Agon Drake

Không biết ở đâu bán nhờ :v

PHÂN BIỆT CÁC LOẠI CHIP LED - DIP, COB, SMD

Chip led hay còn gọi Light emiting diod là loại chip bán dẫn với nhiều kiểu đóng gói khác nhau bao gồm các diod. Các diode này có thể phát sáng được khi có dòng điện 1 chiều đi qua. Trên thị trường hiện nay sử dụng các loại chip led như : DIP, COB, SMD:

Làm sao để biết được đèn chiếu sáng đang dùng sử dụng công nghệ nào?
Các loại chip led thường được sử dụng trên thị trường?
Ứng dụng của từng công nghệ chiếu sáng cho đúng mục đích?

Bài viết này sẽ giải thích rõ hơn câu hỏi trên. Phân biệt sự khác nhau giữa các loại chip led DIP, COB và SMD. Hiểu rõ đúng cấu tạo và nguyên lý phát sáng, chúng ta sẽ sử dụng đúng mục đích cho từng loại đèn chiếu sáng.

Khác với các loại đèn thông thường đã xuất hiện từ trước đến nay như đèn sợi đốt; đèn huỳnh quang và hiện nay là đèn led. Các công nghệ chế tạo đèn Led hiện nay luôn được cải tiến để mang lại hiệu quả sử dụng tốt hơn; linh hoạt hơn và tiết kiệm điện năng hơn.

Đèn led xuất hiện trên thị trường theo công nghệ mới nhất hiện nay có thể cho ra được ánh sáng với chất lượng tương đương 97% so với ánh sáng tự nhiên. Hiệu suất chiếu sáng đèn cao, thời gian phát sáng lên đến 50.000 giờ.

Công nghệ chiếu sáng sử dụng các loại đèn led trên thị trường hiện nay có nhiều loại, tuy nhiên chúng ta sẽ gặp 3 loại phổ biến trên thị trường là chip led COB, SMD và DIP. Tùy thuộc và nhu cầu sử dụng của bạn về hiệu quả năng lượng và tính linh hoạt mà lựa chọn cho mình dòng chip phù hợp.

Người ta bước 1 bước là tìm thấy chân ái, designer phải mất 6 bước mới ra hình trái tim.

Cái kết đắng cho việc mắm môi mắm lợi xoay tháo tản nhiệt CPU Ryzen trong cái thời tiết se lạnh như thế này. :)

Tip: Anh em bật máy cho chạy khoảng 10 phút, sau đó tắt đi (mục đích để làm cho lớp keo zin nóng lên) rồi hẵng thao tác với tản nhiệt của AMD, khi tháo hết ốc xong nhớ cầm cả cụm tản rút dứt khoát ra theo phương vuông góc 90 độ so với mặt phẳng main, nói không với kiểu lay lay, xoay xoay nửa vời ỡm ờ. :)

Nguồn: HANOICOMPUTER

Lại một câu hỏi hay ho đến từ apple

Kiến thức cấp 2 thôi nhưng bạn sẽ bất ngờ đấy

Ống chân không – công nghệ “tiền bối” trước khi transistor ra đời.

