Kinh nghiệm khi đi mua laptop

Hầu như một tân sinh viên khi bước vào ngưỡng cửa đại học thì chuyện ưu tiên đó là mua một cái laptop. Bất kể là dân kỹ thuật, kinh tế, ... Mình nhớ ngày xưa khi tìm hiểu các model máy móc, toàn là tự chọn và lựa cái nào ngon nhất trong tầm giác có thể. Sau 3 năm sử dụng máy và thỉnh thoảng có giúp bạn bè mua máy, mình rút ra một số kinh nghiệm như sau. Không được cụ thể lắm nhưng có thể giúp ích đôi điều với các bạn mua máy. Đặc biệt trong trường hợp bạn là dân tỉnh và chưa có kinh nghiệm với việc mua các thiết bị công nghệ

• Những đứa học khối kỹ thuật, công nghệ thông tin ... chưa hẳn là những đứa tư vấn giỏi. Đó là điều hiển nhiên :)). Nhưng mình hay thấy các bạn ngành khác hay hỏi tụi CNTT về mua máy. Thực ra hiếm có đứa nào chuyên về mua bán máy, ... Nên tụi nó chỉ có ích khi giải thích các định nghĩa khó hiểu về phần cứng mà thôi. Còn nhờ tụi nó mua máy thì không nên :)).
• Chuyện đầu tiên cần xác định đó là khoảng tiền mà mình định mua nó và fix nó, đừng cố gắng thay đổi. Đôi lúc ta sẽ có cảm giác ham hố một số model mới mà mua máy xịn. Vừa tốn tiền mà đôi lúc lại không hay cho lắm. Vì dù có mua máy xịn thêm một chút, thì cũng ngày giờ đó năm sau, máy của bạn cũng đã thành hàng lạc hậu với sự phát triển của công nghệ hiện giờ.
• Nhu cầu của bản thân hơn là độ "gấu" của máy. Đây là điều sai lầm của mình. Mình đã mua một cái máy khá xịn thời đó, có cả card rời, HDD cao ... khá tốn kém. Nhưng sau đó phát hiện ra, nhu cầu chơi game của mình không lớn lắm. Onboard là quá đủ, card rời đôi lúc lại rất nóng máy (mình đang xài DELL). Mua HDD dung lượng lớn thì 2 năm sau lại mua thêm ổ cứng rồi. Và rồi phát hiện ra, chỉ cần mua 1 cái HDD tầm tầm thôi, đủ chứ OS và các chương trình. Còn tài liệu, hình ảnh, nhạc film các kiểm ta có thể tìm ổ cứng rời. Vừa portable vừa gọn nhẹ, lại có dung lượng lớn, mà lại ngày càng rẻ nữa.
• Không nhất thiết phải tới các siêu thị, trung tâm điện máy lớn để mua, dù được khuyến mãi các kiểu nhưng thực ra vẫn bị hố một tí. Mình nghĩ có thể mua hàng xách tay, hoặc các shop nhỏ lẻ uy tín. Có thể tham khảo trên vozforums.com, tinhte, webtretho ...
• Chọn hãng mà mình thích, chứ không phải là hãng mà thằng bạn mình thích. Lời khuyên của tụi bạn chỉ có giá trị tham khảo.
• Không nên quá ham hố những tính năng phụ kiểu như backlit keyboard (bàn phím phát sáng), khóa vân tay. Những tính năng mà với người dùng phổ thông cũng chả cần dùng nhiều làm gì. Bỏ qua các tính năng thừa này và đầu tư vào phần khác thỉ ổn hơn.
• Độ mát của máy là ưu tiên ... khá là cao. Mặc dù máy nóng tí thì chả chết ai, nhưng dùng mà có cảm giác nóng dưới tay thì rất là bất an. Ít ra thì nó cũng khiến mình bất an gần 2 năm nay. Có cảm giác Asus mát hơn DELL.

Một bài hát hay

Đây là một bài hát mình rất thích, từ một tập trong film High Kich (Gia đình là số 1), SS01E67. Hôm nay ngồi coi lại và quyết tâm tìm ra bản full. Cuối cùng thật là may mắn.

