le oyunculuk kariyerine devam eden oyuncu, bu dizinin finali ile birlikte yine Star TV'de yayınlanan "Bir Ömür Yetmez" adlı dizide "Melek" karakterini oynadı.

2012 yılında 4 Eylül ile 8 Aralık arasında Show Tv'de yayınlanan "Ustura Kemal" dizisinde Rum kızı "Angeli" karakterini canlandırdı. 14 bölüm yayınlanan dizi yayından kaldırıldı.

2013 yılında 1 Temmuz ile 23 Eylül arasında Kanal D'de yayınlanan "Güzel Çirkin" dizisinde oynadı. 13. bölümün ardından dizi yayından kaldırıldı.

2014 yılında çekilmekte olan Stajyer Mafya filminde oynayacaktır. 2014 sonbaharında TRT 1'de başlamış olan Filinta (Bir Osmanlı Polisiyesi) dizisinde yer almaktadır.





Jaime Pressly

Jaime Elizabeth Pressly (d. 30 Temmuz 1977) Amerikalı sinema ve dizi oyuncusu. Kariyerine model olarak başlayan Jaime Pressly küçükken başladığı jimnastik eğitiminin katkısıyla şov dünyasında çok ilgi görebilecek bir dış görünüme kavuşmuştur. Daha sonraki yıllarda yavaş yavaş dizilerde ve filmlerde roller almaya başladı. 2009'da sona eren Jason Lee'nin başrolünde olduğu ABD yapımı "My Name is Earl" adlı televizyon dizisinde "Joy" karakterini canlandırmıştır. Ayrıca "Dead or Alive" adlı ABD yapımı filmde rol almıştır.




Merve Sevi

Merve Sevi (d. 24 Temmuz 1987), Laz asıllı Türk oyuncu. Arhavi'lidir.

Nişantaşı Nuri Akın Lisesi 2003-2004 dönemi mezunudur. Yeditepe Üniversitesi Tiyatro bölümünde okudu.

Kariyerine çeşitli reklam filmlerinde de rol alarak başlayan oyuncu daha sonra da Omuz Omuza ve Hayat Bilgisi dizilerinde yer aldı. En büyük şöhreti ise Barış Akarsu ile başrol oynadığı Yalancı Yarim dizisinde kazandı.










Şeytanın Avukatı (film)

Şeytanın Avukatı, aynı isimli romandan uyarlanan 1997 yapımı bir Hollywood filmidir. Başrollerde Al Pacino, Keanu Reeves ve Charlize Theron oynamıştır.

Film başarılı bir avukat olan Kevin Lomax(Keanu Reeves)'ın, zengin iş adamı John Milton ile tanıştıktan sonra garipleşen hayatını konu alır. Avukat Kevin Lomax, işinde başarılı olmayı o kadar ciddiye alır ki müvekkillerinin suçlu olduğunu bilse dahi onları adaletin elinden kurtarmayı başarır. John Milton adında zengin bir iş adamı ile tanıştıktan sonra New York'a yerleşir. New York'a yerleştikten sonra eşinin yaşadığı psikolojik sorunlar, avukat Lomax'ın da bazı gerçeklere ulaşmasını sağlayacaktır.




Gülşen Karakadıoğlu

Gülşen Karakdıoğlu, Türk eleştirmen, dramaturg, oyun yazarı.

1969 ve 1974 yılları arasında Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Tiyatro bölümünde tiyatro bilimi ve dramaturgi lisans eğitimi aldı. 1966 ve 1977 yılları arasında Halk Bankası'nda yöneticilik yaptı; bir yandan da 1969 yılından itibaren Ankara Deneme Sahnesi’nde dramaturg, yazar ve yönetmen olarak çalıştı. Bir dönem Ankara Deneme Sahnesi'nin başkanlığını yaptı. Devlet Tiyatroları'nın açtığı sınavı kazanarak 1977'de başdramaturg oldu. İki yıl sonra bu görevden istifa etti ve önce Yazko Somut Gazetesi'nin Ankara temsilciği, ardından Ankara Sanat Tiyatrosu'nda Dramaturg ve Halkla İlişkiler Sorumlusu oldu. Berlin Kültür Senatörlüğü'nün çağrısıyla 1986'da Almanya'ya gitti ve Berlin Tiyatrom Topluluğu'nda dramaturg ve sanat yönetmeni olarak çalıştı. Yurda döndükten sonra Devlet Tiyatrosu’nda Basın Halkla İlişkiler Sorumluluğu, ardından Kültür Bakanlığı'nda müsteşar yardımcılığı yaptı. 

