📘 एल्गोरिदम टू लिव बाय - (2025-2026 संस्करण)
📚 एल्गोरिदम टू लिव बाय (2025-2026 संस्करण) एक संरचित, पाठ्यक्रम-आधारित शैक्षणिक संसाधन है, जिसे बीएस/सीएस, बीएस/आईटी, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के छात्रों और एल्गोरिदम में महारत हासिल करने के इच्छुक शिक्षार्थियों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ऐप सीखने, परीक्षा की तैयारी और साक्षात्कार की तैयारी में सहायता के लिए विस्तृत नोट्स, MCQ और क्विज़ प्रदान करता है। एक सुव्यवस्थित पाठ्यक्रम लेआउट के साथ, छात्र मज़बूत समस्या-समाधान कौशल विकसित कर सकते हैं और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में एल्गोरिदम संबंधी अवधारणाओं को लागू कर सकते हैं।
यह संस्करण बुनियादी से लेकर उन्नत विषयों जैसे इष्टतम स्टॉपिंग, शेड्यूलिंग, कैशिंग, गेम थ्योरी, रैंडमनेस, बायेसियन रीजनिंग, ओवरफिटिंग, नेटवर्किंग, कम्प्यूटेशनल काइंडनेस, आदि को शामिल करता है। प्रत्येक अध्याय को सैद्धांतिक ज्ञान को व्यावहारिक अंतर्दृष्टि के साथ मिश्रित करने के लिए सावधानीपूर्वक संरचित किया गया है, जो इसे छात्रों और महत्वाकांक्षी पेशेवरों के लिए एक आवश्यक मार्गदर्शिका बनाता है।
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📂 अध्याय और विषय
🔹 अध्याय 1: इष्टतम रोक
- सचिव समस्या
- 37% नियम
- रोक और जारी रखने के बीच समझौता
- अन्वेषण बनाम शोषण
🔹 अध्याय 2: अन्वेषण-शोषण
- जीत-स्थिरता, हार-बदलाव अनुमानी
- गिटिंस सूचकांक
- थॉम्पसन नमूनाकरण
- जीवन के निर्णयों में अन्वेषण और शोषण का संतुलन
🔹 अध्याय 3: छँटाई
- दैनिक जीवन में छँटाई एल्गोरिदम
- हाल ही में सबसे कम प्रयुक्त (LRU) रणनीति
- कैश प्रबंधन
- सूचना को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित करना
🔹 अध्याय 4: कैशिंग
- पृष्ठ प्रतिस्थापन एल्गोरिदम
- टेम्पोरल लोकैलिटी
- LRU बनाम FIFO
- मेमोरी और संग्रहण अनुकूलन
🔹 अध्याय 5: शेड्यूलिंग
- बेयस नियम
- एकल-कार्य बनाम बहु-कार्य
- सबसे कम प्रसंस्करण समय पहले
- पूर्व-ग्रहण
- थ्रैशिंग और ओवरहेड
🔹 अध्याय 6: बेयस नियम
- सशर्त प्रायिकता
- बेयसियन अनुमान
- आधार दर उपेक्षा
- अनिश्चितता में पूर्वानुमान लगाना
🔹 अध्याय 7: ओवरफिटिंग
- सामान्यीकरण बनाम स्मरण
- पूर्वाग्रह-प्रसरण समझौता
- वक्र फिटिंग
- मॉडल जटिलता और सरलता
🔹 अध्याय 8: विश्राम
- बाधा विश्राम
- संतुष्टि बनाम अनुकूलन
- कम्प्यूटेशनल असंबद्धता
- निर्णय लेने में अनुमान
🔹 अध्याय 9: नेटवर्किंग
- प्रोटोकॉल डिज़ाइन
- संकुलन नियंत्रण
- टीसीपी/आईपी और पैकेट स्विचिंग
- संचार में निष्पक्षता और दक्षता
🔹 अध्याय 10: यादृच्छिकता
- यादृच्छिक एल्गोरिदम
- भार संतुलन
- मोंटे कार्लो विधियाँ
- रणनीति में संयोग की भूमिका
🔹 अध्याय 11: खेल सिद्धांत
- नैश संतुलन
- कैदी की दुविधा
- तंत्र डिज़ाइन
- सहयोग और प्रतिस्पर्धा
🔹 अध्याय 12: कम्प्यूटेशनल दयालुता
- संज्ञानात्मक भार में कमी
- दूसरों की मदद करने के लिए पूर्वानुमानित होना
- दूसरों के लिए निर्णयों को सरल बनाना
- सूचना प्रकटीकरण
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- एक संरचित शैक्षणिक प्रारूप में संपूर्ण एल्गोरिथम पाठ्यक्रम को शामिल करता है।
- प्रभावी अभ्यास के लिए MCQ और प्रश्नोत्तरी शामिल हैं।
- त्वरित पुनरावृत्ति और गहन वैचारिक स्पष्टता प्रदान करता है।
- प्रोजेक्ट्स, कोर्सवर्क और तकनीकी साक्षात्कार की तैयारी में मदद करता है।
- एल्गोरिथम संबंधी सोच और निर्णय लेने की प्रक्रिया में मज़बूत नींव रखता है।
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✍ यह ऐप ब्रायन क्रिश्चियन, टॉम ग्रिफ़िथ्स, राजीव मोटवानी, प्रभाकर राघवन, फ़ातिमा एम. अलबर, एंटोनी जे. जेटर से प्रेरित है।
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पिछली बार अपडेट होने की तारीख
25 सित॰ 2025