ایپلیکیشن میپنگ، جسے ایپلیکیشن ٹوپولوجی میپنگ کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، ایک ایسا عمل ہے جس میں کسی تنظیم کے اندر سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کے درمیان فعال تعلقات کی شناخت اور دستاویز کرنا شامل ہے۔ یہ ایک تفصیلی نظریہ فراہم کرتا ہے کہ کس طرح مختلف ایپلی کیشنز آپس میں تعامل کرتے ہیں، ایک دوسرے پر انحصار کرتے ہیں، اور کاروباری عمل میں حصہ ڈالتے ہیں۔ ایپلیکیشن میپنگ کا تصور نیا نہیں ہے، لیکن حالیہ برسوں میں آئی ٹی ماحول کی بڑھتی ہوئی پیچیدگی کی وجہ سے اس کی اہمیت میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔
جدید کاروباری دنیا میں، تنظیمیں اپنے کام کو چلانے کے لیے بہت سی ایپلی کیشنز پر انحصار کرتی ہیں۔ یہ ایپلی کیشنز اکثر آپس میں جڑے ہوتے ہیں اور مناسب طریقے سے کام کرنے کے لیے ایک دوسرے پر انحصار کرتے ہیں۔ لہذا، یہ سمجھنا کہ یہ ایپلیکیشنز کس طرح ایک دوسرے سے تعامل اور تعلق رکھتی ہیں مؤثر IT مینجمنٹ کے لیے بہت ضروری ہے۔ اسی جگہ ایپلی کیشن میپنگ کام میں آتی ہے۔ یہ ایپلیکیشن لینڈ سکیپ کی ایک بصری نمائندگی فراہم کرتا ہے، جس سے آئی ٹی مینیجرز کو باہمی انحصار اور ناکامی کے ممکنہ نکات کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔
تاہم، ایپلیکیشن میپنگ صرف ایک بصری خاکہ بنانے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ان تعلقات کے مضمرات کو سمجھنے کے بارے میں بھی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ایک درخواست ناکام ہو جاتی ہے، تو اس کا دوسری ایپلیکیشنز پر کیا اثر پڑے گا؟ یہ کاروباری عمل کو کیسے متاثر کرے گا؟ یہ کچھ ایسے سوالات ہیں جن کا جواب ایپلیکیشن میپنگ کی تلاش میں ہے۔ یہ معلومات فراہم کرتے ہوئے، ایپلیکیشن میپنگ آئی ٹی ماحول کو منظم کرنے میں مدد کرتی ہے۔ زیادہ مؤثر طریقے سے اور باخبر فیصلے کریں۔
ایپلیکیشن میپنگ کے لیے روایتی تکنیک اور ان کی حدود
دستی ایپلیکیشن میپنگ
روایتی طور پر، ایپلیکیشن میپنگ ایک دستی عمل تھا۔ آئی ٹی کے پیشہ ور افراد ہر درخواست کے ذریعے جائیں گے، اس کے انحصار کی شناخت کریں گے، اور انہیں دستاویز کریں گے۔ اس کے بعد وہ اس معلومات کو ایپلیکیشن لینڈ سکیپ کا بصری نقشہ بنانے کے لیے استعمال کریں گے۔ اگرچہ یہ طریقہ کارآمد ہو سکتا ہے، لیکن یہ وقت طلب اور غلطیوں کا شکار ہے۔ مزید برآں، جیسے جیسے ایپلی کیشنز کی تعداد بڑھتی جاتی ہے، دستی ایپلیکیشن میپنگ کا انتظام کرنا مشکل ہوتا جاتا ہے۔
دستی ایپلیکیشن میپنگ کی ایک اور حد یہ ہے کہ یہ ایپلیکیشن لینڈ اسکیپ میں تبدیلیوں کا حساب نہیں رکھتی ہے۔ درخواستیں جامد نہیں ہیں؛ وہ وقت کے ساتھ تیار ہوتے ہیں. نئی ایپلی کیشنز متعارف کرائی جاتی ہیں، پرانے ریٹائر ہو جاتے ہیں، اور ایپلی کیشنز کے درمیان تعلقات بدل جاتے ہیں۔ لہذا، ایک نقشہ جو چند مہینے پہلے درست تھا آج درست نہیں ہو سکتا۔ نقشہ کو تازہ ترین رکھنے کے لیے مسلسل کوشش کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ وسائل پر ایک اہم نکاسی کا باعث بن سکتی ہے۔
