stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Fatih Gül
İstatistikleri > Kulüp takım istatistikleri

| Profesyonel kariyeri> Sezon | Profesyonel kariyeri> Kulüp | Ulusal ligler> Lig kademesi | Ulusal ligler> Maçlar | Ulusal ligler> Goller | Türkiye Kupası> Maçlar | Türkiye Kupası> Goller | Uluslararası ligler> Lig kademesi | Uluslararası ligler> Maçlar | Uluslararası ligler> Goller | Toplam> Maçlar | Toplam> Goller |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2005-06 | Zeytinburnuspor |  3. Lig | 1 | 0 | - | - |  Avrupa | - | - | 1 | 0 |
| 2006-07 | Zeytinburnuspor |  2. Lig | 30 | 3 | 1 | 0 |  Avrupa | - | - | 31 | 3 |
| 2007-08 | Zeytinburnuspor |  2. Lig | 29 | 2 | - | - |  Avrupa | - | - | 29 | 2 |
| Toplam | Toplam | - | 60 | 5 | 3 | 0 | - | - | - | 63 | 5 |
| 2008-09 | Boluspor |  2. Lig | 25 | 1 | - | - |  Avrupa | - | - | 25 | 1 |
| 2009-10 | Boluspor |  1. Lig | 21 | 0 | 1 | 0 |  Avrupa | - | - | 22 | 0 |
| 2010-11 | Boluspor |  1. Lig | 10 | 0 | 1 | 0 |  Avrupa | - | - | 11 | 0 |
| Toplam | Toplam | - | 56 | 1 | 2 | 0 | - | - | - | 58 | 1 |
Güncelleme 17 Mart 2011
İstatistikleri > Millî takım istatistikleri

| No>  | Tarih | Millî takım | Maç sayısı | Gol sayısı |  |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1. | 2003 |  Türkiye U-16 | 1  | 0 |  |  |  |  |  |  |  |
| Toplam | Toplam | Toplam | 1 | 0 |  |  |  |  |  |  |  |
Güncelleme 17 Mart 2011
Başarıları > Kulüp

Türkiye 2. Lig Play-off Şampiyonluğu (1. Lig'e Yükseliş)
2009-10 Boluspor
Bologna (anlam ayrımı)

Bologna İtalya'nın Emilia-Romagna bölgesinde yer alan bir kenttir.
Bologna şu anlamlara da gelebilir:
Bologna (il)
Bologna (metropoliten şehir)
Boloceroides

Boloceroides, Boloceroididae familyasına bağlı bir hayvan cinsidir.
Brotherton

| Brotherton |
| --- | --- |
Kent

BrothertonBrotherton'in Birleşik Krallık'taki konumu
Ülke:  Birleşik Krallık
Ülke:  İngiltere
Kontluk: North Yorkshire
Zaman dilimi: UTC±00.00 (BAS)
 • Yaz (YSU): UTC+01.00 (BAYS)
Brotherton, İngiltere'nin North Yorkshire kontluğunda bulunan bir civil parish.
Garipler Sokağı

Garipler Sokağı, 17 Ağustos 1990 tarihinde Cavit Karabey'in Bey Plak firmasından çıkardığı, 10. stüdyo albümüdür. Albümde toplam 11 şarkı bulunmaktadır.
Şarkı listesi

| # | Şarkı | Söz | Müzik | Süre |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | Garipler Sokağı | Suat Sayın | Suat Sayın | 4:01 |
| 2 | Bir Fincan Kahve İçin | Ülkü Aker | Selahattin Sarıkaya | 3:15 |
| 3 | Öleceğim Bir Gün | Anonim | Anonim | 2:06 |
| 4 | Mahkumların Duası | Ferdi Tayfur | Ferdi Tayfur | 5:41 |
| 5 | Asker Oldum Giydim Yelek | Selahattin Sarıkaya | Selahattin Sarıkaya | 4:15 |
| 6 | Güllü | Anonim | Anonim | 4:11 |
| 7 | Bak Bir Erkek Ağlıyor | Selahattin Cesur | Selahattin Cesur | 7:05 |
| 8 | Bitmeyen Çile | Selahattin Cesur | Selahattin Cesur | 4:56 |
| 9 | Havar Havar | Ayşe Şan | Ayşe Şan | 5:48 |
| 10 | Dersim Dört Dağ İçinde | Anonim | Anonim | 3:56 |
| 11 | Huma Kuşu | Anonim | Anonim | 1:32 |
Binom dağılımı

