text:
Xem thêm: Tóm tắt chương IV
Các phần tử của mảng có thể có những kiểu gì?
Trả lời:
Tham chiếu đến phần tử của mảng một chiều được xác định bởi tên mảng cùng với chỉ số, được viết trong cặp ngoặc [ và ] (ví dụ nhietdo[20J). Còn tham chiếu đến phần tử của mảng hai chiều được xác định bởi tên mảng cùng với hai chỉ số được phân cách bởi dấu phẩy và viết trong cặp ngoặc [ và ] (ví dụ Arrlnt[5, 9J).
>>Học trực tuyến các môn lớp 11, mọi lúc, mọi nơi tất cả các môn. Các thầy cô giỏi nổi tiếng, dạy hay dễ hiểu
Các bài liên quan

markdown:
Xem thêm:
[Tóm tắt chương IV](/tom-tat-chuong-iv-e4776.html)
**Các phần tử của mảng có thể có những kiểu gì?**
Trả lời:
Tham chiếu đến phần tử của mảng một chiều được xác định bởi tên mảng cùng với chỉ số, được viết trong cặp ngoặc [ và ] (ví dụ nhietdo[20J). Còn tham chiếu đến phần tử của mảng hai chiều được xác định bởi tên mảng cùng với hai chỉ số được phân cách bởi dấu phẩy và viết trong cặp ngoặc [ và ] (ví dụ Arrlnt[5, 9J).
**>>Học trực tuyến các môn lớp 11,** mọi lúc, mọi nơi tất cả các môn. Các thầy cô giỏi nổi tiếng, dạy hay dễ hiểu
|
|![]()
**Các bài liên quan**


text:
Túi trống nhỏ U7185H21F – M17
250.000₫
Mã: 71850021F Danh mục: Nam, Nữ, Sản Phẩm Khác, Balo/ Túi xách thể thao, Túi trống thể thao Từ khóa: dã ngoại, Gym, năng động, thể thao
Đây sẽ là style cứng của các gymer yêu thích sư ngăn nắp vì thiết kế nhỏ gọn nhưng sức chứa cũng khá lớn. M17 sẽ không làm bạn phải thất vọng.
Kích thước sử dụng : Dài 39 cm x Rộng 15 cm x Cao 21cm
Màu sắc :
còn 10 hàng
Product added! Đã yêu thích
The product is already in the wishlist! Đã yêu thích
THÔNG TIN CHI TIẾT
Màu sắc : Xanh navi, Cam, Xanh lá, Đen, Xanh dương
Chất liệu : Canvas (100% polyester)
Hướng dẫn bảo quản :
Giặt ở nhiệt độ trung bình với sản phẩm cùng màu
Không dùng chất tẩy
Ủi bằng hơi nước nếu cần thiết
CHÍNH SÁCH GIAO HÀNG
Giao hàng toàn quốc trong vòng từ 3 – 4 ngày
Miễn phí vận chuyển cho đơn hàng thanh toán bằng hình thức chuyển khoản
Đánh giá của Khách hàng
5 stars 0 0 %
4 stars 0 0 %
3 stars 0 0 %
2 stars 0 0 %
1 star 0 0 %
Hỏi & đáp của Khách hàng
Chưa có câu hỏi nào, hãy là người đầu tiên hỏi điều gì đó cho sản phẩm này.
Đánh giá
Hiện tại không có đánh giá nào.

markdown:
# Túi trống nhỏ U7185H21F – M17
250.000₫
Mã: 71850021F Danh mục:
[Nam](https://m17.vn/danh-muc/nam/), [Nữ](https://m17.vn/danh-muc/nu/), [Sản Phẩm Khác](https://m17.vn/danh-muc/san-pham-khac/), [Balo/ Túi xách thể thao](https://m17.vn/danh-muc/san-pham-khac/balo-tui-xach-the-thao/), [Túi trống thể thao](https://m17.vn/danh-muc/san-pham-khac/balo-tui-xach-the-thao/tui-trong-the-thao/)Từ khóa: [dã ngoại](https://m17.vn/tu-khoa/da-ngoai/), [Gym](https://m17.vn/tu-khoa/gym/), [năng động](https://m17.vn/tu-khoa/nang-dong/), [thể thao](https://m17.vn/tu-khoa/the-thao/)
Đây sẽ là style cứng của các gymer yêu thích sư ngăn nắp vì thiết kế nhỏ gọn nhưng sức chứa cũng khá lớn. M17 sẽ không làm bạn phải thất vọng.
Kích thước sử dụng : Dài 39 cm x Rộng 15 cm x Cao 21cm
### Màu sắc :
còn 10 hàng
**THÔNG TIN CHI TIẾT** ** **
Màu sắc : Xanh navi, Cam, Xanh lá, Đen, Xanh dương
Chất liệu : Canvas (100% polyester)
Hướng dẫn bảo quản :
Giặt ở nhiệt độ trung bình với sản phẩm cùng màu
Không dùng chất tẩy
Ủi bằng hơi nước nếu cần thiết
**CHÍNH SÁCH GIAO HÀNG**
Giao hàng toàn quốc trong vòng từ 3 – 4 ngày
Miễn phí vận chuyển cho đơn hàng thanh toán bằng hình thức chuyển khoản
### Đánh giá của Khách hàng
5 stars 0 0 %
4 stars 0 0 %
3 stars 0 0 %
2 stars 0 0 %
1 star 0 0 %
### Hỏi & đáp của Khách hàng
Chưa có câu hỏi nào, hãy là người đầu tiên hỏi điều gì đó cho sản phẩm này.
### Sản phẩm liên quan
330.000₫
[Áo polo phối ngực xám](https://m17.vn/san-pham/712100032/)
330.000₫
[Áo polo phối ngực xanh cổ vịt](https://m17.vn/san-pham/712100030/)
220.000₫
[Áo ba lỗ M7114K36 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400036/) **5.00**out of 5
220.000₫
[Áo ba lỗ M7114K37 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400037/) **4.50**out of 5
600.000₫
[Áo khoác M715K02 – M17](https://m17.vn/san-pham/71500002/) **4.50**out of 5
220.000₫
[Áo không tay M7114K26 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400026/) **4.50**out of 5
220.000₫
[Áo ba lỗ M7114K38 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400038/) **4.50**out of 5
270.000₫
[Áo thun M7111K50 – M17](https://m17.vn/san-pham/711100050/) **4.50**out of 5
270.000₫
[Áo thun phối sọc ngang trắng](https://m17.vn/san-pham/711100062/) **5.00**out of 5
220.000₫
[Áo không tay M7114K25 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400025/) **4.00**out of 5
240.000₫
[Áo thun M7111K46 – M17](https://m17.vn/san-pham/711100046/) **4.67**out of 5
220.000₫
[Áo không tay M7114K27 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400027/) **4.00**out of 5
220.000₫
[Áo ba lỗ M7114K39 – M17](https://m17.vn/san-pham/711400039/) **5.00**out of 5
240.000₫
[Áo thun M7111K43 – M17](https://m17.vn/san-pham/711100043/) **5.00**out of 5
240.000₫
[Áo thun M7111K45 – M17](https://m17.vn/san-pham/711100045/) **5.00**out of 5
600.000₫
[Áo khoác M715K06 – M17](https://m17.vn/san-pham/71500006/) **5.00**out of 5
600.000₫
[Áo khoác M715K05 – M17](https://m17.vn/san-pham/71500005/) **5.00**out of 5
270.000₫
[Áo thun M7111K47 – M17](https://m17.vn/san-pham/711100047/) **5.00**out of 5
600.000₫
[Áo khoác M715K01 – M17](https://m17.vn/san-pham/71500001/) **4.50**out of 5
## Đánh giá
Hiện tại không có đánh giá nào.

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: nginx

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

X-Crawler-Transfer-Encoding: chunked

Connection: keep-alive

Vary: Accept-Encoding, Cookie

Link: <https://m17.vn/?p=3820>; rel=shortlink

Strict-Transport-Security: max-age=63072000; includeSubdomains;