جامد اصولوں پر مبنی خودکار نقشہ سازی۔
دستی ایپلیکیشن میپنگ کی حدود پر قابو پانے کے لیے، بہت سی تنظیموں نے خودکار حل کی طرف رجوع کیا ہے۔ یہ حل ایپلی کیشنز کے درمیان تعلقات کی شناخت کے لیے جامد اصول استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، وہ نیٹ ورک ٹریفک میں مخصوص نمونوں کی تلاش کر سکتے ہیں یا کنفیگریشن فائلوں کا تجزیہ کر سکتے ہیں تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ ایپلیکیشنز کیسے تعامل کرتی ہیں۔ اگرچہ یہ طریقہ دستی نقشہ سازی سے زیادہ موثر ہے، لیکن اس کی اپنی حدود ہیں۔
اس طریقہ کار کی اہم حدود میں سے ایک یہ ہے کہ یہ صرف معلوم رشتوں کی شناخت کر سکتا ہے۔ اگر کوئی ایپلیکیشن کسی دوسری ایپلیکیشن کے ساتھ اس طرح سے تعامل کرتی ہے جو قواعد کے تحت نہیں آتی ہے، تو اس تعامل کو نقشہ کے ذریعے حاصل نہیں کیا جائے گا۔ یہ نامکمل یا غلط نقشے کا باعث بن سکتا ہے۔ مزید برآں، ایپلی کیشنز کے تیار ہونے کے ساتھ ہی جامد اصول پرانے ہو سکتے ہیں، جس سے مزید غلطیاں پیدا ہوتی ہیں۔
ایپلی کیشن میپنگ میں مشین لرننگ کے فوائد
بہتر کارکردگی اور درستگی
مشین لرننگ تکنیک روایتی ایپلیکیشن میپنگ طریقوں کی حدود کا ایک امید افزا حل پیش کرتی ہے۔ ایپلیکیشن میپنگ میں مشین لرننگ کا اطلاق کرکے، ہم ایسے نقشے بنا سکتے ہیں جو نہ صرف زیادہ موثر ہوں بلکہ زیادہ درست بھی ہوں۔ مشین لرننگ الگورتھم نمونوں اور رشتوں کی نشاندہی کرنے کے لیے ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر سکتا ہے جن کا دستی طور پر یا جامد اصولوں سے پتہ لگانا مشکل، اگر ناممکن نہیں تو ہو گا۔ یہ زیادہ جامع اور درست نقشوں کی طرف جاتا ہے۔
مزید یہ کہ مشین لرننگ الگورتھم اپنی غلطیوں سے سیکھ سکتے ہیں اور وقت کے ساتھ ساتھ بہتری لا سکتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ وہ جتنے زیادہ ڈیٹا کا تجزیہ کریں گے، وہ میپنگ ایپلی کیشنز میں اتنا ہی بہتر ہو جائیں گے۔ نتیجتاً، ایپلیکیشن میپنگ کی کارکردگی اور درستگی وقت کے ساتھ ساتھ بہتر ہوتی جاتی ہے، جس سے نقشے زیادہ قابل اعتماد اور بہتر فیصلہ سازی ہوتے ہیں۔
ریئل ٹائم ایپلیکیشن میپنگ
ایپلی کیشن میپنگ میں مشین لرننگ کا ایک اور اہم فائدہ ریئل ٹائم میں ایپلی کیشنز کا نقشہ بنانے کی صلاحیت ہے۔ روایتی طریقے، دستی اور خودکار دونوں، میں عام طور پر ڈیٹا اکٹھا کرنے اور نقشہ بننے کے وقت کے درمیان ایک خاص تاخیر ہوتی ہے۔ یہ تاخیر پرانے نقشوں کا باعث بن سکتی ہے، خاص طور پر متحرک IT ماحول میں جہاں ایپلیکیشنز تیزی سے تبدیل ہوتی ہیں۔
دوسری طرف، مشین لرننگ الگورتھم حقیقی وقت میں ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور جیسے ہی کسی تبدیلی کا پتہ لگاتے ہیں نقشہ کو اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ نقشہ ہمیشہ اپ ٹو ڈیٹ رہتا ہے، جو ایپلیکیشن لینڈ سکیپ کی موجودہ حالت کا درست منظر پیش کرتا ہے۔ ریئل ٹائم ایپلیکیشن میپنگ کے ساتھ، تنظیمیں تبدیلیوں پر تیزی سے رد عمل ظاہر کر سکتی ہیں اور ممکنہ مسائل سے پہلے ہی ان سے بچ سکتی ہیں۔