| --- | --- |
Olasılık kütle fonksiyonu  Eğriyi daha açık göstermek için noktalar çizgilerle birleştirilmiştir.
Yığmalı dağılım fonksiyonu  Renkler yukarıdaki çizgi renklerine uyar.
Parametreler:  n\geq 0 deneyleme sayısı kesirsiz (tam sayı)  0\leq p\leq 1 başarı olasılığı (reel)
Destek:  k\in \{0,\dots ,n\}\!
Olasılık kütle fonksiyonu (OYF):  {n \choose k}p^{k}(1-p)^{n-k}\!
Birikimli dağılım fonksiyonu (YDF):  I_{1-p}(n-\lfloor k\rfloor ,1+\lfloor k\rfloor )\!
Ortalama:  np\!
Medyan:  \{\lfloor np\rfloor -1,\lfloor np\rfloor ,\lfloor np\rfloor +1\} biri
Mod:  \lfloor (n+1)\,p\rfloor \!
Varyans:  np(1-p)\!
Çarpıklık:  {\frac {1-2p}{\sqrt {np(1-p)}}}\!
Fazladan basıklık:  {\frac {1-6p(1-p)}{np(1-p)}}\!
Entropi:  {\frac {1}{2}}\ln \left(2\pi nep(1-p)\right)+O\left({\frac {1}{n}}\right)
Moment üreten fonksiyon (mf):  (1-p+pe^{t})^{n}\!
Karakteristik fonksiyon:  (1-p+pe^{it})^{n}\!
Olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında, binom dağılımı n sayıda iki kategori (yani başarı/başarısızlık, evet / hayır, 1/0 vb) sonucu veren denemelere uygulanır. Araştırıcının ilgi gösterdiği kategori başarı olarak adlandırılır. Bu türlü her bir deneyde, bağımsız olarak, başarı (=evet=1) olasılığının p olduğu (ve yalnızca iki kategori sonuç mümkün olduğu için başarısızlık olasılığının 1 - p olduğu) bilinir. Bu türlü bağımsız n sayıda denemeler serisi içinde elde edilen başarı sayısının ayrık olasılık dağılımı binom dağılım olarak tanımlanır. Bir binom dağılım sadece iki parametre ile, yani n ve p ile tam olarak tanımlanır. Matematik notasyon olarak bir rassal değişken X binom dağılım gösterirse şöyle ifade edilir:
Bu şekilde başarı/başarısızlık sonucu veren her bir deneme Bernoulli denemesi olarak da anılır. Eğer n=1 olursa, bu binom dağılım, yani B(1, p), gerçekte bir Bernoulli dağılımı ile aynıdır. Binom dağılımı çıkarımsal istatistik analiz ve pratik problem çözüm çabaları içinde  çok popüler olan kullanılan binom testi için temel teoriyi ortaya çıkarır.
Örnekler

Binom dağılımı için en basit örnek bir zarın 10 defa atılıp kaç tane 6 elde edildiğinin sayılmasıdır. Bu rassal sayının (yani 10 deneyde kaç tane 6 elde edilmesi) dağılımı, n=10 ve p=1/6 parametreleri olan bir binom dağılımdır.
Diğer bir örnek, çok büyük bir halk kitlesinin içinde yeşil gözlü olanların incelenmesinden ortaya çıkar. Araştırmamız yeşil gözlüler hakkında olduğu için başarı kategorisi yeşil gözlü kişi gözlemi için kullanılır ve başarısızlık kategorisi yeşil gözlü olmayan kişi gözlemi karşılığı olarak ele alınır. Bu halk kitlesi içindeki yeşil gözlüler oranının, (yani başarı olasılığının) %5 olduğu bilinsin. 100 kişiyi kapsayan bir basit rastgele örneklem seçelim ve örneklem içinde bulunan her bir kişinin göz rengini gözleyelim. Bu işlemin binom dağılım açıklamasına göre karşılığı 100 tane bağımsız deneme yapılmasıdır  yani n=100 dur. Bu örnekte içinde gözlemi yapılan yeşil gözlü kişi sayısı, 0 ile 100 arasında değerler alabilen, X rassal değişken olarak kabul edilsin. X  için olasılık n=100 ve p=0.05 parametreleri olan bir binom dağılım ile bulunur.
Tanımlama > Olasılık kütle fonksiyonu

