyor. Yükleme işleminde, r1 yazmacının adresindeki değerin r3 yazmacına yüklenmesi isteniyor. Ancak taşıma komutundaki işlem henüz gerçekleşmediği için yükleme işleminin geciktirilmesi gerekiyor. Toplama işleminde de r1 yazmacı kullanılıyor. Bu işlem de ancak r1 yazmacına taşıma komutundaki değer yazılınca başlayacaktır. Sonuncu yükleme komutunda, bir üstündeki toplama işleminde r1 yazmacına değer kaydedileceği için yine bir bağımlılık söz konusudur. Toplama işlemindeki değer kaydedilene kadar alt satırdaki yükleme komutu başlayamaz. Bu durumda ilk yöntem r1 yazmacına değerin yazılmasını beklemek (bir sonraki komutu geciktirerek), ikinci yöntem ise yönlendirme yaparak sorunu çözmektir. Aşağıda bulunan çizelgede bu komutların boru hattı yöntemi ile kaç çevrimde yapıldığı gösterilmiştir.
Veri sözlüğü

IBM Bilişim Sözlüğüne göre veri sözlüğü''', "veriyi anlamı, farklı veri türleriyle olan ilişkisi, kökeni, kullanımı ve biçimine göre sınıflandırmaya yarayan bir gösterimdir." Terim, veritabanları ve veritabanı yönetim sistemleri bağlamında farklı anlamlarda kullanılabilmektedir.Veritabanı kullanıcıları ve uygulama geliştiricileri bir ya da birkaç veritabanının düzeni, içeriği ve geleneksel kullanım biçimini oluşturan kapsamlı veri sözlüklerinden yararlanabilmektedirler. Bu belge genellikle her veritabanındaki tablo ve sütunların adları ve tanımlarını, veritabanında kullanılan veri türlerini ve her veri elementinin uzunluğunu içerir. Bu tür belgelerde ayrıntıya ne ölçüde yer verileceğini belirleyen evrensel bir kural yoktur ancak bunlar, veritabanı yapısına ait üstverinin özeti biçimindedirler. Veri sözlüğü, veri elementlerinin kodlama biçimlerine ilişkin ayrıntılar da içerebilir. İyi tasarlanmış bir veri sözlüğü belgelemesi, karmaşık bir veritabanı ya da birleşik veritabanı öbeğinde tutarlılığı sağlamaya yardımcı olur.Veritabanı uygulamaları geliştirilirken ara yazılım adı verilen bir veri sözlüğü katmanının göz önüne alınması gereklidir. Böylesine "üst düzey" bir veri sözlüğü "alt düzey" bir araç olan olağan veri sözlüğüne göre daha fazla esneklik sağlayabilmektedir. Bunun nedeni, olağan veri sözlüğünün asıl amacının uygulama gereksinimlerinden çok veritabanı yönetim sisteminin yalın işlevlerini desteklemesidir. Örneğin, üst düzey bir veri sözlüğü ortak bir veritabanını kullanan farklı uygulamaları modelleyen alternatif bir varlık-ilişki modeli oluşturabilir. Veri sözlüğünün genişletilmesi sorgu hızlandırma sürecine de katkı sağlamaktadır.Hızlı uygulama geliştirmede kullanılan yazılım taslakları zaman zaman üst düzey veri sözlüğü özelliklerini barındırabilmektedir. Bu özellikler menüler, formlar, raporlar ve veritabanı uygulamalarının diğer bileşenlerinin geliştirilmesini hızlandırmaktadır. Örneğin; PHPLens, tablolar, indeksler ve yabancı anahtar kısıtlamaları oluşturmaya izin veren bir PHP sınıf kütüphanesi içermektedir. RADICORE'un bir parçası olan bir diğer PHP tabanlı veri sözlüğü ise otomatik olarak program nesneleri, betikler ve SQL kodu üretebilmektedir. Base One tarafından ASP.NET ortamı için geliştirilmiş veri sözlüğü ise farklı veritabanı yönetim sistemleri arasındaki eşgüdümü sağlayabilmekte; veri doğrulama, yüksek başarım, uygulama güvenliği ve gelişmiş veri türlerine ilişkin yordamlar yaratabilmektedir.
Veri sıkıştırma

Veri sıkıştırma, bilgisayardaki veya belleği olan herhangi bir elektronik cihazdaki verilerin daha az yer kaplaması amacıyla sıkıştırılması anlamına gelir. Bilgisayarda, Windows işletim sistemi altında en yaygın olan veri (dosya) sıkıştırma programları WinZip ve WinRAR iken Linux sisteminde ise Gzip, Bzip2'dır.Veri sıkıştırma işlemi kayıplı ve kayıpsız olarak gerçekleşebilir. Kayıpsız sıkıştırma işleminde verideki kaba fazlalık daha kısa ifadelere çevrilerek kaydedilir. Veri yeniden orijinal haline getirilirken kısa ifadelerin yeniden eski haline dönüştürülebilir olması önemlidir. Örneğin bir resim dosyasında "kırmızı piksel - kırmızı piksel - kırmızı piksel..." şeklindeki bilgi 273 kırmızı piksel şeklinde ifade edilebilir. Kayıplı sıkıştırma ise verinin önemsiz kısımları kesilerek yapılan sıkıştırma biçimidir. Örneğin ses ve resim dosyalarında insan gözünün göremediği veya insan kulağının fark edemediği varyasyonlar bu yöntemle yok edilebilir.Ses verisi sıkıştırma, sayısal olarak kaydedilmiş ses sinyallerinin kayıplı ya da kayıpsız olarak daha düşük boyutta kaydedilmesi işlemidir. Ses verisi sıkıştırma matematiksel algoritmalarla gerçekleştirilir.
Veri terminal ekipmanı

