text:
Trợ giúp:Tải tập tin lên
Tại Wikipedia, các bài viết đều có thể được làm sinh động dễ hiểu hơn bằng việc dùng hình ảnh hay tập tin phương tiện. Chúng ta có thể dùng tập tin đã có sẵn trong Wikipedia tiếng Việt, do các thành viên tải lên; hoặc trong Wikimedia Commons, kho lưu trữ các tập tin có giấy phép tự do cho mọi dự án Wikimedia trong mọi ngôn ngữ.
Khi không thấy tập tin phù hợp đã có trong các kho lưu trữ trên, chúng ta có thể truyền lên.
Mục lục
Cách truyền lên
Để truyền được hình ảnh lên (upload image), bạn có thể
Cách 1: Vào trang Wikimedia Commons rồi Đăng nhập. Sau đó vào phần Tham gia ở cột bên tay trái và ấn nút Tải tập tin lên rồi làm theo các bước hướng dẫn tiếp theo.
Cách 2: Vào trang Wikipedia rồi Đăng nhập. Sau đó vào phần Công cụ ở cột bên tay trái và ấn nút Tải tập tin lên rồi làm theo các bước hướng dẫn tiếp theo.
Chú ý: hình bạn truyền vào không được vi phạm bản quyền. Nếu bạn chưa quen, xin đọc hướng dẫn về bản quyền hình ảnh tại Wikipedia:Quyền về hình ảnh. Bạn cần chọn giấy phép phù hợp tại thanh lựa chọn Giấy phép hoặc ghi rõ vào ô Mô tả tập tin thẻ quyền phù hợp cho hình ảnh và thông tin giải thích tại sao thẻ quyền áp dụng. Thiếu các thông tin này, tập tin có thể bị xóa bất cứ lúc nào không cần báo trước..
Ví dụ, bạn là người vẽ hình này và tự nguyện truyền lên, bạn có thể ghi:
Hình này được vẽ bởi tôi, người truyền hình lên, và tự nguyện trao cho cộng đồng dưới giấy phép [[GFDL]].
Đồng thời chọn "GFDL (do mình tạo ra)" trong ô Giấy phép của trang truyền lên tập tin.
Chúng ta cũng nên quay lại trang mô tả hình hay tập tin sau khi đã truyền lên, để chăm sóc nó. Ví dụ như thêm thông tin mô tả tập tin để người khác hiểu và dùng lại nó ở bài viết của họ hay cho các mục đích khác.
Định dạng
Dưới đây là lời khuyên cho việc sử dụng định dạng tập tin để giữ chất lượng hình ảnh và âm thanh tốt với kích thước tập tin nhỏ trong Wikipedia tiếng Việt:
- Với các sơ đồ, hình vẽ chứa ít màu sắc nên dùng định dạng đồ họa véc tơ SVG. Định dạng này cho phép phóng to thu nhỏ hình ảnh tùy ý mà chất lượng không thay đổi, vẫn sắc nét. Nó cũng là định dạng có mã nguồn mở, với đầy đủ thông tin về các lớp ảnh, giúp cho ảnh có thể được sửa chữa và phát triển bởi cộng đồng một cách dễ dàng hơn.
- Với hoạt hình ngắn, có thể lưu tập tin ở định dạng GIF; đây là định dạng có độ nén tốt với chất lượng hình ảnh phù hợp cho nhiều hoạt hình dùng hình vẽ, không gây thất thoát thông tin khi nén.
- Với ảnh chụp, định dạng giữ được chất lượng ảnh cao với kích thước tập tin nhỏ là JPEG (cũng được biết đến là JPG). Với định dạng này, khi nén tập tin có kích thước nhỏ đi thì sẽ mất thông tin.
- Với các dạng hình ảnh tĩnh khác, dùng PNG do nó cung cấp chất lượng ảnh sắc nét với kích thước tập tin nhỏ gọn và không mất thông tin khi nén.
- Với biểu đồ lớn (khoảng một trang trở lên) hay thiết kế xây nhà, có thể dùng định dạng PDF (để mở lên trong Adobe Acrobat hay Adobe Reader).
- Với đoạn âm thanh, video có thể dùng định dạng OGG.
Sử dụng
Các hình ảnh đã được truyền lên Wikipedia tiếng Việt có thể được đặt vào bài viết theo hướng dẫn ở phần Trợ giúp:Hình ảnh. Các đoạn âm thanh có thể được dùng theo hướng dẫn tại Wikipedia:Đoạn âm thanh.
Các tập tin có sẵn ở Commons cũng được dùng như các tập tin tại Wikipedia Tiếng Việt, với tên gọi giống như tên gọi tại Commons.
Hình từ Wikipedia ngoại ngữ
Khi bạn muốn lấy hình ảnh ở Wikipedia ngoại ngữ, bạn ấn vào hình đó, xem thông tin về hình. Nếu thông tin cho biết là hình đã có ở Commons thì bạn có thể sử dụng ngay trong bài viết của bạn, với tên hình giống y chang tên tại Commons. Bạn chỉ cần truyền lên, khi muốn sửa chữa lại hình, ví dụ Việt hóa các dòng chữ trong hình.
Nếu hình không ở trong Commons, bạn xem các giấy phép và thông tin nguồn gốc của hình đã đảm bảo phù hợp Wikipedia:Quyền về hình ảnh và Wikipedia:Thẻ quyền cho hình ảnh chưa. Nếu phù hợp, bạn có thể tải về máy mình rồi truyền lên. Trong trường hợp giấy phép hình phù hợp với tiêu chuẩn của Commons và bạn biết tiếng Anh, bạn nên truyền lên Commons thay vì truyền lên Wikipedia Tiếng Việt.
Khi truyền lên bạn vẫn cần ghi đầy đủ nguồn gốc tập tin bạn lấy, sao chép lại hoặc dịch lại các mô tả từ nguồn, đặc biệt dùng đúng giấy phép như hình nguồn. Một cách đơn giản để dùng đúng lại giấy phép của hình gốc là thực hiện các bước sau:
- Ấn chuột lên hình để đến trang miêu tả về hình
- Ấn chuột vào tab sửa đổi để xem mã nguồn của trang miêu tả này
- Sao chép lại mã nguồn này
- Khi truyền hình này lên đây, dán mã nguồn đó vào ô miêu tả về hình.
Để ghi lại nguồn gốc hình từ Wikipedia ngoại ngữ, bạn có thể thêm liên kết giữa ngôn ngữ đến hình đó.
Ví dụ, Hình:1934 Football World Cup poster.jpg, được lấy lại từ en:Image:1934 Football World Cup poster.jpg, có mã nguồn chứa mã nguồn giấy phép hình giống như hình gốc và liên kết đến hình gốc là
== Giấy phép ==
{{Sportsposter}}
[[en:Image:1934 Football World Cup poster.jpg]]
Ghi đè hình cũ
Đôi khi có một hình ảnh cần phải sửa đổi, ví dụ vì chứa thông tin chưa chính xác hoặc nội dung vẫn như thế nhưng hình mới hơn. Lúc đó, chúng ta có thể tải về, sửa lại theo ý muốn, rồi truyền lên theo đúng tên gọi cũ. Khi truyền lên, phần mềm sẽ thông báo là đã có tập tin trùng tên và bạn có lựa chọn ghi đè lên tập tin cũ. Đợi một thời gian cho các máy móc cập nhật (ví dụ đợi 1 ngày), hình mới sẽ xuất hiện trên các trang liên quan.
Trường hợp bạn vô tình ghi tên một tập tin trùng với tập tin khác có sẵn, xin đổi tên khác để truyền lên.
Các phiên bản cũ của hình đã bị ghi đè vẫn được lưu trong trang mô tả về hình. Lịch sử các lần truyền lên cùng một hình được hiện ra với ngày giờ, thành viên truyền lên, và liên kết đến các phiên bản. Các thành viên đã đăng nhập có thể có nút giúp phục hồi phiên bản cũ của hình.
Xem thêm
- Wikipedia:Quyền về hình ảnh: hướng dẫn chi tiết về bản quyền cho hình ảnh.
- Wikipedia:Thẻ quyền cho hình ảnh: các loại thẻ quyền cho tập tin.
- Wikipedia:Đoạn âm thanh: chi tiết về dùng tập tin âm thanh.
- Wikipedia:Cú pháp hình ảnh: chi tiết về dùng hình ảnh trong bài viết.
- Đặc biệt:Imagelist: danh sách các tập tin.
- Đặc biệt:Newimages: danh sách các tập tin mới.

