text:
Giới thiệu chungLàng Xuân Cầu là một làng có từ lâu đời ở xã Nghĩa Trụ, huyện Văn Giang, tỉnh Hưng Yên. Xuân Cầu, xưa kia còn có tên gọi là Hoa Cầu, Huê Cầu, Xuân Kỳ. Làng có từ đời nhà Đường, trong làng còn có 4 giếng đá kiểu Trung Quốc. Đời vua Thiệu Trị, vì kỵ húy đổi là Xuân Kỳ nhưng nhân dân quen dùng tên cũ, mà đọc chệch đi là Huê Cầu. Làng có nghề nhuộm thâm từng đi vào ca dao cổ tích, và món đặc sản là bánh mỡ nổi tiếng. Nhưng gần đây đã thất truyền và trong làng, những di tích xưa cũng không còn.
Ai lên Đồng Tỉnh, Huê Cầu
Đồng Tỉnh bán thuốc, Huê Cầu nhuộm thâm
Nào ai đi chợ Thanh Lâm
Mua anh một áo vải thâm hạt dền.
Đồng Tỉnh bán thuốc, Huê Cầu nhuộm thâm
Nào ai đi chợ Thanh Lâm
Mua anh một áo vải thâm hạt dền.
Đặc sản:
Bánh Xuân CầuBánh Xuân cầu là loại bánh rán mỡ thường được dùng rất phổ biến tại miền Bắc xưa kia, nay đã mai một [2]. Bánh vuông bằng hai ngón tay và mỏng như tờ giấy bản, được bỏ vào chảo chiên phồng, nở phồng với nhiều màu sắc tươi đẹp, ăn với mật ong, có vị ngọt, béo, bùi và thơm [2].
Vải thâm Xuân CầuTheo truyền thuyết thì nghề nhuộm vải thâm ở Huê Cầu (Xuân Cầu) cũng có ngót nghét 2.000 năm [1]. Thuốc nhuộm là củ nâu❖Củ nâu - Dioscorea cirrhosa Lour., thuộc họ Củ nâu - Dioscoreaceae.
Mô tả: Dây leo, thân tròn, nhẵn, có nhiều gai ở gốc, có 1-2 củ mọc từ một mấu ở gốc thân, trên mặt đất, hình tròn, vỏ sần sùi, màu xám nâu, thịt đỏ hay hơi trắng. Lá đơn, hình tim dài độ 20cm, mọc so le ở gần ngọn. Hoa mọc thành bông. Quả nang có cuống thẳng, có cạnh. Hạt có cánh xung quanh.
Bộ phận dùng: Củ - Rhizoma Dioscoreae Cirrhosae, thường có tên là Thự lương.
Nơi sống và thu hái: Cây mọc hoang ở vùng rừng núi của nước ta, nhiều nhất ở các tỉnh Lào Cai, Quảng Ninh, Hà Tây, Thanh hoá, Nghệ An. Có khi được trồng. Là cây thường dùng để nhuộm vải lưới cho có màu nâu bền. Cũng dùng để thuộc da. Củ thường được bán ở các chợ nông thôn và thành phố. Tuỳ theo màu sắc của nhựa, màu đỏ nhạt, màu xám nhạt, màu vàng nhạt hay hơi hồng, mà người ta gọi tên Củ nâu dọc đỏ, củ nâu dọc trai và củ nâu trắng. Củ nâu dọc trai dùng nhuộm tốt hơn.
Thành phần hoá học: Củ chứa nhiều tanin catechic (đến 6,4%) và có tinh bột.
Tính vị, tác dụng: Củ nâu có vị ngọt, chua và se, tính bình, không độc, có tác dụng thanh nhiệt, sát trùng, cầm máu, hoạt huyết, cầm ỉa.
Công dụng, chỉ định và phối hợp: Ngoài việc dùng để nhuộm. Củ nâu có thể dùng ăn. Người ta gọt bỏ vỏ ngoài đem ngâm dưới suối nước chảy nhiều ngày đêm cho hết chất chát, mới có thể dùng luộc ăn. Củ nâu được dùng làm thuốc chữa các chứng tích tụ hòn báng, xích bạch đới, băng huyết, ỉa chảy và lỵ. Ở Trung Quốc, Củ nâu dùng chữa: 1. Chảy máu tử cung, xuất huyết trước khi sinh; 2. Ho ra máu, thổ huyết, ỉa ra máu, đái ra máu; 3. Viêm ruột, lỵ; 4. Thấp khớp tạng khớp, liệt nhẹ nửa người. Dùng ngoài trị bỏng, đòn ngã tổn thương, đinh nhọt và viêm mủ da, bị thương chảy máu. Liều dùng 10-15g, dạng thuốc sắc; bên ngoài nghiền củ để đắp., đun trong nước lá sòi❖Sòi - Sòi, Sòi xanh - Sapium sebiferum (L.) Roxb., thuộc họ Thầu dầu - Euphorbiaceae.
Mô tả: Cây gỗ rụng lá cao 6-15m. Lá mọc so le, hình quả trám, dài 3-7cm, chóp lá thuôn nhọn, cuống lá dài có tuyến. Hoa đơn tính, màu trắng vàng hay vàng, mọc thành bông ở nách lá hoặc đầu cành. Hoa cái nhiều, ở gốc, hoa đực ở trên. Hoa đực có đài hình đầu phân thuỳ hoặc có răng, nhị 2, bao phấn gần hình cầu. Hoa cái có đài hợp, 2-3 thuỳ và nhuỵ 3, bầu hình trứng có 3 ô. Quả hạch hình cầu có 3 hạt.
Cây ra hoa tháng 6-8, quả tháng 10-11.
Bộ phận dùng: Vỏ rễ, vỏ thân, lá, hạt - Cortex Radicis, Cortex et Folium Sapii Sebiferi. Vỏ rễ thường có tên là Ô cữu căn bì
Nơi sống và thu hái: Cây của Ðông Á châu ôn đới và cận nhiệt đới, mọc hoang ở vùng đồi núi. Có khi được trồng làm cây cảnh. Thu hái vỏ rễ và vỏ cây quanh năm, thái nhỏ và phơi khô. Lá thường dùng tươi.
Thành phần hoá học: Vỏ rễ chứa xanthoxylin, acid tanic.
Tính vị, tác dụng: Sòi có vị đắng, tính hơi ấm, có độc; có tác dụng sát trùng, giải độc, lợi niệu, thông tiện, tiêu thũng, trục thuỷ.
Công dụng, chỉ định và phối hợp: Thường dùng chữa:
1. Phù thũng, giảm niệu, táo bón;
2. Bệnh sán máng, cổ trướng, xơ gan;
3. Viêm gan siêu vi trùng;
4. Ngộ độc nhân ngôn;
5. Rắn độc cắn.
Thân và lá dùng chữa viêm mủ da, ngứa lở thấp chẩn, chai cứng. Dùng vỏ rễ 3-6g, lá 9-15g, đun sôi lấy nước uống. Giã lá tươi để đắp ngoài, hoặc nấu nước để rửa.
Ở Vân Nam (Trung Quốc) còn được dùng trị tiểu tiện không thông, viêm âm đạo.
Ðơn thuốc:
1. Phù thũng, Rễ Sòi tươi, lấy màng thứ nhì 15g, đường 15g, đun sôi lấy nước uống.
2. Bệnh sán máng: Lá Sòi 8-30g, sắc uống. Dùng liền trong 20-30 ngày.
3. Phù thũng, cổ trướng, đại tiện không thông, ứ nước hoặc bí đầy, ăn uống không xuôi: Màng rễ Sòi (lớp trắng ở trong), Mộc thông, hạt Cau, mỗi vị 12g, sắc uống.
4. Ngộ độc: Lá Sòi 1 nắm giã nhỏ, chế nước vào, vắt lấy nước cốt uống. (một loại cây thân gỗ mọc hoang), có nơi dùng lá bàng, hoặc hạt dền như trong câu ca dao, sau đó lấy bùn trát kín vài lần. Sau khi nhuộm xong, tấm vải có mầu đen thâm, không phai và tấm vải cực kỳ dai và bền, dày dặn nhưng mặc lại không nóng, không bí [1].
Danh nhân Làng Xuân CầuLàng Xuân Cầu còn có nhiều Danh nhân như: Họa sĩ Tô Ngọc Vân, nhà văn Nguyễn Công Hoan, nhà cách mạng Tô Hiệu, nhà cách mạng Lê Văn Lương.
Tham khảo
Video Làng Xuân Cầu
Truyền hình Hưng Yên - HYTV

