Học lập trình, AI và kỹ thuật
Tài liệu giảng dạy chuyên sâu về ngôn ngữ lập trình, phát triển web, học máy, thuật toán, robot và phần cứng — hoàn toàn miễn phí cho mọi người.
Xem danh mục
Ngôn ngữ lập trình
Hướng dẫn Python, C, C++, Java, JavaScript, TypeScript, Go, R và Haskell — từ cú pháp cơ bản đến kỹ thuật nâng cao.
Phát triển Web
HTML5, React, Angular, Next.js, Vite và các hướng dẫn, dự án phát triển frontend hiện đại.
Phát triển Backend
Phát triển phía máy chủ với Node.js, NestJS, Spring Boot, Python, socket, Nginx và tích hợp thanh toán.
Thuật toán & Cấu trúc dữ liệu
Sắp xếp, cây, băm, thuật toán đồ thị, KMP, luyện LeetCode và phân tích thuật toán.
AI & Học máy
Học máy, sinh tăng cường truy xuất (RAG), ứng dụng AI và thu thập dữ liệu web.
Cơ sở dữ liệu
Thiết kế cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL, truy vấn, tối ưu hóa và bài tập thực hành.
Nền tảng Khoa học máy tính
Tổ chức máy tính, hệ điều hành, nền tảng Linux và lý thuyết khoa học máy tính cốt lõi.
Phần cứng & Hệ thống nhúng
Arduino, RISC-V, MSP430, PLC, driver Linux và kỹ thuật hệ thống nhúng.
Robot & Hệ thống tự hành
ROS 2, robot hình người, máy bay không người lái và hệ thống xe tự hành.
Mạng & DevOps
Mạng máy tính, TCP/IP, quy trình CI/CD và thực hành DevOps.
Phát triển di động
Hướng dẫn phát triển ứng dụng Android và iOS.
Tài chính định lượng & Blockchain
Tài chính định lượng, hệ thống giao dịch và công nghệ blockchain.
Dự án & Nghiên cứu tình huống
Dự án thực tế: microservice cổng thanh toán, ứng dụng full-stack, backend Django, hệ thống RAG và hơn thế nữa.
Bài viết mới nhất
Comprehensive Machine Learning & Deep Learning Curriculum
A complete set of professional, textbookquality teaching PDFs covering a depthfirst path from mathematical foundations to production deep learning — written for someone who already codes well but wants real understanding
Đọc bài viết →Preface: how to use this book
For most of the 1990s and 2000s, if you wanted the best off-the-shelf classifier, you reached for a Support Vector Machine. SVMs combined a beautiful geometric idea — separate the classes with the — with deep optimizatio
Đọc bài viết →Formulas, Kernels, and Hyperparameter Reference
A compact reference for the formulas, kernels, and knobs used throughout the book.
Đọc bài viết →What Are Support Vector Machines?
Imagine two groups of points on a page and a ruler you must lay down to separate them. Many positions work — but which is ? A Support Vector Machine answers: the line that leaves the between the groups. That single insti
Đọc bài viết →The Maximal Margin Classifier
Now we make the widest-street idea precise. For data that be perfectly separated by a line, the maximal margin classifier (the hard-margin SVM) is the cleanest version of the story: a little geometry turns ``make the str
Đọc bài viết →Soft Margins and Slack
Real data overlaps, contains noise, and is rarely perfectly separable. The — the model people actually use — relaxes the hard constraints by allowing a controlled budget of margin violations. This single change makes SVM
Đọc bài viết →Hinge Loss and the Primal Problem
We ended the last chapter with a striking reformulation: the soft-margin SVM is just L_2 regularization plus a special loss. That loss is the , and viewing the SVM as ``minimize regularized hinge loss'' (the problem) dem
Đọc bài viết →Lagrangian Duality and the KKT Conditions
The primal view trains SVMs by gradient descent, but it hides two treasures: support vectors appear, and the kernel trick becomes possible. Both emerge when we rewrite the SVM through . This is the most mathematical chap
Đọc bài viết →The Kernel Trick
Here is the idea that turned a linear classifier into one of the most powerful tools in machine learning. A linear SVM can only draw straight boundaries — useless for data shaped like rings or spirals. The lets the very
Đọc bài viết →