text:
Yến bể lớn là những mảnh vỡ đôi hoặc vỡ một phần của tổ yến do khi thu tổ hoặc vận chuyển không cẩn thận nên các tổ yến bị bể.
Sở dĩ giá của yến bể lớn cao hơn chân tổ yến vì Yến bể lớn bao gồm cả phần chân và phần thân của tổ yến nên khi ăn khách hàng không chỉ thưởng thức được sự giòn giòn của chân tổ yến mà còn thưởng thức được những sợi yến dài đặc trưng của tổ yến.
=> Loại Yến Bể số lượng tương đối ít (vì đây là loại sản phẩm mà chúng tôi không mong muốn) nên không phải lúc nào cũng có. Nếu quý khách liên hệ tại thời điểm hết hàng thì có thể để lại số điện thoại, chúng tôi sẽ liên lạc ngay khi có hàng.

markdown:
![ ](https://i2.wp.com/ysdn.vn/templates/0/images/tickred_30.jpg)
[là những mảnh vỡ đôi hoặc vỡ một phần của tổ yến do khi thu tổ hoặc vận chuyển không cẩn thận nên các tổ yến bị bể.](http://yensaotrangnhi.com/san-pham/yen-tho/yen-be-lon/yen-be-lon-ybl.html) **Yến bể lớn** ![ ](https://i2.wp.com/ysdn.vn/templates/0/images/tickred_30.jpg)
[Trang Nhi loại ra để làm yến tinh chế, những mảnh vỡ lớn ít lông thì được chọn lọc lại bán thô cho khách hàng có nhu cầu.](http://yensaocangiotrangnhi.blogspot.com/) **yến sào cần giờ** ![ ](https://i2.wp.com/ysdn.vn/templates/0/images/tickred_30.jpg)
[mà còn thưởng thức được những sợi yến dài đặc trưng của tổ yến.](http://yensaocangiotrangnhi.blogspot.com/2015/10/chan-to-yen.html) **chân tổ yến** **Tham khảo:** [giá tổ yến](http://yensaotrangnhi.com/san-pham/) *=> Loại Yến Bể số lượng tương đối ít (vì đây là loại sản phẩm mà chúng tôi không mong muốn) nên không phải lúc nào cũng có. Nếu quý khách liên hệ tại thời điểm hết hàng thì có thể để lại số điện thoại, chúng tôi sẽ liên lạc ngay khi có hàng.*


text:
Tìm Kiếm:
Cung Chúc Tân Xuân
Hình Ảnh Gặp Nhau Cuối Năm Của Các Thành Viên
Download Những CD Nhạc Xuân
-
Nghe Nhạc Xuân
Trang Chính
Tất Cả Bài Hát
Album Nhạc Vàng
Cùng Hát Nhạc Vàng
Video Nhạc Vàng
Tiểu Sử Nhạc Sĩ
Tiểu Sử Ca Sĩ
Diễn Đàn
Chia Sẽ Mp3
Trang Lưu Bút
Links
Hát Karaoke Online
Pháp Âm
Tự Điển Online
Video4Viet
Bếp Nhà Ta
Báo Đời
Anispace
Yêu Nhạc Vàng
Vùng lá me bay
Ca sĩ:
Như Quỳnh
Nhạc Sĩ:
Chưa biết
(46 phiếu)
Cho Điểm
5 sao
4 sao
3 sao
2 sao
1 sao
Bài này nằm trong album
Lạ Giường
Nhìn lá me bay nhớ kỷ niệm hai chúng mình
Ngày đó quen nhau vương chút tình trên tóc mây
Ðôi mắt thơ ngây, hoa nắng ươm đầy
Ðẹp tựa như lá me bay nên tình anh trót vay
Ngày đó yêu nhau chúng ta thường qua lối này
Từng lá me bay vương gót hài hoa bướm say
Tơ nắng đơm bông, trên má em hồng
Ðẹp tựa như lá me rơi khung trời xanh ước mơ
Ta xa nhau
Lúc hè về rơi xác phượng buồn
Nẻo thành đô khói ngập trời
Vùng luyến thương ơi...
Mùa thu dâng cao
Biết là người yêu đang mong
Xin hiểu giùm
Lửa còn đốt cháy quê hương...
Giờ đã xa nhau những kỷ niệm xin vẫy chào
Vùng lá me bay năm tháng dài thương nhớ ai
Em cố quên đi, thương nhớ làm gì
Tình mình như lá me rơi trên giòng xuôi biển khơi...
Số lần nghe: 5794
Những Video Liên Quan
Vùng Lá Me Bay
Như Quỳnh
Vùng Lá Me Bay
Tuấn Vũ
Vùng Lá Me Bay
Phương Thùy
Trên Bốn Vùng
Chiến
Chế Linh
Tinh Xua Vung Dai
Cat Tuyen _ Che Thanh
Trên bốn vùng
chiến thuật
Chế Linh
Ca Sĩ Khác Thể Hiện
Như Quỳnh
Vùng lá me bay
Mộng Thi
Vùng lá me bay
Tuấn Vũ
Vùng đất cấm
Trường Vũ
Vùng ngoại ô
Duy Khánh
Vùng ngoại ô
Duy Khánh
Vùng trước mặt
Ngọc Huyền
Vùng lá me bay
Quang Lê
Vùng quê tương lai
Tuấn Vũ
Thư xuân trên vùng cao
Duy Khánh
Thư xuân trên vùng cao
Xem Thêm
Cùng Một Ca Sĩ
Liên khúc Phượng buồn
Đam mê
Để trả lời một câu hỏi
Em chờ anh trở lại
Hoa nở về đêm
Mẹ tôi
Mưa
Mùa thu lá bay
Qua cầu gió bay
Tôi vẫn nhớ
Xem Thêm
YeuNhacVang.com v2.0 .
Privacy Policy
Spiderman cooks for Elsa
|
Joker turns into a fly
|
Joker trolls Elsa
|
Giant Snake Bites Elsa
|
Joker Give Elsa Needle

