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जैसे -जैसे कंप्यूटर विकसित होते हैं और नए सॉफ़्टवेयर उपलब्ध हो जाते हैं, पुरुषों और महिलाओं को अपने कंप्यूटर कौशल को बनाए रखना महत्वपूर्ण लग रहा है।यदि आप उदाहरण के माध्यम से कार्यालय के माहौल में काम करते हैं, तो आपको ऐसी स्थिति से निपटना पड़ सकता है जहां आपका नियोक्ता इस उम्मीद में एक नया सा सॉफ्टवेयर खरीदता है कि यह उसकी कंपनी को अधिक प्रभावी बनाने में मदद करेगा। इस वजह से, आपको यह सीखने के लिए कहा जा सकता है कि इस नए बिट का उपयोग कैसे करें। यहां तक ​​कि अगर आप एक गोदाम में काम करते हैं कि इस नए सॉफ़्टवेयर को आवश्यक हो सकता है कि आपको स्टॉक दर्ज करना होगा और पैकिंग पर्ची प्रिंट करना होगा।क्या आपको कार्यक्रम के बारे में सब कुछ जानना है? इसका उत्तर नहीं है, आपको किसी भी तरह से कंप्यूटर विशेषज्ञ नहीं होना चाहिए। बस उन कौशल का अधिग्रहण करें जो आपको अपने दिन में दिन में संभव के रूप में संभव के रूप में सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने की अनुमति देगा। उन कंप्यूटर कौशल को प्राप्त करने के कुछ तरीके यहां दिए गए हैं।1...

कंप्यूटर विज्ञान पारिस्थितिकी में निर्देशिकाएं, फाइल सिस्टम के अंदर अन्य निर्देशिकाओं के साथ -साथ फ़ाइलों, दस्तावेजों की सूची होगी। बहुत से लोग निर्देशिकाओं के बारे में इलेक्ट्रॉनिक फ़ोल्डर के रूप में सोचते हैं जिनमें विभिन्न फाइलें होती हैं।एक निर्देशिका पहली अवधारणाओं में से एक है जो कोई भी व्यक्ति सीखने वाली फाइलों से अलग है। वह जल्द ही सीखती है कि ये फाइलें निर्देशिका नामक एक इन्वेंट्री में निहित हैं।एक बार वरीयता की कमान "dir c: \" के दिन शुरुआती दिन क्या हो सकता है?एक अन्य निर्देशिका के अंदर निहित एक निर्देशिका को इस निर्देशिका का एक उपनिर्देशिका नाम दिया गया है। साथ में, निर्देशिकाएं एक पदानुक्रम, या पेड़ की संरचना बनाती हैं। इस तरह के फाइल सिस्टम का संगठन एक अधिक संगठित पदानुक्रम का उत्पादन करता है।यह फ़ाइलों को मालिक की इच्छा के आधार पर समूहीकृत करने की अनुमति देता है, और एक सूची में डंप किए गए सभी फ़ाइलों के लिए एक अधिक संगठित विकल्प प्रस्तुत करता है।Microsoft Windows और Mac OS निर्देशिकाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए फ़ोल्डरों का उपयोग करते हैं। यह एक व्यक्ति को एक फ़ोल्डर के रूप में निर्देशिका की कल्पना करने में मदद कर सकता है जिसमें कई कागजात और दस्तावेज हैं। कागजात और दस्तावेज़ मशीन में फ़ाइलों का प्रतिनिधित्व करते हैं।इस ट्री के साथ पदानुक्रम विंडोज और MacOS सपोर्ट करते हैं, कोई केवल किसी भी बिंदु से किसी फ़ाइल तक नहीं पहुंच सकता है। उसे या वह एक पथ का उपयोग करके फ़ाइल तक पहुंचना होगा।उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति फ़ोल्डर X को ब्रिंग करने के लिए होता है, तो केवल वास्तविक फाइलें जो वे एक्सेस कर सकती हैं, वह उस फ़ोल्डर के कारण सूचीबद्ध फाइलें होंगी। फ़ोल्डर Y के भीतर फ़ाइलों तक पहुंच प्राप्त करने के लिए, एक व्यक्ति को एक निर्देशिका में सड़क को अपने उपनिर्देशिका तक पहुंचाना होगा जब तक कि वह अंत में फ़ोल्डर या निर्देशिका तक नहीं पहुंचता, जिसकी फ़ाइल की आवश्यकता होती है।ऐतिहासिक रूप से, और कुछ आधुनिक एम्बेडेड उपकरणों पर भी, फ़ाइल सिस्टम या तो आमतौर पर निर्देशिकाओं का समर्थन नहीं करते हैं या केवल एक सेट निर्देशिका संरचना होती है। इसका मतलब है कि उपनिर्देशिकाओं की अनुमति नहीं है।कई शीर्ष-स्तरीय निर्देशिकाएं हैं जिनमें फाइलें हैं। यह बहुत कुछ है जैसे आप सभी फ़ाइलों के लिए एक निर्देशिका है।एक फ़ाइल सिस्टम में सबसे ऊपर निर्देशिका को मुख्य निर्देशिका नामित किया गया है। इन निर्देशिकाओं में अन्य निर्देशिकाएं हैं जिन्हें उपयुक्त रूप से उपनिर्देशिका कहा जाता है। उपनिर्देशिकाओं में उपनिर्देशिका भी हो सकती है। यह अनिश्चित काल के लिए - देरी नहीं कर सकता है।एक ऑपरेटिंग-सिस्टम निर्देशिकाओं का समर्थन करने के आधार पर, एक निर्देशिका में फ़ाइल नामों को देखा जा सकता है और विभिन्न तरीकों से ऑर्डर किया जा सकता है। उन्हें देखा जा सकता है और वर्णानुक्रम में, तिथि तक, आकार के अनुसार, या एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस में आइकन के रूप में छांटा जा सकता है।वर्ड डायरेक्टरी को कम्प्यूटिंग और टेलीफोनी में एक और अर्थ के साथ पाया जा सकता है: कुछ प्रकार के कंप्यूटर के प्रबंधन या शायद कंप्यूटर के नेटवर्क से जुड़ी जानकारी का एक केंद्रीय भंडार।इसमें एप्लिकेशन, होस्ट, उपयोगकर्ता, नेटवर्क डिवाइस, सुरक्षा क्रेडेंशियल्स और बहुत कुछ शामिल हैं। मानक डेटाबेस के बजाय इस तरह की निर्देशिका, आसान पढ़ने के लिए भारी अनुकूलित है।कंप्यूटर का उपयोग करने वाले हर व्यक्ति निर्देशिकाओं का उपयोग करता है। केवल, वह या वह इसे नहीं देख सकती है, या यह विचार कैसे काम करता है, इसके प्रति सतर्क नहीं हो सकता है। बहुत से लोग अपनी फ़ाइलों की व्यवस्था करने के लिए निर्देशिका अवधारणा से अधिकतम करते हैं।यदि उनकी लगभग सभी फाइलें सिर्फ एक रूट डायरेक्टरी में डंप की गईं, तो वे पर्याप्त समय बर्बाद कर सकते हैं, बस उन फाइलों को सीधा करने का प्रयास कर सकते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता है।निर्देशिकाओं का विचार लगातार विकसित हो रहा है। बहरहाल, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और शोधकर्ता लगातार अपनी फाइलों और निर्देशिकाओं को व्यवस्थित करने और छांटने के लिए तरीकों को तैयार कर रहे हैं। इसलिए जब यह शोध जारी रहता है, तो उपयोगकर्ता केवल विभिन्न उपकरण निर्देशिका प्रबंधन लाने से प्राप्त कर सकते हैं।...

