@NguyenMai

Mình chia sẽ thêm về cách mình fix trường hợp này.

Đối với các trường hợp dữ liệu trả về thì dùng listagg bình thường: select listagg(fullname, ', ') within group (order by userid) from user_

Trường hợp > 4000 ký tự thì mình truy vấn thế này: select rtrim(xmlagg(xmlelement(e, fullname,',').extract('//text()') order by userid).getclobval(), ', ') from user_

Về performance thì mình chưa tìm hiểu kỹ, hiện tại mình chỉ biết mỗi cách fix thế này thôi.

@quangle111120 folder này tự tạo nhé

bắt cá 2 táy nghiệp quật chừ

Tổng từ A - Z máy bay, cách ly ăn uống, ks trong 21 ngày, khoảng trên dưới 60 nha @raindayqb !

trong bài này mình train theo cả hai hướng là supervised learning và unsupervised learning. đối với data train supervised mình chủ yếu tạo bằng cách thêm từ, dịch data từ tiếng anh, ... còn data train unsupervised mình crawl thẳng trên web, và sử dụng các open dataset của tiếng việt.

vẫn mông lung lắm

Bài viết chống chỉ định cho những ae đang fixbug , đói bụng và mana đang giảm sút như mk

thank bro !!!

Cảm ơn b đã chia sẻ nhé

Cảm ơn chia sẻ của bạn

Chi phí cách ly khách sạn thế nào bạn nhỉ ? Mình hỏi cho 1 người bạn

trong bài này là sử dụng provider để quản lý state đúng không a??

Câu hỏi khá hay, mình cũng hay làm React mà giờ bạn nói mình mới để ý tới

Yêu npm và crush yarn a :v

bài viết rất hay, mình muốn đưa nó vào google form thì sao nhỉ. Làm ơn giúp mình với . Xin cảm ơn

Anh có thể cho em file data sau khi đã xử lí xong hết các bước như tách từ , loại cỏ dấu và các từ láy được không ạ

bạn ơi cho mình hỏi , bạn SimCes bạn có cần label 2 text không bạn, bạn có thể viết bài chia sẻ cách làm hoặc source code được ko bạn (sentence embedding), cảm ơn bạn nhiều !

Nếu có thể giúp gì thì mình sẽ giúp nhé, mình cũng cùi bắp lắm chứ không có cool ngầu như bạn tưởng đâu :=)).
@taolaobd bạn có thể liên lạc với mình theo email hoặc là facebook nhé (sonlh.cs.uit@gmail.com / https://www.facebook.com/sjIv3r/)

@Pet phần config env của e bên Laravel đang gồm những biến nào e nhỉ ?

Là nhiều thuật toán yếu cùng 1 loại bạn nhé, tuy nhiên tree được dùng phổ biến nhất trong Gradient Boosting.

Tuy nhiên, dù Bagging hay Boosting thì base model mà chúng ta biết đển nhiều nhất là dựa trên Decision Tree. Lí do là việc ensemble với các thuật toán Tree base cho kết quả cải thiện rõ ràng nhất, cũng là những thuật toán tốt nhất hiện nay đối với dạng dữ liệu có cấu trúc.