ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਐਲੋਗਰਿਥਮ ਨਾਲ ਐਨੀਮ ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਆਧੁਨਿਕ ਅਨੇਮ ਦਾ ਮੇਨ ਧਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਸ਼ਰਮਿੰਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਹਰ ਸਮੇਂ ਕਈ ਵਾਰ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਦਹਾਕੇ ਕਾਟਾਲਾਗਜ਼ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਕਲਾਸਿਕੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ । ਅਗਲੇ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਥੰਮਨੇਲਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦਾ ਥੰਮੈਰੀ (ਚੈਂਪ) ਅਤੇ ਟੈਗ ਲਿਸਟਾਂ) ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈਆਂ ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇੰਜ਼ੈਸ਼ਨਲਮ ਸਟੇਜਰ (Alemorysemory) ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਹਰ ਸ਼ੌਕਤ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ, ਪੱਟ, ਅਤੇ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਲੇਖ ਸਰਵੰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਮਿੰਗਿੰਗੀਮਿੰਗੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਟੀਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

ਐਨੀਮ ਸਟਰੀਮ ਵਿਚ ਐਲੋਗਰਿਥਮ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ

ਹਰ "ਤੁਸੀਂ ਵੀ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ" ਕਤਾਰ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਇਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ । ਕੋਈ ਵੀ ਢੰਗ ਹੀ ਸਾਰੀਆਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ; ਇਸ ਦੀ ਬਹੁਮੁੱਲਾ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ ਕਈਆਂ ਡਬਲ- ਮਾਡਲਾਂ ਵਾਂਗ ਮਿਲਾ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਪਸੰਦ ਦੀ ਰਚਨਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲ਼ਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਕਿਉਂ ਧਰਤੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਭੁੱਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲੋਕ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ।

ਸਲਾਈਡ- ਐਡੀਸ਼ਨ ਫਿਲਟਰ

ਕੋਲਾਬਿਵ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਬੁੱਧ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ । ਸਿਸਟਮ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਦੇ ਮੈਟਰ ਅਤੇ ਅਮੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੇਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਾਂ ਪਸੰਦ ਹਨ, ਫਿਰ ਜੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੋਕ ਸੁਆਦ ਨਾਲ ਰੰਗੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹੇ ਗੁਣ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ । ਜੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਹੀ ਲੋਕ[FT:1] ਪਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ [FT:] xFURE: [FL] ਦੀ ਉੱਚੀ ਰੇਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਵਾਂ ਰੂਪਦਾਰ ਡਾਟਾ ਵੀ ਹੈ ।

ਸਮੱਗਰੀ- ਬੈਸਡ ਫਿਲਟਰ

ਜਿੱਥੇ ਐਨਮ ਨੂੰ ਸੈਂਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਨਟੀਮੀ ਦਾ ਅਸਲੀ ਰੂਪ ਕੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿ ਉਹ ਤੱਤਾਂ ਨਾਲ ਘੁੱਟਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੂਡੈਂਟੀਕਰਨ, ਡਿਗਰੀ, ਆਵਾਜ਼, ਰੀਵਰਟ, ਸਾਲ, ਸਾਲ, ਅਤੇ ਮੈਟਾਕਲਿਕ ਲੇਬਲ, (ਜਿਵੇਂ, “ਪੈਸਿਆਲਿਕ ਰਿਸੈਪ,”), "ਟਾਪ," (THL), "Sypeps, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਰਚਣ ਲਈ ਵੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖੋ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਕੱਢਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ, ਅਤੇ ਹੋਰਨਾਂ ਨੂੰ "STIF-SED, sff-STELT, smarching screens [Sowart: sereveress] ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਭਿਵਰਤਮਿੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ।

