Latest Updates

Nếu PHP là “người bạn cũ” của web — ổn định, nhanh và rẻ, thì Ruby lại là “người nghệ sĩ” với cú pháp đẹp và framework Ruby on Rails nổi tiếng. Cả hai đều mạnh, nhưng lại phục vụ những “gu” phát triển rất khác nhau. 💡 PHP đã tồn tại gần 30 năm, powering hàng triệu website, từ WordPress đến Facebook (thời đầu). Điểm mạnh là hiệu năng nhanh, hệ sinh thái hosting rộng rãi, và vô số thư viện hỗ trợ. Tuy nhiên, cú pháp có phần lỗi thời và dễ phát sinh lỗi bảo mật nếu code cẩu thả. ⚙️ Ruby thì sinh sau đẻ muộn nhưng từng làm mưa làm gió với Ruby on Rails – framework giúp startup có thể prototype sản phẩm chỉ trong vài ngày. Cú pháp Ruby “đẹp như thơ”, nhưng bù lại hiệu năng không cao bằng PHP và có đường cong học tập dốc hơn. 🧠 Tóm gọn: • Chạy blog, web content, hay site vừa và nhỏ → chọn PHP, vừa tiết kiệm vừa dễ bảo trì. • Làm nền tảng lớn, app web quy mô, cần linh hoạt và tốc độ phát triển nhanh → chọn Ruby, vì Rails cực mạnh trong giai đoạn MVP. Câu hỏi cuối: nếu phải chọn một “đồng đội” để build web trong 2025 — bạn chọn PHP hay Ruby? 💬 #WebDev #PHPvsRuby #CodeBattle #TechieProgrammer #BackendWars

Nếu bạn nghĩ ngôn ngữ lập trình chỉ khác nhau ở cú pháp thì… sai rồi 😎 Thế giới lập trình chia ra tới 5 hệ “tư duy” khác nhau, mỗi loại là một cách con người dạy máy tính suy nghĩ. 🔸 Procedural – kiểu “bước nào làm trước, bước nào làm sau”, giống như nấu ăn theo công thức. Ví dụ: C#, Pascal, Fortran… 🔸 Object-Oriented – lập trình bằng cách mô phỏng thế giới thật, mọi thứ là “đối tượng”: C++, Java, Python… 🔸 Functional – coi hàm là trung tâm, không quan tâm thứ tự, chỉ quan tâm kết quả. Haskell, Scala, F# là đại diện. 🔸 Scripting – nhẹ, nhanh, tiện, chuyên cho web hoặc automation: JavaScript, PHP, Ruby… 🔸 Logic – cho máy “suy luận” thay vì ra lệnh trực tiếp, kiểu PROLOG hay Datalog. Mỗi loại mang triết lý riêng, chọn đúng loại là chọn đúng tư duy để giải quyết vấn đề. Hiểu điều này, bạn không chỉ code giỏi hơn mà còn nghĩ như một kỹ sư phần mềm thực thụ 🧠 #TechieProgrammer #CodingLife #ProgrammingLanguages #DeveloperMindset

FUNDAMENTALS YOU NEED TO BECOME… một cái gì đó NGẦU LÒI trong ngành IT 🤯 Bạn muốn trở thành Web Developer, Data Analyst, Cyber Security Expert hay App Developer? Nghe thì “oách xà lách”, nhưng sự thật là phải học cả núi skill mới leo được lên đỉnh 😅 🔥 Ví dụ: 👉 Web Dev: HTML, CSS, JS, GitHub, responsive design, backend đủ thể loại từ Python, Ruby tới Node.js. Xong rồi còn API, UI/UX, debug, security… học xong có khi già thêm vài tuổi 👨‍🦳 👉 Data Analyst: SQL, Python, R, Excel – tưởng dễ mà toàn “mìn”. Thêm cả visualization, machine learning, data mining, đọc xong thấy “khai thác mỏ” còn nhẹ nhàng hơn 🤣 👉 CyberSec: Networking, Cryptography, Firewall, Malware analysis. Nghe “xịn” nhưng tóm lại là học cách thành hacker… nhưng hacker hợp pháp 🕵️‍♂️ 👉 App Dev: Java, Swift, Kotlin, Flutter, Firebase, AWS, CI/CD… dịch nôm na: học đủ xong bạn có thể build app từ Tinder tới Grab 😎 💡 Kết luận: Ngành nào cũng “mặn mòi”, nhưng nếu chọn được đúng con đường, chăm chỉ học và cày skill, thì lương nghìn đô chỉ là khởi đầu thôi 💸 Vậy nếu được chọn lại từ đầu, bạn sẽ pick team nào? 👇 Comment ngay: Team Web – Team Data – Team Cyber – Team App 👇

Bạn muốn học Toán, Lập trình, Data Science, ML/DL nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Đây là danh sách “must-subscribe” để học hiệu quả ngay trên YouTube: 🔢 Mathematics: Khan Academy | 3Blue1Brown | MIT OpenCourseWare 📊 Statistics: StatsQuest | Khan Academy | FreeCodeCamp 🐍 Python: Code with Harry | Programming with Mosh | Telusko 📈 Data Analysis: Alex the Analyst | Kenji Explains | Simplilearn 🔬 Data Science: Krish Naik | Stanford Online | Code Basics 🤖 Machine Learning / Deep Learning: CampusX | Sentdex | Code Basics 💡 Điểm chung của các kênh này? • Kiến thức được giảng giải trực quan, dễ hiểu. • Nội dung bám sát thực tế và có ứng dụng rõ ràng. • Hoàn toàn free – chỉ cần kiên trì là bạn có thể tự học từ cơ bản tới nâng cao. 👉 Nếu bạn đang bắt đầu con đường Data/AI, lưu ngay list này để biến YouTube thành “mentor” miễn phí của mình nhé!

Bạn đang loay hoay không biết học Python bắt đầu từ đâu và học đến mức nào thì “đủ”? Đừng lo, đây là lộ trình từ A → Z giúp bạn từ newbie thành pro: 🔰 1. Basic – Nền móng vững chắc Học cách viết cú pháp, dùng biến, kiểu dữ liệu, hàm, list, tuple, set, dictionary… Đây là chỗ bạn “xây nhà”. Không vững cái này thì đừng mơ đi xa. 😎 2. OOP – Lập trình hướng đối tượng Biết cách dùng class, inheritance, method (kể cả dunder methods). Đây là kỹ năng tách biệt coder “làm bài tập” với dev thực chiến. 💰 3. DSA – Cấu trúc dữ liệu & giải thuật Arrays, linked lists, stacks, queues, hash tables, cây nhị phân, recursion, sorting… Đây là “vũ khí” để bạn giải quyết vấn đề nhanh gọn và logic hơn. 🛠️ 4. Package Managers Quản lý thư viện với PyPi, pip, conda. Dev giỏi không bao giờ code lại cái bánh xe. 🧠 5. Advanced Python Level up với list comprehensions, generators, regex, decorators, iterators, lambdas… Lúc này code bạn sẽ gọn, đẹp và tối ưu hơn rất nhiều. 🌐 6. Web Frameworks Muốn làm web thì học Django, Flask, FastAPI, Tornado. Đây là công cụ để bạn build từ web nhỏ đến hệ thống khủng. ⚙️ 7. Automation File manipulation, web scraping, GUI automation, network automation. Biến Python thành “trợ lý ảo” làm việc thay bạn. ✏️ 8. Testing Unit test, integration test, end-to-end test, TDD. Đây là kỹ năng mà công ty nào cũng cần, giúp sản phẩm chạy ngon mà không lỗi vặt. 🔍 9. Data Science Thống trị dữ liệu với Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. Đây là con đường dẫn bạn tới AI, Machine Learning, Deep Learning. 🔥 Python không chỉ là ngôn ngữ, nó là cánh cửa mở ra hàng trăm cơ hội nghề nghiệp: từ web dev, automation, data science cho tới AI. Học đúng lộ trình = Tiết kiệm thời gian + Nâng level nhanh chóng. 👉 Vậy bạn muốn bắt đầu từ Web Developer, Automation Engineer hay Data Scientist?

Dành cho những ai đang loay hoay trên sự nghiệp lập trình viên! https://haihoangdang.substack.com/p/neu-uoc-quay-lai-hoc-lap-trinh-tu?fbclid=IwZnRzaAM0lFRleHRuA2FlbQIxMQABHglpHYNZNoKX5lHzSwf24IRvf8f46YkPoLGdL4bldqq9RNIQyXtYn30VRBu1_aem_9COWOi6mHKxpgH0JMNn4Zw

Muốn AI trả lời chuẩn hơn, ít “bịa”, và nhớ ngữ cảnh dài hạn? Đây là kiến trúc chuẩn: 🔹 Hạ tầng (Level 0): Groq, AWS, Google Cloud 🔹 Đánh giá (Level 1): LangSmith, Phoenix, Ragas 🔹 LLMs (Level 2): Llama 4, Gemini 2.5, Claude 4, GPT-4o 🔹 Framework (Level 3): LangChain, LlamaIndex, DSPy 🔹 Vector DB (Level 4): Pinecone, Chroma, Milvus 🔹 Embedding (Level 5): OpenAI, Voyage, Ollama 🔹 Data Extraction (Level 6): Firecrawl, Llamaparse 🔹 Memory & Alignment (Level 7-8): Zep, Mem0, Guardrails, Helicone 💡 Điểm mạnh: Kiểm soát dữ liệu → Truy xuất thông minh → Tích hợp AI mạnh mẽ → An toàn & minh bạch. 📌 RAG giờ không chỉ tìm dữ liệu mà còn lưu trí nhớ, giám sát và tối ưu hiệu suất cho sản phẩm AI.

Muốn bước chân vào thế giới an ninh mạng nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Đây là bản đồ “lên đỉnh” cực rõ ràng: 🔹 Step 1 – Nền tảng IT: Nắm chắc Networking, Linux, Python. 🔹 Step 2 – Kiến thức Security cơ bản: CIA Triad, OWASP Top 10. 🔹 Step 3 – Làm chủ Tool: Nmap, Metasploit, Burp Suite. 🔹 Step 4 – Chứng chỉ uy tín: CompTIA Security+, CEH, eJPT. 🔹 Step 5 – Luyện chiến đấu: TryHackMe, Hack The Box, giải CTF. 🔹 Step 6 – Chọn đường đi riêng: Web, Network, Cloud, Red Team. 🔹 Step 7 – Lấy kinh nghiệm thực chiến: Bug bounty, freelance, intern. 🔹 Step 8 – Định hình sự nghiệp: Trở thành chuyên gia bảo mật được săn đón 🔥 💡 Học đúng lộ trình + luyện tập mỗi ngày = sự nghiệp cybersecurity bùng nổ. Bắt đầu sớm, bạn càng có lợi thế! 💻🛡️ #EthicalHacking #CyberSecurity #BugBounty #HackerMindset

Anh em đừng tưởng hacker chỉ có ngồi gõ bàn phím kêu “access granted” 😎. Muốn làm Ethical Hacker xịn sò thì phải đi từng nấc thang: 🥚 Level 1–2: Học căn bản (Networking, Linux, Python) + hiểu mấy thứ “nghe quen mà lạ” như CIA Triad, OWASP Top 10. Nói chung là giai đoạn mò mẫm. 🛠 Level 3–4: Làm quen tool (Nmap, Metasploit, Burp Suite) rồi đi săn chứng chỉ (CEH, Security+, eJPT). Giai đoạn này giống như game thủ đi cày đồ xịn. 🎮 🔥 Level 5–6: Thực hành hằng ngày với TryHackMe, HackTheBox, CTF. Sau đó chọn hướng đi: Web, Network, Cloud hay Red Teaming. Giai đoạn lên trình, pick role như LOL. 💼 Level 7–8: Nhảy vào bug bounty, internship, freelance rồi build sự nghiệp. Đây là lúc anh em từ “hacker tập sự” thành “hacker có thu nhập” 💸. ✨ Kết quả cuối: Thành hacker mũ trắng – vừa oai, vừa ngầu, lại vừa hợp pháp! 👉 Tóm lại: Không có shortcut, chỉ có cày đều – học đúng – thực hành nhiều là win! 🚀

Source : 28tech

Bạn có bao giờ thắc mắc Data Engineer, Data Scientist và Business Stakeholder khác nhau thế nào chưa? Dưới đây là một tấm bản đồ “hài hước mà thật” để phân định ranh giới: 🔧 Data Engineer: • Người xây dựng “đường ống” cho dữ liệu 🚇 • Chuyên: Database, Data APIs, Data Warehousing, Hadoop, Data Modeling. 👉 Tưởng tượng họ như “kỹ sư xây cầu” để dữ liệu chạy qua. 🧠 Data Scientist: • Người “nghịch” dữ liệu để tìm ra insights 📈 • Thành thạo Python/R, Machine Learning, Predictive Modeling, Distributed Computing. 👉 Nôm na là “nhà tiên tri công nghệ”, biến data thành dự đoán tương lai. 💼 Business Stakeholder: • Người hỏi câu “Rồi cuối cùng bán được thêm bao nhiêu hàng?” 😅 • Kỹ năng: Critical Thinking, Business Intelligence, Data Stewardship, Storytelling & Visualization. 👉 Họ là “ông chủ hỏi khó”, biến mọi số liệu thành hành động kinh doanh. ✨ Ở giữa 3 vòng tròn là vùng hợp tác “ngọt ngào” với Hypothesis Development, Monetization, Governance, Storyboards… ➡️ Nói vui thì: • Engineer: “Tao xây cầu” 🏗️ • Scientist: “Tao bói dữ liệu” 🔮 • Stakeholder: “Tao hỏi tiền đâu?” 💸 Bạn nghĩ mình hợp vai nào trong ba vòng tròn này? 😆

Ngày nay, ai cũng check mail mỗi ngày: công việc, học tập, mua hàng online… nhưng bạn có bao giờ thắc mắc: “Ai là người phát minh ra email?” Nhiều người sẽ nghĩ ngay đến các ông lớn công nghệ Mỹ, kiểu như những kỹ sư NASA, MIT hay Silicon Valley. Nhưng sự thật lại khá bất ngờ: email đầu tiên do một cậu bé 14 tuổi gốc Ấn Độ viết ra vào năm 1978! 😲 Cậu bé ấy tên là Shiva Ayyadurai. Khi thực tập ở một trường đại học y khoa, cậu quan sát cách mọi người gửi thư giấy trong văn phòng: có Inbox (hộp thư đến), Outbox (hộp thư đi), Drafts (nháp), CC (gửi kèm)… Rồi Shiva nảy ra ý tưởng: “Nếu tất cả việc này có thể làm ngay trên máy tính thì sao?” Và thế là phần mềm “EMAIL” ra đời. Không chỉ gửi được tin nhắn qua mạng, mà còn giữ nguyên cấu trúc quen thuộc của văn phòng giấy tờ. Nghe quen không? Chính là những tính năng mà 2025 này chúng ta vẫn dùng hằng ngày. 📬 Điều thú vị là phát minh này không được nhắc đến nhiều. Lịch sử công nghệ thường ưu ái những cái tên lớn ở Mỹ, và câu chuyện về “cậu bé 14 tuổi viết nên email” dần chìm vào quên lãng. 👉 Nhưng nghĩ lại thì cũng hay: email – thứ kết nối cả thế giới ngày nay – lại bắt nguồn từ trí tò mò và sáng tạo của một thiếu niên. Một lời nhắc rằng sáng tạo không có biên giới, không phân biệt tuổi tác. Vậy nên, lần sau khi mở hộp thư điện tử, hãy nhớ rằng đằng sau nút Send là cả một câu chuyện thú vị về một cậu bé tuổi teen dám nghĩ khác. 🌍✨

Nghe tưởng đùa mà thật: Apple chính thức công bố chương trình “bug bounty” khủng nhất từ trước đến nay, treo thưởng 1 triệu đô la cho bất kỳ ai có thể hack iPhone thành công. 🤑 👨‍💻 Hacker mũ trắng thì hí hửng: “Hack xong khỏi đi làm, về quê nuôi cá trồng rau vẫn có tiền xài.” 👩‍💻 Lập trình viên thì thầm: “Đêm nay thức trắng, biết đâu mai dậy thành triệu phú.” Còn người dùng bình thường như chúng ta thì: “Ờ, thôi update iOS cho chắc, kẻo chưa hack đã bị… mất máy.” 😂 📲 Nhưng mà nói đi cũng phải nói lại: iPhone được coi là “pháo đài công nghệ” khó xuyên thủng nhất hành tinh. Nên nếu ai đó thật sự hạ gục được nó, nhiều khả năng Apple sẽ tặng thêm combo “việc làm full-time” + “áo phông quả táo” free. Vậy câu hỏi để lại cho cộng đồng: 👉 Bạn sẽ thử sức hack iPhone để thành triệu phú, hay vẫn trung thành với việc hack… wifi nhà hàng xóm? 🤣

Thế giới online đầy rẫy hiểm nguy ⚡, hacker rình rập khắp nơi… Nhưng đừng lo, đây là những “chiến thần” bảo mật mà anh em IT hay hacker mũ trắng luôn mang theo: 🔹 Nmap & Wireshark – Đôi mắt thần, nhìn xuyên thấu mọi ngóc ngách của hệ thống 🔍 🔹 SQLMap & Burp Suite – Cặp đôi chuyên trị web app, SQL Injection không chạy đâu cho thoát 💣 🔹 Aircrack-NG – WiFi nhà ai yếu bảo mật là bị “chôm pass” ngay 📶 🔹 John the Ripper – Thợ săn password huyền thoại 🔑 🔹 OpenVAS & Nessus – Quét sạch lỗ hổng, tìm ra điểm yếu trước hacker 👀 🔹 Metasploit – “Quốc bảo” của dân pentest, khai thác lỗ hổng cực mạnh 🛠 🔹 Kali Linux – Hệ điều hành huyền thoại, full tool pentest 👨‍💻 🔹 VirusTotal & Hybrid Analysis – Cặp đôi diệt malware như “bác sĩ đa khoa” 🦠 💡 Nói chung, nắm trong tay bộ này thì anh em gần như có thể biến thành Avenger trong thế giới Cyber Security. 👉 Câu hỏi vui: Nếu được chọn 1 tool duy nhất để “sống sót” trong thế giới mạng, bạn chọn tool nào? 😎

Chúng tôi Ú - Sếp OÀ🙂‍↔️

Khi review code, đừng chỉ nhìn xem nó “chạy được” hay không. Một đoạn code tốt cần được soi kỹ theo 4 mảng chính: 1️⃣ Functionality & Correctness – Code có chạy đúng theo yêu cầu chưa? Logic ổn chưa? Test kỹ chưa? 2️⃣ Readability & Clarity – Đồng nghiệp có đọc code mà không phải “cầu trời” không? Có comment rõ ràng, dễ hiểu không? 3️⃣ Performance & Efficiency – Code có chạy nhanh, tiết kiệm tài nguyên không hay “ngốn” CPU như ăn buffet? 4️⃣ Security & Stability – Có lỗ hổng bảo mật nào không? Có phụ thuộc vào mấy thư viện “rác” không? 💡 Tip xịn: Code review không phải để tìm “code hoàn hảo” mà là để tiến bộ mỗi ngày.

Nhật Bản vừa lập kỷ lục tốc độ internet mới: 1.02 petabit/giây 😲. Hiểu đơn giản là… chỉ cần 1 giây là bạn có thể tải hết toàn bộ nội dung của Netflix về máy. Vâng, toàn bộ Netflix – từ phim, series, show, tài liệu, đến mấy cái chương trình bạn còn chưa kịp xem trailer. 💡 Để dễ hình dung: • 1 petabit = 1 triệu gigabit. • Tốc độ này nhanh đến mức bạn tải xong cả thế giới phim ảnh, rồi vẫn còn thời gian… pha ly cà phê! ☕ • Còn mấy anh em ở Việt Nam, chắc vẫn đang loay hoay tải xong cái meme thì trời đã sáng. 🌙➡️🌞 Kết luận: Nhật Bản không chạy theo trend “mạng mạnh để cày phim”, mà là mạng mạnh để phá mọi giới hạn. 📡✨

Ngày ấy, âm nhạc nặng lắm – muốn nghe vài album thì phải khuân cả đống đĩa. Một nhóm kỹ sư Đức nhận nhiệm vụ “đỉnh của chóp”: giảm dung lượng nhạc 95% mà vẫn giữ chất lượng như cũ. Họ nhận ra: tai người… không nghe nổi nhiều tần số. Thế là delete sạch những phần “vô hình” đó. 💡 Và thế là MP3 ra đời – nhỏ gọn, tiện lợi, mở màn cho kỷ nguyên nhạc số. Từ hôm ấy, vali đĩa biến mất, thay vào đó là chiếc USB bé tí chứa cả ngàn bài. Và một thế hệ 8x, 9x bắt đầu sống trong thời kỳ download – chia sẻ – chép cho nhau huy hoàng. Anh em nào sống trong thời mp3, giơ tay cho Ad cảm thấy không lẻ loi đi!