X-Crawler-Content-Encoding: gzip


text:
Trong trang này:
- 6. Imbalanced data trong bài toán classification
- 5. Similarity search
- 4. Binary Hashing cho bài toán Information Retrieval
- 3. Bạn có cần học Machine Learning cơ bản?
- 2. CAPTCHA
- 1. word2vec
Post ngắn tổng hợp các ‘ghi chú nhanh’ nhận được nhiều quan tâm trên Facebook page Machine Learning cơ bản. Lưu ý: các phần ghi chú nhanh này không có toán và hình, chỉ gồm ngôn ngữ thông thường để các bạn có một cái nhìn nhanh về các vấn đề.
6. Imbalanced data trong bài toán classification
Trong bài toán Classification, phải làm như thế nào khi dữ liệu giữa các class quá chênh lệch?
Đường link dưới đây có thể mang lại nhiều thông tin có ích cho bạn:
In depth skewed data classification - Kaggle Kernel
Tôi xin được tóm tắt vài điểm như sau.
Trong nhiều bài toán thực tế, việc dữ liệu chênh lệch (imbalanced data) xảy ra rất thường xuyên. Bài toán trong link phía trên là bài toán ‘Credit Card Fraud Detection’, tức xác định các giao dịch lừa đảo trong credit card. Dữ liệu training bao gồm rất nhiều các giao dịch trong lịch sử và nhãn của chúng: ‘Normal’ hoặc ‘Fraud’. Tỉ lệ ‘Fraud’ thường là rất nhỏ so với ‘Normal’, giả sử là 1%. Như vậy hai class này là cực kỳ chênh lệch.
Vậy có điểm gì đáng chú ý trong bài toán này:
Trước tiên, chúng ta cần đi xác định một Phương pháp đánh giá hiệu quả cho mô hình. Khi đánh giá các thuật toán Classification thông thường, ta thường sử dụng ‘độ chính xác’ như là tỉ lệ giữa các dữ liệu được phân loại đúng trên toàn bộ dữ liệu. Cách làm này không phù hợp trong bài toán của chúng ta vì nếu mô hình dự đoán toàn bộ các giao dịch là ‘Normal’ thì độ chính xác cũng đã là 99%?? Như vậy ta cần phải tìm một phép đo khác. Các phép đo thường được sử dụng với dữ liệu chênh lệch là: Precision, Recall, F1 score, ROC curves, etc. Trong đó, theo kinh nghiệm của tôi, Precision và Recall được sử dụng nhiều, bạn đọc có thể theo link dưới đây để hiểu thế nào là Precision và Recall - Wiki.
Điều thứ hai cần lưu ý là các thuật toán Classification thông thường thường hoạt động tốt nếu các class có lượng dữ liệu training tương đối như nhau. Nếu không, hiện tượng overfitting rất dễ xảy ra vì mô hình cố gắng ‘fit’ dữ liệu ở class trội hơn. Về Overfitting, bạn có thể đọc Bài 15: Overfitting.
Có một hướng tiếp cận được gọi là ‘Resampling’ để hai classes có lượng dữ liệu tương đối như nhau. Cách thứ nhất là UNDER-sampling, tức chỉ chọn ra vài phần tử của class trội hơn và kết hợp với class còn lại để làm dữ liệu training. Cách thứ hai là OVER-sampling, tức có thể lặp lại dữ liệu, hoặc tìm cách kết hợp để tạo ra dữ liệu mới, của class ít hơn, và kết hợp với class còn lại để làm dữ liệu training. Như trong bài viết, cách UNDER-sampling khá hiệu quả.
Đây là một bài toán binary classification, hướng tiếp cận đầu tiên bạn có thể nghĩ đến là dùng Logistic Regression. Trong Logistic Regression, dữ liệu đầu ra sẽ là một số dương nằm trong khoảng (0, 1) thể hiện xác suất để đầu ra bằng 1. Khi đó, ta có thể coi ‘1’ là ‘Fraud’, ‘0’ là ‘Normal’. Việc xác định ‘Fraud’ hay ‘Normal’ được xác định dựa trên một ngưỡng nào đó, ví dụ 0.5; các giá trị lớn hơn 0.5 được coi là 1 và ngược lại. Tuy nhiên, ta có thể thay đổi ngưỡng này cho phù hợp với bài toán. Chẳng hạn, nếu việc ‘miss’ các giao dịch ‘Fraud’ là nghiêm trọng thì ta cần hạ thấp ngưỡng xuống mức thấp hơn, ví dụ 0.3 để tỉ lệ ‘miss’ thấp xuống. Tuy nhiên, lúc này ta cần lưu ý về việc rất nhiều giao dịch ‘Normal’ bị biến thành ‘Fraud’.
Với bài toán này, tác giả đã chỉ ra rằng Logistic Regression hoạt động rất hiệu quả.
Bạn có thể muốn đọc lại Logistic Regression.
Với bài toán có nhiều classes, bạn có thể đọc thuật toán mở rộng của Logistic Regression, có tên là Softmax Regression.
Cảm ơn và chúc các bạn buổi tối vui vẻ, Tiệp Vũ
5. Similarity search
Similarity Search là một chủ đề đang được quan tâm nhiều gần đây. Chủ đề này khá gần với Information Retrieval. Tôi cũng đã có một bài viết ngắn nói về vấn đề Information Retrieval, đặc biệt là Image Retrieval trong link dưới đây:
Chia sẻ về bài toán Image Retrieval
Ở link trên, tôi đã đề cập đến những khó khăn của việc tìm kiếm khi mà lượng ảnh trong cơ sở dữ liệu ngày một lớn trong khi việc tìm kiếm yêu cầu trả về kết quả gần như tức thì. Các phương pháp tôi đề cập trong đó dựa trên Binary Hashing, tức tìm một mô hình tạo ra một binary vector ngắn cho mỗi bức ảnh để thuận tiện lưu trữ và tính toán.
Trong post này, tôi xin giới thiệu một kỹ thuật khác mà tôi tìm thấy trong bài viết thú vị về cách thức tìm kiếm các ảnh giống nhau của Flickr - Một trang chia sẻ ảnh và video:
Introducing Similarity Search at Flickr
Trong Flickr, việc tìm kiếm các ảnh giống với một ảnh cho trước là một việc mấu chốt được thực hiện nhiều lần và kết quả tìm kiếm cho thấy thuật toán hoạt động rất hiệu quả.
Ý tưởng rất cơ bản xuất phát từ k-means clustering. Việc tìm kiếm dựa trên rất nhiều, giả sử 1 tỉ, bức ảnh tốn khá nhiều thời gian. Thay vào đó, ta có thể cluster các bức ảnh thành khoảng 1 triệu clusters, mỗi clusters được biểu diễn bởi một centroid. Khi tìm kiếm các ảnh gần giống với một bức ảnh (gọi là query), ta thực hiện 2 bước. Ở bước thứ nhất, centroid gần nhất với query sẽ được chọn. Ở bước thứ hai, các bức ảnh trong cluster ứng với centroid đó sẽ được chọn để so sánh với ảnh query. Đây chính là kỹ thuật xấp xỉ mỗi vector bằng 1 vector khác, trong trường hợp này là centroid, tên tiếng Anh là Vector Quantization (VQ).
(Tôi xin bỏ qua phần feature engineering cho mỗi bức ảnh mà coi như các feature vectors đã được cho trước.)
Tuy nhiên, việc clustering từ 1 tỉ bức ảnh ra 1 triệu clusters (training process) và so sánh 1 query với từng cluster (test process) vẫn tốn rất nhiều thời gian. Một kỹ thuật đơn giản nhưng hiệu quả giúp vẫn tạo ra 1 triệu clusters nhưng cả training và test được thực hiện rất nhanh được gọi là Product Quantization (PQ).
Trong PQ, mỗi vector được chia đôi thành 2 vectors con. Như vậy ta sẽ có 2 nhóm, mỗi nhóm có 1 tỉ vectors con. Ta thực hiện k-means clustering trên mỗi nhóm này với k = 1000. Như vậy, với mỗi nhóm, ta có 1000 centroids, tổng cộng là 2000 centroids, tạm gọi là các sub-centroids. Với mỗi sub-centroid thuộc nhóm 1 và 1 sub-centroid thuộc nhóm 2, ta sẽ có 1 full-centroid. Vậy tổng cộng ta vẫn có 1000x1000 = 1 triệu cluster nhưng việc training đã giảm đi rất nhiều. Khi test, ta cũng chia query vector thành 2 phần và tìm centroid gần nhất ứng với mỗi phần. Vector ghép bởi 2 sub-centroids này chính là full-centroid gần nhất ứng với query đó. Vì có tổng cộng chỉ 2000 sub-centroids nên việc tính toán đã nhanh hơn rất nhiều.
PQ chỉ là ý tưởng ban đầu, nó có nhiều hạn chế. Và Flickr dùng một kỹ thuật khác dựa trên PQ, được gọi là LOPQ, bạn đọc có thể đọc thêm trong bài.
Bạn đọc có thể thấy bài viết về K-means clustering có ích.
Chúc các bạn một buổi tối vui vẻ.
Tiệp Vũ
4. Binary Hashing cho bài toán Information Retrieval
Chia sẻ về Information Retrieval.
Information Retrieval hiểu một cách cơ bản là tìm những items trong cơ sở dữ liệu có liên quan đến query, thường là chưa có trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ như Google Search và Google Search Image.
Bài toán đặt ra là cho một query, bạn phải sắp xếp, hoặc ít nhất là tìm kiếm, những items có liên quan trong cơ sở dữ liệu. Khi cơ sở dữ liệu là các hình ảnh thì nhánh này được gọi là Image Retrieval. Phần sau của post này sẽ chủ yếu nói về Image Retrieval.
Có hai hướng tiếp cận trong Image Retrieval : Concept-based và Content-based Image Retrieval.
-
Concept-based IR là việc tìm kiếm dựa trên các thông tin liên quan đến một bức ảnh như caption, labels, tag và phần text xung quanh. Khi bạn search Google hình ảnh bằng 1 text query thì, theo tôi hiểu, chính là Concept-based IR. Cách này phụ thuộc nhiều vào phần thông tin text liên quan đến ảnh mà không phụ thuộc trực tiếp vào nội dung ảnh.
-
Content-based IR là việc tìm kiếm dựa trên nội dung của ảnh (giá trị các pixel trong ảnh). Ví dụ của việc này chính là Google Hình ảnh nhưng query là 1 bức ảnh. Bạn có thể upload bức ảnh hoặc link tới 1 bức ảnh trên internet, Google sẽ trả về các bức ảnh có nội dung tương tự.
Image Retrieval khác với Image Classification ở điểm nào? Trong các bài toán Image classification, mỗi bức ảnh sẽ được phân loại vào 1 hoặc một vài class. Ví dụ, bức ảnh có một chú chó thì có thể được phân loại vào ‘dog’, ‘pet’, hay ‘animal’. Việc xác định một bức ảnh thuộc nhóm nào thường trả về các class mà bức ảnh đó có thể thuộc về, tức kết quả là một vài words. Image Retrieval thì khác, kết quả trả về là các bức ảnh, và khi query là 1 bức ảnh thì kết quả trả về có thể là các bức ảnh thuộc class khác. Ví dụ, nếu bức ảnh là 1 con chó cưng thì các ảnh trả về sẽ là các con chó cưng hoặc thậm chí là mèo cưng. Nhưng nếu bức ảnh là 1 con chó chăn cừu thì kết quả trả về có thể là các bức ảnh có cừu và thảo nguyên. Đây là một thách thức (challenge) của Image Retrieval so với Image Classification.
Phương pháp phổ biến nhất trong Image Retrieval là dùng Similarity Search. Tức là đi tìm độ giống nhau giữa bức ảnh query và các bức ảnh khác trong dataset, sau đó trả về kết quả dựa trên sự giống nhau từ cao đến thấp. Khó khăn thứ nhất là phải tìm được một cách ‘biểu diễn’ (representation) ảnh tốt dưới dạng các vector để có thể ‘đong đếm’ được sự giống nhau giữa các bức ảnh. Phần này được gọi là Feature Extraction. Nhưng khó khăn lớn hơn là với cả triệu bức ảnh trong dataset, việc tính toán độ giống nhau giữa bức ảnh query và toàn bộ các bức ảnh khác là rất mất thời gian.
Về khó khắn thứ nhất, hướng tiếp cận phổ biến nhất hiện nay là dùng Deep Learning. Cụ thể là sử dụng các mô hình Convolutional Neural Networks cho Image Classification nổi tiếng, tức đã được trained với các cơ sở dữ liệu lớn và đạt kết quả cao, để tạo ra các feature vector có độ dài như nhau cho mỗi bức ảnh. Cụ thể hơn, đầu ra của layer gần cuối cùng (trước softmax hoặc svm layer) được dùng như là 1 feature tốt (bạn nào quan tâm có thể đọc thêm về Transfer Learning). Những feature này thường có độ dài khoảng vài nghìn, nếu lưu trữ và tính toán trực tiếp trên feature này thì có thể là bất khả thi, đây là khó khăn thứ hai tôi nêu ở trên.
Về khó khăn thứ hai, hướng tiếp cận tôi thấy được sử dụng nhiều là Binary Hashing, tức tiếp tục ‘map’ các feature trên thành 1 vector nhị phân có độ dài nhỏ (32, 64, 128, …). Vector này được gọi là ‘hash code’. Chú ý rằng 2^64 đã là 1 số rất lớn, có thể nhiều hơn toàn bộ số bức ảnh mà con người đã tạo ra. Vì vậy, trong trường hợp lý tưởng, sẽ không có hai bức ảnh khác nhau nào có hash code là như nhau. Sau khi có một mô hình giúp tìm hash code cho từng bức ảnh, việc tính toán similarity trở nên đơn giản hơn vì số chiều thấp hơn và chỉ phải làm việc với các toán tử logic nhị phân đơn giản.
Để đọc tài liệu về những gì tôi đã đề cập, chúng ta có thể bắt đầu tìm kiếm “Deep Binary Hashing for Image Retrieval”.
3. Bạn có cần học Machine Learning cơ bản?
Về việc có cần học cơ bản Machine Learning (hay bất cứ lĩnh vực nào khác) hay không, nếu có thì sâu đến mức nào, có cần bằng cấp để học Machine Learning hay không, tôi xin đưa ra quan điểm cá nhân như sau:
-
Thật khó để biết mức độ hiểu sâu về một vấn đề nào đó. Cũng không có công thức cụ thể là với background như thế này, mục đích như thế này thì cần hiểu sâu đến đâu. (Trừ khi bạn tìm ra được một mô hình regression cho bạn tính toán được việc này :D). Với tôi thì làm gì cũng vậy, bắt đầu từ việc hiểu bài toán, tìm một mô hình đơn giản nhất giúp giải quyết bài toán, mô hình đó không nhất thiệt phải hiệu quả, cứ chạy là được. Sau đó sẽ hiểu dần dần rồi đào sâu vào các hướng cái thiện. Khi làm càng sâu thì sẽ càng cần đọc lại kiến thức cơ bản.
-
Kiến thức cơ bản không phải chỉ để đọc 1 lần rồi hiểu luôn. Bạn chỉ cần đọc và biết rằng nó ở đó, khi nào gặp khúc mắc thì sẽ biết tìm lại nó ở đâu. Có khi phải đọc lại vài lần rồi mới hiểu, hoặc làm vài project rồi mới hiểu. Nghiên cứu của tôi ở một nhánh khác, không phải Neural Networks, cũng không phải SVMs. Nhưng đây vẫn là những thứ đầu tiên tôi học khi bắt đầu làm Machine Learning. Đến một mức độ nào đó chúng ta sẽ thấy các mô hình Machine Learning đều có những điểm cốt lõi chung, cần phải nắm rõ cái cốt lõi đó. Đây cũng là mục đích chính của tôi trước khi tạo dựng blog này - hệ thống lại kiến thức. Sự thật là khi viết lại những thứ cơ bản này tôi mới thực sự hiểu hơn về Machine Learning và học thêm được nhiều thứ.
-
Cũng chính vì xác định rằng đây sẽ là một nguồn tham khảo quan trọng và lâu dài cho chính bản thân mình nếu muốn gắn bó với Machine Learning, tôi quyết định viết càng cơ bản càng tốt, các hình vẽ càng chi tiết càng tốt, các công thức càng thống nhất (consistent) càng tốt. Tốt cho tôi và tốt cho cả bạn đọc của tôi. Nếu bạn đọc của tôi thấy hứng thú, tôi cũng có hứng thú để duy trì việc viết. Win-win.
-
Một lần nữa, với các bạn muốn làm Machine Learning, việc đầu tiên là chọn cho mình một bài toán mà mình thấy hứng thú (cái này thì chính các bạn phải trả lời được). Rồi học dần dần để hiểu thêm. Qua thời gian nó sẽ ngấm dần. Cũng đừng quan tâm đến việc mình phải hiểu đến đâu trước khi bắt đầu làm. Không bắt tay vào làm thì bạn không hiểu được đâu. Mỗi người có một background khác nhau, có mục tiêu khác nhau, phải bắt tay vào làm thì mới biết mình hiểu gì và mình cần làm gì, và cũng để hiểu mình đam mê gì.
-
Với những bạn không muốn đi sâu vào cơ bản mà muốn bắt đầu từ các mô hình hiệu quả có sẵn. Hãy cứ làm thế, không có gì sai cả. Quan trọng là sau khi sử dụng các mô hình có sẵn đó, bạn muốn làm gì tiếp. Lúc đó bạn tự đặt ra câu hỏi cho mình rồi google dần dần. Rồi cũng sẽ đến lúc bạn nhận ra là mình cần đọc lại kiến thức cơ bản về phần đó. Chỉ là thứ tự học của mỗi người là khác nhau thôi.
-
Có cần có Master degree hay PhD degree để làm Machine Learning không? Tôi xin trả lời là không. Bằng cấp chỉ là một tờ giấy. Học cao học không phải là một điều đảm bảo cho việc bạn có hợp với Machine Learning hay không. Sự khác nhau chính có lẽ nằm ở việc bạn có bị ngừời khác thúc ép bạn làm hay không mà thôi. Ngoài ra, những kiến thức quan trọng cho Machine Learning đều có sẵn online với lượng tutorial vô cùng dồi dào - và tốt hơn những gì tôi được dạy ở chương trình cao học. Điều quan trọng là bạn có đủ đam mê để duy trì việc tự học tập (có thể là suốt đời) hay không. Ngày càng nhiều người làm Machine Learning, nhưng điều đó không có nghĩa là ai cũng có thể học và làm Machine Learning. Niềm đam mê, sự kiên trì, không phải bằng cấp, là những nhân tố quan trọng khi bạn muốn theo đuổi một mục tiêu. Ở bất cứ lĩnh vực nào cũng thế thôi.
Lời kết:
Mỗi ngừời có một background khác nhau và có một mục tiêu khác nhau. Cách tốt nhất là đặt ra mục tiêu, bắt tay vào làm rồi bạn sẽ biết cần phải học thêm những gì. Khi đã bắt tay vào làm rồi, bạn sẽ hiểu thêm và có thể điều chỉnh lại mục tiêu ban đầu của mình cho phù hợp. Một khi làm đã đủ nhiều, bạn sẽ nhận ra là những kiến thức cơ bản là quan trọng, dù mức độ quan trọng với từng ngừời là khác nhau. Bản thân từ ‘cơ bản’ cũng tự nó mang thông tin là ‘cần thiết’ rồi. Thế giới thay đổi rất nhanh, chỉ có liên tục học tập và làm việc mới giúp mình không bị bỏ lại phía sau.
Và đừng bao giờ nói rằng toán là không quan trọng khi làm Machine Learning.
2. CAPTCHA
CAPTCHA - công cụ tránh spam và cũng là công cụ thu thập nhãn cho dữ liệu.
Hẳn các bạn đều đã trải qua những bài test nhỏ tương tự như các hình dưới đây. Mục đích chính của nó là để phân biệt ‘human’ và ‘bot’ (tức người và máy), để tránh hiện tượng spam trong các website. Lý dó đơn giản là có những việc con người làm được nhưng ‘bot’ vẫn chưa thể làm được. Ví dụ: Gõ lại các từ trong một bức ảnh mà chữ đã bị làm méo mó; đọc số nhà trong một bức ảnh thật; tìm các ảnh tương ứng trong rất nhiều ảnh; hoặc xác định những ô vuông nhỏ trong một ảnh lớn có chứa một vật thể nào đó.
Những bức ảnh này sẽ ngày một khó hơn, tương ứng với các bài toán thực tế khó hơn, vì các con ‘bot’ ngày một thông minh hơn nhờ vào Machine Learning.
Không chỉ giúp phân biệt người/máy, CAPTCHA còn được sử dụng với một mục đích rất thú vị khác: thu thập nhãn cho dữ liệu chưa có nhãn.
Chúng ta biết rằng có hàng tỉ bức ảnh trên internet nhưng phần lớn không có “nhãn”, tức chưa được máy tính nhận ra nội dung trong đó là gì. Các thuật toán nhận dạng, muốn đạt kết quả cao, cần rất nhiều dữ liệu cho tập huấn luyện (training). Và đây chính là một lợi ích khác của CAPTCHA. Chính người dùng đã giúp các công ty tương tự như CAPTCHA thu thập nhãn cho dữ liệu!
Câu hỏi đặt ra là: Nếu chưa biết nhãn của dữ liệu, làm thế nào để biết một kết quả nhập vào là chính xác? Có một cách đơn giản là cho người dùng làm nhiều bài test khác nhau, trong đó có những bài đã có đáp án (nhãn). Sau đó, nếu những kết quả nhận được ở những bài đã có đáp án là chính xác thì khả năng cao đó chính là con người. Vậy thì các kết quả còn lại cũng có độ tin cậy cao. Và để cho độ chính xác cao hơn, một bức ảnh sẽ được dùng cho nhiều bài test. Nếu nó nhận được kết quả giống nhau ở những trường hợp có khả năng cao là con người thì kết quả đó được cho là nhãn của bức ảnh đó.
Quick thought: sử dụng phương pháp tương tự cho việc thu thập nhãn cho các loại dữ liệu không-phải-là-ảnh, ví dụ như tiếng Việt.
Những trang web tiếng Việt, thay vì sử dụng CAPTCHA, có thể sử dụng một đoạn văn ngắn và trắc nghiệm ngừời dùng về sắc thái/nội dung của đoạn đó. Đoạn văn này có thể là các posts/comments trên mạng xã hội. Qua đó, các công ty có thể thu được một lượng dữ liệu lớn về hành vi người dùng với nhãn cụ thể. Hoặc là dùng chính người dùng làm “classifier” luôn. Khá là tin cậy.
Bài viết được soạn nhanh, chủ yếu dựa trên suy luận cá nhân. Mong bạn đọc cùng thảo luận.
1. word2vec
[Natural Language Processing - NLP]
Trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc biểu diễn một từ (word) dưới dạng 1 vector đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Nó giúp ích rất nhiều trong việc tìm từ gần nghĩa, trái nghĩa, mô phỏng câu, thâm chí là tìm các câu có nghĩa tương đồng. Trong các thuật toán biến một từ thành một vector của các số thực, word2vec là một trong các phương pháp đơn giản và quan trọng để hiểu nhất. Đây cũng là nội dung chính trong bài thứ hai của loạt bài giảng về NLP của Stanford mà tôi chia sẻ ngày hôm qua.
Một cách đơn giản nhất để biểu diễn 1 từ bằng 1 vector là dùng one-hot vector. Trong đó, mỗi vector sẽ có độ dài bằng với số từ trong từ điển, và mỗi vector chỉ có 1 phần tử khác không, và bằng 1, tại vị trí tương ứng với vị trí của từ đó trong từ điển. Mô hình này có rất nhiều nhược điểm: i) độ dài của một vector là quá lớn (bằng độ dài của từ điển, có thể lên đến cả triêu ), ii), không xác định được sự tương quan giữa các từ vì tích vô hướng của hai từ nào cũng bằng 0. word2vec giúp biến 1 từ ở dạng one-hot vector thành một vector có số chiều nhỏ hơn rất nhiều (300 đến 1000), và có thể tính được sự tương quan giữa hai từ dựa vào tích vô hướng giữa hai vector biểu diễn hai từ đó.
Tôi mới tìm được một post giải thích cực kỳ dễ hiểu về thuật toán này. Về cơ bản, đó là một mạng neural với 1 hidden layer, không có activation function, và layer cuối là một softmax regression.
Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model
Nếu bạn chưa rõ về softmax regression và mạng neural nhiều lớp, bạn có thể tìm được những điều lý thú trong hai bài viết này:

markdown:
**Trong trang này:** [6. Imbalanced data trong bài toán classification](#-imbalanced-data-trong-bai-toan-classification) [5. Similarity search](#-similarity-search) [4. Binary Hashing cho bài toán Information Retrieval](#-binary-hashing-cho-bai-toan-information-retrieval) [3. Bạn có cần học Machine Learning cơ bản?](#-ban-co-can-hoc-machine-learning-co-ban) [2. CAPTCHA](#-captcha) [1. word2vec](#-wordvec)
Post ngắn tổng hợp các ‘ghi chú nhanh’ nhận được nhiều quan tâm trên
[Facebook page Machine Learning cơ bản](https://www.facebook.com/machinelearningbasicvn/).
Lưu ý: các phần ghi chú nhanh này không có toán và hình, chỉ gồm ngôn ngữ thông thường để các bạn có một cái nhìn nhanh về các vấn đề.
## 6. Imbalanced data trong bài toán classification
Trong bài toán Classification, phải làm như thế nào khi dữ liệu giữa các class quá chênh lệch?
Đường link dưới đây có thể mang lại nhiều thông tin có ích cho bạn:
[In depth skewed data classification - Kaggle Kernel](https://www.kaggle.com/joparga3/in-depth-skewed-data-classif-93-recall-acc-now)
Tôi xin được tóm tắt vài điểm như sau.
Trong nhiều bài toán thực tế, việc dữ liệu chênh lệch (imbalanced data) xảy ra rất thường xuyên. Bài toán trong link phía trên là bài toán ‘Credit Card Fraud Detection’, tức xác định các giao dịch lừa đảo trong credit card. Dữ liệu training bao gồm rất nhiều các giao dịch trong lịch sử và nhãn của chúng: ‘Normal’ hoặc ‘Fraud’. Tỉ lệ ‘Fraud’ thường là rất nhỏ so với ‘Normal’, giả sử là 1%. Như vậy hai class này là cực kỳ chênh lệch.
Vậy có điểm gì đáng chú ý trong bài toán này:
Trước tiên, chúng ta cần đi xác định một Phương pháp đánh giá hiệu quả cho mô hình. Khi đánh giá các thuật toán Classification thông thường, ta thường sử dụng ‘độ chính xác’ như là tỉ lệ giữa các dữ liệu được phân loại đúng trên toàn bộ dữ liệu. Cách làm này không phù hợp trong bài toán của chúng ta vì nếu mô hình dự đoán toàn bộ các giao dịch là ‘Normal’ thì độ chính xác cũng đã là 99%?? Như vậy ta cần phải tìm một phép đo khác. Các phép đo thường được sử dụng với dữ liệu chênh lệch là: Precision, Recall, F1 score, ROC curves, etc. Trong đó, theo kinh nghiệm của tôi, Precision và Recall được sử dụng nhiều, bạn đọc có thể theo link dưới đây để hiểu thế nào là
[Precision và Recall - Wiki](https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall).
Điều thứ hai cần lưu ý là các thuật toán Classification thông thường thường hoạt động tốt nếu các class có lượng dữ liệu training tương đối như nhau. Nếu không, hiện tượng overfitting rất dễ xảy ra vì mô hình cố gắng ‘fit’ dữ liệu ở class trội hơn. Về Overfitting, bạn có thể đọc
[Bài 15: Overfitting](/2017/03/04/overfitting/).
Có một hướng tiếp cận được gọi là ‘Resampling’ để hai classes có lượng dữ liệu tương đối như nhau. Cách thứ nhất là UNDER-sampling, tức chỉ chọn ra vài phần tử của class trội hơn và kết hợp với class còn lại để làm dữ liệu training. Cách thứ hai là OVER-sampling, tức có thể lặp lại dữ liệu, hoặc tìm cách kết hợp để tạo ra dữ liệu mới, của class ít hơn, và kết hợp với class còn lại để làm dữ liệu training. Như trong bài viết, cách UNDER-sampling khá hiệu quả.
Đây là một bài toán binary classification, hướng tiếp cận đầu tiên bạn có thể nghĩ đến là dùng Logistic Regression. Trong Logistic Regression, dữ liệu đầu ra sẽ là một số dương nằm trong khoảng (0, 1) thể hiện xác suất để đầu ra bằng 1. Khi đó, ta có thể coi ‘1’ là ‘Fraud’, ‘0’ là ‘Normal’. Việc xác định ‘Fraud’ hay ‘Normal’ được xác định dựa trên một ngưỡng nào đó, ví dụ 0.5; các giá trị lớn hơn 0.5 được coi là 1 và ngược lại. Tuy nhiên, ta có thể thay đổi ngưỡng này cho phù hợp với bài toán. Chẳng hạn, nếu việc ‘miss’ các giao dịch ‘Fraud’ là nghiêm trọng thì ta cần hạ thấp ngưỡng xuống mức thấp hơn, ví dụ 0.3 để tỉ lệ ‘miss’ thấp xuống. Tuy nhiên, lúc này ta cần lưu ý về việc rất nhiều giao dịch ‘Normal’ bị biến thành ‘Fraud’.
Với bài toán này, tác giả đã chỉ ra rằng Logistic Regression hoạt động rất hiệu quả.
Bạn có thể muốn đọc lại
[Logistic Regression](/2017/01/27/logisticregression/).
Với bài toán có nhiều classes, bạn có thể đọc thuật toán mở rộng của Logistic Regression, có tên là
[Softmax Regression](/2017/02/17/softmax/).
Cảm ơn và chúc các bạn buổi tối vui vẻ, Tiệp Vũ
## 5. Similarity search
Similarity Search là một chủ đề đang được quan tâm nhiều gần đây. Chủ đề này khá gần với Information Retrieval. Tôi cũng đã có một bài viết ngắn nói về vấn đề Information Retrieval, đặc biệt là Image Retrieval trong link dưới đây:
[Chia sẻ về bài toán Image Retrieval](https://www.facebook.com/machinelearningbasicvn/posts/436628436696993)
Ở link trên, tôi đã đề cập đến những khó khăn của việc tìm kiếm khi mà lượng ảnh trong cơ sở dữ liệu ngày một lớn trong khi việc tìm kiếm yêu cầu trả về kết quả gần như tức thì. Các phương pháp tôi đề cập trong đó dựa trên Binary Hashing, tức tìm một mô hình tạo ra một binary vector ngắn cho mỗi bức ảnh để thuận tiện lưu trữ và tính toán.
Trong post này, tôi xin giới thiệu một kỹ thuật khác mà tôi tìm thấy trong bài viết thú vị về cách thức tìm kiếm các ảnh giống nhau của Flickr - Một trang chia sẻ ảnh và video:
[Introducing Similarity Search at Flickr](https://code.flickr.net/2017/03/07/introducing-similarity-search-at-flickr/)
Trong Flickr, việc tìm kiếm các ảnh giống với một ảnh cho trước là một việc mấu chốt được thực hiện nhiều lần và kết quả tìm kiếm cho thấy thuật toán hoạt động rất hiệu quả.
Ý tưởng rất cơ bản xuất phát từ k-means clustering. Việc tìm kiếm dựa trên rất nhiều, giả sử 1 tỉ, bức ảnh tốn khá nhiều thời gian. Thay vào đó, ta có thể cluster các bức ảnh thành khoảng 1 triệu clusters, mỗi clusters được biểu diễn bởi một centroid. Khi tìm kiếm các ảnh gần giống với một bức ảnh (gọi là query), ta thực hiện 2 bước. Ở bước thứ nhất, centroid gần nhất với query sẽ được chọn. Ở bước thứ hai, các bức ảnh trong cluster ứng với centroid đó sẽ được chọn để so sánh với ảnh query. Đây chính là kỹ thuật xấp xỉ mỗi vector bằng 1 vector khác, trong trường hợp này là centroid, tên tiếng Anh là Vector Quantization (VQ).
(Tôi xin bỏ qua phần
[feature engineering](/general/2017/02/06/featureengineering/) cho mỗi bức ảnh mà coi như các feature vectors đã được cho trước.)
Tuy nhiên, việc clustering từ 1 tỉ bức ảnh ra 1 triệu clusters (training process) và so sánh 1 query với từng cluster (test process) vẫn tốn rất nhiều thời gian. Một kỹ thuật đơn giản nhưng hiệu quả giúp vẫn tạo ra 1 triệu clusters nhưng cả training và test được thực hiện rất nhanh được gọi là Product Quantization (PQ).
Trong PQ, mỗi vector được chia đôi thành 2 vectors con. Như vậy ta sẽ có 2 nhóm, mỗi nhóm có 1 tỉ vectors con. Ta thực hiện k-means clustering trên mỗi nhóm này với k = 1000. Như vậy, với mỗi nhóm, ta có 1000 centroids, tổng cộng là 2000 centroids, tạm gọi là các sub-centroids. Với mỗi sub-centroid thuộc nhóm 1 và 1 sub-centroid thuộc nhóm 2, ta sẽ có 1 full-centroid. Vậy tổng cộng ta vẫn có 1000x1000 = 1 triệu cluster nhưng việc training đã giảm đi rất nhiều. Khi test, ta cũng chia query vector thành 2 phần và tìm centroid gần nhất ứng với mỗi phần. Vector ghép bởi 2 sub-centroids này chính là full-centroid gần nhất ứng với query đó. Vì có tổng cộng chỉ 2000 sub-centroids nên việc tính toán đã nhanh hơn rất nhiều.
PQ chỉ là ý tưởng ban đầu, nó có nhiều hạn chế. Và Flickr dùng một kỹ thuật khác dựa trên PQ, được gọi là LOPQ, bạn đọc có thể đọc thêm trong bài.
Bạn đọc có thể thấy bài viết về
[K-means clustering](/2017/01/01/kmeans/) có ích.
Chúc các bạn một buổi tối vui vẻ.
Tiệp Vũ
## 4. Binary Hashing cho bài toán Information Retrieval
Chia sẻ về Information Retrieval.
Information Retrieval hiểu một cách cơ bản là tìm những items trong cơ sở dữ liệu có liên quan đến query, thường là chưa có trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ như Google Search và Google Search Image.
Bài toán đặt ra là cho một query, bạn phải sắp xếp, hoặc ít nhất là tìm kiếm, những items có liên quan trong cơ sở dữ liệu. Khi cơ sở dữ liệu là các hình ảnh thì nhánh này được gọi là Image Retrieval. Phần sau của post này sẽ chủ yếu nói về Image Retrieval.
Có hai hướng tiếp cận trong Image Retrieval : Concept-based và Content-based Image Retrieval.
-
Concept-based IR là việc tìm kiếm dựa trên các thông tin liên quan đến một bức ảnh như caption, labels, tag và phần text xung quanh. Khi bạn search Google hình ảnh bằng 1 text query thì, theo tôi hiểu, chính là Concept-based IR. Cách này phụ thuộc nhiều vào phần thông tin text liên quan đến ảnh mà không phụ thuộc trực tiếp vào nội dung ảnh.
-
Content-based IR là việc tìm kiếm dựa trên nội dung của ảnh (giá trị các pixel trong ảnh). Ví dụ của việc này chính là Google Hình ảnh nhưng query là 1 bức ảnh. Bạn có thể upload bức ảnh hoặc link tới 1 bức ảnh trên internet, Google sẽ trả về các bức ảnh có nội dung tương tự.
Image Retrieval khác với Image Classification ở điểm nào? Trong các bài toán Image classification, mỗi bức ảnh sẽ được phân loại vào 1 hoặc một vài class. Ví dụ, bức ảnh có một chú chó thì có thể được phân loại vào ‘dog’, ‘pet’, hay ‘animal’. Việc xác định một bức ảnh thuộc nhóm nào thường trả về các class mà bức ảnh đó có thể thuộc về, tức kết quả là một vài words. Image Retrieval thì khác, kết quả trả về là các bức ảnh, và khi query là 1 bức ảnh thì kết quả trả về có thể là các bức ảnh thuộc class khác. Ví dụ, nếu bức ảnh là 1 con chó cưng thì các ảnh trả về sẽ là các con chó cưng hoặc thậm chí là mèo cưng. Nhưng nếu bức ảnh là 1 con chó chăn cừu thì kết quả trả về có thể là các bức ảnh có cừu và thảo nguyên. Đây là một thách thức (challenge) của Image Retrieval so với Image Classification.
Phương pháp phổ biến nhất trong Image Retrieval là dùng Similarity Search. Tức là đi tìm độ giống nhau giữa bức ảnh query và các bức ảnh khác trong dataset, sau đó trả về kết quả dựa trên sự giống nhau từ cao đến thấp. Khó khăn thứ nhất là phải tìm được một cách ‘biểu diễn’ (representation) ảnh tốt dưới dạng các vector để có thể ‘đong đếm’ được sự giống nhau giữa các bức ảnh. Phần này được gọi là Feature Extraction. Nhưng khó khăn lớn hơn là với cả triệu bức ảnh trong dataset, việc tính toán độ giống nhau giữa bức ảnh query và toàn bộ các bức ảnh khác là rất mất thời gian.
Về khó khắn thứ nhất, hướng tiếp cận phổ biến nhất hiện nay là dùng Deep Learning. Cụ thể là sử dụng các mô hình Convolutional Neural Networks cho Image Classification nổi tiếng, tức đã được trained với các cơ sở dữ liệu lớn và đạt kết quả cao, để tạo ra các feature vector có độ dài như nhau cho mỗi bức ảnh. Cụ thể hơn, đầu ra của layer gần cuối cùng (trước softmax hoặc svm layer) được dùng như là 1 feature tốt (bạn nào quan tâm có thể đọc thêm về Transfer Learning). Những feature này thường có độ dài khoảng vài nghìn, nếu lưu trữ và tính toán trực tiếp trên feature này thì có thể là bất khả thi, đây là khó khăn thứ hai tôi nêu ở trên.
Về khó khăn thứ hai, hướng tiếp cận tôi thấy được sử dụng nhiều là Binary Hashing, tức tiếp tục ‘map’ các feature trên thành 1 vector nhị phân có độ dài nhỏ (32, 64, 128, …). Vector này được gọi là ‘hash code’. Chú ý rằng 2^64 đã là 1 số rất lớn, có thể nhiều hơn toàn bộ số bức ảnh mà con người đã tạo ra. Vì vậy, trong trường hợp lý tưởng, sẽ không có hai bức ảnh khác nhau nào có hash code là như nhau. Sau khi có một mô hình giúp tìm hash code cho từng bức ảnh, việc tính toán similarity trở nên đơn giản hơn vì số chiều thấp hơn và chỉ phải làm việc với các toán tử logic nhị phân đơn giản.
Để đọc tài liệu về những gì tôi đã đề cập, chúng ta có thể bắt đầu tìm kiếm “Deep Binary Hashing for Image Retrieval”.
## 3. Bạn có cần học Machine Learning cơ bản?
Về việc có cần học cơ bản Machine Learning (hay bất cứ lĩnh vực nào khác) hay không, nếu có thì sâu đến mức nào, có cần bằng cấp để học Machine Learning hay không, tôi xin đưa ra quan điểm cá nhân như sau:
-
Thật khó để biết mức độ hiểu sâu về một vấn đề nào đó. Cũng không có công thức cụ thể là với background như thế này, mục đích như thế này thì cần hiểu sâu đến đâu. (Trừ khi bạn tìm ra được một mô hình regression cho bạn tính toán được việc này :D). Với tôi thì làm gì cũng vậy, bắt đầu từ việc hiểu bài toán, tìm một mô hình đơn giản nhất giúp giải quyết bài toán, mô hình đó không nhất thiệt phải hiệu quả, cứ chạy là được. Sau đó sẽ hiểu dần dần rồi đào sâu vào các hướng cái thiện. Khi làm càng sâu thì sẽ càng cần đọc lại kiến thức cơ bản.
-
Kiến thức cơ bản không phải chỉ để đọc 1 lần rồi hiểu luôn. Bạn chỉ cần đọc và biết rằng nó ở đó, khi nào gặp khúc mắc thì sẽ biết tìm lại nó ở đâu. Có khi phải đọc lại vài lần rồi mới hiểu, hoặc làm vài project rồi mới hiểu. Nghiên cứu của tôi ở một nhánh khác, không phải Neural Networks, cũng không phải SVMs. Nhưng đây vẫn là những thứ đầu tiên tôi học khi bắt đầu làm Machine Learning. Đến một mức độ nào đó chúng ta sẽ thấy các mô hình Machine Learning đều có những điểm cốt lõi chung, cần phải nắm rõ cái cốt lõi đó. Đây cũng là mục đích chính của tôi trước khi tạo dựng blog này - hệ thống lại kiến thức. Sự thật là khi viết lại những thứ cơ bản này tôi mới thực sự hiểu hơn về Machine Learning và học thêm được nhiều thứ.
-
Cũng chính vì xác định rằng đây sẽ là một nguồn tham khảo quan trọng và lâu dài cho chính bản thân mình nếu muốn gắn bó với Machine Learning, tôi quyết định viết càng cơ bản càng tốt, các hình vẽ càng chi tiết càng tốt, các công thức càng thống nhất (consistent) càng tốt. Tốt cho tôi và tốt cho cả bạn đọc của tôi. Nếu bạn đọc của tôi thấy hứng thú, tôi cũng có hứng thú để duy trì việc viết. Win-win.
-
Một lần nữa, với các bạn muốn làm Machine Learning, việc đầu tiên là chọn cho mình một bài toán mà mình thấy hứng thú (cái này thì chính các bạn phải trả lời được). Rồi học dần dần để hiểu thêm. Qua thời gian nó sẽ ngấm dần. Cũng đừng quan tâm đến việc mình phải hiểu đến đâu trước khi bắt đầu làm. Không bắt tay vào làm thì bạn không hiểu được đâu. Mỗi người có một background khác nhau, có mục tiêu khác nhau, phải bắt tay vào làm thì mới biết mình hiểu gì và mình cần làm gì, và cũng để hiểu mình đam mê gì.
-
Với những bạn không muốn đi sâu vào cơ bản mà muốn bắt đầu từ các mô hình hiệu quả có sẵn. Hãy cứ làm thế, không có gì sai cả. Quan trọng là sau khi sử dụng các mô hình có sẵn đó, bạn muốn làm gì tiếp. Lúc đó bạn tự đặt ra câu hỏi cho mình rồi google dần dần. Rồi cũng sẽ đến lúc bạn nhận ra là mình cần đọc lại kiến thức cơ bản về phần đó. Chỉ là thứ tự học của mỗi người là khác nhau thôi.
-
Có cần có Master degree hay PhD degree để làm Machine Learning không? Tôi xin trả lời là không. Bằng cấp chỉ là một tờ giấy. Học cao học không phải là một điều đảm bảo cho việc bạn có hợp với Machine Learning hay không. Sự khác nhau chính có lẽ nằm ở việc bạn có bị ngừời khác thúc ép bạn làm hay không mà thôi. Ngoài ra, những kiến thức quan trọng cho Machine Learning đều có sẵn online với lượng tutorial vô cùng dồi dào - và tốt hơn những gì tôi được dạy ở chương trình cao học. Điều quan trọng là bạn có đủ đam mê để duy trì việc tự học tập (có thể là suốt đời) hay không. Ngày càng nhiều người làm Machine Learning, nhưng điều đó không có nghĩa là ai cũng có thể học và làm Machine Learning. Niềm đam mê, sự kiên trì, không phải bằng cấp, là những nhân tố quan trọng khi bạn muốn theo đuổi một mục tiêu. Ở bất cứ lĩnh vực nào cũng thế thôi.
Lời kết:
Mỗi ngừời có một background khác nhau và có một mục tiêu khác nhau. Cách tốt nhất là đặt ra mục tiêu, bắt tay vào làm rồi bạn sẽ biết cần phải học thêm những gì. Khi đã bắt tay vào làm rồi, bạn sẽ hiểu thêm và có thể điều chỉnh lại mục tiêu ban đầu của mình cho phù hợp. Một khi làm đã đủ nhiều, bạn sẽ nhận ra là những kiến thức cơ bản là quan trọng, dù mức độ quan trọng với từng ngừời là khác nhau. Bản thân từ ‘cơ bản’ cũng tự nó mang thông tin là ‘cần thiết’ rồi. Thế giới thay đổi rất nhanh, chỉ có liên tục học tập và làm việc mới giúp mình không bị bỏ lại phía sau.
Và đừng bao giờ nói rằng toán là không quan trọng khi làm Machine Learning.
## 2. CAPTCHA
CAPTCHA - công cụ tránh spam và cũng là công cụ thu thập nhãn cho dữ liệu.
Hẳn các bạn đều đã trải qua những bài test nhỏ tương tự như các hình dưới đây. Mục đích chính của nó là để phân biệt ‘human’ và ‘bot’ (tức người và máy), để tránh hiện tượng spam trong các website. Lý dó đơn giản là có những việc con người làm được nhưng ‘bot’ vẫn chưa thể làm được. Ví dụ: Gõ lại các từ trong một bức ảnh mà chữ đã bị làm méo mó; đọc số nhà trong một bức ảnh thật; tìm các ảnh tương ứng trong rất nhiều ảnh; hoặc xác định những ô vuông nhỏ trong một ảnh lớn có chứa một vật thể nào đó.
Những bức ảnh này sẽ ngày một khó hơn, tương ứng với các bài toán thực tế khó hơn, vì các con ‘bot’ ngày một thông minh hơn nhờ vào Machine Learning.
Không chỉ giúp phân biệt người/máy, CAPTCHA còn được sử dụng với một mục đích rất thú vị khác: thu thập nhãn cho dữ liệu chưa có nhãn.
Chúng ta biết rằng có hàng tỉ bức ảnh trên internet nhưng phần lớn không có “nhãn”, tức chưa được máy tính nhận ra nội dung trong đó là gì. Các thuật toán nhận dạng, muốn đạt kết quả cao, cần rất nhiều dữ liệu cho tập huấn luyện (training). Và đây chính là một lợi ích khác của CAPTCHA. Chính người dùng đã giúp các công ty tương tự như CAPTCHA thu thập nhãn cho dữ liệu!
Câu hỏi đặt ra là: Nếu chưa biết nhãn của dữ liệu, làm thế nào để biết một kết quả nhập vào là chính xác? Có một cách đơn giản là cho người dùng làm nhiều bài test khác nhau, trong đó có những bài đã có đáp án (nhãn). Sau đó, nếu những kết quả nhận được ở những bài đã có đáp án là chính xác thì khả năng cao đó chính là con người. Vậy thì các kết quả còn lại cũng có độ tin cậy cao. Và để cho độ chính xác cao hơn, một bức ảnh sẽ được dùng cho nhiều bài test. Nếu nó nhận được kết quả giống nhau ở những trường hợp có khả năng cao là con người thì kết quả đó được cho là nhãn của bức ảnh đó.
Quick thought: sử dụng phương pháp tương tự cho việc thu thập nhãn cho các loại dữ liệu không-phải-là-ảnh, ví dụ như tiếng Việt.
Những trang web tiếng Việt, thay vì sử dụng CAPTCHA, có thể sử dụng một đoạn văn ngắn và trắc nghiệm ngừời dùng về sắc thái/nội dung của đoạn đó. Đoạn văn này có thể là các posts/comments trên mạng xã hội. Qua đó, các công ty có thể thu được một lượng dữ liệu lớn về hành vi người dùng với nhãn cụ thể. Hoặc là dùng chính người dùng làm “classifier” luôn. Khá là tin cậy.
Bài viết được soạn nhanh, chủ yếu dựa trên suy luận cá nhân. Mong bạn đọc cùng thảo luận.
## 1. word2vec
[Natural Language Processing - NLP]
Trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc biểu diễn một từ (word) dưới dạng 1 vector đóng vai trò cực kỳ quan trọng. Nó giúp ích rất nhiều trong việc tìm từ gần nghĩa, trái nghĩa, mô phỏng câu, thâm chí là tìm các câu có nghĩa tương đồng. Trong các thuật toán biến một từ thành một vector của các số thực, word2vec là một trong các phương pháp đơn giản và quan trọng để hiểu nhất. Đây cũng là nội dung chính trong bài thứ hai của loạt bài giảng về NLP của Stanford mà tôi chia sẻ ngày hôm qua.
Một cách đơn giản nhất để biểu diễn 1 từ bằng 1 vector là dùng one-hot vector. Trong đó, mỗi vector sẽ có độ dài bằng với số từ trong từ điển, và mỗi vector chỉ có 1 phần tử khác không, và bằng 1, tại vị trí tương ứng với vị trí của từ đó trong từ điển. Mô hình này có rất nhiều nhược điểm: i) độ dài của một vector là quá lớn (bằng độ dài của từ điển, có thể lên đến cả triêu ), ii), không xác định được sự tương quan giữa các từ vì tích vô hướng của hai từ nào cũng bằng 0. word2vec giúp biến 1 từ ở dạng one-hot vector thành một vector có số chiều nhỏ hơn rất nhiều (300 đến 1000), và có thể tính được sự tương quan giữa hai từ dựa vào tích vô hướng giữa hai vector biểu diễn hai từ đó.
Tôi mới tìm được một post giải thích cực kỳ dễ hiểu về thuật toán này. Về cơ bản, đó là một mạng neural với 1 hidden layer, không có activation function, và layer cuối là một softmax regression.
[Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model](http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/)
Nếu bạn chưa rõ về softmax regression và mạng neural nhiều lớp, bạn có thể tìm được những điều lý thú trong hai bài viết này:

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

Set-Cookie: __cfduid=dbfc861221f8de393596b8c0701db12641534488733; expires=Sat, 17-Aug-19 06:52:13 GMT; path=/; domain=.machinelearningcoban.com; HttpOnly; Secure

Via: 1.1 varnish

X-Cache: MISS

Vary: Accept-Encoding

Server: cloudflare


text:
Trang chل»§ > PU PANEL (Tأ”N-PU-Tأ”N)
Tل؛¤M PU SANDWICH PANEL
Tل؛¥m PU Sandwich Panel là tل؛¥m vách cách âm, cách nhiل»‡t 3 lل»›p bao gل»“m hai mل؛·t ngoài là lل»›p tôn mل؛، kل؛½m mل؛، màu ؤ‘ئ°ل»£c kل؛؟t dính vل»›i lل»›p lõi PU tل»· trل»چng cao (PolyUrethane) cách âm, cách nhiل»‡t ل»ں giل»¯a. Vل»›i nhل»¯ng ئ°u ؤ‘iل»ƒm nhئ° cách âm, cách nhiل»‡t vئ°ل»£t trل»™i, sل»©c chل»‹u tل؛£i lل»›n, trل»چng lئ°ل»£ng nhل؛¹, thل؛©m mل»¹ cao, phئ°ئ،ng pháp thi công lل؛¯p ghép ؤ‘ئ،n giل؛£n dل»… dàng tháo lل؛¯p di chuyل»ƒn và tái sل» dل»¥ng, mang lل؛،i hiل»‡u quل؛£ kinh tل؛؟ cao…. Nên tل؛¥m PU Sandwich Panel thئ°ل»ng ؤ‘ئ°ل»£c sل» dل»¥ng trong các công trình quan trل»چng nhئ° phòng sل؛،ch y tل؛؟, dئ°ل»£c, thل»±c phل؛©m chل»©c nؤƒng, ؤ‘iل»‡n tل», kho mát, kho ؤ‘ông lل؛،nh…..
ئ¯u ؤ‘iل»ƒm:
- Chل»‘ng nóng, chل»‘ng ل»“n, chل»‘ng thل؛¥m nhiل»‡t tل»‘t
- Cách nhiل»‡t, cách âm, chل»‘ng cháy
- Hل»— trل»£ cho vách, trل؛§n
- Lل؛¯p ؤ‘ل؛·t nhanh chóng, thi công dل»… dàng
- Tiل؛؟t kiل»‡m nhân công lل؛¯p ؤ‘ل؛·t, xà gل»— khung sئ°ل»n
- ؤگل»™ bل»پn cao, có tính thل؛©m mل»¹, an toàn cho sل»©c khل»ڈe
- Tiل؛؟t kiل»‡m chi phí xây dل»±ng móng rút ngل؛¯n thل»i gian thi công, nghiل»‡m thu nhanh
- Thiل؛؟t kل»‡ chل؛¥t liل»‡u nhe
- Vل؛t liل»‡u phل»¥ kiل»‡n có sل؛µn
- Thay ؤ‘ل»•i dل»… dàng ngay cل؛£ sau khi lل؛¯p ؤ‘ل؛·t
- Có nhiل»پu loل؛،i sóng, loل؛،i phل؛³ng ؤ‘áp ل»©ng yêu cل؛§u cل»§a công trình
- Thân thiل»‡n vل»›i môi trئ°ل»ng, không chل»©a chل؛¥t ؤ‘ل»™c hل؛،i, ngay cل؛£ vل»›i thل»±c phل؛©m.
ل»¨ng dل»¥ng:
- Xây dل»±ng nhà sل؛،ch, hل؛§m ؤ‘ông, siêu thل»‹.. có yêu cل؛§u vل»پ nhiل»‡t ؤ‘ل»™ lل؛،nh tل»« 5oC : (- 20oC)
- Nhà lل؛¯p ghép, nhà tiل»پn chل؛؟, trئ°ل»ng hل»چc, bل»‡nh viل»‡n, nhà cao tل؛§ng...

markdown:
![ ](https://matec.com.vn/css/hotline.png)
[Trang chل»§](index.html) > **PU PANEL (Tأ”N-PU-Tأ”N)** ![ ؤ‘ئ°ل»ng kل؛» ngؤƒn cأ،ch](https://matec.com.vn/images/line_tab_sub.png)
**Tل؛¤M PU SANDWICH PANEL**
Tل؛¥m
**PU Sandwich Panel** là tل؛¥m vách cách âm, cách nhiل»‡t 3 lل»›p bao gل»“m hai mل؛·t ngoài là lل»›p tôn mل؛، kل؛½m mل؛، màu ؤ‘ئ°ل»£c kل؛؟t dính vل»›i lل»›p lõi PU tل»· trل»چng cao (PolyUrethane) cách âm, cách nhiل»‡t ل»ں giل»¯a. Vل»›i nhل»¯ng ئ°u ؤ‘iل»ƒm nhئ° cách âm, cách nhiل»‡t vئ°ل»£t trل»™i, sل»©c chل»‹u tل؛£i lل»›n, trل»چng lئ°ل»£ng nhل؛¹, thل؛©m mل»¹ cao, phئ°ئ،ng pháp thi công lل؛¯p ghép ؤ‘ئ،n giل؛£n dل»… dàng tháo lل؛¯p di chuyل»ƒn và tái sل» dل»¥ng, mang lل؛،i hiل»‡u quل؛£ kinh tل؛؟ cao…. Nên tل؛¥m **PU Sandwich Panel **thئ°ل»ng ؤ‘ئ°ل»£c sل» dل»¥ng trong các công trình quan trل»چng nhئ° phòng sل؛،ch y tل؛؟, dئ°ل»£c, thل»±c phل؛©m chل»©c nؤƒng, ؤ‘iل»‡n tل», kho mát, kho ؤ‘ông lل؛،nh…..
**ئ¯u ؤ‘iل»ƒm:**
- Chل»‘ng nóng, chل»‘ng ل»“n, chل»‘ng thل؛¥m nhiل»‡t tل»‘t
- Cách nhiل»‡t, cách âm, chل»‘ng cháy
- Hل»— trل»£ cho vách, trل؛§n
- Lل؛¯p ؤ‘ل؛·t nhanh chóng, thi công dل»… dàng
- Tiل؛؟t kiل»‡m nhân công lل؛¯p ؤ‘ل؛·t, xà gل»— khung sئ°ل»n
- ؤگل»™ bل»پn cao, có tính thل؛©m mل»¹, an toàn cho sل»©c khل»ڈe
- Tiل؛؟t kiل»‡m chi phí xây dل»±ng móng rút ngل؛¯n thل»i gian thi công, nghiل»‡m thu nhanh
- Thiل؛؟t kل»‡ chل؛¥t liل»‡u nhe
- Vل؛t liل»‡u phل»¥ kiل»‡n có sل؛µn
- Thay ؤ‘ل»•i dل»… dàng ngay cل؛£ sau khi lل؛¯p ؤ‘ل؛·t
- Có nhiل»پu loل؛،i sóng, loل؛،i phل؛³ng ؤ‘áp ل»©ng yêu cل؛§u cل»§a công trình
- Thân thiل»‡n vل»›i môi trئ°ل»ng, không chل»©a chل؛¥t ؤ‘ل»™c hل؛،i, ngay cل؛£ vل»›i thل»±c phل؛©m.
**ل»¨ng dل»¥ng:**
- Xây dل»±ng nhà sل؛،ch, hل؛§m ؤ‘ông, siêu thل»‹.. có yêu cل؛§u vل»پ nhiل»‡t ؤ‘ل»™ lل؛،nh tل»« 5oC : (- 20oC)
- Nhà lل؛¯p ghép, nhà tiل»پn chل؛؟, trئ°ل»ng hل»چc, bل»‡nh viل»‡n, nhà cao tل؛§ng...
##
**CÁC CHل»¦NG LOل؛ I Tل؛¤M SANDWICH PANEL PU:** **CÁC CHل»¦NG LOل؛ I Tل؛¤M SANDWICH PANEL PU:**