Veri terminal ekipmanı (DTE), kullanıcı bilgilerini sinyallere dönüştüren veya alınan sinyalleri yeniden dönüştüren bir uç araçtır. Bunlara kuyruk devreleri de denebilir. Bir DTE cihazı, veri devresi sonlandırma ekipmanı (DCE) ile iletişim kurar.Bir DTE, bir veri kaynağı veya bir veri havuzu olarak hizmet veren ve veri iletişim kontrol fonksiyonunun bağlantı protokolüne uygun olarak gerçekleştirilmesini sağlayan bir veri istasyonunun işlevsel birimidir.Genellikle, DTE cihazı terminaldir ve DCE bir modem veya operatöre ait başka bir cihazdır. Veri terminali ekipmanı, kullanıcıların iletişim kurmasına izin vermek için gerekli tüm işlevleri yerine getiren tek bir ekipman parçası veya birden fazla ekipman parçasının birbirine bağlı bir alt sistemi olabilir. Bir kullanıcı DTE ile etkileşime girer veya DTE kullanıcı olabilir.
Veri tipi

Veri türü, bilgisayar programlamasının tür sisteminde veriyi açıklamak üzere kurulmuştur. İlkel türleri de içeren programlama dillerindeki verinin ortak türleri (tam sayı, ondalıklı sayı veya karakterler gibi), tuple'ler, kayıtlar, cebirsel veri türleri, soyut veri türleri, referans türleri, sınıflar ve işlev türleridir. Bir veri türü, temsil etmeyi, yorumlamayı ve algoritmaları veya bilgisayar belleğini veya diğer yapılarını tanımlar. Tür sistemi, veri türü bilgisini, veriyi kullanan veya veriye erişen bilgisayar programlarının doğruluğunu kontrol etmek amaçlı kullanır.s]|bit]]” ler olarak ifade edilir (alternatif olarak 0 veya 1). Adreslenebilir en küçük veri birimi, gruplaşmış bitlerden oluşur ve “byte” olarak adlandırılır (genellikle oktet, yani 8 bittir). Makine kodu komutları tarafından işlenmiş birime bir “sözcük” denir (2006 larda, tipik olarak 32 veya 64 bitlerdir). Çoğu komut, sözcüğü ikilik sistem olarak tanımlar, öyle ki 32 bitlik bir sözcük 0 dan 232 ye kadar olan işaretsiz tam sayı değerlerini tanımlar veya -231 den 231-1 e kadar olan değerleri işaretli tam sayı değerleri olarak tanımlar. 2’li tümleyen yüzünden makine dili, makine işaretsiz ve işaretli veri türleri arasındaki farkı ayırt etme gereği duymaz.Programlama dilleri, bâzı ilkel veri türlerini, programlar ve daha uzmanlaşmış bileşik tipler için basit yapılaşma blokları olarak sağlar. Tipik olarak veri türleri, tam sayı, ondalıklı sayı ve dizi türleri gibi pek çok çeşit içerir. Buna rağmen basit yapılaşma blokları, diziler, kayıtlar ve veri parçaları arasındaki ilişkiler için kaynaklar, pek çok ilkel değer koleksiyonlarından da görüldüğü gibi ilkel veri türlerini içermeyebilir.için, değerden önce bir kısa çizgi kullanılmalı (-). Sayının herhangi bir kısmında, söz dizim hatası oluşturacak virgüller kullanılmamalıdır. Tam sayılara örnekler ;negatif olabilmesi için, değerden önce bir kısa çizgi sembolü yerleştirilmelidir. Reel sayılara örnekler;Dizi verisi sayısal değildir, karakterleri ve sözcükleri saklamak için kullanılır. Tüm diziler, hemen yanında çift tırnak işâretleri kullanılan karakterleri içerir. Dizi verisi, sayıları ve metin gibi davranacak nümerik sembolleri içerebilir. Dizilere örnekler;Her dizi hafızasının mümkün kıldığı birçok karakter içerebilir. Ayrıca içinde veri barındırmayan, içi boş çift tırnak işâretleri ile ifâde edilen bir diziye de sâhip olabilirsiniz.Her tür verinin aralık olarak bilinen maksimum ve minimum değerleri vardır. Bu aralıkların, özellikle küçük veri türleri ile uğraşırken bilinmesi gerekir. Aralık, değeri kaydetmek üzere olan sayının bitlerine, r’nin kombinasyon sayıları ve n’nin de bayt sayısını ifâde ettiği aşağıdaki formülü kullanarak bulunabilir:Tüm baytları kullanmayan bâzı türler vardır, bu boolen durumudur, tek bir bit kullanılır, ikili bir değer ifâde eder. Aşağıdaki tablo veri türlerini ve aralıklarını gösteriyor.Luca Cardelli, Peter Wegner. On Understanding Types, Data Abstraction, and Polymorphism,  from Computing Surveys, (December, 1985)
Veri toplama