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: cloudflare-nginx

Connection: close

Set-Cookie: __cfduid=d7466e4a5a2dd89912dc13ad7fff9608a1505879328; expires=Thu, 20-Sep-18 03:48:48 GMT; path=/; domain=.yeunhacvang.com; HttpOnly

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
.
'NGẮN' và 'DÀI'
Trong khi dạy học, mỗi khi có một lớp học sinh mới, tôi thường đặt một vài câu hỏi để thử sự hiểu biết của họ. Một trong những câu hỏi mà tôi thường đặt ra là 'Trong Anh ngữ, một câu thường phải có mấy phần?' Mỗi khi tôi hỏi như vậy thì hầu hết cả

markdown:
.
##
![ 'NGẮN' và 'DÀI'](https://cdnacademy.muabannhanh.com/asset/home/img/250/ngan_va_dai20130916123200.jpg)
##
['NGẮN' và 'DÀI'](https://academy.muabannhanh.com/ngan-va-dai-458.html)
Trong khi dạy học, mỗi khi có một lớp học sinh mới, tôi thường đặt một vài câu hỏi để thử sự hiểu biết của họ. Một trong những câu hỏi mà tôi thường đặt ra là 'Trong Anh ngữ, một câu thường phải có mấy phần?' Mỗi khi tôi hỏi như vậy thì hầu hết cả

Server: VNH

Content-Type: text/html; charset=utf-8

Vary: Accept-Encoding

Strict-Transport-Security: max-age=31536000; preload


text:
Chuyên gia điện máy
Gia dụng
Hãng sản xuất
Tin tức
Đèn sưởi nhà tắm Hans 2 bóng
H2B
Đèn sưởi nhà tắm Hans 3 bóng
h3b

Cache-Control: public, max-age=38

Set-Cookie: IsMobileDevice=0; expires=Thu, 21-Sep-2017 03:48:17 GMT; path=/; HttpOnly