सुरक्षा कैमरा सिस्टम बंद-सर्किट टेलीविजन (सीसीटीवी) के माध्यम से काम करते हैं। यह सीसीटीवी प्रसारण टेलीविजन से भिन्न है क्योंकि कैमरों और टेलीविजनों के सभी विभिन्न भागों केबल या वैकल्पिक प्रत्यक्ष साधनों से जुड़े हैं। सीसीटीवी को वास्तविक समय में देखा जा सकता है, और आपको एक संकेत प्रसारित करने की आवश्यकता नहीं है।सीसीटीवी कई स्थानों पर उपलब्ध हैं, जिनमें हवाई अड्डे, कैसिनो, बैंक और सड़कों शामिल हैं। कैमरों को असंगत या स्पष्ट स्थानों में रखा जा सकता है। आमतौर पर एक सुरक्षा कक्ष होता है जिसमें व्यक्तिगत टेलीविजन होते हैं जो सीधे एक विशेष सुरक्षा कैमरे से जुड़े होते हैं। सुरक्षा कर्मियों की मात्रा को कैमरों की निगरानी करने की आवश्यकता थी, जो आवश्यक कैमरों की मात्रा के संबंध में भिन्न होते हैं। कैसिनो में, कैमरों का एक बड़ा चयन हो सकता है।सीसीटीवी का उपयोग ब्रिटेन में बड़े पैमाने पर किया गया है। अधिकारी कार पार्कों और सड़कों पर कैमरे रखते हैं। इन कैमरा प्लेसमेंट ने कार अपराधों को काफी कम कर दिया है। ब्रिटेन में अधिकारी पहले से ही बहुत अधिक कैमरों की शुरुआत के लिए जोर दे रहे हैं। CCTV अपराध का पता लगाने और अभियोजन के लिए महान है।सुरक्षा कैमरा सिस्टम का एक नीचे पक्ष यह है कि बहुत सारे दावा है कि वे गोपनीयता पर आक्रमण कर रहे हैं। एक और तर्क यह है कि सीसीटीवी इसे कम करने के बजाय अपराध को विस्थापित करता है। सीसीटीवी पर नागरिक स्वतंत्रता का आक्रमण होने का आरोप लगाया गया है।एक बार सार्वजनिक स्थानों पर पाए जाने वाले कैमरे बहुत आसान और गरीब होने के बाद सीसीटीवी का इतिहास वापस चला जाता है। आज के कैमरों में हाय-डेफ डिजिटल रेंडरिंग है और यहां तक ​​कि ऑब्जेक्ट मूवमेंट को भी ट्रैक करेगा। जब कैमरे सही तरीके से बैठते हैं और सिंक होते हैं, तो वे एक विस्तारित समय सीमा पर एक वस्तु आंदोलन का पता लगाने में सक्षम होते हैं। कैमरों में चेहरे की पहचान करने की संभावित क्षमता भी हो सकती है। वर्तमान में, उच्च-परिभाषा वाले कैमरे उन चेहरों को पूरी तरह से अलग नहीं कर सकते हैं जो विभिन्न झूठी सकारात्मकता की ओर ले जाते हैं। चेहरे की मान्यता प्रौद्योगिकी साइट के आलोचक बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए क्षमता और नागरिक स्वतंत्रता की आगे की कमी।यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका में विकसित की जा रही वर्तमान सीसीटीवी तकनीक का उद्देश्य एक कम्प्यूटरीकृत निगरानी प्रणाली विकसित करना है जो सुरक्षा गार्डों और सीसीटीवी ऑपरेटरों को सभी स्क्रीन को देखने की आवश्यकता नहीं कर सकता है। यह एक ऑपरेटर को बहुत अधिक सीसीटीवी कैमरे करने की अनुमति दे सकता है, जो सुरक्षा लागत को कम कर सकता है। इस तरह की प्रणाली सीधे लोगों को नहीं देखेगी, बल्कि इसके बजाय संदिग्ध व्यवहार के कुछ रूपों को पहचानती है। संभवतः एक दोष यह हो सकता है कि कंप्यूटर सामान्य व्यवहार के बीच अंतर नहीं कर सकते हैं, जैसे कि उदाहरण के लिए एक व्यस्त सड़क पर किसी के लिए आगे देख रहे हैं, और संदिग्ध व्यवहार, जैसे कि उदाहरण के लिए एक ऑटोमोबाइल के आसपास लिटरिंग।सुरक्षा कैमरे अपराध की सजा और पहचान के लिए अद्भुत हैं, हालांकि, अपराध की रोकथाम के लिए उतना प्रभावी नहीं है। सिद्धांत यह है कि सुरक्षा कैमरा सिस्टम अपराध को रोकने में सहायता करता है क्योंकि लोग एक कैमरा सादे दृष्टि में होने की स्थिति में कम करने के लिए तैयार हैं। समस्या यह है कि कुछ सुरक्षा कैमरा सिस्टम छिपे हुए हैं, इसलिए अपराधियों को कोई बाधा नहीं है। सुरक्षा कैमरा तकनीक लगातार अधिक जटिल हो रही है, और इसलिए सुरक्षा कैमरा सिस्टम अपराधियों को खोजने में सक्षम होगा, और उम्मीद है कि बाद में अधिक अपराधों को रोकें।...

