Sửa bình tưới cây

Hihi, vừa chọc chạch sửa được cái bình tưới cây.

Bình dùng lâu ngày nó cứng không thể bơm nước được. Thế là tôi ngồi tháo ra chọc chạch xem thế nào. Thì ra bên trong nó có một cơ cấu bơm hơi (để ép nước) như ống bơm xe đạp, gồm một ống bơm (bằng nhựa) và một pít tông. Do lâu ngày nên lớp dầu bôi trơn bị khô, thế là nó rít lại ko thể bơm được. Giờ chỉ việc cho một ít dầu ăn vào, xong vặn lại thì mọi chuyện trở nên dễ dàng, bơm xịt ngon lành cành đào luôn.

Làm slide luận văn

Sắp tới ngày bảo vệ luận văn, nhiều bạn vẫn còn đang loay hoay với chương trình Power Point để làm slide trình diễn. Bài viết sau đây sẽ giúp các bạn có đươc một slide ưng ý. Chúc các bạn chuẩn bị tổt để bảo vệ thành công.

Chọn template cho slide.

Đây là công việc không kém khó khăn. Để chọn một mẫu ưng ý thật là khó. Nhất là phải thỏa mãn các yêu cầu bạn đề ra như đẹp, thẩm mỹ, màu sắc phù hợp với tính cách... Những template mẫu trong PowerPoint dường như quá nhàm chán. Nhất là bạn lại không muốn đụng hàng với ai đó.

Hãy bắt đầu quá trình tìm kiếm template phù hợp nhất với Google bằng từ khóa "free template power point". Một số lưu ý khi chọn template:

+ Template phù hợp với nội dung, lĩnh vực trình bày
+ Teplate không quá hoa lá hẹ

Chọn slide màu sáng. Nên chọn slide có nền màu trắng, vàng nhạt, xanh da trời... Nên kiểm tra lại slide dưới điều kiện thật, hoặc thử vặn màn hình về độ tối nhất xem có bị ảnh hưởng nặng nề không? Cần thiết thì bạn nên chuẩn bị 2 slide, một cái màu sắc, một cái chỉ có chữ đen, nền trắng để dự phòng trường hợp xấu nhất.

Chọn màu & font chữ. Nên chọn chữ đen, làm nổi bật chữ trên nền trắng là tốt nhất. Bạn có thể Insert a shape để tạo 1 hình vẽ làm nền cho chữ, nhớ chọn màu nền của hình mờ dần. Như vậy bạn vẫn giữ được mẫu nền slide đã chọn, mà vẫn làm nổi chữ lên.

Font chữ nên chọn loại thông dụng, cần thiết thì embed font kèm theo. Nên chọn Arial, Time New Roman, ... . Đối với bảng biểu, hình vẽ dễ bị thay đổi kích thước, màu sắc do máy không tương thích, bạn có thể chuyển nó sang dạng ảnh bitmap rồi nhúng trở lại slide dưới dạng ảnh.

Giới hạn số slide. Tốt nhất không nên làm quá nhiều slide. Theo tớ chỉ nên 30 slide là đẹp. Khi in handout thì nên in 2 slide trên 1 trang. Nên sắp xếp trình bày ngắn gọn. Cần chuẩn bị những slide làm chi tiết những vấn đề cần thiết (để có thể show lên khi được yêu cầu).

Không tham tạo hiệu ứng cho slide. Càng đơn giản càng tốt. Tốt nhất nên để slide trơn, không tự chạy. Bạn sẽ dễ dàng làm chủ slide khi muốn lật slide trong lúc đang trình bày. Người xem cũng không bị hoa mắt khi hình ảnh, chữ cứ bay nhảy liên tục trên màn hình.

Bố cục slide: Nên có slide tóm tắt (như mục lục) các nội dung trình bày; slide cám ơn.

Hành trình kết thúc LV tại ĐH TÔN ĐỨC THẮNG

1. Thời gian nộp LV:15/06->17/06/09

• Hình thức:Sinh viên xem file đính kèm về mẫu hình thức luận văn/tiểu luận.
• Số lượng: 03 cuốn bìa giấy thường
• Lưu ý: Nộp kèm Đĩa CD, “Phiếu theo dõi tiến độ thực hiện luận văn/tiểu luận tốt nghiệp” + ”Đề tài hướng dẫn luận văn/tiểu luận tốt nghiệp” để rời ngoài, có nhận xét và chữ ký của GV hướng dẫn.

2. Thời gian gặp GVPB (dự kiến):01/07/09->15/07/09

3. Thời gian bảo vệ (dự kiến): Đầu tháng 08/2009.

Cuộc đời và những chuyến đi

Sau 4 ngày trời nằm ở Phú Riềng, Bình Phước thì cuối cùng cũng được hạ sơn, về thành phố. Lần đi thanh tra thi TN THPT này cũng nhiều kỹ niệm thú vị:
- Học sinh làm bài thi môn vật lý không được, thế là ngồi vẽ một bông hồng rất đẹp và làm thơ tình để tặng thanh tra :D
- Cô học sinh nữ (vừa cao, to và nặng) xỉu ngay khi ra khỏi cửa phòng thi. Giám thị không cách nào khác là phải bế xốc về phòng y tế. Quảng đường về phòng y tế thì xa, cô nương thì nặng thế là không cách nào khác, thanh tra cũng phải nhảy vào phụ. Hic.
- Hic, có làm mới biết, thí sinh đi muộn có đến 95% là các cô học trò, bị giám giám sát thi la vì tội đi muộn thế là các cô thi nhau chạy lẹt đẹt như vịt cũng vui phết ..hehhe....
- Vụ ra ngoài: Học sinh xin giám thị để được ra ngoài đi WC, còn giám thị thì lại xin thanh tra để được đi giải quyết nổi buồn ...hahhaha.... Một số cậu học sinh lại còn hí hưởng: Cả 3 năm học đi thi là sướng nhất vì đi WC cũng được CÔ dẫn đi hahaha....dzui luôn.

- HĐCT : Ngày làm công tác coi thi, tối thì đi nhậu.... hơi bị nhiều và gần như đâu đâu cũng thế ...

Nhưng có đi mới biết, Bình Phước được tách ra từ Sông Bé thành Bình Dương và Bình Phước. Bình Dương thì phát triển rất mạnh trong khi đó Bình Phước thì vẫn còn rất nghèo. Cuộc sống của các thầy cô còn khổ lắm nhưng vẫn theo nghiệp nhà giáo quả là một điều rất đáng quý, đáng trân trọng.

CSVC trường thì thiếu thốn, lương bổng giáo viên thì ko bao nhiêu so với mặt bằng chung. Ở Phú Riềng rất nhiều cau su, năm rồi lại được giá nên cuộc sống khá hơn, nhưng ngược lại sẽ làm cho các thầy cô thêm khó khăn vì cau su lên giá chẳng giúp gì cho việc nâng cao đời sống của các thầy cô, mà thậm chí lại có tác động ngược lại.

Đất Phú Riềng thì chỉ có cau su và cau su:D

Bản đồ Bình Phước: http://aycu09.webshots.com/image/18968/2003528377586378195_rs.jpg

Chương 11 Luật Phá sản của Mỹ

Thông thường, khi một công ty hoàn toàn chấm dứt hoạt động vì phá sản, hội đồng thanh lý sẽ được lập ra để bán tài sản, trả nợ cho các chủ nợ và vốn cho nhà đầu tư. Nhưng theo chương 11 của Luật Phá sản Mỹ thì khác, mặc dù tuyên bố phá sản nhưng công ty vẫn tiếp tục được hoạt động.

Công ty có thời gian để tái cấu trúc hoạt động mà không phải lo lắng đến việc trả nợ. Vì thế, khi một công ty nộp đơn xin phá sản theo chương 11, người ta còn gọi là xin bảo hộ phá sản, tức công ty được bảo hộ khỏi sức ép trả nợ.

Có những trường hợp công ty đã thành công khi tái cấu trúc hoạt động, làm ăn sinh lời trở lại, nhưng cũng có trường hợp "vô phương cứu chữa" đành phải chịu kết liễu. Chương 11 của Luật Phá sản Mỹ được thông qua vào năm 1978 và có hiệu lực vào tháng 10/1979, khuyến khích các nhà đầu tư chấp nhận rủi ro cao, giúp nền kinh tế thích ứng với sự thay đổi theo thời đại và cho các nhà quản trị cơ hội để khắc phục những sai lầm trong quá khứ.

Thậm chí có người còn cho rằng nền kinh tế Mỹ sẽ không hùng mạnh như ngày hôm nay nếu không có điều luật này.

Tuy nhiên, không phải doanh nghiệp nào cũng có thể phá sản theo chương 11. Chỉ có những doanh nghiệp lâm vào tình cảnh khó khăn về tài chính nhưng được đánh giá là có khả năng phục hồi nếu các khoản nợ giảm xuống hoặc được hoãn trả mới được xem xét.

(CafeF)

Extract relation từ dữ liệu sách luyện tiếng Anh

Hôm nay ngồi bắn tỉa cuốn "501 Word Analogy Questions" mới có vấn đề hay để khai thác. Đó là những dạng câu định nghĩa khá chuẩn. Vậy tại sao từ những câu như thế này, không khai thác (rút trích để xây dựng những tập các quan hệ, ngữ nghĩa..... hay cái gì đại loại như thế nhỉ ?

To segregate is an antonym of to unify, and to repair is an antonym of to damage.
To congeal means to solidify, and to singe means to char.
A principle is another word for a doctrine, and a living is another word for livelihood.
An ascent is a climb, and a recession is a withdrawal.

