Datasets:
id stringlengths 8 29 | konu stringclasses 2
values | ana_dil stringclasses 10
values | diller listlengths 0 5 | etiketler listlengths 0 5 | lang stringclasses 1
value | token_count int64 1.11k 60.7k | karakter int64 3.11k 195k | kod_orani float64 0 0.95 | text stringlengths 3.11k 195k |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
3dmodelaraba | python | [
"python",
"bash"
] | [] | tur_Latn | 8,942 | 26,034 | 0.856 | Sana Ursina motoruyla, 3. şahıs kameradan kontrol edilen, tekerlekleri dönen, drift atabilen bir araba yapacağım. Tek dosya, adım adım ekleyeceksin, sonunda çalışacak.
## Adım 0: Kurulum
```bash
pip install ursina
```
Ursina, Panda3D motorunun üstüne kurulmuş bir Python oyun motoru (Panda3D otomatik gelir). Python *... | |
aichatsite | html | [
"html",
"javascript",
"css"
] | [] | tur_Latn | 4,117 | 14,433 | 0.714 | # Proje: Siyah-Beyaz Chatbot Arayüzü
Bu projede HTML, CSS ve JavaScript kullanarak sade, siyah-beyaz ve modern görünümlü bir chatbot arayüzü oluşturacağız.
Amaç sadece güzel görünen bir arayüz yapmak değil; HTML yapısını, CSS tasarımını ve JavaScript ile kullanıcı etkileşimini birlikte kullanmayı öğrenmektir.
Proje ... | |
bigdatacozucu | bash | [
"bash"
] | [] | tur_Latn | 2,855 | 8,144 | 0.452 | ### BÖLÜM 1: DÜŞÜNCE SÜRECİM (DIŞA VURUM) 🧠
"Arkadaşım bana büyük veri temizleme dedi. Büyük veri denince benim aklıma hemen tek bir şey gelir: **RAM yetersizliği**. Eğer 50 GB'lık bir CSV dosyasını standart `pandas.read_csv()` ile okumaya kalkarsam, sistem çöker. O yüzden düşünce sürecim şu şekilde evriliyor:
1. **V... | |
cpp-bellek-sizintisi-ayiklama | hata ayıklama | cpp | [
"cpp",
"bash"
] | [
"bellek sızıntısı",
"raii",
"unique_ptr",
"leaks",
"valgrind"
] | tur_Latn | 4,878 | 14,858 | 0.398 | # C++'ta Bellek Sızıntısı Ayıklama: `vector<T*>` ve `clear()` Tuzağı
Bellek sızıntıları C++'ta en sinsi hatalardandır: program çökmez, yanlış sonuç da üretmez, sadece zamanla daha fazla bellek tüketir. Uzun süre çalışan bir sunucuda bu, günler sonra gelen bir "out of memory" hatası demektir. Bu bölümde küçük bir paket... |
cppsdlpixelartparkuroyun | cpp | [
"cpp",
"cmake",
"bash",
"make"
] | [] | tur_Latn | 29,404 | 88,682 | 0.813 | Bugün kendim eğlence amaçlı SDL2 ve C++ ile güzel bir pixel art parkur oyunu yaptım vede paylaşmak istedim;
Oyunda neler var:
* Coyote time, jump buffer ve değişken zıplama yüksekliği (tuşu ne kadar basılı tutarsanız o kadar yükseğe) — kontrolün "akıcı" hissetmesi bu üçünden geliyor
* Tek yönlü platformlar, dikenler,... | |
cssyapisi | css | [
"css",
"html"
] | [] | tur_Latn | 8,901 | 25,196 | 0.734 | CSS'te bir web sayfasının görünümünü oluşturmak için öncelikle CSS'in HTML'e nasıl bağlandığını ve seçici (selector) mantığını bilmemiz gerekir.
