Ghi nguồn vào bạn nha.https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/solutions/system_design/twitter/README.md. Nghiên cứu đồ

Được lun cứ liên hệ mình nhé

Thank you so much

• Dùng LIKE để search text thì phải scan toàn bộ rows, độ nhiễu cao
• Full text search sử dụng cấu trúc dữ liệu inverted index (key value)
• Chia 1 document thành nhiều term rồi đánh index cho từng term (term này nằm ở document nào)
• Khi search 1 phrase thì kết quả sẽ là union của từng term
• Tokenization: cách chia term trong 1 document
• 2 cách tokenization: N-gram và Morphological analysis (MA)
• N-gram (1, 2 hoặc 3): chia document thành các term với N ký tự
• MA: dùng trong Natural Language Processing (NLP). Chia document thành các từ.

Có cách nào để Google index nhanh hơn không ạ ?

Một phần khá quan trọng là load test. B nên đưa thêm thông tin load test nữa với yêu cầu lúc đầu đưa ra.

Với bài viết này rất giống với bài hotel reservation trong system design 2 của alex xu:))))

@nam90nh Mình nghĩ là chỉ cần add những gì event bạn cần thôi. trong trươngf hợp này mình nghĩ là chỉ cần event 'focusout' là đủ. Tuy nhiên mình đang k thực sự hiểu rõ vấn đề của bạn lắm @@

Mình cảm giác bài viết này được dịch lại. Bạn có thể cho mình xin nguồn của bài gốc được không?

Với lại mình vẫn chưa hiểu tại sao

Khi bạn overload một hàm, số lượng tham số bắt buộc phải giống nhau.

Nếu mình muốn định nghĩa 2 overloaded functions thế này function fn({ title, content, author }) và function fn({ title, viewCount, date }) thì có thể không nhỉ?

Cám ơn bạn về bài viết.

em muốn hỏi thêm 1 chút ạ, em có 1.5 năm kinh nghiệm biên phiên dịch( em có N1, tiếng Nhật thương mại) tại công ty Nhật công việc là dịch tài liệu, dịch họp và đứng giữa trao đổi giữa công ty mẹ bên Nhật và team kĩ sư VN, tuy nhiên kp trong ngành CNTT, em đang muốn chuyển sang nghề BrSE ngành CNTT, em định sẽ bd từ làm comtor và học dần để thành BrSE. Em muốn học thêm các từ vựng ngành CNTT để sau làm comtor dịch sẽ chuẩn hơn, thì em nên học IT passport -> FE không hay nên bd từ việc học 1 ngôn ngữ lập trình ( em khá tự tin về khả năng tiếng nên em có thể học bằng tiếng Nhật theo các khóa trên udemy). Em cảm ơn anh

Em cảm ơn anh nhiều ạ

bài viết siêu đầy đủ và sắp xếp thông tin rất khoa học, dễ tiếp cận ạ, em cảm ơn anhhh

Hướng dẫn chi tiết nhưng đơn giản không lan man. Cảm ơn bạn

Bài toán của mình là xếp độ ưu tiên cho 7 lớp để tham gia chương trình đào tạo của trường ạ. Độ ưu tiên bắt đầu từ 1. Mỗi lớp lại xếp độ ưu tiên cho các học sinh trong lớp để được tham gia và độ ưu tiên bắt đầu từ 1.

Bài viết bổ ích quá, cảm ơn chủ thớt

1 up vote cho đồng chí

Hi bạn, bạn không hiểu sai đâu, tác giả để i có lẽ bằng 2 thì sẽ hợp lý hơn 2^8 = 256 thì vòng lặp 8 lần, còn ở đây i bắt đầu từ 1 nên chi tiết ra sẽ thêm 1 lần nhân đôi nữa. Nhưng thực sự 8 hay 9 cái này cũng không quá quan trọng, ở đây cái chúng ta đang quan tâm là về hàm số thể hiện độ phức tạp về thời gian chạy nhiều hơn là về tính số lượng chính xác số lần lặp của thuật toán, O(logn + c) hay O(logn - c) với c là hằng số thì độ phức tạp cũng là O(log n) bạn nhé.

Về phần Logarithmic complexity, mình có 1 thắc mắc như sau. Đầu tiên, đây là đoạn code mình thực hành theo như phần lý thuyết

        int j = 1;
        int n = 256;
        for (int i = 1; i <= n; ) {
            i = i * 2;
            System.out.println("lần lặp thứ " + j++);
        }

Ở đây n = 256, tức là k sẽ bằng 8, đồng nghĩa với việc vòng lặp sẽ thực thi 8 lần
Tuy nhiên khi đoạn code trên được chạy, console in ra 9 lần lặp

Bạn có thể giải thích tại sao lại có sự khác biệt giữa lý thuyết và thực tế như vậy không ? Hay là mình hiểu sai ở chỗ nào ?

Bài viết hay quá ạ 😍

bài viết của anh hay quá, em có thể contact anh để hỏi về roadmap được không ạ ?

Bước đầu tiên có cần phải tạo file .sequelizerc không ạ?