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समुदाय ने आपके मस्तिष्क की ऊर्जा को समझ नहीं पाया, शायद ब्रह्मांड में सबसे शक्तिशाली बुद्धिमत्ता, क्योंकि वे कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करते थे। वे गलत तरीके से मानते थे कि बुद्धिमत्ता गणना के माध्यम से जीवन लक्ष्यों की उपलब्धि थी। एआई अध्ययन 1940 के दशक में कंप्यूटरों के आगमन से निर्धारित किया गया था, इस आधार पर कि मन ने किसी प्रकार की गणना की थी। एलन ट्यूरिंग प्रोग्रामिंग कंप्यूटर द्वारा बुद्धिमान मशीनों पर ध्यान केंद्रित करने वाले पहले लोगों में से थे। एल्गोरिथम प्रक्रियाओं ने कार्यक्रमों को हड़ताली परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाया। कंप्यूटर जटिल गणितीय और इंजीनियरिंग समस्याओं को हल कर सकते हैं। कई वैज्ञानिकों ने भी माना कि कार्यक्रमों की एक बड़ी पर्याप्त विधानसभा और कोलेस्टेड ज्ञान मानव स्तर की खुफिया जानकारी प्राप्त कर सकता है।हालांकि अन्य संभावित तरीके हो सकते हैं, कंप्यूटर प्रोग्राम मानव स्तर की खुफिया जानकारी का अनुकरण करने के लिए बहुत ही सर्वोत्तम उपलब्ध संसाधन थे। लेकिन, 1930 के दशक में, ट्यूरिंग और गोडेल सहित गणितीय लॉजिशियन ने स्थापित किया कि गणितीय डोमेन का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम की गारंटी नहीं दी जा सकती है। कम्प्यूटेशनल जटिलता के दोनों सिद्धांत, जिन्होंने समस्याओं के सामान्य वर्गों के मुद्दे को परिभाषित किया और एआई समुदाय ने समस्याओं और समस्या को सुलझाने के तरीकों के गुणों की पहचान नहीं की, जिसने मनुष्यों को समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाया। खोज की हर दिशा का नेतृत्व करने के लिए दिखाई दिया और फिर मृत समाप्त हो गया।एआई समुदाय एक मशीन डिजाइन नहीं कर सकता है, जो सीख सकता है और काफी बुद्धिमान हो सकता है। कोई भी कार्यक्रम पढ़कर ज्यादा नहीं सीख सकता था। कंप्यूटर ग्रैंडमास्टर स्तर पर शतरंज खेलने के लिए विशाल कम्प्यूटेशनल क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन उनकी बुद्धिमत्ता सीमित थी। समानांतर प्रसंस्करण कंप्यूटर आशाजनक लग रहे थे, लेकिन कार्यक्रम के लिए मुश्किल साबित हुए। कंप्यूटर प्रोग्राम केवल डोमेन विशिष्ट समस्याओं को हल कर सकते हैं। वे समस्याओं के बीच अंतर नहीं कर सकते हैं, या "सामान्य समस्या समाधान" माना जा सकता है। चूंकि मनुष्य अद्वितीय डोमेन में समस्याओं को हल कर सकते थे, इसलिए रोजर पेनरोज़ ने तर्क दिया कि कंप्यूटर आंतरिक रूप से मानव बुद्धिमत्ता को प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे। दार्शनिक ह्यूबर्ट ड्रेफस ने यह भी सुझाव दिया कि एआई असंभव था। लेकिन, एआई समुदाय ने अपनी खोज जारी रखी, इस तथ्य के बावजूद कि अधिकांश शोधकर्ताओं ने नए मौलिक विचारों के लिए आवश्यकता महसूस की। अंततः, समग्र सहमति यह थी कि कंप्यूटर केवल "कुछ हद तक बुद्धिमान" थे। तो, क्या "बुद्धि" की आवश्यक परिभाषा खुद गलत थी?