Veri toplama kurulan sistematik bir şekilde hedeflenen değişkenler üzerine bilgi toplama ve ölçme işlemidir ve bu sayede, ilgili sorular yanıtlanıp sonuçları değerlendirebilir. Araştırmanın veri toplama bileşeni, fizik ve sosyal bilimler, beşeri bilimler ve işletmeyi de içeren tüm çalışma alanlarında ortaktır. Bir araya getirilen bilgileri ana noktaları toplamamıza yardımcı olur. Yöntemler disipline göre değişiklik gösterse de doğru ve dürüst veri toplamaya yapılan vurgu aynı kalır. Bütün veri toplama çalışmalarının amacı, daha sonra zengin veri analizine çevirecek olan kaliteli kanıtları yakalamak ve ortaya atılan sorulara inandırıcı ve güvenilir bir cevap oluşturulmasını sağlamaktır.Çalışma alanı ya da verilerin tanımlanması için kullanılan yöntem (sayısal ya da nitel)  ne olursa olsun, doğru veri toplama, araştırmanın bütünlüğünü korumak için gereklidir. Hem uygun veri toplama araçlarının seçilmesi (mevcut, değiştirilmiş veya yeni geliştirilmiş) ve hem de doğru onların kullanımı için açıkça tanımlanmış talimatlar, hataların ortaya çıkma ihtimalini azaltır.Toplanan verilerin hem tanımlanmış hem de doğru olduğunu ve bulgularda somutlaştırılan argümanlara dayalı daha sonraki kararların geçerli olmasını sağlamak için resmi bir veri toplama süreci gereklidir. Süreç, hem ölçülecek bir temel hem de bazı durumlarda neyin geliştirileceği ile ilgili bir hedef sağlamaktadır.2.Mülakat:Bir topluluktaki önemli kişiler veya liderlerle yapılandırılmış veya yapılandırılmamış bire bir yönlendirilmiş konuşmalardır.3.Odak Grupları:Küçük gruplardaki benzer kişilerle yapılan, standart sorular, takip soruları ve katılımcıları daha iyi anlamak için ortaya çıkan diğer konuları araştıran yapılandırılmış mülakatlardır.Bozulmuş bulgular kaynak israfına neden olur ve diğer araştırmacıları verimsiz araştırma yolları takip etmelerine neden olup onları yanıltabilir. Bu durum kamu politikası kararlarını ödün vererek tehlikeye atmaktadır.Hatalı veri toplanmasından kaynaklanan etki derecesi, disiplin ve araştırmanın niteliğine göre farklılık gösterebilirken, bu araştırma sonuçları kamu politikası önerilerini desteklemek için kullanıldığında orantısız bir zarara neden olma potansiyeli bulunmaktadır.
Veri toplama sistemi

Genel olarak deneysel sistemler (örnek : nükleer ve yüksek enerji fiziği - YEF deneyleri) boyut, süreç ve eder bakımlarından göreceli olarak büyük ölçeklidir. Bu sistemler, bünyelerinde bulunan alt dedektör sistemlerinden (algılayıcı, sensör, prob ve CCD gibi) gelen veriyi uygun bir biçimde kalıcı veri saklama birimlerine (sabit disk ve fiziksel hafıza gibi) kaydederler. Kaydedilen bu verinin dedektörlerden alınıp sürekli olarak saklanacakları birimlere gönderilmesi işlevi veri toplama sistemi aracılığı ile sağlanır. Veri toplama sistemleri yazılım ve donanım başlıkları altında incelenebilecek bileşenlerden oluşur.
Veri tutarlılığı

Veri tutarlılığı, veritabanı sistemlerinde verilerin mantıksal tutarlılık kavramını ifade eder. Bu diğer tablolardaki kayıtlar ile ilgili bir tutarlılık olabileceği gibi aynı tablodaki farklı sütunlar arasındaki tutarlılıktan da bahsedilebilinir.İlişkisel veri tabanı sistemleri getirdiği büyük kolaylık ve avantajlarının yanında yumuşak karın misali noktaları vardır... Bunlardan bir tanesi veri tutarlılığı problemidir.Mesela personellerin tutulduğu bir tablomuz olsun. Bu tabloda her personelin bölümünü tutacak olalım. Eğer tablomuzşeklinde bir yapıda olsaydı zaten her personelin bölümünün adını personel tablosuna yazsaydık yanlış bir veritabanı tasarımı yapmış olurduk fakat veri tutarlılığı problemimiz olmazdı. Doğru bir veritabanı tasarımı yapmak için ayrı bir bölüm tablosu oluşturmalıyız. Yani yeni durumda tablolar şöyle olur:Bu durumda bizi bekleyen tehlike veri tutarlılığı problemidir. Yani eğer 1 numaralı bölüm "Bilgi işlem" ise ve PERSONEL tablosundaki bazı kayıtların BOLUM_NO alanları da 1 ise o zaman BOLUM tablosundaki 1 numaralı bölümün kesinlikle silinmemesi gerekmektedir. Ya da BOLUM_NO alanının değiştirilmemesi gerekmektedir. Veyahut da değiştirilse bile mesela Bilgi İşlem'in bölüm numarası 10 yapılırsa o zaman PERSONEL tablosundaki BOLUM_NO alanı 1 olanların da tamamının 10 yapılması gerekir.İlişkisel veritabanlarında bu durum veri tutarlılığı olarak adlandırılır. Bu veri tutarlılığını sağlamanın en doğru yolu bu işin veritabanı düzeyinde yapılmasıdır. Uyguluma katmanında bu işin yapılması da uygulanan bir yöntem olmakla birlikte doğru değildir. Çünkü o uygulama dışında veritabanına yapılacak erişimlerde veri tutarlılığı riske atılmış olacaktır.
Veri yapısı

