markdown:
## Truyện tình có thật như cổ tích của ma kết và nhân mã
### Nhất cự li, nhì tốc độ của cặp đôi Nhân Mã và Ma Kết
Hôm nay tôi sẽ kể cho các bạn nghe câu chuyện tuần này là mối tình hơn tuổi cực kì lãng mạn của cặp đôi Trần Sang (SN 1993) và Vân Anh (SN 1992) một câu chuyện lãng mạn giữa
**nhân mã và ma kết**.
Ngày 18/8 vừa qua, cô bạn Vân Anh đã lên đường đi du học tại Mỹ. Chúng tôi có cuộc gặp gỡ riêng với Trần Sang để nghe anh kể về chuyện tình yêu đầy thú vị của mình. Chính vì chàng trai này muốn dành tặng một món quà bất ngờ cho người yêu nên đến tận phút chót toàn bộ quá trình phỏng vấn được giấu kín với Vân Anh.
Anh chàng có kể lại vẫn nhớ như in lần đầu tiên gặp cô nàng ở cùng xóm trọ, Trần Sang không thể không bật cười trước cảnh Vân Anh cùng đám bạn gái lò dò từ tầng 1 lên tầng 5 gõ cửa phòng mình chỉ để xin mì tôm. Ấn tượng ban đầu đã in sâu trong tâm trí của chàng trai này, bởi với Sang, hành động này của Vân Anh sao mà đáng yêu đến vậy! Hôm đó, ngoài gói mì tôm, anh chàng còn tặng cho cô nàng cả… kẹo mút .
Sang bắt đầu lên kế hoạch cưa đổ cô nàng. Ngoài việc phải liên tục nhắn tin, gọi điện để quan tâm,Sang thường rủ Vân Anh đi uống nước hoặc xem phim. Biết cô nàng có quá nhiều vệ tinh vây quanh nên tiêu chí của anh chàng là nhất cự li, nhì tốc độ. Riêng về vấn đề cự li thì khỏi bàn vì Sang và Vân Anh ở cùng một xóm trọ.
### Những kỷ niệm đầy đáng nhớ giữa cặp nhân mã và ma kết này
Có một kỷ niệm mà Sang
Sau hơn 1 năm quen biết, Sang quyết định tỏ tình với Vân Anh. Màn thổ lộ vô cùng lãng mạn khiến cho nhiều người chứng kiến phải ghen tỵ. Chàng đã mời nàng đi café. Tình cờ hôm ấy quán tổ chức một chương trình đặc biệt Hát cho nhau nghe. Không hề có sự chuẩn bị nào Sang đã bước lên sân khấu để hát bài hát suy nghĩ trong anh. Khi bài hát vừa kết thúc, Sang dắt Vân Anh lên sân khấu, trao hoa và đã tỏ tình. Phía dưới là những tràng pháo tay ủng hộ không ngớt, hò reo vô cùng náo nhiệt.
“Rực rỡ” là vậy, nhưng sau cùng,Sang thất bại thảm hại bởi Vân Anh vẫn chưa gật đầu đồng ý. Không bỏ cuộc
**,**Sang tiếp tục thực hiện kế hoạch khác. Chàng đã nhắn tin, gọi điện tích cực hơn, thường rủ Vân Anh đi chơi và chụp ảnh cùng.
Sang luôn biết cách hâm nóng cho tình yêu của mình bằng cách tạo ra những bất ngờ cho đối phương. Anh chàng thổ lộ: Không cần phải làm gì quá đặc biệt, có những hôm ngày thường mình cũng mua kem và gấu bông tặng cho Vân Anh.” Những lần về quê rồi lại cố tình nói dối người yêu lên muộn, không hề hẹn trước, Sang bất ngờ xuất hiện trước cửa phòng khiến cô nàng tròn mắt ngạc nhiên.
### Hy vọng về cái kết có hậu cho cặp đôi nhân mã và ma kết
Cuối tuần nào họ cũng hẹn hò nhau đi chơi. Sang dí dỏm bảo: “Bọn mình có hẹn nhau nhưng hai đứa không bao giờ đi cùng mà tự đến chỗ hẹn sau đó cả hai lại cùng về. Thậm chí có hôm mưa to, cả hai đội mưa về mà người ướt như chuột lột luôn”.Người ta nói rằng: Yêu một người và thay đổi để làm sao cho mình tốt hơn vì người đó không phải là đáng thương mà là đáng được trân trọng. Hy vọng câu chuyện tình yêu này sẽ là một món quà ý nghĩa và Vân ANH sẽ cảm thấy hạnh phúc khi đọc nó lúc họ đang phải xa nhau.
Chúng ta cùng chúc cho cặp đôi nhân mã và ma kết này một ngày không xa sẽ được sớm đoàn tụ và cùng nhau bước trên con đường hạnh phúc nhé vì đợi chờ là hạnh phúc mà.Ma kết trong cô gái ấy sẽ chẳng thể nào quên ai cả nhưng tâm hồn thì lúc nào cũng sẵn sàng dành chọn một tình yêu.Chính thứ tình yêu âm thầm luôn mang trong người đã khiến cho Nhân Mã khó lòng mà rời mắt khỏi cô gái ấy..Tình yêu đâu phải ai cũng may mắn có thể tìm thấy được nhau để rồi cùng nhau se duyên và đi đến bến bờ hạnh phúc..Hãy trân trọng những khoảnh khắc để làm nên một tình yêu mà đã được trời ban tặng.Đối với một người con gái khi yêu họ sẽ dành trọn tình yêu đó và sẽ mang nó theo suốt cuộc đời dù cho phải khó khăn, dù phải đắng cay nhưng họ biết họ luôn mang một trái tim chung tình khi họ tìm thấy một người yêu họ chân thành.

Server: Nginx

X-Powered-By: VPSSIM


markdown:
Loading...
# NƯỚC NGOÀI 10 Bước Để Làm Lên Cây Kem Gelato Tuyệt Hảo
Thảo luận trong '
[Ẩm thực bốn phương](forums/am-thuc-bon-phuong.95/)' bắt đầu bởi [lickvn](members/lickvn.68273/), [28/10/14](threads/10-buoc-de-lam-len-cay-kem-gelato-tuyet-hao.63147/).
Bài viết tương tự
|Diễn đàn||Tiêu đề||Date|
|Tìm bạn gái||
|
Thảo luận trong '
[Ẩm thực bốn phương](forums/am-thuc-bon-phuong.95/)' bắt đầu bởi [lickvn](members/lickvn.68273/), [28/10/14](threads/10-buoc-de-lam-len-cay-kem-gelato-tuyet-hao.63147/).
|Diễn đàn||Tiêu đề||Date|
|Tìm bạn gái||
|

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Connection: close

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Set-Cookie: xf_session=5b6c62d8c9dbca999ecde9dc4787aec3; path=/; secure; httponly

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Cache-control: private, max-age=0

