Tan làm lúc 6 giờ tối đã được xem là khá muộn, đặc biệt nếu tính thêm thời gian di chuyển về nhà, ăn uống, nghỉ ngơi — thì thời gian dành cho bản thân hay gia đình không còn nhiều. Với những người phải làm việc xa nhà hoặc có lịch sinh hoạt sớm, tan làm giờ đó có thể gây mệt mỏi về lâu dài.

Xin chào các bạn, lâu rồi, mình chưa làm bài tập về machine learning . Hôm nay, chúng ta cùng ôn luyện lại việc train mô hình, sử dụng thư viện scikit-learn để xây dựng một api nhận dạng email lừa đảo nhé.

Xin chào các bạn, lâu rồi, mình chưa làm bài tập về machine learning . Hôm nay, chúng ta cùng ôn luyện lại việc train mô hình, sử dụng thư viện scikit-learn để xây dựng một api nhận dạng email lừa đảo nhé.

Xin chào các bạn, hôm nay chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một cách chi tiết và sâu sắc hơn những bài học quan trọng từ cuốn sách kinh điển về marketing – "How Brands Grow" của tác giả Byron Sharp và Jenni Romaniuk. Cuốn sách này không chỉ là một nghiên cứu mang tính học thuật mà còn cung cấp những hiểu biết thực tiễn sâu sắc giúp giải mã cách các thương hiệu lớn đạt được sự tăng trưởng bền vững

Là một fan của tiểu thuyết tu tiên, tu tiên giả đời đầu, bộ truyện đầu tiên mình đọc là Tru tiên của Tiêu Đỉnh. Hôm nay, mình chợt nảy ra ý tưởng, dùng AI, kết hợp hình tượng băng thanh ngọc khiết của Lục Tuyết Kỳ, kết hợp với một nhân vật nữ độc đoán vạn cỗ Liễu Như Yên, và đại sư huynh diệp thiên đế Diệp Thần, thành một câu truyện mới Tuyết Giác Trúc Lâm

Một tập hợp các chiến lược của tất cả người chơi được gọi là cân bằng Nash nếu không có bất kỳ người chơi nào có thể cải thiện kết quả của mình bằng cách đơn phương thay đổi chiến lược của riêng mình.

Prisoner’s Dilemma là một trong những khái niệm quan trọng nhất trong lý thuyết trò chơi (Game Theory), được phát triển bởi hai nhà toán học Merrill Flood và Melvin Dresher vào năm 1950, và sau đó được Albert W. Tucker đặt tên và minh họa bằng câu chuyện về hai tù nhân.

Nghiên cứu được thực hiện trên 776 chuyên gia tại Procter & Gamble để tìm hiểu tác động của AI tạo sinh đến làm việc nhóm và chuyên môn. Kết quả cho thấy, Cá nhân sử dụng AI có hiệu suất ngang bằng với cả nhóm không dùng AI. AI làm mờ ranh giới chuyên môn, Dù là chuyên gia R&D hay Thương mại, khi dùng AI, họ đều đưa ra giải pháp cân bằng giữa kỹ thuật và thương mại. - AI thúc đẩy cảm xúc tích cực, ngôn ngữ của AI tạo cảm giác như con người, tương tự như khi làm việc với đồng đội con người. Chúng ta cùng tìm hiểu như thế nào nhé.

Gần đây, mình có tìm hiểu các cuốn sách về lý thuyết trò chơi. Nội dung của lý thuyết trò chơi độc tài khá hay, mình mạn phép kể lại.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào việc so sánh chi tiết ba cơ sở dữ liệu in-memory là Dragonfly, Redis và Valkey. Chúng ta sẽ khám phá các tính năng chính, các chỉ số hiệu suất, khả năng mở rộng và các trường hợp sử dụng của chúng để giúp bạn xác định cơ sở dữ liệu nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Bài viết so sánh này sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt nhất.

PyTorch 2.6, được phát hành vào ngày 29 tháng 1 năm 2025, mang đến nhiều cải tiến và tính năng mới so với các phiên bản trước đó. Dưới đây là tổng quan về những điểm nổi bật trong phiên bản này

Dữ liệu bị thiếu trong phân tích chuỗi thời gian là một thách thức phổ biến, thường xảy ra do cảm biến hỏng, lỗi truyền dữ liệu hoặc các vấn đề bảo trì. Những khoảng trống trong dữ liệu này có thể làm gián đoạn dự báo và làm lệch kết quả phân tích, khiến cho thông tin trở nên không đáng tin cậy. Các kỹ thuật đơn giản như forward fill hoặc interpolation thường là giải pháp mặc định để xử lý dữ liệu thiếu. Tuy nhiên, khi đối mặt với các mẫu dữ liệu phức tạp, xu hướng phi tuyến tính hoặc độ biến thiên cao, các phương pháp này thường thất bại và tạo ra kết quả không ổn định.

Dữ liệu bị thiếu trong phân tích chuỗi thời gian là một thách thức phổ biến, thường xảy ra do cảm biến hỏng, lỗi truyền dữ liệu hoặc các vấn đề bảo trì. Những khoảng trống trong dữ liệu này có thể làm gián đoạn dự báo và làm lệch kết quả phân tích, khiến cho thông tin trở nên không đáng tin cậy. Các kỹ thuật đơn giản như forward fill hoặc interpolation thường là giải pháp mặc định để xử lý dữ liệu thiếu. Tuy nhiên, khi đối mặt với các mẫu dữ liệu phức tạp, xu hướng phi tuyến tính hoặc độ biến thiên cao, các phương pháp này thường thất bại và tạo ra kết quả không ổn định.

Ở bài viết trước, chúng ta sẽ tìm hiểu Distributed Hash Tables, một thuật toán được ứng dụng trong nhiều phần mềm hệ thống lớn. Đây là phần tiếp theo nằm trong chuỗi serie Top 10 thuật toán System Design các bạn nên biết và chuẩn bị để tham gia các bài phỏng vấn, ở bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Bloom Filters, một thuật toán được sử dụng khá nhiều và là một phần của hệ thống xử lý dữ liệu lớn

Ở bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Distributed Hash Tables, một thuật toán được ứng dụng trong nhiều phần mềm hệ thống lớn. Đây là phần tiếp theo nằm trong chuỗi serie Top 10 thuật toán System Design các bạn nên biết và chuẩn bị để tham gia các bài phỏng vấn