text:
Đối với những người sử dụng máy vi tính để kết nối internet và truy cập thông tin, chắc hẳn ai cũng biết đến tên tuổi một số trình duyệt web nổi tiếng như Internet Explorer, Firefox, Safari, Opera hay mới nhất là Chrome. Mặc dù vậy, có thể khẳng định 2 bộ trình duyệt vẫn được người sử dụng “ưa thích” nhất chính là IE và Firefox.
Nếu là người dành ra hàng giờ liền để lướt web, chắc hẳn việc sử dụng chuột liên tục sẽ khiến bàn tay của bạn bị mỏi. Vậy tại sao không sử dụng bàn phím như một công cụ hỗ trợ để thực hiện các tác vụ đơn giản và nhanh hơn? 20 phím tắt dưới đây sẽ giúp bạn có thể “lướt web” đơn giản, dễ dàng và… tiết kiệm sức lực hơn rất nhiều.
INTERNET EXPLORER 8
1. Sử dụng bàn phím thay chuột
Đã bao giờ bạn muốn copy một đoạn văn bản từ website nào đó sang ứng dụng khác mà không có chuột trong tay? Cảm thấy mệt mỏi khi phải sử dụng touchpad của laptop để làm việc này? Vậy, hãy sử dụng bàn phím. Trong Internet Explorer 8, hãy ấn F7 để mở hộp thoại kích hoạt tính năng Caret Browsing. Chọn Yes.
Bạn sẽ nhìn thấy một con trỏ chuột có thể di chuyển (caret) cho phép bạn chọn và copy văn bản bằng cách sử dụng những phím lệnh cơ bản như Tab, Home, Page up, Page down hay phím di chuyển bốn chiều… Chú ý rằng, phương pháp này cũng có thể được sử dụng trong Firefox. Một điểm cần lưu ý khác đó là, các tổ hợp phím tắt được ký hiệu nối với nhau bằng dấu +, tuy nhiên, bạn không cần phải ấn phím này khi thực hiện.
2. Thay đổi kích cỡ chữ
Thay vì phải sử dụng tổ hợp Ctrl và nút cuộn trên chuột để tùy chỉnh cỡ chữ, bạn có thể sử dụng biện pháp thay thế là dùng tổ hợp phím Ctrl và nút + hoặc – để giảm hoặc tăng tương ứng với 10%. Để trở lại trạng thái 100% như ban đầu, ấn Ctrl + 0 (số 0).
3. Tìm kiếm với những engine khác nhau
Ấn tổ hợp phím Ctrl + E để vào hộp tìm kiếm và sau đó dùng Ctrl + mũi tên xuống để chọn.
4. Xem từng tab dưới dạng hình nhỏ (thumbnail)
Để kích hoạt tính năng này, ấn Ctrl + Q. Nhờ vậy, bạn có thể xem được từng tab trong IE dưới dạng thumbnail giống như Chrome.
5. Mở một tab mới
Để mở một tab mới khi đang duyệt trang web nào đó, ấn Ctrl + T.
6. Chuyển đối giữa các tab
Thay vì phải dùng chuột để click và chọn các tab khác nhau, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các tab bằng tổ hợp phím Ctrl + Tab hoặc Ctrl + Shift + Tab.
7. Đóng tab đang duyệt
Để đóng một tab hoặc cửa sổ (trong trường hợp không dùng tab) trong trình duyệt Internet Explorer, hãy ấn Ctrl + W thay vì phải di chuột lên dấu X rồi click.
8. Mở một tab mới khi đang ở thanh địa chỉ (Address bar)
Nếu đang định mở một website và nhớ ra các trang liên quan? Có một cách rất đơn giản thay vì sử dụng chuột, đó là tổ hợp phím Alt + Enter.
9. Chuyển đổi đến một tab
Nếu bạn đã biết sử dụng Ctrl + Tab hoặc Ctrl + Shift + Tab để chuyển đổi giữa các tab, hãy dùng tổ hợp phímCtrl + n để chuyển đến một tab nhất định (với n là số từ 1 đến 8 trên bàn phím).
10. Quay về tab cuối cùng vừa duyệt
Để thực hiện công việc này, ấn tổ hợp phím Ctrl + 9.
11. Đóng tất cả các tab khác ngoài tab đang duyệt
Để thực hiện công việc này, ấn tổ hợp phím, Ctrl + Alt + F4.
Firefox
12. Xóa cache và tải lại trang web
Ctrl + Cmd + F5 (với Cmd là nút hình cửa sổ – Windows Key).
13. Chuyển con trỏ lên thanh địa chỉ (Address bar)
Thay vì phải di chuột lên thanh địa chỉ của firefox, công việc sẽ được đơn giản hơn rất nhiều với tổ hợp phím Alt + D.
14. Chuyển đến thanh tìm kiếm
Tương tự như việc chuyển con trỏ lên thanh địa chỉ, bạn có thể “hô biến” con trỏ lên thanh tìm kiếm bằng cách sử dụng tổ hợp phím Ctrl + Cmd + K.
15. Tìm kiếm nhanh
Hãy ấn nút / và gõ vào đoạn văn bản muốn tìm, bạn sẽ bất ngờ khi thấy chúng xuất hiện ngay trước mắt.
16. Mở trang chủ mặc định trong tab mới
Thay vì phải gõ lại địa chỉ homepage hoặc ấn vào biểu tượng trên thanh công cụ, bạn có thể sử dụng tổ hợp phím Alt + Home để tiết kiệm thời gian cũng như “công sức”.
17. Trở lại trang web vừa duyệt
Để trở lại trang web vừa duyệt trong cùng một Tab, hãy sử dụng nút Backspace.
18. Xóa hết dữ liệu cá nhân
Để xóa hết những dữ liệu cá nhân khi sử dụng Firefox, hãy ấn Alt + Shift + Delete. (Chú ý đừng nhầm lẫn với tổ hợp phím Alt + Control + Delete nếu bạn không muốn phải khởi động lại máy trong trường hợp sử dụng các phiên bản Windows cũ).
19. Mở các cửa sổ dưới dạng toàn màn hình
Ấn F11. Để trở lại trạng thái ban đầu, hãy ấn F11 thêm một lần nữa.
20. Chuyển đến các link liên kết
Để chuyển đến các link liên kết trong một website bằng trình duyệt Firefox, hãy sử dụng phím Tab. Bạn có thể “di chuyển” ngược chiều bằng cách kết hợp thêm nút Shift (Shift + Tab).
phản đối IE nhé ;))
oak,sao bạn Picarock lại phản đối,trình duyệt này tuy chậm,nhưng bảo mật cũng tốt mà.hii=))

