Cho mình hỏi chút là mình chỉ login được với 1 account facebook mình dùng để tạo ứng dụng phát triển, còn các account fb khác thì mình login nó báo ứng dụng không hoạt động
Cảm ơn bài viết của a, e có làm lại bài test Insert Bulk, thì thấy kết quả tốt nhất chỉ khoản 2600 rps, insert 100000 item mất 37s, sao lại có sự khác biệt lớn vậy nhỉ, e test trên macbook i7 2019 16gb.
Nginx là một web server
=> Nhiều tính năng, feature mạnh mẽ
=> Khó sử dụng, yêu cầu người dùng có nhiều kinh nghiệm về server để có thể đưa vào vận hành, phù hợp với kiến trúc hệ thống lớn
Ocelot đơn thuần chỉ là một API Gateway
=> ÍT tính năng hơn, tập trung tính năng vào phần API
=> Dễ làm quen và sử dụng, phù hợp với người mới và triển khai hệ thống nhỏ, chỉ tập trung vào API
Cám ơn anh đã chia sẻ kinh nghiệm và bài viết rất hay, em là Fresher Developer chuẩn bị đi phỏng vấn, cho em hỏi trong lúc phỏng vấn và trao đổi về công việc thì mình có được cầm theo sổ tay để ghi chú lại trong lúc phỏng vấn không ạ?
Mình thấy có vẻ bài viết chưa thực sự tốt. Bạn nên giải thích rõ ràng hơn ở một số câu hỏi sau:
1, Bạn nói motivation của GraphSage là tính inductive, vậy cụ thể inductive capability được thể hiện như thế nào, khi có unseen node tới nó xử lý cụ thể ra sao ? Tại sao các model trước (DeepWalk, GCN) không thể xử lý unseen data như GraphSage (Cụ thể nói rõ hơn key idea của GraphSage compared with GCN) ?
2, Mình chỉ thấy bạn đưa ra unsupervised loss của GraphSage, vậy nó có thể áp dụng được cho các bài toán supervised (có task-specific objective) cụ thể hay không, và trong trường hợp này thì nó lại xử lý unseen node kiểu gì ?
THẢO LUẬN
hay quá azai ơi
Bài viết của bạn rất hữu ích, cảm ơn bạn 👍
@PhamTin Database của bạn đang chạy kiểu j nhỉ?
Cho mình hỏi chút là mình chỉ login được với 1 account facebook mình dùng để tạo ứng dụng phát triển, còn các account fb khác thì mình login nó báo ứng dụng không hoạt động
Cảm ơn bài viết của a, e có làm lại bài test Insert Bulk, thì thấy kết quả tốt nhất chỉ khoản 2600 rps, insert 100000 item mất 37s, sao lại có sự khác biệt lớn vậy nhỉ, e test trên macbook i7 2019 16gb.
Đối với mình, về cơ bản:
Bài viết a Minh vẫn hay như mọi khi...
Khi nào nên dùng nginx hay ocelot?
@buiquangmanh Mình thấy câu trả lời vẫn chưa thuyết phục.
Cái này không phải giả thuyết của riêng GraphSage hay GCN mà nó là giả thuyết chung cho Node Embedding Problem (bao gồm cả DeepWalk).
hay anh ơi
@dnguyenngoc cảm ơn anh nhiều ạ
Cảm ơn em, tiếp tục ủng hộ nhé!! 👍
Cám ơn anh đã chia sẻ kinh nghiệm và bài viết rất hay, em là Fresher Developer chuẩn bị đi phỏng vấn, cho em hỏi trong lúc phỏng vấn và trao đổi về công việc thì mình có được cầm theo sổ tay để ghi chú lại trong lúc phỏng vấn không ạ?
Bài viết chi tiết và dễ hiểu ạ. Dễ hiểu hơn series trước ạ. Em cảm ơn anh 👍️
@mynamebvh cảm ơn anh em đã ủng hộ
Ngồi hóng bài viết của anh từng ngày
Bạn xem lại câu hỏi trong phần comment trước nhé vì đã có một bạn đã hỏi giống bạn rồi nhé
Mình thấy có vẻ bài viết chưa thực sự tốt. Bạn nên giải thích rõ ràng hơn ở một số câu hỏi sau:
1, Bạn nói motivation của GraphSage là tính inductive, vậy cụ thể inductive capability được thể hiện như thế nào, khi có unseen node tới nó xử lý cụ thể ra sao ? Tại sao các model trước (DeepWalk, GCN) không thể xử lý unseen data như GraphSage (Cụ thể nói rõ hơn key idea của GraphSage compared with GCN) ?
2, Mình chỉ thấy bạn đưa ra unsupervised loss của GraphSage, vậy nó có thể áp dụng được cho các bài toán supervised (có task-specific objective) cụ thể hay không, và trong trường hợp này thì nó lại xử lý unseen node kiểu gì ?
cho em hỏi làm sao để tích hợp goong map vào react native ạ
Very great writing !! thanks