# data[].attributes.headline
Tổng hợp Project của chị Lương, chị Võ Thị Hồng Minh, và thùy!

# data[].attributes.subject
Tổng hợp Project của chị Lương, chị Võ Thị Hồng Minh, và thùy!

# data[].attributes.body
https://app.flutterflow.io/project/she-codes-bpeso6

Source Code:

https://github.com/gnoulh/3-2-1?fbclid=IwAR0u_mhuYeOI-2fyzxoC78rTSXnZGKJcIm40Ms0dwdtxqZ1Mrlp6eF8hzxw

Database Workshop hôm 14/10/2023 chiều:

https://www.notion.so/Database-Workshop-141023-SHECODES-Hackathon-2023-035acc4e85544835907cec19b10b9fc1?pvs=4

Video Canvas: https://www.canva.com/design/DAFxTKLcK_M/Y3dawYQg2DaaAO-009KkBw/view

Kaggle Hotel Prices:
https://www.kaggle.com/code/pmassouf/hotel-price-prediction

(disabled) Realtime Firebase Google Cloud database
https://console.firebase.google.com/u/0/project/shecodes-ad3f9/database

# data[].attributes.attachment_link.description
FlutterFlow - Build Mobile Apps With Ease

# data[].attributes.body
Figma:
Homepage: Lương
Điền thông tin, điền event Lương
Điền event (điểm đầu cuối): Lương

Bài Toán con I> : Minh
Đặt trước ngày - chốt số lượng. Nếu đủ số lượng thì nhà xe sẽ Initiate Xe A đó.
Nếu ít hơn thì sẽ initiate xe B (xe B nhỏ số lượng hơn xe A)

Bài Toán con II> : Lương
Đặt càng gần Sự Kiện thì giá vé càng mắc
Hoặc last-minute
Càng muốn tiết kiệm thì đặt càng xa
{ Khách hàng: tiết kiệm giá xe;
Nhà xe: càng dễ match profile và sắp xếp tài xế và loại xe và sắp xếp càng sớm }

Bài toán con VI> : Thùy
Show bản đồ xe để cho các cần thiết các ghế xe (đầu xe, gần cửa sổ)
Show các xe và các ghế cần thiết mong muốn theo mình
Show đánh giá của tài xế để chọn hoặc loại xe
Xếp hạng để tài xế đua rank

Bài toán con III> : Lương
Trả tiền trước thì sẽ tránh leo cây

Bài toán con IV> : Minh
Tại sao người đặt trước lại lợi hơn người đặt sau?
A. Giảm giá {Voucher theo từng mức ngày, trừ giá càng ít càng gần ngày sự kiện}
B.

Bài toán con V> : Lịch, đồng hồ: Minh
Tính năng Nhắc nhở gần ngày sự kiện

Bài toán con VI> Thùy

Show MAP và từng node và số lượng người/xe

+

Tour guide AI:
Match profile để người trong 1 Sự kiện ở cùng Khách Sạn

Lấy thời tiết từ Google
Các hoạt động cho Trời mưa

Slide: pptx

# data[].attributes.body
Chán, phát hiện biểu cảm khuôn mặt Real-time - giúp giáo viên phát hiện

# data[].attributes.body
kết nối Mentor theo sở thích Messenger, Zoom
chat box

đánh giá 1-10 mức độ healing để cùng tiếp tục kết nối
(tương tự tinder)

kết nối Emotion
cụ thể cách employ, tool:

# data[].attributes.body
Kết nối mentors sinh viên + Trường

# data[].attributes.body
Truyền thông:

# data[].attributes.headline
Duolingo tình bạn - Messenger Extension 

# data[].attributes.subject
Duolingo tình bạn - Messenger Extension 

# data[].attributes.body
Reconnect: càng nhắc càng phiền càng tốt!!

Thang tình bạn khi rớt xuống từng mức thì Con cú sẽ nhắc bạn phải rủ đi chơi, bắt nói chuyện, đi chơi chung.

3 mức độ: Bạn thân, bạn bình thường, ngắt kết nối.
Giống Tinder

Mode: Sẵn sàng nói chuyện, Không sẵn sàng nói chuyện

# data[].attributes.body
Thông báo truyền thông để khách hàng biết về voucher giám giá

# data[].attributes.headline
Multi-service: Từng bước 1 tick và từng bước kết nối với TRANSPORT (Grab, Uber, Gojek); Bước 2: Kết nối với Máy bay; Bước 3: Kết nối với Khách sạn. Bây giờ bạn có match với Team không để Rideshare. Uber extension: App di chuyển Shareride + Đặt trước Lịch 

