Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào việc so sánh chi tiết ba cơ sở dữ liệu in-memory là Dragonfly, Redis và Valkey. Chúng ta sẽ khám phá các tính năng chính, các chỉ số hiệu suất, khả năng mở rộng và các trường hợp sử dụng của chúng để giúp bạn xác định cơ sở dữ liệu nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Bài viết so sánh này sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt nhất.

PyTorch 2.6, được phát hành vào ngày 29 tháng 1 năm 2025, mang đến nhiều cải tiến và tính năng mới so với các phiên bản trước đó. Dưới đây là tổng quan về những điểm nổi bật trong phiên bản này

Dữ liệu bị thiếu trong phân tích chuỗi thời gian là một thách thức phổ biến, thường xảy ra do cảm biến hỏng, lỗi truyền dữ liệu hoặc các vấn đề bảo trì. Những khoảng trống trong dữ liệu này có thể làm gián đoạn dự báo và làm lệch kết quả phân tích, khiến cho thông tin trở nên không đáng tin cậy. Các kỹ thuật đơn giản như forward fill hoặc interpolation thường là giải pháp mặc định để xử lý dữ liệu thiếu. Tuy nhiên, khi đối mặt với các mẫu dữ liệu phức tạp, xu hướng phi tuyến tính hoặc độ biến thiên cao, các phương pháp này thường thất bại và tạo ra kết quả không ổn định.

Dữ liệu bị thiếu trong phân tích chuỗi thời gian là một thách thức phổ biến, thường xảy ra do cảm biến hỏng, lỗi truyền dữ liệu hoặc các vấn đề bảo trì. Những khoảng trống trong dữ liệu này có thể làm gián đoạn dự báo và làm lệch kết quả phân tích, khiến cho thông tin trở nên không đáng tin cậy. Các kỹ thuật đơn giản như forward fill hoặc interpolation thường là giải pháp mặc định để xử lý dữ liệu thiếu. Tuy nhiên, khi đối mặt với các mẫu dữ liệu phức tạp, xu hướng phi tuyến tính hoặc độ biến thiên cao, các phương pháp này thường thất bại và tạo ra kết quả không ổn định.

Ở bài viết trước, chúng ta sẽ tìm hiểu Distributed Hash Tables, một thuật toán được ứng dụng trong nhiều phần mềm hệ thống lớn. Đây là phần tiếp theo nằm trong chuỗi serie Top 10 thuật toán System Design các bạn nên biết và chuẩn bị để tham gia các bài phỏng vấn, ở bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Bloom Filters, một thuật toán được sử dụng khá nhiều và là một phần của hệ thống xử lý dữ liệu lớn

Ở bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Distributed Hash Tables, một thuật toán được ứng dụng trong nhiều phần mềm hệ thống lớn. Đây là phần tiếp theo nằm trong chuỗi serie Top 10 thuật toán System Design các bạn nên biết và chuẩn bị để tham gia các bài phỏng vấn

Chào các bạn, sau một thời gian ở ẩn, chúng ta lại tiếp tục với việc thực chiến AI, ở bài viết này, chúng ta sẽ train mô hình AI Reinforcement Learning với tựa game đã đi vào bao nhiêu thế hệ trẻ thơ, Mario, tuy nhiên, để bắt đầu bài viết, mình sẽ note lại một vài ý về Reinforcement Learning, Q learning, và cải tiến của Deep Q-Network là Double Deep Q-Network , trong phần code mình sẽ sử dụng Double Deep Q-Network

Để trở thành một Software Architect tốt, chúng ta cần có kiến thức và kỹ năng về cả Low level và High Level System Design. Mình sẽ tổng hợp lại 10 thuật toán về system design mà mình nghĩ là rất hữu ích trong công việc, và cũng hữu ích cho các bạn bổ túc kiến thức để tham gia phỏng vấn ở vị trí SA. Bài đầu tiên mình sẽ bắt đầu với Consistent Hashing

LLM hiện nay đã được sử dụng rỗng rãi ở nhiều ngách nhỏ trong các tập đoàn lớn, và càng ngày có càng nhiều công cụ nhỏ được release ra đời nhằm giải quyết các vấn đề hằng ngày phát sinh. Bài viết này mình trích và dịch lại một số bài toán mà các tập đoàn lớn đã gặp phải và họ đã sử dụng LLM để giải quyết nó. Đây cũng là một nguồn thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp ứng dụng LLM trong chính doanh nghiệp của mình.

CUDA là một công nghệ tuyệt vời cho phép bạn tận dụng tối đa hiệu suất của GPU Nvidia. Tuy nhiên, nó chỉ hoạt động trên các GPU của NVIDIA và việc chuyển mã CUDA hiện có sang các nền tảng khác không phải lúc nào cũng dễ dàng. Ở bài viết này, chúng ta cùng nhau tìm hiểu các thư viện lập trình song song khác đang tồn tại, ưu và nhược điểm của chúng.

Các phương pháp phân tích dữ liệu lớn là những kỹ thuật và công cụ để xử lý, khai thác và trích xuất thông tin từ dữ liệu có kích thước, tốc độ và đa dạng lớn. Các phương pháp này giúp bạn hiểu được xu hướng, mẫu, mối quan hệ và giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu, từ đó đưa ra những quyết định có căn cứ và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.

Mô hình phát triển phần mềm là cách thức tổ chức các hoạt động để tạo ra phần mềm từ việc phân tích yêu cầu đến việc duy trì. Có nhiều loại mô hình phát triển phần mềm khác nhau, nhưng phổ biến nhất là mô hình thác nước, mô hình chữ V, mô hình xoắn ốc, mô hình agile và quy trình scrum. Mỗi mô hình có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại dự án và khách hàng khác nhau.

Data Analytics đang là ngành hot ở thời điểm hiện tại, tuy nhiên, mức độ cạnh trang của ngành này khá cao, chúng ta thường không thấy tuyển intern cho vị trí này.

Phân cụm theo cửa hàng, phân cụm theo danh mục, phân cụm theo nhóm danh mục, là một trong các yếu tố | công cụ tốt giúp cho khối sale, khối marketing đưa ra các quyết định sáng suốt. Thông thường thì chúng ta sẽ phân loại các siêu thị thành các cụm, tuy nhiên, có vẻ như việc phân loại theo nhóm danh mục hoặc danh mục sẽ phù hợp hơn với mục tiêu kinh doanh | mục tiêu marketing. Ví dụ, việc phân loại theo danh mục sẽ cho phép chúng ta tiếp cận đến khoảng mục tiêu (target range) tốt hơn, và đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp nhất với những nhu cầu của nhóm đó mang tới.

Bằng cách đưa cách tiếp cận phát triển sản phẩm vào việc lập kế hoạch và thực hiện phân tích, các tổ chức có thể mở rộng các thành công riêng biệt thành loại ra quyết định dựa trên dữ liệu bền vững, toàn tổ chức, đóng vai trò là nền tảng của chuyển đổi kỹ thuật số thực sự.