@hoangviet ,theo bạn nên tạo app tạo bài viết ,database,dl đầy đủ trong django mới cấu hình django mới không bị lỗi à,mình cấu hình trước rồi tạo app bị lỗi
Tuy bài này cũ nhưng rất có giá trị cho ae muốn học oswe, nên mình comment thêm chút...
Để có thể thêm type: 'ref' thì $1 phải khác null, mà $1 là group 1 của regex. Khi ta truyền dữ liệu như dưới vào thì $1 sẽ khác null
=> Sai rồi, có 2 cái sai
Cái sai thứ 1, để có type: 'ref' thì cần 2 điều kiện:
$1 khác null
$1 < i (i là biến chạy đếm mảng requests của vòng for mà có gọi hàm replace)
Cái sai thứ 2, vì $1 là group 1 của regex match, nó chỉ cần là (\d) nên $1 chỉ cần là số thôi, 1 hay 999 đều ok
value được gán bằng $2 (chính là group 2 của regex) ở trên. Khi ta truyền /item/$1.id thì value ở đây là id
=> Nói rõ hơn đoạn này, $2 là group 2 của regex thoả mãn điều kiện là bất cứ ký tự nào ngoài 2 ký tự / $ => Như vậy không nhất thiết $2 là id mà $2 có thể là chuỗi bất kỳ, ví dụ như: caiGiCungDuoc
Như vậy để có payload final sau khi hiểu rõ về 2 điều kiện trên thì:
{ "requests": [{ "method": "get", "path": "/GiCungDuoc" }, { "method": "get", "path": "/item/$0.OdayChoCaiGiCungDuoc;require(\'child_process\').exec(\'calc\')" }] }
Oh tại sao tôi lại dùng $1 = 0 ($0.) mà không phải là 1 ($1.)?
Vì ở payload của tôi, chỉ có 2 phần tử trong mảng requests, khi vào hàm replace thì biến i nó đang có giá trị là 1, mà $1 lại phải nhỏ hơn i=1 do đó $1 phải có giá trị là 0
Mình mới tìm hiểu về encoder-decoder, đúng là shape output = shape input, vẫn dùng maxpooling và có thêm upsampling (cái này mình chưa rõ cách phục hồi về shape ban đầu lắm). Mình sẽ tìm hiểu thêm và thử. Cám ơn bạn, có j mình xin hỏi bạn thêm nha.
Bạn có thể viết bài về swagger ui cho gateway service trong dự án microservice không, Mình muốn biết luồng hoạt động như thế nào để từ swagger ui của gateway có thể nhìn được các service con. Cảm ơn bạn rất nhiều.
@BruceKieu Vậy bạn có thể sử dụng kiến trúc encoder-decoder với đầu vào là 1 ảnh 600x600x1 và đầu ra tương ứng cũng là 600x600x1. Các mô hình mình đã gửi trên github ở comment bên trên bạn nên thử trước với chúng. Bạn có thể ép mô hình dự đoán đúng giá trị trên từng pixel so với ground truth (có thể sử dụng loss MSE để tối ưu chẳng hạn).
Cám ơn @pham.van.toan . Sorry đã để bạn bận tâm về mảng chuyên ngành địa chấn. Mình xin phát biểu lại đầu bài như vậy cho đỡ dính tới chuyên môn nha.
Mình có bộ dữ liệu gồm 500 file hình ảnh có kích thước 600x600x1 dùng làm X (input). Và 1 bộ dữ liệu khác gồm 500 hình ảnh có kích thước 600x600x1 là Y^ (output).
Điều đặc biệt ở đây là X được tính toán từ Y^ bằng công thức toán học. Khi chạy phương trình toán chỉ cần thêm 1 thông số W.
Bây giờ mình muốn làm ngược lại từ X suy ra Y, tức là loại bỏ ảnh hưởng của W. So sánh Y với Y^ sẽ đánh giá đc chất lượng mô hình.
Mình đọc bài báo thì họ nói dùng CNN n mình nghĩ mãi chưa ra. Thông thường CNN để classification (output là vector) thì mình hiểu, n để regression thì mình chưa tưởng tượng đc (output là tensor).
Hi vọng bạn hiểu hơn bài toán của mình và cho thêm lời khuyên nếu có thể. Nếu bạn cần thêm thông tin để hiểu hơn vde thì mình gửi bạn thêm.
Cám ơn bạn đã chia sẻ.
@lttmai06
xin lỗi bạn vì mình miss mấy câu hỏi của bạn.
Ở bên Nhật thì mình không biết có khoá học nào như vậy cả. Bạn thử tìm hội nhóm cùng học có khi hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, ở phía Việt Nam, trung tâm HITC (cũng là đơn vị tổ chức thi FE tại Việt Nam) có tổ chức thường xuyên các lớp ôn luyện, có hình thức giảng dạy online đó. Có điều chắc chắn ngôn ngữ học là tiếng Việt, và format đề buổi chiều sẽ khác với bên Nhật.
THẢO LUẬN
@hoangviet ,theo bạn nên tạo app tạo bài viết ,database,dl đầy đủ trong django mới cấu hình django mới không bị lỗi à,mình cấu hình trước rồi tạo app bị lỗi
🙂
Bài này copy xong bỏ vào Google Translate dịch rồi up lên à ?
