Ethanol diary

Nhận thấy bản thân còn quá nhiều thiếu sót, chưa bao giờ thực sự tập trung làm tốt một mảng nào đó trong một khoảng thời gian dài. Đam mê vẫn còn chưa đủ để thúc đẩy bản thân học và nghiên cứu một cách liên tục, nghiêm túc với tương lai của mình nên hôm nay mình lập cái blog này để nhắc nhở bản thân mỗi ngày. Nghiêm khắc và không được để một lỗ nào xuất hiện trên cái diary này của mình. Mình bắt buộc phải khác đi trong 1 năm tới, nếu không thì cuộc đời không biết sẽ trôi dạt về đâu.

Mình nhớ anh thaidn có nói một câu thế này trên blog của ảnh:"Thời điểm tốt để học gì đó là đại học, thời điểm tốt nhất là ngay bây giờ". Mình đọc được cũng phải 5 năm tính tới thời điểm này rồi và đang cảm thấy hối hận vì mình học chưa đủ và lan man quá nhiều vấn đề nhưng không thật sự đi tới 1 nửa cái đích của thứ gì, thứ gì cũng biết nhưng không hiểu rõ.

Một buổi tối có quá nhiều suy nghĩ về cuộc đời, lấy cảm hứng từ blog này của 1 hacker tài năng, hi vọng 1 năm tới mình cũng sẽ khác đi nhiều.

 https://eternalsakura13.com/2099/09/18/study/

Kinh nghiệm khi đi phỏng vấn:

- Nên tìm hiểu quy trình phỏng vấn trước khi đi phỏng vấn, cuốn sách mình tham khảo sau khi đi phỏng vấn là "Cracking the coding interview". Ước gì mình đọc nó trước khi đi phỏng vấn.

- Ôn bài, ôn bài, ôn thật kĩ bài. Mình đã không học gì để xem kiến thức còn tồn đọng lại và khả năng phỏng vấn của mình tới đâu. Mình nghĩ rớt thì thôi mình sẽ có kinh nghiệm để về học tập và có kinh nghiệm cho nhiều lần phỏng vấn sau. Còn may mắn được đậu thì khả năng của mình có và mình vẫn tiếp tục học tập khi đi làm và học ở trường. Mình tiếc là mình đã không dành thời gian để chắt chiu cơ hội.

- Bình tĩnh: ban đầu vào phỏng vấn mình đã bình tĩnh nghe rõ câu hỏi và phân tích câu hỏi đó trước khi trả lời. Nhưng chỉ đến khi về nhà mình mới review lại toàn bộ. Mình đã không show off hết được tất cả các kiến thức mình có thể trả lời qua câu hỏi đó. 

Mình nhớ nhất câu hỏi về nguyên lý hoạt động của Video Super Resolution, mình đã trả lời chỉ vỏn vẹn một câu. Bây giờ nghĩ lại mình kiểu "what the fuck I am doing". Dĩ nhiên người phỏng vấn mình họ đã hiểu phần nào về project đó rồi. Nhưng mình là người đi phỏng vấn mình phải trình bày ở phần này input/output để người nghe hiểu được tổng quan về project này là thế nào. Sau đó là quy trình research, từ giai đoạn offline + online. Trong quá trình các framework phát triển, chung quy lại vẫn chỉ có 2 - 3 hướng đi để xử lý nguyên lý chung giải quyết vấn đề đó. Và sự khác biệt là giải pháp trong các hướng đi đó để cải thiện performance mình nên nói rõ. 

Và rồi ... mình trả lời vỏn vẹn đúng 1 câu chắc được 15 chữ cho cái project lớn như vậy, trong khi ở project này, mình làm hết tất cả công việc :| Mình từng nghe câu nói này rất nhiều:"Cái gì cũng đưa vào project nhưng không hiểu rõ cái gì". Bản thân mình học IT mình cũng nhận ra việc này nên lúc viết CV, mình đã cẩn thận viết những công việc mình làm, và mức độ tìm hiểu của mình tới đâu. Nhưng khi đi phỏng vấn, mình đã không show off được hết. Cuối cùng mình lại sai ở chính cái thứ mà mình cẩn thận nhất. 

- Trình bày các project đã làm một cách có hệ thống: khi mình được hỏi về qua trình modeling một project, mình đã làm thế nào theo 3 tiêu chí họ đưa ra thì mình nói khá lộn xộn, nó chẳng ra các cách mình được dạy và làm việc thường ngày gì cả.

- Problem solving: Đặt mình vào vị trí một người khác, trái ngược bản thân mình để suy nghĩ. Mình đã dựa vào quan sát của bản thân để làm phần này, mình có hỏi lại chị lead thì chị lead bảo mình trả lời phần này khá tốt. Mình không mong đợi gì lắm vì mình chỉ được khá tốt thôi. Bình thường nếu bình tĩnh một mình mình sẽ đứng ở ngoài nhìn bản thân mình lúc đó. Mình tin chắc sẽ có thêm nhiều ý tưởng hơn nữa.

