Bu benim yeni blogumdaki ilk yazım. Burada biyomühendislik, veri bilimi ve akademik yolculuğum hakkında notlar paylaşacağım. Neler Yapıyorum? Şu an TRUBA üzerinde moleküler dinamik simülasyonları çalışıyorum. Yakında detayları buraya ekleyeceğim.
Repo: github.com/brianhempel/nadocast Geliştirici: Brian Hempel Lisans: MIT Durum: Operasyonel Olarak Doğrulanmış (NOAA SPC Forecaster Kılavuzu) 🔬 TECHNICAL REVIEW PART 1 — Project Overview Bu proje hangi problemi çözmektedir? Geleneksel NWP modelleri (HREF, SREF, HRRR, RAP), konvektif fırtına ve hortum (tornado) risklerine dair ham atmosferik parametreler üretir ancak doğrudan kalibre edilmiş, grid tabanlı spesifik tehlike olasılıkları (örn: %5 hortum riski alanı) sunamaz. İnsan tahmincilerin bu modelleri manuel olarak sentezlemesi zaman alır ve özneldir.
💼 GitHub Portfolyo Kartı Varlıkları Kısa Tanıtım Amaç: Node.js/TypeScript uygulamalarında Google Maps Web Servis API entegrasyonunu basitleştirmek ve tip güvenliğini sağlamak. Teknoloji: TypeScript, Node.js, Axios. Kullanım Alanı: Coğrafi kodlama, rota optimizasyonları, konum tabanlı aramalar ve mesafe matrisi hesaplama arka yüz servisleri. Durum: Üretim Ortamına Hazır (Production-Ready / Google Maps Resmi Kütüphanesi). Lisans: Apache-2.0 Portfolyo Açıklaması Bu depo, Google Maps Platform Web Servisleri için resmi TypeScript/Node.js istemci uygulamasını içerir. Kurumsal düzeyde arka uç ölçeklenebilirliği için tasarlanmış olup; istek hız sınırları (rate limits), kriptografik yük imzaları ve üstel geri çekilmeli yeniden deneme döngüleri gibi karmaşık REST iletişim modellerini tamamen tipleştirilmiş programatik arayüzlere dönüştürür.
🔬 TECHNICAL REVIEW PART 1 — Project Overview Bu proje hangi problemi çözmektedir? Cihazların tarayıcı tabanlı HTML5 Geolocation (GPS) yeteneği olmadığında veya bu izin kapatıldığında, ortamdaki Wi-Fi erişim noktaları (BSSID) ve baz istasyonu (Cell Tower) meta verilerini kullanarak Google servisleri üzerinden tahmini bir coğrafi konum (enlem/boylam) elde etme yöntemini örneklendirir. Hedef kullanıcı kitlesi kimdir? Google Maps Platform Web Servislerine yeni başlayan, ham ağ donanım verilerini konum bilgisine dönüştürmek isteyen giriş seviyesi yazılım geliştiricileri.
Repo: github.com/cablate/mcp-google-map Protokol: Model Context Protocol (MCP) Lisans: MIT Durum: Aktif / Otonom Ajan Entegrasyonuna Hazır 🔍 TECHNICAL REVIEW PART 1 — Project Overview Bu proje hangi problemi çözmektedir? LLM’lerin (örneğin Claude) gerçek zamanlı, doğru ve güncel coğrafi verilere, rotalara ve mekan bilgilerine doğrudan erişememesi problemini çözer. Hedef kullanıcı kitlesi kimdir? Yapay zeka ajanı geliştiren mühendisler, otonom sistem mimarları ve Claude Desktop gibi MCP destekli istemcileri kullanan ileri düzey son kullanıcılar.