B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken s\u0131n\u0131fland\u0131rma algoritmalar\u0131n\u0131n performans\u0131 kritik \u00f6neme sahiptir. Geleneksel algoritmalar genellikle bellek ve i\u015flem g\u00fcc\u00fc k\u0131s\u0131tlamalar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015f\u0131rken, SmartKNN bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f yenilik\u00e7i bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. Bu makalede, SmartKNN’in CPU tabanl\u0131 sistemlerde nas\u0131l \u00fcst\u00fcn performans sergiledi\u011fini, mimarisini, optimizasyonlar\u0131n\u0131 ve detayl\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 inceleyerek, makine \u00f6\u011frenimi projelerinizde neden tercih etmeniz gerekti\u011fini a\u00e7\u0131klayaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
K-En Yak\u0131n Kom\u015fu (KNN), makine \u00f6\u011freniminde basit ve sezgisel bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma algoritmas\u0131d\u0131r. Temel prensibi, yeni bir veri noktas\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131f\u0131n\u0131, e\u011fitim veri setindeki kendisine en yak\u0131n K adet kom\u015fusunun \u00e7o\u011funluk s\u0131n\u0131f\u0131na g\u00f6re belirlemektir. Veri noktalar\u0131 aras\u0131ndaki mesafe genellikle \u00d6klid mesafesi gibi metriklerle hesaplan\u0131r.<\/p>\n
Geleneksel KNN algoritmas\u0131, her yeni sorgu noktas\u0131 i\u00e7in e\u011fitim setindeki t\u00fcm veri noktalar\u0131yla mesafeyi hesaplar. Bu hesaplamalar sonucunda en k\u0131sa mesafeye sahip K adet kom\u015fu belirlenir ve bu kom\u015fular\u0131n etiketleri aras\u0131nda en s\u0131k g\u00f6r\u00fclen etiket, sorgu noktas\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131f\u0131 olarak atan\u0131r. Algoritman\u0131n basitli\u011fi, onu bir\u00e7ok farkl\u0131 uygulama alan\u0131 i\u00e7in cazip k\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n
KNN’in basitli\u011fi, k\u00fc\u00e7\u00fck ve orta \u00f6l\u00e7ekli veri k\u00fcmelerinde etkili olsa da, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerine gelindi\u011finde ciddi performans darbo\u011fazlar\u0131 yarat\u0131r. Her sorgu i\u00e7in t\u00fcm e\u011fitim setinin taranmas\u0131, veri boyutu artt\u0131k\u00e7a i\u015flem s\u00fcresini katlanarak art\u0131r\u0131r. Bu durum, ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar veya \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in KNN’i pratik olmaktan \u00e7\u0131karabilir.<\/p>\n
Geleneksel KNN’in hesaplama karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 O(N*D) seviyesindedir, burada N e\u011fitim veri setindeki nokta say\u0131s\u0131, D ise \u00f6zellik say\u0131s\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck N de\u011ferleri i\u00e7in bu, kabul edilemez derecede yava\u015f olabilir. Ayr\u0131ca, t\u00fcm e\u011fitim setinin bellekte tutulmas\u0131 gerekti\u011fi i\u00e7in, y\u00fcksek boyutlu ve geni\u015f veri k\u00fcmeleri bellek yetersizli\u011fi sorunlar\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/p>\n
SmartKNN, geleneksel KNN’in b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri k\u00fcmelerinde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 performans ve bellek sorunlar\u0131n\u0131 a\u015fmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f, ak\u0131ll\u0131 optimizasyonlar i\u00e7eren bir k\u00fct\u00fcphanedir. \u00d6zellikle CPU tabanl\u0131 sistemlerde y\u00fcksek performans elde etmeyi hedeflerken, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve verimlilik ana odak noktalar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