ਹਾਈਬਰੀ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ

ਆਰਟ ਦੀ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਨੈਨਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਨਾ-ਅ-ਅੰਗੀ ਸੰਬੰਧ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਸਭ ਤੋਂ ਤਰੰਗੀ ਹੈ: ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਕੇਵਲ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੀ, ਸਗੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਟਾਇਲ ਕਾਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੰਮ - ਕਾਰਮ ਵੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਨੂੰ ਵੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ । ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ, ਜੋ ਟੈਪਲੇਟ- ਸ਼ੇਅਰ ਉੱਤੇ ਟੈਕ-ਸਿੰਗ ਟੇਪ ਉੱਤੇ ਇਕ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਪੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਅਕਸਰ ਇਕ ਛੋਟੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੈਂਪਲਿੰਗਿੰਗ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਲੈਂਸਿੰਗਿੰਗਿੰਗਿੰਗ ਨਾਲ ਸਟੇਮ ਨਾਲ ਸੈਂਪਲਿੰਗਿੰਗ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨੁਜਨਟਲਿੰਗਿੰਗ ਨਾਲ ਵੀ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਿਭਰਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਵਧੇਰੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਐਲੋਗਰਿਥਮ ਨਾਲ ਉੱਤੇ ਅਨੀਮੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਅਗਲੇ ਚਾਰ ਪਲੇਟਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਵਿਚ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤਕ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਤਜਰਬੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਦਦ ਦੀ ਬਜਾਇ ਮਦਦ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ।

ਕਰਾਂਚੋਰਲ - ਕੈਟਾਗਰੀ- ਲਿਡਿੰਗ ਗਰੁੱਪ ਇੰਸਾਈਟਲ

ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਅਮੀਰੀਅਲ ਲਾਇਬਰੇਰੀ, ਕ੍ਰਾਂਨਸ਼ੀਰੋਲ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਸੁਭਾਉ ਸਿਸਟਮ ਉੱਤੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ । ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਸ ਦੇ ਲੱਖਾਂ ਮੈਂਬਰਾਂ ਤੋਂ ਮਿਲ ਕੇ 40 ਭਿੰਨ ਭਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਢੱਕਦਾ ਹੈ । ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਘਟਨਾ ਖ਼ਤਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, “ਅੱਗ "ਰੈਪੈਂਸ" ਅਤੇ“ਰੇਰੈਨਡ ਰੇਸ਼ਲਡ" ਦਾ ਨਾਂ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਤਾਰੇ ਨੂੰ "ਵਾਕ" ਰੇਟ" ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ "ਜਾਗਣ" ਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋ । ਇਕ ਸੈਪਤਮ-ਅੰਗੀ-ਸਵੱਖੀ ਲਿਅਮ-ਸਥਮ: ਤੱਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਜੋ ਕਿ ਤਨ ਮੈਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿਚ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਮਾਨਸਿਕ, ਅਤੇ ਘਿਣਕਤਮਿਆਦਿਲੀ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ।

ਸਾਈਮਲਾਕਸ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਲੀਵਰੀਲ ਪਰਸੰਗ ਵੀ ਹੈ । ਨਵੇਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪਸੰਦ ਨੂੰ ਸਮਾਜ ਦੇ ਖੂਬਸੂਰਤ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ- ਦਿੱਖ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਿੰਨ ਜਾਂ ਚਾਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਢੋਹਣਾਂ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਕਰਨ, 40+ ਦੇ ਸ਼ੋਟੋ ਰਾਹੀਂ ਕੱਟਣ, ਅਤੇ 40+ ਨਵੇਂ ਸ਼ੋਭਾ ਵਿੱਚ ਫੋਕਣ ਲਈ ਸੰਭਵ ਹੈ । ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਬਾਹਰੀ ਸਾਈਟਾਂ ਉੱਤੇ ਟਰੈਕ ਵੇਖਣ ਲਈ, ਮਾਈਮੈਨੈੱਟ ਲੀਮ ਲਿਸਟ ਦੇ ਸਮਰਥਨ ਲਈ ਹੋਰ ਸਹਾਇਕ ਸੁਝਾਅ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਗਹਿਰੀ ਤੱਤੇ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ । [T] ਲੀ.ਫੈਂਸ: ਟੀ. ਡੀ. ਐਡੀ. ਐਡੀ. ਐਨ. ਐਨ.