markdown:
### Giới thiệu chung
**Làng Xuân Cầu**là một làng có từ lâu đời ở xã Nghĩa Trụ, huyện [Văn Giang](http://vi.wikipedia.org/wiki/V%C4%83n_Giang), tỉnh [Hưng Yên](http://vi.wikipedia.org/wiki/H%C6%B0ng_Y%C3%AAn). Xuân Cầu, xưa kia còn có tên gọi là **Hoa Cầu, Huê Cầu, Xuân Kỳ**. Làng có từ đời [nhà Đường](http://vi.wikipedia.org/wiki/Nh%C3%A0_%C4%90%C6%B0%E1%BB%9Dng), trong làng còn có 4 giếng đá kiểu [Trung Quốc](http://vi.wikipedia.org/wiki/Trung_Qu%E1%BB%91c). Đời vua [Thiệu Trị](http://vi.wikipedia.org/wiki/Thi%E1%BB%87u_Tr%E1%BB%8B), vì kỵ húy đổi là Xuân Kỳ nhưng nhân dân quen dùng tên cũ, mà đọc chệch đi là Huê Cầu. Làng có nghề nhuộm thâm từng đi vào ca dao [cổ tích](http://vi.wikipedia.org/wiki/C%E1%BB%95_t%C3%ADch), và món đặc sản là bánh mỡ nổi tiếng. Nhưng gần đây đã thất truyền và trong làng, những di tích xưa cũng không còn. *Ai lên Đồng Tỉnh, Huê Cầu*
Đồng Tỉnh bán thuốc, Huê Cầu nhuộm thâm
Nào ai đi chợ Thanh Lâm
Mua anh một áo vải thâm hạt dền.
Đồng Tỉnh bán thuốc, Huê Cầu nhuộm thâm
Nào ai đi chợ Thanh Lâm
Mua anh một áo vải thâm hạt dền.
### Đặc sản:
#### Bánh Xuân CầuBánh Xuân cầu là loại bánh rán mỡ thường được dùng rất phổ biến tại miền Bắc xưa kia, nay đã mai một
. Bánh vuông bằng hai ngón tay và mỏng như tờ giấy bản, được bỏ vào chảo chiên phồng, nở phồng với nhiều màu sắc tươi đẹp, ăn với [[2]](http://vi.wikipedia.org/wiki/Xu%C3%A2n_C%E1%BA%A7u#cite_note-vubang-1) [mật ong](http://vi.wikipedia.org/wiki/M%E1%BA%ADt_ong), có vị ngọt, béo, bùi và thơm . [[2]](http://langxuancau.blogspot.com/2011/07/banh-xuan-cau.html)
#### Vải thâm Xuân CầuTheo truyền thuyết thì nghề nhuộm vải thâm ở Huê Cầu (Xuân Cầu) cũng có ngót nghét 2.000 năm
. Thuốc nhuộm là [[1]](http://langxuancau.blogspot.com/2011/07/vai-nhuom-tham-lang-hue-cau.html) [củ nâu](http://www.thaythuoccuaban.com/vithuoc/cunau.htm), đun trong nước lá ![](https://3.bp.blogspot.com/-D6p0cvJfgNU/T1Pi1vMAL5I/AAAAAAAAC6o/9dBxYoX8swQ/s1600/Dioscorea+cirr.+leaves.jpg)
![](https://2.bp.blogspot.com/-bLiUn3h7T2k/T1Pi2QiZ7QI/AAAAAAAAC6w/ARwQOHymMNM/s1600/Dioscorea+cirrh.jpg)
❖ ![](https://3.bp.blogspot.com/-D6p0cvJfgNU/T1Pi1vMAL5I/AAAAAAAAC6o/9dBxYoX8swQ/s1600/Dioscorea+cirr.+leaves.jpg)
**Củ nâu**- Dioscorea cirrhosa Lour., thuộc họ Củ nâu - Dioscoreaceae. **Mô tả**: Dây leo, thân tròn, nhẵn, có nhiều gai ở gốc, có 1-2 củ mọc từ một mấu ở gốc thân, trên mặt đất, hình tròn, vỏ sần sùi, màu xám nâu, thịt đỏ hay hơi trắng. Lá đơn, hình tim dài độ 20cm, mọc so le ở gần ngọn. Hoa mọc thành bông. Quả nang có cuống thẳng, có cạnh. Hạt có cánh xung quanh. **Bộ phận dùng**: Củ - Rhizoma Dioscoreae Cirrhosae, thường có tên là Thự lương. ![](https://2.bp.blogspot.com/-bLiUn3h7T2k/T1Pi2QiZ7QI/AAAAAAAAC6w/ARwQOHymMNM/s1600/Dioscorea+cirrh.jpg)
**Nơi sống và thu hái**: Cây mọc hoang ở vùng rừng núi của nước ta, nhiều nhất ở các tỉnh Lào Cai, Quảng Ninh, Hà Tây, Thanh hoá, Nghệ An. Có khi được trồng. Là cây thường dùng để nhuộm vải lưới cho có màu nâu bền. Cũng dùng để thuộc da. Củ thường được bán ở các chợ nông thôn và thành phố. Tuỳ theo màu sắc của nhựa, màu đỏ nhạt, màu xám nhạt, màu vàng nhạt hay hơi hồng, mà người ta gọi tên Củ nâu dọc đỏ, củ nâu dọc trai và củ nâu trắng. Củ nâu dọc trai dùng nhuộm tốt hơn. **Thành phần hoá học**: Củ chứa nhiều tanin catechic (đến 6,4%) và có tinh bột. **Tính vị, tác dụng**: Củ nâu có vị ngọt, chua và se, tính bình, không độc, có tác dụng thanh nhiệt, sát trùng, cầm máu, hoạt huyết, cầm ỉa. **Công dụng, chỉ định và phối hợp**: Ngoài việc dùng để nhuộm. Củ nâu có thể dùng ăn. Người ta gọt bỏ vỏ ngoài đem ngâm dưới suối nước chảy nhiều ngày đêm cho hết chất chát, mới có thể dùng luộc ăn. Củ nâu được dùng làm thuốc chữa các chứng tích tụ hòn báng, xích bạch đới, băng huyết, ỉa chảy và lỵ. Ở Trung Quốc, Củ nâu dùng chữa: 1. Chảy máu tử cung, xuất huyết trước khi sinh; 2. Ho ra máu, thổ huyết, ỉa ra máu, đái ra máu; 3. Viêm ruột, lỵ; 4. Thấp khớp tạng khớp, liệt nhẹ nửa người. Dùng ngoài trị bỏng, đòn ngã tổn thương, đinh nhọt và viêm mủ da, bị thương chảy máu. Liều dùng 10-15g, dạng thuốc sắc; bên ngoài nghiền củ để đắp. [sòi](http://caythuoc.chothuoc24h.com/cay-thuoc/9999/2676)(một loại cây thân gỗ mọc hoang), có nơi dùng ![](https://1.bp.blogspot.com/-_Ybeely6RqI/T1Pi2-jb6BI/AAAAAAAAC60/KC3Cb8RwDuQ/s1600/Soi.gif)
Cây ra hoa tháng 6-8, quả tháng 10-11.
1. Phù thũng, giảm niệu, táo bón;
2. Bệnh sán máng, cổ trướng, xơ gan;
3. Viêm gan siêu vi trùng;
4. Ngộ độc nhân ngôn;
5. Rắn độc cắn.
Thân và lá dùng chữa viêm mủ da, ngứa lở thấp chẩn, chai cứng. Dùng vỏ rễ 3-6g, lá 9-15g, đun sôi lấy nước uống. Giã lá tươi để đắp ngoài, hoặc nấu nước để rửa.
Ở Vân Nam (Trung Quốc) còn được dùng trị tiểu tiện không thông, viêm âm đạo.
1. Phù thũng, Rễ Sòi tươi, lấy màng thứ nhì 15g, đường 15g, đun sôi lấy nước uống.
2. Bệnh sán máng: Lá Sòi 8-30g, sắc uống. Dùng liền trong 20-30 ngày.
3. Phù thũng, cổ trướng, đại tiện không thông, ứ nước hoặc bí đầy, ăn uống không xuôi: Màng rễ Sòi (lớp trắng ở trong), Mộc thông, hạt Cau, mỗi vị 12g, sắc uống.
4. Ngộ độc: Lá Sòi 1 nắm giã nhỏ, chế nước vào, vắt lấy nước cốt uống.
❖ ![](https://1.bp.blogspot.com/-_Ybeely6RqI/T1Pi2-jb6BI/AAAAAAAAC60/KC3Cb8RwDuQ/s1600/Soi.gif)
**Sòi**- Sòi, Sòi xanh - Sapium sebiferum (L.) Roxb., thuộc họ Thầu dầu - Euphorbiaceae. **Mô tả**: Cây gỗ rụng lá cao 6-15m. Lá mọc so le, hình quả trám, dài 3-7cm, chóp lá thuôn nhọn, cuống lá dài có tuyến. Hoa đơn tính, màu trắng vàng hay vàng, mọc thành bông ở nách lá hoặc đầu cành. Hoa cái nhiều, ở gốc, hoa đực ở trên. Hoa đực có đài hình đầu phân thuỳ hoặc có răng, nhị 2, bao phấn gần hình cầu. Hoa cái có đài hợp, 2-3 thuỳ và nhuỵ 3, bầu hình trứng có 3 ô. Quả hạch hình cầu có 3 hạt.
Cây ra hoa tháng 6-8, quả tháng 10-11.
**Bộ phận dùng**: Vỏ rễ, vỏ thân, lá, hạt - Cortex Radicis, Cortex et Folium Sapii Sebiferi. Vỏ rễ thường có tên là Ô cữu căn bì **Nơi sống và thu hái**: Cây của Ðông Á châu ôn đới và cận nhiệt đới, mọc hoang ở vùng đồi núi. Có khi được trồng làm cây cảnh. Thu hái vỏ rễ và vỏ cây quanh năm, thái nhỏ và phơi khô. Lá thường dùng tươi. **Thành phần hoá học**: Vỏ rễ chứa xanthoxylin, acid tanic. **Tính vị, tác dụng**: Sòi có vị đắng, tính hơi ấm, có độc; có tác dụng sát trùng, giải độc, lợi niệu, thông tiện, tiêu thũng, trục thuỷ. **Công dụng, chỉ định và phối hợp**: Thường dùng chữa:
1. Phù thũng, giảm niệu, táo bón;
2. Bệnh sán máng, cổ trướng, xơ gan;
3. Viêm gan siêu vi trùng;
4. Ngộ độc nhân ngôn;
5. Rắn độc cắn.
Thân và lá dùng chữa viêm mủ da, ngứa lở thấp chẩn, chai cứng. Dùng vỏ rễ 3-6g, lá 9-15g, đun sôi lấy nước uống. Giã lá tươi để đắp ngoài, hoặc nấu nước để rửa.
Ở Vân Nam (Trung Quốc) còn được dùng trị tiểu tiện không thông, viêm âm đạo.
**Ðơn thuốc**:
1. Phù thũng, Rễ Sòi tươi, lấy màng thứ nhì 15g, đường 15g, đun sôi lấy nước uống.
2. Bệnh sán máng: Lá Sòi 8-30g, sắc uống. Dùng liền trong 20-30 ngày.
3. Phù thũng, cổ trướng, đại tiện không thông, ứ nước hoặc bí đầy, ăn uống không xuôi: Màng rễ Sòi (lớp trắng ở trong), Mộc thông, hạt Cau, mỗi vị 12g, sắc uống.
4. Ngộ độc: Lá Sòi 1 nắm giã nhỏ, chế nước vào, vắt lấy nước cốt uống.
[lá bàng](http://vi.wikipedia.org/wiki/L%C3%A1_b%C3%A0ng), hoặc [hạt dền](http://vi.wikipedia.org/wiki/H%E1%BA%A1t_d%E1%BB%81n)như trong câu ca dao, sau đó lấy bùn trát kín vài lần. Sau khi nhuộm xong, tấm vải có mầu đen thâm, không phai và tấm vải cực kỳ dai và bền, dày dặn nhưng mặc lại không nóng, không bí . [[1]](http://langxuancau.blogspot.com/2011/07/vai-nhuom-tham-lang-hue-cau.html)
### Danh nhân Làng Xuân CầuLàng Xuân Cầu còn có nhiều Danh nhân như: Họa sĩ Tô Ngọc Vân, nhà văn Nguyễn Công Hoan, nhà cách mạng Tô Hiệu, nhà cách mạng Lê Văn Lương.
### Tham khảo
## Video Làng Xuân Cầu
[Truyền hình Hưng Yên - HYTV](https://www.youtube.com/channel/UCJLLK4X5smjNiB3TgBaxqRg)

Server: GSE

Cache-Control: private, max-age=0


text:
[28.01.2018] OMG vs EDG [LPL Xuân 2018][Ván 2]
Vietnam Esports (vetv.vn) là đơn vị duy nhất giữ bản quyền sản xuất toàn bộ giải đấu chuyên nghiệp LMHT tại VN.
Liên Minh Garena là kênh truyền hình thể thao điện tử trực thuộc Vietnam Esports TV.
Liên Minh Garena cung cấp toàn bộ các trận đấu chuyên nghiệp LMHT trên toàn thế giới như LCK, LPL, LMS, LCS và VCS A. Hãy subscribe để đừng bỏ lỡ những trận đấu thể thao điện tử hấp dẫn nhất nhé.
Để thưởng thức thêm các chương trình thú vị, đặc sắc về eSports, các bạn vui lòng truy cập: https://lienminhgarena.vn.
VETV sẽ phát sóng trực tiếp trên hệ thống cáp HTV Thể Thao từ thứ 4 đến chủ nhật hàng tuần từ 15h – 18h.
Facebook: https://www.facebook.com/vnesportstv
Liên Minh Huyền Thoại Facebook: https://www.facebook.com/LienMinhHuye…
Trang chủ Liên Minh Huyền Thoại Việt Nam: http://LienMinhHuyenThoai.vn

markdown:
## [28.01.2018] OMG vs EDG [LPL Xuân 2018][Ván 2]
Vietnam Esports (vetv.vn) là đơn vị duy nhất giữ bản quyền sản xuất toàn bộ giải đấu chuyên nghiệp LMHT tại VN.
Liên Minh Garena là kênh truyền hình thể thao điện tử trực thuộc Vietnam Esports TV.
Liên Minh Garena cung cấp toàn bộ các trận đấu chuyên nghiệp LMHT trên toàn thế giới như LCK, LPL, LMS, LCS và VCS A. Hãy subscribe để đừng bỏ lỡ những trận đấu thể thao điện tử hấp dẫn nhất nhé.
Để thưởng thức thêm các chương trình thú vị, đặc sắc về eSports, các bạn vui lòng truy cập:
[https://lienminhgarena.vn](https://www.youtube.com/redirect?q=http%3A%2F%2Fvetv.vn&v=Lfv0Yn2Dwzg&redir_token=r0TUjL4VVgTXemGRhGXZ2G8GpGt8MTUxNzQ3OTI0OEAxNTE3MzkyODQ4&event=video_description).
VETV sẽ phát sóng trực tiếp trên hệ thống cáp HTV Thể Thao từ thứ 4 đến chủ nhật hàng tuần từ 15h – 18h.
Facebook:
[https://www.facebook.com/vnesportstv](https://www.youtube.com/redirect?q=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Fvnesportstv&v=Lfv0Yn2Dwzg&redir_token=r0TUjL4VVgTXemGRhGXZ2G8GpGt8MTUxNzQ3OTI0OEAxNTE3MzkyODQ4&event=video_description)
Liên Minh Huyền Thoại Facebook:
[https://www.facebook.com/LienMinhHuye…](https://www.youtube.com/redirect?q=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2FLienMinhHuyenThoai&v=Lfv0Yn2Dwzg&redir_token=r0TUjL4VVgTXemGRhGXZ2G8GpGt8MTUxNzQ3OTI0OEAxNTE3MzkyODQ4&event=video_description)
Trang chủ Liên Minh Huyền Thoại Việt Nam:
[http://LienMinhHuyenThoai.vn](https://www.youtube.com/redirect?q=http%3A%2F%2FLienMinhHuyenThoai.vn&v=Lfv0Yn2Dwzg&redir_token=r0TUjL4VVgTXemGRhGXZ2G8GpGt8MTUxNzQ3OTI0OEAxNTE3MzkyODQ4&event=video_description)

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: nginx

Connection: close

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text: Sau chiến thắng vang dội giúp mang lại nhiệm kỳ tổng thống Nga lần thứ tư cho nhà lãnh đạo Vladimir Putin, sự chú ý được dồn vào các gương mặt sẽ tham gia Điện Kremlin lần này.