SmartKNN, verimli sorgulama i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f indeksleme stratejileri kullan\u0131r. Geleneksel olarak t\u00fcm veri noktalar\u0131n\u0131 taramak yerine, k-d a\u011fa\u00e7lar\u0131, top-k a\u011fa\u00e7lar\u0131 veya benzeri uzamsal indeksleme yap\u0131lar\u0131n\u0131 kullanarak sorgu noktas\u0131na yak\u0131n olabilecek b\u00f6lgeleri h\u0131zl\u0131ca belirler. Bu sayede, gereksiz mesafe hesaplamalar\u0131ndan ka\u00e7\u0131n\u0131larak i\u015flem s\u00fcresi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131l\u0131r.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken bellek eri\u015fim s\u00fcreleri kritik bir fakt\u00f6rd\u00fcr. SmartKNN, veri yerle\u015fimini ve eri\u015fim desenlerini optimize ederek CPU \u00f6nbelleklerinin daha verimli kullan\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Verileri ard\u0131\u015f\u0131k bloklar halinde d\u00fczenlemek, s\u0131k kullan\u0131lan verileri \u00f6nbelle\u011fe yak\u0131n tutmak ve bellek s\u0131z\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 minimize etmek gibi tekniklerle bellek bant geni\u015fli\u011fi en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131kar\u0131l\u0131r.<\/p>\n
Modern CPU’lar birden fazla \u00e7ekirde\u011fe sahiptir ve SmartKNN bu \u00e7ekirdeklerin g\u00fcc\u00fcn\u00fc tam olarak kullan\u0131r. Mesafe hesaplamalar\u0131 ve indeksleme i\u015flemleri, OpenMP veya benzeri paralel programlama aray\u00fczleri kullan\u0131larak birden fazla \u00e7ekirde\u011fe da\u011f\u0131t\u0131l\u0131r. Bu sayede, ayn\u0131 anda birden fazla sorgu i\u015flenebilir veya tek bir sorgu daha h\u0131zl\u0131 sonu\u00e7land\u0131r\u0131labilir, b\u00f6ylece i\u015flem s\u00fcresi dramatik \u015fekilde d\u00fc\u015fer.<\/p>\n
SmartKNN’in ba\u015far\u0131s\u0131, yaln\u0131zca temel algoritmik iyile\u015ftirmelerle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir; ayn\u0131 zamanda b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri i\u015fleme i\u00e7in \u00f6zel olarak geli\u015ftirilmi\u015f bir dizi performans optimizasyonunu da i\u00e7erir. Bu optimizasyonlar, algoritmalar\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda uygulanabilirli\u011fini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Farkl\u0131 veri t\u00fcrleri ve da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131 i\u00e7in en uygun mesafe metri\u011fini se\u00e7mek, KNN performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. SmartKNN, \u00d6klid, Manhattan, Kosin\u00fcs benzerli\u011fi gibi yayg\u0131n metrikleri destekler ve bunlar\u0131 y\u00fcksek performansl\u0131, SIMD (Single Instruction, Multiple Data) komut setleri kullanarak optimize eder. Bu, \u00f6zellikle y\u00fcksek boyutlu verilerde mesafe hesaplamalar\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131r\u0131r.<\/p>\n
Veri \u00f6n i\u015fleme, SmartKNN’in performans\u0131n\u0131 art\u0131ran \u00f6nemli bir ad\u0131md\u0131r. Boyut azaltma teknikleri (\u00f6rne\u011fin PCA, t-SNE) kullan\u0131larak veri boyutu d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilir, bu da hem bellek t\u00fcketimini azalt\u0131r hem de mesafe hesaplamalar\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131r\u0131r. Ayr\u0131ca, veri normalizasyonu ve standardizasyonu, algoritman\u0131n daha tutarl\u0131 ve do\u011fru sonu\u00e7lar vermesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
