Nếu dùng cookie, sao không dùng luôn session trên server nhỉ? Về cơ bản thì JWT token sử dụng cho session nó giống session id nhưng mất công thêm bước implement và nghĩ xem nên lưu nó ở đâu

(bow)

@langtudatinh117 Docker cho mac không sử dụng trực tiếp được hệ điều hành của mac bạn ạ, nó cần chạy trong máy ảo. Nhưng vs linux thì docker sử dụng được luôn trên nền hệ điều hành linux -> vs Linux thì performance của docker chạy sẽ ko bị kém hơn nhiều khi chạy application trực tiếp.

Tuy nhiên trong mô hình container của docker, container tạo ra các process độc lập bên trong container, chúng cạnh tranh cả về CPU, RAM, Disk, Network và các loại tài nguyên khác với hệ thống. Quá trình này rất phức tạp, sự thiếu hiệu quả có thể xảy ra ở phần core của docker và hệ điều hành. Theo mình tìm hiểu thì vấn đề lớn nhất của docker là về security, vấn đề phức tạp, mình hiểu cũng ko đc rõ ràng -> ko bàn ở đây.

Còn về performance thì bạn có thể yên tâm, sự chênh lệch là ko nhiều, có bài nghiêm cứu của IBM kiểm tra về performance của docker bạn có thể tìm hiểu ở đây: https://domino.research.ibm.com/library/cyberdig.nsf/papers/0929052195DD819C85257D2300681E7B/$File/rc25482.pdf phần tóm tắt nội dung và so sánh ở đây: https://stackoverflow.com/questions/21889053/what-is-the-runtime-performance-cost-of-a-docker-container

Verry good haha

Bạn có thể dùng package này, vì twitter vẫn đang dùng cơ chế oauth1 nên bạn cần gửi lên cả secret của app nhé https://twitteroauth.com/

đâu có send mail đâu bạn chỉ gửi kết quả về google sheet bạn làm theo cách nào?

@PhanNhuHuyen cảm ơn feedback của bạn, mong bạn tiếp tục ủng hộ series

hay hãy tiếp tục phát huy anh nhé

Cảm ơn bạn. Bài chia sẻ rất hữu ích 👍🏻

Mình nghĩ là chưa có cách nào hoàn toàn triệt để giúp mô hình session-based có thể học được thêm mà không cần training lại. Bản chất session-based sẽ đưa ra 1 phân bố xác suất cho toàn bộ các item, vậy nên item mới sẽ không xuất hiện trong phân bố đó là điều dễ hiểu. Việc huấn luyện lại cũng có nhiều tác dụng trong việc kịp thời nắm bắt xu hướng của người dùng.

Để hạn chế được điều này, mình thấy người ta sẽ không training lại liên tục mà chỉ training lại sau 1 khoảng thời gian cố định (tùy vào lưu lượng cụ thể mà đưa ra thời gian hợp lý).

Một điểm lưu ý nữa với bài toán session-based là nhưng xu hướng cũ thường sẽ không còn tác dụng nhiều lắm, vậy nên khi training lại mình cũng không training lại với toàn bộ dữ liệu mà chỉ trên những dữ liệu mới hơn (tùy theo bạn lựa chọn thế nào là mới)

Nice article!

Kĩ năng BA thì có thể chia làm 2 nhánh là kĩ năng mềm và kĩ năng cứng về domain. http://www.bacs.vn/vi/blog/ky-nang/nhung-ki-nang-can-thiet-cho-mot-ba-moi-vao-nghe-phan-1-226.html

Kĩ năng thì mình bổ sung: http://www.bacs.vn/vi/blog/ky-nang/nhung-ki-nang-can-thiet-cho-mot-ba-moi-vao-nghe-phan-1-226.html

ok, m cám ơn bạn

Chào anh Ha Hao Minh, Theo anh, liếu mình có thể dùng Python để làm ngược lại. Lấy dữ liệu từ streaming video từ địa chỉ URL về máy tính để tính hành xử lý ảnh được không. Cảm ơn a đã dành thời gian.

Cảm ơn. Bài viết chi tiết.

Anh cho em hỏi Trong phần cấu hình thì mình có cần chú ý đến thứ tự trước sau của các cấu hình không hay viết cái nào trước sau cũng được ?

Chị Dương đã comeback )

cảm ơn bạn đã chia sẻ kiến thức

phần phát âm cũng dùng CPU được phải không ông? nhưng ví dụ: torch.cuda.manual_seed(seed) thì cháu k biết nó có .cpu ko mà thay được ạ?