Live Dm Hireme của tao đạt 500 user sau 4 ngày.Có em gái múp vkl

Dự án mới thì chưa cần tính đến việc scale vội. Cũng không cần SLA làm gì. Thậm chí db cũng chẳng cần làm cluster. Host hết trên con vps $5 cũng đủ. Bọn mày làm startup thì đầu óc phải hướng đến làm marketing, còn cắm đầu vào tech là hỏng bét.
ít nhất vào newfeed nó phải mượt và load nhanh ngay tức thì đã mày.thằng lol kia bảo 2tr bố m tự ái vkl.
 
tao ko chê gì hết, tao chỉ phân tách thực trạng đúng cho mày suy ngẫm, có thằng Lồn IT đông lào xưa làm web sex bán được triệu đô bay qua mỹ đế sống tao cũng chúc nó thành công. tao cũng sẽ chúc mày thành công tuy nhiên đừng thần thánh hóa và nên biết kinh doanh là đầu tư gì
 
đụ mẹ sàn thương mại điện tử đông lào thì thấy to lớn qua tung của nó share source với nhau hoàn thiện 100% từ cách đây 5 năm. Tụi nó có khả năng làm mỗi huyện là 1 sàn luôn. con nít con nôi ko có tiếng nói trong ngành cntt tưởng mình hay, việt nam mình mua source về để định triển khai sàn riêng hoàn thành code và gateway rồi mà chủ đầu tư chưa bỏ tiền để đẩy và marketing, có thể 1,2 năm nữa mày thấy sàn mới nữa bây giờ đó
chả có clg gọi là hoàn thiện 100% chả.business pahts sinh khi m mua về vận hành, thay đổi logic hệ thống theo định hướng riêng thì vẫn phải có 1 thằng CTO kiến trúc lại rồi triển khai lại chứ chả bao giờ có chuyện bê nguyên về chạy mkt thu tiền là xong. Dme nói thật m đã chạy clg chưa? đã từng triển khai 1 hệ thống IT vài m user chưa hay mõm
 
thế thì tao mới bảo mày đéo biết cc gì mà nhìn vào bảo mỗi crud =))
riêng crud không thì chả có clg mà để nói.Thuật toán newfeed của tao(tao đọc paper ra) nó tracking tương tác user, ai nhận diện user khả năng thích gu thế nào để suggest đúng gu đó cho cno giống tiktok.Bây giờ ít user nên chưa thấy rõ.đang scale tầm 3m companions profles.api response times dưới 1s ảnh load sub seconds.
dme định giá tiếp bố m xem nào?
2 triệu,
không hơn không kém.

Core của SaaS loại này là UI + user trong khi mày đéo có cả hai. UI thì lấy hàng lô phổ thông, không có custom riêng. User thì đéo có.
Loại này gọi là overengineering, tức chế cháo làm từ những cái mình biết, chứ ko làm theo thiết kế được.

Còn Machine Learning, IoT, AWS, là nghề của tao. Đừng nói nữa mà tao ngại dùm.
Core của loại này là lịch sử, dữ liệu quá khứ, mày đéo có thứ gì.
Thêm nữa, Response API tính bằng ms, ko phải s =)) =)). Tính bằng s là m còn cách xa thế giới lắm.

Tóm lại zero, chỉ được cái vỏ.
2 triệu là quá thiên vị.
 
mNh7k.png

Em này của thằng nào giới thiệu à?Thằng nào book thử tao xem phát
Dm gu tao vl
 
tao ko chê gì hết, tao chỉ phân tách thực trạng đúng cho mày suy ngẫm, có thằng lồn IT đông lào xưa làm web sex bán được triệu đô bay qua mỹ đế sống tao cũng chúc nó thành công. tao cũng sẽ chúc mày thành công tuy nhiên đừng thần thánh hóa và nên biết kinh doanh là đầu tư gì
tao chưa thần thánh hóa cái app của tao.App của tao chỉ là ứng dụng từ cái tao đã nghiên cứu( thuật toán+ paper) sao cho phù hợp với mục đích của tao.Đã có ng đầu tư rồi .chúng mày sắp tới sẽ thấy nó quảng cáo rầm rộ.
 