markdown:
# Trợ giúp:Tải tập tin lên
Tại Wikipedia, các bài viết đều có thể được làm sinh động dễ hiểu hơn bằng việc
[dùng hình ảnh](/wiki/Tr%E1%BB%A3_gi%C3%BAp:H%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh) hay [tập tin phương tiện](/wiki/Wikipedia:%C4%90o%E1%BA%A1n_%C3%A2m_thanh). Chúng ta có thể dùng tập tin [đã có sẵn](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Danh_s%C3%A1ch_t%E1%BA%ADp_tin) trong Wikipedia tiếng Việt, do các thành viên tải lên; hoặc trong [Wikimedia Commons](https://commons.wikimedia.org/wiki/Trang_Ch%C3%ADnh), kho lưu trữ các tập tin có [giấy phép tự do](https://commons.wikimedia.org/wiki/Commons:Licensing) cho mọi dự án [Wikimedia](/wiki/Wikimedia) trong mọi ngôn ngữ.
Khi không thấy tập tin phù hợp đã có trong các kho lưu trữ trên, chúng ta có thể truyền lên.
## Mục lục
## Cách truyền lên
Để truyền được hình ảnh lên (upload image), bạn có thể
**Cách 1**: Vào trang [Wikimedia Commons](http://commons.wikimedia.org/wiki/Trang_Ch%C3%ADnh?uselang=vi) rồi [Đăng nhập](http://commons.wikimedia.org/w/index.php?title=Special:UserLogin&returnto=Trang+Ch%C3%ADnh&returntoquery=uselang%3Dvi). Sau đó vào phần **Tham gia** ở cột bên tay trái và ấn nút [Tải tập tin lên](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:UploadWizard) rồi làm theo các bước hướng dẫn tiếp theo. **Cách 2**: Vào trang [Wikipedia](/wiki/Wikipedia) rồi [Đăng nhập](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:%C4%90%C4%83ng_nh%E1%BA%ADp). Sau đó vào phần **Công cụ** ở cột bên tay trái và ấn nút [Tải tập tin lên](/wiki/Wikipedia:T%E1%BA%A3i_t%E1%BA%ADp_tin_l%C3%AAn) rồi làm theo các bước hướng dẫn tiếp theo. **Chú ý**: hình bạn truyền vào [không được vi phạm bản quyền](/wiki/Wikipedia:Quy%E1%BB%81n_t%C3%A1c_gi%E1%BA%A3). Nếu bạn chưa quen, xin đọc hướng dẫn về bản quyền hình ảnh tại [Wikipedia:Quyền về hình ảnh](/wiki/Wikipedia:Quy%E1%BB%81n_v%E1%BB%81_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh). Bạn cần chọn giấy phép phù hợp tại thanh lựa chọn **Giấy phép** hoặc ghi rõ vào ô **Mô tả tập tin** [thẻ quyền](/wiki/Wikipedia:Th%E1%BA%BB_quy%E1%BB%81n_cho_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh) phù hợp cho hình ảnh và thông tin giải thích tại sao thẻ quyền áp dụng. Thiếu các thông tin này, tập tin có thể bị xóa bất cứ lúc nào không cần báo trước..
Ví dụ, bạn là người vẽ hình này và tự nguyện truyền lên, bạn có thể ghi:
Hình này được vẽ bởi tôi, người truyền hình lên, và tự nguyện trao cho cộng đồng dưới giấy phép [[GFDL]].
Đồng thời chọn "GFDL (do mình tạo ra)" trong ô
**Giấy phép** của trang truyền lên tập tin.
Chúng ta cũng nên quay lại
[trang mô tả hình](/wiki/Wikipedia:Trang_m%C3%B4_t%E1%BA%A3_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh) hay tập tin sau khi đã truyền lên, để chăm sóc nó. Ví dụ như thêm thông tin mô tả tập tin để người khác hiểu và dùng lại nó ở bài viết của họ hay cho các mục đích khác.
## Định dạng
Dưới đây là lời khuyên cho việc sử dụng định dạng tập tin để giữ chất lượng hình ảnh và âm thanh tốt với kích thước tập tin nhỏ trong Wikipedia tiếng Việt:
- Với các sơ đồ, hình vẽ chứa ít màu sắc nên dùng định dạng
[đồ họa véc tơ](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BB%93_h%E1%BB%8Da_v%C3%A9c_t%C6%A1&action=edit&redlink=1) [SVG](/wiki/SVG). Định dạng này cho phép phóng to thu nhỏ hình ảnh tùy ý mà chất lượng không thay đổi, vẫn sắc nét. Nó cũng là định dạng có [mã nguồn mở](/wiki/M%C3%A3_ngu%E1%BB%93n_m%E1%BB%9F), với đầy đủ thông tin về các lớp ảnh, giúp cho ảnh có thể được sửa chữa và phát triển bởi cộng đồng một cách dễ dàng hơn.
- Với hoạt hình ngắn, có thể lưu tập tin ở định dạng
[GIF](/wiki/GIF); đây là định dạng có độ nén tốt với chất lượng hình ảnh phù hợp cho nhiều hoạt hình dùng hình vẽ, không gây thất thoát thông tin khi nén.
- Với ảnh chụp, định dạng giữ được chất lượng ảnh cao với kích thước tập tin nhỏ là
[JPEG](/wiki/JPEG)(cũng được biết đến là JPG). Với định dạng này, khi nén tập tin có kích thước nhỏ đi thì sẽ mất thông tin.
- Với các dạng hình ảnh tĩnh khác, dùng
[PNG](/wiki/PNG)do nó cung cấp chất lượng ảnh sắc nét với kích thước tập tin nhỏ gọn và không mất thông tin khi nén.
- Với biểu đồ lớn (khoảng một trang trở lên) hay thiết kế xây nhà, có thể dùng định dạng
[Adobe Acrobat](/wiki/Adobe_Acrobat)hay [Adobe Reader](/wiki/Adobe_Reader)).
- Với đoạn âm thanh, video có thể dùng định dạng
[OGG](/w/index.php?title=OGG&action=edit&redlink=1).
## Sử dụng
Các hình ảnh đã được truyền lên Wikipedia tiếng Việt có thể được đặt vào bài viết theo hướng dẫn ở phần
[Trợ giúp:Hình ảnh](/wiki/Tr%E1%BB%A3_gi%C3%BAp:H%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh). Các đoạn âm thanh có thể được dùng theo hướng dẫn tại [Wikipedia:Đoạn âm thanh](/wiki/Wikipedia:%C4%90o%E1%BA%A1n_%C3%A2m_thanh).
Các tập tin có sẵn ở
[Commons](https://commons.wikimedia.org/wiki/) cũng được dùng như các tập tin tại Wikipedia Tiếng Việt, với tên gọi giống như tên gọi tại Commons.
## Hình từ Wikipedia ngoại ngữ
Khi bạn muốn lấy hình ảnh ở Wikipedia ngoại ngữ, bạn ấn vào hình đó, xem thông tin về hình. Nếu thông tin cho biết là hình đã có ở Commons thì bạn có thể sử dụng ngay trong bài viết của bạn, với tên hình giống y chang tên tại Commons. Bạn chỉ cần truyền lên, khi muốn sửa chữa lại hình, ví dụ Việt hóa các dòng chữ trong hình.
Nếu hình không ở trong Commons, bạn xem các giấy phép và thông tin nguồn gốc của hình đã đảm bảo phù hợp
[Wikipedia:Quyền về hình ảnh](/wiki/Wikipedia:Quy%E1%BB%81n_v%E1%BB%81_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh) và [Wikipedia:Thẻ quyền cho hình ảnh](/wiki/Wikipedia:Th%E1%BA%BB_quy%E1%BB%81n_cho_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh) chưa. Nếu phù hợp, bạn có thể tải về máy mình rồi truyền lên. Trong trường hợp giấy phép hình phù hợp với tiêu chuẩn của Commons và bạn biết tiếng Anh, bạn nên truyền lên Commons thay vì truyền lên Wikipedia Tiếng Việt.
Khi truyền lên bạn vẫn cần ghi đầy đủ nguồn gốc tập tin bạn lấy, sao chép lại hoặc dịch lại các mô tả từ nguồn, đặc biệt dùng đúng
[giấy phép](/wiki/Wikipedia:Th%E1%BA%BB_quy%E1%BB%81n_cho_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh) như hình nguồn. Một cách đơn giản để dùng đúng lại giấy phép của hình gốc là thực hiện các bước sau:
- Ấn chuột lên hình để đến trang miêu tả về hình
- Ấn chuột vào tab sửa đổi để xem mã nguồn của trang miêu tả này
- Sao chép lại mã nguồn này
- Khi truyền hình này lên đây, dán mã nguồn đó vào ô miêu tả về hình.
Để ghi lại nguồn gốc hình từ Wikipedia ngoại ngữ, bạn có thể thêm
[liên kết giữa ngôn ngữ](/wiki/Wikipedia:Li%C3%AAn_k%E1%BA%BFt_gi%E1%BB%AFa_ng%C3%B4n_ng%E1%BB%AF) đến hình đó.
Ví dụ,
[Hình:1934 Football World Cup poster.jpg](/wiki/T%E1%BA%ADp_tin:1934_Football_World_Cup_poster.jpg), được lấy lại từ [en:Image:1934 Football World Cup poster.jpg](https://en.wikipedia.org/wiki/Image:1934_Football_World_Cup_poster.jpg), có mã nguồn chứa mã nguồn giấy phép hình giống như hình gốc và liên kết đến hình gốc là
== Giấy phép ==
{{Sportsposter}}
[[en:Image:1934 Football World Cup poster.jpg]]
## Ghi đè hình cũ
Đôi khi có một hình ảnh cần phải sửa đổi, ví dụ vì chứa thông tin chưa chính xác hoặc nội dung vẫn như thế nhưng hình mới hơn. Lúc đó, chúng ta có thể tải về, sửa lại theo ý muốn, rồi truyền lên theo đúng tên gọi cũ. Khi truyền lên, phần mềm sẽ thông báo là đã có tập tin trùng tên và bạn có lựa chọn ghi đè lên tập tin cũ. Đợi một thời gian cho các máy móc cập nhật (ví dụ đợi 1 ngày), hình mới sẽ xuất hiện trên các trang liên quan.
Trường hợp bạn vô tình ghi tên một tập tin trùng với tập tin khác có sẵn, xin đổi tên khác để truyền lên.
Các phiên bản cũ của hình đã bị ghi đè vẫn được lưu trong
[trang mô tả về hình](/wiki/Wikipedia:Trang_m%C3%B4_t%E1%BA%A3_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh). Lịch sử các lần truyền lên cùng một hình được hiện ra với ngày giờ, thành viên truyền lên, và liên kết đến các phiên bản. Các thành viên đã [đăng nhập](/wiki/Wikipedia:%C4%90%C4%83ng_nh%E1%BA%ADp) có thể có nút giúp phục hồi phiên bản cũ của hình.
## Xem thêm
[Wikipedia:Quyền về hình ảnh](/wiki/Wikipedia:Quy%E1%BB%81n_v%E1%BB%81_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh): hướng dẫn chi tiết về bản quyền cho hình ảnh. [Wikipedia:Thẻ quyền cho hình ảnh](/wiki/Wikipedia:Th%E1%BA%BB_quy%E1%BB%81n_cho_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh): các loại thẻ quyền cho tập tin. [Wikipedia:Đoạn âm thanh](/wiki/Wikipedia:%C4%90o%E1%BA%A1n_%C3%A2m_thanh): chi tiết về dùng tập tin âm thanh. [Wikipedia:Cú pháp hình ảnh](/wiki/Wikipedia:C%C3%BA_ph%C3%A1p_h%C3%ACnh_%E1%BA%A3nh): chi tiết về dùng hình ảnh trong bài viết. [Đặc biệt:Imagelist](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Danh_s%C3%A1ch_t%E1%BA%ADp_tin): danh sách các tập tin. [Đặc biệt:Newimages](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:T%E1%BA%ADp_tin_m%E1%BB%9Bi): danh sách các tập tin mới.

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

P3P: CP="This is not a P3P policy! See https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:CentralAutoLogin/P3P for more info."

X-Cache-Status: hit

Set-Cookie: GeoIP=US:VA:Ashburn:39.05:-77.47:v4; Path=/; secure; Domain=.wikipedia.org

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

X-Cache: cp1068 hit/1, cp1065 miss

X-Content-Type-Options: nosniff

Connection: close

Via: 1.1 varnish-v4, 1.1 varnish-v4

Accept-Ranges: bytes

X-UA-Compatible: IE=Edge

Cache-Control: private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate

Vary: Accept-Encoding,Cookie,Authorization

Content-Language: vi

Link: </static/images/project-logos/viwiki.png>;rel=preload;as=image;media=not all and (min-resolution: 1.5dppx),</static/images/project-logos/viwiki-1.5x.png>;rel=preload;as=image;media=(min-resolution: 1.5dppx) and (max-resolution: 1.999999dppx),</static/images/project-logos/viwiki-2x.png>;rel=preload;as=image;media=(min-resolution: 2dppx)


text:
Urville, Calvados
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Tọa độ: 49°01′35″B 0°17′46″T / 49.0263888889°B 0.296111111111°T
Urville là một xã ở tỉnh Calvados, thuộc vùng Basse-Normandie ở tây bắc nước Pháp.
Tọa độ: 49°01′35″B 0°17′46″T / 49.0263888889°B 0.296111111111°T
Urville là một xã ở tỉnh Calvados, thuộc vùng Basse-Normandie ở tây bắc nước Pháp.