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

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Connection: close

Content-Type: text/html


text: Du lịch “Ngẩn ngơ” với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas Kinh đô ăn chơi” của Mỹ là thành phố nổi bật bởi ánh đèn đủ màu sắc phát ra từ hàng trăm casino và resort cao cấp hàng đêm. Mùa hè năm nay, Las Vegas trở thành một trong những điểm du lịch hot nhất với du khách Việt Nam do giá vé rẻ, thời gian bay tới bờ Tây nước Mỹ được rút ngắn với một lần quá cảnh duy nhất tại hai sân bay hàng đầu châu Á là Narita (Nhật Bản) và Hong Kong, trong chưa đầy ba tiếng. Từ Việt Nam, du khách có thể bay tới Los Angeles và bay tiếp nội địa đến Las Vegas. Kinh đô ăn chơi” của Mỹ là thành phố nổi bật bởi ánh đèn đủ màu sắc phát ra từ hàng trăm casino và resort cao cấp hàng đêm. Mùa hè năm nay, Las Vegas trở thành một trong những điểm du lịch hot nhất với du khách Việt Nam do giá vé rẻ, thời gian bay tới bờ Tây nước Mỹ được rút ngắn với một lần quá cảnh duy nhất tại hai sân bay hàng đầu châu Á là Narita (Nhật Bản) và Hong Kong, trong chưa đầy ba tiếng. Từ Việt Nam, du khách có thể bay tới Los Angeles và bay tiếp nội địa đến Las Vegas. Wynn Las Vegas & Encore từng được nhiều giải thưởng về du lịch và dịch vụ hơn bất kỳ khách sạn tư nhân nào trên thế giới. Hai khu nghỉ dưỡng Wynn và Encore có tổng cộng 4.750 phòng. Khu phức hợp Wynn có 20 nhà hàng, hộp đêm và khu mua sắm cao cấp thể hiện đẳng cấp của Las Vegas. Giá phòng tại đây cho một đêm vào khoảng gần 7 triệu đồng. ARIA Sky Suites có khu nghỉ trên cao được xếp vào loại “sành điệu” nhất ở Las Vegas. Các villa nghỉ dưỡng tại đây rộng khoảng hơn 2.000 mét vuông với đồ nội thất sang trọng. Đây là điểm đến cho nhiều gia đình thích trải nghiệm cảm giác “ăn sung mặc sướng” ở trên cao. Giá nghỉ ở đây là khoảng hơn 5 triệu đồng/ đêm. Four Seasons là thương hiệu khách sạn nổi tiếng khắp toàn cầu và tại Las Vegas, nơi đây giống như một “ốc đảo” yên bình ở khu vực trung tâm, có lối đi riêng ra Đại lộ Las Vegas. Tại đây, thả mình giữa bể bơi khổng lồ rồi thưởng thức các món cocktail tự chế hay đồ ăn Italy sẽ khiến các du khách cảm thấy như đang trên “thiên đường”. 10,6 triệu đồng là giá một phòng nghỉ tại Four Seasons Las Vegas trong một đêm. Skylofts at MGM Grand nổi tiếng với kiến trúc thanh lịch của phòng ngủ và các dịch vụ giải trí trên cao. Đây là nơi giới thượng lưu hay tới để nghỉ dưỡng. Với những du khách “chịu chơi”, nhiều người sẵn sàng bỏ khoảng gần 25 triệu đồng cho một phòng hai người/ đêm tại đây vào mùa hè. Nobu Hotel là khách sạn đầu tiên trên thế giới có kiến trúc phỏng theo Cung điện Caesar, khiến khu nghỉ dưỡng giống như một bảo tàng nghệ thuật trang trọng. Phong thủy hay đồ nội thất trong từng phòng nghỉ được chú trọng tới từng chi tiết. 4,2 triệu đồng là giá phòng trong một đêm tại đây. Bellagio có hơn 1.000 đài phun nước “nhảy múa” trong ánh sáng cầu vồng cùng tiếng nhạc hùng tráng mỗi buổi tối. Nơi đây lại mang phong cách cổ điển của châu Âu với hồ nước Bellagio sáng lấp lánh ánh đèn neon. Những màn trình diễn nhạc nước tại đây thay đổi cứ năm lần trong một năm, khiến Bellagio trở thành một trong những khách sạn được yêu thích nhất ở Las Vegas. Giá phòng một đêm tại đây vào khoảng 6,8 triệu đồng. SLS mở cửa trở lại từ tháng 8/2014 sau khi được đại tu với số tiền 415 triệu USD. Trước đây, khách sạn này có tên Sahara – là nơi các danh ca huyền thoại Frank Sinatra hay Elvis Presley từng biểu diễn. Để tôn vinh thương hiệu cũ, ở ngay lối vào SLS có biểu tượng của khách sạn Sahara. Nơi đây có một trong những sòng bài tấp nập nhất ở Las Vegas. Giá phòng một đêm tại đây vào khoảng 5 triệu đồng. The Cosmopolitan là một trong những khu nghỉ dưỡng cao cấp lâu đời ở khu vực trung tâm The Strip của Las Vegas. Tại đây sở hữu nhiều đầu bếp đẳng cấp thế giới như David Myers, Scott Conant hay Jose Andres. Ngoài ra, The Cosmopolitan cũng có khu vực sòng bạc rộng lớn cùng các câu lạc bộ cả ngày lẫn đêm. Giá phòng nghỉ tại đây vào khoảng hơn 15 triệu đồng/ đêm. Delano khai trương vào năm 2014, nằm ngay trên vịnh Mandalay. Với thiết kế độc đáo lấy ý tưởng từ hình ảnh cát và nước, Delano thường rực rỡ nhất dưới ánh nắng mặt trời. Delano có giá nghỉ khá “mềm”, chỉ khoảng 3 triệu đồng/đêm/phòng. Hành khách khi mua vé quốc tế đi từ Việt Nam còn được miễn phí hành lý cho các chuyến bay nội địa Mỹ theo quy định của hãng. Đây là một lợi thế khi bay từ Los Angeles tới Las Vegas. Giá vé bay nội địa khứ hồi giữa hai điểm đến này của American Airlines vào khoảng hơn 100 USD và thời gian bay là một tiếng 10 phút. Mỗi ngày có 8 chuyến bay từ Los Angeles tới Las Vegas.

markdown:
# “Ngẩn ngơ” với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas
## Kinh đô ăn chơi” của Mỹ là thành phố nổi bật bởi ánh đèn đủ màu sắc phát ra từ hàng trăm casino và resort cao cấp hàng đêm. Mùa hè năm nay, Las Vegas trở thành một trong những điểm du lịch hot nhất với du khách Việt Nam do giá vé rẻ, thời gian bay tới bờ Tây nước Mỹ được rút ngắn với một lần quá cảnh duy nhất tại hai sân bay hàng đầu châu Á là Narita (Nhật Bản) và Hong Kong, trong chưa đầy ba tiếng. Từ Việt Nam, du khách có thể bay tới Los Angeles và bay tiếp nội địa đến Las Vegas.
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 1](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/1501616199-Mandarin_Oriental_Tea_Room.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 2](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/best-hotels-in-Las-Vegas-10.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 3](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/Aria-Three-Bedroom-Sky-Villa-2-960x540.jpg.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 4](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/palazzo-paiza-club.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 5](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/MGM_Grand_Las_Vegas_Sky_Suite-1024x683.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 6](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/80500.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 7](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/las-vegas-charter-bus.png)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 8](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/kla-slslv-1024x742.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 9](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/GetImage.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 10](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/ext.jpg)
![ "Ngẩn ngơ" với 10 khách sạn sang chảnh nhưng không quá đắt ở Las Vegas 11](https://nguoimygocviet.net/wp-content/uploads/2017/08/05-1024x703.jpg)

Server: Apache

Link: <https://nguoimygocviet.net/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <https://nguoimygocviet.net/?p=3868>; rel=shortlink

Keep-Alive: timeout=5, max=100

Connection: Keep-Alive


text:
- Trang chủ
- Giới thiệu
- Sản phẩm
- BÀN GHẾ KARAOKE GIÁ RẺ
- Thi Công Karaoke
- THIẾT KẾ TIỆM NAIL | TRANG TRÍ TIỆM NAIL TRỌN GÓI
- Ghế Nails-Spa
- BÀN LÀM NAIL
- GIƯỜNG GỘI ĐẦU
- GIƯỜNG MASSAGE| GIƯỜNG NỐI MI
- CẮT CNC
- Sofa nhà hàng - cafe
- Sofa phòng khách
- Thiết kế showroom
- Thiết kế quán cafe-bar
- THIẾT KẾ CHUNG CƯ
- Dịch Vụ Sofa
- HÁT KARAOKE ONLINE ĐẠT PHÁT
- Việc Làm-Tuyển Dụng
- Công trình thực tế
- Tin tức
- Liên hệ

markdown: [Trang chủ](https://noithatdatphat.com) [Giới thiệu](gioi-thieu.html) [Sản phẩm](san-pham.html) [BÀN GHẾ KARAOKE GIÁ RẺ](ban-ghe-karaoke-gia-re.htm) [Thi Công Karaoke](thi-cong-karaoke.htm) [THIẾT KẾ TIỆM NAIL | TRANG TRÍ TIỆM NAIL TRỌN GÓI](thiet-ke-tiem-nail-trang-tri-tiem-nail-tron-goi.htm) [Ghế Nails-Spa](ghe-nailsspa.htm) [BÀN LÀM NAIL](ban-lam-nail.htm) [GIƯỜNG GỘI ĐẦU](giuong-goi-dau.htm) [GIƯỜNG MASSAGE| GIƯỜNG NỐI MI](giuong-massage-giuong-noi-mi.htm) [CẮT CNC](cat-cnc.htm) [Sofa nhà hàng - cafe](sofa-nha-hang-cafe.htm) [Sofa phòng khách](sofa-phong-khach.htm) [Thiết kế showroom](thiet-ke-showroom.htm) [Thiết kế quán cafe-bar](thiet-ke-quan-cafebar.htm) [THIẾT KẾ CHUNG CƯ](thiet-ke-chung-cu.htm) [Dịch Vụ Sofa](dich-vu-sofa.htm) [HÁT KARAOKE ONLINE ĐẠT PHÁT](hat-karaoke-online-dat-phat.htm) [Việc Làm-Tuyển Dụng](viec-lamtuyen-dung.htm) [Công trình thực tế](cong-trinh-thuc-te.html) [Tin tức](tin-tuc.html) [Liên hệ](lien-he.html)

Cache-Control: max-age=0, private, no-store, no-cache, must-revalidate

Pragma: no-cache

Accept-Ranges: bytes

Server: LiteSpeed


text:
Điều Hòa Midea MSMA118CRN1 1 Chiều 18.000 BTU
[ Giá bao gồm thuế VAT ]
- 1 Công lắp đặt điều hòa Ga R410 (Áp dụng: 31/03/2018 - 31/12/2018)
- 1 Bộ 2 bình Komax - VB1601 , KMDL (Áp dụng: 01/08/2018 - 31/08/2018)
Bảo hành chính hãng: Xem điểm bảo hành Midea
Đến xem hàng ở Hà Nội
- KM13+500 Quốc lộ 1A, Ngọc Hồi, Thanh Trì Tạm hết hàng
- KM12 Quốc lộ 32, Phúc Diễn, Bắc Từ Liêm Tạm hết hàng
- Số 38 Phùng Hưng, Phường Phúc La, Quận Hà Đông Tạm hết hàng
- 346 Nguyễn Trãi, Nam Từ Liêm Tạm hết hàng
- Số 8 Lê Trọng Tấn, quận Thanh Xuân Tạm hết hàng
- Số 2, Long Biên 2, Ngọc Lâm, Long Biên Tạm hết hàng
- 76 Nguyễn Trãi, quận Thanh Xuân Có hàng
- 173 Xuân Thủy, quận Cầu Giấy Có hàng
- 324 Tây Sơn, quận Đống Đa Có hàng
- Số 240 Tôn Đức Thắng, quận Đống Đa Tạm hết hàng
- Số 2175 Đại lộ Hùng Vương, Tp. Việt Trì Có hàng
- Số 04 Nguyễn Văn Cừ, P. Ninh Xá, TP Bắc Ninh Có hàng
- Số 4 Bạch Đằng, Hạ Lý, Hồng Bàng Có hàng
- Số 240 Lê Hoàn, Ba Đình, TP. Thanh Hóa Có hàng
- Part Tower đối diện ga Phủ Lý, Lê Hoàn, Phủ Lý Tạm hết hàng
- Số 90 Lê Hồng Phong, Vân Giang, Tp. Ninh Bình Có hàng
- Tòa nhà Hapro, Quảng trường 3/2, Tp. Bắc Giang Có hàng
- Số 87 Quang Trung, P. Quang Trung, Tp. Nam Định Có hàng
- 578 Trần Phú, Từ Sơn, Tp. Bắc Ninh Có hàng
- Số 275 Lạch Tray, Tp. Hải Phòng Có hàng
- Số 1 Hai Bà Trưng, tx. Phúc Yên, Vĩnh Phúc Có hàng
- Số 1454 Hùng Vương, Việt Trì, Phú Thọ Có hàng
Thiết kế hiện đại
Điều Hòa Midea MSMA118CRN1 1 Chiều 18.000 BTU sở hữu kiểu dáng đẹp mắt với màu trắng tinh tế, thiết kế hiện đại, chắc chắn sẽ thu hút bạn ngay từ cái nhìn đầu tiên.
Công suất 18000BTU
Điều hòa Midea có công suất 18000BTU với nhiều tính năng tiên tiến giúp làm mát không gian nhanh chóng phòng ngủ hoặc phòng khách với diện tích khoảng 25-30 mét vuông.
Chức năng phát hiện rò rỉ lạnh
Midea MSMA118CRN1 trang bị tính năng phát hiện rò rỉ lạnh, cụ thể với công nghệ này dàn lạnh trong nhà sẽ báo động khi dàn nóng ngoài trời phát hiện tình trạng dò rỉ chất làm lạnh giúp bảo vệ sức khỏe gia đình bạn.
Chế độ Turbo làm lạnh nhanh
Điều hòa tích hợp chế độ làm lạnh nhanh Turbo độc đáo, giúp làm mát không gian phòng nhanh chóng khi bật.
Chức năng nhớ vị trí hướng gió
Khi bạn khởi động thiết bị điều hòa midea lần tiếp theo, các góc đưa gió sẽ tự động di chuyển đến cùng vị trí bạn đã thiết lập trước đó. Nhờ vậy căn phòng sẽ luôn mát mẻ dễ chịu.
Chức năng Follow me
Khi nhấn nút Follow Me trên Remote, điều khiển sẽ gửi tín hiệu đến dàn lạnh cho biết nhiệt độ chính xác tại vị trí đó cứ mỗi 3 phút. Nhờ vậy, máy sẽ điều chỉnh sao cho vị trí của điều khiển đạt đến chính xác nhiệt độ đã cài đặt nơi bạn đang ngồi.
Tính năng tự làm sạch
Nhấn nút Self Clean trên bộ điều khiển để kích hoạt chức năng này, nhờ vậy điều hòa có thể giữ bên trong dàn lạnh khô và ngăn chặn sinh sôi của nấm mốc.
Chức năng vận hành khi ngủ
Được trang bị chế độ vận hành khi ngủ, điều hòa Midea thông qua việc giảm tốc độ quạt khiến máy vận hành êm dịu hơn đem lại cho bạn cảm giác dễ chịu khi ngủ.

markdown:
# Điều Hòa Midea MSMA118CRN1 1 Chiều 18.000 BTU
**10.590.000₫** *[ Giá bao gồm thuế VAT ]* **Khuyến mại áp dụng:** 1 Công lắp đặt điều hòa Ga R410 (Áp dụng: 31/03/2018 - 31/12/2018) 1 Bộ 2 bình Komax - VB1601 , KMDL (Áp dụng: 01/08/2018 - 31/08/2018) **0904.881169**- **1900.6699**(từ 8h15 đến 17h15 hàng ngày) [Mua ngay, giao tận nơi(Xem hàng, không mua không sao)](javascript:void(0)) [Thêm sản phẩm vào giỏ(dành cho mua cùng lúc nhiều sản phẩm)](javascript:void(0)) **Miễn phí công lắp đặt**. Phí vật tư có thể phát sinh. Tham khảo chi tiết [Bảng báo giá lắp đặt điều hòa](https://pico.vn/23s-bang-bao-gia-lap-dat-dieu-hoa.html).
Bảo hành chính hãng:
[Xem điểm bảo hành Midea](https://pico.vn/bao-hanh/midea-236?Key=Điều+hòa) ![ Thêm 01 năm bảo hành giá từ 180.000 đ](//cdn.pico.vn/Banner/3960_vienthongtabletall180k-min.png)
![ Thêm 01 năm bảo hành giá từ 180.000 đ](http://cdn.pico.vn/Banner/3960_vienthongtabletall180k-min.png)
**SKU:**MSMA118CRN1 **Đến xem hàng ở Hà Nội** [KM13+500 Quốc lộ 1A, Ngọc Hồi, Thanh Trì Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/33/pico-ngoc-hoi) [KM12 Quốc lộ 32, Phúc Diễn, Bắc Từ Liêm Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/34/pico-phuc-dien) [Số 38 Phùng Hưng, Phường Phúc La, Quận Hà Đông Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/36/pico-ha-dong) [346 Nguyễn Trãi, Nam Từ Liêm Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/32/pico-nguyen-trai-2) [Số 8 Lê Trọng Tấn, quận Thanh Xuân Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/24/so-8-le-trong-tan-thanh-xuan-ha-noi) [Số 2, Long Biên 2, Ngọc Lâm, Long Biên Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/23/so-2-pho-long-bien-2-ngoc-lam-long-bien-ha-noi) [76 Nguyễn Trãi, quận Thanh Xuân Có hàng](https://pico.vn/map/1/pico-76-nguyen-trai-thanh-xuan-ha-noi) [173 Xuân Thủy, quận Cầu Giấy Có hàng](https://pico.vn/map/3/pico-173-xuan-thuy-cau-giay-ha-noi) [324 Tây Sơn, quận Đống Đa Có hàng](https://pico.vn/map/7/pico-324-tay-son-dong-da-ha-noi) [Số 240 Tôn Đức Thắng, quận Đống Đa Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/19/240-ton-duc-thang-dong-da) **Đến xem hàng ở Miền Bắc:** [Số 2175 Đại lộ Hùng Vương, Tp. Việt Trì Có hàng](https://pico.vn/map/31/pico-viet-tri-02) [Số 04 Nguyễn Văn Cừ, P. Ninh Xá, TP Bắc Ninh Có hàng](https://pico.vn/map/35/pico-bac-ninh-02) [Số 4 Bạch Đằng, Hạ Lý, Hồng Bàng Có hàng](https://pico.vn/map/28/pico-hai-phong-2) [Số 240 Lê Hoàn, Ba Đình, TP. Thanh Hóa Có hàng](https://pico.vn/map/29/pico-thanh-hoa) [Part Tower đối diện ga Phủ Lý, Lê Hoàn, Phủ Lý Tạm hết hàng](https://pico.vn/map/30/pico-ha-nam) [Số 90 Lê Hồng Phong, Vân Giang, Tp. Ninh Bình Có hàng](https://pico.vn/map/25/90-le-hong-phong-van-giang-tp-ninh-binh) [Tòa nhà Hapro, Quảng trường 3/2, Tp. Bắc Giang Có hàng](https://pico.vn/map/26/pico-hoang-van-thu-bac-giang) [Số 87 Quang Trung, P. Quang Trung, Tp. Nam Định Có hàng](https://pico.vn/map/27/pico-nam-dinh) [578 Trần Phú, Từ Sơn, Tp. Bắc Ninh Có hàng](https://pico.vn/map/22/578-tran-phu-bac-ninh) [Số 275 Lạch Tray, Tp. Hải Phòng Có hàng](https://pico.vn/map/21/275-lach-tray--tp-hai-phong) [Số 1 Hai Bà Trưng, tx. Phúc Yên, Vĩnh Phúc Có hàng](https://pico.vn/map/18/pico-1-hai-ba-trung-phuc-yen-vinh-phuc) [Số 1454 Hùng Vương, Việt Trì, Phú Thọ Có hàng](https://pico.vn/map/15/pico-1454-hung-vuong-viet-tri-phu-tho)
### Thiết kế hiện đại
[Điều Hòa Midea MSMA118CRN1 1 Chiều 18.000 BTU](../../../../37282/dieu-hoa-midea-msma118crn1--18000-btu--1-chieu-gas-r410.html) sở hữu kiểu dáng đẹp mắt với màu trắng tinh tế, thiết kế hiện đại, chắc chắn sẽ thu hút bạn ngay từ cái nhìn đầu tiên.
### Công suất 18000BTU
[Điều hòa Midea](../../../../dieu-hoa/midea-cid73-ma236) có công suất 18000BTU với nhiều tính năng tiên tiến giúp làm mát không gian nhanh chóng phòng ngủ hoặc phòng khách với diện tích khoảng 25-30 mét vuông.
### Chức năng phát hiện rò rỉ lạnh
Midea MSMA118CRN1 trang bị tính năng phát hiện rò rỉ lạnh, cụ thể với công nghệ này dàn lạnh trong nhà sẽ báo động khi dàn nóng ngoài trời phát hiện tình trạng dò rỉ chất làm lạnh giúp bảo vệ sức khỏe gia đình bạn.
### Chế độ Turbo làm lạnh nhanh
Điều hòa tích hợp chế độ làm lạnh nhanh Turbo độc đáo, giúp làm mát không gian phòng nhanh chóng khi bật.
### Chức năng nhớ vị trí hướng gió
Khi bạn khởi động thiết bị điều hòa midea lần tiếp theo, các góc đưa gió sẽ tự động di chuyển đến cùng vị trí bạn đã thiết lập trước đó. Nhờ vậy căn phòng sẽ luôn mát mẻ dễ chịu.
### Chức năng Follow me
Khi nhấn nút Follow Me trên Remote, điều khiển sẽ gửi tín hiệu đến dàn lạnh cho biết nhiệt độ chính xác tại vị trí đó cứ mỗi 3 phút. Nhờ vậy, máy sẽ điều chỉnh sao cho vị trí của điều khiển đạt đến chính xác nhiệt độ đã cài đặt nơi bạn đang ngồi.
### Tính năng tự làm sạch
Nhấn nút Self Clean trên bộ điều khiển để kích hoạt chức năng này, nhờ vậy điều hòa có thể giữ bên trong dàn lạnh khô và ngăn chặn sinh sôi của nấm mốc.
### Chức năng vận hành khi ngủ
Được trang bị chế độ vận hành khi ngủ, điều hòa Midea thông qua việc giảm tốc độ quạt khiến máy vận hành êm dịu hơn đem lại cho bạn cảm giác dễ chịu khi ngủ.