Bài hát có lời thật tình cảm và da diết.
Lời bài hát:

I believed I'd spend my life alone
Never dreamed I'd find someone to love me
You have filled my empty life
A lifetime is too short
To share my hopes and dreams
Forever is not long enough
There are no limits for my dreams
I'm flying on the wings of love
The sky's no longer high enough
You open up another world
I follow you where you may go
Forever is not long enough
To cherish all your love.
Now that I've been saved from loneliness
Let this dream last forever and a day
Now I've found your love
I know I'll never let it go
I couldn't bear to lose you
Forever is not long enough
There are no limits for my dreams
I'm flying on the wings of love
The sky's no longer high enough
You open up another world
I follow you where you may go
Forever is not long enough
To cherish all your love.

Những ngày đợi mong

Cái tiêu đề không hề liên quan đến nội dung. 

Rất ít khi tôi chia sẻ cảm xúc mình trên blog. Bởi đơn thuần trên này chỉ chia sẻ kiến thức, không hơn không kém. Và tôi lại không phải đứa giỏi nói lên cảm xúc của mình.

Nhưng tôi lại nghĩ, tình trạng mà tôi đang vướng phải, hẳn sau này có một số bạn cũng dính. Hoặc có khi đó là một căn tâm bệnh của tuổi trẻ. Laptop đã chính thức lên dĩa, theo một cách nào đó mà tôi còn chưa rõ (chip, VGA hay OS ...), dù sao mai tôi cũng phải xách đi sửa, và dù sao thì may mắn có ẻm iPad cứu cánh.

Rốt cuộc, gần 1 tháng nay một mớ bòng bong đang sôi sùng sục trong đầu. Chính xác hơn, đó là việc tôi đã mất hoàn toàn động lực để làm việc. Tâm trạng luôn ở trạng thái vật vờ, khó chịu, cơ thể thì ì ạch và chỉ muốn nằm dài ra không làm gì. Đầu óc thì cứ mộng mị, nửa tỉnh nửa mơ. Đó là tác động từ môi trường, con người, blah blah. Có khi tôi đang rơi vào cái bẫy trung bình: khi con người ta đạt được 1 thành tích nào đó, họ dần mất động lực và khả năng để tiếp tục phát triển (điều mà Vietnam cũng đang dính phải). Ôi thôi.

Tôi có hàng tá thứ để làm, hàng tá thứ để học, tôi có thể kể ra:

- 4 môn trên trường. Tôi không ngại khi đuôir theo chương trình. Nhưng tôi đang có cảm giác chán chường với nó. Không rõ nguyên nhân. Tôi cũng đâu nằm ngủ trên chiến thắng, rõ ràng tôi cảm thấy mình còn tệ vào nhiều mặt. Và cần phải làm việc ngay giờ.

- Toán. Vâng, toán theo chuẩn của nước ngoài và theo nghĩa thực sự của người học toán.

- Anh văn. Câu chuyện muôn thưở.

- Những cuộc thi lập trình: Hackathon, Teckathon, AFS, cuộc thi quái quỉ gì bên SPKT nữa.

Và tôi đang sôi lên với mớ bòng bong đó. Tôi muốn ngồi dịch cuốn C programming language để luyện kỹ năng đọc và nhằm chia sẻ trên blog về C. Cơ mà tính vậy cũng chưa làm nữa. Tôi cũng muốn luyện kỹ năng nghe nói. 

Muốn nổi loạn và bùng nổ.

Có lẽ tôi sẽ bắt đầu với những việc nhỏ, lập todo list và cố gắng hoàn thành. Làm chậm lại và cố gắng làm hiệu quả hơn. Sống một cách khoa học hơn. Có lẽ nên lập 1 team làm việc và chia sẻ những ý tưởng. Chịu khó học và hỏi nhiều hơn nữa. 

Cố gắng lên nào, ta ơi.

(Playlist "những bản nhạc việt bất hủ thập niên 90" rất hay).

Tổng hợp một số khóa học Online về Machine Learning

Bài viết rất hay của bạn mình, mình chỉ chép qua thôi.
1) Machine Learning - Andrew Ng (Stanford University) on Coursera
Khóa học nhập môn căn bản nhất về ML. Khóa học giới thiệu các thuật toán ML đang được sử dụng phổ biến và rộng rãi. Khóa học thiên về mặt kỹ thuật, giúp người học có thể áp dụng các thuật toán ML vào các bài toán thực tế. Khóa học giúp chung ta hiểu ML một cách đơn giản nhất, bao quát nhất.
https://www.coursera.org/course/ml

2) Learning from Data - Yaser S.Abu-Mostafa (California Institute of Technology)
Nội dung khóa học này được giảng dạy chính thức tại Caltech. Khóa học đưa chúng ta từ lý thuyết của ML (Computational learning theory) đến các kỹ thuật ML (Technique). Khóa học thực sự đưa chúng ta hiểu sâu thêm về ML.
http://work.caltech.edu/lecture.html