Sẽ rất thú vị đấy chứ, giờ nguồn sách, dữ liệu dạng này nhiều mà, vậy tại sao không ?

Tóc rất buồn như áng thơ .Buông hững hờ, tình rồi có như mơ..

Tựa: Dốc Mơ
Tác Giả: Ngô Thụy Miên

Đêm đã về trên dốc
Gió xôn xao ru yên tình mình
Em có về bên đó, dõi mắt trông theo, trông theo tình bền
Mà ngày tháng đâu nào có đợi chờ
Người yêu dấu đưa em về dốc mơ

Đưa em về bên dốc mơ
Là đưa anh vào cõi mong chờ
Tóc rất buồn như lá tơ, buông hững hờ, tình rồi có như mơ
Em mắt cười như ánh sao
Bờ môi hồng tựa bao lời nói
Nói đi em câu mong chờ
Dấu đi nỗi ơ thờ, Tình ơi

Con dốc này, từ khi được mang dấu giầy em về
Ngày tháng nào đưa em vào ngàn trùng sóng
Hạnh phúc nào từ khi, từ khi quen lối đưa em về qua
Người yêu dấu đã xa thật xa, đẹp như giấc mơ

Em bây giờ như lá thơ
Và anh vẫn là nỗi mong chờ
Dẫu đã ngàn trùng cách xa, bên kia trời biển rộng có bao la
Sẽ có ngày ta có nhau
Thì xin một lần cho lời cuối
Giữ cho nhau thương yêu rồi
Sẽ bên nhau muôn đời, tình ơi

Dốc Mơ-

Tạo PC ảo với VirtualBox

Nghe qua tên gọi có lẽ bạn cũng có thể đoán đây là phần mềm liên quan đến máy ảo (virtual/virtualization). VirtualBox là phần mềm chạy máy ảo với giấy phép GPL hỗ trợ hệ thống 32-bit và các hệ điều hành như *BSD, Linux và Windows. VB có 2 loại giấy phép khác nhau: open và closed. Closed-source có chức năng như RDP, iSCSI, virtual USB, shared folder thường dành cho enterprise.

Nếu đã từng nghe về VMware hay VirtualPC thì chắc bạn không còn lạ gì. Máy ảo thực chất là một phần mềm chạy trên hệ điều hành hiện thời trên máy bạn (gọi là hệ điều hành chủ), giả lập một chiếc máy tính “thực” hoàn toàn để bạn có thể cài một hệ điều hành khác lên (gọi là hệ điều hành khách) và chạy như thể chạy từ chính máy tính của bạn. Như thế bạn có thể chạy Linux trong Windows, hay Windows Vista trong Windows XP,… một cách dễ dàng. Bạn có thể vừa làm việc với hệ điều hành chủ, vừa có thể “chơi” với hệ điều hành khách.

Những phần mềm máy ảo có tên tuổi như VMworkstation của VMware hay VirtualPC của Microsoft mặc dù khá mạnh nhưng không miễn phí. Với VMware bạn phải chi gần $200, còn VirtualPC thì có bản miễn phí nhưng với điều kiện phải qua được vòng WGA (Windows Genuine Advantage) chứng thực Windows có bản quyền . Có thể bẻ khóa cũng dễ dàng thôi, nhưng chả cần làm thế vì giờ bạn có thể chạy máy ảo miễn phí với VirtualBox của Innotek, phần mềm máy ảo nguồn mở mà mình đã từng dùng và thấy rất hài lòng.

Người dùng cá nhân có thể tải về gói biên dịch sẵn (không phải GPL) hoặc tự biên dịch từ nguồn (GPL). Gói biên dịch sẵn có thể dùng để thử nghiệm hoặc mục đích cá nhân hoàn toàn hợp pháp.

1. Tải về:

Phiên bản hiện tại 1.3.2 đã có gói biên dịch sẵn cho Debian, Ubuntu (cả hai Dapper và Edgy) và một gói cho các bản Linux khác. Bên dưới sẽ giải thích cách cài đặt cho phiên bản vnlinuxEDU-9.6. Nếu bạn dùng FC hay openSUSE, bạn cũng có thể làm tương tự.

• Chọn http://www.virtualbox.org/download/1.3.2/VirtualBox_1.3.2_Linux_x86.run
• Với người dùng root, thực hiện
  sh VirtualBox_1.3.2_Linux_x86.run install

  sẽ cài đặt VirtualBox vào thư mục /opt/VirtualBox-1.3.2 và đồng thời một đường dẫn ảo (soft link) của chương trình VirtualBox được cài vào /usr/bin

2. Sử dụng:

Trước khi sử dụng chương trình bạn cần thêm người dùng vào nhóm vboxusers. Bước này rất quan trọng, nếu không thực hiện, khi chạy chương trình bạn sẽ gặp lỗi người dùng không có phép sử dụng module của VỉtualBox.

Với người dùng root, thực hiện

usermod -G vboxusers -a kdlc
với kdlc là id người sẽ dùng chương trình VirtualBox

Sau khi chạy chương trình, bạn sẽ thấy được window giống bên dưới.

Bạn có thể chọn New để tạo máy ảo mới. Trong hình bên trên đã cấu hình sẵn máy ảo vnlinuxEDU, boot trực tiếp từ tập tin ISO, sử dụng NAT cho việc nối mạng.

Khi sử dụng máy ảo, để di chuyển giữa 2 môi trường, nhấm phím Ctrl (bên tay phải). Bạn có thể thay đổi phím này trong File --> Global settings, Input như hình bên dưới. Chỉ việc nhấn vào hộp Host key rồi nhấn phím mình muốn để chọn. Ctrl_R có nghĩa phím Ctrl bên phải. Alt_L có nghĩa phím Alt bên trái.

Reference:

Innotek và trang chủ của VirtualBox có thể xem tại http://www.virtualbox.org

Cây khung nhỏ nhất với thuật toán Kruskal và Prim

Bài toán tìm cây khung tối thiểu (hay cây khung nhỏ nhất - Minimmum Spanning Tree - MST) của một đồ thị vô hướng là một bài toán rất nổi tiếng và có ứng dụng rất lớn, bài toán được phát biểu một cách cụ thể theo lý thuyết đồ thị như sau:

Cho đồ thị vô hướng có trọng số G=(V,E) được cho trước dữ liệu (bằng một trong các cách: Ma trận kề, Danh sách cạnh, Danh sách liên kết...). Tìm cây khung nhỏ nhất của G hay tìm một tập cạnh ECK Ì E có n-1 cạnh, n đỉnh, không có một chu trình nào và có tổng trọng số của các cạnh là nhỏ nhất.

Hiện nay, đã có rất nhiều thuật toán giải quyết bài toán MST trong các trường hợp cụ thể để giải quyết các bài toán thực tế. Các công trình nghiên cứu về đồ thị nói chung và Cây khung nói riêng vẫn tiếp tục được phát triển, nhằm mở rộng thêm phạm vi ứng dụng của đồ thị, các công bố mới nhất vào cuối năm 2003 của một số giáo sư người Israel.

1. Vấn đề biểu diễn đồ thị:
Đồ thị G như vậy có thể được biểu diễn theo nhiều cách. Tuy nhiên có hai cách thông dụng nhất, đơn giản cho việc lập trình, và càng đơn giản cho bài toán chúng ta đang xét đó là Ma trận kề và Danh sách cạnh.

a) Ma trận kề (Adjacency Matrix):
Giả sử G có n đỉnh, khi đó ma trận kề A có kích thước (n*n), nếu A[i,j]=0 nghĩa là đỉnh i và đỉnh j không có cạnh nối, nếu A[i,j]<>0 nghĩa là giữa đỉnh i và j có đường đi trực tiếp với trọng số chính là A[i,j].
Như vậy G vô hướng thì A[i,j]=A[j,i] với m-i i, j. Do đó ma trận A có thể được rút gọn một nửa để trở thành 'Tam giác kề' khi lưu trữ, nhưng khi cấp phát tĩnh bộ nhớ trong chương trình ta vẫn phải dùng ma trận A (n*n).
Ma trận kề là cấu trúc dữ liệu truy xuất nhanh nhất và sử dụng đơn giản nhất trong các bài toán đồ thị, trừ một số trường hợp cá biệt nó kém CTDL khác. Chẳng hạn với giải thuật tìm chu trình Euler, CTDL Danh sách kề liên kết mới là hiệu quả nhất về m-i mặt. Tuy nhiên ma trận kề lưu trữ rất tốn bộ nhớ, giới hạn của vùng nhớ cơ sở là 64K, như vậy ma trận kề chỉ được tối đa 256*256 phần tử kiểu byte, chưa tính các biến khác phải dùng.

b) Danh sách cạnh (Edges List):
Giả sử G có m cạnh, khi đó danh sách cạnh L có m phần tử, mỗi phần tử có 3 trường thể hiện đỉnh đầu, đỉnh cuối (của cạnh) và trọng số giữa chúng.
Danh sách cạnh như vậy có thể biểu diễn bằng một mảng một chiều m phần tử record 3 trường, hoặc 3 mảng một chiều rời nhau. Đây cũng là CTDL đơn giản, dễ sử dụng. Danh sách cạnh có những hạn chế như việc xác định 2 đỉnh có kề nhau hay không, loại bỏ cạnh, nhưng nó tốn ít bộ nhớ và trong một số trường hợp cụ thể nó tỏ ra rất ưu việt, như trong giải thuật Kruskal chẳng hạn.

