कंप्यूटर की दुनिया में, अनुकूली तकनीक कम से कम दो मुख्य क्षेत्रों को संदर्भित कर सकती है:

• वेब पेज रेंडरिंग (पिक्सेल आकार)
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग

एक वेब पेज को डिजाइन करना पारंपरिक ग्राफिक डिजाइन के साथ बहुत कुछ है। पाठ, तस्वीरें और चित्र को इस तरह से प्रस्तुत किया जाना चाहिए जो आंख को आकर्षित कर सके, पढ़ने में आसान हो, और तार्किक रूप से व्यवस्थित हो।

पारंपरिक प्रिंट लेआउट में, पृष्ठ का आकार कभी नहीं बदलता है। लेकिन एक वेब पेज के आयाम (लंबाई और चौड़ाई के लिए पिक्सेल की संख्या, यानी 800 x 600) गतिशील है। आदर्श रूप से, दो अलग-अलग कंप्यूटरों पर एक ही वेब पेज को पढ़ने वाले दो लोगों को समान अनुभव होना चाहिए। यदि ब्राउज़र विंडो को आकार दिया जाता है, तो पृष्ठ का लेआउट अनुकूलित होना चाहिए। और, क्या होगा अगर पाठक मोबाइल डिवाइस पर वेब पेज देखना चाहता है? वेब पर, पृष्ठ के आकार की गारंटी नहीं है, और इसे किसी भी सफल डिज़ाइन के लिए फैक्टर किया जाना चाहिए।

अनुकूली वेब प्रोग्रामिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए, एक वेब पेज गतिशील रूप से अपनी लेआउट शैली और ऑपरेटिंग सिस्टम, इंटरनेट ब्राउज़र और प्रदर्शन आकार के आधार पर आयामों को अनुकूलित कर सकता है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है जब वेब पेज डिजाइन किया जाता है जिसे कंप्यूटर पर देखा जा सकता है, साथ ही टैबलेट डिवाइस और स्मार्टफोन भी। इन तीनों देखने वाले प्लेटफार्मों में से प्रत्येक के लिए, एक वेब पेज का गाया आकार और पहलू अनुपात अलग-अलग होगा।

अनुकूली प्रोग्रामिंग वेब पेज सामग्री को ब्राउज़र विंडो के साथ आकार देने में सक्षम बनाती है। न केवल नए आयामों को फिट करने के लिए फिर से प्रवाह और पुनः आकार की सामग्री देगा, बल्कि यूआई तत्व बदल सकते हैं। मेन्यू एक नए देखने के प्रारूप के अनुरूप दिखाई दे सकता है या गायब हो सकता है, या पाठ से छोटे आइकनों में बदलकर पाटे के एक छोटे हिस्से के अनुरूप हो सकता है।

यदि पृष्ठ डिज़ाइन स्तंभों में अपना डेटा प्रारूपित करता है (अखबार में स्तंभों के समान), तो अनुकूली प्रोग्रामिंग गतिशील रूप से स्तंभों की संख्या को बदलने में सक्षम कर सकती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया, या एआई, अनुकूली तकनीक को अपनाने और उसका उपयोग करने के बारे में है। एआई कार्यक्रम बदलते परिवेश में सीख सकते हैं और अनुकूल कर सकते हैं।

AI, मशीन लर्निंग, और न्यूरल नेटवर्क द्वारा आवश्यक डेटा विश्लेषण के लिए बड़ी मात्रा में स्टोरेज (दोनों डिस्क स्पेस, जैसे हार्ड ड्राइव और मेमोरी स्पेस) की आवश्यकता होती है। इसे कई कंप्यूटरों में वितरित कंप्यूटिंग के लिए हाई-स्पीड नेटवर्क कनेक्शन की भी आवश्यकता होती है।

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