CẦN PHẢI LÀM GÌ ĐỂ HOÀN THIỆN XE TỰ LÁI?
------------------------
Đáp: Iris Van Laar
(Lược dịch)
Chúng ta cần giải quyết vấn đề đạo đức mà nó tạo ra:
Nếu máy tính phải quyết định người chết thì đó sẽ ai? Người đi đường hay tài xế? Nếu không thể tránh được va chạm, máy tính sẽ chọn làm gì?
Những điều này sẽ phải được lập trình sẵn.
Có thể chấp nhận được việc bảo vệ tài xế bằng cách giết chết người đi đường hay không? Liệu những người đi đường có chấp nhận được việc 1 chiếc ô tô được lập trình sẵn để giết họ và bảo vệ tài xế? Liệu điều này có dẫn tới 1 hệ thống giai cấp nơi máy tính được thiết kế để giết người nghèo để bảo vệ người giàu?
Có thể chấp nhận được việc chủ động gây thương tích cho tài xế để tránh giết chết người đi đường? Việc đặt người đi đường lên hàng đầu có thể chấp nhận được hay không? Liệu mọi người có còn muốn mua xe trong trường hợp đó?
Ở tấm hình bên dưới, nếu không thể tránh khỏi va chạm, chiếc xe nên chọn người nào để đâm? Nó hơi giống với 1 cảnh trong phim “I, robot" (cảnh bảo spoiler). Will Smith và 1 đứa trẻ đang bị đuối nước, robot đã chọn cứu người "hữu ích" nhất là Will Smith. Đây không phải là quyết định mà 1 người bình thường sẽ chọn. Điều này thật đáng lo ngại.
Tôi thích chết 1 cách tình cờ hơn là bị 1 phần mềm chọn lựa để chết.
------------------------
Bình luận: Geoffrey Widdison
Ý tưởng cho rằng 1 chiếc xe tự lái “cần" phải giải quyết vấn đề này khiến tôi cảm thấy khá nực cười. Thật dễ thương khi bạn viết về 1 vấn đề triết học nhưng lại giả vờ như mình đang viết về công nghệ. Điều này thực sự không đúng ở thế giới thực.
Tại sao ư? Có 1 vài lý do cho việc đó.
Đầu tiên, ý tưởng xe tự lái đủ tiên tiến để phân biệt giữa trẻ sơ sinh và người già rất khó xảy ra, chưa nói đến việc lập trình để tính toán giá trị tương đối về mạng sống của mỗi người. Ngay cả khi chúng ta có thể, thì không có lý do gì phải làm việc đó cả.
Hầu hết các phần mềm của xe tự lái sẽ cố gắng quyết định giữa 2 việc: đâm người đi đường hoặc chủ động đâm xe gây thương tích cho tài xế. Nhưng câu trả lời cho điều đó rất đơn giản, bởi nó không phải vấn đề về đạo đức, mà là về tiền.
Chúng ta từ lâu đã có sẵn 1 hệ thống áp dụng những câu hỏi triết học như vậy vào thế giới thực, nó được gọi là pháp luật. Luật pháp rõ ràng là không hoàn hảo, chẳng điều gì có thể như vậy cả.
Nhưng các công ty sản xuất ô tô không được điều hành bởi các nhà triết gia, chúng được điều hành bởi các doanh nhân muốn có được tối đa lợi nhuận và giảm thiểu các trách nhiệm pháp lý. Do đó, họ sẽ lập trình phần mềm để tuân thủ toàn bộ các luật giao thông liên quan. Trong trường hợp không có luật cụ thể nào để giải quyết vấn đề đó, họ sẽ lập trình để chiếc xe làm bất kì điều gì giúp giảm thiểu khả năng bị kiện.
Thành thật mà nói, trừ khi những chiếc xe được thiết kế cực kì tồi tệ, thì rất hiếm khi chúng phải đưa ra những quyết định như vậy: 1 phương tiện không bao giờ được phép đi nhanh đến mức không thể dừng lại khi gặp chướng ngại vật hoặc người đi bộ.
Nhưng nếu có ai đó đang đi ẩu, hoặc 1 đứa trẻ đột nhiên lao ra đường khiến bạn không thể dừng lại kịp thời, không luật nào quy định người lái phải tự đâm xe chứ không được phép đâm vào người đi bộ. Luật pháp sẽ coi đó là 1 tai nạn đáng tiếc nhưng không thể tránh khỏi, vì vậy nhà sản xuất ô tô cũng sẽ lập trình để mọi chuyện xảy ra như vậy.
Đó có phải là hành động đúng đắn về mặt đạo đức không? Ai thèm quan tâm chứ! Đó là việc hợp pháp phải làm, nó cũng bảo vệ khách hàng của họ và khiến họ không phải chịu trách nhiệm pháp lý, vì vậy đó chính xác là những gì họ sẽ làm.
Vấn đề ở đây là các công ty ô tô không quan tâm đến cách áp dụng triết lý đạo đức vào các quyết định trong thế giới thực. Họ sẽ để quyết định đó cho các nhà lập pháp. Nếu luật pháp thay đổi, phần mềm cũng sẽ như vậy.
------------------------
Nguồn: qr.ae/pNJDcN