Genel olarak, eğer bir rassal değişken K n ve p parametresi olan bir binom dağılım gösterirse, şöyle ifade edilir:
Tam k  sayıda başarı elde etmek için olasılık şu olasılık kütle fonksiyonu ile açıklanır:
burada k = 0, 1, 2, ..., n ve
terimi binom katsayısıdır yani "n'nin  k'li kombinasyonu" olur. Bunun değişik bir ifadesi
olarak verilebilir. Böylece dağılımın adının nereden ortaya çıkartıldığı görülmektedir. Bu formülün biraz daha detaylı açıklanması şöyle yapılabilir. k sayıda başarı (pk) ve n - k sayıda başarısızlık (1 - p)n - k istemekteyiz. Ancak, k sayıda başarı n sayıda denemenin  belirli olmayan her bir tarafında ortaya çıkabilir. n deneme sayısı içinde k başarı sayısı C(n,k) değişik şekilde yerleştirilebilir.
Binom dağılıma uyan problemlerde olasılık bulmak için hazırlanmış referans tablosu bir sıra alt-tablodan oluşur ve her bir alt-tablo n/2 sayıya kadar değerle ile doldurulur. k>n/2 olduğu için olasılık değeri şu formülün uygulaması ile
bulunur. Böylece aranan olasılık değeri (binom genellikle simetrik olmadığı için) tablolarda gösterilen değişik değerde k ve değişik değerde p kullanarak bulunur.
Yığmalı dağılım fonksiyonu

Yığmalı dağılım fonksiyonu bir tanzim edilmiş tam olmayan beta fonksiyonu kullanılması ile şöyle ifade edilebilir:
Ancak k 'in kesirsiz bir tam sayı  ve
olması gereklidir.
Eğer x gerçek bir tam sayı değilse  veya pozitif değerde değilse, bu ifade şu alternatif şekle getirilebilir
Eğer k ≤ np ise dağılım fonksiyonun aşağı kuyruk tarafı için yukarı sınırlar  değerleri ortaya çıkartılabilir. Özellikle, önce Hoeffding'in eşitsizliği kullanılarak sınır değeri şöyle bulunur:
ve sonra Chernoff'un eşitsizliği kullanılarak şu sınır ortaya çıkartılır:
Ortalama, varyans ve mod

Eğer X binom dağılım gösteren bir rassal değişken ise, bu gerçek şöyle ifade edilir. X ~ B(n,p) ise, X in beklenen değeri
olur ve varyans değeri ise
olur.
Bu gerçeğin ispatı şöyle yapılabilir: Önce yalnız tek bir Bernoulli denemesi incelensin. Bunun sonucu ya 1 (başarı) veya 0 olabilir; bunların olasılıkları sırasıyla p ve 1 - p olur. Bu deneyin ortalamasının μ = p olduğu bilinmektedir. Varyans ise tanımına göre
olur. Şimdi n sayıda Bernoulli denemesi (yani genel bir binom dağılımı) ele alındığı kabul edilsin. Eğer denemelerin her biri  bağımsız ise, her bir denemenin varyansı diğer deneme varyanslarıyla  birlikte toplamları alınırsa şu ifadeyi elde edilir:
X in mod değerini bulmak için bir tam sayı olan
ifadesi tanımlanır ve X in (n + 1)p değerinden daha eksik değerde veya ayni değerde en büyük tam sayı olduğu bilinir. Böylece hem m - 1 hem de  m iki ayrı mod değeri oluştururlar.
Burada dikkat edilmesi gereken bir gerçek de binom dağılımının çift mod göstermesine rağmen her çift mod gösteren dağılımın bir binom dağılımı olmadığıdır.
Ortalama ve varyansın açık olarak elde edilmeleri

