Cài đặt keras và tensorflow trên CentOS 7

Sử dụng Linux để học ML và AI, ta cần cài đặt thư viện Keras để vọc thử.
nên cài đặt và đặt mặc định Python 3 để sử dụng.

 pip install --upgrade tensorflow
 pip install numpy scipy
 pip install scikit-learn
 pip install pillow
 pip install h5py
 pip install keras

https://www.pyimagesearch.com/2016/11/14/installing-keras-with-tensorflow-backend/

Tiếp theo làm ứng dụng luôn: Sử dụng Keras – Deep learning để phân loại ảnh

Nâng cấp và set mặc định Python 3 cho CentOS 7

Mặc định Python được đặt của CentOS 7 là Python 2.7. Để code ML và AI với keras và tensoflow thì cần dùng Python 3 do vậy ta cần cài đặt Python 3 và đặt mặc định lệnh Python là python 3.

Link chi tiết cách cài đặt: https://cloudvedas.com/solved-install-python-3-in-linux-and-set-it-as-default/

Python matplotlib.pyplot error tkinter not found

Trên CentOS, bình thường khi import thư viện import matplotlib.pyplot as plt thì bị báo lỗi No module named Tkinter.
Mình không thể cài đặt Tkinter nhưng tìm ra các import thư viện matplotlib như sau sẽ không bị lỗi:

import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

Giải thuật cho hệ thống gợi ý

Hệ thống gợi ý ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh lực khác nhau ví dụ hệ thống gợi ý video của youtube, của Netflix, hệ thống gợi ý bài hát của Zing… hoặc hệ thống gợi ý mua hàng online.
Ứng dụng là nhiều vậy, nói đơn giản thì cũng đơn giản nhưng nói phức tạp thì cũng thực sự phức tạp.
Đây là 1 bài viết khá hay về giải thật cho hệ thống gợi ý.
Link: http://www.giaithuatlaptrinh.com/?p=1320

Sử dụng Keras trên Anaconda3 – Deep learning để phân loại ảnh

https://nttuan8.com/bai-7-gioi-thieu-keras-va-bai-toan-phan-loai-anh/
Có code test.

Cách cài đặt Keras trên Anaconda 3- Win 10:

Trong mục Environments chọn All nhập keras và nhấn tìm kiếm.

Tích vào keras, keras-base, keras-applications, keras-preprocessing. Sau đó nhấn Apply để cài đặt.

Tạo file PDF tự động bằng BIRT report bằng command line

Công ty mình có 1 công việc là hàng tháng gửi báo cáo bằng PDF gửi cho từng cửa hàng.
Trước đây việc này người trước xuất thủ công ra 1 file tổng PDF bằng Eclipse sau đó dùng tool để chia file ra và gửi đi bằng tay.
Sau đó mình sử dụng BIRT birt-viewer để xuất cả ra file tổng.
Đợt này mình muốn sử dụng lệnh để xuất thành từng file một để tự động gửi đi, mình có nghiên cứu sử dụng Python để xuất file theo từng mã cửa hàng (link tại đây) nhưng đúng là sử dụng Python khá mềm dẻo nhưng để căn được từng dòng để trình bày cho đẹp hoặc xử lý nhiều page một file rất khó khăn(một số thứ không làm được). Mình đành quay về sử dụng mẫu BIRT report cũ và tìm các xuất file bằng command line. May mắn đã có công cụ BIRT Runtime để chạy.

Sau đây là các bước mình đã làm, mọi người tham khảo nhé:

B1: Tải file nén BIRT Runtime về (địa chỉ tại đây)
B2: Giải nén file vào thư mục thuộc ổ C (đổi tên thư mục cho gọn, không sau sẽ không chạy được vì thằng này biến truyền vào giới hạn số lượng ký tự khá ít)
B3: set biến home cho nó vào thư mục ở B2:
Set BIRT_HOME=C:\birt-runtime
B4: Copy file rptdesign mà mình đã tạo bằng Eclipse vào thư mục: C:\birt-runtime\ReportEngine
B5: Sử dụng command line đi đến vị trí: C:\birt-runtime\ReportEngine
Ta có thể sử dụng luôn câu lệnh sau để gen ra file HuyEVET.pdf đặt ở ổ C thông qua file template HuyEVET.rptdesign.

.\genReport.bat --format PDF --output C:\HuyEVET.pdf .\HuyEVET.rptdesign

Đối với Linux ta cũng có thể làm tương tự nhưng ta chạy file .\genReport.sh

Để xuất file PDF với biến truyền vào mình vẫn chưa làm được, sắp tới làm được mình sẽ cập nhật nhé.