चूंकि बहुत सारी मानव बुद्धिमत्ता को बहुत कम समझा गया था, इसलिए बुद्धिमान होने के लिए एक विशिष्ट कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया को परिभाषित करना असंभव था। खुफिया स्पष्ट रूप से समस्याओं को हल करने की क्षमता थी। प्रकृति में, यह एक परिपक्व बुद्धिमत्ता थी, जिसने जीवित रहने की प्रक्रिया में जानवरों के "होमोस्टैसिस" को सशक्त बनाया। होमोस्टैसिस एक इकाई की शक्ति है जो सामान्य रूप से संचालित करने के लिए, शरीर में तुलनात्मक रूप से निरंतर स्थिति को प्राप्त करने के लिए, एक परिवर्तनशील, साथ ही शत्रुतापूर्ण, पर्यावरण में भी। यह एक स्मार्ट प्रक्रिया थी, जो कई स्तरों पर जानवरों द्वारा आंतरिक रूप से बनाए रखा गया था, विभिन्न संवेदन, प्रतिक्रिया और नियंत्रण प्रणालियों के माध्यम से, नियंत्रण केंद्रों के एक पदानुक्रम के माध्यम से पर्यवेक्षण किया गया था। यह तकनीक, यहां तक ​​कि सबसे सस्ता जानवर द्वारा प्राप्त की गई सबसे अच्छी "सामान्य समस्या हल करने वाला।" प्रक्रिया डोमेन विशिष्ट नहीं थी। इसने समस्याओं को मान्यता दी और प्रभावी मोटर गतिविधि के साथ जवाब दिया। यह अस्तित्व के हर हिस्से पर डाल दिया। तंत्रिका तंत्र ने संवेदी इनपुट के खरबों का एक बहुरूपदर्शक मिश्रण प्राप्त किया। एक अभूतपूर्व स्मृति ने इसे ध्यान में रखने और पैटर्न की पहचान करने में सक्षम बनाया। अंतर्ज्ञान, एक एल्गोरिथम प्रक्रिया, इसे गैलेक्टिक मेमोरी से एक व्यक्तिगत पैटर्न के संदर्भ को अलग करने के लिए सक्षम करती है। मशीन प्राप्त संवेदी इनपुट की एक अविश्वसनीय संख्या से वस्तुओं की पहचान कर सकती है। यह पैटर्न मान्यता क्षमता स्थिर वस्तुओं की पहचान से सीमित नहीं थी। यह समस्याओं की पहचान कर सकता है। इसने भावनाओं के पैटर्न बनाने के लिए गतिशील घटनाओं को मान्यता दी और व्याख्या की। भावनाओं ने स्पष्ट रूप से समस्याओं को परिभाषित किया। जानवरों ने एक सहमत नग और एक घातक भड़काने के बीच के अंतर को मान्यता दी और जवाब दिया। भय, क्रोध, या ईर्ष्या ने उन्हें प्रेरित किया। प्रत्येक मोटर प्रतिक्रिया में समस्या को सुलझाने के चरणों का एक विशिष्ट अनुक्रम था, जो कि, फिर से, गतिविधियों के पैटर्न को याद किया गया है।पर्यावरण ने मशीन को गूढ़ घटनाओं की एक अविश्वसनीय संख्या के साथ प्रस्तुत किया। कई अन्य घटनाओं के कारण थे। अधिकांश समस्याएं घटनाओं के पैटर्न थीं, जिनमें सफल समस्या को सुलझाने की रणनीतियों को याद रखने के लिए प्रासंगिक लिंक थे। पैटर्न मान्यता सक्षम पहचान। प्रक्रिया डोमेन विशिष्ट नहीं थी। इसने पूरी समस्या को हल करने वाले डोमेन को स्ट्रैड किया। पैटर्न मान्यता ने केवल एक घटना और दूसरे के बीच हाइपरलिंक की पहचान की। अंतर्ज्ञान ने तुरंत प्रासंगिक लिंक की पहचान की। यह आपके दोनों के बीच जटिल तर्क लिंक की पहचान नहीं करता था। यह समस्याओं को हल करने के लिए वृद्धिशील तार्किक चरणों का उपयोग नहीं किया। जब आदिम आदमी ने आश्रय लिया क्योंकि तूफान के बादल उन्नत हो गए, तो वह केवल एक कथित पैटर्न का जवाब दे रहा था।बड़ी संख्या में वर्षों के दौरान, मानव जाति ने अंतर्निहित कारणों को समझने के बिना, बहुत सारी प्रकृति के लिए पर्याप्त रूप से जवाब दिया। उस बुद्धिमत्ता की गणना नहीं थी, जिसने विशेष कारणों और उनके प्रभावों के बीच तार्किक और गणितीय रूप से सटीक लिंक का विश्लेषण करके, जीवन के माध्यम से अपना रास्ता बना लिया। उन्नत अध्ययन और अनुसंधान के साथ, केवल बाद में कारणों के पीछे क्यों खोजा गया था। इस तरह के विश्लेषण से दुनिया को हल करने वाले मुद्दे का सिर्फ एक मामूली