ਫੋਨੈਸ਼ਨ - ਡਿਊਬ- ਪਰਿਪੇਰੀ ਦਰਸ਼ਕ ਲਈ ਐਡਵਿਟੀ ਸਿੱਖਣ

ਫੋਨੀਮੀਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤ ਅੰਗ੍ਰੇਜ਼ੀ ਡਬਜ਼ ਦੇ ਘਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਮਿੰਗ ਇੰਲੇਟਰਨਿੰਗ ਐਲੋਗਰਿਥਮ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵੇਖਣ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਉੱਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਉੱਤੇ ਖ਼ਾਸ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਜਪਾਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਚ ਇੱਕ ਲੜੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਅੰਗ੍ਰੇਜ਼ੀ db ਦੀ ਸਟਰੀਮਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ, ਤਾਂ ਇੰਜ਼ੇਜਨੇਟਿੰਗ ਖੋਜਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਤਰਿੰਗ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਡੀਬ ਨੂੰ ਅੰਗ੍ਰੇਜ਼ੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰਤਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਾ-ਪਤਬੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਕੇਵਲ ਪੁਰਾਤਲੀਆਂ ਲਈ, ਜਿੱਥੇ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਟਾਇੰਬਾਂ ਨੂੰ ਸਕਰਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਤਜਰਬਾਂ ਨੂੰ ਸਕਰਤਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਫਿਊਨੀਅਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਰੈਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਦਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਸਪੈਕਰੋ- ਸਾਈਨਰ, ਬਿਨ-ਅੰਗੀ ਤੀਬਰਤਾ, ਅਤੇ ਅੱਧੀ- ਸੰਰੰਗੀ ਸਿਕਰੋਲ ਵਰਗੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਲੰਬਕਾਰਾਂ ਵਾਂਗ ਹੈ । ਇਹ ਕੇਵਲ ਇਕ ਸਮਾਨ ਅਟੈਂਪਲ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੀ ਪਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਦਰਸ਼ਕ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਤੇਜ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਤਰਤੀਬ ਦੇ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਪੈਲਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੰਗੀ- ਫਾਲਟ- ਸ਼ੂਨ ਵਾਂਗ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਹੌਲੀ ਫ਼ਿਲਮ ਦੀ ਦਿੱਖੀ ਦਿੱਖੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ । ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਦੇ ਕੁਝ ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਨਿਕਲੀਮਿਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਰਾਇਡਿਕ ਢੰਗ ਨਾਲ, ਹਾਲ ਹੀ, ਪਰਾਕਸੀਅਸ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਇਓ, ਜਿੰਨੇ, ਜਿੰਨੇਰੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੀ ਵਧਦੇ ਹਨ।

ਨੈੱਟਫਿਲਿਕਸ — ਸਭ ਕੁਝ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਿ ਨੱਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਢਾਲ਼ਣਾ

ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਹੀ ਸੇਵਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਤਕਨੀਕ ਵਿਚ ਇਸ ਦਾ ਬਿਜ਼ਨਿਸ ਸੋਨਾ ਹੈ । ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਖੋਜ ਡਿਗਰੀ ਨੇ ਨਵੇਂ ਨਰਮ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ, ਮਲਕ- ਅੰਮਾਲੈਟਰੀ ਅਲੋਗਰਾਮਾਂ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਟਰਿਕਸ ਅਲੋਗਰੀਅਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਆਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਜਦੋਂ ਅੰਮੈਰੀ (ਆਮੀ) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਪੂਰੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਘੰਟੇ ਟਾਇਲੈਕਟਰੀਅਮ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵੀ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ । ਇਹ ਨੈੱਟਫਿਕਸ ਦੇ ਟਾਇਲੈਕਟਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਗੈਂਸਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹੋ ।

ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਇਕ ਹੈ । ਇੱਕ ਰੋਮਾਂਸ ਪੰਨੇ ਦੀ ਬਰਾਊਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡਾ ਨਾਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜੋੜਾ ਹਿਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਕ ਭੇਦਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤਰਫ਼ੀਸ਼ਦਾ ਹੈ । ਇਹੀ ਲਾਜਵਾਬ ਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਤਰਫ਼ਾਂ ਵਿਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਤਰਫ਼ੀਕ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ । ਨੈੱਟਫਿਕਸ ਦੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਤਰਫ਼ੀਮ: ਦਿੱਸਣ ਲਈ ਵੱਖੋਦਲੀ ਸਹਾਰੀ ਨਾਲ ਵੱਖੋ - ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ।

HIDIVE - ਯੂਜ਼ਰ- ਕੰਟਰੋਲ ਕੀਤੇ ਥਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ

HIDIII ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਆਪਣੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿਚ ਵੇਖਾਈ ਦੇਵੇ, ਪਰ ਇਸ ਦੀ ਸੁਝਾਵਤ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਰਕ ਨਾਲ ਹੋਰਨਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਇਕ ਸੰਰਚਨਾਯੋਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰ ਲਈ ਅਣਪਛਾਤੀ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ "ਗੁਪਤ ਓV", ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸੰਭਾਵ 90", ਜਾਂ "ਮੂਲਕ" ਅਲਾਈਗਰਿਥਮ" ਵਰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਘੱਟ ਤੱਤੀ ਯੋਗਤਾਵਤਾਵਕ ਇੰਜ਼ੇਨੈਨਟੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਟੇਜਿੰਗਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੇ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

HIDII ਦੀ ਬੁੱਧੀਮਤਾ "DADS" ਫੀਚਰ ਇੱਕ ਆਮ ਤੱਤ ਨੂੰ ਵੀ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਵੱਖ ਵੱਖ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕਟੋਰੇ, ਡਬਜ਼, ਅਤੇ ਖਾਸ ਐਡੀਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਧਾਰਣਾਸ਼ਾਹੀ ਛਤਰੀ ਦੇ ਹੇਠ ਸਮੂਹ ਵਜੋਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਕਰਕੇ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੀ ਕੁੱਲ ਮੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਇਕ ਇਕ ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡਾਟੇ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫ਼ਿਲਮ ਦੇ ਟਾਇਪ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ । ਐਲੋਗਰਾਮਿਥਮ ਨਾਲ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ, ਅਤੇ ਇੰਲਡ੍ਰੈਕਟਰ (HID) ਨਾਲ ਮਿਲਾਪ ਕੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਰਦੇ ਹਨ । ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਤਰਕਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਫ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾਇਡਿਵ: ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਤਾਜ਼ਾਈਜ਼ਾਈਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਵਾਇਤਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵੇਖਣਾਣਦਾ ਹੈ ।

ਜੋ ਗੁਣ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕੋਗੇ ।

ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਪਰਾਈਵੇਸੀ

ਹਰੇਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ, ਪਰ ਸਭ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਰੱਖਣਾ ਹੈ । ਸਭ ਤੋਂ ਆਦਰਯੋਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦ ਦਿੰਦੇ ਹਨ । ਨੈੱਟਫਲਿਕਸ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ, ਅਤੇ ਸਮਾਂ- ਦਿੱਖ ਦੇ ਪੈਟਰੋਲ ਨੂੰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ । ਕਰੂਰੀਕਰੋਲ ਇੱਕ ਵਾਗਡਿਵ ਸਿਗਨਲ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਨ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਵਿਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸੁਝਾਅ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ । ਐੱਚ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਏ. ਹੋਰ ਹੋਰ ਹੋਰ ਤਰਾ, ਪਰਾਇਡਿਜ਼, ਪਰਾਇਡਿੰਗ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਠੀਜ਼ੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੋਰ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ।

ਨਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਲਈ ਠੰਡਾ- ਸ਼ੁਰੂ ਸਮੱਸਿਆ

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਲੋਗਰਾਮ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਖਾਲੀ ਪਾਸਿਓਂ ਮੁੜ--ਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੱਟੀ ਨੂੰ ਪੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਟੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਨੂੰ ਪੁਲਾੜ ਦੇ ਸੁਆਦ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਤੇਜ਼ ਕੁਝ ਪਸੰਦ ਦੀਆਂ ਕਸਟਮਾਂ ਜਾਂ ਦਿਖਾਵੇ) । ਕ੍ਰੀਰੋਰੋਲ ਗੇਟਾਂ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਫੀਡ ਨੂੰ ਫੱਟੀ ਨਾਲ ਤਰਫ਼ਟਾਈਮ ਵਾਂਗ ਦਿੱਸਦਾ ਹੈ । ਨੋਟ: ਅਤੇ ਅਲੈਮਿਅਮ: ਅਲੈਸਟਾਈਮ: ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਟਾਇਡ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਸ਼ਚੇ ਟਾਇਪ- ਟਾਇਜ਼ ਨਾਲ ਸੁਆਇਓ:

ਨਿਕੋਹੀ ਖੋਜ ਨਾਲ ਮਸ਼ਹੂਰੀ

ਇੱਕ ਇੰਜਣ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਖੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਬਲੈਂਡ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ । ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਐਲੀਥਿਰੈਗਮੈਂਟ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਚਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟ੍ਰੋਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਹਦੇ ਡਾਟਾ ਖੋਜ---ਅਧਾਰਿਤ ਟਾਈਟਲਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਸਮਾਨਾਪੂਰਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਘੱਟ ਮਸ਼ਹੂਰੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਨਿਕੰਮਾ ਜਣਿਆਂ ਉੱਤੇ ਇਹ ਹੈ [FT:0] ਗੋਰੂ ਰੌ ਸ਼ੀ ਸ਼ੂ [F: 1] ਵਰਗੇ ਜਣਿਆਂ ਉੱਤੇ ਹਾਜ਼ਿਆਂ ਦਾ ਖੋਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਮੁਹੱਦੋ, ਜਾਂ ਭੁੱਲੇ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦਿਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੇਮ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂ ਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਦਾ ਹੈ । ਇਸ ਸਟੇਜਨੈਂਸ ਨੂੰ ਸਟੇਜਰਲਿੰਗ ਨਾਲ ਸਜਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਟੇਜਰਵੋ ਟੇਜਨਰਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਇਸ ਸਟੇਜਰਵਨ ਨਾਲ ਸਟੇਜਿੰਗਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਟਾਇੰਬਿਵ ਕਰੋ ।

ਅਸਲੀ- ਸਮਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ

ਸਥਿਰ ਸੁਝਾਅ ਸੁਝਾਅ ਛੇਤੀ ਹੀ ਸੁਧਰਦੇ ਹਨ । ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਾਜ਼ੇ ਰਵੱਈਆ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ । ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਲਗਾਤਾਰ ਰੋਮਾਂਸ ਸੁਝਾਵਾਂ, ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਇੰਜਣ ਨੋਟਿਸ, ਅਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅਗਲੇ ਸ਼ੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ । ਫੋਨਿਡੈਂਪਲ ਰੇਜ਼ ਨੂੰ ਵਾਰ ਵਾਰ - ਵਾਰ ਸੈਂਕੜੇ ਸਿਫਾਰਟਾਂ ਨੂੰ ਫੋਨਾਈਲਿਸ ਨਾਲ ਫੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਨਵੀਂ ਭੁੱਖੀ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼ੈਪਸ਼ਨੀ, ਨਾ- ਫੀਡਲਡ- ਅਵਸਦੀਪ, ਨਾਟੈੱਟ, ਨਾ-ਸਦੀਪ, ਨਾਟਕ, ਨਾਟਿਵ - ਨਾਟਕਸ਼ਨਾਂ, ਨਾਟਬਲਣ ਦੇ ਤਹਿਣ ਨਾਲ ਇਕ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ । ਇਹ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਡਾਟੇਮੂਮੂਜ਼ ਦੇ ਸਟੇਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸੁਆਇਪ ਨੂੰ ਸੁਆਇਪ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