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

X-Cache: MISS from cache30

Cache-Control: private

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=Es4idDJufWMIVuCz__mBsaJFrbQzVe97AEOQ54tqGopCuD4yGiXgFIf-QJey5j2T0C9QKq3_u8VSM611u13r_eOtP4XhQbL5063fwFEr0bT2Bm_gmEO0Ds6IKisOYF9ldXDnQLEL-7988INFbv-lvw2; domain=thanhnien.vn; expires=Tue, 28-Aug-2018 20:30:10 GMT; path=/; HttpOnly

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
Có hai cách phổ biến phân nhóm các thuật toán Machine learning. Một là dựa trên phương thức học (learning style), hai là dựa trên chức năng (function) (của mỗi thuật toán).
Trong trang này:
- 1. Phân nhóm dựa trên phương thức học
- 2. Phân nhóm dựa trên chức năng
- 3. Tài liệu tham khảo
1. Phân nhóm dựa trên phương thức học
Theo phương thức học, các thuật toán Machine Learning thường được chia làm 4 nhóm: Supervise learning, Unsupervised learning, Semi-supervised lerning và Reinforcement learning. Có một số cách phân nhóm không có Semi-supervised learning hoặc Reinforcement learning.
Supervised Learning (Học có giám sát)
Supervised learning là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của một dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (input, outcome) đã biết từ trước. Cặp dữ liệu này còn được gọi là (data, label), tức (dữ liệu, nhãn). Supervised learning là nhóm phổ biến nhất trong các thuật toán Machine Learning.
Một cách toán học, Supervised learning là khi chúng ra có một tập hợp biến đầu vào \( \mathcal{X} = \{\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2, \dots, \mathbf{x}_N\} \) và một tập hợp nhãn tương ứng \( \mathcal{Y} = \{\mathbf{y}_1, \mathbf{y}_2, \dots, \mathbf{y}_N\} \), trong đó \( \mathbf{x}_i, \mathbf{y}_i \) là các vector. Các cặp dữ liệu biết trước \( (\mathbf{x}_i, \mathbf{y}_i) \in \mathcal{X} \times \mathcal{Y} \) được gọi là tập training data (dữ liệu huấn luyện). Từ tập traing data này, chúng ta cần tạo ra một hàm số ánh xạ mỗi phần tử từ tập \(\mathcal{X}\) sang một phần tử (xấp xỉ) tương ứng của tập \(\mathcal{Y}\):
\[ \mathbf{y}_i \approx f(\mathbf{x}_i), ~~ \forall i = 1, 2, \dots, N\] Mục đích là xấp xỉ hàm số \(f\) thật tốt để khi có một dữ liệu \(\mathbf{x}\) mới, chúng ta có thể tính được nhãn tương ứng của nó \( \mathbf{y} = f(\mathbf{x}) \).
Ví dụ 1: trong nhận dạng chữ viết tay, ta có ảnh của hàng nghìn ví dụ của mỗi chữ số được viết bởi nhiều người khác nhau. Chúng ta đưa các bức ảnh này vào trong một thuật toán và chỉ cho nó biết mỗi bức ảnh tương ứng với chữ số nào. Sau khi thuật toán tạo ra (sau khi học) một mô hình, tức một hàm số mà đầu vào là một bức ảnh và đầu ra là một chữ số, khi nhận được một bức ảnh mới mà mô hình chưa nhìn thấy bao giờ, nó sẽ dự đoán bức ảnh đó chứa chữ số nào.
(Nguồn: Simple Neural Network implementation in Ruby)
Ví dụ này khá giống với cách học của con người khi còn nhỏ. Ta đưa bảng chữ cái cho một đứa trẻ và chỉ cho chúng đây là chữ A, đây là chữ B. Sau một vài lần được dạy thì trẻ có thể nhận biết được đâu là chữ A, đâu là chữ B trong một cuốn sách mà chúng chưa nhìn thấy bao giờ.
Ví dụ 2: Thuật toán dò các khuôn mặt trong một bức ảnh đã được phát triển từ rất lâu. Thời gian đầu, facebook sử dụng thuật toán này để chỉ ra các khuôn mặt trong một bức ảnh và yêu cầu người dùng tag friends - tức gán nhãn cho mỗi khuôn mặt. Số lượng cặp dữ liệu (khuôn mặt, tên người) càng lớn, độ chính xác ở những lần tự động tag tiếp theo sẽ càng lớn.
Ví dụ 3: Bản thân thuật toán dò tìm các khuôn mặt trong 1 bức ảnh cũng là một thuật toán Supervised learning với training data (dữ liệu học) là hàng ngàn cặp (ảnh, mặt người) và (ảnh, không phải mặt người) được đưa vào. Chú ý là dữ liệu này chỉ phân biệt mặt người và không phải mặt người mà không phân biệt khuôn mặt của những người khác nhau.
Thuật toán supervised learning còn được tiếp tục chia nhỏ ra thành hai loại chính:
Classification (Phân loại)
Một bài toán được gọi là classification nếu các label của input data được chia thành một số hữu hạn nhóm. Ví dụ: Gmail xác định xem một email có phải là spam hay không; các hãng tín dụng xác định xem một khách hàng có khả năng thanh toán nợ hay không. Ba ví dụ phía trên được chia vào loại này.
Regression (Hồi quy)
(tiếng Việt dịch là Hồi quy, tôi không thích cách dịch này vì bản thân không hiểu nó nghĩa là gì)
Nếu label không được chia thành các nhóm mà là một giá trị thực cụ thể. Ví dụ: một căn nhà rộng \(x ~ \text{m}^2\), có \(y\) phòng ngủ và cách trung tâm thành phố \(z~ \text{km}\) sẽ có giá là bao nhiêu?
Gần đây Microsoft có một ứng dụng dự đoán giới tính và tuổi dựa trên khuôn mặt. Phần dự đoán giới tính có thể coi là thuật toán Classification, phần dự đoán tuổi có thể coi là thuật toán Regression. Chú ý rằng phần dự đoán tuổi cũng có thể coi là Classification nếu ta coi tuổi là một số nguyên dương không lớn hơn 150, chúng ta sẽ có 150 class (lớp) khác nhau.
Unsupervised Learning (Học không giám sát)
Trong thuật toán này, chúng ta không biết được outcome hay nhãn mà chỉ có dữ liệu đầu vào. Thuật toán unsupervised learning sẽ dựa vào cấu trúc của dữ liệu để thực hiện một công việc nào đó, ví dụ như phân nhóm (clustering) hoặc giảm số chiều của dữ liệu (dimension reduction) để thuận tiện trong việc lưu trữ và tính toán.
Một cách toán học, Unsupervised learning là khi chúng ta chỉ có dữ liệu vào \(\mathcal{X} \) mà không biết nhãn \(\mathcal{Y}\) tương ứng.
Những thuật toán loại này được gọi là Unsupervised learning vì không giống như Supervised learning, chúng ta không biết câu trả lời chính xác cho mỗi dữ liệu đầu vào. Giống như khi ta học, không có thầy cô giáo nào chỉ cho ta biết đó là chữ A hay chữ B. Cụm không giám sát được đặt tên theo nghĩa này.
Các bài toán Unsupervised learning được tiếp tục chia nhỏ thành hai loại:
Clustering (phân nhóm)
Một bài toán phân nhóm toàn bộ dữ liệu \(\mathcal{X}\) thành các nhóm nhỏ dựa trên sự liên quan giữa các dữ liệu trong mỗi nhóm. Ví dụ: phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng. Điều này cũng giống như việc ta đưa cho một đứa trẻ rất nhiều mảnh ghép với các hình thù và màu sắc khác nhau, ví dụ tam giác, vuông, tròn với màu xanh và đỏ, sau đó yêu cầu trẻ phân chúng thành từng nhóm. Mặc dù không cho trẻ biết mảnh nào tương ứng với hình nào hoặc màu nào, nhiều khả năng chúng vẫn có thể phân loại các mảnh ghép theo màu hoặc hình dạng.
Association
Là bài toán khi chúng ta muốn khám phá ra một quy luật dựa trên nhiều dữ liệu cho trước. Ví dụ: những khách hàng nam mua quần áo thường có xu hướng mua thêm đồng hồ hoặc thắt lưng; những khán giả xem phim Spider Man thường có xu hướng xem thêm phim Bat Man, dựa vào đó tạo ra một hệ thống gợi ý khách hàng (Recommendation System), thúc đẩy nhu cầu mua sắm.
Semi-Supervised Learning (Học bán giám sát)
Các bài toán khi chúng ta có một lượng lớn dữ liệu \(\mathcal{X}\) nhưng chỉ một phần trong chúng được gán nhãn được gọi là Semi-Supervised Learning. Những bài toán thuộc nhóm này nằm giữa hai nhóm được nêu bên trên.
Một ví dụ điển hình của nhóm này là chỉ có một phần ảnh hoặc văn bản được gán nhãn (ví dụ bức ảnh về người, động vật hoặc các văn bản khoa học, chính trị) và phần lớn các bức ảnh/văn bản khác chưa được gán nhãn được thu thập từ internet. Thực tế cho thấy rất nhiều các bài toán Machine Learning thuộc vào nhóm này vì việc thu thập dữ liệu có nhãn tốn rất nhiều thời gian và có chi phí cao. Rất nhiều loại dữ liệu thậm chí cần phải có chuyên gia mới gán nhãn được (ảnh y học chẳng hạn). Ngược lại, dữ liệu chưa có nhãn có thể được thu thập với chi phí thấp từ internet.
Reinforcement Learning (Học Củng Cố)
Reinforcement learning là các bài toán giúp cho một hệ thống tự động xác định hành vi dựa trên hoàn cảnh để đạt được lợi ích cao nhất (maximizing the performance). Hiện tại, Reinforcement learning chủ yếu được áp dụng vào Lý Thuyết Trò Chơi (Game Theory), các thuật toán cần xác định nước đi tiếp theo để đạt được điểm số cao nhất.
(Nguồn: AlphaGo AI Defeats Sedol Again, With 'Near Perfect Game')
Ví dụ 1: AlphaGo gần đây nổi tiếng với việc chơi cờ vây thắng cả con người. Cờ vây được xem là có độ phức tạp cực kỳ cao với tổng số nước đi là xấp xỉ \(10^{761} \), so với cờ vua là \(10^{120} \) và tổng số nguyên tử trong toàn vũ trụ là khoảng \(10^{80}\)!! Vì vậy, thuật toán phải chọn ra 1 nước đi tối ưu trong số hàng nhiều tỉ tỉ lựa chọn, và tất nhiên, không thể áp dụng thuật toán tương tự như IBM Deep Blue (IBM Deep Blue đã thắng con người trong môn cờ vua 20 năm trước). Về cơ bản, AlphaGo bao gồm các thuật toán thuộc cả Supervised learning và Reinforcement learning. Trong phần Supervised learning, dữ liệu từ các ván cờ do con người chơi với nhau được đưa vào để huấn luyện. Tuy nhiên, mục đích cuối cùng của AlphaGo không phải là chơi như con người mà phải thậm chí thắng cả con người. Vì vậy, sau khi học xong các ván cờ của con người, AlphaGo tự chơi với chính nó với hàng triệu ván chơi để tìm ra các nước đi mới tối ưu hơn. Thuật toán trong phần tự chơi này được xếp vào loại Reinforcement learning. (Xem thêm tại Google DeepMind’s AlphaGo: How it works).
Ví dụ 2: Huấn luyện cho máy tính chơi game Mario. Đây là một chương trình thú vị dạy máy tính chơi game Mario. Game này đơn giản hơn cờ vây vì tại một thời điểm, người chơi chỉ phải bấm một số lượng nhỏ các nút (di chuyển, nhảy, bắn đạn) hoặc không cần bấm nút nào. Đồng thời, phản ứng của máy cũng đơn giản hơn và lặp lại ở mỗi lần chơi (tại thời điểm cụ thể sẽ xuất hiện một chướng ngại vật cố định ở một vị trí cố định). Đầu vào của thuật toán là sơ đồ của màn hình tại thời điểm hiện tại, nhiệm vụ của thuật toán là với đầu vào đó, tổ hợp phím nào nên được bấm. Việc huấn luyện này được dựa trên điểm số cho việc di chuyển được bao xa trong thời gian bao lâu trong game, càng xa và càng nhanh thì được điểm thưởng càng cao (điểm thưởng này không phải là điểm của trò chơi mà là điểm do chính người lập trình tạo ra). Thông qua huấn luyện, thuật toán sẽ tìm ra một cách tối ưu để tối đa số điểm trên, qua đó đạt được mục đích cuối cùng là cứu công chúa.
2. Phân nhóm dựa trên chức năng
Có một cách phân nhóm thứ hai dựa trên chức năng của các thuật toán. Trong phần này, tôi xin chỉ liệt kê các thuật toán. Thông tin cụ thể sẽ được trình bày trong các bài viết khác tại blog này. Trong quá trình viết, tôi có thể sẽ thêm bớt một số thuật toán.
Regression Algorithms
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Stepwise Regression
Classification Algorithms
- Linear Classifier
- Support Vector Machine (SVM)
- Kernel SVM
- Sparse Representation-based classification (SRC)
Instance-based Algorithms
- k-Nearest Neighbor (kNN)
- Learning Vector Quantization (LVQ)
Regularization Algorithms
- Ridge Regression
- Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
- Least-Angle Regression (LARS)
Bayesian Algorithms
- Naive Bayes
- Gaussian Naive Bayes
Clustering Algorithms
- k-Means clustering
- k-Medians
- Expectation Maximization (EM)
Artificial Neural Network Algorithms
Dimensionality Reduction Algorithms
Ensemble Algorithms
- Boosting
- AdaBoost
- Random Forest
Và còn rất nhiều các thuật toán khác.