# data[].attributes.subject
Multi-service: Từng bước 1 tick và từng bước kết nối với TRANSPORT (Grab, Uber, Gojek); Bước 2: Kết nối với Máy bay; Bước 3: Kết nối với Khách sạn. Bây giờ bạn có match với Team không để Rideshare. Uber extension: App di chuyển Shareride + Đặt trước Lịch 

# data[].attributes.body
For marketing campaign: hire famous fashion influencers (chau bui) as a "Join us so you win a chance to travel-match with Chau Bui on your trip together"

and then a influencer party island and like a community type thing where there is a cohort of people of the same professions (apply also to scientists, researchers going to conference (e.g Breakthrough,....) together booking flights from a same university)

or people flying to canada to take the SAT together ...

or college viewing trip abroad (pfff i hate these rich ass motherfuckers)

Tính năng web là Grab Extension

Homepage:

Điểm mới:

Sự kiện lớn

Concerts: Blackpink, westlife, Super Junior

Mở rộng: Các ngày thi sự kiện lớn trong năm: THPTQG,

Bài Toán con I>

Đặt trước ngày - chốt số lượng. Nếu đủ số lượng thì nhà xe sẽ Initiate Xe A đó.

Nếu ít hơn thì sẽ initiate xe B (xe B nhỏ số lượng hơn xe A)

Bài Toán con II>

Đặt càng gần Sự Kiện thì giá vé càng mắc

Hoặc last-minute

Càng muốn tiết kiệm thì đặt càng xa

{ Khách hàng: tiết kiệm giá xe;

Nhà xe: càng dễ match profile và sắp xếp tài xế và loại xe và sắp xếp càng sớm }

Bài toán con VI>

Show bản đồ xe để cho các cần thiết các ghế xe (đầu xe, gần cửa sổ)

Show các xe và các ghế cần thiết mong muốn theo mình

Show đánh giá của tài xế để chọn hoặc loại xe

Xếp hạng để tài xế đua rank

Bài toán con III>

Trả tiền trước thì sẽ tránh leo cây

Bài toán con IV>

Tại sao người đặt trước lại lợi hơn người đặt sau?

A. Giảm giá {Voucher theo từng mức ngày, trừ giá càng ít càng gần ngày sự kiện}

B.

Bài toán con V>

Tính năng Nhắc nhở gần ngày sự kiện

Bài toán con VI>

Show MAP và từng node và số lượng người/xe

+

Tour guide AI:

Match profile để người trong 1 Sự kiện ở cùng Khách Sạn

Lấy thời tiết từ Google

Các hoạt động cho Trời mưa

Select Địa điểm bắt đầu và điểm cuối

Hiện các xe lịch schedule

Giờ đi match với các người khác

Chọn chỗ

Match profile

VD: Coachella concert or Blackpink Concert

để tổng hợp những người tham gia và tạo ưu đãi đặc biệt cho các dịch vụ di chuyển

Đặc biệt những người phải di chuyển từ xa đến địa điểm đặc biệt

VD: HCM -> Hanoi để rideshare

Chia số tiền cho số người

Case:

bài toán con: xác định số người nhiều quá hoặc ít quá

AI:

search người đi chung tính cách (ồn ào, thói quen)

search hình ảnh

match profile

tìm đi ngắn nhất (Roadmap vd HCM -> Hanoi sử dụng ChatGPT: RAR Reachievable Opmatic)

Transform về vector database

Search addtional knowledge

Schedule 3 ngày (ăn uống, ở) - dựa kinh phí

List scenario dựa theo kinh phí và số step

Theo từng node và số người trong từng node

# data[].attributes.body
Match người ở trọ chung theo thói quen ở, ưa thích gần địa điểm, thời gian ngủ nghỉ, ăn, mua sắm thức ăn

# data[].attributes.body
https://www.pxcode.io/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Challenges Encountered in Building a Website

Software Engineers spend a lot of time converting designs into code.

Designers cannot present intricate responsive effects in design software.

Business Owners want faster results to make adjustments, but this causes communication and rework.

A Revolutionary Way to Build Website

20x productivity with clean code and pixel precision

# data[].attributes.attachment_link.title
pxCode - Website Designs to Responsive HTML / React / Vue

# data[].attributes.attachment_link.description
pxCode - Website Designs to Responsive HTML / React / Vue

# data[].attributes.headline
best front-end framework chị thư frontend mentor phòng mình recommend

# data[].attributes.subject
best front-end framework chị thư frontend mentor phòng mình recommend

# data[].attributes.body
1. VueJS
2. ReactJS
3. Angular

# data[].attributes.body
https://medium.com/acing-ai/airbnbs-end-to-end-ml-platform-8f9cb8ba71d8

Airbnb AI

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
In 2016, Airbnb had a few major ML models in production. Each of these models took on average 8 week to 12 weeks to build. There was no consistency among models. They were built using Aerosolve, Spark and Scala. Some of the best ML packages like Tensorflow, PyTorch, SK-Learn were required but was not present. At the data level for systems which utilize these models, there were significant discrepancies between offline and online data. Bighead was build to solve these problems.