markdown:
# Urville, Calvados
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
[Tọa độ](/wiki/H%E1%BB%87_t%E1%BB%8Da_%C4%91%E1%BB%99_%C4%91%E1%BB%8Ba_l%C3%BD): [49°01′35″B 0°17′46″T / 49.0263888889°B 0.296111111111°T](//tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?language=vi&pagename=Urville%2C_Calvados¶ms=49.0263888889_N_-0.296111111111_E_region:FR_type:city)
|
|
|Hành chính|
|
| ![ Quốc kỳ Pháp](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Flag_of_France.svg/18px-Flag_of_France.svg.png)
![ Quốc kỳ Pháp](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Flag_of_France.svg/18px-Flag_of_France.svg.png)
[Pháp](/wiki/Ph%C3%A1p) [Vùng](/wiki/V%C3%B9ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Lower Normandy](/wiki/Lower_Normandy) [Tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Calvados](/wiki/Calvados) [Quận](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Caen](/wiki/Caen_(qu%E1%BA%ADn)) [Tổng](/wiki/T%E1%BB%95ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Bretteville-sur-Laize](/w/index.php?title=Bretteville-sur-Laize_(t%E1%BB%95ng)&action=edit&redlink=1) [Xã (thị) trưởng](/wiki/Th%E1%BB%8B_tr%C6%B0%E1%BB%9Fng)
(
[2008](/wiki/2008)- [2014](/wiki/2014)) [Độ cao](/wiki/Cao_%C4%91%E1%BB%99)
(bình quân 100 m/330 ft)
1 2(2,32 sq mi) [INSEE](/wiki/M%C3%A3_INSEE)/Mã bưu chính [14719](http://recensement.insee.fr/searchResults.action?zoneSearchField=&codeZone=14719-COM)/ [14190](/wiki/Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_m%C3%A3_b%C6%B0u_ch%C3%ADnh_%E1%BB%9F_Ph%C3%A1p) **Urville** là một [xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_t%E1%BB%89nh_Calvados) ở [tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_(Ph%C3%A1p)) [Calvados](/wiki/Calvados), thuộc vùng [Basse-Normandie](/wiki/Basse-Normandie) ở tây bắc nước [Pháp](/wiki/Ph%C3%A1p).
## Dân số[
[sửa](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&action=edit§ion=1)]
|
|[1968](/wiki/1968) [1975](/wiki/1975) [1982](/wiki/1982) [1990](/wiki/1990) [1999](/wiki/1999)
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&veaction=edit§ion=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&action=edit§ion=2)]
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&veaction=edit§ion=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&action=edit§ion=3)]
## Liên kết ngoài[
[sửa](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&veaction=edit§ion=4) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Urville,_Calvados&action=edit§ion=4)]
|
|![]()
|Wikimedia Commons có thư viện hình ảnh và phương tiện truyền tải về
|

WARC-Truncated: length

X-Cache-Status: miss

X-Cache: cp1068 miss, cp1065 miss


text:
Xã Iosco, Quận Livingston, Michigan
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Xã Iosco (tiếng Anh: Iosco Township) là một xã thuộc quận Livingston, tiểu bang Michigan, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này là 3.801 người.[1]
Chú thích[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ “2010 Census Gazetteer Files”. Cục Thống kê Dân số Hoa Kỳ. Truy cập ngày 13 tháng 10 năm 2012.

markdown:
# Xã Iosco, Quận Livingston, Michigan
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
|Xã Iosco
|
Iosco Township
|—
|![ Vị trí quận Livingston trong tiểu bang Michigan ở Hoa Kỷ](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Map_of_Michigan_highlighting_Livingston_County.svg/250px-Map_of_Michigan_highlighting_Livingston_County.svg.png)
![ Vị trí quận Livingston trong tiểu bang Michigan ở Hoa Kỷ](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/73/Map_of_Michigan_highlighting_Livingston_County.svg/250px-Map_of_Michigan_highlighting_Livingston_County.svg.png)
Vị trí quận Livingston trong tiểu bang Michigan ở Hoa Kỷ
[Quốc gia](/wiki/Qu%E1%BB%91c_gia) [Hoa Kỳ](/wiki/Hoa_K%E1%BB%B3) [Tiểu bang](/wiki/Ti%E1%BB%83u_bang_Hoa_K%E1%BB%B3) [Michigan](/wiki/Michigan) [Quận](/w/index.php?title=Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_qu%E1%BA%ADn_%E1%BB%9F_Michigan&action=edit&redlink=1) [Quận Livingston](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_Livingston,_Michigan) [Múi giờ](/wiki/M%C3%BAi_gi%E1%BB%9D) [CST](/wiki/M%C3%BAi_gi%E1%BB%9D_mi%E1%BB%81n_Trung_(B%E1%BA%AFc_M%E1%BB%B9))( [UTC-5](/wiki/UTC-5)) [DST](/wiki/Quy_%C6%B0%E1%BB%9Bc_gi%E1%BB%9D_m%C3%B9a_h%C3%A8)) **CDT**( [UTC-4](/wiki/UTC-4)) **Xã Iosco** ( [tiếng Anh](/wiki/Ti%E1%BA%BFng_Anh): *Iosco Township*) là một [xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_Hoa_K%E1%BB%B3) thuộc [quận Livingston](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_Livingston,_Michigan), tiểu bang [Michigan](/wiki/Michigan), [Hoa Kỳ](/wiki/Hoa_K%E1%BB%B3). Năm 2010, dân số của xã này là 3.801 người. [[1]](#cite_note-1)
## Chú thích[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%A3_Iosco,_Qu%E1%BA%ADn_Livingston,_Michigan&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%A3_Iosco,_Qu%E1%BA%ADn_Livingston,_Michigan&action=edit§ion=1)] [^](#cite_ref-1) [“2010 Census Gazetteer Files”](http://www.census.gov/geo/www/gazetteer/gazetteer2010.html). [Cục Thống kê Dân số Hoa Kỳ](/wiki/C%E1%BB%A5c_Th%E1%BB%91ng_k%C3%AA_D%C3%A2n_s%E1%BB%91_Hoa_K%E1%BB%B3). Truy cập ngày 13 tháng 10 năm 2012.

X-Cache: cp1066 miss, cp1065 miss


text:
Xã Maple Valley, Quận Sanilac, Michigan
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Xã Maple Valley (tiếng Anh: Maple Valley Township) là một xã thuộc quận Sanilac, tiểu bang Michigan, Hoa Kỳ. Năm 2010, dân số của xã này là 1.221 người.[1]
Chú thích[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ “2010 Census Gazetteer Files”. Cục Thống kê Dân số Hoa Kỳ. Truy cập ngày 13 tháng 10 năm 2012.

markdown:
# Xã Maple Valley, Quận Sanilac, Michigan
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
|Xã Maple Valley
|
Maple Valley Township
|—
|![ Vị trí quận Sanilac trong tiểu bang Michigan ở Hoa Kỷ](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/10/Map_of_Michigan_highlighting_Sanilac_County.svg/250px-Map_of_Michigan_highlighting_Sanilac_County.svg.png)
![ Vị trí quận Sanilac trong tiểu bang Michigan ở Hoa Kỷ](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/10/Map_of_Michigan_highlighting_Sanilac_County.svg/250px-Map_of_Michigan_highlighting_Sanilac_County.svg.png)
Vị trí quận Sanilac trong tiểu bang Michigan ở Hoa Kỷ
[Quốc gia](/wiki/Qu%E1%BB%91c_gia) [Hoa Kỳ](/wiki/Hoa_K%E1%BB%B3) [Tiểu bang](/wiki/Ti%E1%BB%83u_bang_Hoa_K%E1%BB%B3) [Michigan](/wiki/Michigan) [Quận](/w/index.php?title=Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_qu%E1%BA%ADn_%E1%BB%9F_Michigan&action=edit&redlink=1) [Quận Sanilac](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_Sanilac,_Michigan) [Múi giờ](/wiki/M%C3%BAi_gi%E1%BB%9D) [CST](/wiki/M%C3%BAi_gi%E1%BB%9D_mi%E1%BB%81n_Trung_(B%E1%BA%AFc_M%E1%BB%B9))( [UTC-5](/wiki/UTC-5)) [DST](/wiki/Quy_%C6%B0%E1%BB%9Bc_gi%E1%BB%9D_m%C3%B9a_h%C3%A8)) **CDT**( [UTC-4](/wiki/UTC-4)) **Xã Maple Valley** ( [tiếng Anh](/wiki/Ti%E1%BA%BFng_Anh): *Maple Valley Township*) là một [xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_Hoa_K%E1%BB%B3) thuộc [quận Sanilac](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_Sanilac,_Michigan), tiểu bang [Michigan](/wiki/Michigan), [Hoa Kỳ](/wiki/Hoa_K%E1%BB%B3). Năm 2010, dân số của xã này là 1.221 người. [[1]](#cite_note-1)
## Chú thích[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%A3_Maple_Valley,_Qu%E1%BA%ADn_Sanilac,_Michigan&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%A3_Maple_Valley,_Qu%E1%BA%ADn_Sanilac,_Michigan&action=edit§ion=1)] [^](#cite_ref-1) [“2010 Census Gazetteer Files”](http://www.census.gov/geo/www/gazetteer/gazetteer2010.html). [Cục Thống kê Dân số Hoa Kỳ](/wiki/C%E1%BB%A5c_Th%E1%BB%91ng_k%C3%AA_D%C3%A2n_s%E1%BB%91_Hoa_K%E1%BB%B3). Truy cập ngày 13 tháng 10 năm 2012.