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Server: nginx

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

Link: <http://wp.me/p1s5HS-pK>; rel=shortlink

X-ac: 1.dca _dca


text:
am_muu_moi
Âm Mưu Mới của Việt gian Cộng Sản – Gậy ông đập lưng ông trong vấn đề tâm linh (NB Việt Thường – Kỷ Nguyên 2000 ngày 03-04-2010)
BIÊN HÒA 2-4 – Một vụ đình công lớn vừa xảy ra ở thành phố Biên Hòa ở một công ty vốn đầu tư ngoại quốc để đòi tăng lương và cải thiện bữa ăn.Hơn 10,000 công nhân đã đình công vì cho rằng tiền lương không đủ sống trong khi bữa ăn trưa chỉ có 4,000 đồng một phần, không đủ chất bổ dưỡng hầu tái tạo sức lao động.
Ghi chú – không có dân chủ cuội, khối 8406, đảng Thăng Tiến, Lộ trình 9 nút, LM Phan Văn Lợi, tên ăn cắp xe đạp Nguyễn Khắc Toàn, Phạm Hồng Sơn (con trai của tướng Công An ác ôn Phạm Quang Phòng) đến tham gia đấu tranh đòi quyền cho Dân Oan Lao Động v..v… ký giả quốc nội của Vietnamexodus Lê Thi Kim Thu vượt 4000 dặm dể phỏng vấn, quay phim LM Nguyễn Văn Lý, “thánh nữ sao đỏ” Lê Thị Công Nhân, nhưng không thể đến Đồng Nai để tường trình về 10,000 nạn nhân Dân Oan lao động bị bóc lột vì bị “chốt cửa”.
Đức Pháp Vương Gyalwang Drukpa
Part 1/3: Âm Mưu Mới của Việt gian Cộng Sản
1/3 Âm Mưu Mới của Việt gian Cộng Sản (NB Việt Thường – Kỷ Nguyên 2000) from hochiminhsucvat on Vimeo.
Part 2/3: Nhân dân nhìn ra tội ác việt gian cộng sản
2/3 Nhân dân nhìn ra tội ác việt gian cộng sản (NB Việt Thường – Kỷ Nguyên 2000) from hochiminhsucvat on Vimeo.
Part 3/3: Bài Thuyết Giảng Của Đức Pháp Vương Gyalwang Drukpa
http://www.viddler.com/explore/freedom4vn/

markdown:
am_muu_moi
Âm Mưu Mới của Việt gian Cộng Sản – Gậy ông đập lưng ông trong vấn đề tâm linh (NB Việt Thường – Kỷ Nguyên 2000 ngày 03-04-2010)
BIÊN HÒA 2-4 – Một vụ đình công lớn vừa xảy ra ở thành phố Biên Hòa ở một công ty vốn đầu tư ngoại quốc để đòi tăng lương và cải thiện bữa ăn.Hơn 10,000 công nhân đã đình công vì cho rằng tiền lương không đủ sống trong khi bữa ăn trưa chỉ có 4,000 đồng một phần, không đủ chất bổ dưỡng hầu tái tạo sức lao động.
Ghi chú – không có dân chủ cuội, khối 8406, đảng Thăng Tiến, Lộ trình 9 nút, LM Phan Văn Lợi, tên ăn cắp xe đạp Nguyễn Khắc Toàn, Phạm Hồng Sơn (con trai của tướng Công An ác ôn Phạm Quang Phòng) đến tham gia đấu tranh đòi quyền cho Dân Oan Lao Động v..v… ký giả quốc nội của Vietnamexodus Lê Thi Kim Thu vượt 4000 dặm dể phỏng vấn, quay phim LM Nguyễn Văn Lý, “thánh nữ sao đỏ” Lê Thị Công Nhân, nhưng không thể đến Đồng Nai để tường trình về 10,000 nạn nhân Dân Oan lao động bị bóc lột vì bị “chốt cửa”.
Đức Pháp Vương Gyalwang Drukpa
Part 1/3: Âm Mưu Mới của Việt gian Cộng Sản
[1/3 Âm Mưu Mới của Việt gian Cộng Sản (NB Việt Thường – Kỷ Nguyên 2000)](http://vimeo.com/10706004) from [hochiminhsucvat](http://vimeo.com/user1446544) on [Vimeo](http://vimeo.com).
Part 2/3: Nhân dân nhìn ra tội ác việt gian cộng sản
[2/3 Nhân dân nhìn ra tội ác việt gian cộng sản (NB Việt Thường – Kỷ Nguyên 2000)](http://vimeo.com/10706211) from [hochiminhsucvat](http://vimeo.com/user1446544) on [Vimeo](http://vimeo.com).
Part 3/3: Bài Thuyết Giảng Của Đức Pháp Vương Gyalwang Drukpa
[http://www.viddler.com/explore/freedom4vn/](http://www.viddler.com/explore/freedom4vn/)


text:
Toàn cảnh dàn xe BMW tại Frankfurt IAA
Rolls Royce Phantom ra mắt thế giới
Những câu danh ngôn hay giúp nhân viên kinh doanh vượt qua khó khăn
So sánh mức độ an toàn giữa BMW 5 Series và Mercedes E-Class mới
Trung Quốc cấp giấy phép cho BMW xuất khẩu xe

