a cho e hỏi như cách này a bày thì mình cũng phải gắn 10 cái sự kiện onchange={this.handleChange} vào 10 cái input phải không ạ. Nếu như vậy thì giống như cách e làm ở link e dẫn ở trong câu hỏi à?

Tks pn!

ĐM có thằng anh giỏi vl , tự hào ...

Thank you, the post is very good and helpful !

Mình cũng nghĩ là có thể model đang bị overfitting rất nặng và mình cũng đang tìm cách để có thể tránh nhưng vẫn chưa có cách giải quyết. Bạn có giải quyết overfitting trong bài viết này không ?????

Đúng rồi ad mình hiển thị nó lên vector 3 chiều thì rất đạt và cảm thấy hài lòng nhưng ap dụng thực tế trên 1 camera khác thì lại thấy nó sai rất nhiều và ko chính xác như lúc hiển thị nữa ? Bạn có thể giải thích nếu được ad có giải pháp gì hay không ? Cảm ơn ad ????? Mình dùng Embedding Projector như trên bạn chỉ để hiện thị trực quan

dùng sha hay bycrypt nha md5 hiện đã decrypt đc

Khá hay. Thank

Theo mình test thì vẫn ok bạn nhé .

my_Levenshtein_level_one('tuấn', 'x');
// "xtuấn uấn xuấn txuấn tấn txấn tuxấn tun tuxn tuấxn tuấ tuấx tuấnx"

Hello bạn , Khi dùng CompletableFuture , mình thấy phải sử dụng anotation @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.N) vậy nếu chạy app với Api dưới Android N thì có xảy ra vấn đề gì ko ?

hay bạn ơi!

bạn đã thử tìm kiếm với từ khoá là tiếng việt chưa ? Nó có hiệu quả không bạn ?

bai viet rat tam huyet. hy vong ban chia se nhieu bai viet nhu vay

wow

Avatar là hình thật của bạn hả

quá hay , thanks ad nhìu ))

Cám ơn bạn, mình vừa tìm hiểu, đó củng là một thuật toán trong smart contract thôi. Mình củng muốn tiếp xúc với AI, mình đang nghiên cứu đên data analysts hy vọng bạn có nhiều bài chia sẻ về 2 chuyên mục này. Thanks

Dễ hiểu cảm ơn bạn

Bạn dùng phương pháp visualize nào nhỉ? Vì trên thực tế, mạng đang cố gắng học để tối ưu với không gian 128 chiều (các vector 128D) nhưng lúc visualize để tạo sự "trực quan", thường ta đưa về hệ 3 chiều, vậy nên cũng có thể bạn cảm thấy nó chưa tốt nhưng thực tế trên tập 128D khoảng cách giữa các vector đã khá tốt.

rat huu ich