X-Cache: cp1052 miss, cp1065 miss


text:
Xích Markov
Trong toán học, một xích Markov hay chuỗi Markov (thời gian rời rạc), đặt theo tên nhà toán học người Nga Andrei Andreyevich Markov, là một quá trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc với tính chất Markov. Trong một quá trình như vậy, quá khứ không liên quan đến việc tiên đoán tương lai mà việc đó chỉ phụ thuộc theo kiến thức về hiện tại.
Xích Markov là một dãy X1, X2, X3,... gồm các biến ngẫu nhiên. Tập tất cả các giá trị có thể có của các biến này được gọi là không gian trạng thái , giá trị của Xn là trạng thái của quá trình (hệ) tại thời điểm n.
Nếu việc xác định (dự đoán) phân bố xác suất có điều kiện của Xn+1 khi cho biết các trạng thái quá khứ là một hàm chỉ phụ thuộc Xn thì:
trong đó x là một trạng thái nào đó của quá trình (x thuộc không gian trạng thái ). Đó là thuộc tính Markov.
Một cách đơn giản để hình dung một kiểu chuỗi Markov cụ thể là qua một ôtômat hữu hạn (finite state machine). Nếu hệ ở trạng thái y tại thời điểm n thì xác suất mà hệ sẽ chuyển tới trạng thái x tại thời điểm n+1 không phụ thuộc vào giá trị của thời điểm n mà chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại y. Do đó, tại thời điểm n bất kỳ, một xích Markov hữu hạn có thể được biểu diễn bằng một ma trận xác suất, trong đó phần tử x, y có giá trị bằng và độc lập với chỉ số thời gian n (nghĩa là để xác định trạng thái kế tiếp, ta không cần biết đang ở thời điểm nào mà chỉ cần biết trạng thái ở thời điểm đó là gì). Các loại xích Markov hữu hạn rời rạc này còn có thể được biểu diễn bằng đồ thị có hướng, trong đó các cung được gắn nhãn bằng xác suất chuyển từ trạng thái tại đỉnh (vertex) đầu sang trạng thái tại đỉnh cuối của cung đó.
Markov đã đưa ra các kết quả đầu tiên (1906) về các quá trình này. Andrey Nikolaevich Kolmogorov (1936) đã đưa ra một suy rộng tới các không gian trạng thái vô hạn đếm được.
Các xích Markov có liên quan tới chuyển động Brown (Brownian motion) và Tổng hợp ergodic, hai chủ đề quan trọng của vật lý trong những năm đầu của thế kỷ 20, nhưng Markov có vẻ phải tham gia vào quá trình phát triển của toán học, còn gọi là sự mở rộng của luật số lớn cho các sự kiện độc lập.
Mục lục
Các tính chất của xích Markov[sửa | sửa mã nguồn]
Đặc điểm của một xích Markov được biểu diễn bởi phân bố điều kiện
đó là xác suất chuyển dịch của quy trình.
Nó đôi khi còn được gọi là xác suất chuyển dịch "một-bước".
Xác suất của một chuyển dịch trong hai, ba, hoặc nhiều bước hơn được rút ra từ xác suất chuyển dịch một bước và thuộc tính Markov:
Tương tự,
Các công thức này tổng quát hóa tới các thời điểm n + k tùy ý trong tương lai bằng cách nhân các xác suất chuyển dịch và lấy tích phân k − 1 lần.
Xác suất biên (marginal distribution) P(Xn) là phân bố trên các trạng thái tại thời điểm n. Phân bố ban đầu là P(X0). Sự tiến hóa của quy trình qua một bước được mô tả bằng công thức
Đây là một phiên bản của phương trình Frobenius-Perron.
Có thể tồn tại một hoặc nhiều phân bố trạng thái π sao cho
trong đó Y chỉ là một cái tên thuận tiện cho biến tích phân (variable of integration).
Phân bố π như vậy được gọi là một phân bố ổn định (stationary distribution) hoặc phân bố trạng thái ổn định.
Một phân bố ổn định là một hàm riêng (eigenfunction) của hàm phân bố điều kiện, gắn với giá trị riêng (eigenvalue) là 1.
Việc có phân bố ổn định hay không, và nó có là duy nhất hay không (nếu tồn tại), là phụ thuộc vào từng thuộc tính cụ thể của quá trình.
Bất khả quy nghĩa là mọi trạng thái đều có thể truy xuất từ mỗi trạng thái khác. Một quá trình là tuần hoàn nếu tồn tại ít nhất một trạng thái mà quá trình sẽ trả về trạng thái đó sau một khoảng thời gian cố định (lớn hơn một). Phi tuần hoàn (aperiodic) nghĩa là không tồn tại trạng thái nào như vậy cả.
Hồi qui dương (positive recurrent) nghĩa là thời gian được kì vọng trở lại trạng thái ban đầu là một giá trị dương cho mọi trạng thái.
Nếu chuỗi Markov là hồi qui dương, thì tồn tại một phân bố ổn định. Nếu chuỗi Markov là hồi qui dương và không thể tối giản được nữa, thì tồn tại một phân bố ổn định duy nhất.
Xích Markov trong không gian trạng thái rời rạc[sửa | sửa mã nguồn]
Nếu không gian trạng thái là hữu hạn, phân bố xác suất chuyển trạng thái có thể được biểu diễn dưới dạng một ma trận, gọi là ma trận chuyển đổi (transition matrix), với thành phần thứ (i, j) bằng với
Với không gian trạng thái rời rạc, tích phân của xác suất chuyển đổi ở bước thứ k là phép tổng, và có thể được tính bằng lũy thừa bậc k' của ma trận chuyển đổi. Nghĩa là, nếu P là ma trận chuyển đổi 1-bước, thì Pk là ma trận chuyển đổi k-bước.
Phân bố ổn định là một vector thỏa mãn phương trình
- .
Như vậy, phân bố ổn định là một eigenvector của ma trận chuyển đổi, được gắn với giá trị riêng 1.
Nếu ma trận chuyển đổi P là không thể tối giản được, và phi tuần hoàn, thì Pk hội tụ từng giá trị thành phần về một ma trận trong đó mỗi cột là phân bố ổn định duy nhất , với
- ,
độc lập với phân bố ban đầu . Điều này được phát biểu trong Định lý Perron-Frobenius.
Ma trận chuyển đổi mà dương (nghĩa là mọi thành phần của ma trận là dương) thì ma trận là không thể tối giản và phi tuần hoàn. Một ma trận là một ma trận ngẫu nhiên thống kê (stochastic matrix) khi và chỉ khi nó là ma trận của các xác suất chuyển đổi của một chuỗi Markov nào đó.
Trường hợp đặc biệt, nếu xác suất chuyển đổi là độc lập với quá khứ thì được gọi là một sắp xếp Bernoulli (Bernoulli scheme). Một Bernoulli scheme chỉ với 2 trạng thái thì gọi là một quá trình Bernoulli (Bernoulli process).
Các ứng dụng khoa học[sửa | sửa mã nguồn]
Các hệ thống Markovian xuất hiện nhiều trong vật lý, đặc biệt là cơ học thống kê (statistical mechanics), bất cứ khi nào xác suất được dùng để biểu diễn các chi tiết chưa được biết hay chưa được mô hình hóa của một hệ thống, nếu nó có thể giả định rằng thời gian là bất biến và không có mối liên hệ trong quá khứ cần nghĩ đến mà không bao gồm sự miêu tả trạng thái. Xích Markov có thể dùng để mô hình hóa nhiều quá trình trong lý thuyết hàng đợi và thống kê. Bài báo nổi tiếng của Claude Shannon năm 1948 A mathematical theory of communication, là một bước trong việc tạo ra lãnh vực lý thuyết thông tin, mở ra bằng cách giới thiệu khái niệm của entropy thông qua mô hình hóa Markov của ngôn ngữ tiếng Anh. Mỗi mô hình đã lý tưởng hóa có thể nắm bắt được nhiều hệ thống được thống kê điều đặn. Thậm chí không cần miêu tả đầy đủ cấu trúc, giống như là những mô hình tín hiệu, hiệu quả trong việc giải mã dữ liệu thông qua kỹ thuật viết code entropy. Nó cũng hiệu quả trong việc ước lượng trạng thái và xác định mẫu. Hệ thống điện thoại di động trên thế giới dùng giải thuật Viterbi để sửa lỗi (error-correction), trong khi các mô hình Markov ẩn (với xác suất chuyển đổi Markov ban đầu là không được biết và phải được ước lượng từ dữ liệu) được dùng rất nhiều trong nhận dạng tiếng nói và trong tin sinh học, chẳng hạn để mã hóa vùng/dự đoán gene.
PageRank của một trang web dùng bởi Google được định nghĩa bằng một xích Markov. Nó là xác suất để đến được trang i trong phân bố ổn định (stationary distribution) dựa vào xích Markov của mọi trạng (đã biết). Nếu N là số lượng trang web đã biết, và một trang i có ki liên kết thì nó có xác suất chuyển tới là (1-q)/ki + q/N cho mọi trang mà có liên kết tới và q/N cho mọi trang mà không có liên kết tới. Tham số q thường được chọn là khoảng 0.15.
Phương pháp chuỗi Markov cũng trở nên rất quan trọng trong việc sinh ra những chuỗi số từ những số ngẫu nhiên để phản ánh một cách chính xác những phân bố xác suất phức tạp - tiến trình MCMC là 1 ví dụ. Trong những năm gần đây, phương pháp này đã cách mạng hóa tính khả thi của phương pháp Bayes
Chuỗi markov cũng có nhiều ứng dụng trong mô hình sinh học, đặc biệt là trong tiến trình dân số- một tiến trình tương tụ như tiến trình sinh học.
Một ứng dụng của chuỗi Markov gần đây là ở thống kê địa chất. Đó là: chuỗi Markov được sử dụng trong mô phỏng 3 chiều của giá trị có điều kiện riêng phần. Ứng dụng này được gọi là "chuỗi markov thống kê địa chất", cũng giống như ngành thống kê địa chất. Hiện nay phương pháp này vẫn còn đang phát triển
Chuỗi Markov cũng có thể ứng dụng trong nhiều trò chơi game. Nhiều loại game của trẻ em (Chutes and Ladders, Candy Land), là kết quả chính xác điển hình của chuỗi Markov. Ở mỗi vòng chơi, người chơi bắt đầu chơi từ trạng thái định sẵn, sau đó phải có lợi thế gì đó mới có thể vượt qua được bàn kế
Trong ngành quản lý đất đai: người ta còn ứng dụng GIS, RS và chuỗi Markov vào phân tích sự thay đổi sử dụng đất (land use change), từ đó dự báo được tình hình sử dụng đất trong giai đoạn kế tiếp.
Xem thêm[sửa | sửa mã nguồn]
- Mô hình Markov ẩn
- Ví dụ về Xích Markov
- Quá trình Markov
- Quá trình quyết định Markov
- Shift of finite type
- Mark V Shaney
- Markoff Chaney
- xích Markov thời gian liên tục
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- A.A. Markov. "Rasprostranenie zakona bol'shih chisel na velichiny, zavisyaschie drug ot druga". Izvestiya Fiziko-matematicheskogo obschestva pri Kazanskom universitete, 2-ya seriya, tom 15, pp 135–156, 1906.
- A.A. Markov. "Extension of the limit theorems of probability theory to a sum of variables connected in a chain". reprinted in Appendix B of: R. Howard. Dynamic Probabilistic Systems, volume 1: Markov Chains. John Wiley and Sons, 1971.
- Leo Breiman. Probability. Original edition published by Addison-Wesley, 1968; reprinted by Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992. ISBN 0-89871-296-3. (See Chapter 7.)
- J.L. Doob. Stochastic Processes. New York: John Wiley and Sons, 1953. ISBN 0-471-52369-0.
Liên kết ngoài[sửa | sửa mã nguồn]
- (pdf) Markov Chains chapter in American Mathematical Society's introductory probability book
- Google Pagerank
- Markov Chains
- Class structure trên PlanetMath.
- Generating Text (About generating random text using a Markov chain.)
- The World's Largest Matrix Computation (Google's PageRank as the stationary distribution of a random walk through the Web.)
- Disassociated Press in Emacs approximates a Markov process
- [1] Markov chains used to produce semi-coherent English.
- List of Markov chains-related resources