Nhận xét:
Mỗi CTDL có những ưu điểm, nhược điểm khác nhau trong từng tình huống, từng giải thuật. Nhưng nhìn chung từ cách biểu diễn này hoàn toàn có thể biểu diễn sanh cách kia. Vậy chúng ta chọn CTDL nào cho bài toán này?
Cây khung thực chất là một đồ thị con G' của G với cùng tập đỉnh nhưng số cạnh ít hơn (hoặc bằng nếu G đã là một cây khung) sao cho G' thoả mãn là: Liên thông, Không có chu trình và có n-1 cạnh. Ta biểu diễn G' bằng danh sách cạnh là thích hợp nhất. Còn G để đơn giản và nhanh chóng chúng ta dùng ma trận kề.

2. Thuật toán Kruskal:
- Tư tưởng: Để xây dựng tập n-1 cạnh của cây khung nhỏ nhất? tạm gọi là tập K, Kruskal đề nghị cách kết nạp lần lượt các cạnh vào tập đó theo nguyên tắc như sau: Ưu tiên các cạnh có trọng số nhỏ hơn, kết nạp cạnh khi nó không tạo chu trình với tập cạnh đã kết nạp trước đó. Đó là một nguyên tắc chính xác và đúng đắn, đảm bảo tập K nếu thu đủ n-1 cạnh sẽ là cây khung nhỏ nhất.

- Khi lập trình để có được sự ưu tiên, cách tốt nhất là sắp xếp trước các cạnh theo trọng số tăng dần. Điều này cũng gợi ý cho chúng ta thấy nên sử dụng danh sách cạnh trong giải thuật Kruskal, tuy nhiên để thống nhất đầu vào với giải thuật Prim trong chương trình, chúng ta sẽ sử dụng ma trận kề sau đó chuyển thành danh sách cạnh.

- Để kiểm tra xem cạnh đang xét có tạo chu trình không với tập cạnh đã kết nạp, chúng ta sử dụng một phương pháp đặc biệt mỗi khi kết nạp đó là: cho một đỉnh trở thành 'dad' của đỉnh kia. Với 2 đỉnh x, y bất kỳ, nếu 'dad cao nhất' của chúng bằng nhau thì cạnh nối x, y sẽ tạo nên chu trình (chu trình này đi qua 'dad' chung đó.

3. Thuật toán Prim:
- Do thuật toán Kruskal làm việc trên các cạnh nên sẽ kém hiệu quả nếu có quá nhiều cạnh? như các đồ thị dày (số cạnh m ≈ n(n-1)/2).
- Đối nghịch với Kruskal, thuật toán Prim làm việc trên các đỉnh, sẽ hiệu quả hơn với các đồ thị dày. Có thế thấy đa số các đồ thị trong thực tế có số đỉnh không lớn còn số cạnh rất lớn nên Prim tỏ ra hiệu quả hơn và?đắt giá? hơn Kruskal, mặc dù cài đặt có phức tạp hơn. Ngoại lệ, trong các trường hợp số cạnh rất ít còn số đỉnh rất nhiều thì Prim kém hiệu quả hơn Kruskal.
- Tư tưởng: Prim đề xuất cách xây dựng đồng thời tập đỉnh đã kết nạp (VH) và tập cạnh đã kết nạp T cho cây khung nhỏ nhất theo nguyên tắc như sau: Lần lượt kết nạp một đỉnh u thuộc VVH vào VH sao cho tồn tại v thuộc VH mà trọng số (u,v) là nhỏ nhất trong m-i cặp đỉnh nối VH và VVH

Nhận diện thực thể có tên (NER)

Nhận diện thực thể có tên (Named Entity Recognization) là xác định các đối tượng như địa danh, tên người, tổ chức ... xuất hiện trong văn bản. Tùy theo mỗi mức, mỗi mục tiêu mà có số loại thực thể khác nhau.

Nhận dạng tên người, tên tổ chức là một bài toán khó trong nhận dạng tiếng nói vì có rất nhiều sự khác nhau trong cánh nói của mỗi người, sự phong phú về ngôn ngữ và cách phát âm tên người. tên tổ chức.

Các link tham khảo:

http://www.aclweb.org/anthology-new/E/E06/E06-3004.pdf
http://pages.cs.wisc.edu/~bsettles/pub/bsettles-nlpba04.pdf
http://www.nii.ac.jp/pi/n4/4_5.pdf
http://www.springerlink.com/index/M27U265246L64570.pdf
http://research.nii.ac.jp/~collier/papers/RIAO%202007.pdf

Gán nhãn từ loại tiếng Việt (VietPOS)

Gán nhãn từ loại (còn được viết viết tắt là POS Tagger) là nghiên cứu nền tảng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).

Gán nhãn từ loại tiếng Việt hiện nay đã có một số nghiên cứu (Nhóm ở Jaist, ở HCMUNS, ở HCMUT), tuy nhiên kết quả chỉ mới dựng lại trong từng nhóm nghiên cứu chứ chưa được phổ biến rộng rãi trong cộng đồng nghiên cứu cũng như ứng dụng trong các ứng dụng cao hơn, lớn hơn.

Xác định từ loại chính xác cho các từ trong văn bản tiếng Việt là vấn đề rất quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.Việc xác định này sẽ hỗ trợ cho việc phân tích cú pháp các văn bản, góp phần giải quyết tính đa nghĩa của từ, và trợ giúp các hệ thống rút trích thông tin hướng đến ngữ nghĩa, v.v…

Gắn nhãn từ loại là việc xác định các chức năng ngữ pháp của từ trong câu. Đây là bước cơ bản trước khi phân tích sâu văn phạm hay các vấn đề xử lý ngôn ngữ phức tạp khác. Thông thường, một từ có thể có nhiều chức năng ngữ pháp, ví dụ: trong câu “con ngựa đá đá con ngựa đá”, cùng một từ “đá” nhưng từ thứ nhất và thứ ba giữ chức năng ngữ pháp là danh từ, nhưng từ thứ hai lại là động từ trong câu.

Các link tham khảo :
http://www.jaist.ac.jp/~bao/VLSP-text/ICTrda08/ICT08-VLSP-SP83.pdf
http://www.vietlex.com/lib/compuLinguistics/ITCra03POSTagging.pdf
http://www.vnulib.edu.vn:8000/dspace/bitstream/123456789/1801/1/sedev0206-02.pdf
http://gralib.hcmuns.edu.vn/greenstonelib/library?e=d-000-00---0bckh2006--00-0-0--0prompt-10---4------0-1l--1-vi-50---20-about---00031-001-1-0utfZz-8-00&cl=CL1.3&d=HASH01b48a28e6ab967248d8e5b1&x=1

Truy cập máy tính từ xa bằng LogMeIn

Nhiều lúc bạn có nhu cầu truy cập một máy tính nào đó từ xa, ví dụ như máy tính của khách hàng, ở nhà truy cập máy tính công ty, ở công ty truy cập lấy dữ liệu từ máy tính ở nhà...... Hệ thống Logmein là chương trình có thể giúp bạn theo dõi các hoạt động của PC từ một máy tính khác thông qua đường truyền Internet chất lượng ổn định như kết nối ADSL hiện nay.

Giao diện trang web khi kiểm soát máy tính từ xa.

Trước hết, bạn cần lưu ý về cấu hình khi sử dụng LogMeIn:

+ Giả sử có hai tính được kết nối Internet, một là máy muốn kiểm soát từ xa (đóng vai trò SERVER) và máy dùng để kiểm soát (gọi là Client).

+ Cần có tài khoản trong hệ thống Logmein, chúng ta có thể tạo tài khoản tại đây: https://secure.logmein.com/createaccount.asp. Vì bạn là người mới dùng nên phải tạo một account (tài khoản), hãy nhập địa chỉ e-mail của bạn và gõ password dành riêng cho LogMeIn, nhấn Create Account.

+ Cài đặt chương trình LogMeIn trên máy đóng vai trò Server: https://secure.logmein.com/go.asp?page=home. Đặt con trỏ ở dòng LogMeIn Pro, bạn sẽ thấy hiện lên dòng Get Free Trial, nhấn vào đó. Lúc này, hãy nhấn vào dòng chữ Add Computer => Yes. Một file sẽ bắt đầu được download về máy của bạn. Khi quá trình install kết thúc, một cửa sổ hiện ra, bạn nhấn vào chữ Next => I Agree, chọn đường dẫn để cài đặt file => Next => Finish.

Kiểm soát máy từ xa từ một máy khác:

+ Vào địa chỉ logmein.com, đăng nhập bằng email và mật khẩu đã khai báo khi lập account trước đây.

+ Vào mục My Computers, bạn sẽ thấy My Home PC và My Work PC.

+ Hãy nhấn vào PC mà bạn muốn kiểm soát và nhập username, password như khi bạn ngồi trước màn hình máy tính đó, còn nếu máy tính không cài mật khẩu thì bạn nhập mã truy cập máy tính đã được tạo ra khi bạn cài đặt chương trình LogMeIn trên Target PC.

Lúc này, bạn có thể sử dụng máy tính ở xa như thể đang ngồi trực tiếp trước nó vậy.