Dân phân tích dữ liệu ai cũng có “kho bí kíp” riêng, nhưng 6 thuật toán này thì gần như là must-know để vừa làm việc hiệu quả, vừa… nói chuyện cho oai với đồng nghiệp 😎 1️⃣ Linear Regression – Hồi quy tuyến tính Dùng để tìm mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ví dụ: muốn dự đoán doanh thu tháng dựa trên chi phí quảng cáo. Công thức đơn giản mà hiệu quả như tình bạn lâu năm – càng hiểu rõ, dự đoán càng chuẩn. 2️⃣ Logistic Regression – Hồi quy logistic Chuyên trị bài toán phân loại: Yes/No, True/False, 1/0. Từ việc dự đoán khách có mua hay không, đến kiểm tra email có phải spam hay không, em này đều cân hết. 3️⃣ K-Means Clustering – Thuật toán gom cụm Khi chưa biết “nhóm” nào tồn tại trong dữ liệu, K-Means sẽ tự gom những điểm tương tự nhau lại. Hữu ích để phân nhóm khách hàng, tách thị trường… như chia hội bạn theo “gu” ăn uống. 4️⃣ Decision Trees – Cây quyết định Cấu trúc dạng cây, chia nhánh theo điều kiện. Giúp ra quyết định nhanh gọn, dễ giải thích, ai cũng hiểu – giống như hỏi “Hôm nay mưa không? Có áo mưa không?” rồi mới quyết định ra đường. 5️⃣ Random Forest – Rừng ngẫu nhiên Không chỉ một cây, mà cả “rừng” cây cùng bỏ phiếu quyết định kết quả cuối. Vừa tăng độ chính xác, vừa giảm rủi ro “cây hư” làm hỏng cả bài toán. 6️⃣ Time Series Forecasting – Dự báo chuỗi thời gian Phân tích dữ liệu qua từng mốc thời gian để dự đoán tương lai. Từ dự báo thời tiết, doanh thu, đến lượng người xem livestream – đều có thể “thấy trước” nếu biết cách. 💡 Kết: Thành thạo 6 thuật toán này, bạn đã có trong tay bộ “dao đa năng” để xử lý đủ mọi bài toán dữ liệu. Còn lại chỉ là luyện tay nghề và… pha thêm chút sáng tạo! 🚀📈

🔥 Cuộc chiến công nghệ đang cực căng! Docker dẫn đầu bảng với 71.1%, đúng kiểu: “Không có Docker, dev như không!” 🛳️ Theo sau là: 🥈 npm – “vựa gói” của dev JS: 56.8% 🥉 AWS – ông tổ cloud: 43.3% 🐍 Pip: Python team vỗ tay rần rần 🥲 Firebase và Prometheus thì… cần tăng lực 🙃 📊 Có ai như mình? Dùng mỗi cái Homebrew để cài… trình duyệt 😅 🗣️ Dev Việt mình top pick là gì? Vào comment kể xấu nhau đi nè!

Data ngày càng nhiều, báo cáo ngày càng căng, bạn buộc phải dùng công cụ BI – nhưng chọn Tableau hay Power BI? Nhìn bề ngoài thì giống nhau: kéo thả, biểu đồ, dashboard lung linh. Nhưng đi sâu vô, là 2 thế giới khác biệt. 🟣 Tableau – Tinh tế, kéo-thả là ra ✅ Drag-and-drop siêu trực quan ✅ Làm dashboard cực nhanh, không cần viết code ✅ UX/UI siêu mượt, nhìn phát yêu liền ✅ Phù hợp với team Marketing, Business, Product 📌 Nhưng: giá cao, học thì nhanh nhưng tùy biến hơi giới hạn 🟡 Power BI – Logic mạnh, dân Excel cực thích ✅ Tích hợp Excel cực khớp, học nhanh nếu bạn biết Pivot Table ✅ Viết công thức DAX như Excel nâng cấp ✅ Rẻ hơn, dễ dùng trong doanh nghiệp lớn ✅ Mạnh khi cần xử lý dữ liệu nhiều lớp, nhiều mối quan hệ 📌 Nhưng: giao diện hơi “kỹ thuật”, vẽ biểu đồ không mướt bằng Tableau 🛠️ So sánh nhanh: 🔹 Load data: Tableau chọn nguồn nhanh – Power BI tùy biến kỹ hơn 🔹 Filter / Group / Join: Tableau kéo thả – Power BI cần viết DAX hoặc xử lý trong Query Editor 🔹 Count/SUM/AVG: Tableau auto tính – Power BI phải viết 🔹 Export / Handle missing / Duplicates: Cả 2 đều làm tốt, tùy workflow bạn quen 🎯 Kết luận: • Nếu bạn là người thích trực quan, kéo-thả dễ dàng, làm dashboard nhanh → chọn Tableau • Nếu bạn là người logic, thích custom sâu, hoặc dân Excel chuyển qua → chọn Power BI 👀 Bạn đang dùng gì? Có drama gì giữa team Tableau vs Power BI ở chỗ bạn không? Kể tụi mình nghe với nha!

🚀 Mỗi dev đều có bộ “võ công bí truyền” riêng. Nhưng ai muốn sống sót giữa rừng bug, thì ít nhất phải biết xài những món này: 🧱 Cơ bản nhập môn: HTML – dựng khung nhà CSS – sơn sửa cho đẹp JavaScript – gắn điện chạy được 🎨 Front-end: React.js – idol mọi nhà Vue.js – cute dễ thương Angular – khó gần nhưng mạnh 🧠 Back-end: Node.js – trùm xử lý logic Express.js – bạn thân của Node Next.js – đẹp trai, vừa SSR vừa SEO ngon 🧳 Hybrid: React Native – viết 1 lần, xài cả Android/iOS Ionic – nhẹ đô, dễ ăn Electron – biến web thành app desktop luôn 🗄️ Database: PostgreSQL – đầu óc tổ chức MySQL – đơn giản dễ nuôi MongoDB – freestyle đậm chất dân chơi NoSQL 💬 Dev nhà bạn đang “ship” combo nào? Khoe nhẹ trong comment coi! 👇

Trung Quốc vừa chính thức ra mắt một mẫu robot hình người mới toanh, giá chỉ 6.000 USD (~150 triệu đồng). Điểm đặc biệt? Nó biết chạy, lộn mèo, giữ thăng bằng, và thậm chí sẵn sàng solo MMA nếu cần. Từ dáng đi cho đến bộ khung, nhìn y như nhân vật game bước ra đời thực. 🔧 Được thiết kế để phục vụ nhiều mục đích – từ bảo vệ an ninh, làm trợ lý cá nhân, đến hỗ trợ lao động trong môi trường nguy hiểm. Nhưng cư dân mạng thì lại nghĩ ra 1001 lý do vui hơn: – Cho đi đón con học mẫu giáo – Gửi đi tập gym hộ mỗi sáng – Dùng “đấm” deadline thay mình 👉 Chỉ còn chờ bản AI “tám chuyện không chán” nữa là đủ combo! 🧠 Thế giới robot đang thực sự chuyển mình. Câu hỏi là: Bạn muốn làm chủ, hay làm đồng nghiệp của robot trong 5 năm tới?

Nghe tin anh Hoàng Nam Tiến mất, thật sự bất ngờ và buồn. Anh Tiến là một cái tên quen thuộc trong giới công nghệ – không chỉ vì anh từng là Chủ tịch FPT Software, FPT Telecom… mà còn vì cái cách anh sống, nói chuyện, truyền cảm hứng: thẳng thắn, hài hước, sâu sắc, đầy năng lượng. Anh hay nói về việc nghĩ lớn, dám làm, và luôn nhấn mạnh vai trò của người trẻ trong việc thay đổi đất nước bằng công nghệ. Ai từng nghe anh nói chuyện chắc khó quên được phong cách “rất Tiến” – tự tin, máu lửa nhưng cũng rất đời. Sự ra đi của anh là một mất mát lớn, nhất là khi công nghệ Việt đang cần những người dám mở đường. Thôi thì, chúc anh an yên. Và cảm ơn anh – vì đã sống một đời đầy cảm hứng và không ngừng tạo động lực cho người khác.

Bạn muốn trở thành Full Stack Dev xịn sò? Đây là bản đồ kỹ năng cực chất bạn nên lưu ngay! 📌 🚀 Frontend • Cơ bản: HTML, CSS, JavaScript • Frameworks: React, Vue, Angular, Webpack • Style: Bootstrap, Material UI 🛠 Backend • Ngôn ngữ phổ biến: Python, Node.js, Ruby on Rails, Java, ASP.NET • Dữ liệu tạm thời: Redis 💾 Database • RDBMS: MySQL, PostgreSQL • NoSQL: MongoDB, Cassandra, CouchDB, ElasticSearch • Graph: Neo4j, ArangoDB • Hàng đợi tin nhắn: Kafka, SQS, ZeroMQ ⚙️ DevOps • Hạ tầng: NGINX, AWS, Azure, ELK • Tự động hoá: Ansible, Chef, Jenkins • Container & Orchestration: Docker, Kubernetes, VMware 📱 Mobile App • Cross-platform: React Native, Ionic, PWA, Xamarin • Android: Java, Kotlin, SDK • iOS: Objective-C, Swift 🔥 Muốn làm Full Stack thì không chỉ biết code, mà còn phải làm chủ cả hệ sinh thái công nghệ 💼. 📍Lưu về học dần – Đường dài mới biết ngựa hay!

Mark Zuckerberg vừa nổ phát đại bác đầu tiên trong cuộc chiến AI: Bổ nhiệm Shengjia Zhao – đồng sáng lập ChatGPT, làm Chief Scientist tại Meta’s AI Superintelligence Lab. 😱 Từ OpenAI chuyển sang Meta, Zhao không chỉ mang theo chất xám mà còn cả tư duy đứng sau một trong những AI mạnh nhất thế giới hiện tại. 💣 Meta đang không giấu tham vọng xây dựng một siêu trí tuệ nhân tạo vượt xa mọi thứ chúng ta từng biết. 💥 Đây có thể là bước ngoặt đưa Meta trở thành đối thủ ngang hàng (hoặc vượt mặt) OpenAI. Cuộc đua AI đã không còn là về chatbot… mà là về quyền lực công nghệ ở cấp độ loài người. ⏳ Ván cờ siêu trí tuệ – chính thức bắt đầu.

🗓 Hello Monday - ta trở về một thời không cần mạng, chỉ cần nhạc. Có một thời, để nghe nhạc, ta phải tải về, chép file vào iPod, rồi cắm tai nghe và xoay bánh xe thần thánh. Không có đề xuất AI, không có quảng cáo – chỉ có mình, bài nhạc và những dòng cảm xúc chạy trong lòng. 🎶 iPod không phải chỉ là máy nghe nhạc. Nó là biểu tượng của thời đại: • Khi âm nhạc là bí mật riêng • Khi playlist được tạo bằng cảm xúc, không phải thuật toán • Khi việc sở hữu một chiếc iPod là “cool” hơn bất kỳ trend nào Steve Jobs từng nói: “People don’t know what they want until you show it to them.” Và ông đã cho cả thế giới thấy: âm nhạc cũng có thể trở thành phong cách sống. 💭 Thứ Hai này, nếu thấy mệt mỏi… hãy thử nhớ lại: Bạn từng nghe bài hát đầu tiên nào trên iPod của mình?

Không còn cảnh nhân viên phải “Dạ anh chờ em chút xíu em kiểm tra hệ thống”… vì AI giờ trực tổng đài 24/7, không nghỉ trưa, không đòi tăng ca, cũng chẳng cần… uống cà phê! 🤖 Một dàn robot với headset “xịn sò” đang tiếp nhận hàng triệu cuộc gọi khách hàng — xử lý căng đét, không phàn nàn, không mệt mỏi. Chuyện thật như đùa: nửa tỷ đô được tiết kiệm chỉ nhờ cho AI làm việc chăm hơn người. 🌍 Tương lai đang gọi, nhưng người trả lời… là máy! Liệu 5-10 năm nữa, tổng đài, telesale, CSKH… có còn là “nghề của người”? 👉 Comment xem bạn từng gặp AI nghe điện thoại chưa? Và bạn thấy ổn không, hay nhớ “chị tổng đài dễ thương” ngày xưa? 😅

🧟‍♂️ Đứng đầu là: 123456 – dùng tới 3 triệu lần. Ai đó đang nghĩ: “Ủa tưởng mình độc quyền cái mật khẩu này?” 😅 💥 Một loạt combo siêu dễ bị bốc hơi: • qwerty123 – đánh như gõ đàn nhưng là đàn tế • password – tên là mật khẩu, dùng làm mật khẩu luôn mới chất • iloveyou – dễ thương quá nên hacker cũng yêu luôn • 000000 – chắc nghĩ 6 con số là đỉnh cao toán học? 📉 Tất cả những mật khẩu này… hacker bẻ trong chưa tới 1 giây! (Trong lúc bạn đang bấm enter thì nó đã đăng story giùm bạn rồi 😭) 🔐 Tips sống sót trên mạng: • Không đặt mật khẩu theo tâm trạng (“123123 vì tui dễ nhớ”) • Đừng yêu ai tới mức đặt mật khẩu là iloveyou • Dài, khó, loằng ngoằng càng tốt – như tình yêu vậy đó 🗣️ Troll nhẹ: Nếu đang dùng mấy mật khẩu này thì thôi… tự giác đổi trước khi bị “đổi giùm” nha 🤣

Mới học HTML mà thấy “code” nó cứ như tiếng ngoài hành tinh? Đừng lo! Đây là bản cheatsheet cứu tinh cho dân newbie – dễ như ăn phở: 📦 Bộ xương HTML gồm có: • <!DOCTYPE> – “Tui là web thiệt nha!” • <html> – Mở cửa nhà • <head> – Phần đầu não (meta, tiêu đề…) • <body> – Phần thân thể (nội dung xài được) 🧱 Dựng nhà thì cần khung: • Tiêu đề: <h1> bự nhất, <h6> bé xíu • Đoạn văn: <p> – muốn nói gì để đây • Xuống hàng: <br> • Kẻ vạch chia đôi: <hr> – dùng cho mấy đoạn chia tay 😢 💬 Chém gió với style: • <strong> – Nói to lên! (in đậm) • <em> – Nói dịu dàng (in nghiêng) • <code> – Đưa code ra ánh sáng • <blockquote> – Mượn lời người ta sống ả 📋 List đồ cần mua ở siêu thị: • <ol>: Danh sách có đánh số • <ul>: Danh sách chấm bi • <li>: Mỗi món 1 dòng, liền liền liền… 🍜 Form – nơi user gõ phàn nàn: • <form> – Mở hộp thư góp ý • <input> – Nơi để họ nhập tên crush • <button> – Bấm phát là đi • <textarea> – Gõ tâm sự dài như status chia tay 📊 Bảng biểu dành cho dân văn phòng: • <table> – Dựng bảng • <thead> – Đầu bảng (tiêu đề) • <tbody> – Ruột bảng • <tr> – Mỗi hàng • <td> – Mỗi ô 🧠 Sự kiện thần kỳ: • onBlur: Mất tập trung • onFocus: Nhìn vô tui nè! • onSubmit: Gửi cái đơn xin nghỉ việc 💡 Mẹo nhỏ: Học HTML thì như học ráp Lego. Biết cái nào ráp vào đâu là bạn có thể xây được nguyên căn biệt thự web! 🔥 Share ngay bản tóm tắt siêu cấp cute này cho ai đang chới với trong đầm lầy code nhé anh em!

Bạn mới học làm web và rối tung vì quá nhiều thẻ trong HTML? Đây là tấm cheat sheet giúp bạn nhớ nhanh, tra cứu lẹ: 🔷 Cấu trúc tài liệu • Khai báo phiên bản HTML • Phân chia thành phần: tiêu đề trang, nội dung trang 🧱 Cấu trúc trang • Thẻ tiêu đề từ nhỏ đến lớn • Khối nội dung, dòng nội dung • Đoạn văn, xuống dòng, gạch ngang ✍️ Định dạng văn bản • Làm nổi bật, nhấn mạnh • Trích dẫn, định nghĩa, trích nguồn • Chỉ số trên, chỉ số dưới, văn bản bị xoá hoặc thêm mới 📋 Danh sách • Danh sách có thứ tự & không thứ tự • Danh sách định nghĩa từ và mô tả 📊 Bảng biểu • Gồm tiêu đề bảng, nội dung, chân bảng • Cột, hàng, ô tiêu đề, ô dữ liệu 📨 Biểu mẫu • Các trường nhập, nút bấm, vùng nhập văn bản • Nhóm lựa chọn, tiêu đề nhóm ⚡ Sự kiện • Các hành động tương tác như: khi người dùng bấm gửi, chọn ô, hoặc rời khỏi trường nhập 📝 Dành cho: người mới học HTML, học sinh, sinh viên IT hoặc bất kỳ ai đang bước vào con đường làm web. 📌 Lưu lại ngay để khỏi phải Google mỗi lần code nha anh em

📅 Giữa năm 2025, thị trường chứng khoán thế giới chứng kiến một cú “lật bàn” ngoạn mục 🥇 NVIDIA – Từ “dân code đồ họa” thành trùm AI thế giới: $4.00 T 🔊 AI lên ngôi, Jensen Huang mặc áo da, cầm GPU, cười nhẹ: “Xin lỗi Apple, xin lỗi Microsoft. Anh tới rồi đây.” 🥈 Microsoft ($3.73 T): Cố lắm rồi nhưng bị dân AI vượt mặt. 🥉 Apple ($3.17 T): Hết thời “quả táo cắn dở”, giờ chỉ biết… update iOS. 4️⃣ Amazon ($2.36 T): Giao hàng nhanh hơn tên lửa nhưng vẫn chưa nhanh bằng giá cổ phiếu NVIDIA. 5️⃣ Google – à không, Alphabet ($2.16 T): Tìm kiếm đủ thứ, trừ lại ngôi vương. 6️⃣ Meta ($1.83 T): Cắm đầu vào vũ trụ ảo, quên mất thế giới thật đang đếm tiền. 🇸🇦 Saudi Aramco đứng top 7 ($1.63 T) – dầu mỏ vẫn chưa “cháy” hết, nhưng AI đang “cháy” hàng. 🇹🇼 TSMC & Broadcom lên top vì ai cũng cần chip! 🚗 Tesla rớt top 10, Elon Musk bận livestream và thử tên lửa, không kịp đẩy giá cổ phiếu. 🍿 Netflix lọt top ($0.53 T), chứng minh rằng dân tình vẫn thích “cày phim” dù AI làm loạn. 🧠 Điểm chung của top 3? Toàn là dân làm AI, bán công cụ cho cả thế giới dùng ChatGPT, dựng mô hình, sinh content! 🌏 Mỹ thống trị 14/20 cái tên. Trung Quốc chỉ có 1 đại diện: Tencent ($0.57 T), cầm cự trong cơn bão AI. 💬 Tóm lại: 🔹 Nếu bạn đã từng nghĩ “GPU chỉ để chơi game” – thì giờ nó đang chơi luôn cả… thế giới tài chính. 🔹 Tương lai là của AI. Và đừng ngạc nhiên nếu mai mốt Shopee hay TikTok cũng leo top 😆

Thay vì “Ctrl + Z”, họ dùng tẩy. Thay vì “zoom in”, họ chồm hẳn lên bàn vẽ. Còn “save file”? – cầu trời đừng làm đổ ly cà phê! 🖋️ Một bản vẽ kỹ thuật mất hàng ngày trời để hoàn thành – tất cả bằng tay, thước, compa và cả… cơ bụng siết chặt vì cúi liên tục. 💻 Ngày nay chỉ cần AutoCAD, Revit, hay SolidWorks – vài cú click là dựng được mô hình 3D siêu phức tạp. Nhưng nếu chưa từng vẽ tay, bạn sẽ không hiểu được cảm giác một nét sai là đi cả deadline. 🧠 Công nghệ đã cứu sống đôi vai, nhưng ký ức về thời vẽ tay vẫn là bài học về sự chính xác, kiên nhẫn – và niềm đam mê với từng chi tiết. 👉 Nếu bạn là dân thiết kế hay tech, bạn còn nhớ lần cuối cùng mình “vẽ tay thật sự” là khi nào không?