Bill Gates từng nói rằng “Tôi thường chọn những người lười biếng để làm công việc khó khăn. Vì người lười biếng sẽ tìm ra cách dễ nhất để hoàn thành nó.” Rõ ràng là, người ta thường chú ý vào vế lười biếng nhiều hơn và đem ra biện hộ cho bản thân mình. Thế nhưng, thực sự thì định nghĩa “lười biếng” của ông trùm Microsoft là gì? Và liệu có bao nhiều người đạt được trình độ lười biếng như vậy? Có lẽ câu chuyện dưới đây sẽ giải đáp cho ta phần nào thắc mắc đó.
Một lập trình viên với bí danh Narkoz từng kể về một gã đồng nghiệp đã nghỉ việc của mình trên trang GitHub. Sau khi gã đồng nghiệp rời đi, Narkoz xem qua máy tính của hắn và phát hiện ra những đoạn mã vô cùng bá đạo. Đại khái là đối với gã này, nếu như có bất kì công việc nào tốn trên 90 giây sẽ được coi là quá phí thời gian, nhất là những việc không đâu. Thế là, bằng cách nào đó, gã tìm ra hướng mã hóa ra mấy chương trình giúp tự động thực hiện công việc. Hãy cùng xem qua vài chương trình dưới đây:
Tên chương trình: smack-my-bitch-up.sh (đây là một thành ngữ theo tiếng lóng, có thể hiểu đại loại là quẩy-nào.sh)
Nhiệm vụ: gửi một tin nhắn với nội dung “anh làm về trễ” tới vợ của gã (hoặc gái gú gì đó, cứ cho là vậy). Tự động chọn một lý do ngẫu nhiên từ một danh sách đã lên sẵn, kiểu như: bận họp, dự án mới, sếp kêu… Mỗi khi cần dùng, gõ lệnh vào, xong.
Tên chương trình: kumar-asshole.sh (kumar-khốnkhiếp.sh)
Nhiệm vụ: Quét qua nội dung tin nhắn của Kumar, một khách hàng thường xuyên của công ty, và tìm xem có những từ “giúp đỡ”, “vấn đề”, “xin lỗi” hay đại loại thế không. Nếu có, đoạn mã phục hồi dữ liệu sẽ chạy, giúp hệ thống quay về lần cập nhật ổn định gần nhất. Sau đó, tự gửi tin nhắn đến Kumar với nội dung “anh bạn à, không cần lo lắng, lần sau nhớ cẩn thận nhé!”
Tên chương trình: hangover.sh (quắccầncâu.sh)
Nhiệm vụ: Tự động gửi email vào một số ngày được định trước với nội dung “hôm nay tôi không khỏe/sẽ làm việc tại nhà” và một số tin khác với nội dung tương đương. Ở phần email, cho thêm lý do vào theo một danh sách đã được soạn sẵn. Nếu không có động tĩnh gì khác, đúng 8 giờ 45 phút sáng, email tự gửi.
Và cái cuối cùng, hài nhất, và cũng là đỉnh cao nhất.
Tên chương trình: f**king-coffee.sh (đỉnh-càphê.sh)
Nhiệm vụ: Ở 17 giây đầu tiên khi chạy, chương trình này không làm gì cả. Sau đó, nó mở ra một giao thức kết nối với máy pha cà phê trong văn phòng. Không ai trong văn phòng, kể cả Narkoz, biết được làm thế nào gã này có thể kết nối máy pha cà phê vào hệ thống mạng trong công ty. Tiếp theo, máy cà phê sẽ pha một ly latte, chờ thêm 24 giây nữa, rồi đưa cái ly ra. Tổng thời gian chương trình chạy bằng đúng thời gian đi bộ từ bàn gã đến máy pha cà phê.
Không phải bàn cãi gì nữa, gã đồng nghiệp này là một tay vô cùng lười biếng. Nhưng. Với những chương trình gã đã làm, những cái mà chỉ nhằm mục đích đối phó với những hoạt động thông thường, hãy thử hình dung độ khủng của nó khi được áp dụng vào những thứ lớn lao hơn xem. Câu nói của Bill Gates có tới 2 vế, và rõ ràng vế thứ hai, “cách dễ nhất” nói thì đơn giản nhưng khi làm lại không dễ ăn một chút nào. Người làm được những thứ như thế nếu như không phải thiên tài thì cũng phải thuộc dạng đu dây tầm cao. Mà dĩ nhiên, khi đã thuộc dạng này rồi thì lười biếng cũng phải khác người. Hay nói cách khác, ta có thể gọi họ là những con người lười đấy, nhưng là lười biếng với trình độ tít tắp cao kia kìa!
Tác giả: Phạm Quốc Khánh
-----
Vụ gã lập trình "lười" kia khá nổi cuối năm 2015, ai chưa biết có thể đọc thêm bài này: https://fb.com/921387944576978