Binom dağılım için ortalama ve varyans değerleri açıkça ilk tanımsal prensipler kullanılarak elde edilebilirler. Bu iki değerin ortaya çıkartılması için şu toplamlar kullanılır. Bu toplamlardaki terimlerin yerleri değiştirilerek binom  olasılık kütle fonksiyonunun tümünde toplamın her zaman 1'e eşit olmasını sağlarız.
Ortalama ve varyansın açık olarak elde edilmeleri > Ortalama

Bir ayrık rassal değişken için beklenen değer tanımını bir binom dağılım için uygulanir.
Bu seride k=0 indeksli birinci terimin değeri 0 'a eşittir; çünkü birinci faktör k sıfırdır. Bunu bertaraf edersek alt limiti k=1 'e indirgenmiş olunur.
Faktör ifadelerinden  n ile k faktörlerini çekip alırsak ve p için birinci üssü ayırılırsa; indekslerin yeniden tanımlanmasına hazırlanmış olur:
Yeni isim olarak m = n - 1 ve s = k - 1 kullanabilir. Bu işlem yapılması ile toplamın değeri değişmez, ama daha kolayca tanımlanan şu ifade ortaya çıkar:
Ortaya çıkan toplam bir binom dağılımının tümü için toplamdır (Olasılık kütle fonksiyonu ortaya çıktığı gibi ilk toplamdan bir sıra alttadır). Böylece
Ortalama ve varyansın açık olarak elde edilmeleri > Varyans

Varyans değeri şöyle tanımlanmaktadır:
(bak: varyans, 10. Varyans için hesaplama formülü):
Bu formülün kullanılışında görülmektedir ki X2 ifadesinin beklenen değerinin de hesaplanması gerekmektedir. Bu değer şu formüle göre bulunabilir:
Yukarıda ortalama formülünü elde etmeye çalışırken kullandığımız yöntemi kullanarak, k nin bir faktörünün değeri açığa çıkartılabilir ve böylece şu ifade elde edilir:
(tekrar, m = n - 1 ve s = k - 1). Bu toplamı iki değişik toplama ayırabiliriz ve her bir toplam ifadesi şöyle bulunur:
Birinci toplam yukarıda ortalama bulurken ortaya çıkardığımız ifadenin aynıdır ve mp değerine eşittir. İkinci toplam değer ise 1'e eşit olur.
Bu sonucu varyans için ifadenin içine koyarsak ve ortalama  için ifadeyi de, yani (E(X) = np) de, konulursa varyans için şu formülü elde edilir:
iLa
Diğer dağılımlarla ilişkiler > Binom değerlerin toplamı

Eğer X ~ B(n, p) ve Y ~ B(m, p) iki bağımsız binom dağılımlı değişken iseler, o zaman X + Y toplam ifadesi de bir binom dağılımlı değişkendir. Bu toplam değişkenin dağılımı
olarak ifade edilir.
Diğer dağılımlarla ilişkiler > Normal yaklaşım