chả có clg gọi là hoàn thiện 100% chả.business pahts sinh khi m mua về vận hành, thay đổi logic hệ thống theo định hướng riêng thì vẫn phải có 1 thằng CTO kiến trúc lại rồi triển khai lại chứ chả bao giờ có chuyện bê nguyên về chạy mkt thu tiền là xong. Dme nói thật m đã chạy clg chưa? đã từng triển khai 1 hệ thống IT vài m user chưa hay mõm
tao xưa project manager của lazada khi bán cho alibaba đây. tao làm từ trước và đợt bán cho alibaba phải chuyển thành viết code nhúng chứ không còn phát triển. thôi tao ko thích tranh cãi,còn tin hay không tùy mài.

Ytf6r.png
 
2 triệu,
không hơn không kém.

Core của SaaS loại này là UI + user trong khi mày đéo có cả hai. UI thì lấy hàng lô, không có custom riêng. User thì đéo có.
Loại này gọi là overengineering, tức chế cháo làm từ những cái mình biết, chứ ko làm theo thiết kế được.

Còn Marchine Learning, IoT, AWS, là nghề của tao. Đừng nói nữa mà tao ngại dùm.
Core của loại này là lịch sử, dữ liệu quá khứ, mày đéo có thứ gì.
Thêm nữa, Response API tính bằng ms, ko phải s =)) =)).

Tóm lại zero, chỉ được cái vỏ.
2 triệu là quá thiên vị.
dme vlon nghề Marchine Learning, IoT, AWS, mà nhìn 1 cái app bảo core là UI + user thì dme đang làm ở công ty nào thế?UI bố m videcode ra đấy tml đéo có designer gì đâu.Đúng thằng IT ngu dốt đéo biết định giá hệ thống mà nhìn cái UI để định giá 1 sp =))
Core của loại này là lịch sử, dữ liệu quá khứ.Đúng.Khi user đủ nhiều đủ data( chỉ cần stop lại 3s ở 1 bức hình là tao biết user đó thích clg) và sẽ suggest đúng gu đó , sai số nhỏ dần thì đến lúc nào đó sẽ khá match với thị yếu user.Dme mày build hệ thống này mày mất bao lâu?
Response API tính bằng ms.tao bảo dưới 1s với api .còn ảnh cdn tầm sub seconds thì là chuêynj đương nhiên
Tóm lại khỏe IOT với ML đéo biết làm dc con ML nào ngon chưa?
à tao có cái platform contract ai powered scanning đang có tầm 10 company đang dùng đấy.muốn thử ngó qua không>

Bình thường như web thuê chơi game cùng thôi tao vẫn gạ địt ngoài ngon
chuẩn giống playerduo đấy tml
 
tao xưa project manager của lazada khi bán cho alibaba đây. tao làm từ trước và đợt bán cho alibaba phải chuyển thành viết code nhúng chứ không còn phát triển. thôi tao ko thích tranh cãi,còn tin hay không tùy mài.

Ytf6r.png
mày làm manager, chứ k phải đứng góc nhìn 1 CTO rồi thiết kế toàn bộ hệ thống từ trên xuống dưới đap ứng nhu cầu của business, rồi con code nhúng thì mày hiểu sâu thế lol dc về hệ thống backend và web app.
Tóm lại là mày có nhã hứng cf thì ib,
 
mày làm manager, chứ k phải đứng góc nhìn 1 CTO rồi thiết kế toàn bộ hệ thống từ trên xuống dưới đap ứng nhu cầu của business, rồi con code nhúng thì mày hiểu sâu thế lol dc về hệ thống backend và web app.
Tóm lại là mày có nhã hứng cf thì ib,
tao đéo có hứng với con trai
 