Çeşitli kurumlarda "Sanat Kurumları Yönetimi", “Tiyatro Tarihi", "Dramaturgi- Metin İncelemesi", "Tiyatro Düşüncesi" dersleri verdi. 2002 ve 2004 yılları arasında Türkiye Tiyatro Eleştirmenleri Birliği başkanlığını yürüttü. 2002 ve 2010 yılları arasında Ankara Remzi Kitabevi'nin yöneticiliğini yaptı. Çeşitli ödül kurumlarında jüri üyeliği, çeşitli tiyatro festivallerinde ise danışmanlık yaptı. 

1980 darbesini anlatan "Nehir" adlı oyunu Ankara Devlet Tiyatrosu'nda sahnelendi. Bu oyun ile 2013-2014 Sanat Kurumu En İyi Oyun Yazarı Ödülü ve 
2013-2014 Direklerarası Seyirci Ödülleri En İyi Oyun Yazarı Ödülü'ne layık görüldü. Oyunlarının yanısıra, hayvan sevgisi üzerine ""Onlarsız Olmaz"" adlı bir kitabı vardır.





Eşkıya

Eşkıya kelimesi aşağıdaki anlamlara gelebilir:





Benzetilmiş tavlama

Eniyileme teorisi, nicel olarak en iyiyi bulmayı ve bunun yöntemlerini inceler. En iyinin nasıl tanımlanacağını ve ona nasıl ulaşılacağını araştırır. Arama uzayının büyüklüğü nedeniyle kombinasyonel eniyileme problemlerinin çözümü, eniyileme yöntemlerinden faydalanmayı gerektirir. Büyük bir arama uzayı içinde gerekirci yöntemlerin kullanımı, hemen hemen imkânsızdır. Çünkü bu arama uzayı içinde en iyi çözümlerin bulunması çok zaman alır. Yerel arama yöntemleri de, arama sürecinde yerel en küçük çözümde takılıp, daha iyi bir çözüm değerine ulaşılmasına engel olabilir. Arama algoritmaları için bir dezavantaj sayılan bu durum karşısında daha detaylı arama yapan arama yöntemleri geliştirilmiştir. Benzetilmiş tavlama algoritması, bu yöntemlerden birisidir.

Benzetilmiş tavlama algoritması, pek çok değişkene sahip fonksiyonların en büyük veya en küçük değerlerinin bulunması ve özellikle pek çok yerel en küçük değere sahip doğrusal olmayan fonksiyonların en küçük değerlerinin bulunması için tasarlanmıştır. Diğer olasılıksal yaklaşımlar (genetik algoritmalar, tabu arama vb.) gibi en iyi çözümün en kısa zamanda üretimini sağlar. Bu sebeple, özellikle matematiksel modellerle gösterilemeyen kombinasyonel problemlerin eniyileme uygulamalarında tercih edilir. Benzetilmiş tavlama algoritması; elektronik devre tasarımı, görüntü işleme, yol bulma problemleri, seyahat problemleri, malzeme fizigi simulasyonu, kesme ve paketleme problemleri, akış çizelgeleme ve iş çizelgeleme problemlerinin çözümlerinde başarılı sonuçlar vermiştir.





Genetik algoritma

Genetik algoritmalar, doğada gözlemlenen evrimsel sürece benzer bir şekilde çalışan arama ve eniyileme yöntemidir. Karmaşık çok boyutlu arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine göre bütünsel en iyi çözümü arar.

Genetik algoritmaların temel ilkeleri ilk kez Michigan Üniversitesi'nde John Holland tarafından ortaya atılmıştır. Holland 1975 yılında yaptığı çalışmaları “Adaptation in Natural and Artificial Systems” adlı kitabında bir araya getirmiştir. İlk olarak Holland evrim yasalarını genetik algoritmalar içinde eniyileme problemleri için kullanmıştır.

Genetik algoritmalar problemlere tek bir çözüm üretmek yerine farklı çözümlerden oluşan bir çözüm kümesi üretir. Böylelikle, arama uzayında aynı anda birçok nokta değerlendirilmekte ve sonuçta bütünsel çözüme ulaşma olasılığı yükselmektedir. Çözüm kümesindeki çözümler birbirinden tamamen bağımsızdır. Her biri çok boyutlu uzay üzerinde bir vektördür.