مستقبل کی نقشہ سازی کی ضروریات کے لیے پیشین گوئی کی صلاحیتیں۔
شاید ایپلی کیشن میپنگ میں مشین لرننگ کے سب سے زیادہ دلچسپ فوائد میں سے ایک اس کی پیشین گوئی کی صلاحیتیں ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم نہ صرف ایپلیکیشن لینڈ سکیپ کی موجودہ حالت کا تجزیہ کر سکتے ہیں بلکہ تاریخی ڈیٹا کی بنیاد پر مستقبل کی ریاستوں کی بھی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ یہ تنظیموں کو تبدیلیوں کا اندازہ لگانے اور مستقبل کے لیے زیادہ مؤثر طریقے سے منصوبہ بندی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
مثال کے طور پر، ایک مشین لرننگ الگورتھم یہ پیش گوئی کر سکتا ہے کہ بڑھتی ہوئی مانگ کی وجہ سے مستقبل میں کوئی خاص ایپلیکیشن رکاوٹ بن جائے گی۔ اس پیشین گوئی کی بنیاد پر، تنظیم رکاوٹ کو روکنے کے لیے فعال اقدامات کر سکتی ہے، جیسے ایپلی کیشن کو اپ گریڈ کرنا یا دیگر ایپلی کیشنز کے درمیان بوجھ کو دوبارہ تقسیم کرنا۔ یہ پیشین گوئی کی صلاحیت آئی ٹی مینجمنٹ کی کارکردگی اور تاثیر کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتی ہے۔
ایپلی کیشن میپنگ میں استعمال ہونے والی مشین لرننگ تکنیک
مشین لرننگ تکنیک ایپلی کیشن میپنگ کے لیے طاقتور ٹولز کے طور پر ابھری ہے، تنظیموں کو ان کے IT آپریشنز کو ہموار کرنے میں مدد کرتی ہے، اور مجموعی کاروباری کارکردگی کو بڑھاتی ہے۔ یہ تکنیک ایپلی کیشنز کو ڈیٹا سے سیکھنے، پیٹرن کی شناخت کرنے اور فیصلے کرنے کی اجازت دیتی ہیں، جس سے زیادہ موثر اور درست ایپلیکیشن میپنگ کی راہ ہموار ہوتی ہے۔
ایپلی کیشن میپنگ کے لیے زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک
زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیکوں میں لیبل والے ڈیٹاسیٹ پر ایک ماڈل کی تربیت شامل ہوتی ہے، جہاں ہدف کا نتیجہ معلوم ہوتا ہے۔ ماڈل اس ڈیٹا سے سیکھتا ہے، اور پھر اپنے سیکھنے کو نئے، غیر دیکھے ڈیٹا پر لاگو کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ایپلی کیشن میپنگ میں خاص طور پر مددگار ہے۔
ایپلی کیشن میپنگ میں استعمال ہونے والی عام زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیکوں میں سے ایک رجعت ہے۔ ریگریشن ماڈلز ان کے تاریخی ڈیٹا کی بنیاد پر مختلف ایپلی کیشنز کی کارکردگی کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔ اس طرح، تنظیمیں ممکنہ مسائل کا اندازہ لگا سکتی ہیں اور ان سے بچنے کے لیے فعال اقدامات کر سکتی ہیں۔
اس تناظر میں استعمال ہونے والی ایک اور زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک درجہ بندی ہے۔ درجہ بندی کے ماڈل ایپلی کیشنز کو ان کی خصوصیات اور طرز عمل کی بنیاد پر درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ اس سے آئی ٹی ماحول میں مختلف ایپلی کیشنز کے کرداروں کی نشاندہی کرنے میں مدد ملتی ہے، اس طرح وسائل کی بہتر تقسیم اور انتظام میں سہولت ملتی ہے۔
ایپلیکیشن میپنگ کے لیے غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک
زیر نگرانی سیکھنے کے برعکس، غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک لیبل والے ڈیٹاسیٹ پر انحصار نہیں کرتی ہیں۔ اس کے بجائے، وہ ڈیٹا کے اندر چھپے ہوئے نمونوں اور ڈھانچے کو تلاش کرتے ہیں، بغیر کسی پیش وضاحتی زمرے یا نتائج کے۔ یہ پیچیدہ IT ماحول کو تلاش کرنے اور سمجھنے کے لیے غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیکوں کو مثالی بناتا ہے۔
کلسٹرنگ ایک مقبول غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک ہے جو ایپلیکیشن میپنگ میں استعمال ہوتی ہے۔ یہ اسی طرح کی ایپلی کیشنز کو ان کی خصوصیات یا طرز عمل کی بنیاد پر اکٹھا کرتا ہے۔ اس سے تنظیموں کو مختلف ایپلی کیشنز کے درمیان تعلقات اور انحصار کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے، اس طرح موثر IT انفراسٹرکچر مینجمنٹ کو قابل بناتا ہے۔
جہت میں کمی اس تناظر میں استعمال ہونے والی ایک اور غیر زیر نگرانی سیکھنے کی تکنیک ہے۔ اعلی جہتی ڈیٹا، جو اکثر IT ماحول میں سامنے آتا ہے، کا نظم و نسق کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ جہت میں کمی کی تکنیک اہم معلومات کو کھونے کے بغیر اس ڈیٹا کو آسان بناتی ہے، جس سے ایپلیکیشنز کا نقشہ بنانا اور ان کا نظم کرنا آسان ہوجاتا ہے۔
ایپلی کیشن میپنگ کے لیے کمک سیکھنے کی تکنیک
ریانفورسمنٹ لرننگ مشین لرننگ کی ایک قسم ہے جہاں ایک ایجنٹ اپنے ماحول کے ساتھ تعامل کرکے، اپنے اعمال کی بنیاد پر انعامات یا جرمانے وصول کرکے فیصلے کرنا سیکھتا ہے۔ آزمائش اور غلطی کا یہ مسلسل عمل ایجنٹ کو وقت کے ساتھ اپنی کارکردگی کو سیکھنے اور بہتر کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ایپلیکیشن میپنگ کے تناظر میں، کمک سیکھنے کی تکنیک متحرک آئی ٹی ماحول کو منظم کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ وہ ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں کے مطابق ڈھال سکتے ہیں اور اس کے مطابق درخواست کے نقشے کو اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں۔ یہ کلاؤڈ بیسڈ انفراسٹرکچر میں خاص طور پر مفید ہے، جہاں ایپلیکیشنز اور وسائل کو ڈیمانڈ کے لحاظ سے اوپر یا نیچے کیا جا سکتا ہے۔
مزید یہ کہ کمک سیکھنے کی تکنیک مختلف ایپلی کیشنز کے درمیان وسائل کی تقسیم کو بہتر بنا سکتی ہے۔ ماضی کے تجربات سے سیکھ کر، وہ اس بات کا تعین کر سکتے ہیں کہ کون سے اعمال (یعنی وسائل کی تقسیم) بہترین نتائج (یعنی، درخواست کی بہترین کارکردگی) دیتے ہیں، اور ان سیکھنے کو مستقبل کے فیصلوں پر لاگو کرتے ہیں۔
آخر میں، مشین سیکھنے کی تکنیک ایپلی کیشن میپنگ کے میدان میں انقلاب برپا کر رہی ہے۔ وہ تنظیموں کو اپنے آئی ٹی ماحول کو زیادہ مؤثر طریقے سے سمجھنے اور ان کا نظم کرنے کے قابل بنا رہے ہیں، اس طرح ان کی آپریشنل کارکردگی اور کاروباری مسابقت میں اضافہ ہوتا ہے۔ جیسا کہ آئی ٹی کا منظر نامہ تیار ہوتا جا رہا ہے، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ یہ تکنیکیں ایپلی کیشن میپنگ میں اور بھی زیادہ اہم کردار ادا کریں گی۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.dataversity.net/machine-learning-techniques-for-application-mapping/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- a