Định giá hồ thủy sinh

Ngồi lượng giá cái hồ thủy sinh phát:

Hồ vòng cung (50x30x40)	250K
Lọc nước chìm	55K
2đèn NEON mặt trời BEN XIANG (50cm)	260K
Timer hẹn giờ bật đèn, tắt đèn	90K
Đất nền, sỏi nhỏ	200K
Lũa, đá tạo cảnh	50K
Cây thủy sinh trồng trong hồ	100K
Bình CO2 loại vừa	450K
Cốc thủy tinh thổi CO2	30K
Cá (neon/mũi đỏ, cá kiếm/hạt lựu, bút chì)	100K

TỔNG CỘNG: 1.585K

Hồ thủy sinh 5/2009

So với cái ngày đầu tiên setup cái hồ, giờ nhìn cũng có vẽ đẹp hơn chút đỉnh rồi. :D
http://ngo2uochung.blogspot.com/2008/08/thuy-cung-than-tien-082008.html

SnapIt 9 - Công cụ chụp ảnh màn hình cực mạnh

SnapIt hiện đã có phiên bản mới nhất là SnapIt 9. Ở phiên bản này, SnagIt có sự lột xác cả về giao diện lẫn chức năng.

Tải về (link trực tiếp)
Sử dụng Serial sau để đăng kí: AM5SC-8LWML-MVMWU-DTLGE-ERMBE

SnapIt 9 chụp ảnh màn hình theo các bước:
Khởi động SnapIt > chọn kiểu chụp > nhấn phím Screen trên bàn phím > nhấn giữ chuột trái chọn vùng muốn chụp > chỉnh sửa bằng công cụ có sẵn của SnagIt > Lưu lại sản phẩm

Trường Đại học Arkansas

University of Arkansas là một trong những trường được thành lập lâu đời ở Mỹ. Khuôn viên của trường rộng lớn, đội ngũ nhân viên/giáo viên đông đảo được đào tạo có trình độ cao cùng với nhiều năm kinh nghiệm trong giảng dạy đã thu hút đông đảo sinh viên đến học...

Sơ lược về trường:

Trường Đại học Arkansas là trường đại học cộng đồng thành lập năm 1871 với tên là Arkansas Industrial University (tên hiện thời có từ 1899). Trường này nằm trong hệ thống University of Arkansas System với 42.000 sinh viên, 13.700 nhân viên, 11 chi nhánh . Diện tích của trường là 356 acre (= 143 ha).

Các chương trình đào tạo: có 230 chương trình mang tính học thuật

Bao gồm các ngành như: kế toán, quản trị kinh doanh, marketing, sinh học, kỹ sư hóa, kỹ sư cơ khí, kinh tế nông nghiệp, vi tính, thiết kế nội thất, kiến trúc, thú y, dinh dưỡng, môi trường, tiếng Anh, tiếng Pháp, …

Các chương trình học khác nhau sẽ có ý nghĩa khác nhau, được thiết kế sao cho sinh viên dễ hiểu và có thể nắm vững các kiến thức chuyên ngành để có thể thi lấy bằng cấp, học lên cao hơn hoặc áp dụng vào công việc thực tế.

Chi phí:

Phí ghi danh: 50 USD (có thể trả bằng thẻ tín dụng)

Học phí: 8.123,76 USD

Phí ghi danh chương trình tiếng Anh: 100 USD

Học phí khóa tiếng Anh: 2.400 USD/khóa học

- Website: www.uark.edu

LACVIET mtdEVA 2002

LACVIET mtdEVA 2002 là bộ từ điển đa dạng của công ty Lạc Việt, bao gồm 4 bộ từ điển (Anh-Việt; Việt-Anh; Anh-Anh; Thuật Ngữ Tin Học).

Bạn có thể thêm bớt nghĩa của các từ, cập nhật từ mới, tạo ra bộ từ điển của riêng mình. Chức năng Quick View và tra từ chéo, đọc văn bản (tiếng Anh và tiếng Việt) đều rất thích hợp cho những người cần học tiếng Anh.

Download LACVIET mtdEVA 2002 Full CD
Part 1: http://www.megaupload.com/?d=URHSOLS1
Part 2: http://www.megaupload.com/?d=0IO3S9ZD
Part 3: http://www.megaupload.com/?d=4QSOITI8
Part 4: http://www.megaupload.com/?d=S5EQ9GZJ
Part 5: http://www.megaupload.com/?d=8Y4S539T

Download về rồi để chung trong một thư mục, dùng WinRAR để giải nén.

Sau khi giải nén sẽ có file .ISO, có thể dùng Nero ghi ra CD rồi xài hay dùng WinRAR (3.6x) để giải nén tiếp file .ISO ra một thư mục là có thể cài đặt LACVIET mtd2002 (chạy file Setup.exe và coi Serials trong tập tin .txt)

Bản portable :
Tuy nhiên, bạn cần một phần mềm MTD 2002 chạy thẳng mà không cần cài đặt. Bản MTD 2002 portable với dung lượng khoảng 42Mb và chạy file MTD2002EVA.exe là bạn có một phần mềm MTD 2002 hoàn hảo rồi đó. Download tại đây hoặc

Part1 : http://www.megaupload.com/?d=8TU0IVH3
Part2 : http://www.megaupload.com/?d=F669HEXS
Part3 : http://www.megaupload.com/?d=ZDLXU45M
Part4 : http://www.megaupload.com/?d=RYEBFTX3
Part5 : http://www.megaupload.com/?d=RYEBFTX3

Download video từ YouTube

YouTube - website chia sẻ video rất nổi tiếng thuộc Google - cho phép bạn upload và chia sẻ các video của mình với mọi người miễn phí, quản lý và tìm kiếm các video theo chủ đề. Tuy nhiên, Youtube lại chỉ cho phép xem trực tuyến, còn việc download hết sức khó khăn. Những thủ thuật sau sẽ giúp bạn down video một cách dễ dàng.

Tuy nhiên, công việc của bạn nhiều lúc cần show một số clip từ youtube, nhưng lại trong môi trường không có Internet, như vậy sẽ là một khó khăn. Giải pháp là download clip này và trình chiếu offline. Để thực hiện công việc này chúng ta có thể sử dụng website lấy link download Youtube. Đây là trang hỗ trợ lấy link của khá nhiều website với tốc độ nhanh. Địa chỉ nó như sau: keepvid.com

Trang web keepvid.com

Bạn hãy copy link của video bên Youtube vào ô trống, chọn site ở ô bên cạnh rồi click Download. Khi ấy Keepvid sẽ bắt link của video có hai dạng là FLV (xem trực tuyến) và Mp4 (lưu trữ trên host của Google).

Để play file video kết quả download ở dạng flv , bạn cần cài đặt chương trình FLV Player

Website học tiếng Anh

Để luyện khả năng nghe đc tốt hơn, các bạn có thể nghe cách dạy phát âm của một khóa học tại học viện MIT, USA. Video của khóa học các bạn có thể tải tại đây:
http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Foreign-La...otes/index.htm (Yêu cầu có phần mềm Realone P_layer_)

Tài liệu để theo dõi khóa học các bạn có thể tải về theo đường _link_ này:
http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Foreign-La...ials/index.htm

Các bạn có thể học thành ngữ trên VOAnews, rất dễ học và thẩm thấu còn phát âm thì chuẩn kinh khủng khiếp:
Địa chỉ là http://www.voanews.com/vietnamese/en...rican_style_.cfm

Đây là một số website khá bổ ích cho quá trình học AV:

www.manythings.org www.1-language.com www.a4esl.org http://AD.Walker.org/listening.htm www.antimoon.com (môn nghe hiểu) www.askoxford.com www.better-english.com/exerciselist.html www.churchillhouse.com/english www.easyenglish.com http://elc.polyu.edu.hk/cill/default4.htm www.english2u.com www.netsurflearning.com www.english-at-home.com www.englishclub.net www.englishforum.com/00 www.englishlearner.com www.english-zone.com/index.php www.esl.about.com

www.eslbee.com (môn viết) www.esl-lab.com (môn nghe hiểu) www.eslus.com/eslcenter.htm www.idiomsite.com www.iei.uiuc.edu/free.html www.international.ouc.bc.ca/pronunciation owl.english.purdue.edu (môn viết) www.phrases.org.uk www.readingmatrix.com repeatafterus.com (môn nghe hiểu và phát âm) www.soundsofenglish.org (môn phát âm) www.the-bus-stop.net (bài hát cho trẻ em bằng tiếng Anh) www.teflgames.com (trò chơi bằng tiếng Anh) www.tolearnenglish.com www.ucl.ac.uk/internet-grammar www.vocabulary.com http://webs.wichita.edu/ielc-lab/wnr (môn nghe hiểu) www.wordsmith.org/awad/index.html www.wordwizard.com http://world.englishclub.com/vietnam.index.html

Sửa Creative ZEN Nano MP3

Hôm nay nghịch ngợm thế nào không thể ghi được dữ liệu, ko thể xoá dữ liệu. Sau một hồi thử lui thử tới thì quyết định format luôn, kết quả là làm tiêu luôn. Không còn gì trong máy ZEN nữa, mà cũng chẳng copy file vào/ra gì được, bật máy không lên.

Lên mạng tìm cuối cùng quyết định chọn giải pháp update firmware của máy. Một số trang để giải quyết chuyện này:

http://www.opendrivers.com/driver/235550/creative-zen-nano-firmware-1.12.03-free-download.html
http://ccftp.creative.com/manualdn/Drivers/PDE/9638/0x1B223DED/ZENNanoPlus_PCFW_LF_1_13_03.exe

Sau khi download file exe về, chỉ việc chạy chương trình sẽ tự động tìm máy ZEN được nối vào máy và nhấn vào nút START thôi.

