डेटा संरचना: इंटरनेट के साथ क्या करना है?

भंडारण, पुनर्प्राप्ति और डेटा संरचना की समस्याओं के लिए समर्पित विषय तेजी से दिखाई दे रहे हैं। और विषयों के स्रोत स्वयं अप्रिय तथ्य के कारण बढ़ रहे हैं कि कभी-कभी आपके पास कुछ खोजने का अवसर नहीं होता है, यहां तक ​​कि सबसे सरल भी। और खोजों के परिणामस्वरूप, लोगों को मनोरंजन पोर्टल और चीजें मिल जाती हैं, जिन पर वे बस जाते हैं। उदाहरण के लिए, आखिरी विषय। एक आदर्श व्यक्तिगत सूचना प्रबंधक - यह क्या है? , इसमें लेखक एक विशिष्ट सूत्र की खोज के बारे में स्थिति का उल्लेख करता है। और यह कि कुछ अजीब तरीके से, एक सूत्र की तलाश एक फिल्म दर्शक में बदल जाती है।

स्थिति वास्तविक है। आप कुछ खोज रहे हैं, और फिर आपकी आंख कुछ आकर्षक और आकर्षक है। और फिर ...

और हर बार डेटा को संग्रहीत करने के तरीके को एकीकृत और मानकीकृत करने का प्रस्ताव है।


प्रत्येक कंपनी में, एक या दूसरे तरीके से, "ज्ञान" संरचित होता है। और यह कहना मुश्किल है कि दो अलग-अलग कंपनियों के संरचित तरीके मेल खाते हैं। कोई "पेड़", कोई "रेखांकन", कोई "नेटवर्क अभ्यावेदन" का उपयोग करता है। प्रत्येक दृश्य की अपनी डेटा विभाजन सुविधाएँ हैं। और जब ऐसी प्रणालियों को पेश किया जाता है, तो हमेशा खामियां होती हैं जो "बैसाखी" द्वारा बंद हो जाती हैं। इसमें कुछ भी गलत नहीं है, क्योंकि पूरी तरह से सार्वभौमिक उपकरण मौजूद नहीं है, लेकिन वास्तव में ऐसे उपकरण हैं जो कई बार इस प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने में मदद करते हैं, भले ही इसकी अपनी सीमाएं हों। यही कारण है कि एक विशेष प्रक्रिया के साथ काम करने को सरल बनाने के लिए विभिन्न उपकरणों की एक बड़ी संख्या (और यह अधिक हो जाती है) है। यह संचार है (आप कितने दूत और संचार सेवाएं जानते हैं?)। यह वित्त (लोगों के लिए और कंपनियों के लिए) के साथ काम करता है। यह डेटा प्रोसेसिंग (फोटो, वीडियो आदि) है। यह है ...

अधिक, अधिक से अधिक सेवाएं हैं। और इस बारे में कुछ भी अजीब नहीं है। कितने लोगों को, इस या उस सेवा को कैसे काम करना चाहिए, इस पर कई राय।

जब कंपनियों की बात आती है, तो उनकी अपनी विशेषताओं के साथ, वास्तविक समाधान भी होते हैं। और वैसे भी, डेटा संरचना की समस्याओं को हल किया जा रहा है। और हर कोई खुश और संतुष्ट है।

लेकिन, सभी ठोकरें उस समय होती हैं जब कुछ समाधान इंटरनेट पर आजमाए जाने लगते हैं। और अद्भुत परियोजनाएं हैं, जैसे कि विकिपीडिया, विभिन्न खोज इंजन। उनके बिना, अब जानकारी के लिए एक खोज की कल्पना करना मुश्किल है, और कम से कम इंटरनेट के साथ कुछ काम, उन साइटों के बाहर जो आप जानते हैं। और सबसे अधिक संभावना है कि 20 वर्षों में ये विधियां पूरी तरह से अलग होंगी।

लेकिन, यहां तक ​​कि डेटा के भंडारण और प्रस्तुति के लिए वर्तमान परियोजनाएं हमेशा जानकारी की मात्रा के साथ सामना नहीं करती हैं। और अगर आप कुछ मनोरंजन साइटों (उदाहरण के लिए, बैश) को पढ़ते हैं, तो आप देखते हैं कि लोग इस बात पर ध्यान देते हैं कि विचित्र किस तरह से जानकारी प्राप्त करने के लिए कुछ प्रयास करते हैं।

सूचना की वृद्धि दर अधिक से अधिक होती जा रही है। वे मानकों के साथ किसी भी तरह से सूचना के वेक्टर को निर्देशित करते हैं। लेकिन, वहीं "बग़ल" अन्य मानकों के साथ आते हैं। अवसर विकसित हो रहे हैं। अब इंटरनेट पर खुद की कल्पना करें - बिल्कुल भी समस्या नहीं है। इसके अलावा, जितना आप आगे बढ़ते हैं, उतना ही कम आपको किसी भी तकनीकी मुद्दों के बारे में जानने की आवश्यकता होती है। नेटवर्क विकसित हो रहा है, अधिक शक्तिशाली और विविध बनता जा रहा है। हां, बहुत कबाड़ है, लेकिन यह हर चीज में है। आप हर दिन कचरा भी फेंकते हैं।

जानकारी की संरचना के बारे में अलग-अलग विचारों के कारण गलतफहमी पैदा होती है।

हम योजना "धारा 1" -> "सदस्यता 1.2" -> "आवश्यक जानकारी" के अनुसार काम करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। अब हमें क्रॉस-रेफरेंस और रिलेशनशिप होने पर ग्राफ स्कीम पर काम करने की आदत है। लेकिन, फिर भी, यह अभी भी पर्याप्त नहीं है।

इसलिए, एक तरह से या किसी अन्य, हर कोई लंबे समय से कृत्रिम बुद्धि की ओर बढ़ रहा है। उदाहरण के लिए, एक तंत्रिका नेटवर्क लो। यह तुच्छ तरीकों से दूर जानकारी संग्रहीत करता है। लेकिन, जब हमें ज़रूरत होती है, तो हम हमेशा उससे एक जवाब पा सकते हैं। प्रस्तुति और काम का यह तरीका स्पष्ट रूप से एक प्राथमिकता होगी। जब मौजूदा जानकारी की सभी खोज और विश्लेषण कंप्यूटर या नेटवर्क के कंधों पर चले जाते हैं। आखिर जब हम किसी चीज की तलाश में होते हैं तो हम कैसे अभिनय करते हैं। सर्च इंजन खोलें। फिर लिंक्स का पालन करें। उन साइटों से जो हम देखते हैं, हम अपनी ज़रूरत की जानकारी को अलग करने की कोशिश कर रहे हैं। और भी सवाल उठ सकते हैं। और हम फिर से सर्च इंजन खोलते हैं। फिर ...

यानी फ़िल्टर के अलावा जो खोज इंजन हमारे सामने प्रस्तुत करता है, हम स्वयं डेटा को फ़िल्टर और पुनर्गठन करते हैं। और इसके साथ हम क्या करते हैं। खुद के सिर। और यह एक तंत्रिका नेटवर्क है।

इसलिए, यह मुझे प्रतीत होता है कि नेटवर्क को इसकी गंभीरता और असंगति के लिए दोषी नहीं ठहराया जाना चाहिए। यह सोचने योग्य है कि नेटवर्क को सोचने के लिए कैसे सिखाया जा सकता है। और हमें वही चाहिए जो हमें चाहिए।

मैं अपने विचार साझा करना चाहता था। और इस पर अपनी राय प्राप्त करें।