Eğer n yeterce büyük ise, dağılımın çarpıklığı çok bariz olmaz ve uygun bir süreklilik doğrulaması kullanılırsa, B(n,p) olarak tanımlanan bir binom dağılım yerine
ile tanımlanan bir simetrik normal dağılım çok iyi bir yaklaşık olarak kullanılabilir.
n değerinin yeter derecede büyük olup olmadığını tespit etmek için çeşitli amprik kurallar kullanılabilir. Bir amprik kurala göre hem np ve hem de  n(1 - p) 5'ten daha büyük olmalıdır. Fakat değişik istatistik otoriteleri değişik değerler de kabul etmektedirler; örneğin bazı kaynaklara göre gereken değerler 10'u aşmalıdır. Hangi değerlerin kullanılacağı arzu edilen yaklaşım dakikliğine bağlıdır. Çokça kullanılan diğer bir ampirik kural ise şu eşitlik ifadesinin
bulunup bulunmadığına dayanır.
Süreklilik doğrulaması operasyonunun kullanışı şu örnek ile gösterilebilir. Bir binom rassal değişken X için olasılığı, yani Pr(X ≤ 8) değerini, bulmak istediği kabul edilsin. Eğer Y rassal değişkeninin normal yaklaşım ile verilen bir dağılımı varsa  Pr(X ≤ 8) değeri Pr(Y ≤ 8.5) ifadesi ile yaklaşık olarak bulunabilir. Burada ikinci terime 0.5 eklenmesi (yani 8 yerine 8.5 kullanılması) süreklilik doğrulaması operasyonudur; eğer bu kullanılmasaydı, doğrulama yapılmamış normal yaklaşık değer daha az dakik sonuçlar vereceği bilinmektedir.
Büyük değerde n için doğru binom formülü kullanarak hesap yapılması çok büyük emek gerektirmekte olduğu için, özellikle bilgisayarların hemen el altında olmadığı günlerde, bu yaklaşım çok büyük zaman ve emek tasarrufu sağlamaktaydı. Normal dağılım ile yaklaşım ilk olarak 1733de Abraham de Moivre tarafından Şanslar için Doktrin adlı kitabında ortaya atılmıştır. Sonradan bu yaklaşımın kullanışı, B(n,p) n sayıda bağımsız ve tıpatıp ayni şekilde dağılım gösteren 0-1 değerli gösterge değişkeni olduğu için, merkezsel limit teoreminin bir sonucu olarak görülmektedir.
Örneğin, büyük bir anakütleden gelen n kişilik bir örnek alarak, bir cümle vererek bir belirli fikirin kabul edilip edilmediğini öğrenmek istediğimizi düşünelim. Bu fikri kabul edenler oranı, tabiidir ki kullanılan örneğe bağlı olacaktır. Eğer n sayıda kişi kapsayan birçok gerçekten rassal olan örnekleri tekrar tekrar bulunarak, bu fikri kabul edenlerin oranı ortalaması gerçek anakütle kabul edenler oranı olan p olan ve standart sapması
σ = (p(1 - p)n)1/2
olan bir normal dağılım ile yaklaşım sağlanabilecektir. Örnek büyüklüğü olan n in büyük olma halinde yaklaşım sonucu iyi olacaktır, çünkü beklenen değerlerin bir oranı küçüldükçe bilinmeyen p parametresini yaklaşım değeri daha dakik olmasını sağlamaktadır.
Diğer dağılımlarla ilişkiler > Poisson yaklaşımı

np çarpım ifadesi değişmeden kalırken, deneyleme sayısı sonsuzluk değerine yaklaşırsa, binom dağılımı Poisson dağılımına yaklaşım gösterir. Buna dayanarak, eğer n yeter derecede büyük ve ve p yeter derecede küçük ise, B(n,p) ile tanımlanan bir binom dağılımı yerine λ = np parametreli bir Poisson dağılımı yaklaşık olarak kullanılabilir. Bu yaklaşımını uygun olarak kullanılabilmesi için empirik olarak parametrelerin şu değerlere uyması gerektiği kabul edilmiştir:
Binom dağılımlar için limitleri

n değeri ∞'ye yaklaşırken ve p  0'a yaklaşırken, eğer np değeri değişmeden  λ > 0 olarak kalırsa veya asgari olarak np  λ > 0 değerine yaklaşırsa, o zaman (n, p) parametreli Binom dağılımı, λ beklenen değeri olan bir Poisson dağılımına yaklaşır.
Eğer p değeri değişmeden kalırken, n' değeri ∞'ye yaklaşırsa
teriminin dağılım beklenen değeri 0 ve varyans değeri 1 olan bir normal dağılıma yaklaşır. (Bu Merkezsel limit teoreminin özel bir halidir.)
0,1 (mavi), 0,5 (yeşil) ve 0,8 (kırmızı) parametreleriyle binom dağılımı.
n = 6 ve p = 0.5 olursa Binom (OYF) Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu ve normal dağılıma yaklaşım.
Gdańsk (ilçe)