markdown:
Có hai cách phổ biến phân nhóm các thuật toán Machine learning. Một là dựa trên phương thức học (learning style), hai là dựa trên chức năng (function) (của mỗi thuật toán).
**Trong trang này:**
[1. Phân nhóm dựa trên phương thức học](#-phan-nhom-dua-tren-phuong-thuc-hoc) [2. Phân nhóm dựa trên chức năng](#-phan-nhom-dua-tren-chuc-nang) [3. Tài liệu tham khảo](#-tai-lieu-tham-khao)
## 1. Phân nhóm dựa trên phương thức học
Theo phương thức học, các thuật toán Machine Learning thường được chia làm 4 nhóm: Supervise learning, Unsupervised learning, Semi-supervised lerning và Reinforcement learning.
*Có một số cách phân nhóm không có Semi-supervised learning hoặc Reinforcement learning.*
### Supervised Learning (Học có giám sát)
Supervised learning là thuật toán dự đoán đầu ra (outcome) của một dữ liệu mới (new input) dựa trên các cặp (
*input, outcome*) đã biết từ trước. Cặp dữ liệu này còn được gọi là ( *data, label*), tức ( *dữ liệu, nhãn*). Supervised learning là nhóm phổ biến nhất trong các thuật toán Machine Learning.
Một cách toán học, Supervised learning là khi chúng ra có một tập hợp biến đầu vào \( \mathcal{X} = \{\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2, \dots, \mathbf{x}_N\} \) và một tập hợp nhãn tương ứng \( \mathcal{Y} = \{\mathbf{y}_1, \mathbf{y}_2, \dots, \mathbf{y}_N\} \), trong đó \( \mathbf{x}_i, \mathbf{y}_i \) là các vector.
Các cặp dữ liệu biết trước \( (\mathbf{x}_i, \mathbf{y}_i) \in \mathcal{X} \times \mathcal{Y} \)
được gọi là tập
*training data* (dữ liệu huấn luyện). Từ tập traing data này, chúng ta cần tạo ra một hàm số ánh xạ mỗi phần tử từ tập \(\mathcal{X}\) sang một phần tử (xấp xỉ) tương ứng của tập \(\mathcal{Y}\):
\[ \mathbf{y}_i \approx f(\mathbf{x}_i), ~~ \forall i = 1, 2, \dots, N\] Mục đích là xấp xỉ hàm số \(f\) thật tốt để khi có một dữ liệu \(\mathbf{x}\) mới, chúng ta có thể tính được nhãn tương ứng của nó \( \mathbf{y} = f(\mathbf{x}) \).
**Ví dụ 1:** trong nhận dạng chữ viết tay, ta có ảnh của hàng nghìn ví dụ của mỗi chữ số được viết bởi nhiều người khác nhau. Chúng ta đưa các bức ảnh này vào trong một thuật toán và chỉ cho nó biết mỗi bức ảnh tương ứng với chữ số nào. Sau khi thuật toán tạo ra (sau khi *học*) một mô hình, tức một hàm số mà đầu vào là một bức ảnh và đầu ra là một chữ số, khi nhận được một bức ảnh mới mà mô hình **chưa nhìn thấy bao giờ**, nó sẽ dự đoán bức ảnh đó chứa chữ số nào. ![](http://www.rubylab.io/img/mnist.png)
[MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/): bộ cơ sở dữ liệu của chữ số viết tay.
(Nguồn:
[Simple Neural Network implementation in Ruby)](http://www.rubylab.io/2015/03/18/simple-neural-network-implenentation-in-ruby/)
Ví dụ này khá giống với cách học của con người khi còn nhỏ. Ta đưa bảng chữ cái cho một đứa trẻ và chỉ cho chúng đây là chữ A, đây là chữ B. Sau một vài lần được dạy thì trẻ có thể nhận biết được đâu là chữ A, đâu là chữ B trong một cuốn sách mà chúng chưa nhìn thấy bao giờ.
**Ví dụ 2:** Thuật toán dò các khuôn mặt trong một bức ảnh đã được phát triển từ rất lâu. Thời gian đầu, facebook sử dụng thuật toán này để chỉ ra các khuôn mặt trong một bức ảnh và yêu cầu người dùng *tag friends* - tức gán nhãn cho mỗi khuôn mặt. Số lượng cặp dữ liệu ( *khuôn mặt, tên người*) càng lớn, độ chính xác ở những lần tự động *tag* tiếp theo sẽ càng lớn. **Ví dụ 3:** Bản thân thuật toán dò tìm các khuôn mặt trong 1 bức ảnh cũng là một thuật toán Supervised learning với training data (dữ liệu học) là hàng ngàn cặp ( *ảnh, mặt người*) và ( *ảnh, không phải mặt người*) được đưa vào. Chú ý là dữ liệu này chỉ phân biệt *mặt người* và *không phải mặt người* mà không phân biệt khuôn mặt của những người khác nhau.
Thuật toán supervised learning còn được tiếp tục chia nhỏ ra thành hai loại chính:
#### Classification (Phân loại)
Một bài toán được gọi là
*classification* nếu các *label* của *input data* được chia thành một số hữu hạn nhóm. Ví dụ: Gmail xác định xem một email có phải là spam hay không; các hãng tín dụng xác định xem một khách hàng có khả năng thanh toán nợ hay không. Ba ví dụ phía trên được chia vào loại này.
#### Regression (Hồi quy)
(tiếng Việt dịch là
*Hồi quy*, tôi không thích cách dịch này vì bản thân không hiểu nó nghĩa là gì)
Nếu
*label* không được chia thành các nhóm mà là một giá trị thực cụ thể. Ví dụ: một căn nhà rộng \(x ~ \text{m}^2\), có \(y\) phòng ngủ và cách trung tâm thành phố \(z~ \text{km}\) sẽ có giá là bao nhiêu?
Gần đây
[Microsoft có một ứng dụng dự đoán giới tính và tuổi dựa trên khuôn mặt](https://how-old.net/). Phần dự đoán giới tính có thể coi là thuật toán **Classification**, phần dự đoán tuổi có thể coi là thuật toán **Regression**. *Chú ý rằng phần dự đoán tuổi cũng có thể coi là Classification nếu ta coi tuổi là một số nguyên dương không lớn hơn 150, chúng ta sẽ có 150 class (lớp) khác nhau.*
### Unsupervised Learning (Học không giám sát)
Trong thuật toán này, chúng ta không biết được
*outcome* hay *nhãn* mà chỉ có dữ liệu đầu vào. Thuật toán unsupervised learning sẽ dựa vào cấu trúc của dữ liệu để thực hiện một công việc nào đó, ví dụ như phân nhóm (clustering) hoặc giảm số chiều của dữ liệu (dimension reduction) để thuận tiện trong việc lưu trữ và tính toán.
Một cách toán học, Unsupervised learning là khi chúng ta chỉ có dữ liệu vào \(\mathcal{X} \) mà không biết
*nhãn* \(\mathcal{Y}\) tương ứng.
Những thuật toán loại này được gọi là Unsupervised learning vì không giống như Supervised learning, chúng ta không biết câu trả lời chính xác cho mỗi dữ liệu đầu vào. Giống như khi ta học, không có thầy cô giáo nào chỉ cho ta biết đó là chữ A hay chữ B. Cụm
*không giám sát* được đặt tên theo nghĩa này.
Các bài toán Unsupervised learning được tiếp tục chia nhỏ thành hai loại:
#### Clustering (phân nhóm)
Một bài toán phân nhóm toàn bộ dữ liệu \(\mathcal{X}\) thành các nhóm nhỏ dựa trên sự liên quan giữa các dữ liệu trong mỗi nhóm. Ví dụ: phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng. Điều này cũng giống như việc ta đưa cho một đứa trẻ rất nhiều mảnh ghép với các hình thù và màu sắc khác nhau, ví dụ tam giác, vuông, tròn với màu xanh và đỏ, sau đó yêu cầu trẻ phân chúng thành từng nhóm. Mặc dù không cho trẻ biết mảnh nào tương ứng với hình nào hoặc màu nào, nhiều khả năng chúng vẫn có thể phân loại các mảnh ghép theo màu hoặc hình dạng.
#### Association
Là bài toán khi chúng ta muốn khám phá ra một quy luật dựa trên nhiều dữ liệu cho trước. Ví dụ: những khách hàng nam mua quần áo thường có xu hướng mua thêm đồng hồ hoặc thắt lưng; những khán giả xem phim Spider Man thường có xu hướng xem thêm phim Bat Man, dựa vào đó tạo ra một hệ thống gợi ý khách hàng (Recommendation System), thúc đẩy nhu cầu mua sắm.
### Semi-Supervised Learning (Học bán giám sát)
Các bài toán khi chúng ta có một lượng lớn dữ liệu \(\mathcal{X}\) nhưng chỉ một phần trong chúng được gán nhãn được gọi là Semi-Supervised Learning. Những bài toán thuộc nhóm này nằm giữa hai nhóm được nêu bên trên.
Một ví dụ điển hình của nhóm này là chỉ có một phần ảnh hoặc văn bản được gán nhãn (ví dụ bức ảnh về người, động vật hoặc các văn bản khoa học, chính trị) và phần lớn các bức ảnh/văn bản khác chưa được gán nhãn được thu thập từ internet. Thực tế cho thấy rất nhiều các bài toán Machine Learning thuộc vào nhóm này vì việc thu thập dữ liệu có nhãn tốn rất nhiều thời gian và có chi phí cao. Rất nhiều loại dữ liệu thậm chí cần phải có chuyên gia mới gán nhãn được (ảnh y học chẳng hạn). Ngược lại, dữ liệu chưa có nhãn có thể được thu thập với chi phí thấp từ internet.
### Reinforcement Learning (Học Củng Cố)
Reinforcement learning là các bài toán giúp cho một hệ thống tự động xác định hành vi dựa trên hoàn cảnh để đạt được lợi ích cao nhất (maximizing the performance). Hiện tại, Reinforcement learning chủ yếu được áp dụng vào Lý Thuyết Trò Chơi (Game Theory), các thuật toán cần xác định nước đi tiếp theo để đạt được điểm số cao nhất.
(Nguồn:
[AlphaGo AI Defeats Sedol Again, With 'Near Perfect Game')](http://www.tomshardware.com/news/alphago-defeats-sedol-second-time,31377.html) **Ví dụ 1:** [AlphaGo gần đây nổi tiếng với việc chơi cờ vây thắng cả con người](https://gogameguru.com/tag/deepmind-alphago-lee-sedol/). [Cờ vây được xem là có độ phức tạp cực kỳ cao](https://www.tastehit.com/blog/google-deepmind-alphago-how-it-works/) với tổng số nước đi là xấp xỉ \(10^{761} \), so với cờ vua là \(10^{120} \) và tổng số nguyên tử trong toàn vũ trụ là khoảng \(10^{80}\)!! Vì vậy, thuật toán phải chọn ra 1 nước đi tối ưu trong số hàng nhiều tỉ tỉ lựa chọn, và tất nhiên, không thể áp dụng thuật toán tương tự như [IBM Deep Blue](https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue_(chess_computer)) (IBM Deep Blue đã thắng con người trong môn cờ vua 20 năm trước). Về cơ bản, AlphaGo bao gồm các thuật toán thuộc cả Supervised learning và Reinforcement learning. Trong phần Supervised learning, dữ liệu từ các ván cờ do con người chơi với nhau được đưa vào để huấn luyện. Tuy nhiên, mục đích cuối cùng của AlphaGo không phải là chơi như con người mà phải thậm chí thắng cả con người. Vì vậy, sau khi *học* xong các ván cờ của con người, AlphaGo tự chơi với chính nó với hàng triệu ván chơi để tìm ra các nước đi mới tối ưu hơn. Thuật toán trong phần tự chơi này được xếp vào loại Reinforcement learning. (Xem thêm tại [Google DeepMind’s AlphaGo: How it works](https://www.tastehit.com/blog/google-deepmind-alphago-how-it-works/)). **Ví dụ 2:** [Huấn luyện cho máy tính chơi game Mario](https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44). Đây là một chương trình thú vị dạy máy tính chơi game Mario. Game này đơn giản hơn cờ vây vì tại một thời điểm, người chơi chỉ phải bấm một số lượng nhỏ các nút (di chuyển, nhảy, bắn đạn) hoặc không cần bấm nút nào. Đồng thời, phản ứng của máy cũng đơn giản hơn và lặp lại ở mỗi lần chơi (tại thời điểm cụ thể sẽ xuất hiện một chướng ngại vật cố định ở một vị trí cố định). Đầu vào của thuật toán là sơ đồ của màn hình tại thời điểm hiện tại, nhiệm vụ của thuật toán là với đầu vào đó, tổ hợp phím nào nên được bấm. Việc huấn luyện này được dựa trên điểm số cho việc di chuyển được bao xa trong thời gian bao lâu trong game, càng xa và càng nhanh thì được điểm thưởng càng cao (điểm thưởng này không phải là điểm của trò chơi mà là điểm do chính người lập trình tạo ra). Thông qua huấn luyện, thuật toán sẽ tìm ra một cách tối ưu để tối đa số điểm trên, qua đó đạt được mục đích cuối cùng là cứu công chúa.
## 2. Phân nhóm dựa trên chức năng
Có một cách phân nhóm thứ hai dựa trên chức năng của các thuật toán. Trong phần này, tôi xin chỉ liệt kê các thuật toán. Thông tin cụ thể sẽ được trình bày trong các bài viết khác tại blog này. Trong quá trình viết, tôi có thể sẽ thêm bớt một số thuật toán.
### Regression Algorithms
[Linear Regression](/2016/12/28/linearregression/) [Logistic Regression](/2017/01/27/logisticregression/#sigmoid-function)
- Stepwise Regression
### Classification Algorithms
- Linear Classifier
[Support Vector Machine (SVM)](https://machinelearningcoban.com/2017/04/09/smv/) [Kernel SVM](https://machinelearningcoban.com/2017/04/22/kernelsmv/)
- Sparse Representation-based classification (SRC)
### Instance-based Algorithms
[k-Nearest Neighbor (kNN)](/2017/01/08/knn/)
- Learning Vector Quantization (LVQ)
### Regularization Algorithms
- Ridge Regression
- Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
- Least-Angle Regression (LARS)
### Bayesian Algorithms
- Naive Bayes
- Gaussian Naive Bayes
### Clustering Algorithms
[k-Means clustering](/2017/01/01/kmeans/)
- k-Medians
- Expectation Maximization (EM)
### Artificial Neural Network Algorithms
### Dimensionality Reduction Algorithms
### Ensemble Algorithms
- Boosting
- AdaBoost
- Random Forest
Và còn rất nhiều các thuật toán khác.

