bài viết rất ok 😁😁😁

Viết phép hội cũng sai mà cũng đòi viết. Đã thế còn lên top tìm kiếm. DCM đúng ngu

Theo mình thì nên biết. Mình sẽ ví dụ 3 trường hợp để dễ hình dung:

• Ở công ty lớn: Các vai trò được phân chia rõ ràng, nên dev backend thường chỉ tập trung xử lý logic nghiệp vụ. Tuy nhiên, khi phỏng vấn, nhiều công ty lại dùng system design để đánh giá khả năng tư duy hệ thống và loại bớt ứng viên. )
• Ở công ty nhỏ/startup: Vai trò không rõ ràng, nên dev backend có thể phải kiêm luôn các công việc liên quan đến system design, như lựa chọn kiến trúc hoặc tích hợp cơ sở hạ tầng.
• Career path: nếu bạn mong muốn lên vị trí cao hơn như Tech Lead hay Architect, thì việc hiểu rõ về hệ thống là điều bắt buộc. Nó giúp bạn đưa ra các quyết định quan trọng về kiến trúc, tối ưu hiệu suất và khả năng mở rộng.

Nhìn chung hiểu về system design là một điểm cộng lớn. Với sự phát triển của AI như hiện nay, việc càng đa năng sẽ giúp bạn dễ thích nghi và giảm nguy cơ bị đào thải (lương cao hơn nữa)

@btlam87 này chắc là chủ thớt tìm ra rồi, nhưng mà để cho bạn nào sau này gặp lỗi thì có thể tham khảo cái này nha, Mình dùng minikube thì cũng gặp lỗi trên và đã khắc phục được dựa vào tài liệu của minikube https://minikube.sigs.k8s.io/docs/handbook/accessing/#using-minikube-service-with-tunnel:~:text=Running minikube on Linux with the Docker driver will result in no tunnel being created.

khó hiểu như cách chủ thớt viết 😅

@maitrungduc1410 dạ em cảm ơn a

dev backend có bắt buộc phải biết về system design ko nhỉ, hay chỉ cần xử lý nghiệp logic nghiệp vụ, và chức năng ứng dụng, còn cơ sở hạ tầng và hệ thống là đội khác làm

Apidog này thấy giống apifox quá vậy Bác từ website giới thiệu cho đến app luôn chắc có thể bản clone của apifox

Trong bài viết, ở phần HEALTHCHECK bạn có đề cập "Tự động khởi động lại: Nếu kiểm tra tình trạng không thành công, Docker có thể khởi động lại container."

theo mình biết thì healthcheck chỉ có nhiệm vụ kiểm tra tình trạng của container còn việc khởi động lại là của chức năng restart nha

Bài viết trên vẫn còn khá Overview nên có thể bạn không thấy hết được biến đổi của nó cũng đúng, về 2 câu hỏi trên thì nó sẽ có cùng một câu trả lời, cái decoder nó vẫn sẽ thực hiện Multi-Head Attention như encoder để cho ra Q,K,V, tuy nhiên mình nghĩ họ xài Teacher forcing (một learning method rất hay được sử dụng trong các model RNN bạn có thể tìm hiểu thêm) vậy nên phải mask các từ trong câu target sequence lại tránh model attention đến nó trong lúc decode, nó mask bằng cách ngay trong chính công thức tính self-attention nó add với một matrix mask cùng size, với nguyên tắc như sau: ở từng time step decoder chỉ được quan tâm đến từ trước đó, và từ hiện tại (được teacher forcing cung cấp) nên các vị trí này sẽ có values 0 trong matrix mask, còn tất cả các từ sau đó sẽ có value -inf, dẫn đến khi add vào matrix Q x K_t sẽ làm làm mất attention đến các từ sau đó tránh việc model 'học thuộc' target sequence. Trong quá trình tính toán bên decoder thì bạn sẽ thấy Q,K,V bản chất sẽ mang tất cả self attention của tất cả các từ trong target sequence nên khi matmul đương nhiên model sẽ attention tới hết cả câu, masked lại matrix Q x K_t sẽ giải quyết việc này, rồi sau đó mới MatMul với V để ra ouput.

cho em hỏi là khi em thực hành bài lab này bằng công cụ hydra trong kali linux, nó dò ra rất nhiều username và password nhưng e đăng nhập nó vẫn báo là Login failed thì là bị lỗi gì vậy ạ

@trinhvanminh còn xử lý package version thì a sẽ viết ở các bài sau nhé

@trinhvanminh khi develop thì chỉ cần start app-shell và cái MFE nào e muốn thôi

@maitrungduc1410 nếu vậy khi develop thì mình cần phải run tất cả các app lên nhỉ a. Vậy thì có tận dụng được điểm mạnh của MFE ko nhỉ a. Với lại là ví dụ tất cả các MFE đều dùng chung một thư viện UI rồi thì việc conflict package version mình xử lý như thế nào nhỉ a

data đánh nhãn tọa độ 4 góc đâu nhể

bài viết quá hay, thanks

Nhà phải có điều kiện mới đẻ thêm nginx đứng trước việc gọi vào các cluster

Auto like all facebook post on timeline console (easy) https://thailight.gumroad.com/l/vfledr?layout=profile

Mình cảm ơn b đã góp ý nhé

🥰