3) Machine Learning - Andrew Ng (Stanford University) on iTunesU
Nội dung khóa học được giảng dạy tại Stanford năm 2008. Tương tự như "Learning from Data" khóa học giúp ta hiểu sâu thêm về ML. Khóa học cung cấp một số tài liệu liên quan về Probability, Linear Algebra, Convex Optimization ...
https://itunes.apple.com/vn/course/machine-learning/id495053006
http://cs229.stanford.edu/

4) Aritificial Intelligence - Patrick Henry Winston (MIT) on MIT OCW
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/
Chưa học qua nên chưa đánh giá được. Nhưng nhìn Syllabus, Leture notes thì có khác một chút so với các khóa trên vì có liên quan đến AI nhiều hơn.

5) Machine Learning (Georga Tech) on Udacity
https://www.udacity.com/courses#!/Georgia%20Tech%20Masters%20in%20CS
Khóa này mình cũng chưa học qua, nhưng nhìn Syllabus, nhưng các vấn đề nó nêu ra có vẻ rộng hơn so với các khóa trên.

6) Neural network for Machine Learning on Coursera
https://www.coursera.org/course/neuralnets
Một khóa học chỉ nói riêng về NN.

Ngoài ra để hiểu sâu rộng về ML chúng ta không thể bỏ qua nên tảng toán học đặc biệt là:
- Linear Alebra
- Probability and Statistics
- Convex Optimization
- Calculus

Nguồn: Hoàng Quý Phát.

Email: hoangquyphat@gmail.com

Một số channel để luyện nghen tiếng Anh

Sau khi từ Nhật về, có lẽ mình nên tập trung vô tiếng Anh nhiều hơn. Đặng đê còn dành cho những dự định sắp tới. Về khả năng nghe, cách tốt nhất là nghe liên tục và tương tác lại. Như vậy dễ nhớ hơn.

Một số channel để nghe tiếng Anh khá tốt, thú vị và không nhàm chán:

• FungBrosComedy.
• Nigahiga.
• ThisIsACommentary.
•  IELTS Ryan.
• The Voice.
• Jimmy Kimmel Live. Của thím này siêu hay, đặc biệt là lâu lâu lại mời các celebrity diễn một số show cực hài.

Trên Zing TV hay Hayhaytv có một số TV show siêu hay. Điển hình có thể kể là The voice US và UK. The Voice US hiện giờ có Shakira, nên càng tạo động lực để nghe hơn. Một số film dài tập cũng rất hay:

• Breaking bad.
• Sherlock - cái này khó nghe nhất, vì Holmes nhà ta phá án bằng cách ... đọc rap. Cũng như cách chơi chữ khá là ảo diệu. Một phần lấy bối cảnh của anh nên nó là English British.
• Game of thrones.

Một chút rắc rối với Opencv và Python

Hôm nay gặp một chuyện hơi éo le:

Bên Windows thì không load được video dùng Opencv, Python

Bên Linux thì bản có sẵn của Ubuntu hơi cũ. Mình lại dùng một số hàm mới nữa.

Cuối cùng của tìm được giải pháp:

Đối với Windows: không nay cài đặt bằng cách chép file opencv2.cpy. Cách tốt hơn là dùng gói này:

Đối với ubuntu: để cài phiên bản mới phải chấp nhận cài tay. Tuy nhiên trang này đã hướng dẫn khá là cụ thể và chạy thử thì không có lỗi gì khi cài đã: http://www.raben.com/book/export/html/3

Mẹo tắt các ký hiệu toán học trong VIM

Khi gõ latex trong vim, điều làm mình khó chịu đó là các công thức toán học tự động biến đổi sang chế độ WYSWYG. Nếu nó "đẹp" như trong Word thì không nói làm gì. Nhưng nó chỉ tự động đổi một cách nửa vời, lại hiện theo kiểu đổi kí tự trong ASCII, nhìn trông không thuận mắt tí nào.
Cuối cùng cũng tìm ra được giải pháp khóa các tính năng này lại. Trong file .vimrc thêm lệnh sau:

let g:tex_conceal = ""

Lập trình XNA

Mình sẽ cố gắng viết chút tutorial về công nghệ này. Dù đã không còn được hỗ trợ từ 1/4/2013 nhưng nó khá là dễ học và phù hợp để dẫn nhập về lập trình Game.