खंड लाभ हुआ। एक बीमारी से जुड़े कई लक्षण। चिकित्सकों ने बीमारियों की पहचान की, हमेशा आपके लक्षण और स्थिति के बीच तार्किक या तर्कपूर्ण लिंक को जाने बिना। सॉफ्टवेयर कोड तार्किक था। लेकिन, जटिल कोड के कई quirks प्रभावों के पैटर्न थे, जो विशेष प्रोग्रामिंग घटनाओं से जुड़े थे, जिन्हें केवल एक पैटर्न मान्यता खुफिया द्वारा स्वीकार किया जा सकता था। संवेदनशील पैटर्न मान्यता के माध्यम से जटिल समस्या समाधान प्राप्त किया गया था। ट्रू इंटेलिजेंस यह शक्तिशाली पैटर्न मान्यता क्षमता थी, जो भी, संयोग से, तर्क, तर्क और गणित की खोज की थी।...

3 डी केवल एक गहराई है, कुछ तरीके जैसे उदाहरण एक पेपर है जिसमें एक चौड़ाई और एक लंबाई के साथ एक पतली गहराई शामिल है (एक बॉक्स जिसमें गहराई के मूल्य के साथ लंबाई थी, जब अक्ष के बारे में बात करते हैं, तो इसकी एक वस्तु एक्स-एक्सिस वाई-एक्सिस और जेड होती है। -एक्सिस)। तो एक 3 डी वास्तव में अक्ष का एक आयामी चयन है।-|3 दिशाएं, इस प्रकार एक वस्तु, चीज, गहराई का दृश्य बनाते हैं।और यहां हम 3 डीग्राफिक्स पर चर्चा करते हैं, एक 3 आयामी भ्रम का उपयोग कर रहे हैं, जैसे कि एक आभासी वास्तविकता। उदाहरण के लिए, यदि हमारे पास एक वास्तविक व्यक्ति है। एक व्यक्ति में कुछ ऊंचाई की चौड़ाई और लंबाई शामिल होती है, इस प्रकार एक आयाम मात्रा का निर्माण होता है, बस एक समान चीज बनाती है जो कंप्यूटर उत्पन्न चरित्र का उपयोग करती है। यदि हम उस कंप्यूटर उत्पन्न चरित्र का उपयोग करते हैं, तो उसकी चीज़, जैसे नृत्य, गायन, या आंदोलन की कुछ बुनियादी कार्रवाई। फिर यह एक 3Dgraphics बनने के लिए कहा जाता है। चूंकि यह मूल रूप से एक आभासी उत्पन्न कंप्यूटर चरित्र है।3 डी कंप्यूटर ग्राफिक्स ग्राफिक आर्ट के काम करते हैं जो डिजिटल कंप्यूटर और विशेष 3 डी सॉफ्टवेयर से सहायता के साथ बनाए गए थे। आम तौर पर, यह शब्द ऐसे ग्राफिक्स को गढ़ने की प्रक्रिया, या 3 डी कंप्यूटर ग्राफिक तकनीकों के अध्ययन के क्षेत्र और अपनी संबंधित तकनीक को भी संदर्भित कर सकता है।3 डी कंप्यूटर ग्राफिक्स 2 डी कंप्यूटर ग्राफिक्स से अलग हैं, इस कारण से कि गणना करने और छवियों को प्रस्तुत करने के उद्देश्यों के लिए कंप्यूटर में ऑब्जेक्ट्स का एक तीन आयामी आभासी प्रतिनिधित्व संग्रहीत किया जाता है। आम तौर पर, 3 डी ग्राफिक्स की कला मूर्तिकला या फोटोग्राफी के लिए तुलनीय होती है,जबकि 2 डी ग्राफिक्स की कला पेंटिंग के अनुरूप है। कंप्यूटर ग्राफिक्स सॉफ्टवेयर में, यह अंतर कभी -कभी धुंधला होता है; कुछ 2 डी एप्लिकेशन कुछ प्रभावों को प्राप्त करने के लिए 3 डी तरीकों का उपयोग करते हैं जैसे कि उदाहरण के लिए प्रकाश व्यवस्था, हालांकि कुछ मुख्य रूप से 3 डी अनुप्रयोग 2 डी दृश्य तकनीकों का उपयोग करते हैं।आम तौर पर हाल ही में, ज्यादातर 3Dgraphics तेजी से फिल्म और वीडियो के लिए उपयोगी हैं। इन लोगों के अलावा अन्य लोगों के साथ टेलीविजन प्रसारण, चिकित्सा, औद्योगिक, विज्ञान कथा, शैक्षिक और अधिक के लिए उपयोग किया जाता है। बस कंप्यूटर 3Dgraphics का उपयोग करने के लिए उन्हें देखकर क्या समझना और शिक्षित करना है। समय के कम कार्यान्वयन के साथ समाप्त की अंतिम खोज। व्यक्ति को व्यक्त किया जा सकता है, भले ही वह एक अशिक्षित आम आदमी हो सकता है।...