Cache-Control: private


text:
Đọc bản pdf tại đây (click)
Mục lục
I. Khái quát chung
II. Download
III. Credit
IV. Những câu hỏi thường gặp
V. Bonus
I. Khái quát chung
Techū (Thiên tru) là series game hành động ẩn mật quen thuộc với thế hệ 8X, thường được gọi là "Ninja báo thù" ở Việt Nam. Series này ra đời trên hệ máy Sony PlayStation vào cuối thập niên 90 và phát triển thêm ở nhiều hệ máy console đời sau. Tuy nhiên, Tenchū Shinobi Gaisen lại là một cái tên có vẻ không quen thuộc với nhiều người, trong khi Tenchū Stealth Assassins lại là bản game nằm lòng của nhiều thế hệ người chơi.
Để hiểu rõ hơn về series Tenchū, cũng như vị trí của Shinobi Gaisen trong series, có thể xem tại đây (click vào).
Nói ngắn gọn thì Shinobi Gaisen chính là phiên bản nội địa của Stealth Assassins, nhưng có thêm phần chơi Tora-no-maki vốn bị cắt bỏ ở Stealth Assassins.
Tên gọi: Rittai Ninja Katsugeki Tenchū Shinobi Gaisen
Hệ máy: Sony PlayStation
Phát hành: 25-02-1999
Thể loại: hành động, ẩn mật
Số người chơi: 01
Memory card: 01 block
II. Download
※ Bản dịch Việt ngữ đã được thử nghiệm, chạy hoàn hảo trên các loại giả lập PlayStation cho Windows và Android.
※ Bản dịch Việt ngữ chưa được thử nghiệm trên máy PlayStation thật, cũng như các loại giả lập khác ngoài hai hệ điều hành kể trên.
※ Liên kết dự phòng
III. Credit
+ Hack, dịch thuật: Asm65816 V
+ Test-play: Anh Vũ, Cộng Mạng
+ Phần mềm sử dụng: Stirling (Hex editor), EmEditor, Unikey (gõ văn bản), Microsoft Excel (quản lý linh tinh), Paint.net, Pixelformer (vẽ font, vẽ linh tinh...), Catographer (dump text), Atlas (chèn text), PSXfin, epsxe (giả lập), No$PSX (debugger), MeGui (encode video), Aegisub (làm phụ đề cho video), STR converter.
+ Thời gian hoàn thành (án chừng): 30 phút (dịch thuật) và 30 ngày (hack).
IV. Những câu hỏi thường gặp
Q1: Tôi đã chơi Tenchū Stealth Assassins và thấy lời thoại (tiếng Anh) khác với lời thoại của bản dịch Việt ngữ này. Vì sao vậy?
A1: Tenchū Stealth Assassins là bản quốc tế của Tenchū Shinobi Gaisen, và ngay cả bản thân Shinobi Gaisen cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (trong mục tùy chọn) như tiếng Anh Cát Lợi, Ý Thái Lợi, Phật Lan Tây ngoài ngôn ngữ chính là tiếng Nhật. Tuy nhiên, có thể nói rõ ràng là phần thoại ở những ngôn ngữ kể trên không phải là dịch từ tiếng Nhật, mà là viết lại hoàn toàn. Còn bản Việt ngữ này dịch chính xác từ phần tiếng Nhật trong game, nên dĩ nhiên sẽ khác hẳn với lời thoại những thứ tiếng kể trên. Ngoài sự khác nhau ở phần thoại, bạn có thể nhận thấy sự khác nhau trong phần cutscene giữa
phần tiếng Việt (dịch từ Nhật) và những thứ tiếng Tây kia (viết lại).
Q2: Tôi thấy câu chữ lộn xộn, ngôn từ ngược ngạo. Các anh nên sửa lại cho hay.
A2: Nếu đã chơi qua những game do tôi (Asm65816) từng dịch thì hẳn anh cũng đã quen với việc, (chúng) tôi không nhận bất cứ góp ý nào về mặt dịch thuật. Việc sử dụng ngôn từ, diễn đạt ra sao thể hiện cách nhìn nhận, trình độ và khả năng của (chúng) tôi.
Q3: Sau Tenchū Shinobi Gaisen, anh còn dự định dịch game nào nữa không?
A3: Dự định thì nhiều lắm. Tôi (Asm65816) muốn dịch hết những game console thuở nhỏ từng chơi, như một phần của việc sống lại ký ức thời trẻ của cá nhân. Chỉ e sợ không có thời gian để thực hiện thôi. Nhưng trước mắt, có lẽ tôi sẽ tập trung dứt điểm Final Fantasy IX (PSX) và một số game thuộc dòng Super Robot Taisen, Fire Emblem (Super Famicom) mà tôi đã để dây dưa từ nhiều năm nay. Nếu có thời gian, có thể sau đó là những phiên bản Tenchū khác.
Nếu quan tâm, các anh có thể theo dõi tình hình dịch game tại
http://gokuraku-shujo.blogspot.com/search/label/Game