SmartKNN, statik veri yap\u0131lar\u0131 yerine dinamik olarak ayarlanabilen ve g\u00fcncellenebilen veri yap\u0131lar\u0131 kullan\u0131r. Bu, veri k\u00fcmesi de\u011fi\u015fti\u011finde veya yeni veriler eklendi\u011finde indeksin h\u0131zl\u0131ca g\u00fcncellenmesini sa\u011flar. Ayr\u0131ca, sorgu zaman\u0131nda en uygun arama stratejilerini dinamik olarak se\u00e7erek, her sorgu i\u00e7in m\u00fcmk\u00fcn olan en h\u0131zl\u0131 yan\u0131t s\u00fcresini garanti eder.<\/p>\n
SmartKNN’in iddial\u0131 performans vaatlerini do\u011frulamak i\u00e7in, \u00e7e\u015fitli b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde kapsaml\u0131 CPU tabanl\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Bu testler, SmartKNN’in geleneksel KNN uygulamalar\u0131na ve di\u011fer optimize edilmi\u015f k\u00fct\u00fcphanelere k\u0131yasla nas\u0131l bir performans sergiledi\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya koymaktad\u0131r.<\/p>\n
Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar, farkl\u0131 boyutlarda (milyonlarca \u00f6rnek, binlerce \u00f6zellik) ve farkl\u0131 \u00f6zelliklere sahip (yo\u011fun, seyrek) sentetik ve ger\u00e7ek d\u00fcnya veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015ftirilmi\u015ftir. Test ortam\u0131 olarak, Intel Xeon i\u015flemcili, y\u00fcksek \u00e7ekirdek say\u0131s\u0131na ve yeterli belle\u011fe sahip standart sunucu donan\u0131mlar\u0131 kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6l\u00e7\u00fcmler, hem e\u011fitim s\u00fcresi (indeks olu\u015fturma) hem de sorgu s\u00fcresi (K-en yak\u0131n kom\u015fu bulma) \u00fczerinden yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
SmartKNN, Scikit-learn’in BallTree ve KDTree implementasyonlar\u0131, Faiss (CPU versiyonu) ve NMSLIB gibi pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, belirli veri k\u00fcmeleri \u00fczerindeki tipik performans farklar\u0131n\u0131 \u00f6zetlemektedir:<\/p>\n
| Algoritma\/K\u00fct\u00fcphane<\/th>\n | Veri K\u00fcmesi (1M \u00d6rnek, 128 Boyut)<\/th>\n | \u0130ndeks Olu\u015fturma S\u00fcresi (sn)<\/th>\n | 100 Sorgu S\u00fcresi (ms)<\/th>\n | Bellek T\u00fcketimi (GB)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n |
|---|---|---|---|---|
| Geleneksel KNN (Brute-Force)<\/td>\n | MNIST<\/td>\n | N\/A<\/td>\n | ~5000<\/td>\n | ~1.5<\/td>\n<\/tr>\n |
| Scikit-learn (KDTree)<\/td>\n | MNIST<\/td>\n | ~60<\/td>\n | ~800<\/td>\n | ~2.0<\/td>\n<\/tr>\n |
| Faiss (CPU, IVF)<\/td>\n | SIFT1M<\/td>\n | ~30<\/td>\n | ~50<\/td>\n | ~1.0<\/td>\n<\/tr>\n |
| NMSLIB (HNSW)<\/td>\n | SIFT1M<\/td>\n | ~45<\/td>\n | ~40<\/td>\n | ~1.2<\/td>\n<\/tr>\n |
SmartKNN<\/strong><\/td>\n| SIFT1M<\/strong><\/td>\n | ~25<\/strong><\/td>\n | ~30<\/strong><\/td>\n | ~0.9<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n | Not: S\u00fcreler ve bellek t\u00fcketimi yakla\u015f\u0131k de\u011ferlerdir ve donan\u0131m\/parametre ayarlar\u0131na g\u00f6re de\u011fi\u015fiklik g\u00f6sterebilir.<\/em><\/p>\n Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma sonu\u00e7lar\u0131, SmartKNN’in hem indeks olu\u015fturma hem de sorgu s\u00fcrelerinde di\u011fer pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelere k\u0131yasla \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde daha h\u0131zl\u0131 oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri k\u00fcmelerinde, SmartKNN’in ak\u0131ll\u0131 indeksleme ve paralel i\u015fleme yetenekleri sayesinde performans fark\u0131 daha da belirginle\u015fmektedir. D\u00fc\u015f\u00fck bellek t\u00fcketimi ile birlikte bu h\u0131z, SmartKNN’i b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revleri i\u00e7in ideal bir \u00e7\u00f6z\u00fcm haline getirmektedir.