NESNEYE YÖNELİK PROGRAMLAMA-I DERSİ LAB. PROJESİ – C#
Proje Bilgileri :
Uygulama bir BibTex formatındaki dosyayı okuyup (bir metin dosyasını okumaktan farksız) bir sınıf içerisinde tutacak. Daha sonra bu sınıf yardımı ile bu dosya içerisindeki alanları oluşturacağınız Windows formları üzerinde görüntülenecek. Bu dosya içerisindeki alanlar aşağıdaki şekilde gösterilen öğelerdir. Bu öğeler benzer alanlar içerdikleri gibi kendilerine has farklı alanlarda içermektedir. Bu alanları WinEdit programından öğrenebilirsiniz. Her bir öğeyi temsil eden bir icon veya resim kullanılacak ve alanlara bilgi girişi Düzenli İfadeler (Regular Expresions) ile kontrol edilecektir.
Projeniz BibTex dosyasından okuma yapabildiği gibi bu dosyaya yeni öğelerde eklemelidir.
Yukarıda WinEdit programından bir görünüm, aşağıda ise örnek bir BibTex dosyası verilmiştir.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 |
@PHDTHESIS{kayabol2008, AUTHOR = {Koray Kayabol}, TITLE = {İmge Kaynaklarının Ayrılmasında Bayesçi Yaklaşımlar}, SCHOOL = {İstanbul Üniversitesi}, YEAR = {2008}, type = {•}, address = {•}, month = {Eylül}, note = {İmgelerde kaynak ayrıştırma sürecinde Markov Rasgele Alanları (MRF) kullanılmış, MAP, MCMC, ICM, ICA gibi yöntemler karşılaştırılmıştır.}, abstract = {Bu tezde, imgelerde kaynak ayrıştırma problemi için genel bir çözüm yöntemi tanıtılmıştır. Ayrıştırma sürecinde, diğer mevcut çalısmalardan farklı olarak, imgelerdeki uzamsal bağımlılık Markov Rasgele Alanları (MRF: Markov Random Field) ile modellenmiştir. MRF modelinde, fark imgeler için Cauchy dağılımı kullanılmıştır.}, keywords = {Independent Component Analysis}, source = {yok.gov.tr}, } @PHDTHESIS{birant2006, AUTHOR = {Derya Birant}, TITLE = {Modeling and Analyzing Marine Data Using Data Mining Techniques}, SCHOOL = {Dokuz Eylül University}, YEAR = {2006}, type = {•}, address = {•}, month = {May}, note = {Tezde iki yeni veri madenciliği algoritması kullanılmış. Birisi konumsal-zamansal verilerin kümelenmesi için, diğeri ise veri ambarlarında konumsal-zamansal sıra dışı verilerin tespiti için.}, abstract = {The research presented in this thesis is an interdisciplinary work that combines computer science and marine science. It provides new computer based approaches, techniques and technologies for (i) modeling, collecting, archiving marine data, (ii) analyzing and mining marine data by using data mining techniques and (iii) visualizing marine data. It presents my efforts on the collecting physical, biological, chemical marine data, some explanations about the visualization of marine data on the map, my works on the construction of decision trees to classify physical marine data.}, keywords = {Data Mining, Knowledge Discovery, Spatio-Temporal Database, Clustering, Outlier Detection, Decision Tree, Data Warehouse}, source = {yok.gov.tr}, } |
Hocam projeyi paylaşmamışsın. Ne projesiydi bu tam olarak?
Aklımdan çıkmış hatırlarttığın için teşekkür ederim. Gerekli bilgileri ve projenin çalışır versiyonunu yükledim. İnceleyebilirsiniz.
Teşekkürler… Peki C# için önerebileceğiniz bir kitap var mı acaba?
2 Ciltten oluşan bu kitapları tavsiye edebilirim bende bunları kullanmıştım. http://www.papatya.gen.tr/Csharp.htm