Domain Driven Design & Microservices

May 15, 2019

AUTHOR: Lâm Đinh Thế

Cùng tìm hiểu tại sao 1 cuốn sách viết cách đây 16 năm về trước, vốn chỉ là những tư duy trong việc phân tách nghiệp vụ, lại là giải pháp tuyệt vời cho các vấn đề trên Microservices.

DDD-_-Microservices

Kiến trúc Microservices phân tách sự phức tạp của hệ thống bằng cách module hóa. Mỗi Microsevices phụ trách xử lí 1 khả năng đáp ứng nghiệp vụ sinh ra lợi nhuận.

Các vấn đề của Domain Model partern trong Microservices
– Liên kết qua object reference
– Cần two phase commit (2PC) để đồng bộ trên dữ liệu phân tán
– 2PC không thích hợp với các ứng dụng hiện đại. Không hỗ trợ NoSQL

Áp dụng tư tưởng của Domain Driven Design để giải quyết
– Các thành phần chính trong DDD: Entity, Value object, Services, Repositories, Aggregates
– Aggregates chính là chìa khóa để giải quyết vấn đề liên kết giữa các object
– Các khái niệm cơ bản trong DDD
– Giải thích các rule trong Aggregates

Đồng bộ hóa trên Microservices
– Sử dụng event-driven và eventually consistent
– Event Sourcing
– Áp dụng Event Storming để thiết kế Event Sourcing

Đơn giản hóa Microservices trên eShopOnContainer
– CQRS đơn giản với 1 DB
– Không lưu Domain Event mà chỉ lưu Integrated Event
– Database lưu trữ State thay vì Event

Post Views: 10

Setting Up GPU Environment for Model Training

May 13, 2019

AUTHOR: Andre Foote

In a previous post, I laid out the process of setting up TensorFlow for CPU based model training. However, as this graph shows, the GPU is significantly faster at this process. That’s why I’m documenting my attempt to install the GPU based version of TensorFlow on an HPC.

Effectiveness of GPU vs CPU in Model Training

First Steps:

Start dangerously modifying graphic card drivers straight away.
Have your boss wisely recommend the merits of using Docker.
Reluctantly begin researching Docker.
Gradually realize the merits of using Docker.

Post Views: 27

TensorFlow – Car Model Identification

May 13, 2019

AUTHOR: Andre Foote

What is TensorFlow?

Google’s TensorFlow is an open source software library for numerical computation. It contains several frameworks that allow for quick and simplified implementation of machine learning models and algorithms. Its Object Detection API is a framework that makes it easy to construct, train and deploy object detection models.

This guide shows how to apply this framework to the compcars dataset in order to train a model that is capable of identifying car models. Due to the large size of the dataset and number of classes being trained for, many of the steps included in other tutorials that can be performed manually are automated instead using bash scripts.

Post Views: 32

How To Select Right Deep Learning Model For Object Detection Applications

May 10, 2019

AUTHOR: manhnh

I. Introduction

There are many modern object detectors such as Faster R-CNN, R-FCN, Multibox, SSD and YOLO, which are good enough to be deployed in consumer products (e.g. Google Photos, Pinterest Visual Search) and some have been shown to be fast enough to be run on mobile devices. Because of its varieties, it sometimes makes us hard to choose the one that fit to our applications. This blog will cover basic information about these models and making comparison among them to help you make decisions more easily.

Post Views: 43

Detailed Roadmap for Tensorflow Object Detection API

April 12, 2019

AUTHOR: manhnh

I am writing blog here where you can use the Object Detection API to train your own images which is called customize image training (transfer learning). In this post, I will explain all the necessary steps to train your own detector as my first experience in Machine Learning field. This is the basic post so that we all get used to Object Detection API. For getting more comprehensive knowledge about Tensorflow Object Detection API, we could check the videos in the reference part of this post.

Post Views: 102

ThinkLABs JSC đạt Top 50 doanh nghiệp AI khởi nghiệp toàn cầu tại AIxIOTxSMARTCITY, Đài Loan

March 25, 2019

AUTHOR: Huyen Bui

ThinkLABs JSC là một trong 50 đội chiến thắng của AI 50: AI x IoT x Smart City, một sáng kiến của Hội nghị thượng đỉnh và triển lãm thành phố thông minh 2019 diễn ra tại Đài Loan. Sự kiện có sự góp mặt của 50 công ty khởi nghiệp AI / IOT từ khắp nơi trên thế giới, trưng bày các ứng dụng tiên tiến nhất trong các thành phố thông minh.

Post Views: 53

ThinkLABs JSC is selected as one of the top 50 Global AI Startups by AIxIoTxSmartCity, Taiwan Initiative

March 25, 2019

AUTHOR: Huyen Bui

ThinkLABs JSC is one of the winners of the AI 50: AI x IoT x Smart City, an initiative by 2019 Smart City Summit and Expo, Taiwan. The event featured 50 AI/IOT startup companies from around the globe, showcasing the most cutting edge applications in smart cities.

Post Views: 10

Triển khai cấu trúc dữ liệu và giải thuật trong javascript(phần 2): Trees

March 9, 2019

AUTHOR: khoa.nd

I'm Gay

Bài viết trước mình đã giới thiệu cơ bản về đánh giá thuật toán với Big-O, cài đặt cấu trúc dữ liệu Linked list, bài viết này mình sẽ tiếp tục với cấu trúc dữ liệu dạng cây (tree).

Post Views: 57

Triển khai cấu trúc dữ liệu và giải thuật trong javascript

March 3, 2019

AUTHOR: khoa.nd

I'm Gay

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật là một trong những kiến thức nền tảng mà mỗi lập trình viên từ khi bắt đầu mới bước chân vào nghề cho tới người nhiều năm kinh nghiệm nên nắm bắt thành thạo để có thể vận dụng được vào bài toán cụ thể cần giải quyết. Với sự phát triển khá mạnh mẽ của javascript trong thời gian gần đây việc ra đời hàng loạt framework, thư viện từ fontend tới backend, đã biến javascript thành một trong những ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất, tuy nhiên đa số lập trình viên tập trung vào học ngôn ngữ để phát triển ứng dụng mà ít quan tâm tới cấu trúc dữ liệu và giải thuật, trong series này mình sẽ giới thiệu, cài đặt một số cấu trúc dữ liệu thông dụng bằng ngôn ngữ javascript, triển khai các ứng dụng thực tiễn từ các cấu trúc này.

Post Views: 91