| Gdańsk ilçesi |
| --- | --- |
İlçe
Powiat gdański
  Bayrak Arma 

Ülke:  Polonya
Voyvodalık: Pomeranya
Merkez: Pruszcz Gdański
Yüzölçümü
 • Toplam: 793.17 km²
Nüfus (2019)
 • Toplam: 117.452
 • Yoğunluk: 140/km²
Gdańsk ilçesi (Lehçe: 
powiat gdański) Polonya'nın Pomeranya Voyvodalığında bulunan bir ilçedir. İlçenin nüfusu 2019 yılı itibarıyla 117.942'dir. İlçenin merkezi Pruszcz Gdański şehridir.
| g t Pomeranya Voyvodalığı'nın ilçeleri |
| --- | --- |
 Bytów  Chojnice  Człuchów  Gdańsk  Gdańsk  Gdynia  Kartuzy  Kościerzyna  Kwidzyn  Lębork  Malbork  Nowy Dwór  Puck  Słupsk  Słupsk  Sopot  Starogard  Sztum  Tczew  Wejherowo 
Kalın yazılı ilçeler şehir ilçesi statüsüne sahiptir.
| --- | --- |
Otorite kontrolü :  LCCN: n85129344  NLI: 987007562489705171  VIAF: 126733626   WorldCat (LCCN): n85-129344
Gboard

| --- | --- |


Geliştirici(ler): Google
İlk yayınlanma: 12 Mayıs 2016 (8 yıl önce) (2016-05-12)
İşletim sistemi: iOS, Android
Lisans: Tescilli
Gboard, Google tarafından yerel Android ve iOS cihazlar için geliştirilmiş bir sanal klavye uygulamasıdır. İlk olarak Mayıs 2016'da iOS'ta piyasaya sürüldü. Ardından Aralık 2016'da Android'de yayınlanan ve Android'de zaten kurulmuş olan Google Klavye uygulamasında büyük bir güncelleme olarak tanıtıldı.
Gboard, web sonuçları ve tahmini yanıtlar, GIF ve emoji içeriğinin kolay aranması ve paylaşılması, içeriğe bağlı olarak bir sonraki kelimeyi öneren tahmini bir yazma motoru ve çok dilli dil desteği de dahil olmak üzere Google Arama'ya sahiptir. Klavyede yapılan güncellemeler, GIF önerileri, koyu renk teması için seçenekler veya klavye arka planı olarak kişisel bir görüntü ekleme, sesli dikte desteği, sonraki ifade tahmini ve elle çizilmiş emoji tanıma gibi ek işlevleri etkinleştirdi. iOS'ta piyasaya sürüldüğünde, klavye sadece İngilizce için destek sunuyordu. Sonraki aylarda daha fazla dil kademeli olarak eklenirken, Android'de klavye piyasaya çıktığında 100'den fazla dili destekliyordu.
Ağustos 2018'de Gboard, Google Play Store'da 1 milyar yükleme gerçekleştirdi ve en popüler Android uygulamalarından biri haline geldi. Bu, Google Play Store tarafından ölçülür ve kullanıcılar tarafından yapılan indirmelerin yanı sıra uygulamanın önceden yüklenmiş örneklerini de içerir.
Faroe Adaları 17 yaş altı millî futbol takımı

Faroe Adaları 17 yaş altı millî futbol takımı, Faroe Adaları Futbol Federasyonu tarafından kontrol edilen 17 yaş veya altı futbolcuların dahil edildiği millî futbol takımı.
UEFA 2013 17 yaş altı  Ön Elemeleri

| Takım | O | G | B | M | AG | YG | GF | P |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
 Avusturya: 0
 İsviçre: 0
 Kıbrıs Cumhuriyeti: 0
 Faroe Adaları: 0
UEFA 2013 17 yaş altı  Ön Elemeleri > 2012-2013 Takım Kadrosu