Người đứng sau kỳ tích này không ai khác chính là Linus Torvalds, “huyền thoại sống” trong giới lập trình – người đã tạo ra hệ điều hành Linux, và sau đó tiếp tục định hình thế giới công nghệ với Git. 📅 Vào năm 2005, do xung đột bản quyền với hệ thống quản lý mã nguồn BitKeeper, Linus quyết định: “Tự viết một hệ thống mới, nhanh hơn, bảo mật hơn và miễn phí.” 👉 Chỉ sau 2 tuần làm việc điên cuồng, phiên bản đầu tiên của Git đã ra đời. Và rồi chuyện gì xảy ra? 🔥 Git trở thành tiêu chuẩn bất khả xâm phạm trong giới lập trình. Từ các dự án open source nhỏ nhất đến những “đế chế công nghệ” như Google, Microsoft, Meta… tất cả đều sử dụng Git. GitHub – nền tảng nổi tiếng dựa trên Git – hiện chứa hơn 200 triệu repositories và là “trái tim” của cộng đồng dev toàn cầu. 💬 Linus từng nói: “Tôi tạo ra Git không phải để làm cho nó dễ dùng. Tôi tạo ra nó để tôi dùng được.” Không có tài liệu dài dòng, không có đội ngũ marketing. Chỉ có một thiên tài, một tách cà phê và một cuộc cách mạng âm thầm bắt đầu. 👨‍💻 Nếu bạn là lập trình viên, học sinh, sinh viên CNTT… 🎯 Thì học Git không còn là lợi thế – mà là sống còn. 📌 Hãy tưởng tượng: Chỉ với vài dòng lệnh, bạn có thể quay về quá khứ code, kiểm soát mọi thay đổi, cộng tác toàn cầu mà không sợ mất dữ liệu. Và bạn nợ điều đó cho một người đàn ông – Linus Torvalds. #Git #LinusTorvalds #CodingLegend #DevFacts #OpenSourcePower #GitHistory #TechRevolution #CodeLife #GitHub

Bởi vì thực ra… phần lớn họ không còn làm đúng công việc như trước nữa. Và nếu có ai đang tuyển dụng, thì cũng đừng nên yêu cầu “5 năm kinh nghiệm” cho một vai trò mà cách đây 2 năm còn rất mới. Ngày xưa, Data Scientist thường: – Dọn dẹp dữ liệu Excel lộn xộn – Tối ưu mô hình XGBoost – Và mong có ai đó giúp mình đưa mô hình lên hệ thống Còn bây giờ? 👉 Viết prompt thay vì viết code 👉 Giám sát LLM nói nhảm thay vì model overfit 👉 Dựng agent bằng LangChain thay vì flow bằng Airflow Công việc chuyển mình quá nhanh – giống như một nghề hoàn toàn mới vậy. Ngày nay, họ giống AI Engineer hoặc AI Scientist hơn, và phần lớn đều đang “tái sinh” trong chính nghề nghiệp của mình. 🎯🎯🎯Không phải là xu hướng nhất thời. Đây là sự chuyển mình thực sự #AI #datascientist #GenAI

Một ứng dụng nhắn tin không cần Internet!😬 💬 Bitchat là ứng dụng nhắn tin mới cho phép bạn giao tiếp mà không cần kết nối mạng, sử dụng Bluetooth và các mạng ngang hàng (P2P). 🔒 Tính năng nổi bật: • Giao tiếp ngoại tuyến • Mã hóa đầu-cuối • Kết nối tầm xa qua các thiết bị trung gian • Hệ thống người dùng yêu thích • Không theo dõi người dùng • Mã nguồn mở 🌐 Anh em dự đoán cho tôi con Bichat này đi đâu về đâu ở dưới comment được không nè!

Trai hư anh phải vào vai🙂‍↔️

Tổng hợp loạt công cụ AI & productivity chia theo từng mục đích rõ ràng – có cả bản miễn phí lẫn trả phí để bạn chọn lựa dễ dàng: 🔍 Nghiên cứu: • Trả phí: ChatGPT • Miễn phí: DeepSeek 🖼️ Tạo ảnh & xoá watermark: • Trả phí: Midjourney, Hitpaw • Miễn phí: Ideogram, LightPDF 📊 Trình chiếu & video: • Trả phí: PowerPoint, Runway • Miễn phí: Google Slides, Pika Labs ✍️ Viết & thiết kế: • Trả phí: Grammarly, Canva • Miễn phí: ProWritingAid, Microsoft Designer ⚙️ Tự động hoá: • Trả phí: Zapier • Miễn phí: Bardeen 📌 Nếu anh em thấy hữu ích thì lưu ngay về dùng dần nhé! #AItools #FreeVsPaid #ProductivityTools #TechTips #ChatGPT #Canva #Zapier

Trong hệ thống microservices, mỗi dịch vụ có thể có một API riêng. Nếu để client gọi trực tiếp từng service, bạn sẽ gặp: ‼️Logic phía client cực kỳ phức tạp ‼️Payload gửi đi không tối ưu (web & mobile nhận cùng một lượng dữ liệu) ‼️Khó quản lý bảo mật, xác thực, log, retry... 👉 Đó là lúc API Gateway phát huy sức mạnh. 🧠 Vậy API Gateway là gì? API Gateway là một lớp trung gian đứng giữa client và các microservices phía sau. Nó là nơi duy nhất mà client gửi request tới. Gateway sẽ tiếp nhận, xử lý, rồi phân phối đến đúng dịch vụ phía sau. ---------------------------------------------- 🔁 API Gateway hoạt động như thế nào? 1. Client gửi request qua HTTPS 👉Gateway giải mã SSL (SSL termination) để giảm tải cho backend 👉Thực hiện rate limiting – ngăn spam hoặc quá tải 👉Kiểm tra quyền truy cập, xác thực token nếu có 👉Validate dữ liệu đầu vào theo schema 👉Biến đổi request nếu cần (ví dụ: thêm thông tin user vào header) 2. Routing thông minh 👉Gateway chọn đúng microservice dựa vào URL, method, header, hoặc query param 👉Gửi request đến các service như Auth, User, Product, Order... 3. Tổng hợp & trả kết quả 👉Nếu cần gọi nhiều service, Gateway sẽ chờ, kết hợp phản hồi, rồi gửi lại cho client 👉Cache kết quả để tăng hiệu suất 👉Phân loại thiết bị (mobile, desktop) từ user-agent → trả đúng định dạng và lượng dữ liệu cần thiết 👉Nếu service lỗi liên tục, Gateway sẽ ngắt kết nối tạm thời (circuit breaker) để bảo vệ toàn hệ thống -------------------------------------------------- ⚙️ Dùng công cụ nào để triển khai? Một số lựa chọn phổ biến: ✅Nginx: nhẹ, dễ cấu hình ✅Kong: plugin mạnh, có UI ✅Tyk, AWS API Gateway, Apigee: phù hợp cho hệ thống lớn --------------------------------------------- ⚖️ Ưu – Nhược điểm ✅ Ưu điểm: 😍Đơn giản hóa client 😍Quản lý bảo mật tập trung 😍Dễ mở rộng, dễ scale 😍Tối ưu trải nghiệm người dùng đa thiết bị ❗ Nhược điểm: ‼️Tăng latency (một bước trung gian) ‼️Có thể là single point of failure nếu không HA tốt ‼️Phải đầu tư công cụ monitor, scaling Bạn đang xây dựng hệ thống microservices? API Gateway là bước đầu tiên giúp bạn “kiểm soát được hỗn loạn”. #API #Gateway

Còn anh em vẫn nhớ code tiếng quê hương thì mời vào youtube của tôi 😝 https://youtube.com/@minhhodler?si=mg3CqLcb_mBTxkFa

✨ Airflow hay Dagster? Đơn giản là sắp xếp các task theo thứ tự và chạy đúng giờ. Cái khó không nằm ở công cụ, mà ở việc: làm sao để pipeline không gãy dù có lỗi lúc nửa đêm. ✨ Spark hay Dask? Dù chọn cái nào thì bạn cũng đang giải bài toán tính toán phân tán, quản lý bộ nhớ, tối ưu hiệu năng — để tiết kiệm từng đồng tài nguyên. ✨ Kafka hay Pulsar? Dù config khác nhau, mục tiêu vẫn là: xử lý dòng dữ liệu ổn định, không mất mát, không trùng lặp — kể cả khi scale lên gấp nhiều lần. ✨ Snowflake, BigQuery hay Redshift? Bề ngoài có thể khác nhau, nhưng sâu bên trong là: lưu trữ columnar, truy vấn phân tán, và bài toán “tối ưu chi phí mà vẫn nhanh”. ✨ Dùng dbt hay tự viết SQL? Vẫn là ETL, vẫn là quản lý logic, vẫn là testing. Điều khác biệt là: bạn có test kỹ chưa, logic có track được không, và model có tái sử dụng tốt không? ✨ Parquet, Delta hay Iceberg? Format thì nhiều, trend thì thay đổi, nhưng điều quan trọng vẫn là: hiểu rõ partitioning, versioning, và chọn đúng thứ phù hợp với bài toán. 🛠 Công cụ có thể thay đổi từng năm. 📈 Nhưng những kỹ năng cốt lõi thì luôn có giá trị: Biết thiết kế dữ liệu linh hoạt, chạy nhanh Biết scale mà không “vỡ trận” Biết làm sao để dữ liệu đến kịp lúc business cần Biết debug nguồn gốc của số liệu Và sẵn sàng nhận cảnh báo lúc 3 giờ sáng nếu có sự cố 😅 🧠 Đôi khi, “làm chủ công cụ” không quan trọng bằng “hiểu rõ bản chất vấn đề”. Học cái mới thì cần, nhưng đừng quên rèn cho vững cái gốc. #DataEngineering #FundamentalsMatter

Bài viết "giải phẫu" kiến trúc Apple Pay – một sản phẩm Fintech mà gần như ai cũng biết, nhưng ít ai hiểu rõ nó hoạt động thế nào bên trong. 👇 Đây là những điều mình rút ra từ bài viết của System Design Newsletter (Neo Kim) (link bản gốc dưới comment), cực kỳ đáng đọc với bất kỳ ai làm backend, mobile, fintech, security, hoặc product: 🔐 Apple Pay hoạt động thế nào (tóm tắt cực dễ hiểu): ✅ Bước 1 – Thêm thẻ vào Apple Wallet → Thẻ không lưu trực tiếp trên iPhone hay server Apple → Apple gửi thông tin thẻ + thông tin thiết bị đến mạng thanh toán (Visa/MasterCard) → Mạng thanh toán tạo ra DAN (Device Account Number) – một số đại diện ảo cho thẻ của bạn → DAN được lưu trong Secure Element – chip bảo mật riêng biệt trên iPhone ✅ Bước 2 – Tap to Pay không cần mạng → Người dùng chạm iPhone vào máy quẹt → Máy tạo record giao dịch và gửi qua NFC → iPhone xác thực bằng Touch ID/Face ID qua Secure Enclave → Nếu hợp lệ, iPhone tạo ra Request Cryptogram – một mã hóa 1 lần cho giao dịch → Gửi đến mạng thanh toán để xác thực ✅ Bước 3 – Xác thực & Phản hồi → Mạng thanh toán kiểm tra DAN + cryptogram → Nếu ok, tạo Response Cryptogram gửi lại → iPhone xác minh cryptogram & gửi lệnh mở cổng/máy POS 🎯 Không bao giờ gửi số thẻ thật đi đâu – chỉ là DAN + mã hóa 1 lần 🎯 Dữ liệu sinh trắc học (vân tay/FaceID) không bao giờ rời iPhone #MobileSecurity #SystemDesign #ApplePay #ProductDesign #DigitalWallet

📺 2007–2012: TV nhà ông bà lên sóng, nhìn thôi là nhớ hồi còn xem clip 144p giật lag. 🧼 2012–2013: Đổi sang “logo chữ”, nhìn gọn gàng hơn nhưng vẫn kiểu “ông chú văn phòng”. 🟥 2013–2015: Bắt đầu biết skincare, đánh khối đàng hoàng. 📹 2015–2017: Dẹp hết, tối giản cực mạnh. Mặt mộc nhưng vẫn cuốn. 🚨 2017–2024: Thành icon quốc dân – gặp ở đâu cũng nhận ra! 🌺 2024–nay: Màu hồng hồng – chắc mới thất tình, đổi style luôn cho lạ 😅 👉 Dù “thay mặt” bao nhiêu lần thì YouTube vẫn thu tiền subcription của tui mỗi tháng đều đặn các ông ạ🥴

Nhiều team làm BI (và cả mình trước đây 😅) từng nghĩ rằng chỉ cần vẽ dashboard đẹp là xong. Nhưng thực tế, những dự án BI thành công đều có điểm chung: quy trình rõ ràng từ đầu đến cuối. Đây là 4 bước quan trọng mà team mình rút ra sau nhiều lần "vấp ngã và đứng dậy": 1️⃣ Hiểu rõ bài toán kinh doanh → Không bắt đầu bằng công cụ, mà bằng câu hỏi: 👉 Mình đang muốn hỗ trợ quyết định nào? 👉 Ai sẽ dùng dashboard? Họ cần gì? 👉 KPI nào thực sự giúp ích? ➡️ Nếu không rõ bước này, dễ rơi vào cảnh: làm xong mà… không ai dùng. 2️⃣ Nguồn dữ liệu & pipeline: Dữ liệu ở đâu – chảy thế nào? → Xác định nguồn (ERP, CRM, Excel…) → Tạo pipeline, làm sạch, chuẩn hoá dữ liệu ➡️ Đừng xem nhẹ bước này nhé – dashboard mà sai số hay chạy chậm, 90% là do pipeline chưa ổn. 3️⃣ Định nghĩa logic & mô hình dữ liệu → KPI là gì? Cách tính ra sao? → Business rule cụ thể như thế nào? → Bảng nào liên kết với bảng nào? ➡️ Làm kỹ ở bước này giúp mọi người tin tưởng số liệu, tránh tranh cãi "số nào đúng?". 4️⃣ Trình bày dễ hiểu & dễ dùng → Không chỉ vẽ đẹp, mà phải gắn với công việc hằng ngày → Đào tạo cách dùng, nhận feedback, cải tiến ➡️ Một dashboard tốt là dashboard được sử dụng thường xuyên, không phải “treo cho đẹp”. 💬 Tóm lại: BI không bắt đầu từ tool, mà bắt đầu từ câu hỏi đúng và quy trình rõ ràng. Dashboard chỉ là kết quả cuối cùng. Mọi người trong ngành data/BI có từng gặp tình huống “dashboard đẹp nhưng không ai dùng” chưa? 😅 Cùng chia sẻ nhé! #DataStrategy #BIthucchien #DashboardkhongphaiTatca #DataTeam

🚨 Đám cưới kéo dài 3 ngày tại Venice của Jeff Bezos & Lauren Sánchez không chỉ là chuyện yêu đương – mà là tuyên ngôn của quyền lực và tiền bạc: 💍 50 triệu đô cho váy cưới, tiệc tùng, tiệc bọt, du thuyền riêng, váy đổi 27 lần – và DJ chính là Tom Brady 🥵 🌍 Cả Venice bị “thuê nguyên cụm”, cư dân bị phong tỏa, lính bắn tỉa gác mái nhà. 🧾 Khách mời không tặng quà, mà chuyển tiền cho… các tổ chức từ thiện do Bezos chỉ định. ⚠️ Mặt trái? • 1000+ người biểu tình: “No Space for Bezos!” • Charlize Theron lên tiếng: “They suck!” • Olivia Munn đá xéo “cưới mà như vũ trụ điện ảnh Marvel” • Dân mạng tranh cãi váy Kylie Jenner mặc “trắng như váy cưới” 👰 📈 Còn chính quyền Ý thì vui ra mặt: 1 đám cưới = hơn 1 tỷ USD truyền thông miễn phí cho Venice. Nói chứ đây đám cưới sếp tôi, các ông nhẹ tay, người giàu người ta có lối đi riêng các ông ạ. Vậy mà sếp không tranh thủ đám cưới, thưởng cho nhân viên vài nghìn đô, có phải là tôi nguyện flexing hết đời cho sếp khum ạ😝

Không phải người thật — mà là 2 nhân vật ảo do AI tạo ra — đã livestream suốt 7 tiếng và chốt đơn lên tới 7 triệu đô (~200 tỷ VNĐ) trên nền tảng Baidu! 😱 👥 2 “host” AI gồm: 🔹 Luo Yonghao – một trong những livestreamer nổi tiếng nhất Trung Quốc 🔹 Xiao Mu – đồng dẫn chương trình, cũng được AI tái tạo hoàn chỉnh 🤖 Cách AI hoạt động: • Được huấn luyện từ 5 năm video thật của cả hai • Học theo cử chỉ, biểu cảm, cách nói chuyện, phong cách cá nhân • Mất 3 tuần xử lý để tạo ra phiên bản số hóa y như người thật 💡 Kết quả: • Buổi livestream kéo dài 7 tiếng • Doanh số thu về hơn 7 triệu USD • Khán giả tương tác đông đảo mà không hề nhận ra đó là AI! 🎯 Đây có thể là bước ngoặt cho ngành thương mại điện tử: Giảm chi phí, không cần người thật, hoạt động 24/7 và vẫn chốt đơn cực khủng! 👉 Bạn nghĩ sao nếu mô hình này được áp dụng ở Việt Nam?

Đừng học dàn trải — học đúng những chủ đề thực chiến này nha: 🧠 14 chủ đề quan trọng bạn nên bắt đầu: 1️⃣ Saga Design Pattern 👉 https://lnkd.in/eFXC4-aJ 2️⃣ Redis dùng để làm gì? 👉 https://lnkd.in/ekJMjMG3 3️⃣ Các chiến lược Cache phổ biến 👉 https://lnkd.in/eX_MGtuV 4️⃣ Netflix dạy gì về Microservices 👉 https://lnkd.in/eZSM3CRB 5️⃣ Concurrency vs Parallelism khác gì nhau? 👉 https://lnkd.in/e9PHuw2e 6️⃣ Consistent Hashing là gì? 👉 https://lnkd.in/eUP9DbCg 7️⃣ Amazon S3 hoạt động thế nào? 👉 https://lnkd.in/e2p7qXri 8️⃣ API Gateway hoạt động ra sao? 👉 https://lnkd.in/eMCr9VjE 9️⃣ JWT là gì và hoạt động thế nào? 👉 https://lnkd.in/ek9_BTUc 🔟 Service Discovery là gì? 👉 https://lnkd.in/eCYYwQfU 1️⃣1️⃣ Modular Monolith Architecture 👉 https://lnkd.in/edUqkCKR 1️⃣2️⃣ Cách database lưu mật khẩu an toàn 👉 https://lnkd.in/edd8-N5k 1️⃣3️⃣ Cách scale app lên 10 triệu users (AWS) 👉 https://lnkd.in/eU736g9Q 1️⃣4️⃣ Idempotent API 👉 https://lnkd.in/erMkqwq4 ♻️ Share cho bạn bè nếu thấy hữu ích nhé! #SystemDesign #LapTrinhBackend #DevTips #TuHocLapTrinh #Backend

Đừng lo, đây là list những khái niệm "cốt lõi" mà ai học backend hay devops cũng nên biết nè: 🧩 Kiến trúc hệ thống – từ Monolith, Microservices đến Serverless. ⚙️ Design Patterns – như API Gateway, Message Queue, Circuit Breaker... 🚀 Scalability & Reliability – Autoscaling, Load Balancer, Kubernetes v.v. 🗃️ Data Access – SQL vs NoSQL, Cache, CDN, CAP Theorem... 👉 Nếu bạn đang học hoặc làm backend/devops/system engineer, đừng bỏ qua! 📌 Bạn bổ sung thêm gì cho danh sách này không? #SystemDesign #CodeLearning #HocLapTrinh #Backend

Tấm bản đồ “học gì – làm gì” cho dân lập trình đây rồi! 📌 Web, game, data, mobile — mỗi hướng đi đều có “ngôn ngữ riêng” để nói chuyện với máy tính 👾 → Chọn đúng là tiết kiệm cả đống thời gian ngồi gõ lung tung! 🔧 Gợi ý nhanh: Web: học JavaScript, PHP, Python là thấy trái tim Internet 💻 Game: combo C++, C#, Java cho mượt như Unreal, Unity Data Analysis: Python & R là bestie Mobile App: đừng bỏ qua Kotlin, Swift, Dart Embedded: hãy mạnh mẽ với C và C++ 🎯 Tìm đúng ngôn ngữ - đi đúng hướng Đừng học theo phong trào, học theo mục tiêu nhé!

Đây là bản đồ mini giúp hình dung rõ 8 hướng đi phổ biến nhất – kèm kỹ năng, công cụ thường gặp cho từng vai trò: 🎯Data Analyst – Phân tích số, trực quan hóa dữ liệu bằng Excel, SQL, Python. 🎯ML Engineer – Xây mô hình dự đoán bằng Scikit-learn, TensorFlow. 🎯AI Specialist – Áp dụng AI vào các lĩnh vực cụ thể như y tế, tài chính, sản xuất… 🎯AI Engineer – Dùng PyTorch, Keras để triển khai hệ thống AI chạy thật ngoài đời. 🎯Data Scientist – Tìm insight từ dữ liệu bằng cách kết hợp kỹ năng lập trình, thống kê và hiểu biết ngành. 🎯Agentic AI Expert – Làm việc với GPT, LangChain… để xây các agent tự động thông minh. 🎯AI Product Manager – Kết nối team kỹ thuật với người dùng, biết cả LLMs và quy trình triển khai MLOps. 🎯AI Research Scientist – Nghiên cứu chuyên sâu, phát triển các mô hình mới cho tương lai. 📌 Tóm tắt nhanh thôi nhé – mỗi nghề còn nhiều kỹ năng chi tiết nữa. 👉 Nếu đang phân vân học gì, làm gì trong ngành AI/Dữ liệu thì đây là chỗ tốt để bắt đầu tham khảo. Vai trò nào thấy hợp với tính cách, kỹ năng hiện tại? Cùng thảo luận nhé! #ĐịnhHướngNghềNghiệp #AI #HọcDữLiệu #CareerPath #AIchoMọiNgười #TừZeroĐếnAI #Data

📸 Một bên là Bill Gates, người từng bỏ học để viết phần mềm bá chủ thế giới. 📸 Một bên là Mark Zuckerberg, bỏ học để lập ra mạng xã hội khiến thiên hạ bỏ ngủ. 🪑 Ở giữa: chiếc bàn trà dành cho búp bê. 🖥️ Đằng sau là chiếc máy tính khởi nghiệp 1990 vibes. 💻 Bên phải là laptop thời nay, mở ra chỉ để... xem lại mấy cái lỗi cũ. 💬 Và thế là hai tỷ phú ngồi lại giữa căn phòng trọ, bàn về những chuyện "ngày xưa dễ ghê, code cái là có công ty tỷ đô". Giờ code lòi con mắt, lại còn phải cạnh tranh với siêu nhân AI nữa, anh em nhỉ?

