Hay quá anh ơi

K = V = Z bạn nhé (theo implementation https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer#decoder_layer)

Vâng là em chị Thúy đây ạ

bài viết hay quá, có phải em Chung CFS không nè =))

@sucanabo À, nếu app mobile thì bạn có thể lưu vào local storage: sqlite, shared preferences hoặc file đều được mà. Đằng nào dữ liệu của app bạn vẫn lưu trên server rồi đúng không. Tiện nhất theo mình là lưu ra file hoặc shared preferences, đỡ phải mất công tạo bảng truy vấn.

Mình viết app mobile á bạn.. Tại vì mình muốn khách hàng có thể coi lại lịch sử đơn hàng gồm những gì và chi tiết của mỗi món hàng trong đơn. Nên mình tự hỏi có lưu vào db hay không, và làm cách nào để lấy dữ liệu đó ra để xem

Nice article I was really impressed by seeing this blog, it was very interesting and it is very useful for me. Informative blog! It was very useful for me. Thanks for sharing

Bác Google dịch bài này à Với cả bài viết thiếu ảnh nữa

@HungSmeb

quá chât, quá đẳng cấp, ĐẲNG CẤP CỦA MỘT TỨ HOÀNG

@haidang009 Yup

@le.vinh.thien tks bạn nhiều nhé.

Ah, mình hiểu rồi, kiểu như các service xử lý logic không dính gì đến request/response nên có thể giữ nguyên.

@haidang009 Không phải code lại toàn bộ đâu nhé. Logic cũ về cơ bản sẽ không thay đổi. Thay đổi chủ yếu sẽ nằm ở common xử lý req/res thôi. Những phần còn lại cơ bản sẽ là copy source

em nhớ dùng tensorflow 2 nhé, tensorflow 1 sẽ khác

Cảm ơn bạn, vậy chắc project cũng không quá nhiều request chứ không trả tiền quá kiến trúc cũ =))

Mình hỏi thêm câu nữa là chuyển qua hàm Lambda hết vậy thì có phải code lại toàn bộ không?

cho em hỏi ở bước record em bị gặp lỗi này ạ: AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e8745b69687d> in <module>() ----> 1 label_map = label_map_util.load_labelmap(labels_path) 2 label_map_dict = label_map_util.get_label_map_dict(label_map)

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/utils/label_map_util.py in load_labelmap(path) 130 a StringIntLabelMapProto 131 """ --> 132 with tf.io.gfile.GFile(path, 'r') as fid: 133 label_map_string = fid.read() 134 label_map = string_int_label_map_pb2.StringIntLabelMap()

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'gfile'

em tìm hiểu rồi mà vẫn không fix được ạ

Câu này khó quá =)). Vì là serverless nên sẽ không có con số cụ thể đâu bạn. Chi phí sẽ được tính theo tài nguyên sử dụng, càng nhiều request thi tiền sẽ càng tăng nhé. Phụ thuộc rất nhiều vào size của hệ thống và cả mức độ thành công của ứng dụng nữa

@sven_9x còn lỗi kia thì chắc do css thôi chứ ko có gì, do css của b ở đâu đó làm ảnh hưởng đến cả css của cái editor, cách khắc phục thì bật inspect lên rồi xem nó đang chịu ảnh hưởng của những css nào, từ file nào rồi fix thôi.

@sven_9x bạn suy nghĩ đơn giản đi 1 tý là sẽ làm đc ngay, sẽ có 2 cách như sau

Cách 1:

nếu nghĩ đơn thật đơn giản thì chỉ cần làm thế nào ẩn nút đó đi là đc. vậy nên có thể dùng css để cho nút đó ko hiện lên nữa :v

button[data-cmd="imageCaption"] {
  display: none!important;
} 

Cách 2:

đọc docs, tìm phần liên quan đến image, nhiều quá thì thử tìm với từ khóa "caption" ở trong docs. và đương nhiên là ra ngay

Docs: https://froala.com/wysiwyg-editor/docs/options/#imageEditButtons

sử dụng option lúc khởi tạo để quyết định xem sẽ có những button nào liên quan đến image đc hiện.

new FroalaEditor('#froala-editor',  {
	toolbarButtons: ['insertImage'],
  imageEditButtons: ['imageReplace', 'imageAlign', 'imageRemove'],
  events: {
    'image.inserted': function ($img, response) {
      // Do something here.
      // this is the editor instance.
      console.log($img);
      $img.wrap(`<figure class="aligncenter"></figure>`);
      $img.after(`<figcaption contenteditable="true" placeholder="Chú thích ảnh (không bắt buộc)" class="image-description"></figcaption>`);
    }
  }
});

Demo cả 2 cách: https://jsfiddle.net/kzef5nsm/