Veri yapısı, bilgisayar ortamında verilerin etkin olarak saklanması ve işlenmesi için kullanılan yapı.Veri yapıları, verilerin düzenlenme biçimini belirleyen yapıtaşlarıdır. Bir yazılım değişkeni bile basit bir veri yapısı olarak kabul edilebilir. Değişik algoritmalarda verilerin diziler, listeler, yığıtlar, kuyruklar, ağaçlar ve çizgeler gibi veri modellerine uydurularak düzenlenmesi gerekebilir. Veri, yapı ve algoritma bir yazılımın birbirinden ayrılmaz bileşenleridir. Algoritması hazırlanmış her yapı için verilerin düzenli bir şekilde kullanımı önemlidir. Çünkü yapı iyi kurulduğunda, etkin, doğru, anlaşılır ve hızlı çalışıp az kaynak kullanan algoritma geliştirmek kolaylaşır.
Veri yönetimi

Veri yönetimi, önemli veri kaynakları ve yönetim arasında bağlantı kuran yönetimle ilgili tüm ilkeleri içerir.Uluslararası Veri Yönetimi Birliği (DAMA International) tarafından yapılan resmi tanıma göre profesyonel organizasyonlarda veri yönetimi uzmanlığı: ‘’Veri Kaynağı Yönetimi, bir işletmenin yaşam döngüsünün düzgünce ilerlemesi için gereken yapılar,politikalar,alıştırmalar ve prosedürlerin geliştirilmesi ve düzenlenmesidir. ‘’Uluslararası Veri Yönetimi Birliği (DAMA) tarafından yapılan bir diğer tanıma göre de Bilgi Tabanı Veri Yönetimi: ‘’ Veri yönetimi korunan,dağıtılan ve veri değeri,bilgi kazancı olarak geliştirilen planlar, programlar, politikalar ve uygulamaların ilerletilmesi, yürütülmesi ve değerlendirilmesidir.’’Veri yönetimi kavramı 1980’lerdeki art arda işlenmeden rastgele işlenmeye geçerken ortaya çıktı. O zamandan şimdiye bir yerdeki bir olay tek normal bir erişim diski kullanılarak da depolanması teknik olarak mümkün olduğundan beri veri yönetimi işlem yönetiminden daha önemli hale geldi.Şirkete ait veri kalitesi yönetimi (Corporate Data Quality Management, CDQM) Avrupa Nitelik Yönetimi Kurumu ve Şirket Veri Niteliği Yönetim Becerisi Merkezi’ne (The Competence Center Corporate Data Quality, CC CDQ, St. Gallen Üniversitesi) göre şirketin veri niteliğini arttırmaya yönelik etkin ve önleyici aktiviler planlama işidir.Şirket Veri Kalitesi Stratejisi: Şirkete Ait Veri Niteliği Yönetimi (Corporate Data Quality Management,CDQM)’e göre işletmeye yön veren çeşitli amaçlara yönelik pek çok bölümle ilgilenen bir organizasyon.Şirket Verileri Niteliği İçin Veri Yapılanması: Veri yapılanması  kesin tanım ve şirketin kavramsal  modelini içeren veri amacı kalıbından meydana gelir.Şirket Verileri Niteliği Uygulamaları Bilgisayar yazılım sistemli uygulamalar Şirkete Ait Veri Niteliği Yönetimi (Corporate Data Quality Management,CDQM) tarafından destekleniş olmalı.  Onlar tarafından planlanan,izlenen,yönetilen ve sürekli geliştiriliyor olmalı.
Veri Özçekimi

Veri özçekimi (İngilizce: data selfie) genelde nicel verilerin görselleştirilmesi olarak sunulan, benlik temsilidir. Fitbit veya Apple Sağlık platformları gibi öz-takip platformlarından toplanan veriler aktivite görselleri üretir. Atılan adımlar, uyunan saatler, kalp atışı ve yakılan kaloriler bu görselleri üretilen aktivitelerden en çok bilinenleridir. Bu görseller genellikle grafik veya gerçekleştirilen aktiviteyi izleyen “etkinlik halkaları” (activity rings) biçimindedir.
Verici

Verici, elektromanyetik dalgaların modülatör yardımıyla alıcılar tarafından algılanmasını sağlayan cihazdır. Genellikle radyo televizyon gibi tek taraflı (alıcı) cihazlara sese dönüştürülmüş (modüle edilmiş) elektromanyatik dalgalar gönderilmesine yarar. Telsiz gibi alıcı-verici  katlarının birlikte bulunduğu  cihazlarda da "gönderici" ünitesidir.
Veriko Ancaparidze