Server: cloudflare

Set-Cookie: __cfduid=d59037cb39b34601c63594994a58a0c4e1529486724; expires=Thu, 20-Jun-19 09:25:24 GMT; path=/; domain=.machinelearningcoban.com; HttpOnly; Secure

X-Cache: MISS

Via: 1.1 varnish


text:
Cám ơn quý khách đã tin tưởng và mua hàng của Công ty TNHH GIẢI PHÁP VIỄN THÔNG FES VIỆT. Hàng sau khi mua tại công ty Qúy khách có quyền được đổi lại sản phẩm khác nếu bạn không hài lòng trong vòng 30 ngày kể từ ngày mua. (Chúng tôi sẽ hoàn lại tiền, hoặc đổi mới) Trong trường hợp này Quý khách cần tuân thủ chính sách đổi hàng.
Điều kiện đổi hàng.
– Sản phẩm gửi lại phải còn nguyên đai nguyên kiện, mới nguyên 100%.
– Phiếu bảo hành (nếu có) và tem của công ty trên sản phẩm còn nguyên vẹn.
– Sản phẩm đổi/ trả phải còn đầy đủ hộp, giấy hướng dẫn sử dụng, phụ kiện … và chưa qua sử dụng.
– Đối với Quý khách mua hàng từ xa, quý khách chịu chi phí vận chuyển, đóng gói, thu hộ tiền, chi phí liên lạc…
Thời gian giải quyết việc đổi/ trả hàng.
– Sau tối đa 2 ngày (kể từ ngày công ty nhận lại được hàng đổi/ trả ) bên công ty sẽ gửi lại hàng theo thông tin yêu cầu từ phía quý khách.
– Mọi thông tin chi tiết, cụ thể cho từng trường hợp quý khách vui lòng đến bộ phận hỗ trợ của chúng tôi để được giải đáp nhanh chóng.
- Mua bộ đàm Kenwood chính hãng tại Fes Việt

markdown:
Cám ơn quý khách đã tin tưởng và mua hàng của
**Công ty TNHH GIẢI PHÁP VIỄN THÔNG FES VIỆT**. Hàng sau khi mua tại công ty Qúy khách có quyền được đổi lại sản phẩm khác nếu bạn không hài lòng trong vòng 30 ngày kể từ ngày mua. (Chúng tôi sẽ hoàn lại tiền, hoặc đổi mới) Trong trường hợp này Quý khách cần tuân thủ chính sách đổi hàng.
**Điều kiện đổi hàng.**
– Sản phẩm gửi lại phải còn nguyên đai nguyên kiện, mới nguyên 100%.
– Phiếu bảo hành (nếu có) và tem của công ty trên sản phẩm còn nguyên vẹn.
– Sản phẩm đổi/ trả phải còn đầy đủ hộp, giấy hướng dẫn sử dụng, phụ kiện … và chưa qua sử dụng.
– Đối với Quý khách mua hàng từ xa, quý khách chịu chi phí vận chuyển, đóng gói, thu hộ tiền, chi phí liên lạc…
**Thời gian giải quyết việc đổi/ trả hàng.**
– Sau tối đa 2 ngày (kể từ ngày công ty nhận lại được hàng đổi/ trả ) bên công ty sẽ gửi lại hàng theo thông tin yêu cầu từ phía quý khách.
– Mọi thông tin chi tiết, cụ thể cho từng trường hợp quý khách vui lòng đến bộ phận hỗ trợ của chúng tôi để được giải đáp nhanh chóng.
[tại Fes Việt](https://maybodamgiare.vn) **Mua bộ đàm Kenwood chính hãng**

X-Proxy-Cache: MISS

X-F-Cache: BYPASS

X-Signature: KUSANAGI

Vary: User-Agent

X-B-Cache: create


text:
Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen)
Mua loa soundmax a2100 2 1 đen soundmax nguyên, Sản phẩm này là một sản phẩm phổ biến trong năm nay. Sản phẩm này là một sản phẩm mới được bán bởi cửa hàng Công Ty SoundMax được gửi từ Hồ Chí Minh. Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen) đang được bán tại lazada.vn với mức giá rất rẻ là 1.078.000 ₫ (giá này được lấy vào ngày 12 Tháng Năm 2018, xin vui lòng kiểm tra giá mới nhất tại đây). Các tính năng và thông số kỹ thuật của Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen) là gì, xem chi tiết bên dưới.
Chi tiết sản phẩm Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen):
Một số điều thú vị về Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen) được bán bởi Công Ty SoundMax như sau:
- Tổng cong suất 60W (RMS).
- Đap ứng tần số
- Loa vệ tinh: 3", 15W(RMS)x2
- Chức năng Karaoke Co
- Loa vệ tinh: 200Hz~20KHz
- Tỷ số nen nhiễu S/N > 75dB
Để biết thêm thông tin về chi tiết sản phẩm, Tính năng, Thông số kỹ thuật, Đánh giá, Bảo hành hoặc các yêu cầu khác từ Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen), vui lòng truy cập cửa hàng của người bán tại Công Ty SoundMax @lazada.vn.
Nhận Chiết khấu lên tới 75% cho "Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen)", Click vào nút dưới đây để biết thêm thông tin.
Tags: mua loa soundmax a2100 2 1 mới nhất, mua loa soundmax a2100 2 1 đen soundmax nguyên

markdown:
# Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen)
**Mua loa soundmax a2100 2 1 đen soundmax nguyên**, Sản phẩm này là một sản phẩm phổ biến trong năm nay. Sản phẩm này là một sản phẩm mới được bán bởi cửa hàng Công Ty SoundMax được gửi từ Hồ Chí Minh. Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen) đang được bán tại lazada.vn với mức giá rất rẻ là 1.078.000 ₫ ( *giá này được lấy vào ngày 12 Tháng Năm 2018, xin vui lòng kiểm tra giá mới nhất tại đây*). *Các tính năng và thông số kỹ thuật của Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen) là gì*, xem chi tiết bên dưới.
## Chi tiết sản phẩm Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen):
| |Giá sản phẩm | |1.078.000 ₫ (Giá trên 12 Tháng Năm 2018)
| |Tình trạng sản phẩm |Mới|
| |Nhãn hiệu | |**Được bán bởi** [Công Ty SoundMax](https://melenki.online/ngườibán/cong-ty-soundmax/1_1838121616/Q8O0bmcgVHkgU291bmRNYXg=.html) **Vị trí giao hàng** [Hồ Chí Minh](https://melenki.online/vịtrí/hồ-chi-minh/1_4158214789/SOG7kyBDaMOtIE1pbmg=.html) **Danh mục sản phẩm** [Âm thanh vi tính](https://melenki.online/danhmục/am-thanh-vi-tinh/1_3592377063/w4JtIHRoYW5oIHZpIHTDrW5o.html) **Thương trường**
Một số điều thú vị về Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen) được bán bởi Công Ty SoundMax như sau:
- Tổng cong suất 60W (RMS).
- Đap ứng tần số
- Loa vệ tinh: 3", 15W(RMS)x2
- Chức năng Karaoke Co
- Loa vệ tinh: 200Hz~20KHz
- Tỷ số nen nhiễu S/N > 75dB
Để biết thêm thông tin về chi tiết sản phẩm, Tính năng, Thông số kỹ thuật, Đánh giá, Bảo hành hoặc các yêu cầu khác từ Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen), vui lòng truy cập cửa hàng của người bán tại Công Ty SoundMax @lazada.vn.
### Nhận Chiết khấu lên tới 75% cho "Loa SoundMax A2100/2.1 (Đen)", Click vào nút dưới đây để biết thêm thông tin.
Tags:
[mua loa soundmax a2100 2 1 mới nhất](https://melenki.online/giá/12297468213/mua-loa-soundmax-a2100-2-1-mới-nhất.html), [mua loa soundmax a2100 2 1 đen soundmax nguyên](https://melenki.online/giá/1835487822/mua-loa-soundmax-a2100-2-1-đen-soundmax-nguyen.html)

Set-Cookie: __cfduid=d9ff71e43eae8b4e9294460b7ea1dab011529487748; expires=Thu, 20-Jun-19 09:42:28 GMT; path=/; domain=.melenki.online; HttpOnly; Secure

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng
Non bảo hiểm 3 4 napoli tem v2 đen tem trắng napoli chiết khấu 40, Sản phẩm này là một sản phẩm phổ biến trong năm nay. Sản phẩm này là một sản phẩm mới được bán bởi cửa hàng Bảo Hộ Moto được gửi từ Hồ Chí Minh. Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng đang được bán tại lazada.vn với mức giá rất rẻ là 350.000 ₫ (giá này được lấy vào ngày 08 Tháng Tư 2018, xin vui lòng kiểm tra giá mới nhất tại đây). Các tính năng và thông số kỹ thuật của Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng là gì, xem chi tiết bên dưới.
Chi tiết sản phẩm Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng:
Một số điều thú vị về Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng được bán bởi Bảo Hộ Moto như sau:
- Trang bị kính chắn bên ngoài che chắn bảo vệ khỏi tác động thời tiết, tạo tầm nhìn tốt.
- Bảo hành 12 tháng.
- Trọng lượng: 500g ± 50g
- Kiểu nón 3/4 gắn liền kính tiện lợi
Để biết thêm thông tin về chi tiết sản phẩm, Tính năng, Thông số kỹ thuật, Đánh giá, Bảo hành hoặc các yêu cầu khác từ Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng, vui lòng truy cập cửa hàng của người bán tại Bảo Hộ Moto @lazada.vn.
Nhận Chiết khấu lên tới 50% cho "Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng", Click vào nút dưới đây để biết thêm thông tin.
Tags: non bảo hiểm 3 napoli chiết khấu 50, giá bán non bảo hiểm 3 4 napoli tem napoli tốt nhất

markdown:
# Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng
**Non bảo hiểm 3 4 napoli tem v2 đen tem trắng napoli chiết khấu 40**, Sản phẩm này là một sản phẩm phổ biến trong năm nay. Sản phẩm này là một sản phẩm mới được bán bởi cửa hàng Bảo Hộ Moto được gửi từ Hồ Chí Minh. Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng đang được bán tại lazada.vn với mức giá rất rẻ là 350.000 ₫ ( *giá này được lấy vào ngày 08 Tháng Tư 2018, xin vui lòng kiểm tra giá mới nhất tại đây*). *Các tính năng và thông số kỹ thuật của Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng là gì*, xem chi tiết bên dưới.
## Chi tiết sản phẩm Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng:
| |Giá sản phẩm | |350.000 ₫ (Giá trên 08 Tháng Tư 2018)
| |Tình trạng sản phẩm |Mới|
| |Nhãn hiệu | |**Được bán bởi** [Bảo Hộ Moto](https://melenki.online/ngườibán/bảo-hộ-moto/1_3939781962/QuG6o28gSOG7mSBNb3Rv.html) **Vị trí giao hàng** [Hồ Chí Minh](https://melenki.online/vịtrí/hồ-chi-minh/1_4158214789/SOG7kyBDaMOtIE1pbmg=.html) **Danh mục sản phẩm** [Mũ bảo hiểm xe máy](https://melenki.online/danhmục/mũ-bảo-hiểm-xe-may/1_1730892604/TcWpIGLhuqNvIGhp4buDbSB4ZSBtw6F5.html) **Thương trường**
Một số điều thú vị về Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng được bán bởi Bảo Hộ Moto như sau:
- Trang bị kính chắn bên ngoài che chắn bảo vệ khỏi tác động thời tiết, tạo tầm nhìn tốt.
- Bảo hành 12 tháng.
- Trọng lượng: 500g ± 50g
- Kiểu nón 3/4 gắn liền kính tiện lợi
Để biết thêm thông tin về chi tiết sản phẩm, Tính năng, Thông số kỹ thuật, Đánh giá, Bảo hành hoặc các yêu cầu khác từ Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng, vui lòng truy cập cửa hàng của người bán tại Bảo Hộ Moto @lazada.vn.
### Nhận Chiết khấu lên tới 50% cho "Non bảo hiểm 3/4 NAPOLI Tem V2 Đen tem trắng", Click vào nút dưới đây để biết thêm thông tin.
Tags:
[non bảo hiểm 3 napoli chiết khấu 50](https://melenki.online/giá/1730508335/non-bảo-hiểm-3-napoli-chiết-khấu-50.html), [giá bán non bảo hiểm 3 4 napoli tem napoli tốt nhất](https://melenki.online/giá/12290586651/gia-ban-non-bảo-hiểm-3-4-napoli-tem-napoli-tốt-nhất.html)