Genetik algoritmalar problemlerin çözümü için evrimsel süreci bilgisayar ortamında taklit ederler. Diğer eniyileme yöntemlerinde olduğu gibi çözüm için tek bir yapının geliştirilmesi yerine, böyle yapılardan meydana gelen bir küme oluştururlar. Problem için olası pek çok çözümü temsil eden bu küme genetik algoritma terminolojisinde nüfus adını alır. Nüfuslar vektör, kromozom veya birey adı verilen sayı dizilerinden oluşur. Birey içindeki her bir elemana gen adı verilir. Nüfustaki bireyler evrimsel süreç içinde genetik algoritma işlemcileri tarafından belirlenirler.
Problemin bireyler içindeki gösterimi problemden probleme değişiklik gösterir. Genetik algoritmaların problemin çözümündeki başarısına karar vermedeki en önemli faktör, problemin çözümünü temsil eden bireylerin gösterimidir. Nüfus içindeki her bireyin problem için çözüm olup olmayacağına karar veren bir uygunluk fonksiyonu vardır. Uygunluk fonksiyonundan dönen değere göre yüksek değere sahip olan bireylere, nüfustaki diğer bireyler ile çoğalmaları için fırsat verilir. Bu bireyler çaprazlama işlemi sonunda çocuk adı verilen yeni bireyler üretirler. Çocuk kendisini meydana getiren ebeveynlerin (anne, baba) özelliklerini taşır. Yeni bireyler üretilirken düşük uygunluk değerine sahip bireyler daha az seçileceğinden bu bireyler bir süre sonra nüfus dışında bırakılırlar. Yeni nüfus, bir önceki nüfusta yer alan uygunluğu yüksek bireylerin bir araya gelip çoğalmalarıyla oluşur. Aynı zamanda bu nüfus önceki nüfusun uygunluğu yüksek bireylerinin sahip olduğu özelliklerin büyük bir kısmını içerir. Böylelikle, pek çok nesil aracılığıyla iyi özellikler nüfus içerisinde yayılırlar ve genetik işlemler aracılığıyla da diğer iyi özelliklerle birleşirler. Uygunluk değeri yüksek olan ne kadar çok birey bir araya gelip, yeni bireyler oluşturursa arama uzayı içerisinde o kadar iyi bir çalışma alanı elde edilir. Probleme ait en iyi çözümün bulunabilmesi için;

Bu durumda çözüm kümesi problem için bir noktada birleşecektir. Genetik algoritmalar, diğer eniyileme yöntemleri kullanılırken büyük zorluklarla karşılaşılan, oldukça büyük arama uzayına sahip problemlerin çözümünde başarı göstermektedir. Bir problemin bütünsel en iyi çözümünü bulmak için garanti vermezler. Ancak problemlere makul bir süre içinde, kabul edilebilir, iyi çözümler bulurlar. Genetik algoritmaların asıl amacı, hiçbir çözüm tekniği bulunmayan problemlere çözüm aramaktır. Kendilerine has çözüm teknikleri olan özel problemlerin çözümü için mutlak sonucun hızı ve kesinliği açısından genetik algoritmalar kullanılmazlar. Genetik algoritmalar ancak;

Genetik algoritmada kullanılan kavramlar, biyolojideki evrim teorisine benzer anlamda kullanılmaktadır. Doğal yaşamda popülasyonlar bireylerin bir arada bulunmasıyla oluşmaktadır. GA algoritması için oluşturulan popülasyon da çok sayıda bireyin bir araya gelmesiyle, başka bir deyişle çok sayıda olası çözüm adaylarının bir araya gelmesiyle oluşmaktadır. Aday çözümler, probleme uygun şekilde kodlanmış diziler halinde tutulurlar. Bu diziyi oluşturan her bir elemana birey denir ve her bir birey arama uzayında belirli bir bölgeyi temsil eder.

Genetik algoritmada ilk başlangıç bireyleri genellikle rastgele olarak üretilirler fakat bu bir zorunluluk değildir. Özellikle çok kısıtlı optimizasyon problemlerinde, başlangıç bireylerini oluşturmak için, tanımlanan kısıtlamaların bir kısmına dikkat edilerek daha iyi adaylar