## Plan
1. CSS nedir, HTML'e 3 way bağlama (inline, internal, external)
2. Seçiciler (element, class, id, combinator, attribute)
3. Renkler ve birimler (px, em, rem, %, vh/v... | |
dataloading | python | [
"python",
"bash"
] | [] | tur_Latn | 2,368 | 7,953 | 0.511 | "# Hugging Face'ten Dataset Çekme — Adım Adım Rehber 🚀\n\nSıfırdan, \"ne yapıyoruz, neden(...TRUNCATED) | |
gemini-miraxocode-cli-code | python | [] | [] | tur_Latn | 9,428 | 36,814 | 0 | "===============================================================================\n (...TRUNCATED) | |
go-reddit-bot-data-installer | go | [
"go",
"bash",
"json",
"cron"
] | [] | tur_Latn | 2,702 | 8,621 | 0.786 | "Sıfırdan Redditde veri toplayacak sistem kuruyoruz. Bu sistem Production'da sorunsuz çalışan, (...TRUNCATED) | |
gtaklonu | html | [
"html",
"javascript"
] | [] | tur_Latn | 19,762 | 54,680 | 0.806 | "Şimdi Three.js ile GTA tarzı bir açık dünya şehir oyunu yapacağız.\n\nBu tür projelerde oy(...TRUNCATED) |
End of preview. Expand in Data Studio
TR Coding Data (v0.2)
- Documents / Doküman: 28
- Tokens / Token: 317,427 (
Qwen/Qwen3-0.6Btokenizer)
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("TozAI/TR-coding-data", split="train")
English
Raw-text documents that explain programming in Turkish with embedded code, intended for pretraining / mid-training of language models. Each row is one self-contained document (tutorial, project walkthrough, debugging session, ...).
How it was made
Documents were generated with the help of AI models (Qwen, GLM, Claude, ChatGPT, Gemini), then manually reviewed and edited (chat artifacts such as greetings and citation markers were removed). Not every code sample has been executed and verified; please run your own checks before relying on them.
Changelog
- v0.2: One document per row (fixes the broken CSV-derived parquet in v0.1);
added metadata columns (
id,konu,ana_dil,diller,token_count, ...); removed chat artifacts (greetings, filler openers, search citation markers); added new documents (~80K → ~318K tokens). - v0.1: Initial release (~80K tokens). Available via
revision="v0.1".
Türkçe
Türkçe anlatımlı, kod içeren ham metin dokümanları. Dil modellerinin pretraining / mid-training aşaması için hazırlanmıştır. Her satır kendi başına bir dokümandır (rehber, proje anlatımı, hata ayıklama vb.).
Nasıl üretildi
Dokümanlar yapay zeka modelleri (Qwen, GLM, Claude, ChatGPT, Gemini) yardımıyla üretilmiş, ardından elle gözden geçirilip düzenlenmiştir (sohbet ifadeleri ve araç artıkları temizlenmiştir). Kodların tamamı çalıştırılarak doğrulanmamıştır; kullanmadan önce kendi kontrollerinizi yapmanız önerilir.
Sürüm notları
- v0.2: Her doküman tek satır (v0.1'deki CSV kaynaklı bozuk parquet düzeltildi);
id,konu,ana_dil,diller,token_countgibi metadata kolonları eklendi; sohbet artıkları (hitaplar, "Tamam/Harika" açılışları, arama atıfları) temizlendi; yeni dokümanlar eklendi (~80K → ~318K token). - v0.1: İlk sürüm (~80K token).
revision="v0.1"ile erişilebilir.
Columns / Kolonlar
| Column | Description | Açıklama |
|---|---|---|
id |
Document ID | Doküman kimliği |
konu |
Topic | Konu |
ana_dil |
Dominant programming language | Baskın programlama dili |
diller |
All languages in the document | Dokümanda geçen tüm diller |
etiketler |
Free-form tags | Serbest etiketler |
lang |
Natural language (FineWeb-2 code) | Doğal dil (FineWeb-2 kodu) |
token_count |
Token count | Token sayısı |
karakter |
Character count | Karakter sayısı |
kod_orani |
Share of text inside code blocks | Kod bloklarının metne oranı |
text |
Raw text | Ham metin |
Language distribution / Dil dağılımı
Token-weighted, by dominant language / Token ağırlıklı, ana dile göre.
| Language / Dil | Share / Pay |
|---|---|
| python | 25.2% |
| html | 20.8% |
| rust | 19.1% |
| java | 17.3% |
| cpp | 10.8% |
| css | 2.8% |
| javascript | 1.3% |
| typescript | 0.9% |
| bash | 0.9% |
| go | 0.9% |
- Downloads last month
- 78