
Rajinder Singh
Deep Learning Researcher
प्रकाशित Jul 03, 2024
अद्यतन Dec 04, 2025 · मिनट पढ़ने का समय

हम बहुत खुशी से घोषित कर रहे हैं कि हमने डैशबोर्ड 3.0 के अपग्रेड किए गए संस्करण की शुरुआत की है, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाना और व्यापक डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान करना है। इस महत्वपूर्ण अपडेट में एक पूरी तरह से अपडेट किया गया उपयोगकर्ता इंटरफेस, नए कार्यात्मक मॉड्यूल और उन्नत डेटा विश्लेषण क्षमताएं शामिल हैं। नीचे हम इस अपडेट के कुछ मुख्य विशेषताओं की ओर ध्यान देते हैं:
डैशबोर्ड 3.0 के लिए, हमने एक आधुनिक और अधिक समझदार डिज़ाइन के साथ इंटरफेस को पूरी तरह से अपग्रेड किया है। नए यूआई लेआउट न केवल साफ और स्पष्ट है, बल्कि अधिक आकर्षक भी है, जो उपयोगकर्ताओं को आवश्यक विशेषताएं खोजने में तेजी से काम करने में मदद करता है। यह केवल दृश्य अपग्रेड नहीं है, बल्कि हमारे प्लेटफॉर्म के साथ उपयोगकर्ताओं के बारे में एक पूरी तरह से नई सोच है। समग्र रूप से हमने "ओवरव्यू" खंड को पुनर्गठित किया है और नए मॉड्यूल: "इंटीग्रेशन्स", "उपयोग" और "स्थिति" जोड़े हैं। 'बिलिंग' मॉड्यूल को अधिक विस्तृत और उपलब्ध जानकारी प्रदान करने के लिए सुधारा गया है। साथ ही, "मार्केट" और "एफिलिएट" खंडों को अपडेट किया गया है ताकि उपयोगकर्ता अनुभव बिना किसी बाधा के और सीधा रहे। हमने उपयोगकर्ताओं के अनुभव और सुझाव साझा करने के तरीके को सरल बनाने वाली एक फीडबैक विशेषता भी जोड़ी है। हम अगले विवरण में अधिक विशेषताओं के बारे में बात करने जा रहे हैं!
आपके डेटा को बेहतर ढंग से समझने और प्रबंधित करने में सहायता के लिए, हमने डैशबोर्ड 3.0 में एक नया विश्लेषण पैनल जोड़ा है। यह पैनल आपके उपयोग का दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करता है, जिसमें सफलता दर, विफलता दर, अनुरोधों की संख्या आदि जैसे महत्वपूर्ण संकेतक शामिल हैं। इस डेटा के साथ, आप अपने उपयोग का व्यापक दृश्य प्राप्त कर सकते हैं, अनुकूलन के अवसर खोज सकते हैं और समग्र दक्षता में सुधार कर सकते हैं।
समय के साथ डेटा प्रवृत्तियों को समझना आवश्यक है। हमारे नए डेटा पैनल के डिफ़ॉल्ट रूप से पिछले 24 घंटे के डेटा को दिखाया जाता है, जिसके लिए पिछले 1, 7, 14 और 30 दिनों के दृश्य के लिए तेज विकल्प हैं। उपयोगकर्ता पिछले 30 दिनों के भीतर अपनी तारीख सीमा को कस्टमाइज कर सकते हैं, जो डेटा विश्लेषण में लचीलापन प्रदान करता है।


हमारी पहचान सांख्यिकी अब एक्सेल में निर्यात करने के लिए समर्थन प्रदान करती है, और डेटा रेंज वर्तमान चयनित समय अवधि है, जो उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा विश्लेषण के लिए अधिक सुविधाजनक है।

पहचान सांख्यिकी के समान, विफलता दर एक लाइन चार्ट में दिखाई गई है।

इस खंड में चयनित समय अवधि के लिए कुल खर्च प्रदर्शित किया जाता है, जिसमें "पे पर यूज" और "पैकेज" द्वारा प्रकार से खर्च के बार चार्ट शामिल हैं। चार्ट पर माउस ले जाने से विस्तृत खर्च जानकारी प्रदान की जाती है

विस्तृत डेटा की आवश्यकता वाले लोगों के लिए, "पिछले घंटे के इतिहास" तालिका पिछले घंटे के विस्तृत कॉल रिकॉर्ड प्रदर्शित करती है, जिसमें कैप्चा प्रकार और कार्य स्थिति के लिए फ़िल्टर शामिल हैं। इस तालिका में पृष्ठांतरण समर्थन करता है, जो प्रति पृष्ठ अधिकतम 5 रिकॉर्ड प्रदर्शित करता है।

हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए सेवा स्थिति का अनुसरण करना आवश्यक है। नए "स्थिति" मॉड्यूल वास्तविक समय अपडेट प्रदान करता है:
नए विशेषताओं के साथ खातों को अधिक सुरक्षित रूप से प्रबंधित करें, जैसे पासवर्ड अपडेट और 2FA (द्वि-कारक प्रमाणीकरण) सेटिंग्स। आप अपने गिटहब को आसानी से लॉगिन के लिए बांध सकते हैं।

उपरोक्त अपडेट के अलावा, हमने बिलिंग और एफिलिएट कार्यक्रमों को भी अपडेट किया है। हमने पूरे पृष्ठ डिज़ाइन को डिज़ाइन करने के साथ-साथ कुछ नई विवरण भी जोड़े हैं। उदाहरण के लिए, हमने बिलिंग आर्डर रिकॉर्ड में डेटा को समृद्ध किया है, जिससे उपयोगकर्ता उन्हें एक्सेल फॉर्मेट में बदल सकते हैं ताकि वित्तीय दृश्यता बेहतर हो सके।

इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं के लिए सेवा के अविच्छिन्नता सुनिश्चित करने और पैकेज प्रबंधन में सुविधा प्रदान करने के लिए, हमने दो नए स्वचालित पुनर्नवीनीकरण विशेषताएं शुरू की हैं (जल्द ही आएगा)।
कैपसॉल्वर में, हम अपने उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छा संभव अनुभव प्रदान करने के प्रति समर्पित हैं। हमारा नया डैशबोर्ड उपयोगिता में सुधार के साथ-साथ डेटा विश्लेषण और वास्तविक समय मॉनिटरिंग के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। हम विश्वास करते हैं कि इन अपडेट्स आपके हमारे प्लेटफॉर्म के साथ अंतरक्रिया को बहुत अधिक सुविधाजनक बना देंगे, जिससे आपके कैप्चा हल करने के गतिविधियों को प्रबंधित और विश्लेषित करना आसान हो जाएगा।
आज ही कैपसॉल्वर डैशबोर्ड की खोज करें और अपने कैप्चा हल करने के अनुभव को अगले स्तर पर ले जाएं। अधिक जानकारी के लिए, कैपसॉल्वर पर जाएं।

Rajinder Singh
Deep Learning Researcher
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