Set-Cookie: __cfduid=d38c24e5c42a8ee860f8478dea700d2811529487773; expires=Thu, 20-Jun-19 09:42:53 GMT; path=/; domain=.melenki.online; HttpOnly; Secure


text:
Nam giới thường ỷ vào mình là đấng nam nhi, cơ thể cường tráng chịu được nắng gió mà thường lơ là việc quan tâm đến sức khỏe của bản thân. Cũng rất ít người biết rằng, trong cuộc sống hàng ngày có rất nhiều thói quen tưởng như vô hại nhưng lại gây ảnh hưởng rất xấu đến sức khỏe cần phải tránh.
Thói quen xấu thứ nhất: Ăn uống không đúng bữa
Theo như các nhà khoa học, bữa sáng được đánh giá là bữa quan trong nhất vì cơ thể hấp thu được dinh dưỡng nhiều nhất vào thời điểm này. Tuy nhiên do tính chất công việc bận rộn, hoặc do thói quen ngủ dậy muộn mà một số nam giới hay bỏ bữa sáng và ăn bù vào bữa trưa. Việc gộp 2 bữa ăn vào một sẽ khiến cho dạ dày nam giới phải vận động quá nhiều dẫn đến đau dạ dày hoặc trướng bụng. Không những thế bỏ qua bữa sáng sẽ làm cơ thể thiếu hụt chất dinh dưỡng nên khi được bổ sung thức ăn chúng sẽ hấp thụ mạnh mẽ mỡ và đường có trong thực phẩm. Đây cũng chính là lý do tại sao những người thường xuyên bỏ bữa sáng hay bị bệnh về tim mạch hoặc tiểu đường.
Thói quen xấu thứ 2: Ngồi trong điều hòa quá lâu
Với những quý ông làm việc trong môi trường công sở thì việc ngồi trong điều hòa liên tục nhiều tiếng đồng hồ là không thể tránh khỏi. Ngồi điều hòa lâu không tốt cho sức khỏe nam giới. Thứ nhất, không khí quá lạnh sẽ làm cho làn da nam giới bị khô hơn, cơ thể không tiết được mồ hôi, khiến cho việc trao đổi chất qua da bị hạn chế. Lâu dần tích tụ nhiều độc tố trong cơ thể. Ngoài ra không khí trong phòng có điều hòa không được tự nhiên như không khí thông thường nó rất khó lưu thông làm gây ảnh hưởng đến tim mạch và não bộ của nam giới.
Thói quen xấu thứ 3: Ngủ không điều độ
Nam giới ở độ tuổi trẻ thường hay có thói quen thức khuya dậy muộn. Đây là một thói quen xấu nam giới cần phải loại bỏ ngay lập tức. Theo đồng hồ sinh học thời gian thích hợp để đi ngủ buổi tối là 22-22h30 lúc này cơ thể rơi vào trạng thái ngủ nhưng chưa sâu. Đến khoảng 0-3h lúc này là trạng thái ngủ sâu nhất, cơ thể được nghỉ ngơi hoàn toàn. Dù bất cứ việc gì bạn không nên trì hoãn việc ngủ trong khung giờ quý báu này. Thời gian ngủ thích hợp là 8 tiếng. Bạn không nên dậy muộn quá sẽ làm chậm đồng hồ sinh học, đảo lộn quy trình hoạt động của các hệ trong cơ thể. Ngủ dậy hay ngủ quá ít cũng làm cho cơ thể thiếu năng lượng gây nên sự mệt mỏi, mất tập trung.
Thói quen xấu thứ 4: Đắp chăn quá dày khi đi ngủ cũng ảnh hưởng đến sức khỏe
Đắp chăn quá dày sẽ làm cho nhiệt độ cơ thể tăng cao dẫn đến khó ngủ. Để có một giấc ngủ sâu và ngon bạn nên chọn cho mình một chiếc chăn có độ dày vừa phải, thoáng khí tốt vì một số nam giới có thói quen trùm chăn kín sẽ gây khó thở. Dù trời nóng hay lạnh thì bạn nên chuẩn bị cho mình một chiếc chăn vì vào thời điểm ban đêm nhiệt độ thường giảm sâu, nếu không có chăn bạn rất dễ bị cảm lạnh.
Vẻ đẹp của một người đàn ông không chỉ là ở cách ăn mặc mà nó phải toát ra từ khí chất, nội lực bên trong mà để đạt được điều này thì trước hết, đàn ông phải biết chăm sóc sức khỏe cho bản thân mình. Hãy loại bỏ ngay các thói quen xấu để có một sức khỏe tốt cánh mày râu nhé.

markdown:
Nam giới thường ỷ vào mình là đấng nam nhi, cơ thể cường tráng chịu được nắng gió mà thường lơ là việc quan tâm đến sức khỏe của bản thân. Cũng rất ít người biết rằng, trong cuộc sống hàng ngày có rất nhiều thói quen tưởng như vô hại nhưng lại gây ảnh hưởng rất xấu đến sức khỏe cần phải tránh.
## Thói quen xấu thứ nhất: Ăn uống không đúng bữa
Theo như các nhà khoa học, bữa sáng được đánh giá là bữa quan trong nhất vì cơ thể hấp thu được dinh dưỡng nhiều nhất vào thời điểm này. Tuy nhiên do tính chất công việc bận rộn, hoặc do thói quen ngủ dậy muộn mà một số nam giới hay bỏ bữa sáng và ăn bù vào bữa trưa. Việc gộp 2 bữa ăn vào một sẽ khiến cho dạ dày nam giới phải vận động quá nhiều dẫn đến đau dạ dày hoặc trướng bụng. Không những thế bỏ qua bữa sáng sẽ làm cơ thể thiếu hụt chất dinh dưỡng nên khi được bổ sung thức ăn chúng sẽ hấp thụ mạnh mẽ mỡ và đường có trong thực phẩm. Đây cũng chính là lý do tại sao những người thường xuyên bỏ bữa sáng hay bị bệnh về tim mạch hoặc tiểu đường.
## Thói quen xấu thứ 2: Ngồi trong điều hòa quá lâu
Với những quý ông làm việc trong môi trường công sở thì việc ngồi trong điều hòa liên tục nhiều tiếng đồng hồ là không thể tránh khỏi. Ngồi điều hòa lâu không tốt cho sức khỏe nam giới. Thứ nhất, không khí quá lạnh sẽ làm cho làn da nam giới bị khô hơn, cơ thể không tiết được mồ hôi, khiến cho việc trao đổi chất qua da bị hạn chế. Lâu dần tích tụ nhiều độc tố trong cơ thể. Ngoài ra không khí trong phòng có điều hòa không được tự nhiên như không khí thông thường nó rất khó lưu thông làm gây ảnh hưởng đến tim mạch và não bộ của nam giới.
## Thói quen xấu thứ 3: Ngủ không điều độ
Nam giới ở độ tuổi trẻ thường hay có thói quen thức khuya dậy muộn. Đây là một thói quen xấu nam giới cần phải loại bỏ ngay lập tức. Theo đồng hồ sinh học thời gian thích hợp để đi ngủ buổi tối là 22-22h30 lúc này cơ thể rơi vào trạng thái ngủ nhưng chưa sâu. Đến khoảng 0-3h lúc này là trạng thái ngủ sâu nhất, cơ thể được nghỉ ngơi hoàn toàn. Dù bất cứ việc gì bạn không nên trì hoãn việc ngủ trong khung giờ quý báu này. Thời gian ngủ thích hợp là 8 tiếng. Bạn không nên dậy muộn quá sẽ làm chậm đồng hồ sinh học, đảo lộn quy trình hoạt động của các hệ trong cơ thể. Ngủ dậy hay ngủ quá ít cũng làm cho cơ thể thiếu năng lượng gây nên sự mệt mỏi, mất tập trung.
## Thói quen xấu thứ 4: Đắp chăn quá dày khi đi ngủ cũng ảnh hưởng đến sức khỏe
Đắp chăn quá dày sẽ làm cho nhiệt độ cơ thể tăng cao dẫn đến khó ngủ. Để có một giấc ngủ sâu và ngon bạn nên chọn cho mình một chiếc chăn có độ dày vừa phải, thoáng khí tốt vì một số nam giới có thói quen trùm chăn kín sẽ gây khó thở. Dù trời nóng hay lạnh thì bạn nên chuẩn bị cho mình một chiếc chăn vì vào thời điểm ban đêm nhiệt độ thường giảm sâu, nếu không có chăn bạn rất dễ bị cảm lạnh.
Vẻ đẹp của một người đàn ông không chỉ là ở cách ăn mặc mà nó phải toát ra từ khí chất, nội lực bên trong mà để đạt được điều này thì trước hết, đàn ông phải biết chăm sóc sức khỏe cho bản thân mình. Hãy loại bỏ ngay các thói quen xấu để có một sức khỏe tốt cánh mày râu nhé.


text:
THÔNG TIN DỰ ÁN
Nhà Phố Golden Mansion Phú Nhuận
– Vị trí: số 119 Phổ Quang, Phường 9, Quận Phú Nhuận, TP.HCM
– Tổng diện khu tích đất: 15.028 m2
– Mật độ xây dựng: Đang cập nhật….
– Khoảng lùi dự án: 8m so với đường Phổ Quang
– Quy mô dự án: bao gồm 37 lô nhà phố thương mại
– Tiện ích: Hồ bơi, phòng tập Gym, Sauna, Café, khu vui chơi trẻ em…
– Diện tích nhà phố: Đang cập nhật….
– Thời hạn bàn giao nhà: Đang cập nhật….
VỊ TRÍ DỰ ÁN
Vị Trí Nhà Phố Dự Án Golden Mansion
Vị Trí Cụm Dự Án Novaland
Vị Trí Cụm Dự Án Novaland
MẶT BẰNG DỰ ÁN
TIỆN ÍCH
Tiện Ích Ngoại Khu Dự Án Golden Mansion
Công Viên Dự Án Golden Mansion
Sân Bay Tân Sơn Nhất
Hồ Bơi Dự Án Golden Mansion

markdown:
### THÔNG TIN DỰ ÁN
**Nhà Phố Golden Mansion Phú Nhuận**
– Vị trí: số 119 Phổ Quang, Phường 9, Quận Phú Nhuận, TP.HCM
– Tổng diện khu tích đất: 15.028 m2
– Mật độ xây dựng: Đang cập nhật….
– Khoảng lùi dự án: 8m so với đường Phổ Quang
– Quy mô dự án: bao gồm 37 lô nhà phố thương mại
– Tiện ích: Hồ bơi, phòng tập Gym, Sauna, Café, khu vui chơi trẻ em…
– Diện tích nhà phố: Đang cập nhật….
– Thời hạn bàn giao nhà: Đang cập nhật….
### VỊ TRÍ DỰ ÁN
Vị Trí Nhà Phố Dự Án Golden Mansion
Vị Trí Cụm Dự Án Novaland
Vị Trí Cụm Dự Án Novaland
### MẶT BẰNG DỰ ÁN
### TIỆN ÍCH
Tiện Ích Ngoại Khu Dự Án Golden Mansion
Công Viên Dự Án Golden Mansion
Sân Bay Tân Sơn Nhất
Hồ Bơi Dự Án Golden Mansion

Server: Apache


text:
Peugeot 208 lập kỷ lục mức tiêu thụ nhiên liệu chỉ 2 lít/100km
Trong đợt thử nghiệm tại Belchamp, Pháp dưới sự giám sát của cơ quan đánh giá UTAC (Pháp), Peugeot 208 đã di chuyển trên quãng đường dài 2.152km với bình nhiên liệu diesel 43 lít, tương đương trung bình 2 lít/100km.
Đại diện của Peugeot cho biết, kỷ lục này đã “khẳng định sự hoàn hảo của công nghệ trên dòng động cơ BlueHDi Diesel chuẩn Euro6 mới nhất và đóng góp của chúng tới việc giảm lượng khí thải CO2”.
Xe sử dụng hộp số sàn 5 cấp và không có thay đổi lớn so với bản concept đã giới thiệu tại triển lãm ô tô Paris 2014.
Việc áp dụng thành công động cơ tiết kiệm mới vào phiên bản xe sản xuất thương mại đánh dấu nỗ lực chung của tập đoàn PSA Peugeot-Citroen nhằm khẳng định tuyên bố là “người dẫn đầu” châu Âu trong xu hướng phát triển xe thân thiện với môi trường.
Tien Nguyen
(Nguồn : Autoevolution)

markdown:
# Peugeot 208 lập kỷ lục mức tiêu thụ nhiên liệu chỉ 2 lít/100km
Trong đợt thử nghiệm tại Belchamp, Pháp dưới sự giám sát của cơ quan đánh giá UTAC (Pháp), Peugeot 208 đã di chuyển trên quãng đường dài 2.152km với bình nhiên liệu diesel 43 lít, tương đương trung bình 2 lít/100km.
Đại diện của Peugeot cho biết, kỷ lục này đã “khẳng định sự hoàn hảo của công nghệ trên dòng động cơ BlueHDi Diesel chuẩn Euro6 mới nhất và đóng góp của chúng tới việc giảm lượng khí thải CO2”.
Xe sử dụng hộp số sàn 5 cấp và không có thay đổi lớn so với bản concept đã giới thiệu tại triển lãm ô tô Paris 2014.
Việc áp dụng thành công động cơ tiết kiệm mới vào phiên bản xe sản xuất thương mại đánh dấu nỗ lực chung của tập đoàn PSA Peugeot-Citroen nhằm khẳng định tuyên bố là “người dẫn đầu” châu Âu trong xu hướng phát triển xe thân thiện với môi trường.
**
Tien Nguyen
**
(Nguồn : Autoevolution)
**Tin cùng dòng xe** **Xem nhiều** **Xe mới đăng**
Nội dung bình luận

