Nhật ký học tập

1. "Vibe Coding" Là Gì Và Tại Sao Nó Lại Là "Bẫy Ngọt Ngào"? "Vibe Coding" là cách gọi cho một kiểu phát triển phần mềm trong đó developer mô tả ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên và để AI tạo phần lớn code, thay vì tự mình thiết kế và viết từng phần của implementation. Với các coding agent hiện đại, workflow này thậm chí có thể mở rộng từ sinh code sang tạo file, chạy terminal, sửa lỗi và lặp lại cho đến khi đạt kết quả mong muốn. Quy trình của Vibe Coding rất đơn giản: Bạn mở khung chat AI, gõ một câu mô tả chung chung về tính năng muốn làm (ví dụ: "Viết cho tôi một API quản lý giỏ hàng" ), bấm Enter và ngồi nhìn AI tự động viết code, tạo file, chạy terminal. Nếu có lỗi, bạn lại quăng lỗi đó cho AI tự sửa cho đến khi ứng dụng chạy được thì thôi. Ở những dự án cá nhân nhỏ, Vibe Coding đem lại cảm giác cực kỳ "chill" và năng suất. Nhưng khi áp dụng vào các hệ thống doanh nghiệp phức tạp — nơi cần sự chín...

Nếu bạn đang tìm kiếm một ngôn ngữ lập trình hiện đại, có hiệu năng cao, cú pháp đơn giản và đặc biệt phù hợp để xây dựng API, Microservices, Cloud hay DevOps, thì Go là một lựa chọn rất đáng cân nhắc. Trong bài viết đầu tiên của series Học Go từ A-Z , chúng ta sẽ cùng: Tìm hiểu Go là gì. Cài đặt Go SDK và VS Code. Khởi tạo một dự án Go đúng cách. Viết chương trình Hello World đầu tiên. Chạy và debug chương trình bằng VS Code. Đây là những bước nền tảng mà bất kỳ lập trình viên Go nào cũng cần biết. 1. Go là gì? Go (thường được cộng đồng gọi là Golang) là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được phát triển bởi Google. Dự án bắt đầu vào năm 2007 bởi Robert Griesemer, Rob Pike và Ken Thompson, và được phát hành chính thức vào năm 2009. Go được thiết kế để giải quyết những hạn chế của các ngôn ngữ truyền thống khi xây dựng những hệ thống lớn, cần khả năng mở rộng và xử lý đồng thời. Ngày nay, Go được sử dụng rất rộng rãi trong: Backend API Micro...

Bạn đang trong buổi Sprint Planning. Product Owner nói: "Hay mình thêm AI để trả lời khách hàng tự động nhé?" Cả phòng im lặng vài giây. Rồi trong đầu bạn bắt đầu hiện lên hàng loạt câu hỏi: Phải train model à? Thuê GPU ở đâu? Có cần tuyển ML Engineer không? Có phải học Deep Learning trước không? Chắc dự án này kéo dài thêm 6 tháng... Thực ra, đó cũng chính là vấn đề mà Amazon Bedrock được tạo ra để giải quyết. Amazon Bedrock là gì Amazon Bedrock là một Fully Managed Service cung cấp quyền truy cập tới nhiều Foundation Model (FM) từ nhiều nhà cung cấp khác nhau (Anthropic Claude, Meta Llama, Amazon Titan/Nova, Stability AI, Cohere, Mistral...) thông qua một API thống nhất (InvokeModel, InvokeModelWithResponseStream, hoặc qua Converse API). Về bản chất, Bedrock đóng vai trò là một lớp trừu tượng hóa (abstraction layer) nằm giữa ứng dụng của bạn và hạ tầng inference của các FM. Bạn không thấy GPU, không thấy container, không thấy model server — chỉ thấy một endpoint HTTPS nằm t...

Hôm trước lướt Facebook, mình tình cờ thấy một trang fanpage chia sẻ về trang web có tên là Interactive ML (địa chỉ: https://www.interactive-ml.com/ ). Tiện tay bấm vào nghía qua thử một lúc thì thấy nó hay quá, nên phải lưu lại và chia sẻ ngay với mọi người. Dù chưa có thời gian cày cuốc hết toàn bộ nội dung trên này, nhưng ấn tượng đầu tiên của mình là trang web này cực kỳ hợp cho những ai muốn hiểu bản chất thuật toán mà không bị ngợp bởi đống công thức toán hay code khô khan. Thay vì bắt mình đọc những bức tường chữ đầy lý thuyết, Interactive ML giải thích mọi thứ bằng biểu đồ tương tác trực quan . Điểm cộng lớn nhất là bạn có thể tự tay click chuột, kéo thả các điểm dữ liệu, tăng giảm tham số rồi nhìn thấy mô hình thay đổi ngay lập tức trước mắt. Dạo qua menu thì mình thấy trang web cover khá đầy đủ chủ đề, từ cơ bản đến nâng cao: Mấy thuật toán quen thuộc như Hồi quy (Linear, Ridge, Lasso) hay Phân lớp (KNN, Decision Tree, SVM...). Các chỉ số đo lường dễ gây lú...

Trong thống kê và học máy truyền thống (như hồi quy tuyến tính), chúng ta thường tập trung trả lời câu hỏi: "Sự kiện có xảy ra không?" hoặc "Giá trị dự báo là bao nhiêu?" . Tuy nhiên, trong thực tế có những bài toán cốt lõi lại là: "Khi nào sự kiện sẽ xảy ra?" . Đó chính là lý do Survival Analysis (Phân tích sống còn) ra đời. 1. Survival Analysis là gì? Survival Analysis là một nhánh của thống kê chuyên dùng để nghiên cứu và dự đoán khoảng thời gian cho đến khi một sự kiện cụ thể (Event) xảy ra . Khoảng thời gian này được gọi là Survival Time hoặc Time-to-event . Ban đầu, kỹ thuật này được phát triển trong y học để theo dõi thời gian sống sót của bệnh nhân. Ngày nay, khái niệm "sự kiện" đã được mở rộng ra mọi lĩnh vực: Y sinh: Thời gian từ khi điều trị đến khi bệnh nhân tái phát hoặc khỏi bệnh. Kỹ thuật (Reliability Engineering): Thời gian từ khi máy móc hoạt động đến khi một linh kiện (như ổ cứng, động cơ) bị hỏng. Quản...

Ở nhiều dự án ASP.NET Core chạy trên IIS, quy trình deploy thường bắt đầu khá đơn giản: Publish từ Visual Studio Remote Desktop vào server Copy đè file Restart IIS Cách làm này ổn khi dự án còn nhỏ. Tuy nhiên khi số lần release tăng lên, việc deploy thủ công bắt đầu xuất hiện nhiều vấn đề: Dễ quên bước Khó rollback Khó truy vết lỗi Mất thời gian khi release nhiều lần trong ngày Trong bài viết này, mình sẽ cấu hình một pipeline CI/CD bằng GitHub Actions cho ASP.NET Core chạy trên IIS với ba giai đoạn riêng biệt: flowchart TD A[Build] --> B[Test] B --> C[Deploy] Pipeline sẽ tự động: Build source code Chạy Unit Test Publish artifact Thay thế Connection String bằng GitHub Secrets Deploy lên IIS thông qua MSDeploy Kiến trúc Pipeline Thay vì đặt toàn bộ logic vào một job duy nhất, mình tách pipeline thành ba job: Job Mục đích Build Restore, Build và Publish Test Chạy Unit Test Deploy Deploy lên IIS Luồng hoạt động:...