1920'de Tiflis'teki Şota Rustaveli Devlet Tiyatrosu'nda oyunculuğa başlayan Veriko Ancaparidze, 1927'de Kote Marcanişvili Tiyatrosu'nda oynamaya başladı.  Kariyerine daha sonra sanat yönetmeni olarak devam etti. Ayrıca Şota Rustaveli Tiflis Tiyatro Enstitüsü'nde öğretmenlik yapıyordu.Veriko Ancaparidze, 1943, 1946 ve 1952'de Stalin Ödülü'ne layık görüldü. Sırasıyla 1950 ve 1979'da SSCB Halk Sanatçısı ve Sosyalist Emek Kahramanı unvanını aldı.Yönetmen Miheil Çiaureli'nin eşi ve oyuncu Sopiko Çiaureli'nin annesiydi. Ancaparidze, Mtatsminda Pantheon'da gömülüdür.
Verileştirilmiş toplum

Günümüzde yaşama, çalışma, düşünme vb. şeklimizi değiştiren bir veri devrimi yaşanmaktadır. Verileşme ile birlikte gökyüzünün altındaki hatta ötesindeki her şey bir veri formatına dönüşmüştür. Veriler, çeşitli platformlarda kullandığımız birçok uygulamayı beslemektedir. Veri, kullanıcılardan ve cihazlardan hizmetlere ve platformlara akarken bağlantılar kurar ve kullanıcıları benzeri görülmemiş bir hızda ölçeklendirir. Bu bağlamda veriye bilgi ekonomisinin yeni petrolü denilmektedir.  Tıpkı on dokuzuncu yüzyılda elektriğin endüstriyel süreçleri ve toplumsal uygulamaları değiştirmesi gibi, veri de yirmi birinci yüzyılda endüstriyel ve toplumsal süreçleri değiştirmektedir.  Bu veriler aracılığıyla insanlar; tüketiciler ve aynı zamanda vatandaşlar olarak giderek daha fazla kategorize edilmekte, derecelendirilmekte, sıralanmakta ve puanlandırılmaktadır. Bu yüzden insanların gündelik yaşamında verinin giderek öneminin artması ve veri ile yönetilmeleri nedeniyle  verileştirilmiş toplum kavramı ortaya çıkmıştır.
Verily

Verily Life Sciences ya da kısaca Verily (eski adıyla Google Life Sciences;, Alphabet Inc. bünyesinde bulunan, sağlık sektörü ve biyoteknoloji araştırmalarına odaklanmış şirket. Şirket, 10 Ağustos 2015'te Sergey Brin tarafından Alphabet Inc. çatısı altında bağımsız bir kuruluş olacağı açıklanana kadar Google'ın araştırma birimi Google X'in bünyesinde çalışmalarını sürdürüyordu. Şirketin yeniden yapılanma süreci 2 Ekim 2015 tarihinde tamamlandı. 7 Aralık 2015'teki ad değişikliği sonrasında Google Life Sciences, varlığına Verily olarak devam etti.Şirketin araştırma ekipleri; LabCorp's Ulusal Genetik Enstitüsü kurucusu Andrew Conrad; nükleer manyetik rezonans uzmanı Vik Bajaj; DNA üzerinde radyasyonun etkileri üzerine çalışmaları ile bilinen Marija Pavlovic; Kanser biyolojisi uzmanı Alberto Vitari;  Google'ın glikoz izleyen kontak lens projesinden tanınan Brian Otis ve Broad Enstitüsü'nden Mark DePristo gibi isimleri barındırır.Verily, 2019'un ocak ayında 1 milyar dolarlık yatırım aldı ve Andy Conrad CEO olarak görevini sürdürdü.2019'un sonunda Verily, robotik destekli ameliyat hizmetleri girişimi Verb Surgical'daki payını projenin diğer ortağı olan Johnson & Johnson'a sattı.2020'nin Ağustos ayında Verily, şirket bünyesinde yeni kurulacak iştirakle sağlık sigortası sektörüne gireceğini duyurdu. Bunun sonucu olarak Granular Insurance Company, Swiss Re Group'la bir ortak yatırım ile kuruldu.Şeker hastaları için Sanofi işbirliğinde aygıtlar, yazılım, ilaçlar ve bakım personelini akıllı bir biçimde birlikte kullanarak etraflı bir tedavi yönetimi geliştirme çalışmaları.Genetik, moleküler ve giyilebilir cihazlardan toplanan verilerle oluşturulacak olabildiğince geniş veri tabanı ile ''sağlıklı bir insan'' modeli çıkarmak.Biyoelektronik tedavi yöntemlerinin ticarileştirilmesi ve geliştirilmesi için GlaxoSmithKline yapılan bir ortaklık.
Verim (Póvoa de Lanhoso)

Verim Portekiz'de Póvoa de Lanhoso belediyesine bağlı olan, 2,79 km² yüzölçümüne sahip, 405 nüfuslu (2001) bir bucaktır (Portekizce: freguesia).
Verim (şarap)