#vuacuamoinghe

Làm việc với SQL mà gặp dữ liệu trùng thì cũng "chuyện thường ở huyện" thôi. Quan trọng là biết cách xử lý gọn gàng. Mình chia sẻ 6 cách dễ áp dụng nè: 1️⃣ DISTINCT Chỉ cần lấy ra bản ghi không trùng mà không đụng đến bảng gốc? Dùng cái này là nhanh nhất. 2️⃣ GROUP BY + MIN/MAX Muốn gom nhóm và giữ lại một dòng duy nhất (ví dụ dòng có ID nhỏ nhất)? Dùng GROUP BY kèm MIN() là chuẩn. 3️⃣ ROW_NUMBER() SQL sẽ đánh số từng dòng trong nhóm trùng – từ đó dễ chọn dòng muốn giữ. 4️⃣ DELETE + CTE Dùng CTE để chọn dòng đầu tiên trong mỗi nhóm trùng, rồi xóa phần còn lại. Cách này khá “pro”, nhưng yên tâm là không khó dùng. 5️⃣ Sao lưu trước khi xóa Luôn tạo 1 bản backup để lỡ tay xóa nhầm thì còn đường lui. Không bao giờ thừa đâu! 6️⃣ Dùng bảng tạm (temp table) Tạo bảng mới chứa dữ liệu đã sạch, sau đó thay thế bảng cũ. Cách này siêu an toàn luôn. ✅ Tuỳ vào mục tiêu (chỉ truy vấn hay cần xóa thật) mà chọn cách phù hợp. Mỗi tình huống một giải pháp! #SQLFun #DataCleaning #RemoveDuplicates #sqllife

📡 CÁC LOẠI ĐỊA CHỈ IP! 🔐 IP Cục bộ (Local/Private) → Tự động tạo trong mạng nội bộ Ví dụ: 192.168.1.1 / 192.168.1.2 / 192.168.1.3 💡 Dành cho thiết bị trong cùng mạng Wi-Fi 🌐 IP Công khai (Public) → Cấp bởi nhà mạng (ISP) 💡 Dùng để kết nối internet bên ngoài Ví dụ: 192.168.1.1 (qua modem/router) 🔄 Tĩnh (Static) → Cố định, không thay đổi → Dùng cho máy chủ, thiết bị quan trọng 🔁 Động (Dynamic) → Thay đổi theo thời gian → Dành cho người dùng cá nhân 📶 IPv4 vs IPv6 – Thế hệ địa chỉ IP 🔢 IPv4: 192.168.5.18 – Dạng số, giới hạn 4.3 tỷ địa chỉ 🔠 IPv6: 5062:6400:0000:… – Dạng chữ-số, gần như vô hạn địa chỉ ✅ IPv6 giúp mọi thiết bị có địa chỉ riêng, không cần chia sẻ! Có gì anh em chia sẻ thêm nhé!

🎁 Không mất tiền. 🤝 Không yêu cầu gì phức tạp 📚 Chỉ toàn kiến thức xịn sò từ chính “ông lớn” trong ngành AI. Muốn nâng trình? Bạn nào đang muốn học AI mà chưa biết bắt đầu từ đâu, thì 5 khóa học này đúng là “cứu tinh”! 👇👇 🔥 AI for All: From Basics to GenAI Practice https://zurl.co/4gKck 🚀 Getting Started with AI https://zurl.co/13PD5 🧠 Generative AI Explained https://zurl.co/v2Q9Q ⚡ Accelerate Data Science Workflows https://zurl.co/jF8D5 🧬 Build a Brain in 10 Minutes https://zurl.co/5iKdN #AI #GenerativeAI #LearnAI #NVIDIA #FutureOfWork #AIcourses #Upskill

Ngành dữ liệu bây giờ không còn kiểu “ai làm việc nấy”. Bạn sẽ không chỉ ngồi phân tích rồi gửi báo cáo là xong. Thực tế là: → Có lúc bạn phải làm sạch data, viết query, vẽ dashboard. → Có lúc phải đứng trước sếp, trình bày ý nghĩa con số. → Có lúc ngồi fix lỗi ETL cả ngày không đụng vào phân tích. 📌 Vấn đề không phải là bạn mang chức danh gì. Mà là bạn có giải quyết được vấn đề hay không. Bạn không cần trở thành chuyên gia “đỉnh” nhất trong từng mảng. Nhưng nếu bạn đủ vững ở những điểm sau: ✅ Biết code (ít nhất là SQL) ✅ Biết phân tích, trực quan hóa dữ liệu ✅ Biết đặt câu hỏi, kể câu chuyện rõ ràng ✅ Biết nghĩ như người dùng/sếp/client Thì xin chúc mừng, bạn là kiểu người mà bất kỳ team nào cũng muốn giữ lại. 🧭 Đừng giới hạn bản thân trong một “ô vuông chức danh”. Hãy học theo kỹ năng — và chọn xây dựng lộ trình phù hợp với chính mình. #DataAnalyst #DataScientist #DataEngineer #DataCareer #DataSkills #DataTeam

Phân biệt mãi vẫn không biết đây là boss hay bánh 😅 Anh em giúp AI được không? 🧁🐶

Bạn muốn theo đuổi lĩnh vực Cloud Computing nhưng chưa biết nên học chứng chỉ nào? 🧭 📍Đây là bản đồ cực kỳ trực quan từ KodeKloud, giúp bạn chọn đúng chứng chỉ theo vai trò nghề nghiệp — trên cả AWS, Azure, và Google Cloud. 🔑 Các vị trí được phân loại rõ ràng: 👷‍♂️ Solutions Architect 🧪 Cloud Data Engineer 👨‍💻 Software Developer 🛠️ System Administrator ⚙️ DevOps Engineer 🔐 Security Engineer 🌐 Network Engineer 🤖 Machine Learning Engineer 💡 Phù hợp với: ✅ Người mới đang tìm hướng đi ✅ Dân Cloud muốn lên cấp nghề nghiệp ✅ Kế hoạch học tập Cloud năm 2025 hiệu quả hơn 📌 Lưu lại ngay – Share cho đồng đội cùng lên trình Cloud nha! #CloudComputing #CloudCertification #AWS #Azure #GoogleCloud #DevOps #MachineLearning #SecurityEngineer #CareerRoadmap #ITCareer #KodeKloud #HọcCloud #LộTrìnhHọcCloud

Bạn từng nghe qua 2 thuật ngữ này khi làm việc với dữ liệu, nhưng vẫn thấy hơi mơ hồ? Mình giải thích đơn giản nhé 👇 Chuyển đổi dữ liệu (data transformation) là một phần quan trọng trong phân tích dữ liệu hiện đại. Nhưng bạn đã thực sự hiểu rõ ETL và ELT là gì chưa? Một hình ảnh trực quan nhất sẽ giúp bạn hiểu rõ bản chất khác biệt giữa hai khái niệm thường gây nhầm lẫn này trong xử lý dữ liệu! 🧠 ETL – Extract, Transform, Load Lấy dữ liệu → Làm sạch, chỉnh sửa → Rồi mới lưu vào kho ETL là quá trình trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn → chuyển đổi dữ liệu (làm sạch, chuẩn hóa, thay đổi cấu trúc) tại một nơi trung gian (staging area) → sau đó mới tải vào kho dữ liệu (Data Warehouse). 👉 Thích hợp khi bạn cần kiểm soát kỹ quá trình chuyển đổi hoặc sử dụng hạ tầng không mạnh về tính toán. Ví dụ: Công ty A trích xuất dữ liệu bán hàng từ hệ thống POS → chuyển đổi dữ liệu tại máy chủ nội bộ (tính doanh thu theo khu vực, chuẩn hóa định dạng ngày tháng) → tải lên kho dữ liệu để báo cáo. 🛠 Công cụ phổ biến: Informatica, Talend, Apache NiFi, SSIS ---------------------------------------------------------------------- 🧠 ELT – Extract, Load, Transform Lấy dữ liệu → Bỏ luôn vô kho → Khi nào cần thì mới lôi ra xử lý ELT là cách tiếp cận hiện đại hơn, tận dụng khả năng tính toán mạnh mẽ của kho dữ liệu trên cloud. Dữ liệu được trích xuất và tải thẳng vào kho dữ liệu dạng thô, sau đó chuyển đổi trực tiếp trong kho (nhờ các công cụ như dbt). 👉 Giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí lưu trữ trung gian, và dễ dàng tái sử dụng dữ liệu thô. Ví dụ: Startup B dùng BigQuery để lưu dữ liệu từ website, app, CRM... Sau khi tải dữ liệu gốc lên BigQuery, họ dùng dbt để tạo bảng phân tích người dùng, tính churn rate, LTV… 🛠 Công cụ phổ biến: dbt, Fivetran, Stitch, Airbyte -------------------------------------------------------------------- 📌 Khi nào chọn ETL? 👉Dữ liệu từ hệ thống cũ hoặc tại chỗ (on-premise) 👉Hệ thống có quy định bảo mật, không thể lưu dữ liệu thô lên cloud 👉Muốn kiểm soát kỹ giai đoạn chuyển đổi trước khi lưu trữ 📌 Khi nào chọn ELT? 👉Doanh nghiệp dùng kho dữ liệu cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift) 👉Cần xử lý lượng dữ liệu lớn, đa dạng 👉Muốn linh hoạt chuyển đổi dữ liệu nhiều lần, giữ lại dữ liệu gốc ----------------------------------------------------------------- 📈 Tóm lại: ETL = Chuyển đổi trước khi lưu trữ ELT = Lưu trữ trước, chuyển đổi sau bằng sức mạnh cloud ✅ Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy thả like, chia sẻ, hoặc để lại bình luận cho mình biết nhé! #ETLvsELT #dataengineering #PhânTíchDữLiệu

Bạn muốn xây dựng sản phẩm AI từ A đến Z hoàn toàn bằng mã nguồn mở? Đây là toàn bộ stack bạn cần 👇 🖥️ Frontend • Next.js • Vercel • Streamlit 🧠 Embeddings và RAG Libraries • Nomic, Cognita, LLMWare, JinaAI ⚙️ Backend & Model Access • Langchain, Netflix Metaflow, HuggingFace, FastAPI, Ollama 🗃️ Data & Retrieval • Postgres, Milvus, Weaviate, PGVector, FAISS 🧬 Large Language Models (LLMs) • LLaMA 3.3, Mistral, Gemma 2, Qwen, PHI 🎯 Dành cho ai đang xây dựng ứng dụng GenAI, RAG, chatbot hoặc nền tảng học máy - đây là bộ công cụ giúp bạn triển khai nhanh, mạnh và hiệu quả nhaaaaa

Trong một diễn biến khiến cả giới công nghệ “đứng hình mất 5 giây”, siêu AI ChatGPT đã chính thức thua trận trước đối thủ không ai ngờ tới: máy chơi game Atari – huyền thoại công nghệ ra mắt cách đây gần nửa thế kỷ! 😳 💬 “Tôi tính nước đi dựa trên xác suất và chiến thuật hiện đại, nhưng lại quên rằng… Atari không biết sợ!” – một lời thì thầm tưởng tượng từ ChatGPT. 🕹️ Atari 2600 – cỗ máy chỉ sở hữu vài KB bộ nhớ, không có mạng, không có deep learning – đã chứng minh rằng: công nghệ cổ điển đôi khi vẫn có thể khiến những cỗ máy hiện đại phải toát mồ hôi hột. 📉 Trận thua này không chỉ là một trò đùa viral mà còn gợi nhớ cho chúng ta rằng: ➡️ Càng thông minh, càng cần khiêm tốn. ➡️ Cờ vua không chỉ là cuộc chơi của tính toán, mà còn là bản lĩnh. ➡️ Và… đừng bao giờ xem thường sức mạnh của những thứ “cũ kỹ”. Comment ngay kẻo bị chiếu hết cả dòng đời 😎👇

Nhân một ngày cuối tuần, tôi phải ra bản tin sức khoẻ thay vì tin về Tech Anh em bảo trọng🙂‍↔️

Bạn thắc mắc Python làm được gì? Câu trả lời là: rất nhiều! 👇 🔹 Software Development – Viết phần mềm 🔹 Data Analysis – Phân tích dữ liệu 🔹 Machine Learning – Làm trí tuệ nhân tạo 🔹 Web Development – Xây dựng website 🔹 Prototyping – Tạo prototype siêu nhanh 🔹 Automation – Tự động hóa quy trình 🔹 System Scripting – Viết script cho hệ thống 🔹 Web Applications – Ứng dụng web mạnh mẽ 💡 Dù bạn là người mới hay coder dày dặn, Python đều có “đất diễn”. 👉 Nếu bạn cho tôi cơ hội chọn lại từ đầu ngôn ngữ tôi học, tôi là tôi vẫn chọn Python🥳

Lập trình web không hề khô khan nếu bạn hình dung nó như… cơ thể con người 🤖 🦴 HTML – Bộ xương (Cấu trúc) 👕 CSS – Quần áo (Trình bày) 🧠 JavaScript – Hành vi (Tương tác) 💡 Node.js – Bộ não (Logic xử lý) 🗄️ MySQL – Trí nhớ (Lưu trữ dữ liệu) 😎 React/Vue – Tính cách (Giao diện người dùng) 🕸️ Express.js – Hệ thần kinh (Kết nối hệ thống) 📡 REST API – Giao tiếp (Trao đổi thông tin) 💬 Lập trình là cách chúng ta “thổi hồn” vào website, giúp nó sống động và thông minh hơn từng ngày. 👉 Bạn đang học phần nào rồi? Bình luận chia sẻ nào anh em ơi

🚀 Từ con số 0 đến làm chủ công nghệ – bạn chỉ cần đi từng bước! 👣 Bước 1: Làm quen với lập trình • Bắt đầu từ các khái niệm cơ bản như biến, vòng lặp, hàm, cú pháp. • Chọn một ngôn ngữ phổ biến: Python, JavaScript hoặc Java. 👨‍💻 Bước 2: Hiểu sâu về thuật toán & cấu trúc dữ liệu (DSA) • Trang bị tư duy logic và kỹ năng giải quyết vấn đề. • Cần thiết để vượt qua vòng phỏng vấn kỹ thuật tại các công ty lớn. 🔧 Bước 3: Làm chủ Git và hệ thống quản lý phiên bản • Cộng tác làm việc nhóm mượt mà. • Theo dõi thay đổi mã nguồn và tránh lỗi không mong muốn. 💾 Bước 4: Khám phá cơ sở dữ liệu và SQL • Biết cách lưu trữ và truy vấn dữ liệu hiệu quả. • Dễ dàng kết nối với backend sau này. 🌍 Bước 5: Bắt đầu phát triển web (Frontend + Backend) • Hiểu cách xây dựng giao diện người dùng và xử lý logic phía server. • Kết hợp kiến thức để tạo ra ứng dụng thực tế. 🧪 Bước 6: Làm dự án thật – học thật • Không gì hiệu quả bằng thực hành. • Tạo portfolio, cải thiện kỹ năng và tự tin ứng tuyển. 🏗️ Bước 7: Nắm vững kiến trúc hệ thống (System Design) • Học cách xây dựng hệ thống lớn, ổn định, chịu tải cao. • Giai đoạn “nâng cấp” tư duy kỹ sư. 📈 Bước 8: Luôn học hỏi và cập nhật công nghệ mới • Công nghệ thay đổi mỗi ngày – người học nhanh sẽ thắng. • Tham gia cộng đồng, đọc blog, thử nghiệm công cụ mới. ⸻ 💡 Đây không chỉ là lộ trình học – mà là hành trình trưởng thành trong ngành công nghệ. Anh em đang ở bước nào rồi?

1. 🎓 CS50 – Harvard University • Website: cs50.harvard.edu/x • Chứng chỉ: Miễn phí (từ Harvard) • Nội dung: C, Python, DSA, Web, AI… • Lưu ý: Phải hoàn thành bài tập + final project. ⸻ 2. 🌐 Google Digital Garage • Website: learndigital.withgoogle.com • Khóa nổi bật: • “Fundamentals of Digital Marketing” – có chứng chỉ • “Cybersecurity for Beginners” • Chứng chỉ: Miễn phí (có từ Google) ⸻ 3. 💻 Microsoft Learn • Website: learn.microsoft.com • Chứng chỉ: Miễn phí (sau mỗi learning path) • Nội dung nổi bật: Azure, GitHub, Power Platform, C#, AI fundamentals • Lưu ý: Có thể thi Microsoft Certified miễn phí nếu tham gia events. ⸻ 4. 🤖 IBM SkillsBuild • Website: skillsbuild.org • Chứng chỉ: Miễn phí từ IBM • Các khóa học: Data Science, AI, Cybersecurity, Web Dev… • Dành cho: Beginner đến Intermediate ⸻ 5. 🌐 Cisco Networking Academy • Website: skillsforall.com • Khóa nổi bật: • Introduction to Cybersecurity • Python Essentials 1 & 2 • Chứng chỉ: Miễn phí từ Cisco • Nền tảng: Rất tốt nếu bạn muốn vào mảng networking/security ⸻ 6. 🧠 Meta (Facebook) – Through Coursera • Website: coursera.org/meta • Lưu ý: Miễn phí nếu apply Financial Aid • Chứng chỉ: Từ Meta (sau mỗi khóa) • Chuyên ngành: Frontend, Backend, Android ⸻ 7. ☁️ Amazon AWS Skill Builder • Website: aws.amazon.com/training • Chứng chỉ: Một số khóa miễn phí có chứng chỉ hoàn thành • Nội dung: Cloud, DevOps, AI/ML trên AWS Đừng bỏ lỡ cơ hội anh em nhé, TỐT - UY TÍN - LẠI CÒN MIỄN PHÍ😀

Bạn đang lạc giữa mê cung AI và không biết nên dùng công cụ nào cho đúng việc? Đây là bản đồ kim tự tháp phân loại các công cụ AI hot nhất hiện nay theo chức năng: 🔹 Code Editor: Cursor – Viết code bằng AI, siêu nhanh, siêu thông minh. 🔹 Market Research: Perplexity, Gemini – Tổng hợp & phân tích thông tin siêu tốc. 🔹 Writing Assistant: ChatGPT, Claude, Grok – Trợ lý viết bài, soạn email, sáng tạo nội dung. 🔹 Design Tools: Midjourney, Recraft, Figma, Canva – Từ AI vẽ ảnh tới thiết kế chuyên nghiệp. 🔹 Tự động hóa & hỗ trợ công việc: • RecCloud: Dịch video • Tidio: Chăm sóc khách hàng • Zapier: Kết nối nền tảng • Calendly: Đặt lịch thông minh • PicWish: Tạo & xử lý ảnh 🔥 Tip nhỏ: Muốn tăng hiệu suất làm việc 10x? Hãy chọn đúng công cụ – đúng tầng – đúng việc!

Trong thế giới hacker, màu mũ không chỉ là phụ kiện – nó là thái độ, kỹ năng và mục đích hành động. Cùng điểm danh các “trường phái hacker” theo màu mũ: 🟢 Green Hat – Hacker mới vào nghề Tò mò, học hỏi, đôi khi… phá vỡ cả Internet mà không biết! Họ chưa giỏi, nhưng đam mê thì có thừa. ⚪ White Hat – Người hùng trong bóng tối Chuyên gia an ninh mạng chính thống. Họ xâm nhập hệ thống – nhưng là để tìm lỗ hổng và vá lại kịp thời. ⚫ Black Hat – Kẻ phản diện kinh điển Đánh cắp dữ liệu, tấn công hệ thống, bán thông tin người dùng… Chính là lý do bạn cần cài phần mềm bảo mật và đổi pass thường xuyên! ⚪⚫ Grey Hat – Hacker đạo đức “mập mờ” Không xấu, không tốt – họ có thể đột nhập vào hệ thống mà không xin phép, nhưng không phá hoại. Vấn đề là: có ai mời đâu mà vào? 🔴 Red Hat – “Hacker trừng phạt” Không báo cảnh sát – họ đánh trả hacker mũ đen bằng cách… hack ngược. Như Batman nhưng biết code. 🔵 Blue Hat – Hacker của sự thù hằn Không hack vì tiền, mà hack vì tức. Gây thiệt hại vì cảm xúc cá nhân, đặc biệt nguy hiểm nếu có kỹ năng thật sự. 🛡️ Tóm lại: 👉 Không phải ai biết hack cũng là kẻ xấu. 👉 Nhưng đừng để “mũ đen” đội lên đầu bạn! 🔐 Giữ an toàn, giữ tỉnh táo – và nếu được, hãy chọn mũ trắng bạn nhé, nghề này ranh giới giữa vĩ nhân với tù tội mong manh lắm anh em ạ!