जब प्रिंटर खरीदने का समय होता है, तो कुछ व्यक्ति स्वाभाविक रूप से अपने पड़ोस के कार्यालय की आपूर्ति स्टोर के साथ लौटते हैं, जबकि कुछ एक सामान्य ऑनलाइन स्याही आपूर्ति स्रोत पर लॉग करते हैं। अगले प्रिंटर खरीदारी करने से पहले, किसी के निर्णय की लागत के बारे में सोचें।टाउन ऑफिस सप्लाई स्टोर पर स्याही खरीदना प्रिंटर के लिए स्याही प्राप्त करने का सबसे महंगा तरीका हो सकता है। आप अच्छी तरह से स्याही के लिए बढ़ी हुई कीमत का भुगतान कर सकते हैं। अक्सर, पास के एक स्टोर में बहुत कम प्रतिस्पर्धा होती है और लोकप्रिय के कारण उनकी कीमतों में वृद्धि की जा सकती है। दुकानों में अक्सर ओवरहेड होता है कि ऑनलाइन कंपनियों के पास नहीं होता है - बिक्री प्रतिनिधि, इमारतें आदि। खरीदार उन खर्चों का भुगतान कर सकता है।तो क्या इसका मतलब यह है कि आपको प्रिंटर के लिए अपने पड़ोस के कार्यालय की आपूर्ति कंपनी की खरीदारी नहीं करनी चाहिए? दरअसल, अपने स्वयं के स्थानीय स्टोर से स्याही खरीदना प्रिंटर खरीदने के लिए सबसे सुरक्षित समाधान हो सकता है। अधिकांश ऑनलाइन स्याही स्रोत उपलब्ध स्याही हैं जो प्रिंटर के लिए अनुमोदित नहीं हैं। यदि आप स्याही का उपयोग कर रहे हैं तो आप पूरी तरह से अपनी वारंटी को शून्य कर सकते हैं जो ब्रांड विशिष्ट नहीं है।यहां तक ​​कि जब तक आपके पास वारंटी नहीं है, कुछ का कहना है कि ऑफ ब्रांड प्रिंटर आपके प्रिंट हेड को आसानी से नुकसान पहुंचा सकता है। आप किसी के प्रिंटर के जीवन काल को काफी कम कर सकते हैं। इस घटना में कि आप एक प्रिंटर कारतूस पर कई डॉलर के बहुत से बचाने की क्षमता के विपरीत वजन करते हैं, आप देखेंगे कि दीर्घकालिक लागत सबसे अधिक संभावना है।इसकी तुलना में जोड़ा विश्वसनीयता कारक हो सकता है। यदि आप एक ऑनलाइन स्रोत से प्रिंटर खरीद रहे हैं और आपको स्याही कारतूस से भी परेशानी होती है, तो आपके पास कोई भी सहारा हो सकता है। आपका पड़ोस की दुकान उनके उत्पादों के पीछे खड़े होने की संभावना है।इसका मतलब यह भी नहीं है कि सभी ऑनलाइन प्रिंटर स्रोत पर भरोसा करने के बजाय खराब हैं। दूसरी ओर, अधिकांश ऑनलाइन आपूर्तिकर्ता बहुत कम दरों पर गुणवत्ता वाले उत्पादों की पेशकश करते हैं। यह अक्सर प्रिंटर ढूंढना संभव है जो आपके प्रिंटर के लिए डिज़ाइन किया गया है और आपकी अपेक्षा से काफी कम भुगतान करता है।प्रिंटर पर पैसे बचाने के सौदों को खोजने का सबसे आसान तरीका है। अपने पड़ोस की दुकानों पर कीमतों को ब्राउज़ करें और उनकी तुलना आपके द्वारा खोजे गए वेब कीमतों से करें। यदि आप ऑफ-ब्रांड पर विचार कर रहे हैं, तो अपने प्रिंट हेड को नुकसान पहुंचाने की संभावित लागत के बारे में सोचें। आप तय कर सकते हैं कि यह तब तक सार्थक नहीं है जब तक आप बहुत सारी स्याही का उपयोग नहीं कर रहे हैं और आप प्रत्येक कारतूस पर महत्वपूर्ण बचत कर रहे हैं।...