Free Audio Editor 2009

Từ Google thì các chương trình như Wave Editor, MP3 Editor khá nhiều, tuy nhiên đa số là bán. Ban đầu chỉ được sử dụng thử khoảng 15-30 ngày, sau đó phải kiếm key để được tiếp tục dùng chương trình. Tuy nhiên, có một chương trình hoàn toàn miễn phí mà chất lượng lại rất tuyệt vời phục vụ cho thao tác chỉnh sửa file âm thanh , đó là Free Audio Editor 2009

Free Audio Editor 2009 khá chuyên nghiệp trong tổ chức menu theo dạng của Office 2007, các tính năng hỗ trợ cũng rât nhiều và thuận tiện cho việc edit.
Download: http://www.free-audio-editor.com/
http://rapidshare.com/files/179341664/freaduedon.rar
Version Deluxe Name: any Serial: FAE-TF477-46YM4-W74MH-6YDQ8

Những người đi xuyên tâm bão

Tất cả cổ phiếu tôi đang sở hữu đều tăng trần. Thầm nghĩ "ở đây có nhiều chuyện hay đấy", vậy là tôi không nhìn vào bảng điện tử nữa mà bắt đầu lắng nghe và quan sát...

Lần đầu tiên tôi đến sàn vào cuối năm 2008 để mở tài khoản giao dịch, lần thứ hai đúng ngày 3/4/2009 vào sàn cầm cố chứng khoán để mua tiếp vì TTCK đang lên. Tôi luôn giao dịch một mình và hoàn toàn qua nhân viên giao dịch bằng điện thoại, Internet.

Trong cơn bão tài chính toàn cầu, tôi vẫn chỉ tự xoay xở một mình để "lao vào tâm bão" với ý nghĩ, muốn nghiên cứu bão thì phải "đi xuyên qua chúng". Và tôi đã góp 1 tỷ đồng bốc hơi cho chuyến đi ấy…

Sáng 3/4, tại sàn SBS tại TP. HCM với tôi là một buổi sáng thật khó quên. Hình ảnh đầu tiên đập vào mắt là các nam, nữ nhân viên trẻ đẹp mặc đồng phục chỉn chu, đi lại tất bật, vội vã.

Bảng điện tử rất lớn được bật lên, hai ti vi cỡ lớn phát sóng chương trình tài chính, chứng khoán INFOTV và Bloomberg, máy lạnh chạy rè rè mát rượi, các NĐT ăn mặc trang trọng, thơm phức, lần lượt bước vào ngồi kín các dãy ghế được xếp ngay ngắn từ trước… Thật ấn tượng và đáng khâm phục.

Khoảng hơn 8h, tôi hoàn tất thủ tục ứng một khoản tiền khá lớn và đặt lệnh mua ngay, mặc dù còn 15 phút nữa mới đến giờ giao dịch. Khi lệnh đã lên sàn, có hai cô nhân viên đi ngang nói: "Hôm nay bán đi, đỏ sàn đó", cả hai cùng đồng ý sẽ bán.

Đang bâng khuâng tự hỏi, "sao lại bán nhỉ ?", thì cách tôi không xa, hai phụ nữ trao đổi với nhau: "Bán đi bà ơi, người ta bán hết rồi, bán đi rồi từ từ mua lại, xuống mạnh đó, ừ ừ bán bán…". Những câu nói này như dội nước lạnh vào tôi…

Nhưng mở sàn tất cả cổ phiếu tôi đang sở hữu đều tăng trần. Thầm nghĩ "ở đây có nhiều chuyện hay đấy", vậy là tôi không nhìn vào bảng điện tử nữa mà bắt đầu lắng nghe và quan sát. Kết thúc phiên giao dịch, tôi nghe đến hơn 10 tiếng thở dài tiếc nuối: "Bán sớm quá, bây giờ lại không dám mua vô"...

Nhìn thấy hai người đàn ông lớn tuổi cũng than vì bán sớm, tôi kêu lại làm quen: Bán rồi sao anh không mua lại? T+3 anh ơi, Tuần sau đỏ sàn đó. Tôi nói: các anh không mua lại ngay bây giờ là sai lầm! Vì sao lại sai lầm?

Tâm bão tài chính

Thứ nhất, trước tiên tôi suy nghĩ về nền kinh tế nước Mỹ, vì đây là trung tâm của dư chấn. Nước Mỹ là một quốc gia có nền kinh tế hùng mạnh nhất, cũng là nền kinh tế có độ minh bạch cao.

Tất cả các chỉ số quan trọng nhất của nước Mỹ đều được cập nhật công bố theo tuần: mức tiêu thụ, tích lũy xăng dầu; chỉ số nhà mới khởi công, đơn đặt hàng lâu bền; số lượng người bị thất nghiệp hoặc người tìm được việc làm mới, sức mua của thị trường…

Sau một thời gian toàn màu xám thì nay, nền kinh tế Mỹ đã có gam màu sáng. Chỉ có chỉ số việc làm là chưa sáng sủa. Như vậy, niềm tin đã trở lại với các NĐT.

Thứ hai, hệ thống chủ nghĩa tư bản nói chung và nước Mỹ nói riêng luôn tôn sùng tư tưởng: thị trường tự điều chỉnh, nhưng thực tế chứng minh trong đợt suy thoái vừa qua, khi sự tích tụ tư bản quá lớn, chính lòng tham con người đẩy thị trường tài chính đến bờ vực mất kiểm soát.

Hiện nay, hệ thống tài chính Mỹ có thay đổi. Đây là sự thay đổi lớn nhất, tác động mạnh nhất làm an lòng các NĐT tài chính, giúp TTCK hồi phục mạnh mẽ.

Thứ ba, Tổng thống Brack Obama và Chính phủ của ông dám tung ra những quyết sách mạnh mẽ nhất để cứu nền kinh tế sớm thoát khỏi suy thoái. Trong thực tế, điều này đem lại niềm tin mạnh cho NĐT.

Thứ tư, việc G20 lập ngân quỹ đến 1.100 tỷ USD cho Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) giải cứu các nền kinh tế đang lâm nạn làm hài lòng ông chủ Nhà trắng, làm mát lòng các NĐT toàn cầu.

Như vậy, từ trung tâm của dư chấn, sự yên bình đã trở lại, điểm sáng đã xuất hiện, TTCK đã hồi phục. Sự lên điểm của thị trường Mỹ là tăng trưởng khách quan.

TTCK Việt Nam

Việt Nam là 1/12 quốc gia trên thế giới tăng trưởng dương trong quý I/2009 (3,1%) - quý trung tâm của hậu quả cơn bão tài chính. Như vậy, có căn cứ để nói trong năm 2009 mức tăng trưởng của Việt Nam sẽ đạt 5 - 6%. TTCK Việt Nam khởi sắc là xuất phát từ quy luật khách quan.

Hai là, TTCK là biểu hiện thực tại của nền kinh tế. Vậy tại sao các NĐT của chúng ta bán tháo như vậy? Phải chăng, chúng ta đã tự hạ thấp mình khi đánh giá về nền kinh tế của mình. Kết quả là hàng loạt mã chứng khoán giảm giá đến mức "nhìn, thương luôn".

Người ta gọi đó là kiểu kinh doanh "nhìn lên trời" (nghĩa là phía trước có vài người đứng giữa đường nhìn lên trời là những người đến sau cũng nhìn lên trời). Rõ ràng, phản ứng của các NĐT trong nước là thái quá.

Điều đặc biệt nữa là từ tháng 9/2008 đến tháng 2/2009, trên thị trường bình quân luôn có 1.000 NĐT vẫn bám trụ trên cả hai sàn, mỗi phiên giao dịch khoảng trên dưới 50 tỷ đồng.

Họ là ai? Họ ở lại trong sàn để làm gì? Bây giờ họ đang ở đâu? Tôi gọi họ là những người "đi xuyên qua tâm bão".

Chắc chắn bây giờ họ là lực lượng chính đang dẫn dắt TTCK. Vì hơn ai hết, họ là những người hiểu rõ "tính cách" của từng mã chứng khoán, hiểu TTCK Việt Nam.

Những người "đi xuyên qua tâm bão" là ai? Họ là những người hiểu nền kinh tế Việt Nam không "sập tiệm", vì căn bản chúng ta xuất khẩu những thứ thiết yếu cho cuộc sống con người như: ăn, uống, mặc, ở thiết thực hằng ngày nên kinh tế của chúng ta trụ được trước giông bão.

Việc vài ngày tới thị trường sẽ có phiên điều chỉnh là bình thường, nhưng tinh tế một chút NĐT sẽ thấy những cổ phiếu mạnh chỉ giảm nhẹ rồi lại tăng trần, rồi điều chỉnh nhẹ 1 - 2 rồi lại tiến lên. Chúng sẽ mạnh mẽ đến khi kéo cả thị trường đi lên mới dừng lại.

Do chúng ta đang sống trong thời khắc đặc biệt của TTCK, sự thay đổi tư duy là cần thiết. Những suy nghĩ hàn lâm, kinh viện về TTCK đôi khi không đúng. Trong thực tế, thị trường đang chuyển động rất nhanh. Phương thức mua - bán theo kiểu "nhìn lên trời" cần phải thay đổi.

Theo Lê Hoài Phương
ĐTCK

Ra mắt trang YouTube Edu

YouTube vừa cho ra mắt kênh YouTube EDU tại địa chỉ http://www.youtube.com/edu với rất nhiều đoạn video bài giảng từ hơn 100 trường đại học và cao đẳng là các đối tác của Google.

Hiện có hơn 200 khóa học đầy đủ từ những ĐH hàng đầu trên thế giới như: MIT, Stanford, UC Berkeley, UCLA, Yale... đã xuất hiện trên YouTube EDU.