markdown:
# Xích Markov
|Bài viết này
|cần thêm .
Trong
[toán học](/wiki/To%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc), một **xích Markov** hay **chuỗi Markov** (thời gian rời rạc), đặt theo tên nhà toán học người Nga [Andrei Andreyevich Markov](/w/index.php?title=Andrei_Andreyevich_Markov&action=edit&redlink=1), là một [quá trình ngẫu nhiên](/wiki/Qu%C3%A1_tr%C3%ACnh_ng%E1%BA%ABu_nhi%C3%AAn) thời gian rời rạc với [tính chất Markov](/wiki/Thu%E1%BB%99c_t%C3%ADnh_Markov). Trong một quá trình như vậy, quá khứ không liên quan đến việc tiên đoán tương lai mà việc đó chỉ phụ thuộc theo kiến thức về hiện tại.
Xích Markov là một
[dãy](/wiki/D%C3%A3y_(to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc)) *X* 1, *X* 2, *X* 3,... gồm các [biến ngẫu nhiên](/wiki/Bi%E1%BA%BFn_ng%E1%BA%ABu_nhi%C3%AAn). Tập tất cả các giá trị có thể có của các biến này được gọi là *không gian trạng thái* , giá trị của *X* là trạng thái của quá trình (hệ) tại thời điểm n `n`.
Nếu việc xác định (dự đoán) phân bố
[xác suất có điều kiện](/wiki/X%C3%A1c_su%E1%BA%A5t_c%C3%B3_%C4%91i%E1%BB%81u_ki%E1%BB%87n) của *X* khi cho biết các trạng thái quá khứ là một hàm chỉ phụ thuộc n+1 *X* thì: *n*
trong đó
*x* là một trạng thái nào đó của quá trình ( *x* thuộc *không gian trạng thái* ). Đó là [thuộc tính Markov](/wiki/Thu%E1%BB%99c_t%C3%ADnh_Markov).
Một cách đơn giản để hình dung một kiểu chuỗi Markov cụ thể là qua một
[ôtômat hữu hạn](/w/index.php?title=%C3%94t%C3%B4mat_h%E1%BB%AFu_h%E1%BA%A1n&action=edit&redlink=1) ( *finite state machine*). Nếu hệ ở trạng thái *y* tại thời điểm *n* thì xác suất mà hệ sẽ chuyển tới trạng thái *x* tại thời điểm *n+1* không phụ thuộc vào giá trị của thời điểm *n* mà chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại *y*. Do đó, tại thời điểm *n* bất kỳ, một xích Markov hữu hạn có thể được biểu diễn bằng một ma trận xác suất, trong đó phần tử *x*, *y* có giá trị bằng và độc lập với chỉ số thời gian *n* (nghĩa là để xác định trạng thái kế tiếp, ta không cần biết đang ở thời điểm nào mà chỉ cần biết trạng thái ở thời điểm đó là gì). Các loại xích Markov hữu hạn rời rạc này còn có thể được biểu diễn bằng [đồ thị có hướng](/wiki/%C4%90%E1%BB%93_th%E1%BB%8B_(l%C3%BD_thuy%E1%BA%BFt_%C4%91%E1%BB%93_th%E1%BB%8B)#.C4.91.E1.BB.93_th.E1.BB.8B_c.C3.B3_h.C6.B0.E1.BB.9Bng), trong đó các cung được gắn nhãn bằng xác suất chuyển từ trạng thái tại đỉnh ( *vertex*) đầu sang trạng thái tại đỉnh cuối của cung đó.
Markov đã đưa ra các kết quả đầu tiên (1906) về các quá trình này.
[Andrey Nikolaevich Kolmogorov](/wiki/Andrey_Nikolaevich_Kolmogorov) (1936) đã đưa ra một suy rộng tới các không gian trạng thái vô hạn đếm được.
Các xích Markov có liên quan tới
[chuyển động Brown](/wiki/Chuy%E1%BB%83n_%C4%91%E1%BB%99ng_Brown) ( *Brownian motion*) và [Tổng hợp ergodic](/w/index.php?title=T%E1%BB%95ng_h%E1%BB%A3p_ergodic&action=edit&redlink=1), hai chủ đề quan trọng của vật lý trong những năm đầu của [thế kỷ 20](/wiki/Th%E1%BA%BF_k%E1%BB%B7_20), nhưng Markov có vẻ phải tham gia vào quá trình phát triển của toán học, còn gọi là sự mở rộng của [luật số lớn](/wiki/Lu%E1%BA%ADt_s%E1%BB%91_l%E1%BB%9Bn) cho các sự kiện độc lập.
## Mục lục
## Các tính chất của xích Markov[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&action=edit§ion=1)]
Đặc điểm của một xích Markov được biểu diễn bởi phân bố điều kiện
đó là
[xác suất chuyển dịch](/w/index.php?title=X%C3%A1c_su%E1%BA%A5t_chuy%E1%BB%83n_d%E1%BB%8Bch&action=edit&redlink=1) của quy trình.
Nó đôi khi còn được gọi là xác suất chuyển dịch "một-bước".
Xác suất của một chuyển dịch trong hai, ba, hoặc nhiều bước hơn được rút ra từ xác suất chuyển dịch một bước và thuộc tính Markov:
Tương tự,
Các công thức này tổng quát hóa tới các thời điểm
*n* + *k* tùy ý trong tương lai bằng cách nhân các xác suất chuyển dịch và lấy tích phân *k* − 1 lần. [Xác suất biên](/w/index.php?title=X%C3%A1c_su%E1%BA%A5t_bi%C3%AAn&action=edit&redlink=1) ( *marginal distribution*) *P*( *X* ) là phân bố trên các trạng thái tại thời điểm n *n*. Phân bố ban đầu là *P*( *X* 0). Sự tiến hóa của quy trình qua một bước được mô tả bằng công thức
Đây là một phiên bản của
[phương trình Frobenius-Perron](/w/index.php?title=Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_Frobenius-Perron&action=edit&redlink=1).
Có thể tồn tại một hoặc nhiều phân bố trạng thái π sao cho
trong đó
*Y* chỉ là một cái tên thuận tiện cho biến tích phân ( *variable of integration*).
Phân bố π như vậy được gọi là một phân bố ổn định (
*stationary distribution*) hoặc phân bố trạng thái ổn định.
Một phân bố ổn định là một
[hàm riêng](/w/index.php?title=H%C3%A0m_ri%C3%AAng&action=edit&redlink=1) ( *eigenfunction*) của hàm phân bố điều kiện, gắn với [giá trị riêng](/wiki/Gi%C3%A1_tr%E1%BB%8B_ri%C3%AAng) ( *eigenvalue*) là 1.
Việc có phân bố ổn định hay không, và nó có là duy nhất hay không (nếu tồn tại), là phụ thuộc vào từng thuộc tính cụ thể của quá trình.
*Bất khả quy* nghĩa là mọi trạng thái đều có thể truy xuất từ mỗi trạng thái khác. Một quá trình là tuần hoàn nếu tồn tại ít nhất một trạng thái mà quá trình sẽ trả về trạng thái đó sau một khoảng thời gian cố định (lớn hơn một). Phi tuần hoàn ( *aperiodic*) nghĩa là không tồn tại trạng thái nào như vậy cả. *Hồi qui dương* ( *positive recurrent*) nghĩa là thời gian được kì vọng trở lại trạng thái ban đầu là một giá trị dương cho mọi trạng thái.
Nếu chuỗi Markov là hồi qui dương, thì tồn tại một phân bố ổn định. Nếu chuỗi Markov là hồi qui dương và không thể tối giản được nữa, thì tồn tại một phân bố ổn định duy nhất.
## Xích Markov trong không gian trạng thái rời rạc[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&veaction=edit§ion=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&action=edit§ion=2)]
Nếu không gian trạng thái là
[hữu hạn](/w/index.php?title=H%E1%BB%AFu_h%E1%BA%A1n&action=edit&redlink=1), phân bố xác suất chuyển trạng thái có thể được biểu diễn dưới dạng một [ma trận](/wiki/Ma_tr%E1%BA%ADn_(to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc)), gọi là *ma trận chuyển đổi* ( *transition matrix*), với thành phần thứ ( *i*, *j*) bằng với
Với không gian trạng thái rời rạc, tích phân của xác suất chuyển đổi ở bước thứ
*k* là phép tổng, và có thể được tính bằng lũy thừa bậc *k*' của ma trận chuyển đổi. Nghĩa là, nếu **P** là ma trận chuyển đổi 1-bước, thì **P** là ma trận chuyển đổi k *k*-bước.
Phân bố ổn định là một vector thỏa mãn phương trình
- .
Như vậy, phân bố ổn định là một
[eigenvector](/w/index.php?title=Eigenvector&action=edit&redlink=1) của ma trận chuyển đổi, được gắn với [giá trị riêng](/wiki/Gi%C3%A1_tr%E1%BB%8B_ri%C3%AAng) 1.
Nếu ma trận chuyển đổi
**P** là không thể tối giản được, và phi tuần hoàn, thì **P** hội tụ từng giá trị thành phần về một ma trận trong đó mỗi cột là phân bố ổn định duy nhất , với k
- ,
độc lập với phân bố ban đầu . Điều này được phát biểu trong
[Định lý Perron-Frobenius](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BB%8Bnh_l%C3%BD_Perron-Frobenius&action=edit&redlink=1).
Ma trận chuyển đổi mà dương (nghĩa là mọi thành phần của ma trận là dương) thì ma trận là không thể tối giản và phi tuần hoàn. Một ma trận là một
[ma trận ngẫu nhiên thống kê](/w/index.php?title=Ma_tr%E1%BA%ADn_ng%E1%BA%ABu_nhi%C3%AAn_th%E1%BB%91ng_k%C3%AA&action=edit&redlink=1) ( *stochastic matrix*) khi và chỉ khi nó là ma trận của các xác suất chuyển đổi của một chuỗi Markov nào đó.
Trường hợp đặc biệt, nếu xác suất chuyển đổi là độc lập với quá khứ thì được gọi là một
[sắp xếp Bernoulli](/w/index.php?title=S%E1%BA%AFp_x%E1%BA%BFp_Bernoulli&action=edit&redlink=1) ( *Bernoulli scheme*). Một Bernoulli scheme chỉ với 2 trạng thái thì gọi là một [quá trình Bernoulli](/w/index.php?title=Qu%C3%A1_tr%C3%ACnh_Bernoulli&action=edit&redlink=1) ( *Bernoulli process*).
## Các ứng dụng khoa học[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&veaction=edit§ion=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&action=edit§ion=3)]
Các hệ thống Markovian xuất hiện nhiều trong
[vật lý](/wiki/V%E1%BA%ADt_l%C3%BD_h%E1%BB%8Dc), đặc biệt là [cơ học thống kê](/wiki/C%C6%A1_h%E1%BB%8Dc_th%E1%BB%91ng_k%C3%AA) ( *statistical mechanics*), bất cứ khi nào xác suất được dùng để biểu diễn các chi tiết chưa được biết hay chưa được mô hình hóa của một hệ thống, nếu nó có thể giả định rằng thời gian là bất biến và không có mối liên hệ trong quá khứ cần nghĩ đến mà không bao gồm sự miêu tả trạng thái. Xích Markov có thể dùng để mô hình hóa nhiều quá trình trong [lý thuyết hàng đợi](/w/index.php?title=L%C3%BD_thuy%E1%BA%BFt_h%C3%A0ng_%C4%91%E1%BB%A3i&action=edit&redlink=1) và [thống kê](/wiki/Khoa_h%E1%BB%8Dc_Th%E1%BB%91ng_k%C3%AA). Bài báo nổi tiếng của [Claude Shannon](/wiki/Claude_Shannon) năm [1948](/wiki/1948) *, là một bước trong việc tạo ra lãnh vực A mathematical theory of communication* [lý thuyết thông tin](/wiki/L%C3%BD_thuy%E1%BA%BFt_th%C3%B4ng_tin), mở ra bằng cách giới thiệu khái niệm của [entropy](/wiki/Entropy_th%C3%B4ng_tin)thông qua mô hình hóa Markov của ngôn ngữ tiếng Anh. Mỗi mô hình đã lý tưởng hóa có thể nắm bắt được nhiều hệ thống được thống kê điều đặn. Thậm chí không cần miêu tả đầy đủ cấu trúc, giống như là những mô hình tín hiệu, hiệu quả trong việc giải mã dữ liệu thông qua kỹ thuật viết code entropy. Nó cũng hiệu quả trong việc ước lượng trạng thái và xác định mẫu. Hệ thống điện thoại di động trên thế giới dùng [giải thuật Viterbi](/w/index.php?title=Gi%E1%BA%A3i_thu%E1%BA%ADt_Viterbi&action=edit&redlink=1)để sửa lỗi (error-correction), trong khi các [mô hình Markov ẩn](/wiki/M%C3%B4_h%C3%ACnh_Markov_%E1%BA%A9n)(với xác suất chuyển đổi Markov ban đầu là không được biết và phải được ước lượng từ dữ liệu) được dùng rất nhiều trong [nhận dạng tiếng nói](/wiki/Nh%E1%BA%ADn_d%E1%BA%A1ng_ti%E1%BA%BFng_n%C3%B3i)và trong [tin sinh học](/wiki/Tin_sinh_h%E1%BB%8Dc), chẳng hạn để mã hóa vùng/dự đoán gene. [PageRank](/wiki/PageRank) của một trang web dùng bởi Google được định nghĩa bằng một xích Markov. Nó là xác suất để đến được trang *i* trong phân bố ổn định (stationary distribution) dựa vào xích Markov của mọi trạng (đã biết). Nếu *N* là số lượng trang web đã biết, và một trang *i* có *k* liên kết thì nó có xác suất chuyển tới là (1- i *q*)/ *k* + *i* *q*/ *N*cho mọi trang mà có liên kết tới và *q*/ *N*cho mọi trang mà không có liên kết tới. Tham số *q*thường được chọn là khoảng 0.15.
Phương pháp chuỗi Markov cũng trở nên rất quan trọng trong việc sinh ra những chuỗi số từ những số ngẫu nhiên để phản ánh một cách chính xác những phân bố xác suất phức tạp - tiến trình MCMC là 1 ví dụ. Trong những năm gần đây, phương pháp này đã cách mạng hóa tính khả thi của phương pháp Bayes
Chuỗi markov cũng có nhiều ứng dụng trong mô hình sinh học, đặc biệt là trong tiến trình dân số- một tiến trình tương tụ như tiến trình sinh học.
Một ứng dụng của chuỗi Markov gần đây là ở thống kê địa chất. Đó là: chuỗi Markov được sử dụng trong mô phỏng 3 chiều của giá trị có điều kiện riêng phần. Ứng dụng này được gọi là "chuỗi markov thống kê địa chất", cũng giống như ngành thống kê địa chất. Hiện nay phương pháp này vẫn còn đang phát triển
Chuỗi Markov cũng có thể ứng dụng trong nhiều trò chơi game. Nhiều loại game của trẻ em (Chutes and Ladders, Candy Land), là kết quả chính xác điển hình của chuỗi Markov. Ở mỗi vòng chơi, người chơi bắt đầu chơi từ trạng thái định sẵn, sau đó phải có lợi thế gì đó mới có thể vượt qua được bàn kế
Trong ngành quản lý đất đai: người ta còn ứng dụng GIS, RS và chuỗi Markov vào phân tích sự thay đổi sử dụng đất (land use change), từ đó dự báo được tình hình sử dụng đất trong giai đoạn kế tiếp.
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&veaction=edit§ion=4) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&action=edit§ion=4)] [Mô hình Markov ẩn](/wiki/M%C3%B4_h%C3%ACnh_Markov_%E1%BA%A9n) [Ví dụ về Xích Markov](/w/index.php?title=V%C3%AD_d%E1%BB%A5_v%E1%BB%81_X%C3%ADch_Markov&action=edit&redlink=1) [Quá trình Markov](/wiki/Qu%C3%A1_tr%C3%ACnh_Markov) [Quá trình quyết định Markov](/wiki/Qu%C3%A1_tr%C3%ACnh_quy%E1%BA%BFt_%C4%91%E1%BB%8Bnh_Markov) [Shift of finite type](/w/index.php?title=D%E1%BB%8Bch_chuy%E1%BB%83n_h%E1%BB%AFu_h%E1%BA%A1n_ki%E1%BB%83u&action=edit&redlink=1) [Mark V Shaney](/w/index.php?title=Mark_V_Shaney&action=edit&redlink=1) [Markoff Chaney](/w/index.php?title=Markoff_Chaney&action=edit&redlink=1) [xích Markov thời gian liên tục](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov_th%E1%BB%9Di_gian_li%C3%AAn_t%E1%BB%A5c&action=edit&redlink=1)
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&veaction=edit§ion=5) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&action=edit§ion=5)]
- A.A. Markov. "Rasprostranenie zakona bol'shih chisel na velichiny, zavisyaschie drug ot druga".
*Izvestiya Fiziko-matematicheskogo obschestva pri Kazanskom universitete*, 2-ya seriya, tom 15, pp 135–156, 1906.
- A.A. Markov. "Extension of the limit theorems of probability theory to a sum of variables connected in a chain". reprinted in Appendix B of: R. Howard.
*Dynamic Probabilistic Systems, volume 1: Markov Chains*. John Wiley and Sons, 1971.
- Leo Breiman.
*Probability*. Original edition published by Addison-Wesley, 1968; reprinted by Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992. [ISBN 0-89871-296-3](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0898712963). *(See Chapter 7.)*
- J.L. Doob.
*Stochastic Processes*. New York: John Wiley and Sons, 1953. [ISBN 0-471-52369-0](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0471523690).
## Liên kết ngoài[
[sửa](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&veaction=edit§ion=6) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=X%C3%ADch_Markov&action=edit§ion=6)] [(pdf) Markov Chains chapter in American Mathematical Society's introductory probability book](http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/Chapter11.pdf) [Google Pagerank](http://www.lamseo.com/google-pagerank-1) [Markov Chains](http://crypto.mat.sbg.ac.at/~ste/diss/node6.html) [Class structure](http://planetmath.org/?op=getobj&from=objects&id=5765)trên [PlanetMath](/wiki/PlanetMath). [Generating Text](http://www.cs.bell-labs.com/cm/cs/pearls/sec153.html) *(About generating random text using a Markov chain.)* [The World's Largest Matrix Computation](http://www.mathworks.com/company/newsletters/news_notes/clevescorner/oct02_cleve.html) *(Google's PageRank as the stationary distribution of a random walk through the Web.)* [Disassociated Press](http://www.gnu.org/software/emacs/manual/html_node/Dissociated-Press.html)in [Emacs](/wiki/Emacs)approximates a Markov process [[1]](http://rapt.us/toys/chain.pl)Markov chains used to produce semi-coherent English. [List of Markov chains-related resources](http://www.compression-links.info/Markov)

