bài viết chi tiết và hữu ích, cảm ơn bạn.

Dịch bài từ trang khác thì cũng chú ý câu từ với chứ, pull request thì thành yêu cầu kéo, viết bài có tâm chút với bro không phải quẳng vào Google dịch rồi pass ra là xong đâu

@Pocadi Cảm ơn bạn. Mình phần nào hiểu được sự khác nhau rồi. Và hóng phần demo của bạn.

Còn về port trong docker-compose (có thể sử dụng expose nếu service đó build từ image) thì mình nghĩ tác dụng là để config lại port theo ý muốn và share cho các service khác. Mình cũng vừa mới tìm hiểu về docker nên có gì sai mong bạn góp ý thêm :v

Theo như mình tìm hiểu thì sự khác nhau giữa -p và EXPOSE là về phạm vi truy cập. Ví dụ bạn sử dụng EXPOSE thì phạm vi truy cập chỉ ở trong docker, còn với -p thì bạn có thể truy cập ở bất kỳ đâu, kể cả bên ngoài Docker. Mình có tìm được một bài trên stackoverflow nói về vấn đề này bạn có thể xem qua : https://stackoverflow.com/questions/22111060/what-is-the-difference-between-expose-and-publish-in-docker

@hoangviet ,thế làm webblog bằng django cần thư viên gì

Cho mình hỏi từ từ "port" xuất hiện ở trong Dockerfile (EXPOSE port), docker-compole.yaml và cả ở tham số -p khi run container nữa. bạn có thể giải thích giúp mình tại sao port lại xuất hiện ở nhiều nơi như thế? sự khác nhau ở những nơi khai báo port ở trên được không? cảm ơn bạn.

Hi Huyền, trong bài này, em có thể hiểu kiến thức tiềm ẩn là những feature giống nhau với mọi input. Những feature này được coi như tham số của mô hình trong quá trình training. Để dễ hình dung hơn anh lấy ví dụ 1 task:

Giả sử ta cần cải thiện mô hình object detection truyền thống không sử dụng implicit knowledge, output h (số thực) của mô hình là chiều cao của vật thể.

Sử dụng thêm implicit knowledge a (số thực) để học task prediction refinement cho bài toán trên để dự đoán chiều cao chính xác hơn. Chọn toán tử kết hợp là nhân.

Lúc này, chiều cao của vật thể được tính theo: h * a (trường hợp không sử dụng implicit knowledge, chiều cao của vật chỉ là h)

Làm sao để tìm được a? Vì toán tử được sử dụng là nhân, theo paper, chúng ta nên khởi tạo random a ≈ 1. Trong quá trình training, a được tính toán dựa vào các giải thuật như SGD, lúc này a được coi như tham số. Trong quá trình inference, a giữ nguyên giá trị sau khi training.

Cảm ơn anh đã chia sẻ ạ. Nhưng em vẫn đang không hiểu rốt cuộc kiến thức tiềm ẩn là cái gì và nếu ko lấy từ ảnh input thì nó lấy từ đâu ra vậy ạ?

@Sudhakar +84 365129372

@hmquan08011996 Please send me your number and I will send one message.

@hmquan08011996 https://www.facebook.com/sudhakar.reddy.7106

@hmquan08011996 Telegram +91 9951013817

@Sudhakar I don't have Instagram 😂, Are u have Telegram or Twitter?

@hmquan08011996 instagram

@Sudhakar please ping me on facebook or different chat platform, or u could send me your profile I will ping u.

I am already created but its not working properly.so please provide script madam.

@hmquan08011996 Done. Please create master Persistent Volumes Please help me .

@Sudhakar ah, I see. U should deploy on Cloud Provider, not on premise. When u deploy to on premise, u need create Persistent Volumes first.