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


markdown:
## Tên truyện: Oan gia nên giải không nên kết
**Tác giả: Lâu Vũ Tình** *Thể loại: ngôn tình, hiện đại, HE* **Mở đầu**
Từ nhỏ, Đinh Quần Anh đã ghét Ngôn Lạc Vũ.
Ngôn tiểu đệ hắn có gia đình êm ấm, thành tích vượt trội, được thày yêu bạn mến.
Lại còn là một cậu nhóc đẹp trai, chính trực thiện lương, hiền hòa chu đáo.
Nhưng Đinh đại tỷ cô lại là một cô nàng ngổ ngáo, chuyên bùng học gây rối, đánh lộn chửi nhau,
“Khí vượt quần hùng, dũng thắng anh hào”!
Cuộc sống của bọn họ vốn khác xa nhau, cô luôn luôn thấy chướng mắt cậu.
Một ngày ba bữa không “chăm sóc”, “quan tâm” được tới cậu, cô thấy rất bứt rứt!
Nhưng vì sao khi cô đau lòng nhất, lại chỉ nhớ tới cậu?
Cô yêu lần đầu, cậu giúp cô viết thư tình, lên kế hoạch giảm béo, tìm thời cơ thổ lộ.
Cha cô mất, cậu cùng cô vượt qua giai đoạn khó khăn nhất.
Bất luận cô thô lỗ hung hăng với cậu nhường nào, cậu cũng chưa hề rời xa cô.
Thì ra, oan gia đã kết từ thuở nhỏ thì không sao giải được…
on March 10, 2011 at 6:17 pm | Reply
Tem
Bạn dịch 3 bộ một lúc à, sợ không kham nổi
Nhưng dù thế nào cũng ưu tiên Hoàng hậu lười nhé
Thanks bạn nhiều
on March 10, 2011 at 6:32 pm | Reply
Ừa, HHL mình sẽ giữ tốc độ cách 1 hoặc 2 ngày 1 chap mà, bạn yên tâm ^^
on March 10, 2011 at 7:12 pm | Reply
yeah ss có truyện mới, tác giả này làm em ấn tượng với Thất Tịch bằng những câu tưởng chừng rất đơn giản, không hoa mĩ mà lại hàm chứa nhiều điều >.<
ủng hộ ss hai tay hai chân keke
on March 10, 2011 at 7:51 pm | Reply
Hihi thanks em, ss đọc hết truyện này rồi mới quyết chọn, truyện nhẹ nhàng đơn giản mà hài hài vui lắm, chị Quần Anh tếu ko tả đc, bắt nạt bạn kia như gì :))
on March 10, 2011 at 8:04 pm | Reply
ung ho ss
on March 10, 2011 at 8:41 pm | Reply
lại có chuyện để hóng..thanks nàng edit
on March 10, 2011 at 10:38 pm | Reply
Hi nàng, các truyện của ta đều là dịch trực tiếp cả chứ ko edit ^^
on March 11, 2011 at 10:33 am | Reply
oi nag trans-or Q of ta *mat chop2*
dao nay nhiu hag moi qa
ta ket truyen of LVT lam
ket tu hoi doc TTKM ben nha ss Jini ah
nag cham post truyen nay nhe
vi truyen nay co ve hai nen ta thik chu truyen kia sad tham hai lun
on March 21, 2011 at 4:31 am | Reply
truyện này đọc có vẻ hài hài á ^^
on March 29, 2011 at 5:51 pm | Reply
thanks nàng, chưa đọc nhưng cm trước
on May 8, 2011 at 11:14 pm | Reply
ban hoc ngoai ngu tieng trung fai k, dich hay the!
on May 10, 2011 at 12:59 am | Reply
Đâu có, mình học ĐH Tự nhiên bạn à, tiếng trung mình mới học được độ 2 năm thôi mà. Thanks bạn đã khen nhé ^^
on June 5, 2011 at 9:15 pm | Reply
thanks!^^
e đặt gạch nha

WARC-Truncated: length

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

Server: nginx

Vary: Cookie

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

Link: <http://wp.me/p1jniP-38>; rel=shortlink

X-ac: 1.dca _dca


markdown:
[‘Đỏ mặt’ với ảnh đời thường của mỹ nhân Hàn](https://tintaynguyen.com/mat-voi-anh-doi-thuong-cua-nhan-han/235528/)
Mỗi lần người đẹp Hàn cúi thấp người, công chúng lại được phen đỏ mặt.
[Trang chủ](https://tintaynguyen.com/) » mỹ nhân Hàn
|
[Giải trí](https://tintaynguyen.com/giai-tri/)
|Tỉnh|
/khu vực khảo sát
|Giá thu mua|
VNĐ/kg
|Lâm Đồng|
|—Bảo Lộc (Robusta)|41,800
|— Di Linh (Robusta)|41,400
|— Lâm Hà (Robusta)|41,700
|Đắk Lắk|
|—Cư M'gar (Robusta)|42,900
|— Ea H'leo (Robusta)|42,800
|— Buôn Hồ (Robusta)|42,800
|Gia Lai|
|—Ia Grai (Robusta)|42,600
|Đắk Nông|
|—Gia Nghĩa (Robusta)|42,800
|Kon Tum|
|—Đắk Hà (Robusta)|42,500
|Hồ Chí Minh|
|—R1||44,400|
Tintaynguyen.com là một website tổng hợp tin tức hoàn toàn được điều khiển tự động bởi máy tính. Mỗi ngày tin tức về 05 tỉnh Tây Nguyên, tin tức thời sự, giải trí từ các trang tin điện tử Việt Nam được Tintaynguyen.com tự động tổng hợp, phân loại theo tỉnh nhóm các bài viết liên quan và hiển thị theo sở thích đọc tin của từng độc giả.
71/0,151