http://youtube.com/Yugisokubodai/
V. Bonus
Dưới đây là những thông tin vô thưởng vô phạt về Tenchū Shinobi Gaisen.
Debug mode: được xây dựng để giúp lập trình viên thử nghiệm game của họ, và thường được xóa bỏ khi đã hoàn thành. Nhưng trường hợp của Shinobi Gaisen, vì lý do gì đó mà Debug mode vẫn còn tồn tại trong game, nên người chơi có thể vào đây để... nghịch và vọc... theo trí tưởng tượng, tưởng bở...
Cách vào Debug mode: trong phần chơi chính và phần Nhẫn thuật Chỉ nam (Ninjutsu shinan), pause game (bằng nút Start) lại, giữ yên L1, R2 và lần lượt nhấn chầm chậm các nút sau: ↑, △, ↓, ×, ←, □、→, ○
Đoạn thả L1, R2 rồi nhấn lần lượt L1, R1, L2, R2. Nghe tiếng “hự” là đã thành công.
Lộn vô hạn: lộn liên tục không hạn chế số lần. Nhấn X đúng lúc khi nhân vật đang lộn. Dễ xảy ra khi lộn từ trên cao xuống thấp.
Đối phó tấn công tầm xa: nhấn □ đúng lúc để chém tên, đạn.
Tiếng kêu của ám binh: trong màn cuối (ám thành) có xuất hiện ám binh, một loại nhân vật xác chết mặc giáp và có nhiều tiếng kêu quái dị. Thực ra những tiếng kêu này là cụm từ có nghĩa trong tiếng Nhật (dokodat! Mày ở đâu rồi...) được nhà sản xuất ghi âm rồi phát ngược lại.
Tên của con mèo: trong màn Kim Vương tự, có xuất hiện sinh vật đầu mèo tong teo, biết múa và phun lửa. Đây là nỗi ám ảnh của nhiều người từng chơi Tenchū. Tên của sinh vật này là Manji (Vạn tự, chữ vạn). Trong màn cuối cũng xuất hiện một loại sinh vật tương tự nhưng có màu sắc khác, và tên nó là Mōryō (võng lượng).
Đi xuyên tường: trong một số điều kiện nhất định, nhân vật có thể đi xuyên tường. Cách dễ nhất là dùng bug nhân vật đi nghiêng người.
Diễn xuất: diễn viên motion capture cho nhân vật Rikimaru là Shō Kosugi, một võ sư, diễn viên Nhật Bản thành danh tại Hoa Kỳ qua các vai diễn “Ninja báo thù”. Diễn viên motion capture cho Onikage là Kaine Kosugi, con trai của Shō Kosugi, và cũng thành danh qua các phim Ninja, Super Sentai…
Unlock tất cả nhiệm vụ: tại màn hình chọn nhiệm vụ, nhấn giữ đồng △ thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、←、↓、→、↑
Unlock tất cả layout địch: tại màn hình chọn nhiệm vụ, nhấn giữ đồng □ thời nhấn lần lượtＬ１、Ｒ１、→、↓、←、↑
Tăng số lượng Nhẫn cụ mang được lên 30: tại màn hình chọn Nhẫn cụ, nhấn giữ △ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、↑、→、↓、←
Unlock tất cả Nhẫn cụ: tại màn hình chọn Nhẫn cụ, nhấn giữ □ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、←、↓、→、↑
Tăng trữ lượng Nhẫn cụ: tại màn hình chọn Nhẫn cụ, nhấn giữ △ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、↑、↓、→、←
Trang phục ẩn của Ayame: chọn Shinobi Yoroi tại màn hình chọn Nhẫn cụ rồi lần lượt nhấn Ｌ１、Ｒ１、↓、↑、←、→, bộ giáp trở nên hở hang hơn.
Hồi phục thể lực: pause khi đang chơi ở phần chơi chính, nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、→、↓、←、↑
Unlock tất cả các ngôn ngữ: tại màn hình chọn ngôn ngữ, giữ yên □ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、↓、↑、←、→
Điều khiển boss: trong phần Tora no maki, khi vừa bắt đầu nhiệm vụ thì nhấn và giữ yên Start bằng controller 2. Khi boss trong nhiệm vụ xuất hiện thì controller 2 có thể điều khiển.
Unlock nhiệm vụ trong Tora no maki: tại màn hình chọn nhiệm vụ, giữ yên △ và nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、←、→、↓、↑
Unlock nhiệm vụ đặc biệt trong Tora no maki: tại màn hình chọn nhiệm vụ, giữ yên □ và nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、→、←、↑、↓
Subscribe to: Post Comments ( Atom )
Very good (b)ReplyDelete
Có thể nói game này đã ảnh hưởng đến cuộc đời của tôi! Tiếc là hiện nay không thấy thông tin series này sẽ tiếp tục được phát triển nữa.ReplyDelete