Teknik direktör Áki Johansen ve Pól F. Joensen bu takım kadrosunu 2013 UEFA Avrupa 17 Yaş Altı Futbol Şampiyonası için seçmiştir.
Høgni E. Nielsen, 07 Vestur
Benjamin Heinesen, B36 Tórshavn
Hákun Edmundsson, B68 Toftir
Steintór Fagradal, Aron Clementsen and Dan í Soylu, B71 Sandoy
Bartal Wardum, Havnar Bóltfelag
Pól Sigurð Kristiansen, EB/Streymur
Ari Krosslá Poulsen og Dánjal Godtfred, FC Suðuroy
Leivur Højgaard, Meinhard Olsen og Betuel Hansen, NSÍ Runavík
Elias Rasmussen, Víkingur Gøta
Jógvan á Lað Jacobsen, FC København (DK)
Emil R. Madsen, Frederikshavn (DK)
Absalon Eliasen, Randers FC (DK)
Jákup F. Hansen, Vejle (DK)
UEFA 2012 17 yaş altı ön elemeleri

| Takım | O | G | B | M | AG | YG | PF | P |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  Fransa | 3 | 3 | 0 | 0 | 11 | 0 | +11 | 9 |
|  Lüksemburg | 3 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 | −1 | 4 |
|  Kuzey İrlanda | 3 | 1 | 0 | 2 | 2 | 5 | −3 | 3 |
|  Faroe Adaları | 3 | 0 | 1 | 2 | 1 | 8 | −7 | 1 |
2011-2012 Takım kadrosu

Kaleci: Fríði Sigurðsson ve Elias Rasmussen
Defans: John Guðjónsson, Jákup Hansen, Hákun Edmundsson, Jón Áki Jacobsen, Karlmartin Danielsen, Poul Mikkelsen, Teitur Olsen
Orta Saha: Rasmus Sørensen, Jógvan Jacobsen, Eivindur Sørensen, Brandur Olsen, Tórur Justesen, Sigurð Poulsen, Haraldur Højgaard
Hücum: Meinhard Olsen ve Poul Ingason
UEFA 2011 17 yaş altı Öne Elemeleri

Faroe Adaları 17 yaş altı millî futbol takımı 2011 UEFA Avrupa 17 Yaş Altı Futbol Şampiyonası ön eleme turu'nda 10.grupta yer almıştır.
| Takım | O | G | B | M | AG | YG | GF | P |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  Slovakya | 3 | 2 | 1 | 0 | 9 | 1 | +8 | 7 |
|  Macaristan | 3 | 2 | 1 | 0 | 8 | 1 | +7 | 7 |
|  Faroe Adaları | 3 | 0 | 1 | 2 | 0 | 5 | −5 | 1 |
|  Andorra | 3 | 0 | 1 | 2 | 0 | 10 | −10 | 1 |
UEFA 2011 17 yaş altı Öne Elemeleri > 2010-2011 Takım Kadrosu

Teknik direktör Áki Johansen ve Pól F. Joensen bu takım kadrosunu 2011 UEFA Avrupa 17 Yaş Altı Futbol Şampiyonası için seçmiştir.
| № | Mevki | Futbolcu | Doğum tarihi (yaş) | Maç | Gol | Kulüp |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  | 1KL | Eli Leifsson | 05 Ocak 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  HB |  |  |
|  | 1KL | Jákup Højgaard | 06 Şubat 1994 (30 yaşında) | 2 | 0 |  B36 |  |  |


|  | 2DF | Eirikur Magnussarson | 05 Mart 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  TB/Royn |  |  |
|  | 2DF | Bárður Guttesen | 10 Ocak 1994 (30 yaşında) | 4 | 0 |  Vejle |  |  |
|  | 2DF | Rói av Fløtum | 30 Aralık 1994 (29 yaşında) | 3 | 0 |  HB |  |  |
|  | 2DF | Teitur Olsen | 10 Mayıs 1995 (29 yaşında) | 0 | 0 |  TB/Royn |  |  |
|  | 2DF | Allan Hansen | 01 Nisan 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  EB/Streymur |  |  |
|  | 2DF | Ragnar Nattestad | 05 Ağustos 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  MB/SÍ/SÍF |  |  |