EM phải tạo acc Viblo để comment liền
)) Bài viết phù hợp với mấy đức đọc document chậm hiểu như iêm, tks ạ
Tuy bài này cũ nhưng rất có giá trị cho ae muốn học oswe, nên mình comment thêm chút...
Để có thể thêm type: 'ref' thì $1 phải khác null, mà $1 là group 1 của regex. Khi ta truyền dữ liệu như dưới vào thì $1 sẽ khác null=> Sai rồi, có 2 cái saiCái sai thứ 1, để có type: 'ref' thì cần 2 điều kiện:
requestscủa vòngformà có gọi hàmreplace)Cái sai thứ 2, vì $1 là group 1 của regex match, nó chỉ cần là
(\d)nên $1 chỉ cần là số thôi, 1 hay 999 đều okvalue được gán bằng $2 (chính là group 2 của regex) ở trên. Khi ta truyền /item/$1.id thì value ở đây là id=> Nói rõ hơn đoạn này, $2 là group 2 của regex thoả mãn điều kiện là bất cứ ký tự nào ngoài 2 ký tự/ $=> Như vậy không nhất thiết $2 làidmà $2 có thể là chuỗi bất kỳ, ví dụ như:caiGiCungDuocNhư vậy để có payload final sau khi hiểu rõ về 2 điều kiện trên thì:
{ "requests": [{ "method": "get", "path": "/GiCungDuoc" }, { "method": "get", "path": "/item/$0.OdayChoCaiGiCungDuoc;require(\'child_process\').exec(\'calc\')" }] }Oh tại sao tôi lại dùng $1 =
0($0.) mà không phải là1($1.)? Vì ở payload của tôi, chỉ có 2 phần tử trong mảngrequests, khi vào hàm replace thì biếninó đang có giá trị là1, mà $1 lại phải nhỏ hơni=1do đó $1 phải có giá trị là0anh úp cho kịp Khai bút ấy
)
có gì mới là anh Thanh cứ phải đánh úp nửa đêm mới chịu =)))
Cảm ơn bạn nhiều nha
Rất hữu ich
@hmquan08011996 tuyệt bác, seri này đang trend, mong bác ra liền tay ạ
Mình mới tìm hiểu về encoder-decoder, đúng là shape output = shape input, vẫn dùng maxpooling và có thêm upsampling (cái này mình chưa rõ cách phục hồi về shape ban đầu lắm). Mình sẽ tìm hiểu thêm và thử. Cám ơn bạn, có j mình xin hỏi bạn thêm nha.
@hmquan08011996 Hello
Nếu được bạn có thể viết bài về swagger cho gateway service trong microservice project không.
Bạn có thể viết bài về swagger ui cho gateway service trong dự án microservice không, Mình muốn biết luồng hoạt động như thế nào để từ swagger ui của gateway có thể nhìn được các service con. Cảm ơn bạn rất nhiều.
Hehe, đúng cái mình đang tìm 🧐
@BruceKieu Vậy bạn có thể sử dụng kiến trúc encoder-decoder với đầu vào là 1 ảnh 600x600x1 và đầu ra tương ứng cũng là 600x600x1. Các mô hình mình đã gửi trên github ở comment bên trên bạn nên thử trước với chúng. Bạn có thể ép mô hình dự đoán đúng giá trị trên từng pixel so với ground truth (có thể sử dụng loss MSE để tối ưu chẳng hạn).
Cám ơn @pham.van.toan . Sorry đã để bạn bận tâm về mảng chuyên ngành địa chấn. Mình xin phát biểu lại đầu bài như vậy cho đỡ dính tới chuyên môn nha. Mình có bộ dữ liệu gồm 500 file hình ảnh có kích thước 600x600x1 dùng làm X (input). Và 1 bộ dữ liệu khác gồm 500 hình ảnh có kích thước 600x600x1 là Y^ (output). Điều đặc biệt ở đây là X được tính toán từ Y^ bằng công thức toán học. Khi chạy phương trình toán chỉ cần thêm 1 thông số W. Bây giờ mình muốn làm ngược lại từ X suy ra Y, tức là loại bỏ ảnh hưởng của W. So sánh Y với Y^ sẽ đánh giá đc chất lượng mô hình. Mình đọc bài báo thì họ nói dùng CNN n mình nghĩ mãi chưa ra. Thông thường CNN để classification (output là vector) thì mình hiểu, n để regression thì mình chưa tưởng tượng đc (output là tensor). Hi vọng bạn hiểu hơn bài toán của mình và cho thêm lời khuyên nếu có thể. Nếu bạn cần thêm thông tin để hiểu hơn vde thì mình gửi bạn thêm. Cám ơn bạn đã chia sẻ.
@lttmai06 xin lỗi bạn vì mình miss mấy câu hỏi của bạn. Ở bên Nhật thì mình không biết có khoá học nào như vậy cả. Bạn thử tìm hội nhóm cùng học có khi hiệu quả hơn. Tuy nhiên, ở phía Việt Nam, trung tâm HITC (cũng là đơn vị tổ chức thi FE tại Việt Nam) có tổ chức thường xuyên các lớp ôn luyện, có hình thức giảng dạy online đó. Có điều chắc chắn ngôn ngữ học là tiếng Việt, và format đề buổi chiều sẽ khác với bên Nhật.
Cảm ơn bạn đã thông tin. Để mình update lại