mày làm manager, chứ k phải đứng góc nhìn 1 CTO rồi thiết kế toàn bộ hệ thống từ trên xuống dưới đap ứng nhu cầu của business, rồi con code nhúng thì mày hiểu sâu thế lol dc về hệ thống backend và web app.
Tóm lại là mày có nhã hứng cf thì ib,
tao thấy mà vẫn còn máu chó bake, ở đây tao thấy nhiều người đáng tủi cha chú mày. Người ta góp ý mà thằng cháu lạt đà này chửi đổng lên thế
 
tao thấy mà vẫn còn máu chó bake, ở đây tao thấy nhiều người đáng tủi cha chú mày. Người ta góp ý mà thằng cháu lạt đà này chửi đổng lên thế
thằng @loading99phantram nó góp ý hay vkl.like nhiệt tình tao tiếp thu luôn.Đó là ý kiến xây dựng,
Còn ý kiến mang tính bàn lùi hạ bệ thì dme tao phải def chứ mày
 
dme vlon nghề Marchine Learning, IoT, AWS, mà nhìn 1 cái app bảo core là UI + user thì dme đang làm ở công ty nào thế?UI bố m videcode ra đấy tml đéo có designer gì đâu.Đúng thằng IT ngu dốt đéo biết định giá hệ thống mà nhìn cái UI để định giá 1 sp =))
Core của loại này là lịch sử, dữ liệu quá khứ.Đúng.Khi user đủ nhiều đủ data( chỉ cần stop lại 3s ở 1 bức hình là tao biết user đó thích clg) và sẽ suggest đúng gu đó , sai số nhỏ dần thì đến lúc nào đó sẽ khá match với thị yếu user.Dme mày build hệ thống này mày mất bao lâu?
Response API tính bằng ms.tao bảo dưới 1s với api .còn ảnh cdn tầm sub seconds thì là chuêynj đương nhiên
Tóm lại khỏe IOT với ML đéo biết làm dc con ML nào ngon chưa?
à tao có cái platform contract ai powered scanning đang có tầm 10 company đang dùng đấy.muốn thử ngó qua không>


chuẩn giống playerduo đấy tml

"Khi user đủ nhiều đủ data( chỉ cần stop lại 3s ở 1 bức hình là tao biết user đó thích clg)"

Hahaha, m nói chuyện với đúng chuyên gia rồi. =)) =))
Thế t hỏi m, cơ chế phân loại và dán nhãn dữ liệu của m như thế nào? ai là người làm, làm như thế nào?
Là core của Machine Learning đấy. =)) =))

Bây giờ tao nâng cho m một level cao lên, là có lịch sử và dữ liệu.
Core của machine learning là phân loại và labeling, rồi sau đó mới suggest, còn không thì nên nấp bóng đi. =)) =))
 
"Khi user đủ nhiều đủ data( chỉ cần stop lại 3s ở 1 bức hình là tao biết user đó thích clg)"

Hahaha, m nói chuyện với đúng chuyên gia rồi. =)) =))
Thế t hỏi m, cơ chế phân loại và dán nhãn dữ liệu của m như thế nào? ai là người làm, làm như thế nào?
Là core của Machine Learning đấy. =)) =))

Bây giờ tao nâng cho m một level cao lên, là có lịch sử và dữ liệu.
Core của machine learning là phân loại và labeling, rồi sau đó mới suggest, còn không thì nên nấp bóng đi. =)) =))
bỏ đi, thành công của con người nhiều khi còn nhiều yếu tố, biết đâu nó thành công thì mình chúc cho xàm mờ thành công. góp ý không nghe thời thôi quay về vấn đề chính đụ địt đi
 
c Ngân này việc đb phải thuê :)) t ới phát là lên đường 24/24. Đc đúng quả vú như bát ô tô, còn lại chả có vẹo đ gì trông chán bỏ con mẹ
con này đi kín đúng không nhỉ, nhìn FB suốt ngày thấy đi homestay tự chụp ảnh trông đéo giống người đi chơi bình thường
 

Có thể bạn quan tâm

Top