Design+Code vừa ra mắt UX Design Handbook
Note: Chúc các bạn/anh/chị Giáng Sinh vui vẻ và ấm áp ❤️
Hôm qua Design+Code đã ra mắt một sản phẩm mới trong mục Tutorials của họ mang tên: UX Design Handbook. Handbook này sẽ bao gồm những tips thú vị dành cho những bạn muốn học thêm trong UX Design.
Bao gồm: 20 SECTIONS - 2 HOURS OF VIDEO
Dành cho những ai chưa biết thì Design+Code là một trang giúp bạn có thể học cả 2 thứ cùng lúc là Design và Code. Điểm đặc biệt là chất lượng các khóa học của họ thật sự cao và được thiết kế dành cho cả Developer và Designer. Bạn sẽ không chỉ học được thêm thiết kế mà có thể xây những sản phẩm thật từ chính thiết kế của mình. Khả năng teaching của các thành viên Design+Code mới là điểm khiến mình cực kỳ thích các khóa học từ họ, đặc biệt các khóa học do chính Founder là anh MengTo dạy. Chi phí bản Pro cũng khá hợp lý (có thể nói là khá rẻ).
Link UX Design HandBook: https://designcode.io/ux-design-handbook
(Plus) Link UI Design HandBook: https://designcode.io/ui-design-handbook
Link Tweet: https://twitter.com/MengTo/status/1341787626546847744
(Ngoài ra họ còn có rất nhiều Tutorials và Courses khác).
Đưa tin Nguyễn Hữu Phong

QUY TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU !
Khi làm phân tích dữ liệu chúng ta sẽ trải qua một số bước như sau
1. DATA ACCQUISITION (DAQ) - Yêu cầu phân tích
Khi phân tích dữ liệu bước đầu tiên chúng ta cần phải viết ra requirement, nghĩa là tìm ra mục đích, yêu cầu của việc phân tích. Phần này là bước quan trọng nhất trong phân tích dữ liệu, nếu xác định được yêu cầu cụ thể thì việc phân tích sẽ càng chính xác.

Ví dụ:
- Tôi muốn phân tích để xem tình trạng đơn hàng (Đối tác giao nhanh hay chậm, đơn hay hủy ở tỉnh thành nào, Chi phí vận chuyển của đối tác nào giá thấp nhất)
- Tôi muốn phân tích báo cáo bán hàng cho 300 cửa hàng trên toàn quốc (Doanh số top cửa hàng, top sale, top sản phẩm bán chạy,..)

* Chú ý: Vì đây là phần rất quan trọng nên các bạn khi làm về yêu cầu này cần phải viết ra giấy, ra file, phải note lại để lúc làm xong dashboard/ báo cáo mình kiểm tra lại.

Sau khi làm Dashboard/Report, phải đọc báo cáo xem có trả lời được mục đích requirement.
👉 Dashboard/ Report có trả lời được câu hỏi đó ko? - Nếu không trả lời được thì phải làm lại Dash/Report khác.
👉 Dashboard/ Report đã trả lời được câu hỏi đó thì xem dash trả lời được các vấn đề khác và cập nhật lại requirement để đưa ra góc nhìn chính xác nhất.

2 - DATA EXPLORATION - Khám phá dữ liệu
Từ yêu cầu này mình sẽ thông qua hoạt động là Data Exploration mình sẽ biết tiền xử lý dữ liệu gì.
Ví dụ có 1 bảng thông tin đơn hàng gồm 10,000 raw data mình, trong đó cột tỉnh thành có 50 data lỗi thông tin là HN, hà nội, ha noi, thì hoạt động tiền xử lý cột đó phải biến thành Hà Nội hết.

3. DATA PROCESSING - Khai phá dữ liệu

Sau khi tiền xử lý xong rồi chúng ta mới chế biến dữ liệu gọi là hoạt động Data Processsing. Bạn sẽ dùng các công cụ, tính toán thống kê như câu lệnh SQL, công thức Excel để mình ra được kết quả báo cáo.

4. DATA VALIDTION - Kiểm tra tính hợp lệ

Sau khi ra kết quả rồi mình phải xem nó đúng chưa, nếu chưa đúng thì mình phải làm lại cái gì tiếp theo, yêu cầu đúng chưa, nếu chưa đúng thì phải xử lý lại bước Data Processing

5 - PAGKET - Đóng gói
Sau khi đến 2 vòng đó rồi thì thấy số liệu đúng rồi, ta sẽ biểu diễn dữ liệu thành 2 hướng
👉 Làm báo cáo chi tiết gửi cho sếp (Report)
👉 Đóng gói lại thành 1 hệ thống online, nghĩa là dữ liệu cứ chảy vào thì báo cáo ra chuẩn (Deployment, Monitoring, Business Data Visualization)

Nguồn: Huy Bui Quoc