Những video bài giảng của các chương trình học đưa lên YouTube đã và sẽ được rất nhiều sinh viên trên toàn thế giới quan tâm trong đó không ngoại trừ sinh viên ở VN vốn rất khó khăn trong việc tiếp cận những nguồn thông tin bài giảng chất lượng cao như thế này.

Dưới dây là bài giảng "Lecture - 18 Semantic Net" trong khóa học Trí tuệ nhân tạo của viện IIT.

Vậy tai sao chúng ta còn chần chừ gì nữ mà không bắt đầu khóa học của mình với YouTube Edu ?

A Vision of Students Today

Những điều thú vị về sinh viên hiện nay tại US:



Trong CLIP cũng có nhiều thông tin thú vị.
Ví dụ như:
- Class có số lượng sinh viên là over 100 và chỉ 18% giáo viên là biết tên sinh viên của mình.
- Một sinh viên đọc 8 cuốn sách một năm, nhưng đọc đến 2300 trang web, rồi 1281 profile facebook.
- Trong một semester, sinh viên viết 42 trang (report ?) nhưng viết đến 500trang email :-(

Điều này không những đúng với SV ở US mà cũng hợp lý đối với sinh viên VN ?

Amazing Living Without Arms

Hôm qua đi học AV chúng tôi được giới thiệu CLIP này, quả là thú vị thật. Xem mới thấy trong gian khó nghị lực của con người quả là phi thường.

Phục hồi dữ liệu với Get Data Back

5 bước khôi phục các dữ liệu lỡ tay delete hay do những người ngoại đạo vọc nhầm

Phiên bản dùng thử cho FAT và NTFS ( dung lượng 2.11MB và 2.08MB ) tại www.runtime.org. Chương trình có thể phục hồi dữ liệu đã xoá từ HDD, ổ mềm, ZIP, ổ đĩa mạng.

Bước 1: Quét các ổ đĩa hiện có.

Bước 2: Chọn phân vùng định dạng tương ứng ( FAT hay NTFS tuỳ phiên bản ) để chương trình truy xuất file phục hồi.

Bước 3: Tuỳ chọn chế độ quét file theo từng size hay luôn cả HDD. Nếu chọn Search Entire Drive để chương trình quét toàn bộ HDD hiện có để tìm phân vùng định dạng tương ứng, chọn Search Patial Drive để thực hiện chế độ quét từng sector trên phân vùng đã chọn từ bước 2.

Bước 4: Sau khi chương trình quét xong, đây là bước kết quả. Bạn tuỳ chọn vào từng phân vùng đã chọn (nếu trên HDD có nhiều hơn một phân vùng định dạng giống nhau) để chương trình hiễn thị hệ thống file đã xoá.

Bước 5: Các file đã xoá sẽ hiển thị trên cây thư mục. Giờ thì bạn chỉ việc copy file bày và lưu lại vào HDD để hoàn tất.

---

Lưu ý:

Phiên bản dùng thử không cho phép copy những file đã xoá về lại HDD. Để chương trình hoạt động hiệu quả, nên đánh dấu chọn tất cả trong mục Options như Recover Deletes Files, Allow Duplicate File Names, Recover Losts Files .

Ngoài ra cũng có thể xem các định dạng file trong mục Legend. Có thể chọn search để tìm kiếm file đã mất. Điều này giúp cho việc tìm ra file cần phục hồi nhanh chóng hơn. Hơn nửa chương trình còn giúp tạo file ảnh cho HDD để sao lưu dữ liệu bằng công cụ Tools > Create Image File.

Các hệ cơ sở tri thức ứng dụng

"Các hệ cơ sở tri thức ứng dụng" : topic có vẽ rất là thú vị cho những nghiên cứu của tôi, không biết tiến trình sẽ thế nào ?

>> Lecture - 34 Data Mining and Knowledge Discovery

>> Lecture - 35 Data Mining and Knowledge Discovery Part II

>> Và ứng dụng trong Semantic Web

My House in Future

Ngồi tọc mạnh, cũng viễn vong một chút tham khảo và mơ mộng cho cái ngôi nhà của mình trong tương lai. Hì hì, 3 lầu với 3-4 phòng ngủ xây cũng hơi bị phê đây.

Không biết đến bao giờ ngôi nhà này mới thành hiện thực nhỉ.

Quy trình xây dựng Ontology

1. Ontology learning

Ontology Learning có thể được mô tả như là việc thu thập của 1 mô hình miền từ dữ liệu (miền ở đây có thể như là: Geographical,...). Ontology learning cần dữ liệu đầu vào để học những khái niệm liên quan đến miền đã biết trước, những định nghĩa của khái niệm cũng như các mối quan hệ tổ chức giữa những định nghĩa này. Dữ liệu đầu vào có thể là lược đồ như là XML-DTD, những mô hình UML, hoặc lược đồ cơ sở dữ liệu. Ontology learning có được thực hiện trên cơ sở của các nguồn được cấu trúc như XML hoặc tài liệu HTML … Trong trường hợp ontology learning được thực hiện trên cơ sở của các nguồn văn bản không được cấu trúc, chúng ta sẽ nói về ontology learning from text.

Ontology learning from text

Ontology learning có thể xem là 1 quá trình của công nghệ đảo mã (reverse engineering). Tác giả của 1 văn bản hoặc 1 tài liệu về 1 mô hình miền trong ý thức và bắt đầu tác giả chia sẻ ý tưởng với những tác giả khác để viết những tài liệu về cùng 1 miền. Tác vụ xây dựng lại mô hình thế giới của tác giả hoặc thậm chí mô hình mà được chia sẻ bởi các tác giả khác nhau, có thể được xem như là 1 loại của công nghệ đảo mã (reverse engineering).

Tác vụ này rất phức tạp và thử thách bởi vì 2 lý do:

• Đây chỉ là 1 phần nhỏ tri thức về miền của những tác giả và quy trình của công nghệ đảo mã có thể xây dựng lại mô hình của tác giả.
  

• Tri thức thế giới, chúng ta đang xem xét 1 quyển sách hoặc cuốn từ điển – nó ít khi đề cập rõ ràng. Chỉ 1 phần liên quan của tri thức mà trong văn bản hoặc 1 bài cáo được đề cập nhiều hoặc ít rõ ràng.
  

  Tri thức thế giới được chứa đựng trong những văn bản theo cái cách mà những từ và những cấu trúc ngôn ngữ được sử dụng bởi tác giả. Điều đó gây khó khăn vì mỗi tác giả sử dụng những từ, cấu trúc ngôn ngữ của họ, và không theo 1 quy ước nào, gây khó khăn trong việc lấy dữ liệu cho việc ontology learning.
  

2. Phát triển ontology

Việc phát triển ontology chủ yếu liên quanđến việc tiên đề hóa (axiomatize) định nghĩa của những khái niệm (concepts) cùngvới mối quan hệ (relations) giữa chúng. Đối với 1 vài ứng dụng của ontologies,điều quan trọng là kết nối những khái niệm và quan hệ đến những kí hiệu (symbols) mà được sử dụng để tham chiếu đến chúng. Điều này nghĩa là việc thu thập tri thức ngôn ngữ học về những thuật ngữ mà được sử dụng để tham chiếu đến 1 khái niệm cụ thể và những từ đồng nghĩa có thể có của những thuật ngữ này. Sau đó, 1 ontology bao gồm cây phân cấp khái niệm, các quan hệ không phân cấp. Để ràng buộc việc giải thích của những khái niệm và quan hệ, biểu đồ tiên đề (axiom schemata) như là sự phân biệt đối với các khái niệm như symmetry, reflexivity, transitivity,... Cuối cùng, cũng là 1 trong những quan tâm đến việc sử dụng 1 ontology để lấy được dữ kiện mà không được mô hình hóa rõ ràng trong cơ sở tri thức nhưng có thể được thu từ nó.

Phân lớp đưa ra những tác vụ phụ khác nhau của việc ontology learning:

• việc thu thập những thuật ngữ liên quan, ngôn ngữ
  

• sự nhận dạng những thuật ngữ đồng nghĩa, những biến thể
  

• hệ thống khái niệm (concepts),
  

• việc tổ chức phân cấp các khái niệm (concepts),
  

• và phạm vi thích hợp learning những quan hệ (relations), thuộc tính với miền
  

• việc tổ chức phân cấp những mối quan hệ (relations),
  

• instantiation of axiom schemata
  

• khái niệm những tiên đề tùy ý (arbitrary axioms)
  

Trong hầu hết các trường hợp, những lớp xây dựng dựa trên những lớp ở phía dưới đã xây dựng rồi. Những quy trình ở những lớp cao hơn phụ thuộc vào output của những quy trình tương ứng ở các lớp thấp hơn.

Tuy nhiên, những tác vụ ở những lớp khác nhau có thể được nhóm lại với nhau và sử dụng cùng 1 thuật toán.

Ontology learning layer cake

Ở bước thu thập thuật ngữ, chúng ta sẽ tìm những thuật ngữ liên quan như sông, quốc gia, nước, thành phố, thủ đô. Tại bước tìm từ đồng nghĩa, chúng ta nhóm quốc gia và nước như là khái niệm tương đương. Tiếp theo, chúng ta learning phân cấp khái niệm giữa những khái niệm. Đối với miền địa lý, có thủ_đô ≤_C thành_phố, thành_phố ≤_C thực_thể_có_người_ở (Inhabited_GE).

