Computer and Network

 Mutation in hindi:- Mutation जैसे ही नए मेम्बर जनरेट होते हैं, कैश कैरेक्टर एक संभावना के साथ mutated होती है।  एक बाइनरी-कोडेड जेनेटिक एल्गोरिथम में, म्यूटेशन थोड़ा फ़्लिप करके किया जा सकता है, जबकि एक  नाॅन -बाइनरी-कोडेड GA में, म्यूटेशन में एक specified position में बेहतर ढंग से एक नया character generated करना शामिल है।  mutation crossover के माध्यम से जनरेट child में generate incremental random changes करता है।  जब बिना किसी crossover के स्वयं द्वारा उपयोग किया जाता है, तो mutation एक रेमंड सर्च के बराबर होता है जिसमें मौजूदा समाधान के incremental random modification और सुधार होने पर होती है।  हालांकि, जब GA में उपयोग किया जाता है, तो इसका behavior fundamentally से बदल जाता है। क्रॉसओवर के रूप में प्रयुक्त mutation का प्रकार नियोजित एन्कोडिंग के प्रकार पर निर्भर है।   विभिन्न प्रकार हैं:- 1. bit inversion:- यह  Mutation  प्रकार एक बाइनरी एन्कोडेड समस्या के लिए है।  यहां, बिट को रेमंड रूप से चुना जाता है और ...

 Crossover in hindi:- crossover सरल बिंदु क्रॉसओवर reproductive system का उपयोग करते हुए, गुणसूत्र लंबाई के साथ एक बिंदु को randomly से चुना जाता है जिस पर क्रॉसओवर को Illustrated के रूप में किया जाता है। 1. single Point Crossover in hindi :- इस प्रकार में, एक क्रॉसओवर बिंदु का चयन किया जाता है और गुणसूत्र की शुरुआत से क्रॉसओवर बिंदु तक की स्ट्रिंग को एक Parents से कॉपी किया जाता है और बाकी को दूसरे Parents से कॉपी किया जाता है जिसके एक child होता है।   2. Two Point Crossover in hindi :- इस प्रकार में, दो क्रॉसओवर पॉइंट चुने जाते हैं और एक क्रोमोसोम की शुरुआत से पहले क्रॉसओवर पॉइंट तक की स्ट्रिंग को एक पैरेंट से कॉपी किया जाता है, पहले से दूसरे क्रॉसओवर पॉइंट तक के हिस्से को दूसरे पैरेंट से कॉपी किया जाता है और बाकी को कॉपी किया जाता है। पहला पैरेंट। इस प्रकार का क्रॉसओवर मुख्य रूप से permutation encoding और मूल्य एन्कोडिंग में नियोजित होता है जहां एकल बिंदु क्रॉसओवर के child गुणसूत्रों में discrepancies होती हैं।  3. Tree Crossover in hindi:- ट्री एन्कोडिंग का उप...

 What is Clustering in hindi ( क्लस्टरिंग क्या है?):- Clustering को सबसे महत्वपूर्ण unhelpful teaching समस्या माना जा सकता है;  इसलिए, इस तरह की हर दूसरी समस्या के रूप में, बिना लेबल वाले डेटा के स्टोर में एक structure खोजने है। Definition of Clustering in hindi :- "वस्तुओं को उन ग्रुप में व्यवस्थित करने की प्रोसेस जिनके मेम्बर किसी न किसी तरह से समान हैं।"   एक Clustering इसलिए वस्तुओं का एक स्टोर है जो उनके बीच "समान (similar)" हैं और अन्य समूहों से संबंधित वस्तुओं से "असमान(dissimilar)" हैं। उदाहरण:-, हम आसानी से 4 ग्रुप की पहचान करते हैं जिनमें डेटा को विभाजित किया जा सकता है; similarity criterion distance है: दो या दो से अधिक वस्तुएं एक ही क्लस्टर से संबंधित होती हैं यदि वे दी गई दूरी ( में geometric distance) के अनुसार "करीब" हैं। इसे दूरी आधारित क्लस्टरिंग कहा जाता है। Applications of Clustering in hindi :- Marketing:-  समान व्यवहार वाले customers के ग्रुप को खोजना, customers डेटा का एक बड़ा डेटाबेस दिया गया जिसमें उनकी पिछले खरीद रिक...