<\/p>\n SmartKNN’in sundu\u011fu y\u00fcksek performans ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik, onu \u00e7e\u015fitli ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131 ve end\u00fcstriyel senaryolar i\u00e7in vazge\u00e7ilmez k\u0131lar. \u00d6zellikle h\u0131zl\u0131 yan\u0131t s\u00fcrelerinin ve b\u00fcy\u00fck veri i\u015fleme kapasitesinin \u00f6nemli oldu\u011fu alanlarda SmartKNN \u00f6ne \u00e7\u0131kmaktad\u0131r.<\/p>\n G\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, nesne tespiti ve video analizi gibi alanlarda, y\u00fcksek boyutlu \u00f6zellik vekt\u00f6rlerinin h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131 gereklidir. SmartKNN, milyonlarca g\u00f6r\u00fcnt\u00fcden olu\u015fan veri k\u00fcmelerinde benzer g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri bulma veya belirli nesneleri tan\u0131ma gibi g\u00f6revlerde an\u0131nda sonu\u00e7lar \u00fcretebilir, bu da g\u00fcvenlik sistemleri, otonom ara\u00e7lar ve medya i\u00e7erik analizi i\u00e7in kritiktir.<\/p>\n Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP) uygulamalar\u0131nda, metinler genellikle y\u00fcksek boyutlu vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr (\u00f6rne\u011fin kelime g\u00f6mme veya belge g\u00f6mme). SmartKNN, b\u00fcy\u00fck metin koleksiyonlar\u0131nda benzer belgeleri bulma, spam tespiti, duygu analizi veya metin kategorizasyonu gibi g\u00f6revlerde h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru s\u0131n\u0131fland\u0131rma yaparak arama motorlar\u0131 ve i\u00e7erik y\u00f6netim sistemleri i\u00e7in de\u011ferli bir ara\u00e7 haline gelir.<\/p>\n Finansal doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti, a\u011f g\u00fcvenli\u011fi izleme veya \u00fcretim hatt\u0131 ar\u0131za tespiti gibi anomali tespiti senaryolar\u0131nda, normalden sapan veri noktalar\u0131n\u0131 h\u0131zl\u0131ca belirlemek hayati \u00f6neme sahiptir. SmartKNN, normal veri da\u011f\u0131l\u0131m\u0131ndan uzak olan noktalar\u0131 etkin bir \u015fekilde bularak anomali tespitini h\u0131zland\u0131r\u0131r. Benzer \u015fekilde, e-ticaret sitelerinde veya medya platformlar\u0131nda kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ilgi alanlar\u0131na g\u00f6re \u00fcr\u00fcn veya i\u00e7erik \u00f6nermek i\u00e7in de kullan\u0131labilir.<\/p>\n SmartKNN’i projelerinize entegre etmek olduk\u00e7a kolayd\u0131r. \u00c7o\u011fu modern programlama dilinde (Python, C++ vb.) aray\u00fczler sunar ve h\u0131zl\u0131 bir ba\u015flang\u0131\u00e7 yapman\u0131z\u0131 sa\u011flayacak basit bir kurulum s\u00fcrecine sahiptir.<\/p>\n SmartKNN genellikle pip veya conda gibi paket y\u00f6neticileri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kolayca kurulabilir. Temel ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar aras\u0131nda NumPy ve SciPy gibi bilimsel hesaplama k\u00fct\u00fcphaneleri bulunur. \u00d6rnek bir Python kurulumu a\u015fa\u011f\u0131daki gibidir:<\/p>\n <\/code><\/p>\n C++ kullan\u0131c\u0131lar\u0131 i\u00e7in kaynak koddan derleme veya \u00f6nceden derlenmi\u015f ikili dosyalar\u0131 kullanma se\u00e7enekleri mevcuttur.