Thêm vào nữa, chúng ta learning các mối quan hệ với nhau như là mối quan hệ thủ_đô_của giữa thành_phố và quốc_gia. Tại cấp độ biểu đồ tiên đề (axiom schemata), chúng ta thu được sông và núi là những khái niệm phân biệt. Cuối cùng, chúng ta lấy những quan hệ phức tạp hơn giữa các khái niệm và quan hệ trong hình thái tiên đề. Ví dụ: quy định nói rằng quốc_gia có 1

thủ_đô duy nhất.

3. Những tác vụ của ontology learning

3.1 Xác định thuật ngữ (Terms):

Những thuật ngữ là sự nhận dạng ngôn ngữ học của những khái niệm về lĩnh vực cụ thể. Tác vụ ở đây chính là tìm ra tập hợp những thuật ngữ hoặc dấu hiệu cho các khái niệm và quan hệ, mà chính là đặc điểm của lĩnh vực cụ thể, và sẽ cung cấp cơ sở để định nghĩa 1 bộ từ vựng (lexicon) cho ontology.

Những thuật ngữ có thể là từ đơn hoặc từ ghép mà có ý nghĩa với lĩnh vực đã cho. Đầu vào cho tác vụ này là 1 tập hợp những tài liệu liên quan đến lĩnh vực (domain) quan tâm, và đầu ra là tập hợp chuỗi S_C và S_R : chứa đựng những thuật ngữ mà được dùng như là dấu hiệu cho khái niệm và quan hệ.

Trong đó S_C là dấu hiệu cho khái niệm, S_R là dấu hiệu cho quan hệ, nằm trong khái niệm Lexicon.

3.2 Xác định từ đồng nghĩa (Synonyms):

Tác vụ khám phá từ đồng nghĩa bao gồm việc tìm những từ mà có khái niệm tương tự. Chúng ta chú ý rằng 2 từ được xem là đồng nghĩa nếu chúng có nghĩa chung mà có thể được dùng như là cơ sở để hình thành 1 khái niệm liên quan đến lĩnh vực.

Chú ý rằng có 1 sự chồng chéo giữa khái niệm đồng nghĩa và mối quan hệ từ vựng cohyponymy. Cohyponymy được định nghĩa là mối quan hệ giữa hyponyms và hypernym.

Ví dụ : spoon is a hyponym of cutlery

musical instrument is a hypernym of piano

3.3 Những khái niệm (Concepts):

Sự hình thành khái niệm cung cấp:

• định nghĩa của những khái niệm
  

• sự mở rộng của những khái niệm
  

• những dấu hiệu từ vựng được dùng để tham chiếu đến chúng.
  

Chúng ta định nghĩa 1 khái niệm gồm 3 phần < i(c), [|c|],Ref_C(c) >i(c) is the intension of the concept [|c|] : sự mở rộng của khái niệm Ref_C(c) : mô tả sự nhận dạng từ vựng trong bộ ngữ liệu (corpus)

3.4 Xác định phân cấp khái niệm (Concep Hierarchies)

Có những tác vụ liên quan :

Việc đưa vào cấu trúc phân cấp khái niệm (Concept Hierarchy Induction) :

Ví dụ : bắt đầu
từ tập khái niệm C:= { Thực thể định danh, Thực thể định danh tự nhiên, Thực thể định danh có người ở, Núi, Sông, Quốc gia, Thành phố }, công việc phải làm là sẽ đưa ra ≤_C (phân cấp khái niệm hoặc phân loại tư duy (taxonomy))

Núi < thực thể định danh tự nhiên, sông < thực thể định danh tự nhiên, thực thể định danh tự nhiên < thực thể định danh, quốc gia < thực thể định có người ở, thành phố <
thực thể định có người ở, thủ đô < thành phố, thực thể định danh có người ở < thực thể định danh.

≤_C = {(núi,thực thể định danh), (sông, thực thể định danh), (quốc gia, thực thể định danh), (thành phố, thực thể định danh), (thủ đô, thực thể định danh có người ở}, {thủ đô, thực thể định danh)}

Sự tinh lọc (Refinement) :

Chúng ta định nghĩa việc tinh lọc sự phân cấp khái niệm là 1 tác vụ, mở rộng hệ thống phân cấp khái niệm đã có, bằng việc thêm vào các khái niệm đã tồn tại, tinh lọc lại hệ thống phân cấp.

Ví dụ : thêm vào bộ : (thung lũng, thực thể định danh tự nhiên)

Mở rộng bộ từ vựng (Lexical Extension) :

Chúng ta định nghĩa việc mở rộng bộ từ vựng hoặc việc tinh lọc bộ từ vựng của hệ thống phân cấp khái niệm như là tác vụ, tìm 1 bộ nhận dạng từ vựng mới S_i của khái niệm c, mở rộng Ref_C(c), Ref_C^’{c) := Ref_C{c) U_i{s_i}

Ví dụ : thêm vào thuật ngữ “suối” vào Ref_C(sông).

3.5 Xác định các mối quan hệ (Relations) :

• Dựa vào các khái niệm trong C (concept identifiers), tìm quan hệ có thể được giữa các khái niệm,

• Đưa ra R (relation identifiers) : tìm những nhãn và nhận dạng quan hệ trên cơ sở ngữ liệu (corpus) có sẵn, các quan hệ có thể có của khái niệm trong C,
  

• Lấy 1 quan hệ cụ thể r Є R, theo sự phân cấp khái niệm, chúng ta xác định miền (domain) và phạm vi (range) phù hợp của quan hệ,
  

• Learning phân cấp quan hệ trong R, ký hiệu ≤_R
  

Ví dụ : C = { Thực thể định danh, Thực thể định danh tự nhiên, Thực thể định danh có người ở, Núi, Sông, Quốc gia, Thành phố}, R = {thủ_đô_của, nằm_tại}, σ_R(thủ_đô_của) = (thành phố, quốc gia), (domain : thành phố, range : quốc gia), sự phân cấp quan hệ : thủ_đô_của ≤_R nằm_tại . Vì nếu x là thủ đô của y, thì x cũng nằm tại y.

3.6 Xác định lược đồ (Axiom Schemata Instantiations):

Đề cập đến định nghĩa tiên đề của khái niệm và quan hệ. Đối với khái niệm, chúng ta có disjointness hoặc equivalence, trong khi đối với quan hệ, chúng ta có tiên đề mô tả thuộc tính của quan hệ như là transitivity, symmetry, ...

3.7 Xác định tiên đề tổng quát (General Axioms):

Kiểu tiên đề này phụ thuộc nhiều vào hình thức luận lý được dùng trong nền tảng của lĩnh vực cụ thể. Những tiên đề tổng quát là sự kéo theo luận lý nhằm ràng buộc sự diễn dịch của khái niệm và quan hệ. Tác vụ learning axiom có thể được hiểu bao gồm việc đưa ra những mối quan hệ và kết nối phức tạp hơn giữa khái niệm và quan hệ. Tiên đề tổng quát không thể được thu thập 1 cách tự động, chúng ta sẽ không đưa ra cụ thể 1 quy luật nào vì nó phụ thuộc vào hình thức trình bày tri thức được dùng.

Ví dụ : tiên đề : với mọi quốc gia x -> y là thủ đô của x, với mọi z là thủ đô của x -> y = x : mỗi quốc gia chỉ có 1 thủ đô

Các thuật ngữ trong hệ thống TIMEZONES

Trên Trái Đất, thời gian biến đổi dần dần từ Đông sang Tây. Tại một thời điểm xác định, có vùng đang là buổi sáng, có vùng khác lại đang là buổi tối. Một múi giờ là một vùng trên Trái Đất mà người ta quy ước sử dụng cùng một thời gian tiêu chuẩn, thông thường được nói đến như là giờ địa phương. Về lý thuyết, các đồng hồ tại vùng này luôn chỉ cùng một thời gian.

Có thể dùng 24 đường kinh tuyến chia bề mặt Trái Đất ra làm 24 phần bằng nhau, giúp cho chênh lệch giờ giữa các múi giờ là 1 giờ, một con số thuận tiện. Tuy nhiên, việc phân chia trên chỉ là cơ sở chung; các múi giờ cụ thể được xây dựng dựa trên các thỏa ước địa phương, có yếu tố quan trọng của việc thống nhất lãnh thổ quốc gia. Do vậy trên bản đồ thế giới, có thể thấy rất nhiều ngoại lệ, và chênh lệch giờ giữa một số múi giờ có thể không bằng 1 giờ.