Cache-Control: private


text:
Đăng nhập
Đất ở
Cập nhật mới
Chủ đề mới
Giá
Lọc:
Toàn quốc
Tình trạng
Mới 100%
Như mới
Cũ
Khác( mô tả)
Đã bán
Tất cả các trạng thái
Ngày tạo
Một ngày trước
Một tuần trước
Hai tuần trước
Một tháng trước
Ba tháng trước
Sáu tháng trước
Chín tháng trước
Một năm trước
Hai năm trước
All Time
Giá từ:
0 VNĐ
50,000 VNĐ
100,000 VNĐ
200,000 VNĐ
500,000 VNĐ
700,000 VNĐ
1,000,000 VNĐ
2,000,000 VNĐ
3,000,000 VNĐ
5,000,000 VNĐ
7,000,000 VNĐ
10,000,000 VNĐ
11,000,000 VNĐ
12,000,000 VNĐ
13,000,000 VNĐ
15,000,000 VNĐ
17,000,000 VNĐ
20,000,000 VNĐ
30,000,000 VNĐ
50,000,000 VNĐ
70,000,000 VNĐ
100,000,000 VNĐ
200,000,000 VNĐ
300,000,000 VNĐ
700,000,000 VNĐ
1,000,000,000 VNĐ
2,000,000,000 VNĐ
3,000,000,000 VNĐ
4,000,000,000 VNĐ
Đến:
50,000 VNĐ
100,000 VNĐ
200,000 VNĐ
500,000 VNĐ
700,000 VNĐ
1,000,000 VNĐ
2,000,000 VNĐ
3,000,000 VNĐ
5,000,000 VNĐ
7,000,000 VNĐ
10,000,000 VNĐ
11,000,000 VNĐ
12,000,000 VNĐ
13,000,000 VNĐ
15,000,000 VNĐ
17,000,000 VNĐ
20,000,000 VNĐ
30,000,000 VNĐ
50,000,000 VNĐ
70,000,000 VNĐ
100,000,000 VNĐ
200,000,000 VNĐ
300,000,000 VNĐ
700,000,000 VNĐ
1,000,000,000 VNĐ
2,000,000,000 VNĐ
3,000,000,000 VNĐ
4,000,000,000 VNĐ
5,000,000,000 VNĐ
Tất cả
Cần bán
Cần mua
Khác
Sort by:
Tiêu đề
Ngày gửi
Trả lời
Đọc
Bài viết cuối ↓
Không có chủ đề.
Tùy chọn hiển thị chủ đề
Xếp chủ đề theo:
Lần gửi bài cuối
Thời gian tạo chủ đề
Tiêu đề (sắp xếp ABC)
Số lượng trả lời
Số lượt xem
Bài viết đầu được yêu thích
Xếp chủ đề kiểu:
Thứ tự giảm dần
Thứ tự tăng dần
Tiền tố:
(Mọi)
Cần bán
Cần mua
Khác
Đang tải...
(Bạn phải Đăng nhập hoặc Đăng ký để đăng bài viết)
Show Ignored Content
Tên tài khoản hoặc địa chỉ Email:
Bạn đã có tài khoản rồi?
Tích vào đây để đăng ký
Vâng, Mật khẩu của tôi là:
Bạn đã quên mật khẩu?
Duy trì trạng thái đăng nhập
Diễn Đàn Rao Vặt | Diễn đàn đăng tin top Google Nhanh Nhất Miễn Phí
Trang chủ
Diễn đàn
>
Mua Bán nhà đất
>
XenForo Add-ons by Brivium ™ © 2012-2013 Brivium LLC.
Trang chủ
Diễn đàn
Diễn đàn
Liên kết nhanh
Tìm kiếm
Recent Posts
Thành phố
Đăng tin
Thành viên
Thành viên
Liên kết nhanh
Notable Members
Đang truy cập
Hoạt động gần đây
Menu
Tìm kiếm
Chỉ tìm trong tiêu đề
Được gửi bởi thành viên:
Dãn cách tên bằng dấu phẩy(,).
Mới hơn ngày:
Search this forum only
Hiển thị kết quả dạng Chủ đề
Tìm kiếm hữu ích
Recent Posts
Thêm...

Cache-control: private, max-age=0

Set-Cookie: xf_session=6b5f690ae59b26dc9a60fdfa1d40f218; path=/; secure; HttpOnly

X-Frame-Options: SAMEORIGIN


text:
Bạn không có sản phẩm nào trong giỏ hàng
Check out
Lọc theo:
Chi tiết quý khách có thể liên hệ:
Hoặc các bạn có thể truy cập tại Website: http://shopvnb.com/
Địa chỉ: - Điện thoại:

Set-Cookie: Nop.customer=9aa0c104-adfa-4314-a027-99b776cfc26e; expires=Sat, 17-Aug-2019 07:27:23 GMT; path=/; HttpOnly


text:
Hãy đăng ký thành viên để có thể dễ dàng hỏi bài, trao đổi, giao lưu và chia sẻ về kiến thức
Đăng nhập
Tăng Giáp
Trang chủ
Diễn đàn
>
TOÁN HỌC
>
LỚP 12
>
Chủ đề 6. PHƯƠNG PHÁP TỌA ĐỘ MẶT PHẲNG
>
Bài 6. Các bài toán về tứ giác
Sort by:
Tiêu đề
Ngày gửi
Trả lời
Đọc
Bài viết cuối ↓
Chuyên đề Hình Thang trong mặt phẳng Oxy
Huy Hoàng
,
21/5/16
Trả lời:
1
Đọc:
59,598
duhoctoancau
26/1/18
Chuyên đề về Hình Thoi - Hình Bình Hành trong mặt phẳng Oxy
Huy Hoàng
,
21/5/16
Trả lời:
1
Đọc:
60,471
Huong Nam Anh
29/3/17
Nâng cao
Chuyên đề về TỨ GIÁC trong hình học giải tích phẳng
Huy Hoàng
,
2/9/15
Trả lời:
5
Đọc:
64,032
linh pham
20/4/16
Hiển thị chủ đề từ 1 đến 3 của 3
Tùy chọn hiển thị chủ đề
Xếp chủ đề theo:
Lần gửi bài cuối
Thời gian tạo chủ đề
Tiêu đề (sắp xếp ABC)
Số lượng trả lời
Số lượt xem
Bài viết đầu được yêu thích
Xếp chủ đề kiểu:
Thứ tự giảm dần
Thứ tự tăng dần
Tiền tố:
(Mọi)
Sơ đồ tư duy
Nâng cao
giáo án
Cơ bản
Bài giảng
LÝ THUYẾT
Toán
Đang tải...
(Bạn phải Đăng nhập hoặc Đăng ký để đăng bài viết)
Show Ignored Content
Login with Facebook
Tên tài khoản hoặc địa chỉ Email:
Bạn đã có tài khoản rồi?
Tích vào đây để đăng ký
Vâng, Mật khẩu của tôi là:
Bạn đã quên mật khẩu?
Duy trì đăng nhập
Tăng Giáp
Trang chủ
Diễn đàn
>
TOÁN HỌC
>
LỚP 12
>
Chủ đề 6. PHƯƠNG PHÁP TỌA ĐỘ MẶT PHẲNG
>
Trang chủ
Diễn đàn
Diễn đàn
Liên kết nhanh
Tìm kiếm diễn đàn
Bài viết gần đây
Thư viện
Thư viện
Liên kết nhanh
Tìm tài nguyên
Hội viên gửi nhiều
Thành viên
Thành viên
Liên kết nhanh
Thành viên tiêu biểu
Đang truy cập
Hoạt động gần đây
New Profile Posts
Hỏi bài
Sách CASIO
Nạp Thẻ
Menu
Tìm kiếm
Chỉ tìm trong tiêu đề
Được gửi bởi thành viên:
Dãn cách tên bằng dấu phẩy(,).
Mới hơn ngày:
Search this forum only
Hiển thị kết quả dạng Chủ đề
Tìm kiếm hữu ích
Bài viết gần đây
Thêm...

Set-Cookie: xf_session=fbebf11b3f00f2e8e8406ef9a6eea65c; path=/; secure; httponly


text: Th1 19 2017 Nén hương yêu (Châu Kỳ & Duy Khánh), qua tiếng hát Thanh Thúy Châu Kỳ Duy Khánh tranh: Duy Liêm https://thanhthuylieutrai.files.wordpress.com/2012/10/nen-huong-yeu-chau-ky-duy-khanh-thanh-thuy.mp3 Chia sẻ:Thư điện tửLike this:Số lượt thích Đang tải...

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: 3.dca _dca


text:
Không có sản phẩm
New product
Phụ kiện cho Easypact TVS LC1E Chúng tôi có cung cấp đầy đủ các loại Easypact, Contactor, Tesys...và phụ kiện, cung cấp giải pháp đầy đủ đối với hệ thống phân phối điện năng trung thế, hạ thế, liên hệ với chúng tôi để tư vấn thêm về thiết bị điện.
1000 Item Items
Warning: Last items in stock!
Availability date:
Instantanneous auxiliary contact block for connection by Screw clamp terminal
For use in normal operating environment
Mã sản phẩm: LAEN22
Clip-on mounting: front
Number of contact per block: 2NO/ 2 NC
No customer reviews for the moment.
237,000 ₫
237,000 ₫
272,000 ₫
272,000 ₫
308,000 ₫
308,000 ₫
456,000 ₫
456,000 ₫
556,000 ₫
556,000 ₫
816,000 ₫
816,000 ₫
958,000 ₫
958,000 ₫
988,000 ₫
1,017,000 ₫
1,148,000 ₫
1,419,000 ₫
1,786,000 ₫
2,188,000 ₫

markdown:
Không có sản phẩm
New product
**Phụ kiện cho Easypact TVS LC1E** Chúng tôi có cung cấp đầy đủ các loại Easypact, Contactor, Tesys...và phụ kiện, cung cấp giải pháp đầy đủ đối với hệ thống phân phối điện năng trung thế, hạ thế, liên hệ với chúng tôi để tư vấn thêm về thiết bị điện.
1000 Item Items
Warning: Last items in stock!
Availability date:
**Instantanneous auxiliary contact block for connection by Screw clamp terminal**
For use in normal operating environment
Mã sản phẩm: LAEN22
Clip-on mounting: front
Number of contact per block: 2NO/ 2 NC
No customer reviews for the moment.
237,000 ₫
237,000 ₫
272,000 ₫
272,000 ₫
308,000 ₫
308,000 ₫
456,000 ₫
456,000 ₫
556,000 ₫
556,000 ₫
816,000 ₫
816,000 ₫
958,000 ₫
958,000 ₫
988,000 ₫
1,017,000 ₫
1,148,000 ₫
1,419,000 ₫
1,786,000 ₫
2,188,000 ₫

P3P: CP="IDC DSP COR CURa ADMa OUR IND PHY ONL COM STA"

Powered-By: PrestaShop


text: Áo A05880-1 – Thời trang Minh Minh

markdown: Áo A05880-1 – Thời trang Minh Minh

Set-Cookie: _orig_referrer=; expires=Sat, 01-Sep-2018 07:52:05 GMT; path=/; HttpOnly

X-Page: product-detail

X-Cache: miss

P3P: CP="NOI DSP COR NID ADMa OPTa OUR NOR"

