farklı bölgelerine dağıtılarak kendilerine Çince soyadlar verilmiştir. Üge Kağan'ın 847'de Altay Dağları'nda öldürülmesiyle, Ormaz'ın 2 yıl kadar süren direnişi de başarısız olmuş, Uygur Kağanlığı tamamen son ermiştir.





Beyaz Rusya'da futbol

1991'de bağımsızlığını kazanan Beyaz Rusya'da futbol, buz hokeyi ile birlikte ülkedeki en popüler spordur. Federasyon, FIFA ve UEFA tarafından düzenlenen profesyonel ve gençlik düzeyindeki tüm organizasyonlara ve kadın futboluna katılmaktadır. Günümüzde Belarus'un en önemli futbolcusu BATE Borisov takımında oynayan Alexander Hleb'dir.




Too Close (Alex Clare şarkısı)

"Too Close", İngiliz şarkıcı ve söz yazarı Alex Clare'in ilk stüdyo albümü "The Lateness of the Hour"dan çıkan ikinci single.




Kuru fasulye

Kuru fasulye, Türk mutfağında pişmiş bir fasulye yemeğidir. Başta beyaz fasulye ve zeytinyağı ile yapılır ve neredeyse her zaman soğan ve domates salçası kullanılır. Bazen başka sebze veya et de eklenebilir. Kuru fasulye pirinç veya bulgurla birlikte servis edilir. Genellikle Türkiye'nin milli yemeği olarak da kabul edilir.




İrina Hakamada

İrina Mutsuovna Hakamada (, d. 13 Nisan 1955, Moskova, Sovyetler Birliği), Rus siyasetçi.

Hakamada, 13 Nisan 1955 tarihinde Moskova'da doğdu. Babası Mutsuo Hakamada 1938 yılında Sovyetler Birliği'ne iltica etmiş bir Japon Komünist Partisi üyesi olup annesi Nina Sinelnikova ise Rus ve Ermeni asıllıdır.

1978'de Moskova'daki Halklar Dostluğu Üniversitesi Ekonomi Bölümü'nden mezun oldu. Daha sonra Moskova Devlet Üniversitesi'nden Lomonosov Ekonomi Fakültesi'nden doktora derecesi aldı. 1984-1989 yılları arasında SBKP üyesiydi.

1993-2003 yılları arasında Devlet Duması üyesi oldu. Yegor Gaydar, Boris Nemtsov ve Anatoli Çubays ile birlikte Mayıs 2001'de kurulan Sağ Güçler Birliği üyesiydi. 2002 yılında Moskova tiyatro baskınında yaşanan kayıplardan Vladimir Putin'in sorumlu olduğunu belirtti. 2004 yılında yapılan devlet başkanlığı seçimlerinde %3,9 oranda oy alarak dördüncü sırada yer aldı.

Hakamada 2006 yılında Bizim Seçimimiz partisini kurdu ve daha sonra Mihail Kasyanov'un Halk Demokratik Birliği ile birleşti.




Pekiştirmeli öğrenme

Pekiştirmeli öğrenme, davranışçılıktan esinlenen, "öznelerin" bir "ortamda" en yüksek "ödül" miktarına ulaşabilmesi için hangi "eylemleri" yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Bu problem, genelliğinden ötürü oyun kuramı, kontrol kuramı, yöneylem araştırması, bilgi kuramı, benzetim tabanlı eniyileme ve istatistik gibi birçok diğer dalda da çalışılmaktadır.

Makine öğrenmesinde, ortam genellikle bir Markov karar süreci (MKS) olarak modellenir, bu bağlamda birçok pekiştirmeli öğrenme algoritması dinamik programlama tekniklerini kullanır. Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının klasik tekniklerden farkı, MKS hakkında ön bilgiye ihtiyaç duymamaları ve "kesin yöntemlerin" verimsiz kaldığı büyük MKS'ler için kullanılmalarıdır.

Pekiştirmeli öğrenme, doğru girdi/çıktı eşleşmelerinin verilmemesi ve optimal olmayan eylemlerin dışarıdan düzeltilmemesi yönleriyle gözetimli öğrenmeden ayrışır. Dahası, pekiştirmeli öğrenmede bilinmeyen uzayda keşif () ile mevcut bilgiden istifade () arasında bir denge kurma söz konusudur.