Vary: Accept-Encoding

Link: <https://goo.gl/sNBErv>; rel=shortlink


markdown:
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Tải bản đầy đủ
Chapter 11. Machine Learning with MLlib
Chapter 11. Machine Learning with MLlib
Tải bản đầy đủ
3. Call a classification algorithm (e.g., logistic regression) on the RDD of vectors;
this will give back a model object that can be used to classify new points.
4. Evaluate the model on a test dataset using one of MLlib’s evaluation functions.
One important thing to note about MLlib is that it contains only parallel algorithms
that run well on clusters. Some classic ML algorithms are not included because they
were not designed for parallel platforms, but in contrast MLlib contains several
recent research algorithms for clusters, such as distributed random forests, Kmeans||, and alternating least squares. This choice means that MLlib is best suited for
running each algorithm on a large dataset. If you instead have many small datasets on
which you want to train different learning models, it would be better to use a singlenode learning library (e.g., Weka or SciKit-Learn) on each node, perhaps calling it in
parallel across nodes using a Spark map(). Likewise, it is common for machine learn‐
ing pipelines to require training the same algorithm on a small dataset with many
configurations of parameters, in order to choose the best one. You can achieve this in
Spark by using parallelize() over your list of parameters to train different ones on
different nodes, again using a single-node learning library on each node. But MLlib
itself shines when you have a large, distributed dataset that you need to train a model
on.
Finally, in Spark 1.0 and 1.1, MLlib’s interface is relatively low-level, giving you the
functions to call for different tasks but not the higher-level workflow typically
required for a learning pipeline (e.g., splitting the input into training and test data, or
trying many combinations of parameters). In Spark 1.2, MLlib gains an additional
(and at the time of writing still experimental) pipeline API for building such pipe‐
lines. This API resembles higher-level libraries like SciKit-Learn, and will hopefully
make it easy to write complete, self-tuning pipelines. We include a preview of this
API at the end of this chapter, but focus primarily on the lower-level APIs.
System Requirements
MLlib requires some linear algebra libraries to be installed on your machines. First,
you will need the gfortran runtime library for your operating system. If MLlib warns
that gfortran is missing, follow the setup instructions on the MLlib website. Second,
to use MLlib in Python, you will need NumPy. If your Python installation does not
have it (i.e., you cannot import numpy), the easiest way to get it is by installing the
python-numpy or numpy package through your package manager on Linux, or by
using a third-party scientific Python installation like Anaconda.
MLlib’s supported algorithms have also evolved over time. The ones we discuss here
are all available as of Spark 1.2, but some of the algorithms may not be present in
earlier versions.
214
| Chapter 11: Machine Learning with MLlib
Machine Learning Basics
To put the functions in MLlib in context, we’ll start with a brief review of machine
learning concepts.
Machine learning algorithms attempt to make predictions or decisions based on
training data, often maximizing a mathematical objective about how the algorithm
should behave. There are multiple types of learning problems, including classifica‐
tion, regression, or clustering, which have different objectives. As a simple example,
we’ll consider classification, which involves identifying which of several categories an
item belongs to (e.g., whether an email is spam or non-spam), based on labeled
examples of other items (e.g., emails known to be spam or not).
All learning algorithms require defining a set of features for each item, which will be
fed into the learning function. For example, for an email, some features might
include the server it comes from, or the number of mentions of the word free, or the
color of the text. In many cases, defining the right features is the most challenging
part of using machine learning. For example, in a product recommendation task,
simply adding another feature (e.g., realizing that which book you should recom‐
mend to a user might also depend on which movies she’s watched) could give a large
improvement in results.
Most algorithms are defined only for numerical features (specifically, a vector of
numbers representing the value for each feature), so often an important step is fea‐
ture extraction and transformation to produce these feature vectors. For example, for
text classification (e.g., our spam versus non-spam case), there are several methods to
featurize text, such as counting the frequency of each word.
Once data is represented as feature vectors, most machine learning algorithms opti‐
mize a well-defined mathematical function based on these vectors. For example, one
classification algorithm might be to define the plane (in the space of feature vectors)
that “best” separates the spam versus non-spam examples, according to some defini‐
tion of “best” (e.g., the most points classified correctly by the plane). At the end, the
algorithm will return a model representing the learning decision (e.g., the plane
chosen). This model can now be used to make predictions on new points (e.g., see
which side of the plane the feature vector for a new email falls on, in order to decide
whether it’s spam). Figure 11-1 shows an example learning pipeline.
Machine Learning Basics
|
215
Figure 11-1. Typical steps in a machine learning pipeline
Finally, most learning algorithms have multiple parameters that can affect results, so
real-world pipelines will train multiple versions of a model and evaluate each one. To
do this, it is common to separate the input data into “training” and “test” sets, and
train only on the former, so that the test set can be used to see whether the model
overfit the training data. MLlib provides several algorithms for model evaluation.
Example: Spam Classification
As a quick example of MLlib, we show a very simple program for building a spam
classifier (Examples 11-1 through 11-3). This program uses two MLlib algorithms:
HashingTF, which builds term frequency feature vectors from text data, and Logistic
RegressionWithSGD, which implements the logistic regression procedure using sto‐
chastic gradient descent (SGD). We assume that we start with two files, spam.txt and
normal.txt, each of which contains examples of spam and non-spam emails, one per
line. We then turn the text in each file into a feature vector with TF, and train a logis‐
tic regression model to separate the two types of messages. The code and data files are
available in the book’s Git repository.
Example 11-1. Spam classifier in Python
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
from pyspark.mllib.feature import HashingTF
from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithSGD
spam = sc.textFile("spam.txt")
normal = sc.textFile("normal.txt")
# Create a HashingTF instance to map email text to vectors of 10,000 features.
tf = HashingTF(numFeatures = 10000)
# Each email is split into words, and each word is mapped to one feature.
spamFeatures = spam.map(lambda email: tf.transform(email.split(" ")))
normalFeatures = normal.map(lambda email: tf.transform(email.split(" ")))
# Create LabeledPoint datasets for positive (spam) and negative (normal) examples.
216
|
Chapter 11: Machine Learning with MLlib
positiveExamples = spamFeatures.map(lambda features: LabeledPoint(1, features))
negativeExamples = normalFeatures.map(lambda features: LabeledPoint(0, features))
trainingData = positiveExamples.union(negativeExamples)
trainingData.cache() # Cache since Logistic Regression is an iterative algorithm.
# Run Logistic Regression using the SGD algorithm.
model = LogisticRegressionWithSGD.train(trainingData)
# Test on a positive example (spam) and a negative one (normal). We first apply
# the same HashingTF feature transformation to get vectors, then apply the model.
posTest = tf.transform("O M G GET cheap stuff by sending money to ...".split(" "))
negTest = tf.transform("Hi Dad, I started studying Spark the other ...".split(" "))
print "Prediction for positive test example: %g" % model.predict(posTest)
print "Prediction for negative test example: %g" % model.predict(negTest)
Example 11-2. Spam classifier in Scala
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF
import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD
val spam = sc.textFile("spam.txt")
val normal = sc.textFile("normal.txt")
// Create a HashingTF instance to map email text to vectors of 10,000 features.
val tf = new HashingTF(numFeatures = 10000)
// Each email is split into words, and each word is mapped to one feature.
val spamFeatures = spam.map(email => tf.transform(email.split(" ")))
val normalFeatures = normal.map(email => tf.transform(email.split(" ")))
// Create LabeledPoint datasets for positive (spam) and negative (normal) examples.
val positiveExamples = spamFeatures.map(features => LabeledPoint(1, features))
val negativeExamples = normalFeatures.map(features => LabeledPoint(0, features))
val trainingData = positiveExamples.union(negativeExamples)
trainingData.cache() // Cache since Logistic Regression is an iterative algorithm.
// Run Logistic Regression using the SGD algorithm.
val model = new LogisticRegressionWithSGD().run(trainingData)
// Test on a positive example (spam) and a negative one (normal).
val posTest = tf.transform(
"O M G GET cheap stuff by sending money to ...".split(" "))
val negTest = tf.transform(
"Hi Dad, I started studying Spark the other ...".split(" "))
println("Prediction for positive test example: " + model.predict(posTest))
println("Prediction for negative test example: " + model.predict(negTest))
Example 11-3. Spam classifier in Java
import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel;
import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD;
Machine Learning Basics
|
217
import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF;
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector;
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint;
JavaRDD
spam = sc.textFile("spam.txt");
JavaRDD
normal = sc.textFile("normal.txt");
// Create a HashingTF instance to map email text to vectors of 10,000 features.
final HashingTF tf = new HashingTF(10000);
// Create LabeledPoint datasets for positive (spam) and negative (normal) examples.
JavaRDD
posExamples = spam.map(new Function
() {
public LabeledPoint call(String email) {
return new LabeledPoint(1, tf.transform(Arrays.asList(email.split(" "))));
}
});
JavaRDD
negExamples = normal.map(new Function
() {
public LabeledPoint call(String email) {
return new LabeledPoint(0, tf.transform(Arrays.asList(email.split(" "))));
}
});
JavaRDD
trainData = positiveExamples.union(negativeExamples);
trainData.cache(); // Cache since Logistic Regression is an iterative algorithm.
// Run Logistic Regression using the SGD algorithm.
LogisticRegressionModel model = new LogisticRegressionWithSGD().run(trainData.rdd());
// Test on a positive example (spam) and a negative one (normal).
Vector posTest = tf.transform(
Arrays.asList("O M G GET cheap stuff by sending money to ...".split(" ")));
Vector negTest = tf.transform(
Arrays.asList("Hi Dad, I started studying Spark the other ...".split(" ")));
System.out.println("Prediction for positive example: " + model.predict(posTest));
System.out.println("Prediction for negative example: " + model.predict(negTest));
As you can see, the code is fairly similar in all the languages. It operates directly on
RDDs—in this case, of strings (the original text) and LabeledPoints (an MLlib data
type for a vector of features together with a label).
Data Types
MLlib contains a few specific data types, located in the org.apache.spark.mllib
package (Java/Scala) or pyspark.mllib (Python). The main ones are:
Vector
A mathematical vector. MLlib supports both dense vectors, where every entry is
stored, and sparse vectors, where only the nonzero entries are stored to save
space. We will discuss the different types of vectors shortly. Vectors can be con‐
structed with the mllib.linalg.Vectors class.
218
|
Chapter 11: Machine Learning with MLlib
LabeledPoint
A labeled data point for supervised learning algorithms such as classification and
regression. Includes a feature vector and a label (which is a floating-point value).
Located in the mllib.regression package.
Rating
A rating of a product by a user, used in the mllib.recommendation package for
product recommendation.
Various Model classes
Each Model is the result of a training algorithm, and typically has a predict()
method for applying the model to a new data point or to an RDD of new data
points.
Most algorithms work directly on RDDs of Vectors, LabeledPoints, or Ratings. You
can construct these objects however you want, but typically you will build an RDD
through transformations on external data—for example, by loading a text file or run‐
ning a Spark SQL command—and then apply a map() to turn your data objects into
MLlib types.
Working with Vectors
