RootOnChair

Một trong những điều tiện lợi khi lập trình đó chính là việc tái sử dụng mã nguồn để tiết kiệm thời gian và công sức. Ví dụ như khi khi chúng ta cần duyệt qua các phần tử trong mảng và tính tổng các phần tử đó nhiều lần trong chương trình chính. Ta đóng gói nó vào trong một hàm và gọi hàm khi ta cần. Cũng chính nhờ điều đó, ta thậm chí có thể tái sử dụng mã nguồn của những lập trình viên khác nữa. API, Library và Framework là những khái niệm bạn sẽ gặp khi sử dụng mã nguồn bên ngoài. Đây cũng là các khái niệm dễ gây nhầm lẫn với nhau nếu bạn chưa hiểu rõ. Tái sử dụng code Trong xuyên suốt chiều dài lịch sử, lập trình có thể phát triển và gần gũi đến thế là nhờ khả năng tái sử dụng mã nguồn của người khác. Chúng ta sử dụng các hàm có sẵn trong C++ để nhập xuất dữ liệu thay vì tự mình tìm tòi cách làm trong C hay thậm chí là Assembly. Hệ điều hành Android ra đời từ việc sử dụng Linux. Việc tìm tòi và tạo thứ mình cần lại từ đầu là một việc rất tốn thời gian và công sức. Nếu đã

Nếu bạn đang là một người trẻ như tôi hẳn là bạn sẽ thấy hứng thú với những công nghệ đang phát triển hiện nay trên thế giới. Ở ngoài kia có quá nhiều thứ đang diễn ra, nào là xe tự hành, nào là trí tuệ nhân tạo, Blockchain,... và bạn cũng muốn một ngày nào đó có thể tạo ra chúng. Vậy phải làm thế nào? HỌC Học ở đây không phải như cấp 3 khi mà chúng ta phải nhồi nhét cả tấn kiến thức vào đầu một cách vô điều kiện, ai kêu gì làm đó, ai đặt đâu ngồi đó. Học ở đây là tự học để cập nhật kiến thức cho bản thân, những thứ mà bản thân thấy cần thiết trong tương lai. Đặc biệt với các bạn làm lập trình thì khả năng tự nâng cấp kiến thức là cực kỳ cần thiết. Công nghệ thay đổi nhanh đến chóng mặt và nhiều vô kể. Ví dụ như hồi trước tôi có học Android thì chỉ có thể viết ứng dụng bằng Java nhưng bây giờ thì còn có thể viết bằng Kotlin nhanh, sạch, đẹp hơn và trong một project thì dùng Java và Kotlin đan xen nhau cũng được. Những thứ hồi xưa tôi học bây giờ họ có cách nhanh và hiệu quả h

Ở bài viết trước ta đã tìm hiểu về Supervised Learning và Unsupervised Learning. Ta thấy rằng trên thế giới này thật ra có rất nhiều vấn đề khác nhau có thể giải quyết bằng Machine Learning. Tuy nhiên, cũng giống như toán học, với những bài toán khác nhau, ta cần những phương pháp giải khác nhau và ở bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu một trong những phương pháp đó. Linear Regression Như các bạn đã biết, Machine Learning học tập thông qua dữ liệu, nên sẽ thật kỳ cục nếu tôi không mang chúng vào bài viết này. Ở dưới chính là một đồ thị biểu thị sự tương quan giữa diện tích của một miếng đất và giá bán của chúng, với trục y (trục tung) là giá bán và trục x (trục hoành) là giá bán được. Mỗi chấm đen trên đồ thị tương ứng với một mẫu (example) mà chúng ta thu thập được. Ý tưởng chính  của Linear Regression là cố gắng tìm một đường thẳng để đường thẳng đó gần với tất cả các điểm trên đồ thị của chúng ta nhất có thể (khoảng cách từ đường thẳng đó đến các điểm là nhỏ nhất).

Tiếp tục phần 1 nào! Điều kỳ diệu của tiệm tạp hóa Namiya (Higashino Keigo) Higashino Keigo là một trong những nhà văn trinh thám nổi tiếng của Nhật, đã từng đoạt được nhiều giải thưởng văn học với tác phẩm của mình. Cá nhân cuốn tiểu thuyết này đã đạt được giải thưởng Chuokoron vào năm 2012.  Một tối, có ba tên trộm đã lẻn vào một tiệm tạp hóa cũ kỹ bỏ hoang tên Namiya. Đó lẽ ra chỉ là một tối bình thường nhưng trong căn nhà bắt đầu có những hiện tượng kỳ lạ. Họ đang đối mặt với cái gì? Chuyện gì đang xảy ra? Higashino thật tinh quái khi cứ mỗi phần, ông lại kể cho chúng ta các mốc thời gian khác nhau xung quanh tiệm tạp hóa. Những mảnh ghép rời rạc của một bức tranh chúng ta đang muốn hoàn thiện, câu hỏi đang muốn trả lời. Để rồi... Eureka!! Ta nhận ra một điều kỳ diệu khi cuốn sách kết thúc. Cá nhân tôi cảm nhận được dư âm đọng lại trên cuốn tiểu thuyết khi hoàn thành. Khi bức tranh đã được trưng bày, tôi cũng mong bạn dành ra vài phút nhìn ngắm nó nhé! Nguồn cội (D