Temel pekiştirmeli öğrenme modeli şunlardan oluşur:

Kurallar sıklıkla stokastiktir. Gözlemler genellikle son yapılan durum geçişinin kazandırdığı ödülü içerir. Birçok çalışmada öznenin mevcut ortam durumunu gözlemleyebildiği kabul edilir, yani "tam gözlenebilirlik". Ancak bunun karşıtı durumlar da söz konusudur ve "kısmi gözlenebilirlik" olarak adlandırılır. Bazı durumlarda öznenin yapabileceği eylemler kısıtlanmıştır (örn. harcanabilecek para miktarı).

Bir pekiştirmeli öğrenme öznesi ortamla ayrık zaman adımlarında etkileşir. 
Her formula_3 zaman adımında, özne formula_4 ödülüne sahip bir formula_5 gözlemi alır. 
Bunun üzerine müsait eylemler kümesinden bir formula_6 eylemi seçer ve bu yolla ortamla etkileşir. Ortam yeni bir formula_7 durumuna evrilir. Yeni durumla ilişkili formula_8 ödülü de belirlenir. Bu ödül formula_9 "geçişine" aittir. Pekiştirmeli öğrenme öznesinin amacı mümkün olduğunca fazla ödül toplamaktır. Özne eylemlerini geçmiş durumların bir fonksiyonu olarak seçebilir, hatta eylem seçimini rassal olarak yapabilir.

Bir öznenin performansı mükemmel davranışa sahip özneninki ile karşılaştırıldığında, aralarında oluşan performans kaybı "pişmanlık" terimi ile ifade edilir. Mükemmel davranışa ulaşmak için, bir özne eylemlerinin uzun vadeli sonuçlarını dikkate almalıdır (gelecekteki çıkarlarını yükseltmek amacıyla). Özne bunun için kısa vadeli ödüllerden vazgeçebilmelidir.

Bu yüzden, pekiştirmeli öğrenme uzun ve kısa vadeli ödüller arasında tercih yapmayı gerektiren problemler için iyi bir yaklaşımdır. Robot kontrolü, telekomünikasyon, tavla, dama ve go (AlphaGo) gibi birçok konuda başarıyla uygulanmıştır.

Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Eylemlerin, herhangi bir olasılıksal dağılımına bağlı kalmadan, rastgele seçilmesi kötü bir performansa neden olabilir. Küçük (sonlu) Markov karar süreçleri (MKS) için keşif problemi iyi anlaşılmıştır. Ancak, büyük uzaylı Markov karar süreçleri için başarısı kanıtlanmış algoritmalar olmadığından ötürü daha basit keşif yöntemleri tercih edilmektedir.

Bu yöntemlerden biri aç gözlü hareket belirlemedir (formula_10-greedy). Bu yönteme göre formula_10 ihtimalle rastgele bir eylem yapılır, formula_12 ihtimalle ise uzun vadede en iyi sonucu getireceği hesaplanan eylem yapılır. Burada, formula_13 ayar parametresi olarak kullanılır; formula_10 arttıkça keşif eğilimi artar, formula_10 azaldıkça sömürü () eğilimi artar. Bu ayar parametresi belirli bir zamanlamaya göre değişebileceği gibi (keşfi yavaşça ve sürekli azaltmak), sezgisel bir şekilde de uyarlanabilir.

Ters pekiştirmeli öğrenmede öntanımlı bir ödül fonksiyonu yoktur. Onun yerine, bir uzmanın davranışları gözlemlenerek bir ödül fonksiyonu öğrenilir. Ana fikir mükemmel ya da mükemmele yakın olan davranışı gözlemlemek ve taklit etmektir.




Ormaz

Ormaz ya da transkripte hâliyle Ormïzt, Çin kaynaklarında Enyan, Üge Kağan'ın çağdaşı olarak yaşayan Uygur tiginidir. Son meşru Uygur Kağan'ı Üge ile sürekli bir çekişme hâlinde olmuştur. Ormaz, kendisine rakip olarak gördüğü Üge'yi öldürmek için Kırgızlar ve Kürebir Türkleriyle ittifaklar kurmuştur. Çin, Üge'nin Çin topraklarına yerleşmesine izin vermediyse de, Ormaz'a bu hak Çin'in farklı bölgelerine dağıtılarak yerleşmeleri ve Çince soyadlar kullanmaları şartlarını kabul etmeleri yoluyla verilmiştir. Üge Kağan'ın 847'de Altay Dağları'nda Ormaz'ın da bulunduğu koalisyon tarafından öldürülmesiyle, Uygur Kağanlığı tamamen sona ermiş; Ormaz hiçbir zaman meşru bir Uygur kağanı olamamıştır. Tarihçilere göre son meşru Uygur kağanı Üge'dir.