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- اس کے مطابق
- اکاؤنٹ
- درستگی
- درست
- اعمال
- Ad
- اپنانے
- پر اثر انداز
- ایجنٹ
- پہلے
- یلگورتم
- یلگوردمز
- تین ہلاک
- تین ہلاک
- کی اجازت
- کی اجازت دیتا ہے
- بھی
- ہمیشہ
- کے درمیان
- an
- تجزیے
- اور
- ایک اور
- جواب
- اندازہ
- کوئی بھی
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- لاگو ہوتا ہے
- کا اطلاق کریں
- درخواست دینا
- نقطہ نظر
- کیا
- AS
- At
- آٹومیٹڈ
- سے اجتناب
- کی بنیاد پر
- BE
- بن
- ہو جاتا ہے
- اس سے پہلے
- فائدہ
- فوائد
- BEST
- بہتر
- کے درمیان
- دونوں
- کاروبار
- کاروبار کی کارکردگی
- کاروباری عمل
- لیکن
- by
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- صلاحیت
- پر قبضہ کر لیا
- اقسام
- کچھ
- چیلنج
- تبدیل
- تبدیلیاں
- خصوصیات
- درجہ بندی
- آتا ہے
- کامن
- مائسپرداتمکتا
- پیچیدہ
- پیچیدگی
- وسیع
- تصور
- اختتام
- ترتیب
- سیاق و سباق
- جاری ہے
- مسلسل
- مسلسل کوشش
- شراکت
- احاطہ کرتا ہے
- تخلیق
- بنائی
- تخلیق
- اہم
- موجودہ
- موجودہ حالت
- اعداد و شمار
- ڈیٹاورسٹی
- تاریخ
- فیصلہ کرنا
- فیصلے
- تاخیر
- ڈیمانڈ
- انحصار
- انحصار
- منحصر ہے
- تفصیلی
- کا پتہ لگانے کے
- اس بات کا تعین
- مختلف
- مشکل
- do
- دستاویز
- دستاویزی
- کرتا
- نیچے
- نالی
- دو
- متحرک
- e
- ہر ایک
- آسان
- موثر
- مؤثر طریقے
- تاثیر
- کارکردگی
- ہنر
- مؤثر طریقے سے
- کوشش
- ابھرتی ہوئی
- کو فعال کرنا
- بڑھانے کے
- بڑھانے
- ماحولیات
- ماحول
- خرابی
- نقائص
- خاص طور پر
- Ether (ETH)
- بھی
- واقعہ
- تیار
- مثال کے طور پر
- دلچسپ
- توقع ہے
- تجربات
- ایکسپلور
- سہولت
- ناکام رہتا ہے
- ناکامی
- چند
- میدان
- فائلوں
- مل
- کے لئے
- سے
- تقریب
- فنکشنل
- مزید
- مزید برآں
- مستقبل
- Go
- گروپ کا
- اضافہ ہوا
- بڑھتا ہے
- ہاتھ
- ہے
- مدد
- مدد گار
- مدد
- مدد کرتا ہے
- پوشیدہ
- تاریخی
- کس طرح
- HTTPS
- i
- مثالی
- شناخت
- کی نشاندہی
- if
- اثر
- اثرات
- اہمیت
- اہم
- ناممکن
- کو بہتر بنانے کے
- in
- غلط
- اضافہ
- اضافہ
- دن بدن
- معلومات
- مطلع
- انفراسٹرکچر
- بنیادی ڈھانچہ
- مثال کے طور پر
- کے بجائے
- بات چیت
- بات چیت
- بات چیت
- انٹرایکٹو
- باہم منسلک
- میں
- متعارف
- شامل
- شامل ہے
- مسائل
- IT
- آئی ٹی مینجمنٹ
- آئی ٹی پروفیشنلز
- میں
- صرف
- رکھتے ہوئے
- جانا جاتا ہے
- زمین کی تزئین کی
- بڑے
- قیادت
- معروف
- لیڈز
- جانیں
- سیکھنے
- حد کے
- حدود
- لوڈ
- اب
- دیکھو
- کھونے
- مشین
- مشین لرننگ
- مشین لرننگ کی تکنیک
- مین
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام
- انتظام
- مینیجر
- دستی
- دستی طور پر
- بہت سے
- نقشہ
- تعریفیں
- نقشہ جات
- مئی..