Cậu em này thì quá nổi trong giới công nghệ ở Việt nam rồi, nhưng tui vẫn phải điểm qua vài thành tích, cho anh em có động lực ngày làm 48 tiếng. Nguyễn Nam Long (Logan Nguyen) – sinh năm 2012 tại TP.HCM – đã trở thành Chief Growth Officer (CGO) của startup công nghệ OplaCRM - một startup cung cấp giải pháp CRM cho doanh nghiệp. Không chỉ có tư duy công nghệ, Long còn thể hiện khả năng giao tiếp và tư duy toàn cầu hóa hiếm thấy ở độ tuổi của mình. Ngay từ năm lớp 1, Long đã được gia đình định hướng làm quen với lập trình thông qua nền tảng YouTube và các khóa học online. Đến nay, khi mới chỉ 13 tuổi, cậu đã có hơn 3 năm kinh nghiệm lập trình với các ngôn ngữ như Scratch, Python, C# (Unity) – trình độ ngang ngửa sinh viên đại học năm cuối ngành CNTT. 🧠 Thành tích đáng nể của Long đây anh em 👉 TOEIC 900 điểm từ khi còn rất nhỏ, giúp Long dễ dàng tiếp cận kho tài liệu lập trình toàn cầu. 👉 Được 6 công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam mời thực tập, trong đó có một công ty game blockchain top đầu. 👉 Giảng dạy Scratch cho bạn bè quốc tế đến từ Úc, Pháp và Canada – vừa là học sinh, vừa là “mentor nhí”. Tui tính mời em về TechiesX dạy cho tui vài buổi mà không biết em có đồng ý không đây😀

Cứ ngỡ là tiễn “người sắp chết”… ai ngờ lại là tiệc chia tay của chính mình. 💀📱 Năm 2010, đội Windows Phone tổ chức lễ rước quan tài iPhone & BlackBerry, tin rằng Windows Phone 7 sẽ “càn quét thị trường”. 15 năm sau nhìn lại: iPhone vẫn sống khỏe, còn Windows Phone thì đã… về nơi yên nghỉ thật sự. 😢 📉 Bài học đắt giá từ lịch sử ngành công nghệ: Đừng tổ chức đám tang cho đối thủ khi mình còn đang thở oxy😂

Ngành phát triển game không còn là cuộc chơi của riêng các studio lớn. Chỉ cần hiểu rõ quy trình và công cụ, bạn hoàn toàn có thể trở thành một full-stack game developer — người nắm toàn bộ chuỗi sản xuất từ client đến server. 🔧 1. Game Engine – Trái tim đồ họa Bạn bắt đầu từ các công cụ như Unity, Unreal Engine, Godot, hay Cocos2D-X – đây là nơi giúp bạn xây dựng thế giới game, nhân vật, gameplay. Đây là phần “trông thấy” mà người chơi tương tác. 🧪 2. Công nghệ nền tảng – Bộ xương kỹ thuật Các công nghệ như OpenGL, Vulkan, DirectX, hay WebGL đóng vai trò hiển thị đồ họa, ánh sáng, hiệu ứng vật lý… Tất cả đều thuộc về client side. 💻 3. Ngôn ngữ & Framework – Nền móng logic Dùng Node.js, Python, Java, Go, Rust hay C#, bạn viết ra những gì game sẽ làm: luật chơi, di chuyển, tính điểm, AI… 🌐 4. Game Server – Kết nối thế giới Khi cần game online hoặc multiplayer, bạn phải xây dựng server-side với các công cụ như Photon Engine, PlayFab, Firebase, Colyseus, hay Nakama. Đây là nơi xử lý dữ liệu người chơi, phòng game, thứ hạng… 🚀 5. Full-Stack Game Development – Làm chủ cả client và server Khi bạn làm chủ được cả hai phần client-side và server-side, bạn chính là một full-stack developer trong ngành game. Từ thiết kế đến vận hành, bạn có thể tự tạo nên một tựa game hoàn chỉnh. Anh em game thủ muốn rẽ hương làm game, check nha👇

Code tôi viết kiểu😀

🔍 Trong Linux, mọi thứ bắt đầu từ thư mục gốc ”/” (root) – là nơi chứa tất cả các thư mục hệ thống, dữ liệu, cài đặt và ứng dụng. Đây là “xương sống” của mọi hệ điều hành Linux. 📁 Cấu trúc chính của hệ thống file: • /usr – Chứa các ứng dụng người dùng (user binaries), thư viện, tài liệu, v.v. • /bin và /sbin – Lưu trữ các chương trình cơ bản và công cụ hệ thống. • /etc – Nơi lưu trữ các file cấu hình của hệ thống. • /home – Thư mục cá nhân của từng người dùng. • /lib – Thư viện dùng chung cho các chương trình trong /bin và /sbin. • /var – Dữ liệu thay đổi thường xuyên như log, mail, cache,… • /tmp – Thư mục lưu tạm thời. • /opt – Dành cho các phần mềm cài thêm ngoài hệ thống. • /media, /mnt – Gắn kết thiết bị lưu trữ ngoài (USB, ổ cứng gắn ngoài). • /boot – Chứa file khởi động hệ thống, kernel. • /dev – Thiết bị phần cứng dưới dạng file. • /srv – Dữ liệu phục vụ dịch vụ (server). 🔬 Chi tiết sâu hơn: • /usr có các nhánh như: bin, lib, include, share, local… • Trong /usr/share lại chia tiếp như: man (trang hướng dẫn), misc, sgml, XML,… • Các phần mềm thêm vào thường nằm trong /opt. • /var chứa log hệ thống, email, cache, spool, v.v. ⚙️ Tất cả liên kết thành một hệ thống logic giúp Linux vận hành ổn định và hiệu quả. ⸻ 📌 Bạn mới dùng Linux? Hiểu hệ thống file là bước đầu tiên để làm chủ hệ điều hành này nha

Nếu bạn mới chập chững bước vào thế giới lập trình và đang loay hoay chọn ngôn ngữ đầu tiên, thì đây là hai “ứng viên sáng giá”: 🔸 Python – ngôn ngữ “nhà lành” ✅ Cú pháp gọn, dễ đọc như tiếng Anh ✅ Chạy cực mạnh trong AI, Data Science, Automation ✅ Dành cho người thích sạch sẽ – code phải thụt dòng cho chuẩn! 🔸 JavaScript – chiến thần trình duyệt ✅ Là “trái tim” của mọi website hiện đại ✅ Được sinh ra để chạy trên trình duyệt, giờ còn cân cả backend ✅ Linh hoạt, đôi khi hơi… rối não với this, undefined, == và === 😵‍💫 💡 Dù bạn chọn bên nào, hãy nhớ: 👉 Python giúp bạn xây dựng logic và tư duy code 👉 JavaScript đưa bạn thẳng vào thế giới web sôi động 📌 Mẹo nhỏ: học thử cả 2 qua vài project mini, rồi chọn “chân ái”! 💬 Bạn là team nào? Comment nha

Builder.ai, một startup công nghệ có trụ sở tại London, từng được ca ngợi là “kỳ lân” trong lĩnh vực phát triển phần mềm với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Công ty hứa hẹn giúp người dùng tạo ứng dụng dễ dàng như gọi pizza, nhờ vào nền tảng AI có tên “Builder Studio” và trợ lý ảo Natasha. Tuy nhiên, vào tháng 5/2025, Builder.ai đã nộp đơn phá sản sau khi không thể đáp ứng các cam kết tài chính. Một cuộc điều tra của The Wall Street Journal từ năm 2019 đã tiết lộ rằng phần lớn công việc lập trình thực chất do các kỹ sư Ấn Độ thực hiện, trong khi hệ thống AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ tối thiểu. Điều này cho thấy công ty đã “tẩy trắng” công nghệ truyền thống bằng cách gắn mác AI để thu hút đầu tư. Dù đã huy động được hơn 445 triệu USD từ các nhà đầu tư lớn như Microsoft và Quỹ đầu tư quốc gia Qatar, Builder.ai không thể duy trì hoạt động khi chi phí tăng cao và doanh thu không đạt kỳ vọng. Việc công ty báo cáo sai lệch về tình hình tài chính và phóng đại khả năng của AI đã dẫn đến mất niềm tin từ các nhà đầu tư và đối tác. Sự sụp đổ của Builder.ai là một lời cảnh tỉnh cho ngành công nghệ về việc cần thẩm định kỹ lưỡng các tuyên bố liên quan đến AI, tránh bị cuốn theo những chiến dịch tiếp thị không phản ánh đúng thực tế công nghệ. Thật là một tin không mấy vui vẻ trong năm nay cho các anh em ngành Tech! ⸻

👣 Lộ trình bắt đầu từ những nền tảng cơ bản: 🎯Hệ điều hành Linux 🎯Lập trình (ưu tiên Python) 🎯Quản lý phiên bản với Git 🎯Kiến thức cơ sở dữ liệu & mạng máy tính 🔧 Sau đó là các kỹ năng nâng cao: - Tự động hoá triển khai (CI/CD) với Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI - Container hóa với Docker và điều phối bằng Kubernetes, Helm - Nền tảng đám mây (AWS, Azure, Google Cloud) & quản lý hạ tầng bằng mã (Terraform, Ansible) - Giám sát & ghi log với ELK stack, Prometheus, Grafana 💡 Mỗi kỹ năng trong roadmap đều xây dựng trên những kiến thức trước đó, giúp bạn phát triển toàn diện và vững chắc trong môi trường DevOps hiện đại. 👉 Dù bạn là người mới chuyển ngành hay mới bắt đầu với công nghệ, roadmap này sẽ là kim chỉ nam rõ ràng cho hành trình học tập của bạn. 📌 Bạn thấy lộ trình này đã đầy đủ chưa? Có công cụ hay kỹ năng nào bạn nghĩ nên bổ sung không? Cùng chia sẻ nhé! “Hành trình ngàn dặm bắt đầu từ một bước chân đầu tiên.” 👣

27 Thuật Toán Mọi Lập Trình Viên Nên Biết Bạn đang học lập trình hay muốn củng cố nền tảng kỹ thuật? Dưới đây là danh sách 27 thuật toán cốt lõi mà bất kỳ lập trình viên nào cũng nên nắm vững. Những thuật toán này không chỉ thường gặp trong phỏng vấn mà còn cực kỳ hữu ích trong thực tế: 🔹 1. Thuật Toán Sắp Xếp (Sorting) • Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort • Merge Sort, Quick Sort 🔹 2. Thuật Toán Tìm Kiếm (Searching) • Linear Search, Binary Search 🔹 3. Danh Sách Liên Kết (Linked Lists) • Thêm, xóa và đảo ngược danh sách liên kết 🔹 4. Ngăn Xếp & Hàng Đợi (Stacks & Queues) • Cài đặt stack/queue, chuyển đổi biểu thức, đánh giá biểu thức hậu tố 🔹 5. Cây (Trees) • Duyệt cây nhị phân (inorder, preorder, postorder) • Cây tìm kiếm nhị phân (BST): thêm, xóa, tìm kiếm 🔹 6. Đồ Thị (Graphs) • DFS, BFS, A* Search 🔹 7. Đệ Quy (Recursion) • Tính giai thừa, dãy Fibonacci 🔹 8. Lập Trình Động (Dynamic Programming) • Fibonacci với DP, bài toán balo 0/1 🔹 9. Băm (Hashing) • Cấu trúc bảng băm: thêm, xóa, tìm kiếm 🔹 10. Heap • Heapify, Heap Sort, thuật toán đường đi ngắn nhất Dijkstra 🔹 11. Xử Lý Bit (Bit Manipulation) • Các phép toán cơ bản: AND, OR, XOR, dịch bit 💡 Gợi ý học tập: Mỗi thuật toán đều là một viên gạch giúp bạn xây dựng nên tư duy giải quyết vấn đề. Dành thời gian luyện tập từng thuật toán, hiểu cách hoạt động, và ứng dụng trong các tình huống thực tế nha anh em!

💻 Dành cho ai đang vật lộn với những dòng code của chính mình (hoặc của người khác 😅) Có bao giờ bạn nhìn lại đoạn code cũ của mình và tự hỏi: "Ủa ai viết cái này vậy trời?" 😅 Thật ra... rất có thể là bạn. Và đó là lý do vì sao code sạch lại quan trọng. 🤔 Code sạch là gì? Không phải để khoe style, mà là để: 🔍 Dễ đọc – Bạn (và đồng đội) hiểu nhanh, không cần đoán 🧩 Dễ sửa – Có bug thì fix lẹ, khỏi lo vỡ tùm lum 🛠️ Dễ mở rộng – Sau này chỉnh sửa thêm cũng nhẹ đầu hơn ------------------------------------------------------------ 🎯 Vì sao nên viết code sạch? 👥 Làm việc nhóm mượt mà hơn 🐞 Debug đỡ mất thời gian 🚀 Dev mới vào cũng dễ hiểu, đỡ cần "phiên dịch" 😎 Và tương lai của bạn sẽ cảm ơn bạn rất nhiều! ----------------------------------------------------------- ✨ Một vài mẹo nhỏ để code sạch hơn ✅ Đặt tên rõ ràng: userEmailInput hay hơn temp nhiều ✅ Tránh lồng code quá sâu – return sớm nếu được ✅ Viết hàm ngắn gọn, mỗi hàm chỉ nên làm 1 việc ✅ Comment đúng chỗ – để giải thích tại sao chứ không phải nó làm gì ✅ Dùng formatter – Prettier, ESLint, PHP CS Fixer... cho code đẹp và nhất quán Code sạch không tốn thêm nhiều thời gian, nhưng giúp tiết kiệm rất nhiều công sức về sau. Hãy viết như thể người sửa code đó sau này là chính bạn – vì... rất có thể đúng là vậy đó 😄 #developerlife #cleancode #codingtips #coding

📅 Ngày 11/5/1983 🏢 Gửi từ trụ sở Apple tại Cupertino Một người hâm mộ tên M. L.N. Varon từng viết thư cho Steve Jobs xin chữ ký. Phản hồi của Jobs cực kỳ ngắn gọn và “rất Steve”: “I’m honored that you’d write, but I’m afraid I don’t sign autographs.” (Tôi rất vinh dự khi bạn viết thư cho tôi, nhưng tiếc là tôi không ký tặng.) Tuy nhiên, ở cuối thư, ông lại ký tên rất rõ ràng: Steve Jobs. 📈 40 năm sau, bức thư này trở thành món đồ sưu tầm hiếm, và đã được đấu giá thành công với mức giá lên tới 479.939 USD vào năm 2021 thông qua RR Auction. Chưa thấy fan nào trúng mánh như fan này luôn anh em ạ

💡 Mỗi loại được thiết kế để phục vụ những nhu cầu rất khác nhau – từ lưu trữ dữ liệu dạng bảng, JSON, đến dữ liệu đồ thị, thời gian thực hay thậm chí là AI vector! 🧱 1. Relational – Dữ liệu dạng bảng (SQL) 🔑 2. Key-Value – Cặp khóa-giá trị siêu nhanh 📄 3. Document – Quản lý dữ liệu dạng JSON 🕸️ 4. Graph – Dữ liệu dạng mạng, quan hệ phức tạp 📊 5. Wide-Column – Cột linh hoạt, tối ưu hiệu suất ⚡ 6. In-Memory – Truy cập cực nhanh trong RAM 🕒 7. Time-Series – Dữ liệu chuỗi thời gian (IoT, cảm biến) 📦 8. Object-Oriented – Lưu trữ như lập trình hướng đối tượng 🔍 9. Text-Search – Tìm kiếm văn bản chuyên sâu 🗺️ 10. Spatial – Dữ liệu bản đồ, định vị địa lý 🧬 11. Blob – Quản lý ảnh, video, file lớn 📒 12. Ledger – Chuỗi khối và dữ liệu không thể chỉnh sửa 🌳 13. Hierarchical – Cấu trúc cây cha-con 🧠 14. Vector – Dữ liệu AI, machine learning 📱 15. Embedded – Nhẹ, nhúng vào ứng dụng di động ➡️ Bạn đang dùng loại cơ sở dữ liệu nào cho sản phẩm/dự án của mình? 👉 Comment chia sẻ nhé!

Và đây là người dùng của tôi🤒

Bên dưới là hình ảnh hiếm hoi về hai nhà nghiên cứu Ole-Johan Dahl và Kristen Nygaard bên cạnh hệ thống chạy Simula 67 – “chiếc nôi” của lập trình hiện đại. Dành cho ai thắc mắc Simula 67 là gì, thì đây được coi là ngôn ngữ lập trình đầu tiên trên thế giới hỗ trợ kiểu dữ liệu trừu tượng (abstract data types) và lớp đối tượng (classes). Đây chính là bước ngoặt quan trọng mở đường cho lập trình hướng đối tượng (OOP) – nền tảng cho hầu hết các ngôn ngữ lập trình hiện đại ngày nay như Java, Python, C++…. Anh em nào ngày ngày còn xài OOP là phải biết ơn 2 ông này đấy nhé!

Con trỏ (pointer) nghe có vẻ “hack não”, nhưng thật ra nó chỉ là một biến đặc biệt — lưu địa chỉ của biến khác. 🔍 Cơ bản về con trỏ (ví dụ hình đính kèm) 💡 Vậy con trỏ dùng để làm gì? ✅ Thao tác trực tiếp trên bộ nhớ ✅ Truyền giá trị theo kiểu "tham chiếu" vào hàm ✅ Cần thiết khi dùng malloc() để cấp phát bộ nhớ động ✅ Dùng trong mảng, chuỗi, struct, danh sách liên kết… ⚠️⚠️⚠️ Những lỗi thường gặp: 1. Dùng con trỏ khi chưa gán địa chỉ (segfault) 2. Quên free() sau khi malloc() (memory leak) 3. Nhầm giữa *p (giá trị) và p (địa chỉ) 📌 Gợi ý nhỏ: - Học pointer = hiểu máy tính hoạt động thế nào - Mới học thì vẽ sơ đồ ra giấy cho dễ hiểu - Đừng ngại sai – cứ viết code, chạy thử, printf kiểm tra địa chỉ & giá trị 🔥 Học C không chỉ là viết được code, mà là hiểu điều gì đang diễn ra bên dưới. Pointer là cửa ngõ dẫn tới thế giới lập trình "sâu sắc" hơn. #Pointer #coding #cprogramming #basics

Trong quá trình phát triển hệ thống, mình từng vấp phải không ít "bài học đắt giá" khi thiết kế API. Dưới đây là 6 điểm mình từng làm sai và rút ra được bài học quý giá: 1️⃣ Phản hồi lỗi quá chung chung 🔹 "400 Bad Request" không giúp ai debug được gì 🔹 Thiếu thông tin chi tiết (code, message, details, requestId) gây khó khăn khi support 2️⃣ Chỉ suy nghĩ theo hướng resource (CRUD) 🔹 Không phải mọi thứ đều phù hợp với CRUD 🔹 Nhiều thao tác nghiệp vụ vượt ra khỏi ranh giới của resource 🔹 Dùng verb như /orders/123/cancel đôi khi hợp lý hơn PATCH 3️⃣ Version nằm trong URL 🔹 /v1/users nhanh chóng trở thành món nợ kỹ thuật 🔹 Gây khó khăn cho hypermedia và caching 🔹 Giải pháp tốt hơn: Dùng Accept header để versioning 4️⃣ Phân trang không dùng cursor 🔹 Offset dễ gây lỗi khi có concurrent write 🔹 Không hỗ trợ tốt cho scale lớn 🔹 Cursor-based pagination là bắt buộc, không phải tùy chọn 5️⃣ Mọi thứ đều đồng bộ (synchronous) 🔹 Chặn client cho tác vụ lâu → timeout là điều chắc chắn 🔹 Không có retry hoặc idempotency → dễ lỗi hoặc lặp lại 🔹 Các thao tác lâu nên dùng async pattern 6️⃣ Bỏ qua cache headers 🔹 Không dùng ETag hoặc If-None-Match → tốn băng thông 🔹 Không có chỉ dẫn cache rõ ràng → hành vi không nhất quán 🔹 Cache đúng cách giúp giảm tải hệ thống hơn 60%! 💡 Những lỗi này tuy nhỏ nhưng ảnh hưởng cực lớn đến hiệu năng, trải nghiệm người dùng và khả năng mở rộng hệ thống. 👉 Bạn đã từng vấp phải lỗi nào trong số này chưa? Hãy chia sẻ thêm nhé! #API #backend #techtips #systemdesign #APIDesign #developerlife

Tôi thì chưa, tôi code cả đêm rồi cả ngày hôm sau tôi khóc đủ 24 tiếng🙂‍↔️

Nói gì nói, khi thời buổi lừa đảo nhiễu nhương như bây giờ, thì Cyber Security là 1 ngành không thể đùa được đâu, anh em ạ! Anh em nào thật sự có đam mê hacker mũ trắng, thì nên nghiên cứu nhé!