जिज्ञासा ने हमेशा आदमी को हटा दिया है। इसने बहुत सारे आविष्कारों और खोजों को जन्म दिया है। मनुष्य की कृतियों के सबसे अच्छे उदाहरणों में कंप्यूटर है। स्वचालित रूप से एक तस्वीर हमारे दिमाग में आती है। उनके पास भारी गणना, उबाऊ और दोहराव वाले कार्यों को करने की क्षमता है जो हमें समय लगाते हैं।बस कंप्यूटर जो प्रदान करता है वह कठोर या अयोग्य बनने की क्षमता नहीं है। बल्कि सशर्त रूप से कार्य करने के लिए; कभी -कभी इस तरह से, कभी -कभी, जैसा कि उपयुक्त होता है। इसका मतलब है कि ज्ञान को कार्रवाई के लिए लागू करना। मानो या न मानो, यहां तक ​​कि, रवैया सबसे अधिक मायने रखता है। हम इन मशीनों से अनुरोध करते हैं कि वह काम करें जिसे हम पहले से जानते हैं और करते हैं। लेकिन हमें उन्हें तेजी से और अधिक सटीक रूप से करने की आवश्यकता है।विडंबना यह है कि हम लोग कृत्रिम शिष्टाचार के माध्यम से खुफिया उत्पन्न करने का प्रयास कर रहे हैं। यह केवल मशीन बनाने (मशीन बनाने) बनाने का विज्ञान है जिसमें बुद्धि और थोड़ा सामान्य ज्ञान है। यह इस बारे में है कि आप एक प्रणाली की योजना कैसे बनाते हैं ताकि यह मनुष्यों की तरह काम करे। वे सोच सकते हैं, जानकारी प्रक्रिया कर सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं और तदनुसार कार्य कर सकते हैं। हां, हम वास्तविकता के भ्रम का पक्ष लेते हैं।इतिहास शुरुआती उम्र के मिस्रियों से संबंधित हो सकता है, लेकिन जॉन मैकार्थी के मार्गदर्शन में 1956 में डार्टमाउथ सम्मेलन, हनोवर, न्यू हैम्पशायर में इसकी औपचारिक शीर्षक इंटेलिजेंस 'मिली। और दुनिया मानव सोच के स्तर के बारे में जानने के लिए आई थी। कई चीजों का पालन किया। LISP या रिकॉर्ड प्रोसेसिंग, AI के लिए इस्तेमाल की जाने वाली भाषा को 1958 में जॉन मैकार्थी द्वारा डिजाइन किया गया था। 1970 में, दुनिया को रक्त बीमारियों, माइसिन का पता लगाने के लिए स्वास्थ्य विज्ञान के क्षेत्र में अपना पहला विशेषज्ञ प्रणाली मिली। लॉजिक में प्रोलॉग या प्रोग्रामिंग, एआई की प्रमुख भाषाओं में से एक को 1972 में जापानी द्वारा विकसित किया गया है। 1 बड़ी बात जो वास्तव में चकित दुनिया 1991 में हुई थी, जब एक मानव शतरंज मास्टर को कंप्यूटर द्वारा पराजित किया गया था।और बाकी वे कहते हैं कि इतिहास है...