| - | 3OS | Marcus Klementsen | 04 Ekim 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  B71 |  |  |
| - | 3OS | Brandur Olsen | 19 Aralık 1995 (28 yaşında) | 3 | 0 |  FC København |  |  |
|  | 3OS | Petur Andreasen | 19 Şubat 1994 (30 yaşında) | 3 | 1 |  KÍ Klaksvík |  |  |
|  | 3OS | Magnus Egilsson | 19 Mart 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  Odense |  |  |
|  | 3OS | Jákup Olsen | 06 Ekim 1994 (30 yaşında) | 1 | 0 |  MB/SÍ/SÍF |  |  |
|  | 3OS | Ragnar Tausen | 06 Eylül 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  TB/Royn |  |  |


|  | 4FV | Bárður Hansen | 04 Mayıs 1995 (29 yaşında) | 0 | 0 |  |  |  |
|  | 4FV | Rasmus Sørensen | 27 Mayıs 1995 (29 yaşında) | 2 | 1 |  B36 |  |  |
|  | 4FV | Brandur Suðuroy | 04 Temmuz 1994 (30 yaşında) | 3 | 0 |  FC Suðuroy |  |  |
|  | 4FV | Ári Danielsen | 22 Temmuz 1994 (30 yaşında) | 6 | 0 |  Silkeborg IF |  |  |
Fork Bomb

Çatal bombasının çalışma biçimini gösteren şekil. Süreçler sürekli olarak kendilerini kopyalayarak potansiyel olarak hizmet reddine neden olur
Bilgisayarlı programlamada, çatal bombası (İngilizce: Fork Bomb, tavşan virüsü veya wabbit olarak da adlandırılır), bir işlemin mevcut sistem kaynaklarını tüketmek, kaynak yetersizliği nedeniyle sistemi yavaşlatmak ve sonunda tamamıyla çökertmek için sürekli olarak kendini kopyaladığı bir hizmet reddi saldırısıdır.
Tarihi

1978 civarında, wabbit adı verilen çatal bombasının erken bir varyantının bir System/360 üzerinde çalıştığı bildirildi. Washington Üniversitesi'ndeki bir Burroughs 5500'de 1969'da rapor edilen RABBITS adlı benzer bir saldırıdan gelmiş olabileceğini gösteriyor.
Uygulama

Çatal bombaları hem çatallanma sürecinde CPU sürecini tüketerek hem de işletim sisteminin işlem tablosunu doldurarak çalışır. Bir çatal bombasının temel bir uygulaması, kendisinin yeni kopyalarını tekrar tekrar başlatan sonsuz bir döngüdür.
Unix benzeri işletim sistemlerinde, çatal bombaları genellikle çatal sistem çağrısını kullanmak için yazılır. Çatallanmış süreçler aynı zamanda ilk programın kopyaları olduğundan, çerçeve işaretçisindeki sonraki adresten yürütmeye devam ettiklerinde, aynı sonsuz döngünün kendi kopyaları içinde durmadan çatallanmaya devam ederler; bu, süreçlerde üstel bir büyümeye neden olma etkisine sahiptir. Modern Unix sistemleri, yeni süreçleri çatallanırken genellikle bir yazma üzerine kopyalama kaynak yönetimi tekniği kullandığından bir çatal bombası genellikle böyle bir sistemin belleğini doyurmayacaktır.
Microsoft Windows işletim sistemleri, Unix fork sistem çağrısına eşdeğer bir işlevselliğe sahip değildir; Böyle bir işletim sistemindeki çatal bombası, mevcut bir işletim sisteminden çatallanmak yerine yeni bir süreç yaratmalıdır.
Unix kabuğu için klasik çatallama bombası örneği :(){ :|:& };:, şu şekilde daha kolay anlaşılabilir:
fork() {
  fork | fork &
}
fork
İçinde, bir işlev (fork()) kendisini (fork) olarak adlandırır, daha sonra sonucunu (|) kendisinin bir arka plan işine (&) yönlendirir.

Sistem çağrılarındaki sınırlamalar göz önüne alındığında, Windows eşdeğeri batch olarak şu şekilde yazılabilir:
:loop
start %~nx0
goto loop
Bunun daha da kısa bir versiyonu, anonim fonksiyonlar kullanılarak elde edilebilir:
%0|%0