KHÔNG CÓ VỊ TRÍ NÀO LÀ AN TOÀN Ngành của chúng ta, có một đặc thù là phải học, phải update mỗi ngày, chỉ cần một giây phút chúng ta lơ là, thì có thể chúng ta sẽ nằm trong nhóm bị lay off nay mai. Vì muốn ngồi ở vị trí không ai ngồi được, thì phải chịu được áp lực không ai chịu được. Mình chúc anh em sống bền bỉ với “vua của mọi nghề”!

🔍 Trong ảnh là một vi mạch điện tử siêu nhỏ có thể nằm gọn trên đầu ngón tay được sản xuất bởi Texas Instruments (TI) – “ông trùm” bán dẫn đến từ Mỹ. Bạn chắc chắn sẽ giật mình bởi những thông số mà nó đem lại: 👉 Vi xử lý: ARM Cortex-M0+ 32-bit 👉 Xung nhịp: 24 MHz 👉 Bộ nhớ: 16 KB Flash, 1 KB SRAM 👉 Tiêu thụ điện năng siêu thấp, lý tưởng cho các ứng dụng chạy bằng pin hoặc thu năng lượng từ môi trường. Những con chip như thế này đang mở ra kỷ nguyên mới cho các thiết bị IoT, thiết bị y tế đeo được, và cả công nghệ cấy ghép sinh học. 💡 Vì sao chip càng nhỏ lại càng “to chuyện”? • Tiết kiệm năng lượng hơn, phù hợp cho thiết bị không dây. • Ứng dụng trong y học: cảm biến tiêm dưới da, theo dõi sức khỏe 24/7. • Mở rộng IoT: từ khóa thông minh đến cảm biến trong xe máy, ô tô. • An ninh sinh trắc học: chip gắn trên thẻ căn cước, hộ chiếu số… 📌 Tương lai của chúng ta đang được định hình lại bởi công nghệ, hi vọng, chúng ta sẽ là 1 phần của dòng chảy ấy!

Vững tay chèo nhé! 🥳

💥 2025: Bạn đang đọc post này trên… Internet. ⸻ 🕵️‍♂️ Ngày 5/12/2000, tờ Daily Mail (UK) đăng bài báo với tiêu đề “Internet có thể chỉ là một trào lưu thoáng qua khi hàng triệu người từ bỏ nó”. 🔎 Theo nghiên cứu thời đó, nhiều người thấy Internet quá đắt, quá khó dùng, và “không thiết thực”. Họ cho rằng nó sẽ sớm chìm vào quên lãng như máy nhắn tin hay đĩa mềm. 25 năm sau… 🌐 Internet không chỉ tồn tại, mà còn thống trị: • Mọi giao dịch từ ăn uống đến đầu tư đều online • Công nghệ số là nền tảng sống còn của doanh nghiệp • Và mạng xã hội là… “địa bàn hoạt động” chính của Gen Z, Gen Alpha 🔥 Nếu bạn đang xây một thứ nghe “điên rồ”, “khác người”, “khó thành”… Hãy nhớ: Từng có người nghĩ Internet là trò chơi phù du. Còn bạn, đang sống trong chính “trào lưu nhất thời” ấy – 24/7.

Vào năm 1951, một dấu mốc quan trọng trong lịch sử công nghệ đã được thiết lập khi Christopher Strachey, nhà khoa học máy tính người Anh, viết nên chương trình trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên trên thế giới. Chương trình này được thiết kế để chơi cờ vua và chạy trên máy tính Ferranti Mark I – chiếc máy tính thương mại đầu tiên tại Đại học Manchester. Dù chương trình còn rất đơn giản và không thể chơi trọn một ván cờ hoàn chỉnh, đây vẫn là một bước đột phá mở đường cho lĩnh vực AI hiện đại. Strachey là một trong những người đầu tiên tin rằng máy tính có thể mô phỏng tư duy con người – một ý tưởng mang tính cách mạng vào thời điểm đó. Cũng trong thời kỳ này, Alan Turing – cha đẻ của khoa học máy tính – đang phát triển những khái niệm nền tảng như Turing Test, nhằm xác định khả năng “suy nghĩ” của máy móc. 🔍 Từ một chương trình cờ vua sơ khai, AI đã tiến hóa thần tốc, trở thành công nghệ cốt lõi trong mọi lĩnh vực từ y tế, tài chính đến sáng tạo nghệ thuật. 📅 Hơn 70 năm đã trôi qua, nhưng năm 1951 vẫn được xem là cột mốc khai sinh trí tuệ nhân tạo – một trong những cuộc cách mạng công nghệ vĩ đại nhất của nhân loại.

💡 Code sạch không chỉ là kỹ thuật, mà là tư duy. ✅ 1. Để lại code tốt hơn lúc bạn thấy nó Dù chỉnh sửa nhỏ cũng góp phần cải thiện tổng thể. (Nguyên tắc Boy Scout) ✅ 2. Đặt tên có tâm Tên rõ ràng, dễ đọc, dễ tìm giúp người khác (và chính bạn sau này) hiểu nhanh. ✅ 3. Viết hàm nhỏ, rõ ràng Mỗi hàm nên làm một việc duy nhất. Càng ít tham số càng tốt. Tránh gây side effects. ✅ 4. Comment đúng chỗ Đừng viết những gì ai cũng thấy. Giải thích lý do thay vì mô tả hành động. ✅ 5. Format code nhất quán Nhìn vào là hiểu ngay. Code sạch giúp đầu óc bớt mệt. ✅ 6. Đóng gói thông minh (Encapsulation) Ẩn chi tiết, chỉ để lộ thứ cần dùng. Giúp dễ bảo trì và thay đổi. ✅ 7. Lỗi thì fail sớm Throw exception rõ ràng ngay khi có vấn đề. Debug sẽ đỡ khổ hơn. ✅ 8. Dễ test là ưu tiên hàng đầu Code khó test thường là dấu hiệu kiến trúc kém. ✅ 9. Luôn refactor Viết xong không phải là hết. Dọn dẹp thường xuyên mới giữ được code sạch. ✅ 10. Code review là cơ hội học hỏi Đừng ngại bị soi – chính là lúc mình trưởng thành hơn trong nghề. 🎯 Nguyên tắc vàng kèm theo: 👉KISS – Càng đơn giản càng tốt. 👉SRP – Mỗi hàm/class chỉ nên có một lý do để thay đổi. 👉DRY – Đừng lặp lại code, hãy gom logic chung lại. 👉Tách biệt trách nhiệm rõ ràng. 👉Đừng tối ưu quá sớm – Hãy để code chạy đúng trước. 👉Code Smells – Hàm dài, class bự, logic trùng lặp = có vấn đề. 👉Đừng quá cầu toàn, nhưng đừng để code bẩn sống lâu. 📌 Viết code sạch không giúp bạn viết xong nhanh hơn — nhưng chắc chắn giúp bạn (và team bạn) đỡ khổ về sau rất nhiều.😅😅😅 #cleancode #devlife #tipsfordevelopers #coding

Vừa lòng các chị chưaaaaa?

Lập trình C – ngôn ngữ lập trình cổ điển nhưng vẫn không bao giờ lỗi thời. Dù là người mới hay đã có kinh nghiệm, học C sẽ giúp bạn nắm vững những kiến thức nền tảng quan trọng trong lập trình. C được tạo ra vào những năm 1970 bởi Dennis Ritchie và từ đó đến nay vẫn được sử dụng rộng rãi, đặc biệt là trong các dự án yêu cầu hiệu suất cao và kiểm soát chi tiết. Vậy, C có gì đặc biệt mà vẫn được yêu thích đến vậy? 📌 Lý do bạn nên học C: 1. Hiểu cách máy tính hoạt động: C giúp bạn học cách quản lý bộ nhớ và cấu trúc dữ liệu. 2. Hiệu suất vượt trội: C cho phép bạn tối ưu ứng dụng, rất phù hợp cho lập trình hệ thống và nhúng. 3. Nền tảng cho các ngôn ngữ khác: Nhiều ngôn ngữ lập trình hiện đại (C++, Python, Java) đều có gốc từ C. 🖥️ Cách bắt đầu: 1. Chọn công cụ: Cài IDE như Code::Blocks hoặc Dev-C++ để viết và chạy mã nguồn C. 2. Học cơ bản: Làm quen với cú pháp, con trỏ, hàm và mảng. 3. Thực hành: Viết các bài tập đơn giản, từ đó hiểu rõ cách mã nguồn hoạt động. 📚 Nguồn tài liệu học C: Khóa học CS50x của Harvard trên edX – Một khóa học miễn phí tuyệt vời cho người mới bắt đầu. https://cs50.harvard.edu/x/2025/ Tham gia cộng đồng lập trình để học hỏi và chia sẻ kiến thức. C học C không khó, chỉ cần kiên trì và luyện tập! 💪 #cprogramming #LậpTrìnhC #CS50 #Lậptrình #Coding

Đó là Mark Zuckerberg, người đàn ông có tất cả nhưng mù màu đỏ - xanh – loại mù màu phổ biến nhất – và xanh lam là màu anh nhìn thấy rõ nhất. Thay vì mọi người hay nghĩ người ta chọn màu xanh vì ưa chuộng hoà bình, nhưng mà không, anh chọn màu xanh vì ở đó anh thấy rõ lỗi nhân viên rõ nhất😅 Bạn đã thấy quyền lực của ông trùm chưa😝

Giờ nhìn lại: ‘Chỉnh hoài không chuẩn.’ 😅😅😅

🧹 Dữ liệu bẩn = kết quả sai lệch = quyết định sai lầm. Làm sạch dữ liệu là bước cực kỳ quan trọng trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Dưới đây là 8 bước cơ bản mà bạn nên áp dụng để làm sạch dữ liệu bằng SQL: 🔍 Bước 0: Hiểu cấu trúc dữ liệu Xem kiểu dữ liệu, tên cột và mẫu dữ liệu để bắt đầu phân tích 📊 Bước 1: Khám phá dữ liệu Phân tích phân phối dữ liệu số và dữ liệu phân loại để phát hiện bất thường 📅 Bước 2: Chuẩn hóa định dạng dữ liệu Chuẩn hóa chữ hoa/thường, ngày tháng, loại bỏ khoảng trắng dư thừa 🧹 Bước 3: Xóa dữ liệu trùng lặp Loại bỏ các dòng dữ liệu bị lặp để tránh tính toán sai ⚠️ Bước 4: Xử lý giá trị thiếu (null) Điền giá trị mặc định, trung bình hoặc loại bỏ dòng không đủ thông tin 🧼 Bước 5: Chuẩn hóa giá trị dạng chuỗi Gộp các cách viết khác nhau (ví dụ: US, U.S., USA) về cùng một chuẩn ⛔ Bước 6: Lọc dữ liệu sai hoặc không hợp lệ Loại bỏ các dòng có giá trị âm, sai lệch hoặc không thể sử dụng 🏷️ Bước 7: Đổi tên cột cho dễ hiểu và nhất quán Dễ dàng hơn cho việc phân tích và chia sẻ với người khác 💾 Bước 8: Lưu lại dữ liệu đã làm sạch Tạo view hoặc table mới để phục vụ phân tích sau này ------------------------------------------------------------- 👉 Lưu lại để dùng sau khi cần! 📤 Chia sẻ ngay cho bạn bè đang học hoặc làm về Data nhé! 📈 SQL sạch = Phân tích chuẩn = Ra quyết định đúng! #SQL #datacleaning #dataanalytics #phantichdulieu #codingtips #datapreparation

quay xe 😅😅😅

Git là công cụ không thể thiếu trong việc quản lý mã nguồn. Nếu bạn mới bắt đầu học Git hoặc muốn ôn lại kiến thức, thì đây là 12 lệnh cực kỳ hữu ích: 🔹 git init – Khởi tạo repo Git trong thư mục hiện tại 🔹 git add – Thêm thay đổi vào staging 🔹 git commit – Lưu thay đổi với lời nhắn 🔹 git push – Đẩy code lên remote repository 🔹 git pull – Kéo code từ remote repository về local 🔹 git remote – Thêm, xem hoặc xóa liên kết tới remote 🔹 git branch – Xem, tạo hoặc chuyển nhánh 🔹 git fetch – Lấy dữ liệu từ remote về mà không tự động merge 🔹 git checkout – Chuyển sang nhánh khác 🔹 git merge – Gộp nhánh vào nhánh hiện tại 🔹 git status – Kiểm tra trạng thái các file thay đổi 🔹 git reset – Reset lại commit hoặc chuyển trạng thái file 📌 Lưu lại để dùng khi cần và chia sẻ cho đồng đội cùng học nhé! #gitcommands #coding #laptrinh #github

2010, Microsoft Outlook đã tạo một ảnh đại diện mặc định, trông xa xa lại như ai giống anh chủ tịch năm nào bị bắt 😅 Nguồn tin tới nay không ai xác nhận, nhưng rõ ràng đây là một quả “troll” đầy ngụ ý của Microsoft. Thứ hai đi làm, anh em đến văn phòng đúng giờ, tuân thủ luật giao thông, không vượt quá tốc độ nhé!

Version: Infinite 1.0 Bandwidth: Unlimited patience Storage: Holds every memory and advice ❤️❤️❤️ Happy Mother’s Day to the most powerful operating system in my life – MOM OS

Bạn đang học lập trình nhưng thấy khô khan? Thử nhìn Python qua lens của những chú mèo xem sao! 😻 Hình dưới đây minh họa các phương thức cơ bản của List trong Python, từ .append() đến .reverse(), bằng… mèo siêu cấp đáng yêu! 🐾 ➡️ Thêm mèo mới vào list? .append() ➡️ Xoá hết list khi hết đồ ăn? .clear() ➡️ Mèo xuất hiện bao nhiêu lần? .count() ➡️ Vị trí chú mèo đầu tiên? .index() ➡️ Đổi thứ tự? .reverse() …và nhiều nữa! 🔥 Những công cụ tưởng chừng cơ bản này chính là nền tảng để bạn tiến xa hơn trong Khoa học dữ liệu, Lập trình web, Tự động hóa, AI và nhiều lĩnh vực công nghệ hiện đại khác. 🎯 Học lập trình không khó! Mỗi ngày một chút, bạn sẽ tiến bộ rõ rệt. 👉 Xem ngay hình minh họa dưới đây để học List trong Python một cách trực quan và dễ nhớ! #python #Coding

Cuối tuần vui vẻ cả nhà ơi, ad code tiếp đây😮‍💨

Thì vào năm 1986, một vấn đề tương tự đã xảy ra khi một nhóm nhỏ giáo viên toán đã tổ chức biểu tình bên ngoài Hội nghị thường niên của Hội đồng Giáo viên Toán học Quốc gia (NCTM) tại Washington, D.C., để phản đối việc sử dụng máy tính bỏ túi trong giảng dạy toán học ở cấp tiểu học. Họ lo ngại rằng việc sử dụng máy tính quá sớm sẽ khiến học sinh không phát triển được kỹ năng tính toán cơ bản và phụ thuộc vào thiết bị để giải quyết các bài toán đơn giản. Vì vậy, ad cho rằng, skip học code khi làm dev, chẳng khác nào nói bạn không cần học làm phép tính khi làm toán cả. Dẫu sao, chúng ta tạo ra AI thì cũng không được để AI qua mặt chứ, anh em công nhận không? Anh em cho mình nghe ý kiến với nhé!

Dù bạn viết code, phân tích dữ liệu, hay thiết kế hệ thống – SQL đều là kỹ năng nền tảng không thể thiếu. Dưới đây là cheatsheet SQL “xịn sò” dành cho bạn ⚡ Save lại để dùng khi cần nhé! 👇👇👇 #SQL #cheatsheet

Bắt đầu hành trình lập trình rất hào hứng, nhưng cũng dễ mắc phải những sai lầm khiến bạn đi chậm hơn. Dưới đây là 5 lỗi phổ biến mà lập trình viên mới hay gặp — và cách khắc phục! 👇 1️⃣ Bỏ qua Kiến thức Căn bản Nhiều bạn nhảy ngay vào framework, AI, web dev... mà bỏ qua vòng lặp, hàm, biến. ❌ Sai lầm: Nhảy ngay vào framework hay chủ đề nâng cao mà chưa nắm vững vòng lặp, hàm, hay cấu trúc dữ liệu. ✅ Cách khắc phục: Học chắc nền tảng trước. Đây là "bộ công cụ" giúp bạn hiểu và dùng được mọi thứ sau này dễ dàng hơn! 👉 Hãy dành thời gian hiểu rõ nền tảng – nó là xương sống của mọi công nghệ! 2️⃣ Ngại Đọc Tài Liệu (Documentation) ❌ Sai lầm: Tránh đọc tài liệu vì cảm thấy nhàm chán hoặc khó hiểu. ✅ Cách khắc phục: Tài liệu là người bạn thân thiết nhất. Nó giúp bạn hiểu bản chất công cụ hoạt động như thế nào. Làm quen với việc đọc tài liệu càng sớm càng tốt! 👉 Tập đọc tài liệu từ sớm, bạn sẽ tiến nhanh hơn 80% người học khác! 3️⃣ Bỏ Cuộc Quá Nhanh ❌ Sai lầm: Bỏ học khi gặp lỗi khó sửa hoặc khi cảm thấy tiến bộ chậm. ✅ Cách khắc phục: Lập trình là một hành trình dài. Ai cũng từng là người mới bắt đầu. Cứ kiên trì, bạn sẽ tiến bộ! 👉 Ai giỏi cũng từng gặp bug suốt ngày. Quan trọng là: ĐỪNG BỎ CUỘC! 4️⃣ Copy-Paste Mà Không Hiểu Gì Copy xong chạy được = chưa đủ. Phải hiểu được tại sao nó chạy. ❌ Sai lầm: Sao chép nguyên code từ Stack Overflow / Chat GPT mà không hiểu vì sao nó chạy. ✅ Cách khắc phục: Phân tích từng dòng code, thay đổi và thử nghiệm để hiểu logic bên trong. 👉 Học bằng cách phân tích, chỉnh sửa, và thử nghiệm lại đoạn code đó. 5️⃣ Không Luyện Tập Giải Quyết Vấn Đề ❌ Sai lầm: Chỉ học theo tutorial mà không tự mình giải bài hoặc làm dự án nhỏ. ✅ Cách khắc phục: Tập giải bài mỗi ngày (LeetCode, HackerRank, dự án cá nhân...). Sự sáng tạo đến từ việc vượt qua thử thách! --------------------------------------------------------------------- 💡 Tóm lại: Học lập trình là học cách tự học. Học lập trình không khó, cái khó là kiên trì và tự học đúng cách. Đừng sợ lỗi, hãy kiên trì, tò mò và nhớ: mỗi lần bug là một bước tiến! 💪 #programming #coding #LearnToCode #commonmistakes

Không phải để họp hành, bảo mật hay gọi video – chiếc webcam đầu tiên trên thế giới được tạo ra chỉ để phục vụ một nhu cầu rất “con người”: canh cà phê còn hay hết. Câu chuyện bắt đầu vào năm 1991 tại Phòng Thí Nghiệm Máy Tính của Đại học Cambridge (Anh). Các nhà nghiên cứu ở đây quá mệt mỏi với việc đi bộ đến phòng pha cà phê (Trojan Room) chỉ để phát hiện ra… là đã hết cà phê. Thế là ba “hacker cà phê” gồm Quentin Stafford-Fraser, Paul Jardetzky và Daniel Gordon đã gắn một chiếc camera hướng thẳng vào bình cà phê, truyền hình ảnh trực tiếp về máy tính trong văn phòng qua chương trình tên là XCoffee. Năm 1993, họ đưa luôn hình ảnh bình cà phê này lên internet. Và thế là webcam đầu tiên của nhân loại ra đời – không để thay đổi thế giới, mà chỉ để đảm bảo có ly cà phê nóng! Huyền thoại này tồn tại đến năm 2001, khi chiếc webcam ngừng hoạt động. Chiếc bình cà phê được đấu giá trên eBay với giá hơn 3.000 bảng Anh, như một biểu tượng văn hóa của thời kỳ internet sơ khai. Còn giờ đây, camera đã xuất hiện ở mọi ngóc ngách trên thế giới, nếu sáng nay bạn đang uống 1 ly ☕️ để làm việc, biết đâu bạn còn sáng tạo hơn cả 3 hacker cà phê kể trên Nào mình cùng bật tung năng lượng, cuộn trào sảng khoái thôi🌅

Trong lập trình, magic number là những giá trị số được viết trực tiếp trong mã nguồn mà không có giải thích rõ ràng. --------------------------------------------------------------- 🚨 Vì sao Magic Number là vấn đề? ⚠️Khó hiểu: Người đọc code (kể cả chính bạn trong tương lai) sẽ không biết số đó dùng để làm gì. ⚠️Khó bảo trì: Nếu sử dụng cùng một số ở nhiều nơi, việc thay đổi sau này sẽ dễ gây lỗi. ⚠️Không rõ ràng: Số này không tự diễn giải được ý nghĩa trong ngữ cảnh. ---------------------------------------------------------------- 💡 Giải pháp? Đặt tên cho nó! Dùng hằng số như PASSING_SCORE = 75 như ví dụ trong hình để code rõ ràng, dễ bảo trì hơn 💪 ✅Thay magic number bằng hằng số có tên ý nghĩa. ✅Nếu dùng ở nhiều nơi, nên đưa vào file cấu hình hoặc constants. ✅Nếu bắt buộc phải dùng, nên thêm comment giải thích. 👉Mẹo nhỏ: Nếu bạn nhìn thấy một con số trong code và phải tự hỏi "nó là gì thế nhỉ?", thì đó có thể là một magic number. Bạn đã từng phải "vò đầu bứt tóc" vì magic number chưa? Hãy chia sẻ ví dụ của bạn bên dưới nhé! 👇 #codingtips #magicnumbers #programming

Mỹ - cái nôi công nghệ của toàn thế giới KnowBe4 - một công ty chuyên về đào tạo an ninh mạng Hình ảnh bạn đang xem bên dưới, là cuộc “phù phép” đến từ 1 hacker Triều tiên cho hồ sơ xin việc của mình. Anh trai này đã lên stock ảnh thật, đánh cắp danh tính, rồi dùng AI nguỵ trang thành một gương mặt khác, tuy nhiên toàn bộ bố cục hình ảnh, ánh sáng, góc mặt thì lại giữ nguyên để lọt lưới toàn bộ hàng rào của công ty KnowBe4. Bùm, anh đậu phỏng vấn, nhận được offer và việc đầu tiên anh làm là cài ngay malware vào hệ thống nội bộ nhằm đánh cắp thông tin. Rất may sau đó là việc này đã bị phát hiện kịp thời, nhưng câu hỏi đặt ra cho chúng ta là Chúng ta đã chuẩn bị tới đâu cho những cú lừa từ AI? Hãy cho ad biết suy nghĩ của bạn nhé!