- کا مطلب ہے کہ
- اقدامات
- طریقہ
- طریقوں
- شاید
- غلطیوں
- ماڈل
- ماڈل
- جدید
- ماہ
- زیادہ
- زیادہ موثر
- اس کے علاوہ
- سب سے زیادہ
- بھیڑ
- نیٹ ورک
- نیٹ ورک ٹریفک
- نئی
- نہیں
- تعداد
- واقع
- of
- پیش کرتے ہیں
- اکثر
- پرانا
- on
- ایک
- والوں
- صرف
- آپریشنل
- آپریشنز
- زیادہ سے زیادہ
- کی اصلاح کریں
- or
- تنظیم
- تنظیمیں
- آرلینڈو
- دیگر
- نتائج
- نتائج
- پر
- مجموعی طور پر
- پر قابو پانے
- خود
- خاص طور پر
- خاص طور پر
- گزشتہ
- پیٹرن
- ہموار
- کارکردگی
- منصوبہ
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیلیں
- پوائنٹس
- مقبول
- ممکنہ
- طاقتور
- پیش وضاحتی
- پیشن گوئی
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- کی روک تھام
- چالو
- مسائل
- عمل
- عمل
- پیشہ ور ماہرین
- وعدہ
- مناسب طریقے سے
- فراہم کرتا ہے
- فراہم کرنے
- سوالات
- جلدی سے
- میں تیزی سے
- جواب دیں
- اصلی
- اصل وقت
- وصول کرنا
- حال ہی میں
- کمی
- رجعت
- قابو پانے کی تعلیم
- تعلقات
- قابل اعتماد
- انحصار کرو
- نمائندگی
- کی ضرورت ہے
- وسائل
- وسائل
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- انقلاب ساز
- انعامات
- کردار
- کردار
- قوانین
- رن
- ڈھونڈتا ہے
- مقرر
- اہم
- نمایاں طور پر
- اسی طرح
- آسان بنانے
- سافٹ ویئر کی
- حل
- حل
- کچھ
- اسی طرح
- مخصوص
- حالت
- امریکہ
- کارگر
- ڈھانچوں
- اس طرح
- زیر نگرانی سیکھنے
- لے لو
- ہدف
- تکنیک
- تکنیک
- سے
- کہ
- ۔
- مستقبل
- ان
- ان
- تو
- اس طرح
- لہذا
- یہ
- وہ
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- وقت لگتا
- کرنے کے لئے
- آج
- مل کر
- اوزار
- روایتی
- ٹریفک
- ٹریننگ
- مقدمے کی سماعت
- مقدمے کی سماعت اور غلطی
- تبدیل کر دیا
- قسم
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- غیر زیر نگرانی تعلیم
- اپ ڈیٹ کریں
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- مفید
- عام طور پر
- درست
- لنک
- دیکھا
- بصری
- جلد
- تھا
- راستہ..
- we
- کیا
- جب
- جس
- جبکہ
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- بغیر
- دنیا
- گا
- سال
- پیداوار
- زیفیرنیٹ