Üge öldükten sonra, Ormaz; Uygurları yeniden derleyip toplama idealiyle Çin ile uyuşmazlığa düşmüş ve 2 yıl kadar Çin ile küçük çaplı çatışmalara girmiştir. 5000 kadar Uygur Türkü, Tatar ve Tatabı ile birlikte verdiği bu mücadelede başarısız olacağını anlayınca, Batı'ya göç etmiştir. 848 yılından sonra kendisiyle ilgili herhangi bir bilgi kaynaklarda yoktur.




Moskova tiyatro rehine krizi

Moskova tiyatro rehine krizi, 23-26 Ekim 2002 tarihleri arasında Rusya'nın başkenti Moskova'da Çeçen ayrılıkçılar tarafından gerçekleştirilen rehine krizidir. Eylemciler talepleri Rus güçlerinin Çeçenistan'dan geri çekilmesiydi.

Tiyatroda iki rehinenin öldürülmesi üzerine FSB'ye bağlı Alfa ve Vega timleri ile İçişleri Bakanlığı'na bağlı OMON timleri tarafından binanın havalandırma sistemine açıklanmayan bir kimyasal ajan pompalandıktan sonra binaya operasyon düzenledi. Operasyon sonucunda tüm saldırganlar öldürüldü ve gazdan zehirlenme sonucu 130 rehine öldü ve 700 rehine yaralandı.

Kimyasal gazın kullanımı şiddetli bir biçimde kınandı. ABD ve Birleşik Krallık ise Rusya'nın eylemlerini haklı görmüştür.




Tıklama akışı

Bir Tıklama Akışı, bir bilgisayar kullanıcısının web'de gezinirken veya başka bir yazılım uygulamasını kullanırken tıkladığı ekran bölümlerinin kaydedilmesidir. Kullanıcı web sayfasında veya uygulamada herhangi bir yeri tıklattığında, eylem bir istemcide veya web sunucusunda, ayrıca muhtemelen web tarayıcısı, yönlendirici merkezinde, proxy sunucusu veya reklam sunucusunda günlüğe kaydedilir. Tıklama Akışı analizi, web etkinliği analizi, yazılım testi, pazar araştırması ve çalışan verimliliğini analiz etmek için yararlıdır.

İlk tıklama akışını veya tıklama yolu verilerini sunucu günlük dosyalarından derlemek zorundaydınız. Geçmişte bu sistem olmadığı için genellikle bu teknik sunucu üzerinde derleme yapılarak kontrol ediliyordu. Ancak insan ve makine trafiği ayrım yapmadığı için, insan tıklamaları çalışması büyük bir çaba sarf edilerek birbirinden ayrıldı. Ardından tarayıcılardan bir dizi sinyal üretmek için bir izleme çerezini kullanıldı ve Javascript teknolojileri geliştirildi. Başka bir deyişle, bilgi sadece tarayıcılarla sitelere tıklayan "gerçek insanlar" dan toplanabilir veri elde edildi.

Bir tıklama akışı, bir dizi sayfa isteği oluşturup, istenen her sayfa bir sinyal üretir. Bu sinyaller, tıklama akışlı raporlama için grafiksel olarak temsil edilebilir. Tıklama izinin ana noktası, web yöneticilerine, sitenizdeki ziyaretçilerin yaptıklarına ilişkin bilgi vermektir. Bu verinin kendisi, herhangi bir veri kümesinin tarafsız olması anlamında kullanılır ve "tarafsızdır". Veriler çeşitli senaryolarda kullanılabilir, bunlardan biri pazarlama. Ek olarak, bir webmaster, araştırmacı, blog yazarı veya bir web sitesine sahip olan kişi, sitelerini nasıl geliştireceğini de öğrenebilir.

Tıklama akışı verilerini kullanmak, özellikle bazı İnternet servis sağlayıcıları geliri artırmanın bir yolu olarak kullanıcıların tıklama bilgisi verilerini satmaya başvurduklarından, gizlilik kaygılarını artırabilir. Bu veriyi satın alan 10-12 şirket var, genellikle kullanıcı başına aylık 0.40 $ civarında gelir elde edebiliyorlar. Bu uygulama bireysel kullanıcıları doğru