Hồi mới học code, mình cảm thấy mọi thứ thật rối rắm: không hiểu chương trình chạy thế nào, hàm gọi ra sao, giá trị biến thay đổi lúc nào... Nhưng mọi thứ thay đổi khi mình học debug đúng cách. Từ lúc biết dùng các công cụ debug (step through, breakpoints...), mình mới thật sự “nhìn thấy” được cách máy tính suy nghĩ và xử lý từng dòng code. Thay vì chỉ print() loạn xạ, mình học cách: 🔍 Tái hiện bug ✂️ Thu hẹp phạm vi 🧠 Đặt giả thuyết → Dự đoán → Kiểm tra → Quan sát → Lặp lại ✨ Debug không chỉ là sửa lỗi — mà là cách để thấu hiểu cách máy tính vận hành. Từ đó, code gọn hơn, logic hơn, và mình tiến bộ nhanh hơn rất nhiều. 📌 💡 Một số thói quen debug hiệu quả: ✅Dùng debugger để đi từng dòng code ✅Theo dõi biến thay đổi ra sao ✅Đừng đoán mò — hãy hiểu vấn đề ✅Tham khảo thêm code người khác để nâng trình ---------------------------------------------------------------------- 🎥 CS50 có nhiều video ngắn cực kỳ dễ hiểu về debugging, rất phù hợp cho người mới: 🎁Step Into: https://cs50.harvard.edu/x/2025/shorts/debugging_step_into/ 🎁Step Through: https://cs50.harvard.edu/x/2025/shorts/debugging_step_through/ 🎁Và nhiều hướng dẫn thực tế giúp bạn "nhìn thấy" cách máy tính thực thi code. 👉 Rất nên xem thử nếu bạn đang bắt đầu hành trình lập trình! 💬 Còn bạn thì sao? Bạn thường debug như thế nào? Có tool nào “thần thánh” mà bạn hay dùng? Comment chia sẻ nhé — để chúng ta cùng học hỏi nhau 💡 📌 Mình tin đây là kỹ năng cực kỳ quan trọng với bất kỳ ai học lập trình – nên càng sớm hiểu debug, bạn sẽ học code dễ dàng và nhanh tiến bộ hơn rất nhiều! #Debugging #LearnToCode #CS50 #CodingTips #ProgrammingJourney #BugFixing

Bên dưới là thời gian cần phải tốn cho 1 hacker muốn bẻ khoá mật khẩu của bạn tuỳ theo mức độ từ đơn giản tới phức tạp, vì vậy, CẨN TẮC VÔ ÁY NÁY các bạn ui!

Người bạn thấy trong hình là Tan Hooi Ling sinh ra trong một gia đình trung lưu tại Malaysia. Không xuất phát điểm đặc biệt – không học ở Silicon Valley - không ở trong một gia đình nhà nòi về công nghệ, nhưng đã và đang trở thành 1 người phụ nữ đáng gờm trong thế giới công nghệ. Bà là nhà đồng sáng lập của Grab. Mọi câu chuyện start up trên đời này đều bắt nguồn từ những câu chuyện dở khóc dở cười, từ những nỗi băn khoăn trăn trở làm sao giải quyết được nhu cầu của người dùng nhanh nhất, an toàn nhất. Hooi Ling cũng không ngoại lệ, chỉ vì 1 lần bị “chém đẹp” khi bắt taxi ở Kuala Lumpur, bà đã nhìn thấy những cơ hội ẩn mình trong những rủi ro của ngành taxi truyền thống : giá cả trên trời, an toàn chuyến đi, cung đường minh bạch. Chính vì vậy, sau khi học MBA tại Harvard, bà đã cùng bạn học là Anthony Tan bắt đầu một ý tưởng nhỏ: ứng dụng gọi xe an toàn cho người Đông Nam Á. Họ không có nhiều vốn, bị từ chối liên tục bởi các nhà đầu tư, và còn bị Uber “đè bẹp” trong những ngày đầu khởi nghiệp. Nhưng Grab đã vươn lên vì hiểu địa hình ở Đông Nam Á, hành vi người dùng và cả những hạn chế về thanh toán, từ đó, giải quyết từng vấn đề một cách cực kỳ “bản địa hóa”. Họ tuyển tài xế bằng cách đến từng bến xe, phát tờ rơi, hướng dẫn dùng điện thoại, ứng dụng tối đa công nghệ để cả tài xế và người dùng đều cảm thấy thoải mái. Kết quả? Grab không chỉ sống sót – mà còn mua lại cả Uber Đông Nam Á vào năm 2018, trở thành kỳ lân công nghệ đầu tiên của khu vực.

Từ đó mới biết tới Git – cứu tinh của tụi dev tụi mình 😭 Git giống như cuốn nhật ký, mỗi lần mình “save” là nó ghi lại hết: hôm nay mình làm gì, sửa gì, hư chỗ nào, ai sửa cái đó… Mà hay cái, lỡ có quậy banh project, chỉ cần một lệnh là quay ngược về lúc yên bình nhất 😌 Mới đầu nhìn Git thấy rối, nhưng quen rồi là mê luôn á. Ai mới học thì kéo xuống coi cheat sheet bên dưới nha, xài riết là ghiền đó!

“ Seth Godin chỉ ra rằng cái tháp thành công của bất kỳ việc gì ở đời trông như thế này: 1. Thái độ 2. Cách tiếp cận 3. Mục tiêu 4. Chiến lược 5. Chiến thuật 6. Thực hiện Càng đi xuống dưới càng kém quan trọng. Vậy mà chúng ta hầu như chỉ quan tâm vào bước cuối cùng, cũng là bước kém quan trọng nhất” 👉 https://vnhacker.blogspot.com/2017/04/thap-thanh-cong.html?m=1

Code chạy mượt, đất nước thống nhất! 🥳 #30thang4 #vietnam #ReunificationDay

Năm 2011, Stewart Butterfield – đồng sáng lập Flickr – quyết định thử sức với một dự án mới: một tựa game online mang tên “Glitch”. Anh tập hợp một đội ngũ toàn những kỹ sư và nghệ sĩ tài năng, đổ hàng triệu đô và nhiều năm công sức vào game này. Nhưng rồi… “Glitch” ra mắt và thất bại thảm hại. Người chơi không nhiều, doanh thu bết bát. Dù yêu sản phẩm, Butterfield buộc phải đưa ra quyết định đau đớn: đóng cửa Glitch. Trước khi tan rã, team phát hiện ra một thứ đặc biệt: Trong quá trình chơi game, hình như tất cả người chơi đều rất thích công cụ chat nội bộ mà họ đã phát triển. Khác biệt với tất cả các công cụ trên thị trường lúc đó, ưu điểm của công cụ này là đơn giản, dễ dùng, tìm kiếm lại siêu nhanh, và quan trọng nhất là có thể tích hợp tất cả mọi thứ chỉ ở một công cụ duy nhất. Butterfield nhìn nó và nghĩ: “Sao mình lại không biến nó thành một sản phẩm riêng biệt nhỉ” Thế là Slack ra đời từ đống tro tàn của một thất bại, 1 nền tảng chat doanh nghiệp đơn giản nhưng mạnh mẽ. Vài năm sau, Slack trở thành một trong những startup phát triển nhanh nhất trong lịch sử Silicon Valley, đạt mức định giá hàng tỷ USD, được Salesforce mua lại với giá gần 28 tỷ USD vào năm 2021. Bạn thấy đấy, chỉ cần bạn không bỏ cuộc, bằng 1 cách nào đó, thành công sẽ vẫn gõ cửa tìm đến bạn mà thôi!

Nếu bạn làm việc với dữ liệu, chắc chắn bạn đã từng dùng Excel, SQL hoặc Python. Nhưng bạn đã bao giờ tự hỏi cùng một tác vụ sẽ trông như thế nào ở từng công cụ chưa? 🤔 So sánh đơn giản này cho thấy cách lọc, sắp xếp, tổng hợp dữ liệu và xử lý dữ liệu trong từng công cụ: ✅ 𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹 – Dễ dùng, phù hợp với người mới và dữ liệu nhỏ. ✅ 𝗦𝗤𝗟 – Mạnh mẽ khi làm việc với cơ sở dữ liệu có cấu trúc. ✅ 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 (𝗣𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀) – Siêu linh hoạt để xử lý dữ liệu nâng cao và tự động hóa. Dù bạn mới bắt đầu với phân tích dữ liệu hay đang hướng tới khoa học dữ liệu, việc hiểu cách làm việc ở cả ba nền tảng sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng và hiệu suất! 🚀 🔹 Excel: Kéo-thả nhanh chóng. 🔹 SQL: Truy vấn dữ liệu hiệu quả. 🔹 Python: Toàn quyền kiểm soát và dễ dàng mở rộng. 👉 Thành thạo cả ba, bạn sẽ trở thành chuyên gia dữ liệu đa năng, sẵn sàng đón mọi thử thách! Bạn thường dùng công cụ nào nhất trong công việc hàng ngày? Cùng chia sẻ nhé! 👇 #SQL #python #Excel #pandas

Các phím tắt của 2 hệ điều hành Mac và Window Check 👇

Bạn ấy tự tay tổng hợp lại từ các bài giảng CS50x, cực kỳ tâm huyết để giúp các bạn mới học dễ hình dung tổng thể và kết nối các khái niệm với nhau. Mind Map sẽ giúp bạn: ✅ Thấy được bức tranh lớn ✅ Hiểu cách các kiến thức liên kết với nhau ✅ Ghi nhớ lâu mà không cần học vẹt 💬 Hồi trước mình cũng từng loay hoay không biết học sao cho hiệu quả, nên rất hiểu cảm giác đó. Hy vọng Mind Map này sẽ giúp bạn học C dễ dàng hơn! 👉 Link tải Mind Map: https://xmind.ai/share/wuoxpdFB 🔒 Password: mirodoit 📚 Nguồn bài chia sẻ gốc từ bạn Miro Doan: https://www.linkedin.com/pulse/mind-maps-powerful-way-master-c-programming-miro-doan-zvtfc/?trackingId=zEqxKJ3wJbO%2Bz%2BbPpZ9ByQ%3D%3D Bạn có thể tải về, chỉnh sửa, bổ sung thêm theo cách học của riêng mình nha. ✨ Chúc mọi người học C vui và hiệu quả hơn! 🚀💻 #LaptrinhC #mindmap #hocthongminh #CS50 #havarduniversity #clanguageprogramming #SmartLearning

👉 2020, Simon Weckert, một nghệ sĩ người Đức, đã bỏ 99 chiếc smartphone đang bật Google Maps vào một chiếc xe kéo tay (wagon) và đi bộ quanh các con phố vắng vẻ ở Berlin. 👉 Google Maps phát hiện có nhiều thiết bị đang di chuyển chậm trên cùng một tuyến đường, nên hệ thống nghĩ rằng đang có kẹt xe nghiêm trọng, từ đó hiển thị các tuyến đường đó chuyển sang màu đỏ trên bản đồ. 👉 Hành động này khiến những người lái xe tránh né khu vực đó, dù thực tế không có xe nào ngoài người đàn ông kéo xe. Chỉ bằng 99 chiếc smartphone, Simon đã đánh lừa cả 1 hệ thống. Có rất nhiều luồng ý kiến trái chiều về việc này, người ta tranh cãi đây là đỉnh cao troll hay chỉ đơn giản là một hành vi phá hoại nhắm vào Google. Nhưng rõ ràng, câu chuyện này đã lan toả một tuyên ngôn chính trị trong giới công nghệ, nhấn mạnh rằng: 👉 Những công nghệ tưởng như “khách quan” thực ra lại có thể bị con người thao túng. 👉 Chúng ta đã quá tin tưởng vào bản đồ kỹ thuật số tới mức bỏ qua trải nghiệm thực tế. Với ad thì đây cũng là một lời cảnh tỉnh về sự mong manh của hệ thống phụ thuộc vào dữ liệu người dùng. Còn bạn, bạn nghĩ sao, comment cho ad biết nhé!!

Không phải framework hot, không phải ngôn ngữ trend – điều bạn thật sự cần đầu tiên là kiến thức nền tảng vững chắc. Và CS50x: Introduction to Computer Science – HarvardX chính là nơi giúp bạn xây gốc rễ thật sâu để sau này học gì cũng dễ: 🧠 Hiểu cách máy tính hoạt động, cách dữ liệu được xử lý, lưu trữ 🧩 Làm quen với tư duy thuật toán, cấu trúc dữ liệu, logic lập trình 💻 Thực hành với nhiều công nghệ: C, Python, SQL, Web 🔑 Và quan trọng nhất: Học cách suy nghĩ như một kỹ sư phần mềm thực thụ 📌 Kiến thức từ CS50x là nền tảng giúp bạn học bất kỳ ngôn ngữ hay công nghệ nào khác một cách dễ dàng hơn. Hiểu bản chất → học nhanh, nhớ lâu, và không bị “lụy công cụ”. 🎓 Học xong, bạn còn có thể nhận được chứng chỉ hoàn thành khóa học do chính Đại học Harvard cấp! (Chứng chỉ điện tử, đẹp – xịn – dùng được trên LinkedIn & CV luôn nhé 😎) 👉 Học hoàn toàn miễn phí, tài liệu mở, chủ động thời gian tại đây: 🔗 https://cs50.harvard.edu/x/2024/ Mình cực kỳ recommend CS50x cho những ai muốn bước vào ngành công nghệ một cách nghiêm túc, bài bản và có chiều sâu. Bạn nào học rồi hoặc sắp học thì comment làm hội học chung cho vui nhé! #CS50 #Havard #cs50x #ComputerScience #freecourse #code #onlinecourse #SQL #clanguageprogramming #python #AI #CyberSecurity #html #css #javascript

Bạn từng viết một câu SQL tưởng chừng đơn giản, mà phải ngồi chờ mỏi mòn mới ra kết quả? 🎉🎉🎉Dưới đây là 9 cách giúp SQL chạy nhanh như chớp ⚡ — dành cho cả newbie lẫn pro! 1️⃣DISTINCT → dùng khi thật sự cần, không thì tránh. 2️⃣ORDER BY → chỉ dùng ở SELECT cuối, đừng lạm dụng ở subquery. 3️⃣UNION ALL → nhanh hơn UNION nếu không cần loại trùng. 4️⃣SELECT cụ thể cột → tránh SELECT *. Hãy chọn đúng cột bạn cần. 5️⃣Tận dụng chỉ mục (index) có sẵn: Viết điều kiện lọc (WHERE) dựa trên các cột có index. 6️⃣Hạn chế dùng OR, dễ khiến query bị full table scan. 7️⃣Tránh dùng hàm trong WHERE, index sẽ bị vô hiệu. 8️⃣Giảm gánh nặng cho JOIN 🔗 : Dùng CTE hoặc subquery để lọc dữ liệu trước khi JOIN, giúp giảm lượng bản ghi cần xử lý. 9️⃣ Viết điều kiện lọc ngay trong ON, đừng dồn vào WHERE sau khi JOIN. Bạn có mẹo nào khác để query chạy như gió không? Comment chia sẻ với anh em dev để cùng tối ưu nhé! 💬⚡⚡⚡

Fresher: Cứu em con bug này mấy anh ơi, sos Mấy sếp: Yên tâm, không ai cứu được đâu....🥴 #codememe #techiesx

🏚️ Sinh ra trong một gia đình nghèo ở thị trấn Fastiv, Nga, Jan Koum lớn lên trong ngôi nhà không có điện, không có nước, và thường xuyên bị chính quyền Liên xô theo dõi. Sự ngột ngạt bức bách ấy đã khiến mẹ ông quyết định đưa con mình đi Mỹ khi Jan mới 16 tuổi chỉ với vài túi đồ gói gọn trong tay. 🇺🇸 Cuộc sống của hai mẹ con khi ấy hoàn toàn phụ thuộc vào trợ cấp của chính phủ, tem phiếu. Để duy trì được cuộc sống, Jan đã phải đi làm lao công ở siêu thị. Cuộc sống cứ thế trôi qua, và nếu như chàng trai 16 tuổi năm ấy chỉ biết bằng lòng với sự nghiệt ngã của số phận thì chắc chắn không thể có 1 Jan Koum như ngày hôm nay. 👉 Bất chất sự vất vả của việc lao động chân tay tại siêu thị, hàng ngày cậu bé Jan vẫn miệt mài tới thư viện công cộng học tiếng anh và ngay tại đây, lần đầu Jan đã chạm ngõ với lập trình và nhận ra ngay sự say mê của chính bản thân mình trong từng dòng code. 👉 1997, Jan được nhận vào làm kỹ sư bảo mật cho Ernst & Young, sau đó đầu quân vào Yahoo suốt 9 năm để làm về hạ tầng và bảo mật. Tại Yahoo, Jan đã gặp Brian Acton, bạn thân cũng là người đồng sáng lập của Whatsapp sau này. 👉 Cho đến khi thương vụ 19 tỷ đô của Facebook mua lại Whatsapp thành công vào năm 2014, ít ai biết được rằng 2 founder của Whatsapp đã từng bị Facebook từ chối khi xin việc. Trong cơn bế tắc của cuộc đời làm thuê, khi không thể vào được công ty mơ ước của mình, họ đã quyết định sáng lập WhatsApp với định hướng: nhắn tin đơn giản, không quảng cáo, không thu thập dữ liệu Không thể ngờ, chỉ ít lâu sau đó, Whatsapp đã chinh phục hàng triệu người dùng chỉ bằng sự tiện lợi đơn giản của chính app này. Cho tới nay, Whatsapp đã trở thành một trong những nền tảng nhắn tin được ưa chuộng nhất trên toàn thế giới với ước tính 3.14 tỷ người dùng vào cuối năm 2025. “Không ai nghĩ một thằng nghèo sẽ làm app kết nối cả thế giới – trừ chính nó.” - Jan Koum đã nói câu này để viết lại câu chuyện của đời mình, từ một người đi lên trong gian khó tới một tỷ phú như ngày hôm nay!