There are a few points to note for the Vector class in MLlib, which will be the most
commonly used one.
First, vectors come in two flavors: dense and sparse. Dense vectors store all their
entries in an array of floating-point numbers. For example, a vector of size 100 will
contain 100 double values. In contrast, sparse vectors store only the nonzero values
and their indices. Sparse vectors are usually preferable (both in terms of memory use
and speed) if at most 10% of elements are nonzero. Many featurization techniques
yield very sparse vectors, so using this representation is often a key optimization.
Second, the ways to construct vectors vary a bit by language. In Python, you can sim‐
ply pass a NumPy array anywhere in MLlib to represent a dense vector, or use the
mllib.linalg.Vectors class to build vectors of other types (see Example 11-4).2 In
Java and Scala, use the mllib.linalg.Vectors class (see Examples 11-5 and 11-6).
Example 11-4. Creating vectors in Python
from numpy import array
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
# Create the dense vector <1.0, 2.0, 3.0>
2 If you use SciPy, Spark also recognizes scipy.sparse matrices of size N×1 as length-N vectors.
Data Types
|
219
denseVec1 = array([1.0, 2.0, 3.0]) # NumPy arrays can be passed directly to MLlib
denseVec2 = Vectors.dense([1.0, 2.0, 3.0]) # .. or you can use the Vectors class
# Create the sparse vector <1.0, 0.0, 2.0, 0.0>; the methods for this take only
# the size of the vector (4) and the positions and values of nonzero entries.
# These can be passed as a dictionary or as two lists of indices and values.
sparseVec1 = Vectors.sparse(4, {0: 1.0, 2: 2.0})
sparseVec2 = Vectors.sparse(4, [0, 2], [1.0, 2.0])
Example 11-5. Creating vectors in Scala
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
// Create the dense vector <1.0, 2.0, 3.0>; Vectors.dense takes values or an array
val denseVec1 = Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0)
val denseVec2 = Vectors.dense(Array(1.0, 2.0, 3.0))
// Create the sparse vector <1.0, 0.0, 2.0, 0.0>; Vectors.sparse takes the size of
// the vector (here 4) and the positions and values of nonzero entries
val sparseVec1 = Vectors.sparse(4, Array(0, 2), Array(1.0, 2.0))
Example 11-6. Creating vectors in Java
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector;
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors;
// Create the dense vector <1.0, 2.0, 3.0>; Vectors.dense takes values or an array
Vector denseVec1 = Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0);
Vector denseVec2 = Vectors.dense(new double[] {1.0, 2.0, 3.0});
// Create the sparse vector <1.0, 0.0, 2.0, 0.0>; Vectors.sparse takes the size of
// the vector (here 4) and the positions and values of nonzero entries
Vector sparseVec1 = Vectors.sparse(4, new int[] {0, 2}, new double[]{1.0, 2.0});
Finally, in Java and Scala, MLlib’s Vector classes are primarily meant for data repre‐
sentation, but do not provide arithmetic operations such as addition and subtraction
in the user API. (In Python, you can of course use NumPy to perform math on dense
vectors and pass those to MLlib.) This was done mainly to keep MLlib small, because
writing a complete linear algebra library is beyond the scope of the project. But if you
want to do vector math in your programs, you can use a third-party library like
Breeze in Scala or MTJ in Java, and convert the data from it to MLlib vectors.
Algorithms
In this section, we’ll cover the key algorithms available in MLlib, as well as their input
and output types. We do not have space to explain each algorithm mathematically,
but focus instead on how to call and configure these algorithms.
220
|
Chapter 11: Machine Learning with MLlib
Feature Extraction
The mllib.feature package contains several classes for common feature transforma‐
tions. These include algorithms to construct feature vectors from text (or from other
tokens), and ways to normalize and scale features.
TF-IDF
Term Frequency–Inverse Document Frequency, or TF-IDF, is a simple way to gener‐
ate feature vectors from text documents (e.g., web pages). It computes two statistics
for each term in each document: the term frequency (TF), which is the number of
times the term occurs in that document, and the inverse document frequency (IDF),
which measures how (in)frequently a term occurs across the whole document corpus.
The product of these values, TF × IDF, shows how relevant a term is to a specific
document (i.e., if it is common in that document but rare in the whole corpus).
MLlib has two algorithms that compute TF-IDF: HashingTF and IDF, both in the
mllib.feature package. HashingTF computes a term frequency vector of a given size
from a document. In order to map terms to vector indices, it uses a technique known
as the hashing trick. Within a language like English, there are hundreds of thousands
of words, so tracking a distinct mapping from each word to an index in the vector
would be expensive. Instead, HashingTF takes the hash code of each word modulo a
desired vector size, S, and thus maps each word to a number between 0 and S–1. This
always yields an S-dimensional vector, and in practice is quite robust even if multiple
words map to the same hash code. The MLlib developers recommend setting S
between 218 and 220.
HashingTF can run either on one document at a time or on a whole RDD. It requires
each “document” to be represented as an iterable sequence of objects—for instance, a
list in Python or a Collection in Java. Example 11-7 uses HashingTF in Python.
Example 11-7. Using HashingTF in Python
>>> from pyspark.mllib.feature import HashingTF
>>> sentence = "hello hello world"
>>> words = sentence.split() # Split sentence into a list of terms
>>> tf = HashingTF(10000) # Create vectors of size S = 10,000
>>> tf.transform(words)
SparseVector(10000, {3065: 1.0, 6861: 2.0})
>>> rdd = sc.wholeTextFiles("data").map(lambda (name, text): text.split())
>>> tfVectors = tf.transform(rdd)
# Transforms an entire RDD
Algorithms
|
221
In a real pipeline, you will likely need to preprocess and stem
words in a document before passing them to TF. For example, you
might convert all words to lowercase, drop punctuation characters,
and drop suffixes like ing. For best results you can call a singlenode natural language library like NLTK in a map().
Once you have built term frequency vectors, you can use IDF to compute the inverse
document frequencies, and multiply them with the term frequencies to compute the
TF-IDF. You first call fit() on an IDF object to obtain an IDFModel representing the
inverse document frequencies in the corpus, then call transform() on the model to
transform TF vectors into IDF vectors. Example 11-8 shows how you would compute
IDF starting with Example 11-7.
Example 11-8. Using TF-IDF in Python
from pyspark.mllib.feature import HashingTF, IDF
# Read a set of text files as TF vectors
rdd = sc.wholeTextFiles("data").map(lambda (name, text): text.split())
tf = HashingTF()
tfVectors = tf.transform(rdd).cache()
# Compute the IDF, then the TF-IDF vectors
idf = IDF()
idfModel = idf.fit(tfVectors)
tfIdfVectors = idfModel.transform(tfVectors)
Note that we called cache() on the tfVectors RDD because it is used twice (once to
train the IDF model, and once to multiply the TF vectors by the IDF).
Scaling
Most machine learning algorithms consider the magnitude of each element in the
feature vector, and thus work best when the features are scaled so they weigh equally
(e.g., all features have a mean of 0 and standard deviation of 1). Once you have built
feature vectors, you can use the StandardScaler class in MLlib to do this scaling,
both for the mean and the standard deviation. You create a StandardScaler, call
fit() on a dataset to obtain a StandardScalerModel (i.e., compute the mean and
variance of each column), and then call transform() on the model to scale a dataset.
Example 11-9 demonstrates.
Example 11-9. Scaling vectors in Python
from pyspark.mllib.feature import StandardScaler
vectors = [Vectors.dense([-2.0, 5.0, 1.0]), Vectors.dense([2.0, 0.0, 1.0])]
222
|
Chapter 11: Machine Learning with MLlib
dataset = sc.parallelize(vectors)
scaler = StandardScaler(withMean=True, withStd=True)
model = scaler.fit(dataset)
result = model.transform(dataset)
# Result: {[-0.7071, 0.7071, 0.0], [0.7071, -0.7071, 0.0]}
Normalization
In some situations, normalizing vectors to length 1 is also useful to prepare input
data. The Normalizer class allows this. Simply use Normalizer().transform(rdd).
By default Normalizer uses the L 2 norm (i.e, Euclidean length), but you can also
pass a power p to Normalizer to use the L p norm.
Word2Vec
Word2Vec3 is a featurization algorithm for text based on neural networks that can be
used to feed data into many downstream algorithms. Spark includes an implementa‐
tion of it in the mllib.feature.Word2Vec class.
To train Word2Vec, you need to pass it a corpus of documents, represented as Itera
bles of Strings (one per word). Much like in “TF-IDF” on page 221, it is recom‐
mended to normalize your words (e.g., mapping them to lowercase and removing
punctuation and numbers). Once you have trained the model (with
Word2Vec.fit(rdd)), you will receive a Word2VecModel that can be used to trans
form() each word into a vector. Note that the size of the models in Word2Vec will be
equal to the number of words in your vocabulary times the size of a vector (by
default, 100). You may wish to filter out words that are not in a standard dictionary
to limit the size. In general, a good size for the vocabulary is 100,000 words.
Statistics
Basic statistics are an important part of data analysis, both in ad hoc exploration and
understanding data for machine learning. MLlib offers several widely used statistic
functions that work directly on RDDs, through methods in the mllib.stat.Statis
tics class. Some commonly used ones include:
Statistics.colStats(rdd)
Computes a statistical summary of an RDD of vectors, which stores the min,
max, mean, and variance for each column in the set of vectors. This can be used
to obtain a wide variety of statistics in one pass.
3 Introduced in Mikolov et al., “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space,” 2013.
Algorithms
|
223
Statistics.corr(rdd, method)
Computes the correlation matrix between columns in an RDD of vectors, using
either the Pearson or Spearman correlation (method must be one of pearson and
spearman).
Statistics.corr(rdd1, rdd2, method)
Computes the correlation between two RDDs of floating-point values, using
either the Pearson or Spearman correlation (method must be one of pearson and
spearman).
Statistics.chiSqTest(rdd)
Computes Pearson’s independence test for every feature with the label on an
RDD of LabeledPoint objects. Returns an array of ChiSqTestResult objects that
capture the p-value, test statistic, and degrees of freedom for each feature. Label
and feature values must be categorical (i.e., discrete values).
Apart from these methods, RDDs containing numeric data offer several basic statis‐
tics such as mean(), stdev(), and sum(), as described in “Numeric RDD Operations”
on page 113. In addition, RDDs support sample() and sampleByKey() to build sim‐
ple and stratified samples of data.
Classification and Regression
Classification and regression are two common forms of supervised learning, where
algorithms attempt to predict a variable from features of objects using labeled train‐
ing data (i.e., examples where we know the answer). The difference between them is
the type of variable predicted: in classification, the variable is discrete (i.e., it takes on
a finite set of values called classes); for example, classes might be spam or nonspam for
emails, or the language in which the text is written. In regression, the variable predic‐
ted is continuous (e.g., the height of a person given her age and weight).
Both classification and regression use the LabeledPoint class in MLlib, described in
“Data Types” on page 218, which resides in the mllib.regression package. A Label
edPoint consists simply of a label (which is always a Double value, but can be set to
discrete integers for classification) and a features vector.
For binary classification, MLlib expects the labels 0 and 1. In some
texts, –1 and 1 are used instead, but this will lead to incorrect
results. For multiclass classification, MLlib expects labels from 0 to
C–1, where C is the number of classes.
MLlib includes a variety of methods for classification and regression, including sim‐
ple linear methods and decision trees and forests.
224
|
Chapter 11: Machine Learning with MLlib
Tài liệu liên quan
OReilly learning spark lightning fast big data analysis
Chapter 1. Introduction to Data Analysis with Spark
Chapter 2. Downloading Spark and Getting Started
Chapter 4. Working with Key/Value Pairs
Chapter 5. Loading and Saving Your Data
Chapter 7. Running on a Cluster
Chapter 8. Tuning and Debugging Spark
Tài liệu mới
Thực trạng việc xây dựng sân golf ở Viêt Nam hiện nay
Những đối thủ cạnh tranh hiện tại
Phân tích cung-cầu đối với việc chơi golf hiện nay
2 Quản lý rủi ro
Quản trị đấu thầu dự án (Project procurement management)
2 Quản lý nhân sự, phân công chức năng và nhiệm vụ
1 Lập kế hoạch chất lượng
2 Dự toán chi tiết chi phí.
2 Ứớc lượng thời gian:
1 Lập kế hoạch quản trị thời gian