Server: OtoS JSC.


text:
Điều kiện kinh doanh lữ hành nội địa được quy định như thế nào? Và văn bản pháp luật nào quy định về điều này? Xin chào Ban biên tập Thư Ký Luật, tôi tên là Hoàng Anh Tuấn (email: tuan***gmail.com, sdt: 098300****). Hiện tôi đang muốn thành lập một công ty kinh doanh lữ hành nội địa. Tuy nhiên, tôi không biết mình cần phải có những điều kiện nào? Vậy xin Ban biên tập tư vấn giúp, em cảm ơn.
Điều kiện kinh doanh lữ hành nội địa đã được quy định cụ thể tại Điều 44 Luật Du lịch 2005.
Theo đó, điều kiện kinh doanh lữ hành nội địa được quy định như sau:
1. Có đăng ký kinh doanh lữ hành nội địa tại cơ quan đăng ký kinh doanh có thẩm quyền.
2. Có phương án kinh doanh lữ hành nội địa; có chương trình du lịch cho khách du lịch nội địa.
3. Người điều hành hoạt động kinh doanh lữ hành nội địa phải có thời gian ít nhất ba năm hoạt động trong lĩnh vực lữ hành.
Trên đây là nội dung tư vấn của Ban biên tập Thư Ký Luật về điều kiện kinh doanh lữ hành nội địa. Nếu muốn tìm hiểu rõ hơn, bạn có thể tham khảo quy định tại Luật Du lịch 2005.
Trân trọng!


text:
- Giá bán: 350,000 đồng
Cẩm nang công tác xuất nhập khẩu cần biết
incoterms 2010 song ngữ anh việt
Nội dung cuốn sách incoterms 2010 song ngữ anh việt gồm có:
Chiến lược giá hàng hóa Xuất nhập khẩu, Lập kế hoạch XNK, nghệ thuật đàm phán trong kinh doanh XNK, văn hóa tập quán kinh doanh XNK của các nước trên thế giới …
PHẦN 1: PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH XUẤT NHẬP KHẨU- Lập kế hoạch xuất khẩu
PHẦN 2: MỘT SỐ ĐẶC TÍNH KINH DOANH CỦA CÁC ĐỐI TÁC QUỐC TẾ TRONG ĐÀM PHÁN – NHỮNG ĐIỀU NÊN BIẾT TRONG ĐÀM PHÁN KINH DOANH
PHẦN 3: XÂY DỰNG BẢN SẮC HÌNH ẢNH DOANH NGHIỆP
PHẦN 4: NHỮNG ĐIỀU CẦN BIẾT VỀ THỊ TRƯỜNG EU VÀ CHÂU PHI
PHẦN 5: VĂN HÓA VÀ PHONG TỤC TẬP QUÁN KINH DOANH MỘT SỐ NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI
PHẦN 6: INCOTERMS®2010;
PHẦN 7: UCP 600 Song ngữ Việt Anh
Ảnh bìa cuốn sách incoterms 2010 song ngữ anh việt
Giá bán: 350.000 đồng
Quý vị nên tìm đọc cuốn sách biểu thuế xuất nhập khẩu song ngữ năm 2015
Giá bán: 550.000 đồng
HƯỚNG DẪN MỚI VỀ THỦ TỤC HẢI QUAN – KIỂM TRA, GIÁM SÁT HẢI QUAN – THUẾ XUẤT KHAU, THUế NHậP KHẨU
Nội dung cuốn sách hướng dẫn mới nhất về thủ tục hải quan kiểm tra giám sát hải quan bao gồm những nội dung sau:
Phần thứ nhất. Quy định về thủ tục hải quan – kiểm tra, giám sát hải quan – thuế xuất khẩu, thuế nhập khẩu và quản lý thuế đối với hàng hoá xuất khẩu, nhập khẩu;
Phần thứ hai. Quy định mới nhất quản lý nhà nước về hải quan;
Phần thứ ba. Chỉ dẫn về Luật thuế xuất khẩu, nhập khẩu;
Phần thứ tư. Chỉ dẫn về quản lý hoạt động xuất nhập khẩu.
Xin trân trọng giới thiệu cuốn sách biểu thuế xuất khẩu 2015 đến cùng bạn đọc
Đặt mua sách liên hệ:
- tại Hà Nội: 0937 82 81 86 ( giao hàng tận nơi sau 30 phút )
- tại Sài Gòn: 0924 914 918 ( giao hàng tận nơi sau 30 phút )
- tại Các tỉnh khác: 0964 988 945 ( giao hàng sau 12 tiếng làm việc )
nguồn: biểu thuế xuất nhập khẩu

markdown:
[biểu thuế xuất nhập khẩu 2018 | biểu thuế xnk năm 2018 mới nhất của bộ tài chính](https://nhasachtaichinh.com.vn)» [biểu thuế xuất nhập khẩu](https://nhasachtaichinh.com.vn/sp/bieu-thue-xuat-nhap-khau/)» incoterms 2010 song ngữ anh việt – Cẩm nang công tác xuất nhập khẩu cần biết
- Giá bán: 350,000 đồng
Cẩm nang công tác xuất nhập khẩu cần biết
## incoterms 2010 song ngữ anh việt
Nội dung cuốn sách incoterms 2010 song ngữ anh việt gồm có:
Chiến lược giá hàng hóa Xuất nhập khẩu, Lập kế hoạch XNK, nghệ thuật đàm phán trong kinh doanh XNK, văn hóa tập quán kinh doanh XNK của các nước trên thế giới …
PHẦN 1: PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG KINH DOANH XUẤT NHẬP KHẨU- Lập kế hoạch xuất khẩu
PHẦN 2: MỘT SỐ ĐẶC TÍNH KINH DOANH CỦA CÁC ĐỐI TÁC QUỐC TẾ TRONG ĐÀM PHÁN – NHỮNG ĐIỀU NÊN BIẾT TRONG ĐÀM PHÁN KINH DOANH
PHẦN 3: XÂY DỰNG BẢN SẮC HÌNH ẢNH DOANH NGHIỆP
PHẦN 4: NHỮNG ĐIỀU CẦN BIẾT VỀ THỊ TRƯỜNG EU VÀ CHÂU PHI
PHẦN 5: VĂN HÓA VÀ PHONG TỤC TẬP QUÁN KINH DOANH MỘT SỐ NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI
PHẦN 6: INCOTERMS®2010;
PHẦN 7: UCP 600 Song ngữ Việt Anh
[Ảnh bìa cuốn sách incoterms 2010 song ngữ anh việt](http://nhasachtaichinh.com.vn/wp-content/uploads/2014/11/incoterms-2010-song-ngu-anh-viet-cam-nang-cong-tac-xuat-nhap-khau-can-biet.jpg)
Giá bán: 350.000 đồng
Quý vị nên tìm đọc cuốn sách
[biểu thuế xuất nhập khẩu song ngữ năm 2015](http://nhasachtaichinh.com.vn/sanpham/bieu-thue-xuat-nhap-khau-song-ngu-nam-2015-anh-viet-moi-nhat/)
Giá bán: 550.000 đồng
**HƯỚNG DẪN MỚI VỀ THỦ TỤC HẢI QUAN – KIỂM TRA, GIÁM SÁT HẢI QUAN – THUẾ XUẤT KHAU, THUế NHậP KHẨU**
Nội dung cuốn sách hướng dẫn mới nhất về thủ tục hải quan kiểm tra giám sát hải quan bao gồm những nội dung sau:
Phần thứ nhất. Quy định về thủ tục hải quan – kiểm tra, giám sát hải quan – thuế xuất khẩu, thuế nhập khẩu và quản lý thuế đối với hàng hoá xuất khẩu, nhập khẩu;
Phần thứ hai. Quy định mới nhất quản lý nhà nước về hải quan;
Phần thứ ba. Chỉ dẫn về Luật thuế xuất khẩu, nhập khẩu;
Phần thứ tư. Chỉ dẫn về quản lý hoạt động xuất nhập khẩu.
Xin trân trọng giới thiệu cuốn sách
[biểu thuế xuất khẩu 2015](http://nhasachtaichinh.com.vn) đến cùng bạn đọc **NHÀ SÁCH TÀI CHÍNH** **Đặt mua sách liên hệ:**
- tại Hà Nội: 0937 82 81 86 ( giao hàng tận nơi sau 30 phút )
- tại Sài Gòn: 0924 914 918 ( giao hàng tận nơi sau 30 phút )
- tại Các tỉnh khác: 0964 988 945 ( giao hàng sau 12 tiếng làm việc )
**nguồn:** [biểu thuế xuất nhập khẩu](http://nhasachtaichinh.com.vn) **(MIỄN PHÍ VẬN CHUYỂN TẬN NƠI TẤT CẢ CÁC ĐƠN HÀNG)**

Server: LiteSpeed

Pragma: no-cache

Accept-Ranges: bytes

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0


text:
sống khỏe
6 thói quen thường ngày khiến ung thư vòm họng sớm ghé thăm bạn
Ung thư vòm họng là một trong 7 căn bệnh ung thư nguy hiểm. Theo các chuyên gia y tế, nguyên nhân gây ra ung thư vòm họng xuất phát từ chính thói quen hàng ngày của mọi người. Dưới đây là 6 thói quen khiến ung thư vòm họng…
10 năm ung thư gan, không hoá trị, xạ trị vẫn sống khoẻ
Từng sắp xếp mọi thứ chu toàn trước khi chết, nằm chờ nhắm mắt 2 năm tại nhà nhưng BS Lê vẫn sống khoẻ mạnh sau 10 năm mắc ung thư gan dù không hoá chất, tia xạ. Tin sét đánh: “1 tuần nữa là chết” Ở tuổi 38, khi…
Tỏi đen NIRAN
- Rượu nhậu Tỏi đen NIRAN
- HỘP QUÀ TẶNG NIRAN : TỎI ĐEN – CHAI BẠC
- Tỏi đen Khang Thái Vương 500gram – Nguyên vỏ
- Tỏi đen NIRAN loại 300g – Nguyên vỏ
- Tỏi đen NIRAN loại 150g – Nguyên vỏ
- Tỏi đen Khang Thái Vương loại 100g – Nguyên vỏ
- Tỏi đen cô đơn nguyên vỏ loại 200g
- Tỏi đen Khang Thái Vương 500gram – Bóc vỏ
- HỘP QUÀ TẶNG NIRAN : TỎI ĐEN CAO CẤP
- HỘP QUÀ TẶNG NIRAN : TỎI ĐEN – CHAI VÀNG
Góc NIRAN tư vấn
-
Bác Dung – Long Biên, Hà Nội – Tỏi đen hỗ trợ bệnh tim mạch" Câu hỏi của Bác Dung về bệnh tim mạch : Tỏi đen hỗ trợ bệnh tim mạch như thế nào […] "Chi tiết
-
Minh Việt – HCM" Tôi bị huyết áp thấp có dùng được tỏi đen không? "Chi tiết
-
Chị Hiếu – Q1, TP. HCM" Tôi muốn hỏi chuẩn bị mang thai có nên ăn tỏi đen không? "Chi tiết
Gọi NIRAN để được tư vấn
(024) 33 602 808
Hoặc để lại số điện thoại, NIRAN sẽ gọi cho bạn:
© 2011-2017 thuộc về NIRAN GLOBAL. Privacy Policy.
Đăng kí làm Đại lí
Nhận tin khuyến mãi