X-Cache: cp1065 hit/2, cp1065 miss


text:
Phát hiện 7 hành tinh giống trái đất
26/02/2017 Bạn nghĩ gì về bài viết này?
Các nhà khoa học NASA (Mỹ) tìm thấy một hệ mặt trời mới với 7 hành tinh cách trái đất gần 40 năm ánh sáng. Trong hệ này có 3 hành tinh mà các điều kiện cho sự sống giống trái đất nhất tính từ trước đến nay. Họ hy vọng ở đó có thể tồn tại sự sống.
Các nhà nghiên cứu thuộc Cơ quan hàng không Vũ trụ Mỹ (NASA) phát hiện một hệ sao với những hành tinh cho phép sự sống tồn tại chỉ cách trái đất 39 năm ánh sáng, theo Independent. Phát hiện được công bố trong buổi họp báo tại trụ sở chính của NASA ở Washington vào 1h đêm 22/2/2017 theo giờ Việt Nam.
7 hành tinh giống trái đất xoay quanh ngôi sao lùn Trappist-1 đều có khả năng tồn tại nước trên bề mặt. Ba trong số 7 hành tinh này có nhiều điều kiện hoàn hảo và các nhà khoa học suy đoán sự sống có thể đã hình thành ở đó. Nhóm nghiên cứu tin chắc họ có thể kết luận sự sống tồn tại trên các hành tinh thuộc hệ Trappist-1 hay không trong vòng một thập kỷ và chia sẻ đây chỉ là bước khởi đầu.
Trước đây, chưa có hệ sao nào khác được phát hiện có số lượng hành tinh giống trái đất lớn như vậy. Các hành tinh nhiều khả năng có cấu tạo đá như trái đất với kích thước tương tự hành tinh của chúng ta. 6 hành tinh có nhiệt độ bề mặt trong khoảng 0-100°C.
Điều này đem lại cho chúng điều kiện khí quyển cần thiết để hình thành dạng sống sinh học. Nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra ba trong số 7 hành tinh nằm ở khu vực phù hợp với sự sống tính từ ngôi sao mẹ, có thể chứa đại dương nước lỏng.
“Giờ đây chúng tôi có 7 hành tinh có thể nghiên cứu chi tiết để tìm kiếm sự sống. Mọi người sẽ biết thêm nhiều thông tin về hệ thống này trong thời gian tới”, Michael Gillon, nhà thiên văn học ở đại học Liège, Bỉ, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết.
Các nhà nghiên cứu quốc tế sử dụng một loạt kính viễn vọng không gian và trên mặt đất để tìm ra 7 hành tinh trong hệ Trappist-1, bao gồm kính viễn vọng của Đại học Liverpool John Moores ở La Palma và kính viễn vọng không gian quay quanh trái đất Spitzer của NASA.
Mỗi hành tinh được đánh số từ 1b đến 1h được phát hiện nhờ phương pháp quá cảnh (transit method), trong đó quỹ đạo và đặc điểm của hành tinh được đo khi chúng di chuyển qua phía trước ngôi sao mẹ, khiến ngôi sao mờ đi trong thời gian ngắn.
Từ kết quả đo đạc, nhóm nghiên cứu nhận thấy quỹ đạo của các hành tinh đủ gần ngôi sao Trappist-1 để có thể chứa nước trên bề mặt. Cả 7 hành tinh đều có một mặt luôn hướng về ngôi sao mẹ.
Mô hình khí hậu chỉ ra ba hành tinh ở trong cùng là 1b, 1c và 1d chắc chắn quá nóng để nước có thể tồn tại ở một tỷ lệ nhỏ trên bề mặt. Hành tinh ở ngoài cùng của hệ là 1h được cho là hành tinh băng lạnh giá. Tuy nhiên, các hành tinh 1e, 1f và 1g chuyển động trong khu vực phù hợp với sự sống tính từ ngôi sao mẹ.
“Dựa vào điều kiện khí quyển và địa lý, cả bảy hành tinh đều có khả năng chứa nước lỏng. Ba trong số đó là 1e, 1f và 1g có thể tồn tại lượng nước lớn”, tiến sĩ Amaury Triaud, nhà thiên văn học ở Đại học Cambridge, đồng tác giả nghiên cứu, chia sẻ.
Theo tiến sĩ Triaud, 1d là hành tinh có khả năng chứa sự sống cao nhất. “Hành tinh 1f có kích thước tương tự trái đất nhưng lạnh hơn một chút và nhiệt độ khá phù hợp”, tiến sĩ Triaud nói.
Trappist-1 là ngôi sao lùn siêu lạnh, nhỏ hơn và mờ hơn Mặt Trời với khối lượng lớn gấp 80 lần sao Mộc, được phát hiện lần đầu năm 2016. Ngôi sao lạnh hơn và đỏ hơn Mặt Trời này nằm trong chòm sao Aquarius. Dù ở gần trái đất, nó quá mờ để có thể quan sát bằng mắt thường hoặc kính thiên văn nghiệp dư.
Nguồn VnExpress.net
Phản hồi