Bağcılık'ta verim, bağ'ın birim yüzeyi başına üretilen üzüm veya şarap miktarının bir ölçüsüdür ve bu nedenle bir tür ürün verimi’dir. Bağ alanı başına üzüm kütlesi veya bağ alanı başına şarap hacmi olmak üzere iki farklı verim ölçüsü yaygın olarak kullanılır.Daha yoğun aromalı şaraplar daha az verimle ilişkilendirilerek verim bir kalite faktörü olarak görülür ve bu yüzden birçok coğrafik yer şarap unvanları için izin verilen maksimum verim düzenlenir.Avrupa'nın çoğunda verim, hektar başına hektolitre olarak, yani şarap hacmiyle ölçülür. Yeni Dünya şarapları'nın çoğunda verim, hektar başına ton (veya ABD'de dönüm başına kısa ton) olarak- yani birim alan başına üretilen üzüm kütlesi ile ölçülür.Farklı şarap tarzları için farklı şarapçılık yöntemleri ve farklı üzüm çeşitlerinin farklı özellikleri nedeniyle, bir birim üzüm kütlesinden üretilen şarap miktarı değişir. Bu nedenle bu birimler arasında kesin bir dönüşüm yapmak mümkün değildir. 100 l (1 hl) şarap için gereken üzüm miktarına ilişkin temsili rakamlar, beyaz şarap için 160 kg üzüm, kırmızı şarap için 130 kg üzüm ve kırmızı ve beyaz şarap karışımı için 140 kg üzüm gereklidir.Verim ülkeler, bölgeler ve bireysel üzüm bağları arasında büyük farklılıklar gösterir ve bağbozumuna (ing: vintage) bağımlı olabilir. Hektar başına 50 hektolitre veya dönüm başına 3 ton civarı verim birçok ülke ve bölge için tipik temsili bir rakamdır.
Verimli, Kars

Köyün eski adı 1889 yılı kayıtlarında "Kurudara Hacimıho", 1928 yılı kayıtlarında Kurmaci'de "Daraoğulları Hacı Muhammed" anlamına gelen "Kurikdara Hacimigo" olarak geçmektedir.
Verimli, Çayırlı

Köyün eski adı, 1928 yılı kayıtlarında Espeverek olup, Ermenice'de "asbaverag" sözcüğü "atören" anlamına gelmektedir.
Verimlilik

Verimlilik ücretleri, çalışanlara verimlilik artışına koşut biçimde pazar standardının üzerinde ücret ödemeVerimlilik Hareketi, ABD Gelişme Dönemi'nde (1890–1932) ekonomi, toplum ve hükûmet verimliliğini savunan hareketMalzeme verimliliği, inşaat projeleri ya da fiziksel işlemlerin malzeme gereksinimlerinin karşılaştırılması
Verimlilik Puanı

Verimlilik Puanı (VP) ya da Performans Verimlilik Puanı (PIR), Euroleague Basketball Company'nin birinci ve ikinci derece müsabakaları EuroLeague ve EuroCup'ın yanı sıra çeşitli Avrupa ulusal ve bölgesel ligleri tarafından kullanılan bir basketbol istatistik formülüdür. NBA Verimliliği (EFF) istatistiğine benzer, ancak tam olarak aynı değildir.Verimlilik Puanı, ligin MVP'sini ve normal sezon MVP ödüllerini belirlemek için İspanya ACB Ligi tarafından 1991'de oluşturuldu. 2004'te ACB Ligi, normal sezon MVP ödülünü seçme kriterlerini değiştirdi ancak sezonun her haftasındaki MVP'yi belirlemek için PIR kullanmaya devam ediyor.Verimlilik Puanı, bir zamanlar EuroLeague sezonunun ayrı aşamalarının MVP'lerini belirlemek için kullanılıyordu. Haftalık MVP, normal sezon MVP ve ilk 16 MVP gibi. Bununla birlikte, EuroLeague MVP ödülü 2004-05 sezonundan başlayarak bir oylama sürecine dayandığında değişti. Haftanın EuroLeague MVP'sini ve Haftanın EuroCup MVP'sini belirlemek için verimlilik puanı hala kullanılmaktadır.(S x 1.0) + (TBA x 0.4) + (TA x -0.7) + ((SA - BSA) x -0.4) + (HR x 0.7) + (SR x 0.3) + (TÇ x 1.0) + (A x 0.7) + (B x 0.7) + (F x -0.4) + (TK x -1.0)
Verimsizlik

Algoritmik verimsizlik - Yavaş çalışma ve aşırı kaynak tüketimi (bilgisayar belleği ve güç tüketimi) sorunlarının gözlendiği bilgisayar programlarının düşük başarımını ifade etmektedir.Dağıtım verimsizliği - Dağıtım verimliliği kuramı, kaynakların kişilere dağılımının tüketici beklentileriyle (tutar ve yarar algılamaları) bağdaşmadığını vurgulamaktadır. Örneğin, tutarı görece düşük bir ürün her zaman için elde edilmek istenen mala karşılık gelmeyebilir.Paylaşımsal verimsizlik - Bir toplumdaki gelir ve birikimlerin adil paylaşılmaması anlamına gelir. Paylaşımsal verimsizlik genellikle ekonomik eşitsizlikle birlikte ele alınmaktadır.Ekonomik verimsizlik - Olanakların göz ardı edilip herkesin daha iyi bir işte çalışmasını sağlamaya yönelik durumu anlatmaktadır. Bu terim, kaynak ve teknoloji kısıtlamalarını göz önüne alan ekonomik verimliliğin tam karşısında yer almaktadır.Keynesçi verimsizlik - Kaynakların (işgücü, ana mallar, özkaynaklar, vb.) yetersiz iç talepten ötürü yetersiz kullanımı olarak tanımlanabilir. Dönemsel işsizlik nedeniyle potansiyel üretim düzeyine ulaşamayan bu tür ekonomiler bütçe açığı vermeli ya da gevşek bir para politikasına geçmelidirler.Pareto verimsizliği - Pareto verimliliği kuramına göre bir kişinin durumunu kötüleştirmeden başka bir kişinin durumunu iyileştirmek olasıdır. Ne var ki bu ölçüt, günümüzün değişken ekonomik yapısıyla pek uyumlu değildir. Bu nedenle, Kaldor-Hicks verimliliği ve verimsizlik terimleri daha sık kullanılmaktadır.Üretim verimsizliği - Belirli bir tutara karşılık elde edilen ürün miktarının artmaması olarak ifade edilmektedir.Kaynak-pazar verimsizliği - Kaynakların yanlış ya da eksik kullanımına yol açan bozukluklara neden olan engellerin genel adıdır. Çalışanların işgücüne gereksinim duyan bölgelere ulaşmasının engellendiği yapısal işsizlik bu duruma örnek olarak gösterilebilir.X-verimsizliği - Üretimin girdi ve çıktılarını birbirine bağlayan 'kara kutunun' yol açtığı verimsizlik olarak tanımlanmaktadır. 'Moral' ve 'bürokratik durağanlık', X-verimsizliğine yol açan ögeler arasındadır.
Verina