markdown:
[tại đây (click)](http://www.mediafire.com/view/jc65kok1am7pvqq/Shinobi_Gaisen_readme.pdf) **Mục lục** **I. Khái quát chung** **II. Download** **III. Credit** **IV. Những câu hỏi thường gặp** **V. Bonus** ![](https://i.imgur.com/6bPPzLZ.jpg)
**I. Khái quát chung**
Techū (Thiên tru) là series game hành động ẩn mật quen thuộc với thế hệ 8X, thường được gọi là "Ninja báo thù" ở Việt Nam. Series này ra đời trên hệ máy Sony PlayStation vào cuối thập niên 90 và phát triển thêm ở nhiều hệ máy console đời sau. Tuy nhiên, Tenchū Shinobi Gaisen lại là một cái tên có vẻ không quen thuộc với nhiều người, trong khi Tenchū Stealth Assassins lại là bản game nằm lòng của nhiều thế hệ người chơi.
Để hiểu rõ hơn về series Tenchū, cũng như vị trí của Shinobi Gaisen trong series, có thể
[xem tại đây (click vào)](http://gokuraku-shujo.blogspot.com/2014/11/Tenchu.html).
Nói ngắn gọn thì Shinobi Gaisen chính là phiên bản nội địa của Stealth Assassins, nhưng có thêm phần chơi Tora-no-maki vốn bị cắt bỏ ở Stealth Assassins.
Tên gọi: Rittai Ninja Katsugeki Tenchū Shinobi Gaisen
Hệ máy: Sony PlayStation
Phát hành: 25-02-1999
Thể loại: hành động, ẩn mật
Số người chơi: 01
Memory card: 01 block
**II. Download**
※ Bản dịch Việt ngữ đã được thử nghiệm, chạy hoàn hảo trên các loại giả lập PlayStation cho Windows và Android.
※ Bản dịch Việt ngữ chưa được thử nghiệm trên máy PlayStation thật, cũng như các loại giả lập khác ngoài hai hệ điều hành kể trên.
※
[Liên kết dự phòng](http://gokuraku-shujo.blogspot.com/search/label/Game) **III. Credit**
+ Hack, dịch thuật: Asm65816 V
+ Test-play: Anh Vũ, Cộng Mạng
+ Phần mềm sử dụng: Stirling (Hex editor), EmEditor, Unikey (gõ văn bản), Microsoft Excel (quản lý linh tinh), Paint.net, Pixelformer (vẽ font, vẽ linh tinh...), Catographer (dump text), Atlas (chèn text), PSXfin, epsxe (giả lập), No$PSX (debugger), MeGui (encode video), Aegisub (làm phụ đề cho video), STR converter.
+ Thời gian hoàn thành (án chừng): 30 phút (dịch thuật) và 30 ngày (hack).
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/0f8ae3395010351.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/0f8ae3395010351.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/096a09395010376.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/096a09395010376.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails111.imagebam.com/39502/82317d395010425.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails111.imagebam.com/39502/82317d395010425.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails109.imagebam.com/39502/b53c8b395010470.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails109.imagebam.com/39502/b53c8b395010470.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/19eb33395010517.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/19eb33395010517.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails109.imagebam.com/39502/b4f56b395010550.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails109.imagebam.com/39502/b4f56b395010550.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/e792f9395010616.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/e792f9395010616.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails110.imagebam.com/39502/e01f0a395010631.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails110.imagebam.com/39502/e01f0a395010631.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails110.imagebam.com/39502/1ec806395010644.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails110.imagebam.com/39502/1ec806395010644.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/0b8c6c395010675.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails112.imagebam.com/39502/0b8c6c395010675.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails110.imagebam.com/39502/dcb390395010705.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails110.imagebam.com/39502/dcb390395010705.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails111.imagebam.com/39502/67ee7c395010738.jpg)
![ imagebam.com](https://thumbnails111.imagebam.com/39502/67ee7c395010738.jpg)
**IV. Những câu hỏi thường gặp** **Q1: Tôi đã chơi Tenchū Stealth Assassins và thấy lời thoại (tiếng Anh) khác với lời thoại của bản dịch Việt ngữ này. Vì sao vậy?**
A1: Tenchū Stealth Assassins là bản quốc tế của Tenchū Shinobi Gaisen, và ngay cả bản thân Shinobi Gaisen cũng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (trong mục tùy chọn) như tiếng Anh Cát Lợi, Ý Thái Lợi, Phật Lan Tây ngoài ngôn ngữ chính là tiếng Nhật. Tuy nhiên, có thể nói rõ ràng là phần thoại ở những ngôn ngữ kể trên không phải là dịch từ tiếng Nhật, mà là viết lại hoàn toàn. Còn bản Việt ngữ này dịch chính xác từ phần tiếng Nhật trong game, nên dĩ nhiên sẽ khác hẳn với lời thoại những thứ tiếng kể trên. Ngoài sự khác nhau ở phần thoại, bạn có thể nhận thấy sự khác nhau trong phần cutscene giữa
