ملک حنیف دی شاعری بارے کجھ اکھر
میں ملک محمد حنیف نوں بڑے عرصے توں جاننا ہاں۔ویسے تے ایہ وکیل وی نے پر ہومیوپیتھک ڈاکٹری دا شغل وی رکھدے نے لیکن اصل اوہناں دا شوق تعلیم تے ادب نال اے۔پنجابی تے اردو ادب نال بڑا ڈونگا لگائو تے شعر دی پرکھ وی اوہناں وچ کمال دی اے۔گل گل تے شعر بولنا تے کئی واری موقع دی مناسبت نال نظم تے غزل لکھنا اوہناں دا کمال اے۔وکالت چھڈ کے تے وزیر اعلی مانیٹرنگ فورس وچ اون دا سبب اہناں دی آزاد منش طبیعت دا حصہ اے۔کتاب ’’دکھاں دی پنڈ‘‘اوہناں دی زندگی دا نچوڑ معلوم ہوندا اے تے کتاب نوں پڑھدیاں ہویاں انج لگدا اے جیویں ہر دکھ میرا اپنا ایں۔
دکھاں دی پنڈ ہوئی تیار
کھول کے ویکھیں اس نوں یار
اوہناں نوں پنجاب دیاں رسماں دے گھٹ جاون دا وی بڑا دکھ اے۔ لکھدے نے
حقے وی نے گھٹ دے جاندے
ایڈیاں کج ادائیاں ہویاں
ملک حنیف صاحب دی شاعری ساڈے شہر جڑانوالہ دے ادبی حلقے واسطے ہک تحفہ اے۔امید اے کہ اوہناں دی کتاب اوہناں دے ناں نال ہی امر ہو جاوے گی۔ملک صاحب اپنے تہذیبی ورثے دے ایڈے پکے نے کہ اوہناں نے اپنی کتاب دا ناں ’’دکھاں دی پنڈ‘‘وی آپے ہی تجویز کیتا اے۔آکھدے نیںجیویں پروین شاکر دی کتاب ’’خوشبو‘‘دی ہر غزل وچ خوشبو دا لفظ آندا اے ایویں میری اس کتاب دیاں غزلاں وچ دکھاں تے درداں دا ذکر ضرور ہوے گا۔میری محبت اوہناں نا ل اتنی ہی پرانی اے جتنا اوہناں دا ادبی ذوق پرانا اے۔مانیٹرنگ فورس دی ساری ٹیم وچوں زیادہ تعلیم یافتہ نے ،تے لکھن پڑھن دا ذوق وی زیادہ رکھدے نیں۔امید اے کہ اوہناں دی ایہہ کتاب پنجابی زبان دے شوق رکھن والیاں ادیباں نوں بڑی پسند آوئے گی۔میں پی۔ایچ۔ڈی(اردو)دا اسکالر ہون دے...
Human have a natural instinct and tendency to seek profit. Being Prepared for any hard work without it is an afterthought. Offend a glimpse Islamic rules and its features to fulfill the aspiration of acquisition. Has advocated certain dimensions of oppression and deception.e.g, purchase commodities out of the city through stock picked commercial convince and the specialist citizen trader selling the goods to the villagers at cheap prices and the principles to supply and demand is explained and all the cases in which supply and demand are raised by artificial crises is described, while the Fatwa of Saudi Arabic permanent fatwa committee is also included in the international fatwa center.
The amount of data to be processed is significantly increasing day by day. The increase in data size is not only due to more number of records but also due to substantial number of attributes added to space. The phenomenon is leading to the dilemma called curse of dimensionality i.e. datasets with exponential number of attributes. The ideal approach is to reduce the number of dimensions such that resulted reduced set contains the same information as present in the entire set of attributes. There are various approaches to perform this task of dimensionality reduction. Recently, rough set-based approaches, which use attribute dependency to carry out feature selection, have been prominent. However, this dependency measure requires the calculation of the positive region, which is a computationally expensive task. In this research, we have proposed a new concept called the “Dependency Classes”, which calculates the attribute dependency without using the positive region. Dependency classes define the change in attribute dependency as we move from one record to another. By avoiding the positive region, they can be an ideal replacement for the conventional dependency measure in feature selection algorithms, especially for large datasets. A comparison framework was devised to measure the efficiency and effectiveness of the proposed measure. Experiments on various publically available datasets show that the proposed approaches provide significant computational performance with same accuracy as provided by conventional approach. We have also recommended seven feature selection algorithms using this measure. The experimental results have shown that algorithms using the classes were more effective than their counterparts using the positive region-based approach in terms of accuracy, execution time and required runtime memory.