markdown:
# sống khỏe
##
[
6 thói quen thường ngày khiến ung thư vòm họng sớm ghé thăm bạn ](https://niran.vn/6-thoi-quen-thuong-ngay-khien-ung-thu-vom-hong-som-ghe-tham-ban.html)
Ung thư vòm họng là một trong 7 căn bệnh ung thư nguy hiểm. Theo các chuyên gia y tế, nguyên nhân gây ra ung thư vòm họng xuất phát từ chính thói quen hàng ngày của mọi người. Dưới đây là 6 thói quen khiến ung thư vòm họng…
##
[
10 năm ung thư gan, không hoá trị, xạ trị vẫn sống khoẻ ](https://niran.vn/10-nam-ung-thu-gan-khong-hoa-tri-xa-tri-van-song-khoe.html)
Từng sắp xếp mọi thứ chu toàn trước khi chết, nằm chờ nhắm mắt 2 năm tại nhà nhưng BS Lê vẫn sống khoẻ mạnh sau 10 năm mắc ung thư gan dù không hoá chất, tia xạ. Tin sét đánh: “1 tuần nữa là chết” Ở tuổi 38, khi…
#### Tỏi đen NIRAN
-
[Rượu nhậu Tỏi đen NIRAN](https://niran.vn/cua-hang/nuoc-cot-toi-den-niran-sao-chep)
-
[HỘP QUÀ TẶNG NIRAN : TỎI ĐEN – CHAI BẠC](https://niran.vn/cua-hang/hop-qua-tang-toi-den-nhan-bac)
-
[Tỏi đen Khang Thái Vương 500gram – Nguyên vỏ](https://niran.vn/cua-hang/toi-den-co-don-500gram-boc-vo-500g)
-
[Tỏi đen NIRAN loại 300g – Nguyên vỏ](https://niran.vn/cua-hang/toi-den-co-don-nguyen-vo-loai-300g-niran)
-
[Tỏi đen NIRAN loại 150g – Nguyên vỏ](https://niran.vn/cua-hang/toi-den-co-don-nguyen-vo-loai-150g-niran)
-
[Tỏi đen Khang Thái Vương loại 100g – Nguyên vỏ](https://niran.vn/cua-hang/toi-den-co-don-nguyen-vo-loai-100g)
-
[Tỏi đen cô đơn nguyên vỏ loại 200g](https://niran.vn/cua-hang/toi-den-co-don-nguyen-vo-loai-200g)
-
[Tỏi đen Khang Thái Vương 500gram – Bóc vỏ](https://niran.vn/cua-hang/toi-den-co-don-nguyen-vo-loai-500g)
-
[HỘP QUÀ TẶNG NIRAN : TỎI ĐEN CAO CẤP](https://niran.vn/cua-hang/hop-qua-tang-toi-den-cao-cap)
-
[HỘP QUÀ TẶNG NIRAN : TỎI ĐEN – CHAI VÀNG](https://niran.vn/cua-hang/hop-qua-tang-toi-den)
#### Góc NIRAN tư vấn
-
Bác Dung – Long Biên, Hà Nội – Tỏi đen hỗ trợ bệnh tim mạch" Câu hỏi của Bác Dung về bệnh tim mạch : Tỏi đen hỗ trợ bệnh tim mạch như thế nào […] "
[Chi tiết]()
-
Minh Việt – HCM" Tôi bị huyết áp thấp có dùng được tỏi đen không? "
[Chi tiết](https://niran.vn/wp-content/uploads/2017/02/tieu-su-son-tung-m-tp-e1488784037731.jpg)
-
Chị Hiếu – Q1, TP. HCM" Tôi muốn hỏi chuẩn bị mang thai có nên ăn tỏi đen không? "
[Chi tiết](https://niran.vn/wp-content/uploads/2017/02/RU0OMXWJQ_tuvan.jpg)
Gọi NIRAN để được tư vấn
(024) 33 602 808
Hoặc để lại số điện thoại, NIRAN sẽ gọi cho bạn:
© 2011-2017 thuộc về NIRAN GLOBAL. Privacy Policy.
![](https://niran.vn/wp-content/themes/kobi2017/image/backtotop.png)
Đăng kí làm Đại lí
Nhận tin khuyến mãi

Vary: Accept-Encoding,Cookie,User-Agent


text:
Chào bạn, vui lòng đăng nhập
Gunny
Kiếm Thế
Kiếm Vũ
Đại Thiên Sứ
Ngọa Long
TalkTV
Tân Thiên Long
Thiên Long Bát Bộ Web
VLTK - Công Thành Chiến
Võ Lâm Chi Mộng
Thái Cực Kiếm
Bá Đao
Pokiwar 2
BangBang
Kiếm Khách
Vạn Kiếm

Server: VNG-DBilling-GW


markdown:
Chào bạn, vui lòng đăng nhập
Gunny
Kiếm Thế
Kiếm Vũ
Đại Thiên Sứ
Ngọa Long
TalkTV
Tân Thiên Long
Thiên Long Bát Bộ Web
VLTK - Công Thành Chiến
Võ Lâm Chi Mộng
Thái Cực Kiếm
Bá Đao
Pokiwar 2
BangBang
Kiếm Khách
Vạn Kiếm


text:
Tổng đài 24/7: 1900 6985
Đăng nhập
Giỏ hàng:
0.000
₫
Menu
Trang chủ
Máy và thiết bị
Máy và thiết bị cà phê
Máy pha cà phê
Máy pha cà phê chuyên nghiệp
Máy pha cà phê tự động
Máy pha cà phê cũ
Phụ kiện máy pha cà phê
Máy xay cà phê
Máy xay cà phê công nghiệp
Máy xay cà phê espresso
Máy xay cà phê mini
Máy xay cà phê cầm tay
Máy rang cà phê
Máy và thiết bị quầy bar
Máy xay sinh tố công nghiệp
Foresto
Omniblend
Blendtec
Vitamix
Máy ép trái cây
Máy ép trái cây ly tâm
Máy ép trái cây tốc độ chậm
Bình xịt kem tươi
Máy làm đá viên
Máy và thiết bị trà sữa
Bình giữ nhiệt – Ủ trà
Máy định lượng đường
Máy ép miệng ly cốc
Máy lắc, đảo trà
Máy đánh kem
Máy đun nước nóng
Quầy bar, bàn lạnh inox
Máy và thiết bị khác
Máy bào đá tuyết
Máy milkshake
Máy làm soda
Máy làm bánh
Linh kiện và phụ kiện
Linh kiện máy pha cà phê
Linh phụ kiện máy xay cà phê
Linh phụ kiện máy xay sinh tố
Linh phụ kiện bình xịt kem
Dụng cụ
Dụng cụ cà phê Ý
Tamper
Đế nén
Ca đánh sữa
Hộp đập bã
Vẽ Latte Art
Nhiệt kế
Đồng hồ
Vệ sinh máy
Dụng cụ cà phê đặc biệt
Pha phin
French Press
Syphon
Moka pot
Drip
Cân điện tử
Pour
Ly cốc tách
Bếp đun
Đồ chơi cà phê
Dụng cụ quầy bar
Shaker
Bar spoon
Jigger
Thảm bar
Chày bar
Muỗng xúc
Đồ lọc
Vắt cam – chanh
Bình sauce
Cắt tỉa, trang trí
Dao muỗng nĩa
Dụng cụ khác
Dụng cụ bar khác
Khay kệ úp cốc
Dụng cụ trưng bày
Dụng cụ vệ sinh
Dụng cụ biểu diễn
Dụng cụ phục vụ
Dụng cụ thu ngân
Dụng cụ trà sữa
Bảo quản – Lưu trữ
Nguyên liệu
Cà phê rang xay
Cà phê bột pha phin
Cà phê hạt pha phin
Cà phê hạt pha máy
Cà phê hạt đặc biệt
Quà tặng cà phê
Chương trình khuyến mại cà phê
Nguyên liệu pha chế
Siro, syrup
Siro Monin
Siro Torani
Siro Maulin
Siro Shortt
Siro Golden Farm
Siro Vedrenne
Sauce, Sốt
Sốt Monin
Sốt Davinci
Sốt Torani
Sốt Hershey’s
Mứt, Sinh tố
Mứt Osterberg
Mứt Golden Farm
Mứt Pomona
Nguyên liệu pha chế
Nước ép & Trái cây
Nước ép Sunquick
Nước ép Sun Up
Đào hộp
Bột pha chế
Bột mix
Bột matcha
Bột cacao
Trà túi lọc
Trà Dilmah
Trà Lipton
Trà King Crown
Nguyên liệu khác
Sữa tươi
Cốc nhựa, cốc giấy
Ống hút, túi
Nguyên liệu trà sữa
Trà nguyên liệu
Lục trà
Hồng trà
Trà ô long
Bột trà sữa
Bột kem không sữa
Bột vị
Topping
Bột pudding
Bột tạo màng sữa
Trân châu & thạch
Thạch
Trân châu
Dịch vụ
Dịch vụ ngành cà phê
Rang gia công cà phê
Cho thuê máy pha cà phê
Sửa chữa bảo trì máy pha cà phê
Thanh lý máy móc thiết bị nhà hàng
Đào tạo pha chế
Khóa pha chế đồ uống tổng hợp
Khóa học trà sữa chuyên nghiệp 2018
Khóa pha chế cà phê chuyên nghiệp
Khóa học theo yêu cầu
Setup cửa hàng
Setup cửa hàng
Setup quầy bar
Tư vấn quản lý cửa hàng
Tư vấn marketing cửa hàng
Dịch vụ cửa hàng cà phê
Bàn ghế cửa hàng cà phê
Đèn trang trí quán cà phê
Đồ trang trí nội ngoại thất
Thi công nội thất gỗ
Blog
Chế biến cà phê
Lịch sử cà phê
Các giống cà phê
Các vùng nguyên liệu
Quy trình chế biến
Rang xay cà phê
Rang cà phê
Xay cà phê
Thử nếm – Cupping
Lưu trữ và bảo quản
Pha chế cà phê
Pha phin truyền thống
Pha phin nguyên chất
Espresso
Moka pot
Syphon
Drip
Kinh doanh cà phê
Setup cửa hàng
Đồ uống và pha chế
Quản lý cửa hàng
Kiến thức tổng hợp
0.000
₫
DỤNG CỤ PHA CHẾ CÀ PHÊ PHIN
Chi tiết
Phin cà phê Long Cam 11 lưới gài
95.000
₫
Thêm vào giỏ
Đã thêm
Chi tiết
Phin cà phê Long Cam 7 lưới gài
15.500
₫
Thêm vào giỏ
Đã thêm
Chi tiết
Phin nhôm 100g – có ấm
70.000
₫
Thêm vào giỏ
Đã thêm
Chi tiết
Phin nhôm Delicio – Size 6
10.500
₫
Thêm vào giỏ
Đã thêm

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate


text:
- Hoạt động cuối:
- 14/2/18
- Tham gia ngày:
- 14/2/18
- Bài viết:
- 0
- Đã được thích:
- 0
- Điểm thành tích:
- 0
- Sinh nhật:
- 26/1/77 (Tuổi: 41)
ramavarjoaok
New Member, 41
- ramavarjoaok được nhìn thấy lần cuối:
- 14/2/18
-
- Đang tải...
- Đang tải...
-
Giới thiệu
- Sinh nhật:
- 26/1/77 (Tuổi: 41)
Tương tác

markdown:
![ ramavarjoaok](https://saigondecal.com.vn/styles/default/xenforo/avatars/avatar_l.png)
- Hoạt động cuối:
- 14/2/18
- Tham gia ngày:
- 14/2/18
- Bài viết:
- 0
- Đã được thích:
- 0
- Điểm thành tích:
[0](members/ramavarjoaok.19279/trophies)
- Sinh nhật:
- 26/1/77 (Tuổi: 41)
# ramavarjoaok
New Member, 41
- ramavarjoaok được nhìn thấy lần cuối:
- 14/2/18
-
- Đang tải...
- Đang tải...
-
### Giới thiệu
- Sinh nhật:
- 26/1/77 (Tuổi: 41)
### Tương tác

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Set-Cookie: xf_session=6e93b589152a0fbdfa8eda9ba4fd9ce8; path=/; secure; httponly


text:
Luật xây dựng liên kết
Thảo luận trong 'Liên Kết - Build Link' bắt đầu bởi minhthai, 5/5/15.
- Trạng thái chủ đề:
- Không mở trả lời sau này.
- Trạng thái chủ đề:
- Không mở trả lời sau này.
Đang tải...
Thảo luận trong 'Liên Kết - Build Link' bắt đầu bởi minhthai, 5/5/15.

markdown:
# Luật xây dựng liên kết
Thảo luận trong '
[Liên Kết - Build Link](forums/lien-ket-build-link.63/)' bắt đầu bởi [minhthai](members/minhthai.8419/), [5/5/15](threads/luat-xay-dung-lien-ket.151340/).
- Trạng thái chủ đề:
- Không mở trả lời sau này.
- Trạng thái chủ đề:
- Không mở trả lời sau này.
Đang tải...
Thảo luận trong '
[Liên Kết - Build Link](forums/lien-ket-build-link.63/)' bắt đầu bởi [minhthai](members/minhthai.8419/), [5/5/15](threads/luat-xay-dung-lien-ket.151340/).

Set-Cookie: xf_session=265bba12006e786f9957c53f545b2a34; path=/; secure; httponly


text:
Kể từ ngày tên miền hết hạn, bạn có thêm 35 ngày nữa để thực hiện đóng phí gia hạn cho tên miền. Sau khoảng thời gian này, tên miền sẽ bị thu hồi, bạn không thể đóng phí duy trì cho tên miền được nữa.
Ngày hết hạn mới của tên miền sẽ là ngày hết hạn hiện tại cộng thêm số năm tương ứng với số năm đã yêu cầu duy trì. Điều này đồng nghĩa thời gian hết hạn tên miền tính theo ngày hết hạn + thời gian gia hạn.
Bạn gia hạn trực tiếp tại trụ sở chính hoặc các chi nhánh Dim Group Việt Nam

P3P: CP="NOI ADM DEV PSAi COM NAV OUR OTRo STP IND DEM"

Set-Cookie: DIM_GROUP=p58uo657pgo6hm6l2eg4pdcst1; expires=Fri, 27-Jul-2018 21:45:09 GMT; path=/; domain=*.dim.vn; secure