مراتب اخترکا ادبی مقام و مرتبہ
نامور ادیبوں اوردانشوروںکی نظر میں
مراتب اختر کا شمار اُن شعرا میں ہوتا ہے جنھوں نے جدید شاعری میں ایک نئے رجحان کو متعارف کروایا اور اُن کے اس فن کی تمام ناقدین قدر کرتے ہیں۔مراتب اختر کی شاعری کے رکھ رکھائو اور ڈِکشن کے حوالے سے معروف نقاد افتخارجالب لکھتے ہیں:
مراتب اختر نے جو شاعری کی ہے اس میں رکھ رکھائو، ڈِکشن کی ملائمت، نفاست اور مروّجہ شعریت نہیں ہے۔ سب کچھ اُکھڑا اُکھڑا دکھائی دیتا ہے۔ یہ خرابیاں کہ اِمکان سے نابلداندھے، اور بے مغز لوگوں کو گراں گزرتی ہیں، درحقیقت مراتب اختر کی خالص خوبیاں ہیں۔ ان خوبیوں سے مستفید وہی ہو سکتا ہے جو شعر کی منزہ صورت کو پہچان سکتا ہو۔اِمکان کے اِمکانات تک جن کی رسائی نہیں ان کے لیے مراتب اخترکی شاعری کوئی لذت اورمعنی نہیں رکھتی۔اس شاعری کے لیے کہ اِمکان کے اِمکانات پرایمان کو پہلی شرط قرار دیتی ہے، زندہ اور تواناہونے کے ساتھ ساتھ شعر کو ڈِکشن کی موجودگی اور عدم موجودگی دونوں صورتوں میں پہچاننے کی صلاحیت ہونی چاہیے۔
مراتب اختر کی شاعری درحقیقت یہ تقاضا کرتی ہے کہ آپ بھی مراتب اختر ہوں۔ آپ کے اور اس کے اِمکانات یکساں نہیں تو مماثل ضرور ہوں تاکہ آپ یہ جان سکیں کہ کتنے ہی اِمکانات ہیں:حقیقت میں تبدیل ہوتے ہوئے، نئے اِمکانات کو ضم دیتے ہوئے:رائج الوقتی سے بے نیاز، نامراد و کامگار! کیا آپ اس تقاضے پر پورے اُترتے ہیں؟ اگر نہیں، تو نہیں، کبھی بھی نہیں، مگر نہیں شاید!(۱)
ڈاکٹرمحمدزکریا اُردو ادب کے نقادوں میں اہم نام اور مرتبہ کے حامِل ہیں انھوں نے کچھ عرصہ اسلامیہ کالج سول...
The Holy Quran is the first and very important source of Islamic Law. This book was revealed in Arabic language. When Islam spread over the Subcontinent with the passage of time then It was needed to translate this book in the regional languages for the better understanding of Allah's message. The people of this era could not understand the real teaching of Quran without its translation. The Ulema e Ahlesunat (Barelvi) school of thought took participation in the field of Tafseer to convey this holy message to the people of Subcontinent. The intellectual efforts of the scholars of the Ahlesunat (Barelvi) thoughts can be found in every field of Islamic teaching. These Ulema extended their contributions in Islamic teaching through illustration of the Quran. They wrote translations of the Quran in different ages and tried to solve the problems which were raised in this era about Islamic teaching. In this research article the authors analyzed the style of selected Mofasereen of the Ahlesunat( Barelvi's )school of thought
This thesis presents an online handwritten character recognition system for Urdu handwriting. The main target is to recognize handwritten script inputted on the touch screen of a mobile device in particular, and other touch input devices in general. Urdu alphabets are difficult to recognize because of inherent complexities of the script. In a script, Urdu alphabets appear in full as well as in half-forms: initials, medials, and terminals. Ligatures are formed by combining two or more half-form characters. The character-set in half-forms has 108 elements. The whole character-set of 108 elements is too difficult to be classified accurately by a single classifier. In this work, a framework for development of online Urdu handwriting recognition system for smartphones has been presented. A pre-classifier is de signed to segregate the large Urdu character-set into 28 smaller subsets, based on the number of strokes in a character and the position and shape of the diacrtics. This pre-classification allows to cope with the demand of robust and accurate recognition on processors having relatively low computational power and limited memory available to mobile devices, through banks of computationally less com plex classifiers. Based on the decision of the pre-classifier, the appropriate classi fier from the bank of classifiers is loaded to the memory to achieve the recognition task. A comparison of different classifier-feature combinations is presented in this study to exhibit the features’ discrimination capability and classifiers’ recognition ability. The subsets are recognized with different machine learning algorithms such as artificial neural networks, support vector machines, deep belief networks, long short-term memory recurrent neural networks, autoencoders-support vector machines, and autoencoders-deep belief networks. These classifiers are trained with wavelet transform features, structural features, and with sensory input val ues. Maximum overall classification accuracy of 97.2% has been achieved. A large database of handwritten Urdu characters is developed and employed in this study. This database contains 10800 samples of the 108 Urdu half-form characters (100 samples of each character) acquired from 100 writers.