Server: Apache


markdown:
### BBC, 2 tháng 10 2014
[http://www.bbc.co.uk/vietnamese/vietnam/2014/10/141002_vn_us_phambinhminh](http://www.bbc.co.uk/vietnamese/vietnam/2014/10/141002_vn_us_phambinhminh) **Trước chuyến thăm của Bộ trưởng Ngoại giao Việt Nam, ông Phạm Bình Minh tới Hoa Kỳ, một báo Mỹ viết về khả năng giải quyết vấn đề bán vũ khí sát thương cho Việt Nam nếu nước này ‘cải tổ thể chế’.**
Nhưng điều được cho là gắn kết và thúc đẩy quan hệ Mỹ – Việt là cách nhìn chiến lược về an ninh khu vực.
Bài của John Grady trên trang
[ USNI](http://news.usni.org/2014/10/01/deputy-pm-minh-two-countries-worked-harder-repair-relations-u-s-vietnam) hôm 1/10/2014 trích lời ông Chris Borse, cố vấn an ninh quốc gia cho Thượng nghị sỹ John McCain nói rằng:
“Quyền lợi chiến lược trực tiếp của hai nước là an ninh hàng hải,”
Bài báo cũng trích lời ông Borse cho rằng Quốc hội Hoa Kỳ sẵn sàng làm việc với bên Hành pháp để thông qua nghị quyết bỏ lệnh cấm bán vũ khí sát thương cho Việt Nam nếu Việt Nam “chứng tỏ cho thấy thay đổi về cơ chế” và ý chí “xóa bỏ việc sử dùng quyền lực tùy tiện” chống lại các nhà bất đồng chính kiến.
Nhu cầu cải cách hệ thống tư pháp cũng là một trong những yêu cầu Hoa Kỳ đặt ra với Việt Nam.
Bài báo cũng nhắc lại lời Phó Thủ tướng kiêm Bộ trưởng Ngoại giao Phạm Bình Minh phát biểu tại Viện nghiên cứu CSIS hôm thứ Tư ở Washington DC rằng “Chưa có hai quốc gia nào nỗ lực hơn Hoa Kỳ và Việt Nam để khắc phục các khác biệt”.
Nhắc lại các ưu điểm của Việt Nam và quan hệ ngày càng tiến triển với Hoa Kỳ kể từ khi quan hệ ngoại giao song phương được thiết lập năm 1995, ông Phạm Bình Minh cũng nói các ký kết với Mỹ “không làm tổn hại quan hệ của Việt Nam với các nước khác, gồm cả Trung Quốc”, theo bài báo.
Tác giả John Grady cũng đưa tin rằng theo giới quan sát tại Mỹ, việc bỏ lệnh cấm bán vũ khí sát thương cho Việt Nam không phụ thuộc vào chuyệ̉n ‘một đổi một’ về con số cụ thể bao nhiêu nhà bất đồng chính kiến được Hà Nội thả, hay bao nhiêu vũ khí sẽ được bán, mà vào tiến triển chung về nhân quyền.
Trong chuyến thăm từ cuối tháng 9 sang Bắc Mỹ, ông Phạm Bình Minh đã nói nước ông “hoan nghênh các bước đi của Mỹ tiến tới chấm dứt lệnh cấm vận vũ khí đối với Việt Nam”, theo các báo Việt Nam.
Hôm 24/9, ông đã đọc diễn văn tại Asia Society nói về các nét chính trong quan hệ Mỹ – Việt và mở đầu cuộc vận động nhằm để Washington bỏ lệnh cấm bán vũ khí sát thương cho Việt Nam.
Sau khi phát biểu tại Liên hiệp quốc hôm 27/9 ở New York và có các cuộc họp cao cấp, ông Phạm Bình Minh thăm Canada.
Ông đã trở lại Washington DC, Hoa Kỳ, nơi ông dự kiến có hội đàm với người tương nhiệm Mỹ John Kerry vào tuần này.