markdown:
# Phát hiện 7 hành tinh giống trái đất
26/02/2017
[Bạn nghĩ gì về bài viết này?](https://vitamin365.wordpress.com/2017/02/26/phat-hien-7-hanh-tinh-giong-trai-dat/#respond)
Các nhà khoa học NASA (Mỹ) tìm thấy một hệ mặt trời mới với 7 hành tinh cách trái đất gần 40 năm ánh sáng. Trong hệ này có 3 hành tinh mà các điều kiện cho sự sống giống trái đất nhất tính từ trước đến nay. Họ hy vọng ở đó có thể tồn tại sự sống.
Các nhà nghiên cứu thuộc Cơ quan hàng không Vũ trụ Mỹ (NASA) phát hiện một hệ sao với những hành tinh cho phép sự sống tồn tại chỉ cách trái đất 39 năm ánh sáng, theo Independent. Phát hiện được công bố trong buổi họp báo tại trụ sở chính của NASA ở Washington vào 1h đêm 22/2/2017 theo giờ Việt Nam.
7 hành tinh giống trái đất xoay quanh ngôi sao lùn Trappist-1 đều có khả năng tồn tại nước trên bề mặt. Ba trong số 7 hành tinh này có nhiều điều kiện hoàn hảo và các nhà khoa học suy đoán sự sống có thể đã hình thành ở đó. Nhóm nghiên cứu tin chắc họ có thể kết luận sự sống tồn tại trên các hành tinh thuộc hệ Trappist-1 hay không trong vòng một thập kỷ và chia sẻ đây chỉ là bước khởi đầu.
Trước đây, chưa có hệ sao nào khác được phát hiện có số lượng hành tinh giống trái đất lớn như vậy. Các hành tinh nhiều khả năng có cấu tạo đá như trái đất với kích thước tương tự hành tinh của chúng ta. 6 hành tinh có nhiệt độ bề mặt trong khoảng 0-100°C.
Điều này đem lại cho chúng điều kiện khí quyển cần thiết để hình thành dạng sống sinh học. Nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra ba trong số 7 hành tinh nằm ở khu vực phù hợp với sự sống tính từ ngôi sao mẹ, có thể chứa đại dương nước lỏng.
“Giờ đây chúng tôi có 7 hành tinh có thể nghiên cứu chi tiết để tìm kiếm sự sống. Mọi người sẽ biết thêm nhiều thông tin về hệ thống này trong thời gian tới”, Michael Gillon, nhà thiên văn học ở đại học Liège, Bỉ, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết.
Các nhà nghiên cứu quốc tế sử dụng một loạt kính viễn vọng không gian và trên mặt đất để tìm ra 7 hành tinh trong hệ Trappist-1, bao gồm kính viễn vọng của Đại học Liverpool John Moores ở La Palma và kính viễn vọng không gian quay quanh trái đất Spitzer của NASA.
Mỗi hành tinh được đánh số từ 1b đến 1h được phát hiện nhờ phương pháp quá cảnh (transit method), trong đó quỹ đạo và đặc điểm của hành tinh được đo khi chúng di chuyển qua phía trước ngôi sao mẹ, khiến ngôi sao mờ đi trong thời gian ngắn.
Từ kết quả đo đạc, nhóm nghiên cứu nhận thấy quỹ đạo của các hành tinh đủ gần ngôi sao Trappist-1 để có thể chứa nước trên bề mặt. Cả 7 hành tinh đều có một mặt luôn hướng về ngôi sao mẹ.
Mô hình khí hậu chỉ ra ba hành tinh ở trong cùng là 1b, 1c và 1d chắc chắn quá nóng để nước có thể tồn tại ở một tỷ lệ nhỏ trên bề mặt. Hành tinh ở ngoài cùng của hệ là 1h được cho là hành tinh băng lạnh giá. Tuy nhiên, các hành tinh 1e, 1f và 1g chuyển động trong khu vực phù hợp với sự sống tính từ ngôi sao mẹ.
“Dựa vào điều kiện khí quyển và địa lý, cả bảy hành tinh đều có khả năng chứa nước lỏng. Ba trong số đó là 1e, 1f và 1g có thể tồn tại lượng nước lớn”, tiến sĩ Amaury Triaud, nhà thiên văn học ở Đại học Cambridge, đồng tác giả nghiên cứu, chia sẻ.
Theo tiến sĩ Triaud, 1d là hành tinh có khả năng chứa sự sống cao nhất. “Hành tinh 1f có kích thước tương tự trái đất nhưng lạnh hơn một chút và nhiệt độ khá phù hợp”, tiến sĩ Triaud nói.
Trappist-1 là ngôi sao lùn siêu lạnh, nhỏ hơn và mờ hơn Mặt Trời với khối lượng lớn gấp 80 lần sao Mộc, được phát hiện lần đầu năm 2016. Ngôi sao lạnh hơn và đỏ hơn Mặt Trời này nằm trong chòm sao Aquarius. Dù ở gần trái đất, nó quá mờ để có thể quan sát bằng mắt thường hoặc kính thiên văn nghiệp dư.
Nguồn VnExpress.net
## Phản hồi

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

Server: nginx

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

X-ac: 1.dca _dca


text:
- Được làm từ chất liệu nylon chắc chắn
- Dùng làm phụ kiện trong các công việc may vá
- Hộp gồm 2 cặp băng trắng, đen tiện dụng
- Bộ 2 cái băng quấn bám dính Uncle Bills QH0024 (Nhiều màu) được làm từ chất liệu nylon chắc chắn, đảm bảo độ bền cao, sử dụng được trong thời gian dài, đồng thời có khả năng dính chắc cũng như sẽ không bị xơ khi dán vào lột ra nhiều lần.
- Sản phẩm được thường xuyên được dùng trong may vá như quai mũ, nắp dính ở cặp đảm bảo độ chắc chắn cao cho người dùng. Bạn có thể sử dụng dây băng dính để bó quần áo thành một khối nhỏ gọn, phù hợp với kích thước của vali.
- Trong mỗi hộp sản phẩm chứa hai cặp dây băng dính, dây dài giúp người dùng tiện lợi hơn khi sử dụng. Hai màu trắng đen thuộc tông màu trung tính, dễ kết hợp với các loại vải khác nhau trong may vá.
Thông tin thương hiệu:
Uncle-Bills (UBL) cung cấp hơn 1800 mặt hàng tiêu dùng thiết yếu phi thực phẩm theo nhu cầu khách hàng với mức giá vô cùng hấp dẫn. Với đa dạng các mặt hàng bao gồm đồ dùng nhà bếp, chăm sóc cá nhân, vệ sinh nhà cửa, đồ dùng tiệc tùng, văn phòng phẩm và nhiều sản phẩm hấp dẫn khác dành cho nam giới, khách hàng nhỏ tuổi.
Từ năm 2009, các sản phẩm của Uncle Bill đã được phân phối tại Việt Nam thông qua tất cả các kênh bán hàng tiêu dùng từ siêu thị, cửa hàng bán lẻ, cửa hàng trực tuyến cho đến cửa hàng riêng của Uncle Bills. Mang đến cho khách hàng Việt Nam nhiều sự lựa chọn hấp dẫn, sản phẩm tiện ích, giá cả phải chăng.
Sản phẩm của Uncle Bills được phân phối trên toàn thế giới, bao gồm cả Châu Âu, Châu Úc và Châu Á. Đồng thời UBL liên tục làm mới mình để phù hợp với sự thay đổi nhanh chóng của thị trường. Pacific Partners (VN) là công ty độc quyền nhập khẩu và phân phối các sản phẩm của UBL tại Việt Nam.
Đánh giá & Bình luận

markdown:
![](https://static.vingroup.net/vgh_static/assets/images/modules/line/vingroup-card.dropdown.text.gif)
[Thực phẩm ưu đãi 30%](https://www.adayroi.com/thuc-pham-khuyen-mai-lp1603)
![ Thực phẩm ưu đãi 30%](https://cdn02.static-adayroi.com/0/2017/02/21/1487666845589_6500788.png)
[Unilever tích 15% VinID](https://www.adayroi.com/unilever-vinid)
![ Unilever tích 15% VinID](https://cdn02.static-adayroi.com/0/2017/02/21/148766685849_7934178.png)
[Visa giảm 10%](https://www.adayroi.com/di-cho-cung-visa-tp-lp571)
![ Visa giảm 10%](https://cdn02.static-adayroi.com/0/2017/02/21/1487666863747_2127941.png)
[Bánh kẹo - Đồ ăn vặt - Giải khát](https://www.adayroi.com/banh-keo-do-an-vat-giai-khat-m696) [Bánh kẹo](https://www.adayroi.com/banh-keo-m697) [Bia](https://www.adayroi.com/bia-c1955) [Thức uống](https://www.adayroi.com/thuc-uong-m713) [Thực phẩm khô](https://www.adayroi.com/thuc-pham-kho-m670) [Dầu ăn](https://www.adayroi.com/dau-an-c675) [Gia vị](https://www.adayroi.com/gia-vi-m676) [Thực phẩm ăn liền](https://www.adayroi.com/thuc-pham-an-lien-m671) [Sữa - Kem & sản phẩm từ sữa](https://www.adayroi.com/sua-kem-san-pham-tu-sua-m617) [Kem](https://www.adayroi.com/kem-m636) [Sữa nước](https://www.adayroi.com/sua-nuoc-m618) [Sữa chua](https://www.adayroi.com/sua-chua-m625) [Hóa phẩm – chất tẩy](https://www.adayroi.com/hoa-pham-chat-tay-m954) [Bột giặt – nước giặt – nước xả](https://www.adayroi.com/bot-giat-nuoc-giat-nuoc-xa-m955) [Chất tẩy rửa](https://www.adayroi.com/chat-tay-rua-m959) [Vật dụng nhà bếp](https://www.adayroi.com/vat-dung-nha-bep-m863) [Tất cả danh mục »](https://www.adayroi.com/thuc-pham-tieu-dung-r591)
## Đánh giá & Bình luận

Cache-Control: private

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

X-XSS-Protection: 1; mode=block


text:
- Thiết kế thời trang, năng động
- Tương thích tốt, dễ dàng sử dụng
- Bàn phím bền bỉ, tuổi thọ cao
Bộ bàn phím chuột không dây Genius KB 8000X sử dụng công nghệ kết nối không dây tốc độ cao 2.4GHz, không gây mất kết nối hoặc ngắt quãng cho khoảng cách kết nối lên đến 10m với mã hóa giúp bảo vệ thông tin cho bạn bằng cách mã hóa dữ liệu từ bàn phím và bộ phận tiếp nhận.
Bàn phím có thiết kế các phím bấm với độ nổi thấp, độ phản hồi tốt, bề mặt phím cong với các cạnh bo tròn nhẹ nhàng. Trên đó còn có các phím điều khiển đa phương tiện cho phép bạn truy cập nhanh vào trình phát nhạc, trang chủ, nút chỉnh âm lượng,... Chuột được ốp lớp cao su mềm hai bên giúp tay bạn bám chắc hơn, cảm biến quang học 1200dpi cho phép chuột di chuyển mượt, nhẹ nhàng và chính xác trên hầu hết mọi bề mặt.
Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1,
Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam.
Tầng B1, Vincom Mega Mall Thảo Điền, 159-161 Xa Lộ Hà Nội, Phường Thảo Điền, Quận 2, Thành Phố Hồ Chí Minh.
Tower 2, Times City, 458 Minh Khai, Phường Vĩnh Tuy,
Quận Hai Bà Trưng, Thành Phố Hà Nội.
Điện thoại: HN - 024-3975.9568, HCM - 028-3975.9568. Email: cskh@adayroi.com.
Mã số doanh nghiệp: 0104918404 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hà Nội cấp lần đầu ngày 20/09/2010. Đăng ký thay đổi lần thứ 30 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh ngày 15/01/2016. Đăng ký thay đổi lần thứ 31 do Sở Kế hoạch và Đầu tư TP. Hồ Chí Minh ngày 28/09/2016.
Đánh giá & Bình luận