Sẽ thật thiếu sót nếu như anh em chưa tối ưu được các công cụ excel sau đây 👇

Nguồn: Chia sẻ từ Miro – học viên đầu tiên của lớp CS50X do Minh tổ chức 🚀 Bắt đầu từ con số 0 Mình bắt đầu học lập trình từ con số 0, không có nền tảng IT. Việc chọn ngôn ngữ đầu tiên thực sự rất quan trọng – và mình đã chọn C, ngôn ngữ mà Harvard đã dạy sinh viên năm nhất từ năm 2007. 😵 Thử thách ban đầu Thời gian đầu đúng là không dễ dàng. Nhưng nhờ học C, mình không chỉ học cách viết code, mà còn hiểu sâu hơn về cách máy tính thực sự hoạt động – từ quy trình biên dịch chương trình, quản lý bộ nhớ, đến cách dữ liệu được lưu trữ. Mình không còn chỉ “code chạy được là xong”, mà bắt đầu hiểu được “vì sao nó chạy được”. 💡 Tư duy lập trình thực sự C giúp mình xây dựng được tư duy giải quyết vấn đề thay vì lệ thuộc vào thư viện có sẵn. Khi chuyển sang Python hay Java, mình thấy dễ hơn rất nhiều vì đã có nền tảng logic vững chắc. 👨‍🏫 Từ học viên trở thành mentor Và giờ đây, mình đã trở thành mentor, đồng hành cùng các bạn học viên mới trong hành trình khám phá CS50X và thế giới lập trình. Việc chia sẻ lại kiến thức là cách mình tiếp tục học và phát triển mỗi ngày. 📌 Lời khuyên dành cho bạn Nếu bạn đang phân vân, hãy dành ra 2 tháng nghiêm túc học C. Tin mình đi – sau đó, sẽ không còn ngôn ngữ lập trình nào khiến bạn ngại ngần nữa! 🎁 Một món quà nhỏ dành cho bạn Mình đã tạo sơ đồ tư duy tổng hợp kiến thức quan trọng trong C để bạn dễ học hơn: 👉 Link: https://xmind.ai/share/wuoxpdFB 🔐 Mật khẩu: mirodoit ----------------------------------------- 📖 Xem bài chia sẻ đầy đủ tại đây: 👉 https://www.linkedin.com/pulse/conquering-cs50x-inspiring-stories-miro-doan-nt1ff?utm_source=share&utm_medium=member_android&utm_campaign=share_via #CS50 #Havard #cprogramminglanguage #programming #clanguageprogramming #coding

Theo ước tính, trong năm 2025, các công ty công nghệ lớn như Intel, Amazon, Oracle, Meta, Microsoft… sẽ cắt giảm hàng chục ngàn nhân sự. Đây là một phần trong xu hướng tái cấu trúc, tối ưu hoá vận hành và đẩy mạnh ứng dụng công nghệ mới như AI vào công việc. ⚠️⚠️⚠️Dù con số có vẻ “đáng lo”, nhưng mình tin đây cũng là lúc nhiều người có cơ hội nhìn lại, học thêm kỹ năng mới và khám phá những hướng đi phù hợp hơn với tương lai. 🌱 Với mỗi thay đổi đều có cơ hội ẩn sau. Nếu bạn đang trải qua giai đoạn này, hãy nhớ rằng bạn không đơn độc — cộng đồng công nghệ luôn sẵn sàng hỗ trợ, chia sẻ và đồng hành cùng nhau vượt qua. 🔑 Lời nhắn gửi từ Minh đến các bạn: Hãy cập nhật kỹ năng liên tục, linh hoạt thích nghi với thay đổi, nắm bắt công nghệ mới và mở rộng lựa chọn nghề nghiệp sẽ là chìa khóa giúp bạn không bị bỏ lại phía sau trong thế giới công nghệ đang biến động nhanh chóng. #Tech2025 #CareerGrowth #upskill #AITransformation #BigTech #Layoffs2025

Đây là 1 status Musk đã từng đăng trên Twitter của mình. Sự thật đằng sau câu nói này, còn hơn cả nghĩa đen của nó Bởi vì 👇 Elon từng mang một con xe Tesla lên tầng cao nhất của trụ sở Tesla chỉ để… troll nhân viên. Một lần, Elon quyết định đặt một chiếc Tesla Roadster trên tầng cao nhất của trụ sở công ty – không phải trong nhà để trưng bày, mà là… trên nóc tòa nhà. Không ai hiểu chuyện gì đang xảy ra cho đến khi Elon post ảnh lên Twitter kèm caption kiểu: “If you work at Tesla, aim high.” (Ví dụ tạm dịch: “Làm ở Tesla thì phải nhắm cao.”) Vấn đề là: chiếc xe này nặng gần 1 tấn, và để đưa nó lên nóc, họ phải thuê cần cẩu siêu to khổng lồ. Chỉ để tấu hài. Mà ai cũng biết Elon đủ điên để làm chuyện đó mà chẳng cần lý do gì sâu xa. Musk là kiểu người sẽ chi cả triệu đô chỉ để… đùa. Nhưng mà đùa xong thì ai mà không nhớ anh ý cho được cơ chớ!!

👉 Mới đây, các nhà nghiên cứu tại Đại học Glasgow (Scotland) đã phát triển một hệ thống AI có khả năng mô phỏng hành vi của người mất tích, giúp hỗ trợ lực lượng cứu hộ trong các chiến dịch tìm kiếm ngoài trời. 👉 Hệ thống AI này sử dụng dữ liệu địa hình, thời tiết, thói quen và tâm lý để dự đoán hướng di chuyển của người bị lạc, từ đó tạo ra bản đồ nhiệt chỉ ra những khu vực có khả năng cao tìm thấy họ. Đây là 1 bước tiến vượt trội so với những cách tìm kiếm thủ công trước đây, giúp giảm nhân lực và tăng khả năng sống sót cho người mất tích. Sẽ còn cần rất nhiều thời gian để chứng minh mô hình này, nhưng số liệu gần đây khi thử nghiệm, cho kết quả khá lạc quan. Ad tự hào khi chọn làm trong ngành Tech quá các members ơi! Nguồn: The Engineer, University of Glasgow, Yahoo UK

Hãy cùng ad tìm hiểu một vài câu hỏi kinh điển nhé 👉 Growth Mindset – Tư duy phát triển “Kể về một lần bạn đối mặt với một vấn đề bạn không biết cách giải quyết. Bạn đã làm gì?” 👉 Customer Obsession – Lấy người dùng làm trung tâm “Bạn từng thay đổi thiết kế/giải pháp kỹ thuật để phục vụ nhu cầu người dùng như thế nào?” 👉 Collaboration – Làm việc nhóm “Hãy kể về một lần bạn bất đồng quan điểm với teammate. Bạn đã xử lý ra sao?” 👉 Accountability – Tinh thần trách nhiệm “Bạn đã từng mắc lỗi trong công việc chưa? Bạn rút ra được gì?” Vậy nếu anh em gặp phải những câu hỏi này, chúng ta nên trả lời như thế nào để land a job đây

🔥 Level: Medium 📌 Tag: Hash Map, Sliding Window 💡 Problem: Longest Substring Without Repeating Characters 🧩 Bạn có thể giải bài này như thế nào? 💬 Comment lời giải hoặc thời gian bạn giải được bài này bên dưới nhé! 👉 Đừng quên: Đây là một trong những câu hỏi thường xuyên xuất hiện trong các buổi phỏng vấn FAANG! #leetcode #dailychallenge #codechallenge #developerlife #interviewprep Đề bài đây 👇

Hội những anh em suốt ngày bug bug đâu rồi, đầu tuần mình vừa fix bug vừa thư giãn quay ngược lại năm 1947 xem điều gì đã xảy ra để anh em chúng ta ngày nay suốt ngày nói bug bug. Ngày 9 tháng 9 năm 1947, trong phòng thí nghiệm Harvard, nhóm kỹ sư làm việc trên chiếc máy tính khổng lồ Mark II bất ngờ phát hiện ra một lỗi kỳ lạ khiến máy tính hoạt động sai. Sau một hồi dò tìm, họ không ngờ lại tìm thấy... một con bướm bị kẹt trong relay điện tử bên trong máy! Họ cẩn thận gỡ nó ra và dán luôn vào nhật ký vận hành với dòng ghi chú huyền thoại: ➡️ “First actual case of bug being found.” Từ đó, thuật ngữ "bug" – vốn đã được dùng lỏng lẻo trong giới kỹ sư – bỗng được phổ biến rộng rãi để chỉ lỗi phần mềm hoặc trục trặc trong hệ thống. ✨ Và thế là một truyền thuyết công nghệ ra đời: 👉 Con "bug" đầu tiên là một con bướm thật!

"Chúng tôi bắt đầu với việc bán sách. Giờ thì chúng tôi bán cả mây trời." Vậy ý tưởng bán những "đám mây" này xuất phát từ đâu nếu không phải là pha bẻ lái thế kỷ đến từ nhà điều hành đế chế Amazon - Jeff Bezos 👉 Vào đầu những năm 2000, Amazon đang bận rộn với công việc chính: bán hàng online. Càng lớn, hệ thống của họ càng phức tạp. Hàng triệu lượt truy cập mỗi ngày, hàng chục ngàn sản phẩm, hệ thống thanh toán, vận chuyển, tồn kho... tất cả đòi hỏi một hạ tầng công nghệ khổng lồ. 👉 Jeff Bezos ngồi trong văn phòng, nhìn bảng báo cáo về chi phí server, phần mềm, đội ngũ kỹ sư... rồi thở dài. Không phải vì tốn kém, mà vì một câu hỏi vang lên trong đầu ông: “Tại sao mình phải làm tất cả chuyện này, mà các công ty khác cũng phải làm lại từ đầu?” 👉 Thay vì giữ toàn bộ hạ tầng siêu mạnh đó cho riêng mình, Bezos nảy ra một ý tưởng điên rồ vào thời điểm ấy: bán luôn công suất tính toán, dữ liệu và hạ tầng công nghệ như một dịch vụ – qua Internet. 👉 Thế là năm 2006, giữa lúc cả thế giới vẫn còn loay hoay với server vật lý, ổ cứng và cài đặt phần mềm thủ công, Amazon tung ra Amazon Web Services (AWS) – một hệ sinh thái cho phép công ty khác thuê sức mạnh công nghệ giống như thuê điện, nước. Lúc đầu, chẳng mấy ai tin ý tưởng điên rồ này vì họ nghĩ họ không thể trao toàn bộ dữ liệu quan trọng của mình cho một công ty “cái gì cũng bán” Nhưng thời gian trả lời tất cả. 👉 Netflix chọn AWS để vận hành nền tảng xem phim. Airbnb, NASA, Spotify, thậm chí CIA… cũng theo chân. Một ngày đẹp trời, người ta nhận ra: phần lớn Internet đang chạy trên 'đám mây' của Amazon. AWS không chỉ sống sót – nó còn trở thành “con gà đẻ trứng vàng” của Amazon. Trong khi mảng bán hàng có thể lời có thể lỗ, thì AWS ổn định như đồng hồ Thụy Sĩ – mang về hàng chục tỷ đô lợi nhuận mỗi năm. Đẳng cấp của ông trùm là đây!

Gửi lời chúc mừng đến bạn Nguyên - một câu chuyện đầy cảm hứng! Dù đang làm việc tại Nhật với sự chênh lệch múi giờ, Nguyên vẫn kiên trì tham gia lớp học CS50 của thầy Minh Hodler và Hải Đặng từ 11h đêm đến 1h sáng. Và thật tuyệt vời, bạn đã trở thành người đầu tiên trong lớp nhận chứng chỉ danh giá từ Harvard. Nguyên chia sẻ: "Đây là khóa học online đáng tiền nhất mà mình từng tham gia!" CoderSchool cùng Trại rất tự hào khi được đồng hành cùng Nguyên trên con đường phát triển sự nghiệp công nghệ. Hy vọng rằng chứng chỉ CS50 sẽ là bệ phóng giúp bạn vươn xa hơn nữa trong tương lai.

🥇 Mình sẽ hợp tác với trường Coding số 1 tại Việt Nam : CoderSchool, để đưa tới học viên của Trại Code EC2 những session kèm 1-1 với Mentor → Cá nhân hoá trên khả năng bắt kiến thức của học viên 🧑‍🏫 Minh và Hải sẽ vẫn dạy học viên, tập trung vào Advanced topic, case study, kinh nghiệm làm việc tại Big Tech → Mình nghĩ quan trọng nhất vẫn là thực hành ⁉️ Dịch vụ hỏi đáp Q&A dành cho anh em nào thấy ngại không dám hỏi trong lớp với Minh và Hải Tuy nhiên, trước khi đăng ký khoá học, các bạn cần đọc những điều sau 🧐 Như mình luôn nhấn mạnh ở các video, Harvard CS50 là 1 khóa học miễn phí 100%. Mình luôn khuyến khích các bạn tự học để có thể tiết kiệm được tối đa chi phí như cách mà mình đã làm cách đây 4 năm. Điều mà Trại Code EC2 và CoderSchool giúp bạn là việc hoạch định hướng đi cho học viên để học viên có thể đi đúng và nhanh nhất có thể, mục tiêu của cả team là chỉ sau 12 tuần sẽ lấy được chứng chỉ, tuy nhiên, kết quả cuối cùng sẽ phụ thuộc vào sự nghiêm túc và cố gắng của bạn. Nếu bạn chưa đủ quyết tâm cho một lộ trình học tập trong 3 tháng tới thì BẠN NÊN DỪNG LẠI Ở ĐÂY 👉👈 Nếu bạn chưa học qua CS50, chưa từng vật lộn với lập trình, cũng không hình dung được vấn đề đang gặp phải là gì, thì cũng không nên đăng ký vì với mình, Trại Code EC2 và CoderSchool sinh ra để giúp mọi người giải quyết được vấn đề chứ không phải đi tìm 1 “chén thánh”, cứ đóng tiền vô học sẽ thành pro. Những bạn thành công nhất ở khóa hiện tại là những bạn proactive nhất, luôn chủ động hỏi bài, chia sẻ những khó khăn để cùng team giải quyết. 💸 Hoàn tiền 100% trong 7 ngày đầu nếu bạn cảm thấy không hài lòng về khóa học, hoặc mình cảm thấy bạn chưa đủ nội lực để theo tiếp khóa học thì chúng mình sẽ hoàn trả bạn học phí 100%.Có hoài bão trở thành kĩ sư phần mềm ở Big Tech trong tương lai, tự tin về khả năng nghe hiểu bải giảng tiếng anh, có thể dành 2-5 tiếng mỗi ngày để học là những tiêu chí cho học viên cho batch 2 🖋️ Giờ sẽ là các bước để đăng kí Trại Code EC2 : - Go to: https://www.facebook.com/traicodeec2 - để lại message - Tư vấn viên sẽ liên hệ và hỗ trợ bạn về lộ trình, phương pháp, thời gian, học phí - Lọc đầu vào qua phỏng vấn 1-1 với Minh - Trả kết quả phỏng vấn và process hồ sơ - 👩‍🏫 Hoặc đặt lịch tư vấn chương trình trực tiếp **[Tại link này](https://calendly.com/anh-tq/30min)** Happy learning mọi người 🤓

Minh đã quay trở lại với mọi người rồi đây. Thú thật với mọi người là Minh cũng vừa trải qua 3 tháng khá là suffer tới mức Minh nghĩ mình đã mental health luôn. Nhưng mà giờ thì đã okei lại rồi, cám ơn cả nhà đã luôn ở bên Minh, cùng chờ Minh với sự khởi động lại của khoá CS50 kết hợp cùng với trường Coding số 1 tại Việt Nam- CoderSchool !😉

Cấu Trúc Dữ Liệu và Giải Thuật (Data Structures and Algorithms) là một trong những kiến thức rất quan trọng cho dân lập trình, thường xuyên được hỏi ở các buổi phỏng vấn “technical interview” cho vị trí kỹ sư phần mềm. Đây là khóa học tiếp nối CS50x dành cho những bạn muốn đi xa hơn trong ngành Computer Science. Khóa học dự kiến sẽ bắt đầu vào tháng 1 năm 2024. ⏳ Thời Gian: 12 Tuần (2 buổi/ tuần) qua Zoom 📚 Số lượng: 15 học viên 🦸‍♂️ Giảng viên: Minh Hodler và thầy Hải Đặng 🧨 Khai giảng: 08/01/2024 💳 Học Phí: $650 🎁 Ưu Đãi: - Học viên cũ EC2: 10% - Đã hoàn thành chứng chỉ CS50x#CNTT 📑 Form đăng ký: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfxGR5WPn8LxyLHEDSKXoJMJR5SDfyKR-KYkgm_A-AvtkJRQg/viewform?fbclid=IwAR2z8tmZrqzGWzKJguuJb5amMR0aZ2-jm8OKakmSWkCQNdIvo9MrHdhOzuc Giáo trình: 🏯Lý thuyết (40%): - Học về cách dạng cấu trúc dữ liệu như Array, Linked List, HashTable, Tree, Heap, Graph và các thuật toán phổ biến như Two Pointer, Sorting, Binary Search, DFS, BFS,... - Phân tích độ phức tạp của thuật toán. Các phương pháp để tối ưu hóa bài giải. 🏰 Thực chiến (60%): - Giải bài tập trên Leetcode (Nền tảng học DS&A phổ biến trên thế giới) - Các tips, chiến thuật khi giải bài tập, interview. ♟ Đối tượng học: Phù hợp dành cho những bạn đã hoàn thành chứng chỉ CS50 (tự học hoặc tốt nghiệp từ Trại Code), hoặc những bạn sinh viên năm 2, 3 đã có kiến thức nền tảng vững. Khóa học này sẽ giúp các bạn cải thiện kỹ năng tư duy lập trình, giải quyết vấn đề, và tăng khả năng đậu phỏng vấn ở Big Tech cho vị trí Intern, New grad (Fresher). 🎯 Outcome: - Có kiến thức vững chắc về Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật (Data structures and Algorithms) - Khả năng tự giải quyết các bài toán Leetcode (Easy to Medium) - Tự tin ứng tuyển vào các vị trí Intern, New grad ở các công ty, tập đoàn công nghệ lớn. 🛑 Trước khi đăng ký khoá học, các bạn cần đọc những điều sau : 👉 Hoàn tiền 100% trong 14 ngày đầu nếu bạn cảm thấy không hài lòng về khóa học, hoặc mình cảm thấy bạn chưa đủ kiến thức nền tảng để theo tiếp khóa học thì Trại Code sẽ hoàn trả bạn học phí 100%. 👉 Trại Code EC2 sinh ra để giúp mọi người giải quyết được vấn đề chứ ko phải đi tìm 1 “chén thánh”, cứ đóng tiền vào học sẽ thành pro. Những bạn thành công nhất ở khóa hiện tại là những bạn proactive nhất, luôn chủ động hỏi bài, chia sẻ những khó khăn để cùng team giải quyết. 👉 Có hoài bão trở thành kỹ sư phần mềm ở Big Tech trong tương lai, tự tin về khả năng nghe hiểu bài giảng tiếng anh, có thể dành 2-5 tiếng mỗi ngày để học là những tiêu chí cho học viên của Trại Code EC2. Để Trại Code nắm thông tin về nền tảng kiến thức hiện tại của mỗi bạn cũng như mong muốn phát triển từng ứng viên. Bạn vui lòng điền form đăng ký theo thông tin bên dưới, Trại Code sẽ thông báo lịch trao đổi trực tiếp 1:1 để tư vấn và hỗ trợ về các thủ tục nhập học. #traicode #DataStructuresandAlgorithms #DSA #CS50 #Coding #IT #CNTT

Chào cả nhà yêu thương của Trại Code! Sau 16 tuần học tập và chinh phục những thách thức mới, chúng ta đã chính thức kết thúc Khóa 2 - CS50 của Trại Code EC2 với những kỷ niệm và hành trình đáng nhớ! 🌟 🔔 Cùng điểm qua những thành tựu nổi bật của Khóa 2 - CS50: 🚀 1. Kênh "Discord" tràn đầy năng lượng, được hoạt động rất sôi động, nơi các học viên không chỉ học hỏi mà còn giao lưu, chia sẻ và kết nối. 🏅 2. Chứng Chỉ CS50 đỉnh của chóp: Chúc mừng các học viên đã chính thức nhận được Chứng Chỉ CS50, biểu tượng của sự đầu tư và cố gắng không ngừng trong hành trình lập trình. (Hình ảnh flex bên dưới) 🌈 3. Nhận được phản hồi tích cực từ Học viên: Sự hài lòng và những đánh giá tích cực từ các học viên là điều Trại Code rất trân quý, là động lực lớn để chúng mình không ngừng hoàn thiện, truyền lửa và tận tâm hơn nữa với học viên. 📢 Trại Code cũng thông báo với mọi người về Khóa Học Nâng Cao (Data Structures and Algorithms) sẽ bắt đầu vào tháng 01/2024. Điều kiện để đăng ký khóa Nâng cao: + Các bạn đã tốt nghiệp Khóa CS50 của Trại Code. + Những bạn đã có chứng chỉ CS50 hoặc nền tảng vững về lập trình, muốn rèn kỹ năng giải thuật toán để tự tin hơn trong phỏng vấn tại các công ty công nghệ hàng đầu. 👀 Khóa học CS50 (Introduction to Computer Science) mùa 3 sẽ bắt đầu muộn hơn vào sau tết âm lịch khoảng giữa cuối tháng 02/2024. Cảm ơn tất cả học viên đã đồng hành cùng Trại Code trong hành trình này. Chúng ta hãy cùng nhau bước tiếp vào chương mới, với nhiều kiến thức mới và thành công tiếp theo nhé ♥️ #traicodeEC2 #CS50 #Coding #IT #CNTT

Thanks mọi người đã quan tâm tới Trại Code EC2 . Hiện tại mùa 1 đã tuyển đủ thành viên nên Trại tạm thời ngừng nhận form trong vài tháng tới. Những bạn nộp đơn nhưng chưa đủ điều kiện hoặc các bạn có mong muốn tham gia mùa sau xin vui lòng điền vào form waitlist (danh sách đợi) ở website: https://minhhodler.com/trai-code Trong thời gian đó, mọi người có thể tự học CS50 for free. Mình sẽ cut những buổi học Zoom record các kiến thức quan trọng để những ai quan tâm có thể tham khảo. Đừng quên follow kênh Youtube Minh Hodler để xem những video về phương pháp học lập trình hiệu quả. Good luck guys! 🍏