ਆਪਣੀਆਂ ਅਮਾਨਤ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਓ

ਸਭ ਤੋਂ ਤਕਨੀਕੀ ਐਲੋਗਰਿਥਮ ਵੀ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿੰਨੇ ਤੁਸੀਂ ਦਿੱਤੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇਕ ਆਮ ਫੀਡ ਨੂੰ ਇਕ ਿ ਨੱਜੀ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਵਿਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਕਨੈਕਟਲ ਕਦਮ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਰੇ ਵੱਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਰੇਟ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਖਾਉਦਾ ਹੈ । ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਤਾਰਾ ਰੇਟਿੰਗ ਹੈ, ਥੰਮ੍ਹਾਂ ਦਾ ਥੰਮ੍ਹ, ਜਾਂ 10- ਸਕੇਲ ਸਕੋਰ ਭਾਰੇ ਹਨ । ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਨਾ ਵੇਖਾਓ; ਰੇਟਿੰਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੁਆਦ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਨੂੰ ਸਜਾਉਂਦਾ ਹੈ ।
• "ਚੰਗਾ" ਬਟਨ ਨੂੰ ਨਾ ਵਰਤੋ । ਸੇਵਾਵਾਂ ਉੱਤੇ, ਜੋ ਕਿ ਇਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਟ੍ਰੇਨਾਂ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰ ਕੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਟਾਇਟਲ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਬੰਧਿਤ ਸ਼ੈਲੀ ਤੋਂ ਬਚਾਓ, ਮੁੜ ਆਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕੋ ।
• ਕਈ ਪਰੋਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪਰਿਵਾਰ ਜਾਂ ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਅਕਾਊਂਟ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵੱਖਰੇ ਪਰੋਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਗਨਲ ਅਤੇ ਫੋਨਾਈਮੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ ਰੋਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਲੁੰਟਰੋਲ ਦਾ ਆ ਰਹੇ ਪਰੋਫਾਇਲ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਵਧਾਵੇਗਾ । ਤੁਹਾਡਾ ਪਿਛਲਾ- ਰਾਤਾ- ਮਾਰਥਨ- ਜੀਵਨੀ ਫੀਡ- ਅਡੈਂਸ ਨਹੀਂ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ ।
• ਆਪਣੀਆਂ ਵਾਚ ਲਿਸਟ ਅਤੇ ਅਤੀਤ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰ । "Wearch" ਲਿਸਟ ਵਿੱਚ "Weatch" ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਉਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੇ ਅਤੀਤ ਤੋਂ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ- ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਅਤੇ ਨਾ- ਕੁਝ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ।
• [FLT] ਸਮਰੂਪ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ ਬਰਾਊਜ਼ਰ ਨਾਲ [[FLT:]] ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੇ - ਬੁੱਝ ਕੇ ਨਸਲ, ਟੈਗ, ਜਾਂ ਮੌਸਮ ਦੇ ਚਾਰਟ ਰਾਹੀਂ ਵੇਖ ਕੇ ਵਿਖਾਈ ਅਤੇ ਸੈਂਟਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਪਰਸੰਗ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ।
• ਬਾਹਰੀ ਅਕਾਊਂਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਨੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ । [[FLT]] ਆਪਣੀ ਮਾਈਨੈਮ ਲਿਸਟ ਜਾਂ ਐਨੀ ਲਿਸਟ (ਜਿੱਥੇ ਸਹਾਇਕ ਹੈ) ਸਾਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਆਇਡ ਪਰੋਫਾਇਲ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਟਰੀਮਿੰਗ ਸਰਵਿਸ ਸਿੱਧੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ ਬਾਹਰੀ ਸੂਚੀ ਦੀ ਸਹੀ- ਸਾਈਨਰਲਡ ਸਹੂਲਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ।
• ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਪਿਕਿੰਗ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ । ਇੱਕ ਝਲਕ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਣਾ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਮੂਲੀ ਹੈ । ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚੇ ਜੋਸ਼ ਲਈ ਇੱਕ ਝਾੜ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਕਰੋ ।