Các trang web thông tin về TIMEZONES:
www.worldtimezone.com
www.timeanddate.com

TIMEZONES - - - - - - - - - - - - - - - - - GMT Offsets
Offsets Eastward from GMT (+)
Offsets Westward from GMT (-)

AST - Atlantic Standard Time -4:00
AT #NAME? -2:00
AHD - Alaska-Hawaii Daylight :::
AHS - Alaska-Hawaii Standard -10:00
BLT - Baghdad Local Time +3:00
BST - British Summer Time :::
CAT - Central Alaska Time -10:00
CCT - China Coast Time +8:00
CDT - Central Daylight Time :::
CET - Central European Time +1:00
CLT - Cairo Local Time +2:00
CST - Central Standard Time -6:00
EAD - East Australian Daylight :::
EAS - East Australian Standard +10:00
EDT - Eastern Daylight Time :::
EET - Eastern European Time +1:00
EMT - Eastern Mediterranean +2:00
EST - Eastern Standard Time -5:00
GMT - Greenwich Mean Time +0:00
HST - Hawaii Standard Time -10:00
JST - Japanese Standard Time +9:00
MDT - Mountain Daylight Time :::
MET - Middle European Time +1:00
MST - Mountain Standard Time -7:00
MTS - Moscow Time Standard +3:00
MTD - Moscow Time Daylight :::
NT #NAME? -11:00
NZT - New Zealand Time +12:00
PDT - Pacific Daylight Time :::
PST - Pacific Standard Time -8:00
PST - Pakistan Standard Time +5:00
WAS - West Australian Standard +7:00
WAT - West African Time -1:00
WED - Western Europe Daylight :::
WES - Western Europe Standard +0:00
YDT - Yukon Daylight Time :::
YST - Yukon Standard Time -9:00
IDLE - International Date Line East +12:00
IDLW - International Date Line West -12:00

Những kỹ thuật trong Ajax

AJAX (Asynchronous JavaScript and XML - nghĩa là "JavaScript và XML không đồng bộ") là một nhóm các công nghệ phát triển web được sử dụng để tạo các ứng dụng web động hay các ứng dụng giàu tính Internet (rich Internet application). Từ Ajax được ông Jesse James Garrett đưa ra và dùng lần đầu tiên vào tháng 2 nãm 2005 để chỉ kỹ thuật này, mặc dù các hỗ trợ cho Ajax đã có trên các chương trình duyệt từ 10 nãm trước. Ajax là một kỹ thuật phát triển web có tính tương tác cao bằng cách kết hợp các ngôn ngữ:

• HTML (hoặc XHTML) với CSS trong việc hiển thị thông tin
• Mô hình DOM (Document Object Model), được thực hiện thông qua JavaScript, nhằm hiển thị thông tin động và tương tác với những thông tin được hiển thị
• Đối tượng XMLHttpRequest để trao đổi dữ liệu một cách không đồng bộ với máy chủ web. (Mặc dù, việc trao đổi này có thể được thực hiện với nhiều định dạng như HTML, văn bản thường, JSON và thậm chí EBML, nhưng XML là ngôn ngữ thường được sử dụng).
• XML thường là định dạng cho dữ liệu truyền, mặc dầu bất cứ định dạng nào cũng có thể dùng, bao gồm HTML định dạng trước, văn bản thuần (plain text), JSON và ngay cả EBML.

Giống như DHTML, LAMP hay SPA, Ajax tự nó không phải là một công nghệ mà là một thuật ngữ mô tả việc sử dụng kết hợp một nhóm nhiều công nghệ với nhau.

- thread thảo luận về ajax
http://www.javavietnam.org/javavn/mvnforum/viewthread_thread,9591_offset,80
- tự điển online
http://www.informatik.uni-leipzig.de/~duc/Dict/
- nói về đặc tính autocomplete của ComboBox
http://www.dhtmlx.com/docs/products/dhtmlxCombo/index.shtml
- chỉ cách làm trên ASP.net
http://easylistbox.com/demoSuperSearch.aspx

Giờ Trái Đất Năm 2009

Để hướng ứng cho chương trình “Giờ Trái Đất Năm 2009”. Chúng ta hãy cùng tắt những bóng đèn điện thường ngày, thay vào đó là ánh đèn từ nến. Tắt máy móc sử dụng điện nếu không cần thiết.....

Thực hiện hiện hoạt động này ngay tại nơi mình sinh sống, nơi làm việc và học tập để “Cùng chung tay xây dựng một hành tinh xanh”.

Chương 1 : Cha Giàu, Cha Nghèo

Tôi có hai người cha, một người giàu và một người nghèo - một người cha ruột và một người cha nuôi (cha của Mike - bạn tôi). Cha ruột tôi đã có bằng thạc sĩ, còn người cha nuôi thì chưa học hết lớp tám, nhưng cả hai người đều thành công trong sự nghiệp và có ảnh hưởng đến người khác. Cả hai đều khuyên bảo tôi rất nhiều điều, nhưng những lời khuyên đó không giống nhau. Cả hai đều tin tưởng mãnh liệt vào sự học nhưng lại khuyên tôi học những khóa học khác nhau.

Nếu tôi chỉ có một người cha, tôi sẽ hoặc chấp nhận hoặc phản đối ý kiến của ông. Có hai người cha dạy bảo, tôi thấy được những quan điểm trái ngược nhau giữa một người giàu và một người nghèo. Và thay vì chỉ đơn giản chấp nhận hay phản đối người này hay người kia, tôi đã cố suy nghĩ nhiều hơn, so sánh và lựa chọn cho chính mình.

Cả hai người cha của tôi khi bắt đầu tạo dựng sự nghiệp đều phải đấu tranh với chuyện tiền nong, nhưng cả hai có những quan điểm khác nhau về vấn đề tiền bạc.

Cha ruột tôi thường nói: "Ham mê tiền bạc là nguồn gốc của mọi điều xấu."

Còn cha nuôi của tôi lại bảo rằng: "Thiếu thốn tiền bạc là nguồn gốc của mọi điều xấu."

Những sự khác nhau trong quan điểm của họ, nhất là khi đề cập đến tiền bạc, khiến tôi trở nên tò mò và bắt đầu suy nghĩ…

Vì có hai người cha đầy ảnh hưởng, tôi đã học từ cả hai người. Tôi suy nghĩ về lời khuyên của mỗi người, và nhờ vậy, tôi có được một hiểu biết sâu sắc về quyền lực và tác động của suy nghĩ lên cuộc sống con người như thế nào.

Ví dụ, cha ruột tôi thường nói: “Tôi không mua nổi vật đó.” Còn cha nuôi thì cấm tôi nói như vậy ông muốn tôi nói: "Làm thế nào để mua được vật đó?" Một bên là câu khẳng định, còn bên kia là câu hỏi. Một bên khiến bạn rũ bỏ trách nhiệm, còn bên kia buộc bạn phải suy nghĩ…

Hai người cha của tôi có những quan điểm cực kỳ khác biệt. Chẳng hạn, một người bảo: "Phải học cho giỏi thì mới được làm việc ở những công ty tốt.” Người kia bảo: "Học cho giỏi thì mới mua được những công ty tốt."

Một người tin rằng: “Ngôi nhà là số đầu tư nhiều nhất và là tài sản lớn nhất của chúng ta.” Người kia lại nghĩ khác: "Ngôi nhà cũng là một khoản tiền phải trả, và nếu ngôi nhà là khoản đầu tư lớn nhất của con thì con gặp rắc rối rồi đây."

Cả hai người cha đều trả tiền hóa đơn đúng thời hạn, nhưng một người luôn trả đầu tiên còn người kia luôn trả sau cùng.

Một người vật lộn để tiết kiệm từng đồng một.

Người kia chỉ làm một việc đơn giản là đầu tư.

Một người dạy tôi cách viết một lá đơn xin việc thế nào cho ấn tượng để có thể tìm được việc làm tốt. Người kia dạy tôi cách viết một dự án kinh doanh tài chính như thế nào để có thể tạo ra công việc.

Được huấn luyện bởi hai người cha, tôi có thể quan sát tác động của những suy nghĩ khác nhau lên cuộc sống con người. Tôi thấy người ta thật sự định hình cuộc sống của họ qua suy nghĩ của chính họ.

Ví dụ, người cha nghèo của tôi luôn phàn nàn: "Tôi sẽ không bao giờ giàu lên nổi.” Và lời tiên đoán đó đã trở thành sự thật. Ngược lại, người cha giàu của tôi luôn nói những câu đại loại như: “Tôi là một người giàu, mà người giàu thì không làm những việc đó." Ngay cả khi ông gặp thất bại thảm hại sau một cuộc đầu tư lớn không thành, ông vẫn nghĩ mình là một người giàu. ông nói: "Có khác biệt giữa nghèo nàn và phá sản. Phá sản chỉ là tạm thời nhưng nghèo thì vinh tiễn."

Những quyền lực của suy nghĩ không bao giờ có thể đo hay đánh giá được, nhưng đó là một điều hiển nhiên mà tôi nhận thức được ngay từ khi còn nhỏ. Tôi thấy rằng người cha nghèo không phải nghèo vì số tiền ông kiếm được, mà vì những suy nghĩ và hành động của ông.

Dù cả hai người cha của tôi đều rất tôn trọng việc giáo dục và học hỏi nhưng họ lại bất đồng về việc học cái gì là quan trọng. Một người muốn tôi học hành chăm chỉ, có thứ hạng chuyên môn cao dể có công việc tốt, kiếm được nhiều tiền. Người kia khuyến khích tôi học để trở nên giàu có, để hiểu tiền bạc làm việc như thế nào và học cách bắt tiền bạc phải làm việc cho mình. Ông thường nhắc đi nhắc lại: "Tôi không làm việc vì tiền. Tiền bạc phải làm việc vì tôi."

Năm lên 9 tuổi, tôi quyết định nghe theo và học hỏi từ người cha giàu về vấn đề tiền bạc. Vì lúc đó, tôi chỉ mới 9 tuổi nên những bài học cha nuôi tôi dạy rất đơn giản. Thực ra tất cả chỉ có 6 bài học lặp đi lặp lại và quyển sách này nói về 6 bài học đó, cũng theo thứ tự đơn giản như khi cha nuôi tôi dạy tôi. Những bài học này là những lời hướng dẫn giúp bạn và con cái bạn trở nên giàu có hơn, bất kể điều gì sẽ xảy ra trên một thế giới không chắc chắn và đang thay đổi nhanh chóng như hiện nay.

(Robert Kiyosaki, Sharon Lechter)