তথ্য প্রবাহের ধরণ হচ্ছে নতুন তথ্য সংগ্রহ না করে প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করা। এটি সাধারণীকরণের ক্ষেত্রে সহায়ক এবং এর ফলে এটিকে ব্যবহার করা হয়। এই গাইডটি সাধারণ কৌশলকে গোপনভাবে সংযুক্ত করে এবং তথ্য সংগ্রহে জড়িত তথ্য সংগ্রহে জড়িত।

সাধারণ তথ্য কেন্দ্র

বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়, যেগুলো প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য নতুন, বিভিন্ন ধরনের নমুনা তৈরি করার জন্য চিত্রায়নের কাজে ব্যবহার করা হয় ।

  • [[[F][F]][FLT] কিছু মাত্রার সীমা] দ্বারা একটি নির্দিষ্ট মাত্রার সীমা দ্বারা ছবি তোলা হয়।
  • [[[F] verys:] আকার পরিবর্তন:[FO] verbe:[FLT] well [FO vers] well well well bottom ( পক্ষে) bottom of the not the ".
  • [[F]] বা উলম্বভাবে [FLT] ।[FLT] অনুভূমিক বা উলম্বভাবে দেখা.
  • [[F]Comples:[[F][FLT], b] উজ্জ্বলতা, বা রঙ্গীন পরিবর্তন করুন।
  • [[F] Colping [[0] Collipping:[FLT] এলোমেলো বা কেন্দ্রগুলো ছবির বিভিন্ন অংশের ওপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে ।

অক্টোবরের তথ্য প্রদান করার জন্য সংশোধন

তথ্য প্রবাহের ক্ষেত্রে যে তথ্য প্রদান করা হচ্ছে তার সাথে যুক্ত হচ্ছে সম্ভাবনা এবং রূপান্তরের সম্ভাবনা এবং মাত্রা নির্ধারণ করা, যাতে কোন ধরনের বৈচিত্র্য ছাড়াই বৈচিত্র্যের পরিচয় নিশ্চিত করা যায়।

উদাহরণস্বরূপ, যদি ০ ডিগ্রি সেলসিয়াসের মধ্যে আবর্তন প্রয়োগ করা হয়, তাহলে গড় আবর্তন গণনা করা যাবে :

[[F] প্রোট্যাক্টেনিয়াম[FLT] [FLT] [FLT] + + + well = 2 (প্রায় ৩০) / ১৫

কিন্তু, শস্য কাটার জন্য শস্যের আকার নির্ধারণ করা যেতে পারে ।

[ পাদটীকা]

এ ছাড়া, এটা কম খরচ কমানোর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে প্রশিক্ষণপ্রাপ্ত তথ্যের পরিমাণ কমিয়ে আনার ক্ষেত্রে সাহায্য করে, বিশেষ করে যখন প্রশিক্ষণ সংক্রান্ত তথ্য সীমিত ।