markdown:
lượt xem
Zing News
Sử dụng mã nhúng cũ
Hãy chia sẻ cảm nghĩ của bạn về video này.
Nhấn Shift + Enter để xuống dòng. Bình luận phải dài hơn 50 ký tự.
Bình luận
0 ký tự
Giấy phép MXH số 273/GP-BTTTT.
Công ty chủ quản: Công ty cổ phần VNG
322B Lý Thường Kiệt, Phường 14, Quận 10, TP. Hồ Chí Minh.
Một sản phẩm của Zing
Không xem được video
Thời gian load video chậm
Tự động chuyển qua video tiếp theo khi chưa xem hết
Video có nội dung xấu
Kiểm tra kết nối Server
Server 1: Loading...
Server 2: Loading...
Server 3: Loading...
Server 4: Loading...
Nhấn Shift + Enter để xuống dòng. Bình luận phải dài hơn 50 ký tự. Bình luận 0 ký tự

Cache-Control: private

X-Server: TV-main


markdown:
|
|![]()
Địa điểm: Cao ốc Agrex, 58 Võ Văn Tần, P.6, Q.3, Tp.HCM
Qui mô công ty: 500Loại hình hoạt động: Cổ phầnWebsite: www.donglam.com.vn
Công ty Cổ phần Xi măng Đồng Lâm thành lập năm 2007 chuyên sản xuất, cung ứng xi măng và các sản phẩm xây dựng. Với nhận thức sâu sắc nhân lực là yếu tố quyết định cho sự thành công của doanh nghiệp, chúng tôi luôn trân trọng sự đóng góp của mỗi thành viên trong công ty, đồng thời tạo lập môi trường làm việc năng động, sáng tạo, công bằng cho mọi thành viên. Nếu bạn tự tin mình là người có năng lực, tinh thần trách nhiệm cao, cầu tiến, chủ động và thích chinh phục thử thách, xin mời bạn tham gia đội ngũ nhân viên năng động của chúng tôi

Server: CareerBuilder Server

Pragma: no-cache

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

Set-Cookie: clientKey=59e91be1d4f0c; expires=Sat, 18-Nov-2017 21:40:49 GMT; path=/; domain=.careerbuilder.vn


markdown:
[Bán bất động sản kiểu thượng lưu](https://kinhdoanh.vnexpress.net/tin-tuc/bat-dong-san/ban-bat-dong-san-kieu-thuong-luu-2720152.html) / [Đại gia Việt chơi biệt thự trên không hàng chục tỷ đồng](https://kinhdoanh.vnexpress.net/tin-tuc/bat-dong-san/dai-gia-viet-choi-biet-thu-tren-khong-hang-chuc-ty-dong-2852564.html) [Dân Chương Mỹ dọn bùn đất sau một tuần sống trong lũ](https://vnexpress.net/photo/thoi-su/dan-chuong-my-don-bun-dat-sau-mot-tuan-song-trong-lu-3657919.html)
Nước lũ sau vỡ đê đang rút dần, nhiều nơi ở Chương Mỹ (Hà Nội), người dân đã có thể dọn dẹp nhà cửa.
[Kim Tuyến đi xe gần sáu tỷ đồng dự ra mắt phim](https://giaitri.vnexpress.net/photo/trong-nuoc/kim-tuyen-di-xe-gan-sau-ty-dong-du-ra-mat-phim-3657788.html)
Người đẹp 8x cho biết mua ôtô từ thù lao đóng phim, dự sự kiện dành dụm hai năm qua.
[Nhan sắc Việt Nam tại Miss Universe 10 năm qua](https://giaitri.vnexpress.net/photo/trong-nuoc/nhan-sa-c-vie-t-nam-ta-i-miss-universe-10-nam-qua-3657996.html)
Võ Hoàng Yến, Phạm Hương, Thùy Lâm... nỗ lực ghi dấu ấn ở các mùa thi Hoa hậu Hoàn vũ quốc tế.
[...](https://giaitri.vnexpress.net/photo/trong-nuoc/nhan-sa-c-vie-t-nam-ta-i-miss-universe-10-nam-qua-3657996.html)

Cache-Control: max-age=120, stale-while-revalidate=6, stale-if-error=864000, private

Set-Cookie: device_env=4; expires=Thu, 26-Oct-2017 21:56:25 GMT; path=/; domain=vnexpress.net

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


markdown:
Do ảnh hưởng của áp thấp nhiệt đới, từ đêm 13 đến rạng sáng 14/10, trên địa bàn TP Huế có mưa lớn kèm gió giật mạnh, quật gãy đổ nhiều cây xanh trên các tuyến đường: Lê Huân, Nguyễn Trãi, Đống Đa, Đoàn Thị Điểm...
Những tuyến đường chưa kịp dọn dẹp, người tham gia giao thông phải lách qua những thân cây nằm ngang lòng đường.
**Võ Thạnh**

Set-Cookie: device_env=4; expires=Thu, 26-Oct-2017 22:09:11 GMT; path=/; domain=vnexpress.net


markdown:
# Solcar
Solcar - Tổng hợp tin tức, hình ảnh, đánh giá và video Solcar. Tham gia bình luận Solcar tại cộng đồng xe máy Việt Nam Contents: 1. Watchers: 0. Views: 131.
Solcar - Tổng hợp tin tức, hình ảnh, đánh giá và video Solcar. Tham gia bình luận Solcar tại cộng đồng xe máy Việt Nam Contents: 1. Watchers: 0. Views: 131.

