Sharma Guides

*Top 10 Most Famous Photographers of All Time* If you want to take truly memorable and moving photographs, you can learn something by studying the pictures of famous photographers. Some of the most beloved artists are deceased, but some are still delighting us with their photographs. The list below includes some of the more famous photographers that still impact our lives today. 1. *Ansel Adams* is probably the most easily recognized name of any photographer. His landscapes are stunning; he achieved an unparalleled level of contrast using creative darkroom work. You can improve your own photos by reading Adams’ own thoughts as he grew older, when he wished that he had kept himself strong enough physically to continue his work. 2. *Yousuf Karsh* has taken photographs that tell a story, and that are more easily understood than many others. Each of his portraits tells you all about the subject. He felt as though there was a secret hidden behind each woman and man. Whether he captures a gl

বইছবি সুন্দর করার জন্য কয়েকটি পরামর্শঃ ১। প্রথম তো দিনের আলোতে বইয়ের ছবি তুলুন। গুমোট অন্ধকারে তোলা ছবির লুক ভালো আসে না। রাতে লাইটের আলোতে তোলা ছবির লুকও যথেষ্ট ভালো আসে না। ২। যে বইটার ছবি তুলবেন, শুধুমাত্র ঐ বইটার দিকে ক্যামেরার ফোকাস রাখুন। ডেকোরেশনের জন্য অন্য বই সাথে রাখতে পারেন, কিন্তু ঐসকল বইয়ের নাম যেন দেখা না যায়। ঐসকল বইয়ের পেছনের মলাট খোলা রেখে ছবি তুলুন। একটা বই উল্টো করে অন্য বইটা ঢেকে দিন। ৩। বইয়ের বেকগ্রাউন্ডে পুরোপুরি সাদা বা এক কালারের রঙিন কাপড় বিছিয়ে ছবি তুলুন। ছবির সৌন্দর্য অনেকগুণ বাড়বে। ৪। পারতপক্ষে বইয়ের সাথে দু-একটি বুকমার্ক রাখুন। ছবি মানানসই দেখাবে। ৫। সৌন্দর্য বৃদ্ধির জন্য প্রয়োজনীয় উপকরণ যেমন:  চায়ের কাপ, মগ, কালার পেপার, ফুল, রঙিন পাতা, ইত্যাদি আনুষঙ্গিক জিনিসপত্র সাথে রেখে ডেকোরেশন করে এরপর বইয়ের ছবি তুলুন। আগের চেয়ে বেটার আসবে ছবি। ৬। ছবি তোলার আগে উপকরণগুলো বিভিন্ন পজিশনে সাজিয়ে নিন। কোনো উপকরণ দুটোর বেশি রাখবেন না। হিজিবিজি দেখাবে। আবার অনেকগুলো উপকরণ সাথে রেখে ছবি তুলতে যাবেন না। বেমানান লাগবে। ৭। বইয়ের বিষয়বস্তুর সাথে খাপ খায় এমন শব্দ, বাক্য সাদা বা

১ কাঠা = ৭২০ বর্গফুট। ১ কাঠা = ৮০ বর্গগজ। ১ কাঠা = ১.৬৫ শতাংশ। ১ কাঠা = ১৬ ছটাক। ২০ কাঠা = ১ বিঘা। ৬০.৫ কাঠা = ১ একর। ========================= ১ একর = ১০০ শতাংশ। ১ একর = ৩ বিঘা ৮ ছটাক। ১ একর = ৬০.৫ কাঠা। ========================= ১ বিঘা = ১৪,৪০০ বর্গফুট। ১ বিঘা = ১৬০০ বর্গগজ। ১ বিঘা = ২০ কাঠা । ১ বিঘা = ৩৩ শতাংশ। ========================= ১ শতাংশ =৪৩৫ বর্গফুট ৬৫.৪৫ বর্গ ইঞ্চি। ১ শতাংশ = ১০০ অযুতাংশ। ৫ শতাংশ = ৩ কাঠা। = ১৩০৬.৮ বর্গফুট । ========================= ১ অযুতাংশ = ৪ বর্গফুট ৫২.৩৬ বর্গ ইঞ্চি। ১ ছটাক = ৪৫ বর্গফুট। ========================= চট্টগ্রামের অধিবাসীদের জন্য নিচের হিসাবটা উপযোগী। ১ কানি = ১৬,৯৯০ বর্গফুট। ১ কানি = ৩৯ শতাংশ। ১ কানি = ২৩.৫ কাঠা। ১ কানি = ২০ গন্ডা। ========================= ১ গন্ডা = ৮৭১ বর্গফুট। ১ গন্ডা = ২ শতাংশ। ১ গন্ডা = ১.২১ কাঠা। ২০ গন্ডা = ১ কানি । ========================= কানিঃ কানি দুই প্রকার। যথা- (ক) কাচ্চা কানি (খ) সাই কানি কাচ্চা কানি : ৪০ শতকে এক বাচ্চা কানি। কাচ্চা কানি ৪০ শতকে হয় বলে একে ৪০ শতকের কানিও বলা হয়। সাই কানিঃ এই কানি কোথাও ১২০

Fog Computing: Fog computing is a decentralized computing infrastructure that extends cloud computing capabilities to the edge of the network. It involves distributing computing, storage, and networking resources closer to the data source, reducing latency, and improving efficiency for applications and services. Fog computing is often seen as an intermediate layer between the cloud and end devices. Key Concepts and Components: 1. Edge Devices:    - Fog computing extends computing capabilities to devices at the edge of the network, such as sensors, IoT devices, and gateways. 2. Fog Nodes:    - These are computing nodes deployed at the network's edge, providing resources for processing, storage, and networking. 3. Proximity to Data Source:    - Unlike cloud computing, which centralizes resources in remote data centers, fog computing brings computing resources closer to the data source, reducing latency. 4. Real-Time Processing:    - Fog computing is well-suited for applications that

All About Microservices Architecture **Microservices Architecture** is an approach to software development where a large application is broken down into smaller, independent services that can operate and be deployed independently. Instead of building a monolithic application, which is a single, tightly-integrated unit, microservices architecture divides the functionality into separate services that communicate with each other through well-defined APIs (Application Programming Interfaces). Key characteristics of microservices architecture include: 1. **Modularity:** Each microservice represents a specific business capability and can be developed, deployed, and scaled independently. 2. **Independence:** Microservices are autonomous, meaning they can be developed, deployed, and updated without affecting the entire system. This independence allows for faster development cycles. 3. **Scalability:** Since each service is independent, you can scale only the specific microservices that require

What is Natural Language Processing (NLP) ? Natural Language Processing (NLP)* is a field of artificial intelligence (AI) that focuses on the interaction between computers and humans using natural language. It involves the development of algorithms and models that enable computers to understand, interpret, and generate human language. Here are key aspects of NLP: 1. *Text Understanding:* NLP systems aim to comprehend the meaning of written or spoken language. This involves tasks such as text classification, sentiment analysis, and named entity recognition. 2. *Speech Recognition:* NLP extends to processing spoken language, converting audio signals into text. This technology is used in voice assistants, transcription services, and more. 3. *Language Generation:* NLP systems can generate human-like text. This is employed in chatbots, language translation services, and content generation. 4. *Machine Translation:* NLP is fundamental to machine translation systems that enable the automatic