text:
- Chất liệu gỗ ép nhựa không thấm nước
- Hoa văn tinh tế, kích thước nhỏ gọn
- Hàng nhập khẩu từ Hồng Kông
- Kệ được làm từ chất liệu pha giữa gỗ ép và nhựa cao su với nhiều ưu điểm. Chất liệu giúp kệ chống thấm nước tốt, có độ bền cao.
- Sản phẩm có thiết kế hoa văn tinh xảo, các đường nét cầu kì, mềm mại. Kích thước kệ nhỏ gọn, dáng nằm chắc chắn.
- Kệ được nhập khẩu từ Hồng Kông, đảm bảo chất lượng. Kệ kê tường ngang 1 ngăn, dễ dàng tháo lắp, vô cùng tiện dụng. Với chiếc kệ đẹp mắt này, bạn có thể sắp xếp sách vở hay các vật dụng trang trí nhỏ một cách gọn gàng, giúp không gian sống thêm phần hiện đại và tinh tế.
Đánh giá & Bình luận


text:
- Được làm bằng chất liệu nhựa PP
- Kiểu dáng đẹp mắt và tiện lợi
- Vật dụng không thể thiếu của các bạn gái
Chất liệu bền đẹp, an toàn
Lược chải tóc Uncle Bills AH0070 (Nhiều màu) được làm bằng chất liệu nhựa PP mềm, dẻo và có độ bền cao. Chất liệu này đảm bảo không ảnh hưởng sức khỏe người dùng.
Thiết kế đẹp mắt và tiện dụng
Lược chải tóc có kiểu dáng đẹp mắt, là sự kết hợp tinh tế giữa hai màu trắng và đen thời trang. Sản phẩm thiết kế các răng lược thưa thớt, giúp bạn chải những lọn tóc một cách dễ dàng hơn. Đầu các răng lược có bọc nhựa, êm ái không làm đau hay ảnh hưởng đến da đầu khi bạn chải. Đầu lược có móc treo tiện dụng, bạn có thể cất giữ tiện lợi hơn.
Vật dụng không thể thiếu của các bạn gái
Sản phẩm chắc chắn là một vật dụng không thể thiếu của mỗi người, đặc biệt là các cô gái. Ngoài việc giữ cho tóc gọn gàng, lược còn giúp bạn chải và sáng tạo ra các kiểu tóc đặc biệt cho riêng mình.
Thông tin thương hiệu
Uncle Bills (UBL) cung cấp hơn 1800 mặt hàng tiêu dùng thiết yếu phi thực phẩm theo nhu cầu khách hàng với mức giá vô cùng hấp dẫn. Với đa dạng các mặt hàng bao gồm đồ dùng nhà bếp, chăm sóc cá nhân, vệ sinh nhà cửa, đồ dùng tiệc tùng, văn phòng phẩm và nhiều sản phẩm hấp dẫn khác dành cho nam giới, khách hàng nhỏ tuổi.
Từ năm 2009, các sản phẩm của Uncle Bills đã được phân phối tại Việt Nam thông qua tất cả các kênh bán hàng tiêu dùng từ siêu thị, cửa hàng bán lẻ, cửa hàng trực tuyến cho đến cửa hàng riêng của Uncle Bills. Mang đến cho khách hàng Việt Nam nhiều sự lựa chọn hấp dẫn, sản phẩm tiện ích, giá cả phải chăng.
Sản phẩm của Uncle Bills được phân phối trên toàn thế giới, bao gồm cả Châu Âu, Châu Úc và Châu Á. Đồng thời UBL liên tục làm mới mình để phù hợp với sự thay đổi nhanh chóng của thị trường. Pacific Partners (VN) là công ty độc quyền nhập khẩu và phân phối các sản phẩm của UBL tại Việt Nam.
Đánh giá & Bình luận


text:
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Điểm chơi đêm lý tưởng ở Bangkok
Thảo luận trong 'Rao vặt linh tinh'
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Thảo luận trong 'Rao vặt linh tinh'

markdown:
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
# Điểm chơi đêm lý tưởng ở Bangkok
Thảo luận trong '
[Rao vặt linh tinh](forums/rao-vat-linh-tinh.736.html)'
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
Thảo luận trong '
[Rao vặt linh tinh](forums/rao-vat-linh-tinh.736.html)'

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Set-Cookie: xf_session=ecf8509802fe5c9e6e468674a1d4f5e1; path=/; secure; httponly

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Cache-control: private, max-age=0


text:
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
khách sạn sang trọng tại trung tâm thành phố Hà Nội
Thảo luận trong 'Hà Nội'
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Thảo luận trong 'Hà Nội'

markdown:
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
# khách sạn sang trọng tại trung tâm thành phố Hà Nội
Thảo luận trong '
[Hà Nội](forums/ha-noi.1599.html)'
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
Thảo luận trong '
[Hà Nội](forums/ha-noi.1599.html)'

Set-Cookie: xf_session=c538468b5ea4776257fa9800a8d41ae5; path=/; secure; httponly


text:
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Khám phá các loại sữa rửa mặt khác nhau
Thảo luận trong 'Rao vặt linh tinh'
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Thảo luận trong 'Rao vặt linh tinh'

markdown:
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
# Khám phá các loại sữa rửa mặt khác nhau
Thảo luận trong '
[Rao vặt linh tinh](forums/rao-vat-linh-tinh.736.html)'
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
Thảo luận trong '
[Rao vặt linh tinh](forums/rao-vat-linh-tinh.736.html)'

Set-Cookie: xf_session=f6ae1f6422725dab1e31972b7e2d7cbf; path=/; secure; httponly


text:
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
KHÁM PHÁ NƯỚC Ý
Thảo luận trong 'Bán tour'
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Thảo luận trong 'Bán tour'

markdown:
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
# KHÁM PHÁ NƯỚC Ý
Thảo luận trong '
[Bán tour](forums/ban-tour.714.html)'
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
Thảo luận trong '
[Bán tour](forums/ban-tour.714.html)'

Set-Cookie: xf_session=cfbf71d5b21d0f918917cfd66c3e3e0d; path=/; secure; httponly


text:
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Miến trộn Hàn Quốc thanh mát dễ làm
Thảo luận trong 'Ẩm thực'
Về việc đăng ký thành viên Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ Việc Làm Khách Sạn
Người đăng: Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn vào 10 Tháng 1 2017
Thảo luận trong 'Ẩm thực'

markdown:
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
# Miến trộn Hàn Quốc thanh mát dễ làm
Thảo luận trong '
[Ẩm thực](forums/am-thuc.104.html)'
**Về việc đăng ký thành viên** **Hỗ trợ đăng bài PR MIỄN PHÍ** **Việc Làm Khách Sạn**
Người đăng:
[Tuyển Dụng Khách Sạn - Hotelcareers.vn]vào [10 Tháng 1 2017]
Thảo luận trong '
[Ẩm thực](forums/am-thuc.104.html)'

Set-Cookie: xf_session=4d3ab510f3549136e72ba59246e10414; path=/; secure; httponly


text: Bài viết này mình sẽ hướng dẫn các bạn cách cài đặt một website PHP chạy mã nguồn Magento trên Hosting cực nhanh và đơn giản. Tất nhiên bạn cần mua sẵn các dịch vụ như tên miền và linux hosting để bắt đầu. I, Cấu hình bản ghi DNS tên miền để trỏ về IP Hosting. Bạn đăng nhập trang quản lý tên miền tại đây, chọn tên miền cần cài đặt và vào phần Quản Lý DNS. Cấu hình 2 bản ghi @ và WWW về địa chỉ ip Hosting. Trong hình bên dưới mình lấy ví dụ để trỏ tên miền tnd.me và www.tnd.me về địa chỉ ip hosting là 113.160.102.90 II, Cài đặt mã nguồn Magento trên Hosting. Bạn đăng nhập vào trang quản lý dịch vụ tại đây và chọn truy cập vào dịch vụ Hosting muốn cài đặt. 1, Chọn đăng nhập cPanel. 2, Chọn Magento và bấm vào nút Install. 3, Chọn địa chỉ website và thư mục cài đặt Magento. Phần Cronjob giữ nguyên nếu không thay đổi. 4, Chọn thư mục quản lý dành cho Admin 5, Nhập tài khoản và mật khẩu cho Admin 6, Điền email nhận thông tin cài đặt và bấm Install Vậy là bạn đã cài đặt Magento thành công Vậy là bạn đã có ngay một website Mangeto cực nhanh phải không nào. Chúc các bạn thành công.

Server: Apache

Set-Cookie: xf_session=77c81a14056d2bde817559ed4cad299b; path=/; secure; httponly


text:
Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:
Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com ( Đăng xuất / Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter ( Đăng xuất / Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook ( Đăng xuất / Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ ( Đăng xuất / Thay đổi )
Connecting to %s
Notify me of new comments via email.
Thông báo cho tôi bằng email khi có bài đăng mới.
Đây là căn nhà của mình, nơi mình lưu về và up lên những thứ có ý nghĩa với bản thân mình. Hiện tại, mình chỉ up những gì mình sưu tầm được lên đây thôi, chủ yếu là raw perf và những gì liên quan đến DBSK.
Nếu muốn mang cái gì ra khỏi wordpress của mình thì phải hỏi qua mình 1 câu, mình sẽ rất buồn khi tìm ra đc những thứ tớ bỏ công sức ra lại bị đưa đi nơi khác.
Về password, xin mọi người hãy xem ngay trên trang password.
Nếu có gì cần liên lạc, xin hãy e-mail mình: forestofdark@gmail.com
Mong các bạn có những thời gian vui vẻ ở căn nhà nhỏ này ♥
Thân.
Enter your email address to subscribe to this blog and receive notifications of new posts by email.
Join 103 other followers
Tạo một website miễn phí hoặc 1 blog với WordPress.com.
Trả lời

markdown:
Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:
Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com ( Đăng xuất / Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter ( Đăng xuất / Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook ( Đăng xuất / Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ ( Đăng xuất / Thay đổi )
Connecting to %s
Notify me of new comments via email.
Thông báo cho tôi bằng email khi có bài đăng mới.
Đây là căn nhà của mình, nơi mình lưu về và up lên những thứ có ý nghĩa với bản thân mình. Hiện tại, mình chỉ up những gì mình sưu tầm được lên đây thôi, chủ yếu là raw perf và những gì liên quan đến DBSK.
Nếu muốn mang cái gì ra khỏi wordpress của mình thì phải hỏi qua mình 1 câu, mình sẽ rất buồn khi tìm ra đc những thứ tớ bỏ công sức ra lại bị đưa đi nơi khác.
Về password, xin mọi người hãy xem ngay trên trang password.
Nếu có gì cần liên lạc, xin hãy e-mail mình: forestofdark@gmail.com
Mong các bạn có những thời gian vui vẻ ở căn nhà nhỏ này ♥
Thân.
Enter your email address to subscribe to this blog and receive notifications of new posts by email.
Join 103 other followers
Tạo một website miễn phí hoặc 1 blog với WordPress.com.
## Trả lời Hủy trả lời

Link: <http://wp.me/PTjYn-ft>; rel=shortlink