Server: Nhat Nguyet Websphere 12.3 build 3.456.234.2600

Set-Cookie: 2b_session=724798ad3547bccea37ef182ce22828e; path=/; domain=.2banh.vn; secure; httponly


markdown:
Trải qua 4 liveshow,
**Bước nhảy hoàn vũ 2012 **đã đi được gần nửa chặng đường. Đã có 2 thí sinh phải rời cuộc chơi, đó là Á hậu Hoàng My và MC Tuấn Tú.
Liveshow thứ 5 với chủ đề “Đêm vũ hội hóa trang” sẽ được diễn ra vào lúc 21h20 ngày 22/4/2012 tại Cung thể thao tổng hợp Quần Ngựa (Hà Nội) và được truyền hình trực tiếp trên kênh VTV3.
Liveshow thứ 5 hứa hẹn sẽ là một đêm thi đầy màu sắc và bất ngờ bởi với “đề thi” tiếp theo này, tất cả 8 cặp thí sinh còn lại đều đang ra sức tập luyện, không những thế, họ còn đầu tư tìm tòi những ý tưởng làm sao để tiết mục của mình gây ấn tượng nhất trong một rừng các ý tưởng, nhân vật, trang phục, màu sắc, âm nhạc… mà các cặp đôi sẽ đem đến cho đêm thi thứ 5 này.
*Đêm thứ 5 sẽ diễn ra vũ hội hóa trang đa sắc màu*
Đặc biệt, trong Đêm vũ hội hóa trang”, các thí sinh sẽ phải nhảy 1 trong các điệu: Salsa, Samba, Mambo, Lambada. Đây là 5 điệu nhảy chưa từng xuất hiện trong các mùa BNHV trước đó và nó cũng được xem là một điểm mới, lần đầu tiên của chương trình năm nay.
Chia sẻ về các tiết mục của mình, đa số các cặp thí sinh cho biết rằng họ sẽ nhờ vào sự hỗ trợ của vũ đoàn để tăng thêm tính sôi động cho đúng với tính chất của đêm thi.
Khác với mọi năm, các thí sinh thường sử dụng chiêu trò để tăng tính hấp dẫn, năm nay, thí sinh ngày càng chú tâm vào phẩn nhảy hơn, mặc dù việc dùng chiêu, trò... vẫn được khuyến khích một cách nhất định để thí sinh có thể thõa mãn sự sáng tạo của mình. Tuy nhiên, với tiêu chí được quán triệt ngay từ ban đầu của BNHV mùa thứ 3 thì vấn đề chuyên môn, kĩ thuật vẫn được chú trọng nhất.
*Ngọc Ngoan là thí sinh lọt vào vòng nguy hiểm ở đêm thi thứ 4*

X-Cache: MISS from cache30


markdown:
Lễ hội thời trang và âm nhạc diễn ra tối 17/12 tại Sân vận động Hàng Đẫy thu hút hàng nghìn khán giả. Sự xuất hiện của Mỹ Tâm, Tóc Tiên, Hoàng Thùy Linh, Trúc Nhân... làm "bùng nổ" sân khấu ngoài trời, xua tan cái giá lạnh của mùa đông Hà Nội.
Trong trang phục gợi cảm, Mỹ Tâm thể hiện chùm ca khúc được khán giả trẻ yêu thích gồm
*Hãy về với nhau, Như một giấc mơ, Trắng đen*. Không có hàng rào ngăn cản, lực lượng fan hùng hậu của "họa mi tóc nâu" được ngắm nhìn thần tượng ở khoảng cách gần.
Với thế mạnh vũ đạo, Hoàng Thùy Linh mang đến những tiết mục sôi động, trong đó có
* I'm gonna break*.
Nữ ca sĩ vẫn chọn trang phục bodysuit quen thuộc, kết hợp thêm áo choàng đỏ rực, nổi bật trên sân khấu.
Không chỉ mang đến sân khấu thủ đô những bản hit quen thuộc, Tóc Tiên còn thể hiện tình yêu thời trang khi xuất hiện với áo lông dáng dài sành điệu và kiểu tóc ấn tượng.
Phong cách trang điểm môi đỏ đậm càng làm tăng vẻ sexy của giọng ca
*Ngày mai*.
Hơn 100 người mẫu của cả hai miền Nam - Bắc lần lượt trình diễn khoảng 300 mẫu thiết kế của các nhà thiết kế Đỗ Mạnh Cường, Kelly Bùi, Hà Duy, Hà Trương, Devon Nguyễn...
Các bộ sưu tập không đi theo một chủ đề thống nhất như thu đông hay xuân hè, tạo nên bức tranh thời trang sống động - vừa đối nghịch nhưng lại vẫn hài hòa.
Dàn quán quân Vietnam's Next Top Model như Hoàng Thùy, Mâu Thủy, Hương Ly hội tụ trên sàn catwalk thủ đô.
Hồng Quế tự tin trở lại sàn diễn thời trang sau 2 tháng sinh em bé. Cô trình diễn một mẫu thiết kế của Hà Duy.
Xen giữa những chiếc áo lông ấm áp, boots cao cổ sexy là đầm voan dịu dàng, váy ren gợi cảm hay váy hai dây táo bạo.
Áo lông là xu hướng được nhiều nhà thiết kế lăng xê trong mùa thu đông.
Chân dài Thanh Thảo gợi ý cách mix áo choàng dài, shorts và boots cao cổ cho những bạn gái thích phong cách sexy.
Thùy Dương trình diễn mẫu váy xếp tầng, chất liệu tuyn bồng bềnh, lãng mạn.
An Tây trở lại sàn diễn với phong cách dịu dàng.
Giữa trời đông Hà Nội, các người mẫu vẫn tươi rói dù phải diện trang phục "mát mẻ".
Một số màn trình diễn gây bất ngờ khi mẫu nam mặc quần tất và áo xuyên thấu.
Đoàn Tùng - Minh Đức


markdown:
# All You Need Is Love - The Beatles
intro: ``` means to let the note ring [E]----------------------------------10```--------------------------------- [B]-----------------------10---10----------12--------------------------- [G]------------12---12--------------------------12---------------------- [D]-12---12------------------------------------------------------------ [A]--------------------------------------------------------------------- [E]---------------------------------------------------------------------- [E]---------------------------------------------------------------------- [B]------12---------------13```------------10--------10-------------- [G]-12------12----------------------------------12-------------------- [D]-----------------14------------------------------------------------- [A]-------------------------------------------------------------------- [E]---------------------------------------------------------------------- [G] [D/F#] [Em] Lo ve lo ve lo ve [G] [D/F#] [Em] Lo ve lo ve lo ve [D7/A] [G] [D7/A] Lo ve lo ve lo ve (Then play something along the lines of this) [E]--------------------------------------------------------- [B]--------------------------------------------------------- [G]--------------------------------------------------------- [D]-0-------------------0----0--2-------------------------- [A]------3-----2---3---------------------------------------- [E]----------------------------------------------------------- [G] [D/F#] [Em] Th ere"s nothing you can do that can"t be done Theres nothing you can sing that can"t be sung [D7/A] [G] [D/F#] No thing you can say but you can learn to [D7/A] play the ga me [D7/A] [D7] It" s eas y There"s nothing you can make that can"t be made No one you can save that can"t be saved Nothing you can do but you can learn how to be you in time It"s easy CHORUS: [G] [A7] [D7] A ll you ne ed is lo ve All you need is love [G] [B7] [Em] [G/D] A ll you ne ed is lo ve lo ve [C] [D7] [G] Lo ve is all you ne ed There"s nothing you can know that isn"t known Nothing you can see that isn"t shown Nowhere you can be that isn"t where you"re meant to be Its easy CHORUS [C] [D7] [G] Lo ve is a ll you ne ed [G] [A7] [D7] Al l you ne ed is lo ve [D7] [G] [A7] [D7] A ll together n ow [A]ll you n eed is lo ve Everybody now [A]ll you need is love [G] [D] [G] Lo ve is all you ne ed (repeats a few times) (Then John (I think) starts going "Oh yeah - loves you yeah yeah yeah - she loves you yeah yeah yeah").
Nguồn: hocdan.com