Aelia Verina (ö. 484) Bizans İmparatoru I. Leo karısı. İmparator Basiliscus'un kızkardeşidir. Kızı Ariadne, İmparatorlar Zeno ve I. Anastasius'un eşidir. II. Leo'nun anneannesidir.Önce İsaurialı bir kabile reisi olan (asıl ismi Tarasicodissa olan) Zeno ile evlendi.  I. Leo'un ölümü ile imparator olan oğlu II. Leo'ya taht naipliği yaptı. Ama oğlu beklenmedik şekilde ölünce kocası Zeno tahta geçti. Annesi Verina'nin komplosu ile Basiliscus imparatorluğa gelmesinden sonra Zeno yeni topladığı askerî güçle tahtı geri aldı. Bundan sonra da Ariadne imparatoriçe olma durumunu korumuştur.Zeno'nun 491de ölümü üzerine Ariadne'nin evlendiği erkeğin tahta gelmesi gerekti ve bir saray görevlisi (silentiarius) olan Anastasius'u seçip evlendi ve kocası imparator oldu. Bu evlilik çocuksuz olup 515de kocasından önce ölmüştür.İkinci evliğini Procopius Anthemius ve Marcia Euphemia'nin oğlu olan Marcianus ile yaptı. Karı, koca 478-479'da Zeno aleyhine bir isyan çıkardılar. Fakat bu isyan bastırılarak karı-koca İsauria'ya sürüldü.
Veritabanı araçları karşılaştırması

Aşağıdaki tablolarda mevcut veritabanı yöneticisi araçların bir dizisi için genel ve teknik bilgilerin karşılaştırılması verilmiştir. Daha fazla bilgi için bireysel ürün makalelerine bakınız. Bu makale her şey dahil mutlaka günceldir.Evet - Veritabanı ve şema izinleri desteği ile de bireysel nesne (tablo, görünüm, işlevler) izinleri gibi kullanıcı yöneticisiGörsel şema / ER tasarımı: veritabanı için varlık-ilişki diyagramları çizmek için yeteneği. Eksik varsa, aşağıdaki iki özellik de eksik olacakTersine mühendislik - yabancı anahtar ilişkileri ile tam bir veritabanından bir ER diyagramı üretme yeteneği,Evet - veritabanından sadece değişiklikleri şemaya kullanıcı değişiklikler koruyarak ve ithal artan tersine mühendislik desteğiBazıları - Sadece ters bir kerede tüm veritabanını mühendislik ve (veritabanı eşleştirmek için diyagram "yenilemek" olamaz) şemaya herhangi bir kullanıcı değişiklikler damla olabilirİleri mühendislik - ER diyagramı görsel tasarımcı ile onun kurum ve ilişkiler yapılan değişikliklerle veritabanı şemasını güncelleştirmek yeteneği
Veritabanı teorisi

Veritabanı kuramı, veritabanları ve veritabanı yönetim sistemlerine ilişkin araştırma ve çalışmalar bütününün genel adıdır.Kuramsal veri yönetimi; sorgu dilleri, sorguların berimsel karmaşıklığı ve ifade gücü, sonlu model kuramı, veritabanı tasarımı kuramı, bağımlılık kuramı, eşzamanlılık denetimi, veritabanı kurtarma, çıkarsamalı veritabanları, geçici ve uzamsal veritabanları, gerçek zamanlı veritabanları, değişken veri ve olasılıklı veritabanı yönetimi ve Web tabanlı veriyi konu edinmektedir.İlişkisel modelin görece anlaşılabilir bir doğaya sahip oluşu bu kavram üzerinde yapılan araştırmaların yoğunluğunun temel nedenidir. Nesne yönelimli ya da yarı yapısal modeller, örüntü verisi modeli ve XML gibi diğer veri modelleri için elde edilen sonuçlar ilişkisel modelle örtüşmektedir.Veritabanı kuramının odak noktası sorgu dillerinin karmaşıklığı ve ifade gücünü ölçmek ve bu dillerin mantıkla ilişkisini ortaya koymaktır. İlişkisel cebir ve birinci dereceden mantıktan (Codd kuramına göre bu iki kavram eşdeğerdir) başlanarak ve örüntü ile ilintili karmaşık sorguların bu dillerde ifade edilemiyor oluşu göz önüne alınarak mantık programlamaya dayalı güçlü diller konusunda çalışmalar yapılmıştır. Üzerinde çalışılan diğer konular ise sorgu hızlandırma ve veri tümleştirmedir.ACM Veritabanı Sistemleri İlkeleri Sempozyumu (PODS) ve Uluslararası Veritabanı Kuramı Konferansı (ICDT) bu konuya ilişkin başlıca araştırma konferanslarıdır.David Maier, The Theory of Relational Databases. 1983 http://web.cecs.pdx.edu/~maier/TheoryBook/TRD.html
Veritabanı yönetim sistemi