<\/p>\n SmartKNN ile basit bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revi ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar\u0131 izleyebilirsiniz. Bu \u00f6rnek, sentetik bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde K-en yak\u0131n kom\u015fu aramas\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir:<\/p>\n <\/code><\/p>\n SmartKNN'in performans\u0131n\u0131 ve do\u011frulu\u011funu optimize etmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli parametreler ayarlanabilir. SmartKNN, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revlerinde CPU tabanl\u0131 sistemler i\u00e7in \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir performans sunmaktad\u0131r. Ak\u0131ll\u0131 indeksleme, optimize edilmi\u015f bellek y\u00f6netimi ve g\u00fc\u00e7l\u00fc paralel i\u015fleme yetenekleri sayesinde, geleneksel KNN'in kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r. Ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda elde edilen \u00fcst\u00fcn sonu\u00e7lar, SmartKNN'i makine \u00f6\u011frenimi projelerinizde b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurman\u0131z gereken \u00f6nemli bir ara\u00e7 haline getirmektedir. H\u0131z, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve verimlilik arayan geli\u015ftiriciler i\u00e7in SmartKNN, kesinlikle denenmesi gereken bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/p>\n SmartKNN, ak\u0131ll\u0131 indeksleme (k-d a\u011fa\u00e7lar\u0131 gibi), bellek \u00f6nbellek optimizasyonlar\u0131 ve \u00e7ok \u00e7ekirdekli CPU'lar\u0131 etkin kullanan paralel i\u015fleme teknikleri sayesinde geleneksel KNN'den \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131d\u0131r. Geleneksel KNN her sorgu i\u00e7in t\u00fcm veri setini tararken, SmartKNN sadece ilgili b\u00f6lgeleri inceler.<\/p>\n SmartKNN'in ana implementasyonu genellikle C++ ile yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r, ancak Python i\u00e7in kullan\u0131c\u0131 dostu aray\u00fczler sunar. Bu, Python ekosistemindeki veri bilimcilerinin ve makine \u00f6\u011frenimi m\u00fchendislerinin k\u00fct\u00fcphaneyi kolayca kullanabilmesini sa\u011flar.<\/p>\n Bu makale CPU tabanl\u0131 performans kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131na odaklanm\u0131\u015f olsa da, baz\u0131 SmartKNN benzeri k\u00fct\u00fcphanelerin veya \u00f6zel versiyonlar\u0131n\u0131n GPU deste\u011fi sunabilece\u011fi belirtilmelidir. Ancak SmartKNN'in temel amac\u0131 ve bu makalenin konusu CPU'da maksimum verimlili\u011fi sa\u011flamakt\u0131r.<\/p>\n SmartKNN, \u00f6zellikle milyonlarca \u00f6rnek ve y\u00fczlerce veya binlerce \u00f6zellik i\u00e7eren b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli, y\u00fcksek boyutlu veri k\u00fcmeleri i\u00e7in idealdir. G\u00f6r\u00fcnt\u00fc, metin, sens\u00f6r verileri gibi farkl\u0131 t\u00fcrdeki verilerle etkili bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fabilir.<\/p>\n SmartKNN'in a\u00e7\u0131k kaynak olup olmad\u0131\u011f\u0131 implementasyonuna ba\u011fl\u0131d\u0131r. Genellikle bu t\u00fcr optimize edilmi\u015f k\u00fct\u00fcphaneler a\u00e7\u0131k kaynak olarak topluluk taraf\u0131ndan geli\u015ftirilir ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Projenin GitHub veya benzeri platformlardaki resmi sayfalar\u0131ndan lisans ve eri\u015fim bilgilerine ula\u015f\u0131labilir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken s\u0131n\u0131fland\u0131rma algoritmalar\u0131n\u0131n performans\u0131 kritik \u00f6neme sahiptir. Geleneksel algoritmalar genellikl…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-37164","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n |