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

X-XSS-Protection: 1; mode=block

X-Content-Type-Options: nosniff

X-Powered-By: Phusion Passenger 5.1.8

Server: nginx + Phusion Passenger 5.1.8


markdown:
**Những cái bắt tay đáng ngờ**
Ngày 18/3 vừa qua, một loạt báo chí chính thống tại Sài Gòn đưa tin về sự kiện Đoàn Thanh niên Cộng sản Hồ Chí Minh Phòng Cảnh sát Giao thông TP HCM tổ chức lễ kết nghĩa với các chi đoàn, cụm chi đoàn trên địa bàn thành phố. Theo đó, 19 chi đoàn thuộc Đoàn Phòng PC67 sẽ kết nghĩa với 18 cơ sở đoàn địa phương; 4 cụm chi đoàn thuộc Đoàn Phòng PC67 kết nghĩa với 4 cơ sở đoàn thuộc 4 trường đại học. Đặc biệt, Đoàn Phòng PC67 sẽ kết nghĩa với các cơ sở đoàn của 4 cơ quan báo chí lớn tại thành phố lớn nhất cả nước này là
*Tuổi Trẻ, Thanh Niên, Người Lao Động* và *Pháp Luật TP.HCM*.
Thiếu tá Nguyễn Văn Thanh, Bí thư Đoàn Công an TP,
[phát biểu](http://plo.vn/thoi-su/doan-phong-csgt-tphcm-ket-nghia-voi-chi-doan-4-to-bao-689584.html) tại buổi lễ kết nghĩa: *“Tình hình trật tự an toàn giao thông hiện nay đang rất phức tạp, đây là nhiệm vụ chung của cả hệ thống chính trị, trong đó chính vẫn là lực lượng công an nhưng cần phải có sự kết hợp với các cơ quan, đơn vị… nhằm chuyển biến nhận thức của người dân trong tham gia giao thông”.*
Mặc dù theo lãnh đạo Phòng CSGT TP HCM thì mục đích của việc “kết nghĩa” này rất là chính đáng – “để cùng nhau phục vụ tốt công tác đảm bảo trật tự an toàn giao thông”, song dường như chẳng người dân Sài Gòn nào tỏ ra hoan hỉ trước thông tin trên, ngoại trừ những người trong cuộc.
**Bao giờ cho đến ngày xưa?**
Tình hình trật tự an toàn giao thông trên cả nước nói chung và địa bàn TP HCM nói riêng diễn ra ngày một tệ hại là thực tế mà công luận đã phản ánh quá nhiều trên các phương tiện truyền thông đại chúng. Các cơ quan hữu quan ở Việt Nam thường quy nguyên nhân của thực trạng này cho cái gọi là “ý thức của người tham gia giao thông”. Và, theo đúng “quy trình”, sau khi “bắt bệnh” xong, “phương thuốc” được người ta đưa ra là làm thế nào để “nâng cao ý thức của người dân khi tham gia giao thông”, mà cách thức phổ biến là “tuyên truyền, giáo dục pháp luật về an toàn giao thông”.
Trên thực tế, như chúng ta đều biết, Hà Nội trước năm 1954 và Sài Gòn từ năm 1975 trở về trước đều là những thành phố ngăn nắp, trật tự; người dân có ý thức cao trong việc chấp hành pháp luật nói chung cũng như luật lệ giao thông nói riêng. Tuy nhiên, sau khi Đảng CSVN nắm quyền trên toàn Miền Bắc từ năm 1954 và trên cả nước từ năm 1975, tình hình đã thay đổi theo chiều hướng như chúng ta đã thấy. Tinh thần “thượng tôn pháp luật” nói chung và ý thức tuân thủ luật lệ giao thông nói riêng của người dân ngày càng đi xuống, trong khi không thể nói là dân trí Việt Nam hiện nay thấp hơn so với năm 1975 hay 1954. Trách nhiệm này, trước hết thuộc về bộ máy công an, lực lượng chịu trách nhiệm quản lý nhà nước về trật tự, an toàn xã hội. Họ chính là những người trực tiếp tạo ra “ý thức chấp hành pháp luật” (hoặc ngược lại, ý thức coi thường pháp luật) trong dân chúng. Ý thức là sự phản ảnh của hiện thực khách quan vào trong não bộ con người. Và cái “hiện thực khách quan” về tinh thần thượng tôn pháp luật, trước hết, do chính những người thừa hành pháp luật tạo ra.
**Sự tha hoá của quyền lực thiếu kiểm soát**
Trở lại với sự kiện Đoàn Phòng CSGT TP Hồ Chí Minh “kết nghĩa” với các cơ sở đoàn trên địa bàn thành phố. Việc bảo đảm trật tự an toàn giao thông tại Sài Gòn là trách nhiệm trực tiếp của lực lượng cảnh sát giao thông thành phố. Tuy nhiên, họ đã không làm tròn nhiệm vụ được giao của mình, điều mà ngay chính họ cũng phải thừa nhận ở trên. Nói cách khác, họ đã thất bại trong việc tạo ra “ý thức chấp hành luật lệ giao thông” cho người dân. Nguyên nhân rất đơn giản: họ đã sử dụng quyền lực được hệ thống chính trị giao phó không phải nhằm phục vụ cho lợi ích của cộng đồng và xã hội, mà chủ yếu là cho lợi ích cá nhân. Có quá nhiều minh chứng cho nhận định này: đó là việc lực lượng CSGT thành phố đứng sau các đội “xe vua”; việc CSGT thoả thuận với người vi phạm luật lệ giao thông theo kiểu “của đồng chia ba, của nhà chia đôi” để khỏi lập biên bản vi phạm; việc CSGT nhắm mắt làm ngơ cho các hành vi phạm luật của người tham gia giao thông khi không thể “kiếm chác” gì, v.v.
Trong một xã hội mà mọi quyền lực đều tập trung trong tay Đảng Cộng sản thì sự tha hoá của quyền lực nhà nước nói chung và lực lượng CSGT TP HCM nói riêng là điều tất yếu. Để ngăn chặn quá trình tha hoá đó, các quyền lực xã hội như báo chí càng cần tăng cường vai trò giám sát đối với quyền lực nhà nước. Tuy nhiên, một mặt báo chí Việt Nam chỉ là công cụ tuyên truyền của đảng (thể hiện, chẳng hạn, qua việc Trưởng ban Tuyên giáo Trung ương Võ Văn Thưởng vừa mới
[chỉ đạo](https://anhbasam.wordpress.com/2017/03/20/12-043-gui-anh-vo-van-thuong-uy-vien-bo-chinh-tri-truong-ban-tuyen-giao-trung-uong/) lãnh đạo Đài Truyền hình Việt Nam dừng phát sóng loạt bài điều tra “Mạng lưới rút ruột dầu máy bay ở TP HCM”) nên hiệu quả của việc “giám sát” đó là rất hạn chế; mặt khác các quyền lực này luôn tìm cách cấu kết với nhau vì lợi ích riêng, mà việc Phòng Đoàn CSGT TP HCM “kết nghĩa” với cơ quan đoàn của bốn tờ báo lớn tại Sài Gòn là một ví dụ điển hình. Từ nay, các phóng viên muốn đăng bài phản ảnh tình hình tiêu cực trong lực lượng CSGT Sài Gòn trên các tờ báo này chắc chắn sẽ gặp khó khăn hơn trước nhiều.
Khi quyền lực nhà nước hay quyền lực xã hội được sử dụng để phục vụ cho những mục đích cá nhân, nó đã “tự diễn biến, tự chuyển hoá” thành quyền lực bất chính. Bản thân quyền lực bất chính đã nguy hiểm cho xã hội, sự cấu kết giữa chúng lại càng nguy hiểm bội phần.
** Blog của nhà báo Lê Anh Hùng là blog cá nhân. Các bài viết trên blog được đăng tải với sự đồng ý của Ðài VOA nhưng không phản ánh quan điểm hay lập trường của Chính phủ Hoa Kỳ.*
## Diễn đàn Facebook

X-UA-Compatible: IE=edge

Cache-Control: public, max-age=291

Set-Cookie: SessionID=2913997740.20480.0000; path=/; Httponly; Secure

Content-Language: vi