Some of the issues highlighted above were concerning areas which needed to be solved even before more ML models and systems were build. In addition, a platform was required to enable more users to build ML products by reducing time, effort and friction. These would also enable easier model evaluation.

Zipline (ML Data Management Framework)

This is the framework that helps defining features (especially windowed) with hive was complicated and error prone. It also helps backfill training sets (on inefficient hive queries) and enables feature sharing. Using this framework, inconsistencies in offline and online datasets can also be resolved. Deploying it also resulted in ML data pipelines have better data quality checks and monitoring.

Redspot (Hosted Jupyter Notebook Service)

Redspot is a hosted, containerized, multi-tenant Jupyter notebook service. Every user's environment is containerized via docker. This allows customizing the notebook environment without affecting other users. In addition, it makes it easier to restore the state therefore helps with reproducibility.

Bighead Library

The Bighead library is used for data transformations and pipeline abstractions, and it holds wrappers for common model frameworks. It preserves metadata through transformations, so it is used to track lineage. It also helps propagate feature metadata so users can plot feature importance at the end and connect it to feature names. It also provides training data visualization to help identify data issues Bighead Library.

Deep Thought

# data[].attributes.attachment_link.description
In 2016, Airbnb had a few major ML models in production. Each of these models took on average 8 week to 12 weeks to build. There was no consistency among models. They were built using Aerosolve...

# data[].attributes.headline
cùng thời gian ăn -> ship hàng tới cùng 1 trường dựa vào schedule Lớp/ Major

# data[].attributes.subject
cùng thời gian ăn -> ship hàng tới cùng 1 trường dựa vào schedule Lớp/ Major

# data[].attributes.headline
How do blind people do math -> nameth braille!

# data[].attributes.subject
How do blind people do math -> nameth braille!

# data[].attributes.body
https://www.washington.edu/doit/are-there-screen-readers-can-read-math-equations

They use Nemeth Code

[1]

!

Having been born with the gift of sight we often ignore the importance of visualization in doing maths. However one can study complex mathematical theories including geometry using Nemeth Code.

The credit for this revolutionary learning technique goes to mathematician Abraham Nemeth, who himself was born blind. Initially when he tried to pursue his passion for mathematics, there were virtually no tools for him to learn mathematics. Braille provided him numerals, but not the necessary computational symbols for calculations. How could you display integrals or geometric figures if you had only numerals? His teachers discouraged him from pursuing mathematics and forced him to study psychology. But his wife Florence encouraged him to study maths. She asked, “Wouldn’t you rather be an unemployed mathematician than an unemployed psychologist?”

As a result of Nemeth Code, blind people throughout the world can now pursue careers in math, physics, engineering and other STEM disciplines. Nemeth went on to became a professor in maths at the University of Detroit and taught mathematics to sighted students.

Here is guide to learn Nemeth Code :

https://nfb.org/images/nfb/documents/pdf/nemeth_1972.pdf

Thank you!

Footnotes

[1]

Nemeth Braille - Wikipedia

# data[].attributes.headline
Use URL-phishing detection to detect FALSE HIRING FORM APPLICATION JOB. the video says that companies post fake hire posts as an advertisement to push traffic instead of actually hiring. and look up "I'm hiring" AND "Job Title 1" OR "JOB TITLE 2" to look up non-official hire posts (from employees instead of HR) 

# data[].attributes.subject
Use URL-phishing detection to detect FALSE HIRING FORM APPLICATION JOB. the video says that companies post fake hire posts as an advertisement to push traffic instead of actually hiring. and look up "I'm hiring" AND "Job Title 1" OR "JOB TITLE 2" to look up non-official hire posts (from employees instead of HR) 

# data[].attributes.attachment_link.title
Ex-LinkedIn employee shares some insights during a tea time into the LinkedIn platform for job searching. This is EXACTLY why I'm creating the UNITED We Search job search community because it is a lot to navigate. Community launching on Tuesday, 4/16 and I'll be sending invites out to everyone who has expressed interest. This is the part where you have a support system and people to go through the journey with. This was originally posted by #giovanna.ventola #linkedin #jobopportunity #jobsearch #jobsearching #jobhunt #jobhunter #linkedintips #jobsearchtips #jobsearchadvice #jobsearchhelp #careeradvice #jobseeker #jobseekers #unitedwesearch | Erica Rivera | Career Advice + Mindset Advocate | careerdivacoaching · Original audio

# data[].attributes.attachment_link.description
Ex-LinkedIn employee shares some insights during a tea time into the LinkedIn platform for job searching. This is EXACTLY why I'm creating the UNITED We Search job search community because it is a...