 Data Mining Techniques in hindi:- Introduction Data Mining Techniques in hindi:- data mining कार्यों को करने के लिए कई अलग-अलग विधियों का उपयोग किया जाता है।  इन तकनीकों के लिए न केवल अलग प्रकार की data structures की आवश्यकता होती है, बल्कि कुछ प्रकार के algorithmic approach भी शामिल होते हैं।   Classification data mining techniques in hindi:- Classification एक ऐसा फ़ंक्शन सीख रहा है जो डेटा आइटम को कई predefined classes में से एक में मैप करता है।  knowledge search applications के हिस्से के रूप में उपयोग की जाने वाली classification methods के उदाहरणों में financial markets में classification trends और बड़े डेटाबेस में रुचि की वस्तुओं की पहचान शामिल है।  भविष्यवाणी में ब्याज के अन्य variable के unknown के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटाबेस में कुछ variable का उपयोग करना शामिल है।  विवरण डेटा का वर्णन करने वाले मानव explanatory pattern खोजने पर केंद्रित है। Neural networks:- Neural network cognitive system और मस्तिष्क के Neural...

 Data Mining process in hindi :- data mining की 7 प्रोसेस है: 1. Data Selection  2. Data Cleaning  3. Data Enrichment  4. Data Transformation  5. Coding  6. Data Mining  7. Visualisation/Interpretation/Evaluation   1. Data Selection in hindi :- डेटा माइनिंग के लिए डेटा का सलेक्ट करने के दो भाग हैं।  पहला भाग, डेटा का पता लगाना, डेटा की पहचान करने वाले Stem part की तुलना में प्रकृति में अधिक टेक्निकल होता है, जिसके लिए डेटा के लिए एक डोमेन एक्सपर्ट द्वारा महत्वपूर्ण इनपुट की आवश्यकता होती है। एक डोमेन एक्सपर्ट वह होता है जो जांच किए जाने वाले डेटा के business objectives और पहलुओं, या डोमेन से अच्छी तरह परिचित होता है। 2. Data Cleaning in hindi :- Data Cleaning यह सुनिश्चित करने की प्रोसेस है कि, data mining purposes के लिए, डेटा कुंजी और विशेषता उपयोग के मामले में एक समान है।  physical anomalies के लिए डेटा का supervision करने की प्रोसेस, जैसे कि रिकॉर्ड या आवश्यक फ़ील्ड शून्य पर सेट, और logical inconsistencies हैं । Data Cleani...

 OLTP in hindi:- एक डेटा वेयरहाउस OLTP डेटाबेस को डेटा जमा होने पर ऑफ़लोड करने के लिए एक स्थान प्रदान करके और OLTP डेटाबेस में execution होने पर OLTP Operation को complex और ख़राब करने वाली सेवाएँ प्रदान करके एक OLTP सिस्टम का समर्थन करता है।  historical information रखने के लिए डेटा वेयरहाउस के बिना, डेटा को स्थिर मीडिया जैसे चुंबकीय टेप में स्टोर किया जाता है, या OLTP डेटाबेस में जमा होने की अनुमति दी जाती है। यदि डेटा केवल संरक्षण के लिए स्टोर किया जाता है, तो यह analysts और decision makers द्वारा उपयोग के लिए उपलब्ध या व्यवस्थित नहीं होता है।  यदि डेटा को OLTP में जमा होने दिया जाता है, तो इसका उपयोग analysts के लिए किया जा सकता है, OLTP डेटाबेस आकार में बढ़ता रहता है और analysts और रिपोर्ट की सेवा के लिए अधिक इंडेक्स की आवश्यकता होती है।  ये क्वेरीज़ लगातार बढ़ते हुए डेटा के बड़े हिस्से तक पहुँचती हैं और डेटाबेस में जोड़ती हैं।  इन प्रश्नों का समर्थन करने के लिए आवश्यक बड़ी इंडेक्स अतिरिक्त इंडेक्स रखरखाव के साथ OLTP लेनदेन पर भी ...

 Data warehouse architecture in hindi:- Data warehouse architecture में कई operational database और बाहरी स्रोतों से डेटा निकालने के लिए डिवाइस शामिल हैं;  इस डेटा को साफ करने, बदलने और Integrated करने के लिए;  डेटा वेयरहाउस में डेटा लोड करने के लिए;  और वेयरहाउस को समय-समय पर रिफ्रेश करने के लिए स्रोतों पर अपडेट को reflected करने के लिए और वेयरहाउस से डेटा को शुद्ध करने के लिए, शायद धीमे archival storage पर मुख्य godown के अलावा, कई departmental data market हो सकते हैं।  एक डेटा वेयरहाउस जिसे business की एक विशेष लाइन, जैसे बिक्री, मार्किंग या मार्केट के लिए डिज़ाइन किया गया है।  एक dependent data mart में, डेटा एक एंटरप्राइज़-वाइड डेटा वेयरहाउस से प्राप्त किया जा सकता है।  एक डेटा मार्ट में, डेटा सीधे स्रोतों से एकत्र किया जा सकता है।  वेयरहाउस और डेटा मार्ट में data stored और managed किया जाता है। एक या अधिक वेयरहाउस सर्वर, जो विभिन्न प्रकार के फ्रंट एंड टूल्स के लिए डेटा के render multidimensional view करते हैं: क्वेरी टूल, रिपोर्ट राइटर, विश्...