X-Content-Type-Options: nosniff

X-XSS-Protection: 1; mode=block


text:
Tử vi - Phong thủy
-
Bài văn khấn Tết Hàn Thực ngày 3 tháng 3
Tết Hàn Thực là 1 trong những ngày lễ trong chuỗi những ngày tết truyền thống của Việt Nam, ngoài tên gọi là Tết Hàn Thực mọi người thường gọi là ngày Tết Bánh Trôi - Bánh Chay. Ngày này các gia đình cũng sẽ chuẩn bị lễ nghi và văn khấn Tết Hàn Thực giống như những ngày lễ lớn để cúng trời đất, tổ tiên, có nhiều người thường tự làm các món bánh cổ truyền đó để con cháu trong gia đình thể hiện lòng biết ơn đến tổ tiên của mình
-
Văn khấn tảo mộ tiết Thanh Minh
Tiết Thanh Minh là 1 trong những ngày lễ lớn theo truyền thống của người Việt, Tiết Thanh Minh là ngày cắt cỏ trên mộ và đắp đất lên mộ hay còn gọi là ngày tảo mộ. Đây là những ngày bắt đầu chuyển giao mùa nên cây cỏ phát triển nhiều nên con cháu sẽ ra phần mộ của Ông Bà, Tổ Tiên để dọn sạch cỏ cây xung quanh đồng thời thắp nén nhang thể hiện sự biết ơn và tưởng nhớ người đã khuất.
-
Văn khấn Tết Nguyên Tiêu rằm tháng Giêng
Dân gian ta từ xưa đến nay vẫn quan niện rằng ngày Tết Nguyên Tiêu hay chính là ngày Rằm tháng Giêng (15/1 Âm lịch, còn gọi là lễ Thượng Nguyên) là một ngày lễ khá quan trọng, đây là ngày trăng tròn đầu tiên trong năm.
-
Hướng tốt lành và đại kỵ ngày vía Thần tài
Những ngày đầu năm thì ngoài tập tục cúng giải hạn sao, văn khấn xuất hành, chọn giờ mở cửa, vv thì ngày mùng 10 tháng giêng cũng được mọi người, đặc biệt người làm kinh doanh coi trọng. Ngày 10 tháng giêng hay ngày vía Thần tài là ngày để mọi người xin thần tài phù hộ để có 1 năm nhiều tài lộc, làm ăn phát đạt.
-
Văn khấn cúng Thần Tài mùng 10 hàng tháng
Theo dân gian lưu truyền thì ngày mùng 10 âm lịch hàng tháng là ngày cúng vía Thần Tài. Thần tài là vị thần mang lại tài lộc, quản lý kho thóc của thiên đình. Chính vì vậy với những người làm ăn kinh doanh thì việc thờ cúng thần tài vô cùng quan trọng để cầu mong cho buôn may bán đắt.
-
Văn khấn cúng sao giải hạn đầu năm Mậu Tuất
Cúng sao giải hạn đầu năm là việc rất nhiều người dân vẫn làm. Năm mới Mậu Tuất 2018 sắp tới, Down.vn xin giới thiệu mẫu văn khấn cúng sao giải hạn đầu năm cho bạn đọc tham khảo và sử dụng khi cần
-
Bài cúng lễ tất niên cuối năm
Cúng lễ tất niên cuối năm vào ngày 30 Tết là việc nhiều gia đình vẫn thường hay làm. Bài văn cúng lễ tất niên dưới đây sẽ giúp các gia chủ dễ dàng hơn khi đọc văn cúng khấn lễ tất niên cuối năm.
-
Văn khấn cúng giao thừa ngoài trời
Một năm nữa sắp đi qua, vào ngày đầu của năm mới ai cũng mong có nhiều may mắn đến với gia đình của mình. Tuy nhiên không phải ai cũng biết cách khấn bái đúng theo thủ tục mà ông bà xưa truyền lại.
-
Văn khấn cúng dâng sao giải hạn đầu năm 2018
Theo quan niệm của người xưa thì mỗi người vào mỗi năng có một ngôi sao chiếu mệnh, tất cả có 9 ngôi sao và cứ 9 năm lại luân phiên trở lại. Cùng một tuổi, cùng một năm nhưng phụ nữ và nam giới sẽ có các sao chiếu mệnh khác nhau.
-
Bài cúng ông Công ông Táo ngày 23 tháng Chạp
Văn khấn cúng ông Công ông Táo vào ngày 23 tháng chạp hàng năm là điều các gia đình vẫn thường sử dụng tới. Ngày ông Công ông Táo năm Bính Thân 2016 cũng sắp tới gần, mời độc giả tham khảo các bài khấn cúng Tết ông Công ông Táo dưới đây.
-
Cách bày mâm ngũ quả Tết Trung Thu
Mỗi dịp đến Tết Trung Thu mọi người lại nhớ đến đây như một cái tết cổ truyền của dân tộc dành riêng cho trẻ em. Đêm rằm Trung Thủ trẻ con sẽ được cùng nhau đi rước đèn, đi xem mua lân cùng với bạn bè trong xóm.
-
Văn khấn vía Thần tài ngày mùng 10 tháng giêng
Sắp tới đây là ngày mùng 10 tháng giêng âm lịch là ngày Thần tài, hàng năm cứ đến ngày này những người làm ăn, kinh doanh sẽ cúng khấn Thần tài để mong gia đình, doanh nghiệp mình làm ăn phát đạt, tiền tài rộng mở.
-
Cách dùng thước lỗ ban trong xây dựng
Chắc cây thước lỗ ban không còn xa lạ với nhiều người, đặc biệt những người làm trong lĩnh vực xây dựng. Cây thước lỗ ban vốn dĩ là vật rất quan trọng trong việc xây dựng nhà, làm cửa theo phong thủy để công việc làm ăn được êm xuôi, gia đình hạnh phúc và có nhiều tài lộc. Xem phong thủy bằng thước lỗ ban như thế nào?
-
Văn khấn khai trương cửa hàng đầu năm
Với những người làm kinh doanh tin vào tâm linh thì việc khai trương đầu năm có ảnh hưởng rất lớn đến việc làm ăn của cả năm. Chính vì vậy việc chọn được ngày khai trương cửa hàng đầu năm, khai trương công ty đầu năm là rất quan trọng.
-
Cách chọn tuổi xông đất đầu năm
Theo chuyên gia phong thủy Phạm Cương, chọn tuổi xông, mở hàng năm Đinh Dậu còn tùy thuộc vào tuổi của gia chủ. Có thể tổng hợp những người có tuổi sau xông đất tốt nhất năm Đinh Dậu

markdown:
# Tử vi - Phong thủy
-
[Bài văn khấn Tết Hàn Thực ngày 3 tháng 3](/bai-van-khan-tet-han-thuc-ngay-3-thang-3-3547)Tết Hàn Thực là 1 trong những ngày lễ trong chuỗi những ngày tết truyền thống của Việt Nam, ngoài tên gọi là Tết Hàn Thực mọi người thường gọi là ngày Tết Bánh Trôi - Bánh Chay. Ngày này các gia đình cũng sẽ chuẩn bị lễ nghi và văn khấn Tết Hàn Thực giống như những ngày lễ lớn để cúng trời đất, tổ tiên, có nhiều người thường tự làm các món bánh cổ truyền đó để con cháu trong gia đình thể hiện lòng biết ơn đến tổ tiên của mình
-
[Văn khấn tảo mộ tiết Thanh Minh](/van-khan-tao-mo-tiet-thanh-minh-3483)Tiết Thanh Minh là 1 trong những ngày lễ lớn theo truyền thống của người Việt, Tiết Thanh Minh là ngày cắt cỏ trên mộ và đắp đất lên mộ hay còn gọi là ngày tảo mộ. Đây là những ngày bắt đầu chuyển giao mùa nên cây cỏ phát triển nhiều nên con cháu sẽ ra phần mộ của Ông Bà, Tổ Tiên để dọn sạch cỏ cây xung quanh đồng thời thắp nén nhang thể hiện sự biết ơn và tưởng nhớ người đã khuất.
-
[Văn khấn Tết Nguyên Tiêu rằm tháng Giêng](/van-khan-tet-nguyen-tieu-ram-thang-gieng-1899)Dân gian ta từ xưa đến nay vẫn quan niện rằng ngày Tết Nguyên Tiêu hay chính là ngày Rằm tháng Giêng (15/1 Âm lịch, còn gọi là lễ Thượng Nguyên) là một ngày lễ khá quan trọng, đây là ngày trăng tròn đầu tiên trong năm.
-
[Hướng tốt lành và đại kỵ ngày vía Thần tài](/huong-tot-lanh-va-dai-ky-ngay-via-than-tai-3480)Những ngày đầu năm thì ngoài tập tục cúng giải hạn sao, văn khấn xuất hành, chọn giờ mở cửa, vv thì ngày mùng 10 tháng giêng cũng được mọi người, đặc biệt người làm kinh doanh coi trọng. Ngày 10 tháng giêng hay ngày vía Thần tài là ngày để mọi người xin thần tài phù hộ để có 1 năm nhiều tài lộc, làm ăn phát đạt.
-
[Văn khấn cúng Thần Tài mùng 10 hàng tháng](/van-khan-cung-than-tai-mung-10-hang-thang-3509)Theo dân gian lưu truyền thì ngày mùng 10 âm lịch hàng tháng là ngày cúng vía Thần Tài. Thần tài là vị thần mang lại tài lộc, quản lý kho thóc của thiên đình. Chính vì vậy với những người làm ăn kinh doanh thì việc thờ cúng thần tài vô cùng quan trọng để cầu mong cho buôn may bán đắt.
-
[Văn khấn cúng sao giải hạn đầu năm Mậu Tuất](/van-khan-cung-sao-giai-han-dau-nam-at-mui-1366)Cúng sao giải hạn đầu năm là việc rất nhiều người dân vẫn làm. Năm mới Mậu Tuất 2018 sắp tới, Down.vn xin giới thiệu mẫu văn khấn cúng sao giải hạn đầu năm cho bạn đọc tham khảo và sử dụng khi cần
-
[Bài cúng lễ tất niên cuối năm](/bai-cung-le-tat-nien-cuoi-nam-1360)Cúng lễ tất niên cuối năm vào ngày 30 Tết là việc nhiều gia đình vẫn thường hay làm. Bài văn cúng lễ tất niên dưới đây sẽ giúp các gia chủ dễ dàng hơn khi đọc văn cúng khấn lễ tất niên cuối năm.
-
[Văn khấn cúng giao thừa ngoài trời](/van-khan-cung-giao-thua-ngoai-troi-3475)Một năm nữa sắp đi qua, vào ngày đầu của năm mới ai cũng mong có nhiều may mắn đến với gia đình của mình. Tuy nhiên không phải ai cũng biết cách khấn bái đúng theo thủ tục mà ông bà xưa truyền lại.
-
[Văn khấn cúng dâng sao giải hạn đầu năm 2018](/van-khan-cung-dang-sao-giai-han-dau-nam-2016-1818)Theo quan niệm của người xưa thì mỗi người vào mỗi năng có một ngôi sao chiếu mệnh, tất cả có 9 ngôi sao và cứ 9 năm lại luân phiên trở lại. Cùng một tuổi, cùng một năm nhưng phụ nữ và nam giới sẽ có các sao chiếu mệnh khác nhau.
-
[Bài cúng ông Công ông Táo ngày 23 tháng Chạp](/bai-cung-ong-tao-ngay-23-1355)Văn khấn cúng ông Công ông Táo vào ngày 23 tháng chạp hàng năm là điều các gia đình vẫn thường sử dụng tới. Ngày ông Công ông Táo năm Bính Thân 2016 cũng sắp tới gần, mời độc giả tham khảo các bài khấn cúng Tết ông Công ông Táo dưới đây.
-
[Cách bày mâm ngũ quả Tết Trung Thu](/cach-bay-mam-ngu-qua-tet-trung-thu-1677)Mỗi dịp đến Tết Trung Thu mọi người lại nhớ đến đây như một cái tết cổ truyền của dân tộc dành riêng cho trẻ em. Đêm rằm Trung Thủ trẻ con sẽ được cùng nhau đi rước đèn, đi xem mua lân cùng với bạn bè trong xóm.
-
[Văn khấn vía Thần tài ngày mùng 10 tháng giêng](/van-khan-via-than-tai-ngay-mung-10-thang-gieng-3481)Sắp tới đây là ngày mùng 10 tháng giêng âm lịch là ngày Thần tài, hàng năm cứ đến ngày này những người làm ăn, kinh doanh sẽ cúng khấn Thần tài để mong gia đình, doanh nghiệp mình làm ăn phát đạt, tiền tài rộng mở.
-
[Cách dùng thước lỗ ban trong xây dựng](/cach-dung-thuoc-lo-ban-trong-xay-dung-3482)Chắc cây thước lỗ ban không còn xa lạ với nhiều người, đặc biệt những người làm trong lĩnh vực xây dựng. Cây thước lỗ ban vốn dĩ là vật rất quan trọng trong việc xây dựng nhà, làm cửa theo phong thủy để công việc làm ăn được êm xuôi, gia đình hạnh phúc và có nhiều tài lộc. Xem phong thủy bằng thước lỗ ban như thế nào?
-
[Văn khấn khai trương cửa hàng đầu năm](/van-khan-khai-truong-cua-hang-dau-nam-1888)Với những người làm kinh doanh tin vào tâm linh thì việc khai trương đầu năm có ảnh hưởng rất lớn đến việc làm ăn của cả năm. Chính vì vậy việc chọn được ngày khai trương cửa hàng đầu năm, khai trương công ty đầu năm là rất quan trọng.
-
[Cách chọn tuổi xông đất đầu năm](/chon-tuoi-xong-dat-dau-nam-3476)Theo chuyên gia phong thủy Phạm Cương, chọn tuổi xông, mở hàng năm Đinh Dậu còn tùy thuộc vào tuổi của gia chủ. Có thể tổng hợp những người có tuổi sau xông đất tốt nhất năm Đinh Dậu

Cache-Control: private, max-age=607


text:
pungent
Jump to navigation Jump to search
Tiếng Anh[sửa]
Cách phát âm[sửa]
Tính từ[sửa]
pungent /.dʒənt/
Tham khảo[sửa]
- Hồ Ngọc Đức, Dự án Từ điển tiếng Việt miễn phí (chi tiết)

markdown:
# pungent
[Jump to navigation](#mw-head) [Jump to search](#p-search)
## Tiếng Anh[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BA%A3n_m%E1%BA%ABu:-eng-&action=edit§ion=T-1)]
### Cách phát âm[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BA%A3n_m%E1%BA%ABu:-pron-&action=edit§ion=T-1)]
|Hoa Kỳ|
### Tính từ[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BA%A3n_m%E1%BA%ABu:-adj-&action=edit§ion=T-1)] **pungent** [/.dʒənt/](/wiki/Wiktionary:IPA)
### Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BA%A3n_m%E1%BA%ABu:-ref-&action=edit§ion=T-1)]
- Hồ Ngọc Đức,
[Dự án Từ điển tiếng Việt miễn phí](http://www.informatik.uni-leipzig.de/~duc/Dict/)( [chi tiết](/wiki/Wiktionary:Ngu%E1%BB%93n_g%E1%BB%91c/FVDP))
|Hoa Kỳ|**pungent** [/.dʒənt/](/wiki/Wiktionary:IPA)

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

Content-language: vi

Vary: Accept-Encoding,Cookie,Authorization

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

Via: 1.1 varnish (Varnish/5.1), 1.1 varnish (Varnish/5.1), 1.1 varnish (Varnish/5.1)

