hay quá note cái mai test xem sao

hay quá bạn ơi

Bài viết rất súc tích và nhiều thông tin, rất hay!

@wiliamfeng các trường điều có onChange mà bạn.

Bài viết hay lắm Trung Quan =))

Cảm ơn anh

Link api bị lỗi mất rồi bạn ơi, bạn check lại và khắc phục lỗi dư một đoạn code khi trả data về nhé

Hi @NobiKin, Mình chỉ code với các ứng dụng Java web application, chưa làm với Android nên không rõ. Mình có search thì thấy trên Document của Android có viết về CompletableFuture, bạn có thể xem thử: https://developer.android.com/reference/java/util/concurrent/CompletableFuture https://stackoverflow.com/questions/38221673/completablefuture-in-the-android-support-library/

Cho mình hỏi deploy như thế thì thời hạn được bao lâu ạ

Tác giả rất xinh, btw, bài viết rất súc tích và dễ hiểu

Chào bạn, Mình cũng mới sử dụng docker, trước đây mình đã deploy một mongo cluster trên các máy vật lý khác nhau. Bây giờ muốn sử dụng docker để làm việc này. Qua bài viết mình thấy cluster này chỉ chạy trên một host duy nhất. Vậy có cách nào để deploy trên các máy vật lý khác nhau không? Nếu có thì tư vấn giúp mình nhé! Cám ơn bạn về bài viết.

Chào bạn, Mình cũng mới sử dụng docker. Mình đã deploy một mongo cluster trên các máy vật lý khác nhau. Tuy nhiên bây giờ mình muốn sử dụng docker để tự đông hóa việc làm bằng tay mất nhiều thao tác này. Như trong hướng dẫn, thì cluster này mình hiểu là chỉ chạy trên một host duy nhất. Vậy có cách nào để deploy mongo cluster trên các máy vật lý khác nhau sử dụng docker hay không? Nếu có thì tư vấn giúp mình nhé! Cám ơn bạn.

Trên thực tế bất kỳ bài toán machine learning nào khi chúng ta muốn áp dụng để giải quyết 1 vấn đề thì đều cần finetuning, rất khó để có thể dùng sẵn 1 model đã training trên 1 tập dữ liệu trên internet vì vấn đề khác nhau giữa dữ liệu thực tế và dữ liệu training. Ví dụ có thể model đc training đó rất tốt cho tập dữ liệu ảnh LFW chất lượng khá tốt, nhưng khi áp dụng vào camera của bạn ảnh chất lượng kém hơn nên dẫn đến sai số.

cam on ban. bai viet rat huu ich

Do mình train loss giảm xuống tới 0.04 luôn mà vẫn thấy ko ổn mặc dù visualization thì ok lắm ad ???

cảm ơn ad mà ad cho mình hỏi là: cách trên ko ổn nếu áp dụng thực tế hả ad ? do mình test thấy nếu thực tế không ổn tí nào nhưng khi ad test thì có vẻ là ổn nên mình thắc mắc mình hỏi thôi .....

Không biết nói gì hơn ngoài các từ: Cảm ơn bạn nhiều!

Khá hay!

Bạn nên thử dùng pretrain 1 số model nổi tiếng như Facenet, ArcFace hoặc SphereFace, sau đó tự thu thập các data trên thực tế để tiến hành finetuning nhé

file https://cask.scotch.io/bootstrap-4.0-flex.css die rồi bạn ơi.