ਅਮੀਰ, ਜਾਣ - ਬੁੱਝ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿਚ ਖੋਜੀ ਸਫ਼ਰ ਦੇ ਨਾਲ--ਅਧਾਰਿਤ ਹੋ । ਅਲਗਰਾਮ ਤੁਹਾਡੀ ਆਲੋਗਰਾਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਲੈਕ- ਬਕਸੇ ਦੀ ਲਾਟਰੀ ਦੀ ਬਜਾਇ ।

ਅਨੀਮੀ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਐਨੀਮ ਖੋਜ ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਅਰਥ, ਕ੍ਰਾਂਤੀ, ਅਤੇ ਕਈ-ਮੁੱਠ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਖੋਜ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਦਿਆਰਥਣਾਂ ਅਤੇ ਸਟੇਕ-ਕਰੋਚਾਂ ਦੇ ਟੀਕਾ-ਟਿਵਿਵ ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਮੂਡ-ਆਇਡ-ਵੇਅਰੇਰ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਡੀ ਭਾਵਾਤਮਕ ਹਾਲਤ ਨੂੰ ਦਿਨ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤਕ ਕਿ ਮੌਸਮ ਤੋਂ ਵੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਝੂਸ ਦੀ ਗਤੀ ਉੱਤੇ ਤਰਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਜਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ਿਤੀ ਰੇਜ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਤੌਰ ਤੇ ਢੇਰਿਆਂ-ਪੂਰੀ ਜੀਵਨ ਦੀ ਫਿਲਮਾਂ ਵਿਚ ਢਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਕੇ ਅਤੇ ਸਮਾਜਕ ਏਲਗਰਾਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਲਾਇਮ ਵਿਚ ਜੋੜਨਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਵੇਖੇਗੀ, ਤਾਂ ਕਿਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੇਮਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਗੇਰੇਵਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਵੇਖੇਗੀ।

ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿ ਕਈ ਰੰਗਦਾਰ ਐਡੀਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਰੰਗ ਪੈਲਅਟ, ਅਤੇ ਸਾਊਂਡ ਟੈਂਕਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ । ਨਾਰਵੇਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਨਾ ਤਾਂ ਦਿੱਖ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸਾਈਡਿਓ ਬਾਈਡਿੰਗ ਉਤੇਜਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਪਿਆਰੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਜਿਸ ਨੂੰ ਪਿਆਰਾ ਹੈ [FT:FT:FRE:SearchDEDDD [FL] ਦੇ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ । ਇਸ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ "STHELDESDESSDESCE, ਪਰ ਨਿਕੰਮਾ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

ਐਕਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਐਨੀਮ ਦੀ ਸਮਰਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਇਕ ਮੇਨ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਇਕ ਬੋਝ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਕ ਭਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ । ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ ਕੇਵਲ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ੀਰਿਆਂ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ ਤਜਰ, ਅਪਾਹਜਤਾ ਦੇ ਖ਼ਜ਼ਾਨੇ ਨਾਲ ਜਾਣੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ । ਕਰੀਰੈਰਲਸ ਟੇਪਲੈਸ-ਐਂਪਲੈਂਸਿੰਗ, ਡਿਊਬਿੰਪਲੇਸ਼ਨ, ਡੁਇੰਪੈਂਪਲੈਸਟੈਨਿੰਗ, ਅਤੇ HIIDID-ਿਉਪਲਾਈਜ਼ਲਡਿਵਿਅਮ ਦੇ ਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਢਾਂ ਵਿਚ ਲਿਆਂਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਕ੍ਰੇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕ੍ਰੇਮਿੰਗ (ਇੰਸ) ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇਰੇਲ - ਇਸ ਨੂੰ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਸ ਨੂੰ ਇਕ ਪ੍ਰਸੰਗੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਅੱਜ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਸ਼ੀਰੀ ਨਾਲ ਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।