- Không diễn đạt rõ một vấn đề, gây sự hiểu lầm: những câu hỏi nhạy cảm liên quan đến trình độ bản thân, mình đã quá hấp tấp trả lời, như một cách chia sẻ thật lòng và vui vẻ. Mình rất thoải mái để chia sẻ nhưng đây là lần đầu gặp mặt, sẽ khó có ai để hiểu điều đó. Nên kia thật sự họ sẽ không vui đâu, và lúc mình được hỏi mình cũng khá bối rối. Vẫn như trên mình đã không trình bày một vấn đề trọn vẹn để người nghe hiểu rõ. Mình rất tiếc khi họ để lại ấn tượng rất đẹp với mình nhưng mình đã sai ở một chỗ chết người, không để lại ấn tượng tốt với họ lắm.

- Deal lương: phần này khó nhất với mình, mình dành thời gian để suy nghĩ rất nhiều nhưng mình quên đi một thứ quan trọng là trong buổi phỏng vấn mình đã show off được gì, và trả lời hoàn chỉnh được bao nhiêu câu hỏi. Thực ra nếu mà nói lúc đó mình review lại mình chưa nhận ra cái sai của mình đâu. Chỉ khi về nhà review lại kĩ, thì mình mới đủ bình tĩnh để nghĩ ra cái cách mình sẽ trả lời lúc đó. Mình đã tham khảo nhiều nơi, và mình đã đưa ra một mức mà bây giờ mình cảm thấy mình bị khùng khi chọn như vậy :)) Mình đã nghĩ nó bình thường nhưng không mình ngáo thật sự :))

Dù sao đi nữa mình đã có thêm rất nhiều bài học chỉ qua một buổi phỏng vấn gần 3h, biết thêm rất nhiều thứ quá là giá trị cũng là một điều tốt rồi. Người phỏng vấn mình và cả người đã giúp mình có buổi phỏng vấn này. Họ đều rất nice. 

Và đó chính là động lực để mình đem toàn bộ diary của mình lên này để có một quyết tâm hơn trong tương lai. Và đây là cái nơi mà mình sẽ thành thật với bản thân mình hơn lúc trước. Thằng lười biếng :) 

2020-9-16

1. mlcourse.ai: assignment week 1 - exploratory data analysis.

2020-9-17

1. mlcourse.ai: 

    - assignment week 2 - visual data analysis.

    - assignment week 3 - classification, decision trees, and k-NN.

2020-9-18

1. Technique: convert categorical to numerical.

2. Review machine learning Caltech: Learning from data.

This repository is amazing for questions interview: 

https://github.com/putao537/DeepLearning-500-questions

2020-9-19

1. Coursera: 

    - Neural network & Deep Learning - Andrew Ng - week 1 + week 2

2020-9-20

1. Review data structure & algorithm: 

    - Chapter 1 - Chapter 8 (Cracking the coding interview).

2. Coursera:

    - Neural network & Deep Learning - Andrew Ng - complete week 2

3. Logistic regression: deep understand.

Helpful course: https://developers.google.com/machine-learning/

2020-9-21

1.  Review data structure & algorithm: 

    - Chapter IX (Cracking the coding interview): 1 - 2 - 3 (Array and strings, linked list, stack, and queues).

2. Coursera:

    - Neural network & Deep Learning - Deeplearning.ai - complete week 3 + week 4.

3. mlcourse.ai: 

    - week 5 - Bagging and random forest + week 5 assignment

2020-9-22

1. mlcourse.ai: 

    - week 6 - Feature engineering & feature selection.

    - week 7 - Unsupervised learning - PCA and clustering.

    - week 8 - Learning with Gigabytes of Data.

2. Coursera:

    - Improve DNN: Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization - week 1 + week 2

2020-9-23

1. Coursera:

    - Improve DNN: Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization - week 3 

2. mlcourse.ai: 

    - week 9 - Time-series Analysis with python.

3. Understanding ROC - AUC curve: https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5

2020-9-24

1. Coursera:

    - Structuring Machine Learning Projects - week 1

2. mlcourse.ai: 

    - week 10 - Gradient boosting.

2020-9-25

1. Coursera:

    - Structuring Machine Learning Projects - week 2

2020-9-26

- HCMUS - CTF

2020-9-27

- HCMUS - CTF: I learned how to decompile the Android app and go lang! It's quite interesting.

- Top 3 HCMUS - CTF :heart: 

- Hơi tiếc vì không đủ thời gian để dò flag bài RE cuối cùng.

2020-9-28

 - Relax

2020-9-29

1. Coursera:

    - Convolution Neural Network - week 1 + week 2

    - Assignment - Improve DNN - week 1 + week 2

2020-9-30

1. Coursera:

    - Programming assignment - Improve DNN - week 3

    - Assignment - Structuring Machine Learning Projects -  week 1 + week 2

    - Convolution Neural Network - week 3

2. Tìm hiểu hexo và làm blog với next-theme. 

Nice blog:  [https://theme-next.js.org](https://theme-next.js.org)

2020 - 10 - 1

1. Coursera: 

   - Convolution Neural Network - week 4

2. Hoàn thành blog, sau này sẽ làm thêm trang document.

3. Đi chơi trung thu :tada: 

4. Viết blog học latex và markdown: [LaTex formula syntax](https://ethanol1310.github.io/2020/10/01/study/latex/)

2020 - 10 - 2

1. Coursera:

    - Assignment - Convolution Neural Network - week 1

2. mlcourse.ai:

    - Assignment 4