P/S: Nếu file rptdesign có kết nối tới DB oracle thì ta cần thêm thư viện JDBC: ojdbc6-11.2.0.4.jar vào trong thư mục lib: C:\birt-run\ReportEngine\lib

Oracle Cách print in dữ liệu ra console để fix bug

Trong lĩnh vực SQL Developer trên Oracle, ta thường xuyên phải lập trình với function hoặc procedure hoặc đơn giản chạy một script lệnh nào đó. Thỉnh thoảng ta sẽ gặp các bug mà không biết lỗi xử lý ở bước nào. Các nhanh nhất để tìm và fix các bug này là việc ghi log ra console hoặc ghi log vào một bảng nào đó để xem. Mình thì cách đơn giản nhất đó là ghi log ra console.

Rất may trên công cụ Toad for Oracle thì có tính năng DBMS Ouput để ta có thể đọc log mà mình viết bằng câu lệnh DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(‘text’). Mặc định trên Toad thì tính năng này bị Disable để tối ưu công cụ. Để bật nó lên ta vào thanh menu ở phía dưới màn hình soạn thảo code, chọn đến tab DBMS Ouput và click vào nút màu đỏ phía dưới. Khi tính năng DBMS Ouput được bật ta sẽ thấy cái nút màu đỏ vừa rồi chuyển sang màu xanh lá cây. Tại đây ta có thể chọn thời gian Toad làm mới để lấy log ra, mặc định là 5s một lần.

Dưới đây là câu lệnh ghi log trong SQL:

var_log VARCHAR(100):= 'log'
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('I got here:'||var_log||' is the new value');

Giáo trình Trí tuệ nhân tạo Học viện kỹ thuật QS

Các tài liệu của Học viện kỹ thuật quân sự luôn là những tài liệu quý. Mặc dù chỉ là phiên bản dân sự được công bố cho tất cả mọi người có thể học nhưng tài liệu vẫn chứa nhiều thông tin giá trị. Giáo trình trí tuệ nhân tạo của Học viện kỹ thuật quân sự là một tài liệu như vậy.

Đề tài Trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện từ lâu và đã được đưa vào giảng dạy là một trong những bộ môn chính trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nhưng gần đây Trí tuệ nhân tạo ngày càng hot do tính ứng dụng thực tiễn của nó với hầu hết các ngành và lĩnh vực khác.

Vì thế nhiều trường đại học đã tự tổng hợp và viết lại các giáo trình trí tuệ nhân tạo AI cho sinh viên của mình cho phù hợp với thực lực và định hướng ngành nghề của mình. Ví dụ một số trường chuyên về nghiên cứu thì sẽ viết chuyên sâu hơn về các học thuật, còn các trường mang tính ứng dụng cao hơn như Đại học Công nghiệp Hà Nội thì sẽ tập trung hơn về việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào công nghiệp thế nào. Riêng với trường Học viện Kỹ thuật quân sự thì lại muốn ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực quân sự, nâng cấp các khí tài để nó hoạt động được thông minh hơn, chính xác hơn và giảm thương vong cho binh lính.

Nội dung đề cương Trí tuệ nhân tạo của Học viện kỹ thuật quân sự.

Chương 1: Giới thiệu chung
Chương 2: Logic hình thức
Chương 3: Các phương pháp tìm kiếm mù
Chương 4: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin
Chương 5: Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ
Chương 6: Các bài toán thỏa rằng buộc
Chương 7: Nhập môn học máy

Bạn có thể tải tài liệu tại đây.

Có thể bạn quan tâm tài liệu: Giáo trình trí tuệ nhân tạo AI học viện bưu chính viễn thông.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 12

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 12

Trong tạp chí trí tuệ nhân tạo số 12 này, ban biên tập xin giới thiệu đến bạn đọc của góc nhìn chuyên gia câu chuyện về Lê Viết Quốc – nhà khoa học người Việt đứng sau AutoML, cùng với một bài tổng kết về công việc thực sự của các nhà khoa học dữ liệu của Hugo Bowne Anderson, data scientist đang làm việc tại Data Camp. Tiếp đó, ở phần Machine learning tutorial, trong số này, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu một cách tiếp cận khác của các kỹ thuật Machine Learning, đó là họ mô hình thuật toán (algorithmic model). Cuối cùng, chúng tôi sẽ tiếp tục giới thiệu với các bạn phần tiếp theo của bài báo của Galit Shmueli “Giải thích hay dự báo”, với việc đi sâu hơn phân tích sự khác biệt của hai vấn đề này trong từng giai đoạn thực hiện dự án.

Bạn đọc có thể download tạp chí số 12 tại đây.