Vu's Blog

3 Step to build network for sale B2B Step 1 : Must have personal branding Step 2 : Expand Funnel network Join event, connect by social network. Step 3 : Select networking Focus and Priority with quanlity relationships. 03 Step to use network in business Step 1 : Find referals instead of  'Cold Calling' Step 2 : Pitching (Brief presentation) Talk about what difference about your product in 1 min-2 min. Step 3 : Must sale solution while present about product If have 1hour to present, let only using 10min-15min for introduce about company, product. Rest time ask  the smart question to client to find oppotunity provide solution for their paint point.

1. Việc hôm nay chớ để ngày mai. 2. Tận dụng từng giờ từng phút, nhanh hơn người nhanh nhất một bước. Làm nhiều nhất có thể. 3. Ở một thời điểm, chỉ tập trung cao độ làm một việc.

OpenStack is an open source platform for cloud computing, providing infrastructure as a service (IaaS). It is built on several main components, each with a specific function. The main components include: 1. Compute (Nova) Function: Provides computing resources (virtual machines, bare-metal, containers). Nova manages the creation, scheduling, and destruction of virtual machines or containers. 2. Storage Block Storage (Cinder) Function: Provides block storage for applications. Commonly used as a virtual hard drive for virtual machines. Object Storage (Swift) Function: Stores data as objects. Suitable for storing large, unstructured data, such as images or backups. 3. Networking (Neutron) Function: Manages networking for OpenStack resources. Provides the ability to create and manage virtual networks, IP addresses, firewalls, and load balancing. 4. Dashboard (Horizon) Function: Web interface for managing and using OpenStack. Easily manage resources without command lines. 5. Identity (Key...

Phật Thích Ca Mâu ni Bạn chỉ hiện hữu theo đúng mức độ nhận thức của bạn. Nếu bạn muốn hiện hữu nhiều hơn, hãy nhận thức nhiều hơn Khi sự cố gắng đạt đến trạng thái như không cố gắng, sự thức tỉnh sẽ xảy ra. Nghĩa cơ bản của lòng trắc ẩn là chấp nhận những yếu kém của người khác, không phải mong đợi người khác hành xử như những thánh nhân. Lòng trắc ẩn là biểu hiện của một người rất hiểu chuyện. Nó chính là sự am hiểu tinh tế nhất của con người. Theo Đức Phật, minh triết là sống trong ánh sáng tâm thức của chính mình, còn vô minh là làm theo người khác, bắt chước người khác, trở thành cái bóng của người khác. Càng đổ trách nhiệm lên vai người khác thì bạn cành ít có khả năng trở nên sáng suốt. Chiyono Giác ngộ là khả năng nhìn thấy chính mình như vốn có. Pythagoras Khi quyền lực quá nhiều và sự hiểu biết quá ít, quyền lực luôn bộc lộ sự nguy hiểm. Sự tồn tại của thánh nhân tạo ra kẻ tội đồ. Khoa học là cuộc tìm kiếm chân lý trong thế giới khách quan, còn tôn giáo là cuộc tìm kiếm chân ...

  I’m happy to share that I’ve obtained a new certification: Certified Artificial Intelligence Engineer (CAIE™) from United States Artificial Intelligence Institute one of leading AI organization over the world! 📚 📖

Artificial Intelligence Overview  - Supervised Learning  - UnSupervised Learning  - Reinforced Learning  - Overfit Problem  - Natural Language Processing (NLP)  - Computer Vision

Two method to find optimal policy 👉 Model Dynamic 👉 Model Free 

Agent : The agent is the software program that learns to make intelligent decisions, such as a software program that plays chess intelligently. Environment : The environment is the world of the agent. If we continue with the chess example, a chessboard is the environment where the agent plays chess. State : A state is a position or a moment in the environment that the agent can be in. For example, all the positions on the chessboard are called states. Action : The agent interacts with the environment by performing an action and moves from one state to another, for example, moves made by chessmen are actions. Reward : A reward is a numerical value that the agent receives based on its action. Consider a reward as a point. For instance, an agent receives +1 point (reward) for a good action and -1 point (reward) for a bad action. Action space: The set of all possible actions in the environment is called the action space. The action space is called a discrete action space when our action...

 Generative Adversarial Networks (GANs):  - Type of deep neural network architecture that uses unsupervised machine learning - Made up by generator and a discriminator network. Both networks train each other, while simultaneously trying to outwit each other. Generator network - Generate new data  from a randomly generated vector of numbers, called a latent space.  Discriminator network - Tries to differentiate between the real data and the data generated. - It can either perform multi-class classification or binary classification. Important concepts related to GANs - Important measure quality of the models use divergence (KL divergence,  JS divergence...). - Nash equilibrium, which is a state that we try to achieve during training. - Objective functions: To measure the similarity. - Scoring algorithms: Calculating the accuracy of a GAN is simple. Some scoring algorithms: some scoring algorithms, some scoring algorithms,  Mode Score... Problems with traini...