X-Cache: cp1075 pass, cp2016 miss, cp2016 miss

X-Cache-Status: miss

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

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


text:
“Người nô lệ không mơ tới tự do nhưng mộng thành người chủ nô” – “Slaves dream not of freedom but of becoming master.” (Cóp từ fb Quynh-Tram H. Nguyen)
Câu nói này có vẻ cay đắng trái sự thật nhưng đó lại là một thực tế khó chối cãi.
Tại sao?
Chẳng phải khi người nô lệ bị hành hạ thể xác và nhục mạ tinh thần họ không nghĩ đến tự do chăng. Họ chắc hẳn mơ đến cuộc sống tự do trước khi bị làm nô lệ và mong ước cho tương lai có được tự do. Họ phản kháng lại mối tương quan “chủ nô – nô lệ” và muốn phá vỡ nó để được tự do.
Thế nhưng tại sao họ lại không mơ đến tự do?.
Khi người nô lệ bị thuần hóa và không còn nghĩ đến tự do nữa đó là lúc nguời nô lệ chuyển từ nô lệ thể xác đến nô lệ tinh thần. Họ chấp nhận mối quan hệ “chủ – nô” và xem đó là điều hiển nhiên. Điều họ mộng mị là trở thành chủ nô.
Ai là kẻ nô lệ, ai là người tự do? Kẻ thống trị như thế nào?
Thế nào là nô lệ và tự do ra sao?
Những cái chuồng rộng lớn sơn son, treo đèn, sưởi ấm và máng luôn đầy thức ăn vỗ béo có phải là tự do? Khi con vật luôn chúi đầu vào máng thì nó đã chấp nhận là gia súc. Khi con vật tìm cách nhảy ra khỏi chuồng, không màng thức ăn thì nó là thú thiên nhiên mơ được tự do tìm nguồn sống. Khi con vật mong được ổn định trong chuồng thì nó sống “hạnh phúc” cho đến ngày vào lò mổ. Khi con vật nhảy ra khỏi chuồng thì chắc chắn nó phải tranh đấu từng ngày để sinh tồn và đó là sự lựa chọn của tự do.
Người tự do là người phản kháng lại áp bức của kẻ thống trị. Dù ở trong tù hoặc trong mọi tình cảnh nào họ vẫn luôn phản kháng để phá vỡ mối quan hệ “chủ – nô”.
Người ta đã đúc kết được 7 đặc tính chung về kẻ thống trị[1]. Nhà cầm quyền csvn có đầy đủ các đặc tính đó.
- Kẻ thống trị cung cấp và tận dụng các nguồn lực bạn tưởng rằng bạn cần để họ điều khiển được bạn. (Cơ chế xin-cho. Chế độ hộ khẩu. Chế độ sở hữu nhà nước.)
- Kẻ thống trị tuyên truyền về cái vĩ đại, ưu việt, và luôn độc quyền. Không ai có thể toàn bích như kẻ thống trị. (Thiên đàng XHCN. CNXH siêu việt. Đảng csvn đỉnh cao trí tuệ loài người. Việt Nam anh hùng. Bác Hồ vĩ đại. Đại Bồ Tát HCM. Ông tiên Bác Hồ. Lương tri nhân loại.)
- Kẻ thống trị buộc bạn tuân thủ như con lừa và không chấp nhận bị thẩm tra hoặc đặt câu hỏi. (Luật là tao, tao là luật. Xã hội pháp trị. Tự do cái con c.)
- Kẻ thống trị dựa vào đường lối sinh hoạt bí mật, dối chối, và che đậy. Kẻ thống trị không bao giờ chịu nhận những sai phạm trước công chúng và không hề giảm các hành vi gây tổn thương. (Văn hóa không từ chức. Cơ cấu nhân sự. Đảng cử dân bầu.)
- Kẻ thống trị áp bức khiến bạn ngờ nghĩ rằng bạn sai trái. Bạn là người sai trái và kẻ áp bức không bao giờ nhận phần sai. (Thế lực thù địch.)
- Kẻ thống trị luôn phân tâm, chia trí bạn để không còn nghĩ gì về họ làm. (Truyền thông và báo chí chuyên đề hót gơ, chân dài, sao lộ hàng.)
- Kẻ thống trị bẫy mọi người chống đối với nhau. Chúng đánh lệch cái nhìn của bạn để bạn nghĩ chúng ta đang sống trong một thế giới thiếu thốn. Chúng làm cho bạn nghĩ những ai không giống bạn là một mối đe dọa đến sự an toàn và an sinh của bạn. (thượng đội hạ đạp, cơ cấu nhân sự, bình bầu tân tiến, đội ngũ dư luận viên, bồi bút bưng bô)
Nhìn lại Việt Nam dưới sự cai trị của nhà cầm quyền csvn nội-thực-dân thì chúng ta có thể thấy ngay được hiện tượng này một cách quá rõ ràng. Người dân làm nô lệ cho bọn vua quan dòng họ những tên chóp bu bct và trung ương đảng. Đứng đầu các bộ ngành và quốc hội là bọn cai thầu nô lệ thay mặt đảng để áp đặt (cơ chế và hệ thống) áp bức với người dân.
Qua việc ô nhiễm hủy hoại môi trường sống ở Vũng Áng và các tỉnh miền Trung gây ra bởi Formosa chúng ta thấy gì. Đảng và nhà nước csvn hành xử như một tập đoàn băng đảng. Chúng coi người dân như kẻ nô lệ không phải là chủ nhân của đất nước. Chúng bảo người dân tụi bay đừng có mà léng xéng bàn chuyện nội bộ băng đảng chúng tao vì mọi việc phải là chúng tao dàn xếp với đối tác làm ăn. Chúng bảo người dân đi ra chỗ khác chơi không được bàn chuyện rùm beng trong khi chúng chưa quyết định phương án giải quyết có lợi cho chúng (sống chết mặc bay tiền thầy bỏ túi). Chúng hành hung, trấn áp người dân biểu tình lên tiếng và khủng bố đe dọa họ.
Ai cũng đã biết tỏng thủ phạm là Formosa ngay khi tên giám đốc đối ngoại tuyên bố thẳng là “Phải lựa chọn, muốn bắt tôm cá hay là xây nhà máy thép hiện đại?” thế nhưng băng đảng csvn đã giở trò “cứt trâu để lâu hóa bùn” cho phép Formosa thời gian để phi tang và chuyển từ tội phạm cố tình thành lỗi sơ xuất qua “sự cố mất điện”.
Formosa chỉ là một hiện tượng ngay bây giờ trong mối tương quan “chủ – nô” giữa đảng csvn và người dân. Bô-xit Tây Nguyên, nhà máy giấy ở Hậu Giang, đập thủy điện, nhà máy hạt nhân v.v. là các hiện tượng hôm nay và ngày sau.
Những tay cai thầu nô lệ bắt đầu ong ỏng dàn đồng ca cho rằng nhà nước csvn đã truy tìm nguyên nhân và giải quyết được vấn đề cùng lúc đe dọa người dân lên tiếng như những “thế lực thù địch”.
Mũi dùi chỉa thẳng vào Formosa, thủ phạm trực tiếp tàn phá sinh thái Vũng Áng và biển miền Trung và họ đã cúi đầu nhận tội, dù đã cố tình lấp liếm bằng sơ suất “mất điện”. Nếu thực ra có sơ xuất mà họ thông báo và có biện pháp khắc phục thì chắc chắn ảnh hưởng và tác động đến môi trường chắc phải giảm nhẹ hơn nhiều. Nhưng khả năng họ xả thải vô tội vạ
Mũi dùi lại không trực diện với đảng và nhà cầm quyền csvn: (1) Cho phép xả thải hủy hoại môi trường (2) Không kiểm tra, thanh tra (3) Bao che làm đồng lõa với thủ phạm Formosa từ đầu tới đuôi đưa nguyên nhân cá chết “vì thủy triều đỏ”, “vì tảo nở hoa”, “vì biến đổi khí hậu”, “có thể là do sức ép của âm thanh, sóng, động đất…” và cuối cùng là vì sự cố “mất điện” (4) Lừa bịp người dân bằng những loạt phát ngôn “asen ko độc”, “cá nhiễm phenol vẫn ăn được”, “Hải sản tươi sống ở Hà Tĩnh, Quảng Bình đều an toàn”, “người dân cũng có thể yên tâm tắm biển ở khu vực Vũng Áng” qua tuyên truyền tổ chức tắm biển, ăn hải sản che đậy mối nguy ô nhiễm ảnh hưởng sức khỏe và đời sống (5) Khuất tất trong định đoạt bồi thường thiệt hại.
Sau hơn 67 năm thuần hóa bằng độc tài chuyên chính cùng với tuyên truyền tẩy não dường như đa số người dân không còn phản kháng lại mối tương quan “chủ – nô” (nô dịch đỏ) giữa đảng csvn và người dân nữa.
Cũng còn một số người với lương tâm và trách nhiệm công dân không chấp nhận mối quan hệ “chủ – nô” và phản kháng lại guồng máy thống trị đó.
“Nước Việt yêu quý của chúng ta rơi vào tình trạng ngày nay, tan hoang, mất độc lập như thế này, bởi vì đảng cầm quyền yếu kém và đầy tội lỗi nhưng lại không bị đào thải, bởi vì người dân vẫn chấp nhận nó, và bởi vì, đa số trí thức vẫn chấp nhận cái đảng ấy. Vì thế, chúng ta đã không thể hòa nhập vào dòng chảy lành mạnh của nhân loại. Và chúng ta đang mất hết mọi thứ, mất đến cả khả năng sinh tồn. Thật đau đớn cho dân tộc Việt. Và nếu nhìn nhận thẳng thắn, thì lỗi lớn thuộc về những người được gọi là trí thức, những người biết cái gì tốt, cái gì xấu, nhưng vẫn chấp nhận cái xấu, không bảo vệ và không ủng hộ và không xây dựng cái tốt.”[2] Nguyễn Thị Từ Huy.
Và còn bao nhiêu người Việt Nam vẫn mơ ước tự do?
© 2016 Vietsoul:21
[1] Letting Go The Language Of Your Oppressor, Angela Savitri
[2] Thư gửi Phạm Đình Trọng, Nguyễn Thị Từ Huy, RFAVietnam.
Bài liên hệ:

markdown:
“Người nô lệ không mơ tới tự do nhưng mộng thành người chủ nô” – “Slaves dream not of freedom but of becoming master.” (Cóp từ fb
[Quynh-Tram H. Nguyen](https://www.facebook.com/quynhtram.h.nguyen))
Câu nói này có vẻ cay đắng trái sự thật nhưng đó lại là một thực tế khó chối cãi.
Tại sao?
Chẳng phải khi người nô lệ bị hành hạ thể xác và nhục mạ tinh thần họ không nghĩ đến tự do chăng. Họ chắc hẳn mơ đến cuộc sống tự do trước khi bị làm nô lệ và mong ước cho tương lai có được tự do. Họ phản kháng lại mối tương quan “chủ nô – nô lệ” và muốn phá vỡ nó để được tự do.
Thế nhưng tại sao họ lại không mơ đến tự do?.
Khi người nô lệ bị thuần hóa và không còn nghĩ đến tự do nữa đó là lúc nguời nô lệ chuyển từ nô lệ thể xác đến nô lệ tinh thần. Họ chấp nhận mối quan hệ “chủ – nô” và xem đó là điều hiển nhiên. Điều họ mộng mị là trở thành chủ nô.
Ai là kẻ nô lệ, ai là người tự do? Kẻ thống trị như thế nào?
Thế nào là nô lệ và tự do ra sao?
Những cái chuồng rộng lớn sơn son, treo đèn, sưởi ấm và máng luôn đầy thức ăn vỗ béo có phải là tự do? Khi con vật luôn chúi đầu vào máng thì nó đã chấp nhận là gia súc. Khi con vật tìm cách nhảy ra khỏi chuồng, không màng thức ăn thì nó là thú thiên nhiên mơ được tự do tìm nguồn sống. Khi con vật mong được ổn định trong chuồng thì nó sống “hạnh phúc” cho đến ngày vào lò mổ. Khi con vật nhảy ra khỏi chuồng thì chắc chắn nó phải tranh đấu từng ngày để sinh tồn và đó là sự lựa chọn của tự do.
Người tự do là người phản kháng lại áp bức của kẻ thống trị. Dù ở trong tù hoặc trong mọi tình cảnh nào họ vẫn luôn phản kháng để phá vỡ mối quan hệ “chủ – nô”.
Người ta đã đúc kết được 7 đặc tính chung về kẻ thống trị
[[1]](https://wordpress.com/post/vietsoul21.net/9242#_edn1). Nhà cầm quyền csvn có đầy đủ các đặc tính đó.
- Kẻ thống trị cung cấp và tận dụng các nguồn lực bạn tưởng rằng bạn cần để họ điều khiển được bạn. (
*Cơ* *chế* *xin-cho. Chế* *độ* *hộ* *khẩ* *u. Chế* *độ* *sở* *hữ* *u nhà nướ* *c.*)
- Kẻ thống trị tuyên truyền về cái vĩ đại, ưu việt, và luôn độc quyền. Không ai có thể toàn bích như kẻ thống trị. (
*Thiên đàng XHCN. CNXH siêu việ* *t. Đả* *ng csvn đỉ* *nh cao trí tuệ* *loài ngườ* *i. Việ* *t Nam anh hùng. Bác Hồ* *vĩ đạ* *i. Đạ* *i Bồ* *Tát HCM. Ông tiên Bác Hồ* *. Lươ* *ng tri nh* *â* *n lo* *ạ* *i.*)
- Kẻ thống trị buộc bạn tuân thủ như con lừa và không chấp nhận bị thẩm tra hoặc đặt câu hỏi. (
*Luậ* *t là tao, tao là luậ* *t. Xã hộ* *i pháp trị* *. Tự* *do cái con c.*)
- Kẻ thống trị dựa vào đường lối sinh hoạt bí mật, dối chối, và che đậy. Kẻ thống trị không bao giờ chịu nhận những sai phạm trước công chúng và không hề giảm các hành vi gây tổn thương. (
*Văn hóa không từ* *chứ* *c. Cơ* *cấ* *u nhân sự* *. Đả* *ng cử* *dân bầ* *u.*)
- Kẻ thống trị áp bức khiến bạn ngờ nghĩ rằng bạn sai trái. Bạn là người sai trái và kẻ áp bức không bao giờ nhận phần sai. (
*Thế* *lự* *c thù đị* *ch*.)
- Kẻ thống trị luôn phân tâm, chia trí bạn để không còn nghĩ gì về họ làm. (
*Truyề* *n thông và báo chí chuyên đề* *hót gơ* *, ch* *â* *n d* *à* *i, sao l* *ộ* *hàng*.)
- Kẻ thống trị bẫy mọi người chống đối với nhau. Chúng đánh lệch cái nhìn của bạn để bạn nghĩ chúng ta đang sống trong một thế giới thiếu thốn. Chúng làm cho bạn nghĩ những ai không giống bạn là một mối đe dọa đến sự an toàn và an sinh của bạn. (
*thượ* *ng độ* *i hạ* *đạ* *p, cơ* *cấ* *u nhân sự* *, bình bầ* *u tân tiế* *n,* *độ* *i ngũ dư* *luậ* *n viên, bồ* *i bút bư* *ng b* *ô*)
Nhìn lại Việt Nam dưới sự cai trị của nhà cầm quyền csvn
[nội-thực-dân](https://vietsoul21.net/2010/11/24/pho-th%C6%B0%E1%BB%9Dng-dan-2/) thì chúng ta có thể thấy ngay được hiện tượng này một cách quá rõ ràng. Người dân làm nô lệ cho bọn vua quan dòng họ những tên chóp bu bct và trung ương đảng. Đứng đầu các bộ ngành và quốc hội là bọn cai thầu nô lệ thay mặt đảng để áp đặt (cơ chế và hệ thống) áp bức với người dân.
Qua việc ô nhiễm hủy hoại môi trường sống ở Vũng Áng và các tỉnh miền Trung gây ra bởi Formosa chúng ta thấy gì. Đảng và nhà nước csvn hành xử như một tập đoàn băng đảng. Chúng coi người dân như kẻ nô lệ không phải là chủ nhân của đất nước. Chúng bảo người dân tụi bay đừng có mà léng xéng bàn chuyện nội bộ băng đảng chúng tao vì mọi việc phải là chúng tao dàn xếp với đối tác làm ăn. Chúng bảo người dân đi ra chỗ khác chơi không được bàn chuyện rùm beng trong khi chúng chưa quyết định phương án giải quyết có lợi cho chúng (sống chết mặc bay tiền thầy bỏ túi). Chúng hành hung, trấn áp người dân biểu tình lên tiếng và khủng bố đe dọa họ.
Ai cũng đã biết tỏng thủ phạm là Formosa ngay khi tên giám đốc đối ngoại tuyên bố thẳng là “Phải lựa chọn, muốn bắt tôm cá hay là xây nhà máy thép hiện đại?” thế nhưng băng đảng csvn đã giở trò “cứt trâu để lâu hóa bùn” cho phép Formosa thời gian để phi tang và chuyển từ tội phạm cố tình thành lỗi sơ xuất qua “sự cố mất điện”.
Formosa chỉ là một hiện tượng ngay bây giờ trong mối tương quan “chủ – nô” giữa đảng csvn và người dân. Bô-xit Tây Nguyên, nhà máy giấy ở Hậu Giang, đập thủy điện, nhà máy hạt nhân v.v. là các hiện tượng hôm nay và ngày sau.
Những tay cai thầu nô lệ bắt đầu ong ỏng dàn đồng ca cho rằng nhà nước csvn đã truy tìm nguyên nhân và giải quyết được vấn đề cùng lúc đe dọa người dân lên tiếng như những “thế lực thù địch”.
Mũi dùi chỉa thẳng vào Formosa, thủ phạm trực tiếp tàn phá sinh thái Vũng Áng và biển miền Trung và họ đã cúi đầu nhận tội, dù đã cố tình lấp liếm bằng sơ suất “mất điện”. Nếu thực ra có sơ xuất mà họ thông báo và có biện pháp khắc phục thì chắc chắn ảnh hưởng và tác động đến môi trường chắc phải giảm nhẹ hơn nhiều. Nhưng khả năng họ xả thải vô tội vạ
Mũi dùi lại không trực diện với đảng và nhà cầm quyền csvn: (1) Cho phép xả thải hủy hoại môi trường (2) Không kiểm tra, thanh tra (3) Bao che làm đồng lõa với thủ phạm Formosa từ đầu tới đuôi đưa nguyên nhân cá chết “vì thủy triều đỏ”, “vì tảo nở hoa”, “vì biến đổi khí hậu”, “có thể là do sức ép của âm thanh, sóng, động đất…” và cuối cùng là vì sự cố “mất điện” (4) Lừa bịp người dân bằng những loạt phát ngôn “asen ko độc”, “cá nhiễm phenol vẫn ăn được”, “Hải sản tươi sống ở Hà Tĩnh, Quảng Bình đều an toàn”, “người dân cũng có thể yên tâm tắm biển ở khu vực Vũng Áng” qua tuyên truyền tổ chức tắm biển, ăn hải sản che đậy mối nguy ô nhiễm ảnh hưởng sức khỏe và đời sống (5) Khuất tất trong định đoạt bồi thường thiệt hại.
Sau hơn 67 năm thuần hóa bằng độc tài chuyên chính cùng với tuyên truyền tẩy não dường như đa số người dân không còn phản kháng lại mối tương quan “chủ – nô” (
[nô dịch đỏ](https://vietsoul21.net/2012/11/16/no-dich-do/)) giữa đảng csvn và người dân nữa.
Cũng còn một số người với lương tâm và trách nhiệm công dân không chấp nhận mối quan hệ “chủ – nô” và phản kháng lại guồng máy thống trị đó.
“Nước Việt yêu quý của chúng ta rơi vào tình trạng ngày nay, tan hoang, mất độc lập như thế này, bởi vì đảng cầm quyền yếu kém và đầy tội lỗi nhưng lại không bị đào thải, bởi vì người dân vẫn chấp nhận nó, và bởi vì, đa số trí thức vẫn chấp nhận cái đảng ấy. Vì thế, chúng ta đã không thể hòa nhập vào dòng chảy lành mạnh của nhân loại. Và chúng ta đang mất hết mọi thứ, mất đến cả khả năng sinh tồn. Thật đau đớn cho dân tộc Việt. Và nếu nhìn nhận thẳng thắn, thì lỗi lớn thuộc về những người được gọi là trí thức, những người biết cái gì tốt, cái gì xấu, nhưng vẫn chấp nhận cái xấu, không bảo vệ và không ủng hộ và không xây dựng cái tốt.”
[[2]](https://wordpress.com/post/vietsoul21.net/9242#_edn2) Nguyễn Thị Từ Huy.
Và còn bao nhiêu người Việt Nam vẫn mơ ước tự do?
**© 2016 ** **Vietsoul:21** [[1]](https://wordpress.com/post/vietsoul21.net/9242#_ednref1) [Letting Go The Language Of Your Oppressor](http://www.freedomfromchronicstress.com/letting-go-the-language-of-your-oppressor/), Angela Savitri [[2]](https://wordpress.com/post/vietsoul21.net/9242#_ednref2) [Thư gửi Phạm Đình Trọng](http://www.rfavietnam.com/node/3336), Nguyễn Thị Từ Huy, RFAVietnam. **Bài liên h** **ệ** **:**