Veri tabanı yönetim sistemi (VTYS, İngilizce: Database Management System, kısaca DBMS), veri tabanlarını tanımlamak, yaratmak, kullanmak, değiştirmek ve veri tabanı sistemleri ile ilgili her türlü işletimsel gereksinimleri karşılamak için tasarlanmış sistem ve yazılımdır. Bu sistemlere örnek olarak MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database ve Microsoft Access gösterilebilir.Riccardi, G. (2001). Principles of Database Systems with Internet and Java Applications. Addison Wesley.Rob, P. ve C. Coronel. (2009). Database Systems: Design, Implementation, and Management. 8. Basım. Course Technology.Silberschatz, A., H. F. Korth ve S. Sudarshan. (2006). Database System Concepts. 5. Basım. McGraw-Hill.
Veritas

Veritas, Latince'de "hakikat, doğruluk" anlamına gelir. Antik Roma'da doğruluk erdemine de verilen isim olan Veritas, aynı zamanda Roma mitolojisi'nde hakikatin vücut bulmuş hali ve tanrıçasıdır. Tanrıça Veritas, Satürn'un kızı olarak bilinirdi.Antik Roma'daki öneminin yanı sıra terim, günümüzde Harvard Üniversitesi'nin sloganıdır (motto) ve o üniversite ile özdeşleşmiştir. Aynı zamanda veritas, Bilkent Üniversitesi gibi diğer üniversitelerin ve Arad gibi bazı şehirlerin mottolarında da yer alır.
Veritas vos liberabit

Veritas vos liberabit (Türkçe: Gerçek sizi özgür kılcak, İncil'deki şekliyle Veritas literabit vos veya Yunanca: ἡ ἀλήθεια ἐλευθερώσει ὑμᾶς, hē alḗtheia eleutherṓsei hūmâs), Yuhanna İncili'nin sekizinci babı 32'nci ayetinde geçen, İsa'nın kendisine iman etmiş Yahudilere söylediği sözdür.
Verity Lambert

Verity Ann Lambert OBE (27 Kasım 1935 – 22 Kasım 2007) İngiliz televizyon ve film yapımcısı. Kendisi, bilimkurgu serisi ''Doctor Who'nun kurucu ve yapımcılığını yapıp, Thames Televizyon ile uzun bir süre ortaklık yapmıştır.Lambert, 1950'lerde televizyon sektöründe çalışmaya başladı ve ölene kadar yapımcı olarak işine devam etti. 1969'da BBC'den ayrıldıktan sonra, diğer televizyon şirketlerinde çalıştı. 1985'te kendi prodüksiyon şirketi, Cinema Verity'yi kurdu.
Verivery

Verivery, 2018'de Jellyfish Entertainment tarafından kurulan Güney Koreli bir erkek grubudur. Grup, 9 Ocak 2019'da Veri-Us ile çıkış yaptı.
Verizon Center

Verizon Center, NBA takımı Washington Wizards ve NHL takımı Washington Capitals'ın maçlarını oynadığı sahadır. 2 Aralık 1997 yılında açılmıştır. Basketbol maçları için 20.173, buz hokeyi maçları için 18.277 kişilik kapasiteye sahiptir. Eski adı MCI Center'dır. Açıldığından bu yana 5 farklı ligden 5 takıma hizmet vermiştir. Bu takımların 4 tanesi hala bu salonda maçlarını oynamaktadır.
Verişen

Ermenistan Cumhuriyeti Ulusal İstatistik Servisi'ne göre köyün nüfusu 2001'de 2.314 iken 2010 yılında 2.532'e yükselmiştir.
Verjamem

Verjamem ya da Türkçesi "İnanırım", Eva Boto tarafından seslendirilen, Azerbaycan'ın başkenti Bakü'de düzenlenecek 2012 Eurovision Şarkı Yarışması'nda Slovenya'yı temsil eden şarkıdır
Verka Serduçka

Andriy Mıhaylovıç Danilko (Ukrayna: Андрі́й Миха́йлович Дани́лко, 2 Ekim 1973, Poltava) ya da sahne adıyla Verka Serduçka (Вєрка Сердючка), Ukraynalı şarkıcıdır. Finlandiya'nın başkenti Helsinki'de gerçekleştirilen 2007 Eurovision Şarkı Yarışması'nda Ukrayna'yı "Dancing Lasha Tumbai" isimli şarkıyla temsil etmiş, finalde 235 puanla ikinci olarak yarışmayı tamamlamıştır.Новогодняя (Novogodnyaya, (happy) new year). As Andriy Danylko, with Alla Pugacheva and various artistsDanylko Tango (As Verka Serduchka & Andriy Danylko)Dolce & Gabbana (2009)I Love You'' (2010)