WordPress hỗ trợ không tốt việc viết bằng markdowndomain mới để dễ dangGithub pageHugoAWS 53Docker, là công nghệ rất nổi và có ảnh hưởng đến hầu hết developer.
Được coi là một công nghệ ảo hóa ở mức hệ điều hành khi so với các phương pháp ảo hóa phần cứng khác.
Theo mình hỏi, kĩ thuật để làm việc này không mới, nó dựa trên kĩ thuật chroot có được sử dụng từ khá lâu trong linux.
Nói là vậy, nhưng học để sử dụng thì cần bài bản chút, bài này mình sẽ tóm tắt lại trang Overview từ trang của Docker
Gần đây khi chạy thử một vài thuật toán Deep Learning, đặc biệt là các thuật toán cung cấp source code sử dụng thư viện Caffe, có gặp một vài vấn đề liên quan đến module Pickle trong Python.
Thực ra, bình thường cũng không định viết gì cả. Nhưng chợt nhớ ra mình cũng quan tâm đến chủ đề Serialization/Deserialization này. Nó có vai trò giống như ASN.1 mà có tìm hiểu hồi trước, hay phổ biến nhất của thể loại này là Protocol Buffer của Google, hay Apache Thrift. Thế là note lại cái để quên nó đi.
Tiếp theo bài trước trong loạt note về Khóa học online về Machine Learning đầu tiên.
Kiến thúc trong phần này không phải nói về thuật toán, mà là kĩ năng, rồi những thứ cần chú ý khi áp dụng Machine Learning. Và tất nhiên của khi áp dụng Deep Learning nữa.
Tiếp theo bài trước trong loạt note về khóa học online đầu tiên về Machine Learning.
Như đã biết, khi nói về dữ liệu, ta thường nói đến một loạt đặc trưng.
Ví dụ: người thì có chiều cao, cân nặng, sở thích, etc.
Và ta cũng đã biết về tạo cá đặc trưng đa thức khi các đặc trưng bậc 1 không đủ để miêu tả tốt dữ liệu.
Cuối cùng cũng kết thúc khoá học Online đầu tiên về Machine Learnning.
Do tiếng Anh cùi, nên dù nhìn sub liên tục nhưng vẫn vô số lần tua lại để xem.
Khoá học rất hay, thầy Andrew NG giảng khá kĩ các khái niệm quan trọng.
Dù mình biết Machine Learning nặng về Toán, đặc biệt Toán Tối ưu như machinelearningcoban.com viết, nhưng khoá này không tập trung vào những cái đó.
Nó tập trung vào việc Intuition – Trực giác về Machine Learning.
Ví dụ như giải quyết vấn đề gì. Quá trình Train là đi tìm cái gì. Quá trình Test làm gì. Rồi cách đánh giá một mô hình Machine Learning.
Gần đây do phải làm việc crawling dữ liệu, nên có một chút ít động đến các phép toán tập hợp.
Bài này sử dụng để note lại các câu lệnh để thực hiện các phép toán phổ biến với tập hợp.
Nội dung được dịch từ bài viết khá chi tiết của pro Peter Krumins chủ trang http://www.catonmat.net/
Bài này xin được trích rút một số thứ hữu ích từ bài viết rất hay tên The art of command line và mình cũng đã dịch thử (chưa được review) ở
Nghệ thuật sử dụng dòng lệnh
=== Write to read it later === 