phần tiếng Việt (dịch từ Nhật) và những thứ tiếng Tây kia (viết lại).
Q2: Tôi thấy câu chữ lộn xộn, ngôn từ ngược ngạo. Các anh nên sửa lại cho hay.
A2: Nếu đã chơi qua những game do tôi (Asm65816) từng dịch thì hẳn anh cũng đã quen với việc, (chúng) tôi không nhận bất cứ góp ý nào về mặt dịch thuật. Việc sử dụng ngôn từ, diễn đạt ra sao thể hiện cách nhìn nhận, trình độ và khả năng của (chúng) tôi.
Q3: Sau Tenchū Shinobi Gaisen, anh còn dự định dịch game nào nữa không?
A3: Dự định thì nhiều lắm. Tôi (Asm65816) muốn dịch hết những game console thuở nhỏ từng chơi, như một phần của việc sống lại ký ức thời trẻ của cá nhân. Chỉ e sợ không có thời gian để thực hiện thôi. Nhưng trước mắt, có lẽ tôi sẽ tập trung dứt điểm Final Fantasy IX (PSX) và một số game thuộc dòng Super Robot Taisen, Fire Emblem (Super Famicom) mà tôi đã để dây dưa từ nhiều năm nay. Nếu có thời gian, có thể sau đó là những phiên bản Tenchū khác.
Nếu quan tâm, các anh có thể theo dõi tình hình dịch game tại
[http://gokuraku-shujo.blogspot.com/search/label/Game](http://gokuraku-shujo.blogspot.com/search/label/Game) [http://youtube.com/Yugisokubodai/](//youtube.com/Yugisokubodai/) **V. Bonus**
Dưới đây là những thông tin vô thưởng vô phạt về Tenchū Shinobi Gaisen.
**Debug mode**: được xây dựng để giúp lập trình viên thử nghiệm game của họ, và thường được xóa bỏ khi đã hoàn thành. Nhưng trường hợp của Shinobi Gaisen, vì lý do gì đó mà Debug mode vẫn còn tồn tại trong game, nên người chơi có thể vào đây để... nghịch và vọc... theo trí tưởng tượng, tưởng bở... **Cách vào Debug mode**: trong phần chơi chính và phần Nhẫn thuật Chỉ nam (Ninjutsu shinan), pause game (bằng nút Start) lại, giữ yên L1, R2 và lần lượt nhấn chầm chậm các nút sau: ↑, △, ↓, ×, ←, □、→, ○
Đoạn thả L1, R2 rồi nhấn lần lượt L1, R1, L2, R2. Nghe tiếng “hự” là đã thành công.
**Lộn vô hạn**: lộn liên tục không hạn chế số lần. Nhấn X đúng lúc khi nhân vật đang lộn. Dễ xảy ra khi lộn từ trên cao xuống thấp. **Đối phó tấn công tầm xa**: nhấn □ đúng lúc để chém tên, đạn.
Tiếng kêu của ám binh: trong màn cuối (ám thành) có xuất hiện ám binh, một loại nhân vật xác chết mặc giáp và có nhiều tiếng kêu quái dị. Thực ra những tiếng kêu này là cụm từ có nghĩa trong tiếng Nhật (dokodat! Mày ở đâu rồi...) được nhà sản xuất ghi âm rồi phát ngược lại.
**Tên của con mèo**: trong màn Kim Vương tự, có xuất hiện sinh vật đầu mèo tong teo, biết múa và phun lửa. Đây là nỗi ám ảnh của nhiều người từng chơi Tenchū. Tên của sinh vật này là Manji (Vạn tự, chữ vạn). Trong màn cuối cũng xuất hiện một loại sinh vật tương tự nhưng có màu sắc khác, và tên nó là Mōryō (võng lượng). **Đi xuyên tường**: trong một số điều kiện nhất định, nhân vật có thể đi xuyên tường. Cách dễ nhất là dùng bug nhân vật đi nghiêng người. **Diễn xuất**: diễn viên motion capture cho nhân vật Rikimaru là Shō Kosugi, một võ sư, diễn viên Nhật Bản thành danh tại Hoa Kỳ qua các vai diễn “Ninja báo thù”. Diễn viên motion capture cho Onikage là Kaine Kosugi, con trai của Shō Kosugi, và cũng thành danh qua các phim Ninja, Super Sentai… **Unlock tất cả nhiệm vụ**: tại màn hình chọn nhiệm vụ, nhấn giữ đồng △ thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、←、↓、→、↑ **Unlock tất cả layout địch**: tại màn hình chọn nhiệm vụ, nhấn giữ đồng □ thời nhấn lần lượtＬ１、Ｒ１、→、↓、←、↑ **Tăng số lượng Nhẫn cụ mang được lên 30**: tại màn hình chọn Nhẫn cụ, nhấn giữ △ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、↑、→、↓、← **Unlock tất cả Nhẫn cụ**: tại màn hình chọn Nhẫn cụ, nhấn giữ □ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、←、↓、→、↑ **Tăng trữ lượng Nhẫn cụ**: tại màn hình chọn Nhẫn cụ, nhấn giữ △ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、↑、↓、→、← **Trang phục ẩn của Ayame**: chọn Shinobi Yoroi tại màn hình chọn Nhẫn cụ rồi lần lượt nhấn Ｌ１、Ｒ１、↓、↑、←、→, bộ giáp trở nên hở hang hơn. **Hồi phục thể lực**: pause khi đang chơi ở phần chơi chính, nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、→、↓、←、↑ **Unlock tất cả các ngôn ngữ**: tại màn hình chọn ngôn ngữ, giữ yên □ đồng thời nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、↓、↑、←、→ **Điều khiển boss**: trong phần Tora no maki, khi vừa bắt đầu nhiệm vụ thì nhấn và giữ yên Start bằng controller 2. Khi boss trong nhiệm vụ xuất hiện thì controller 2 có thể điều khiển. **Unlock nhiệm vụ trong Tora no maki**: tại màn hình chọn nhiệm vụ, giữ yên △ và nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、←、→、↓、↑ **Unlock nhiệm vụ đặc biệt trong Tora no maki**: tại màn hình chọn nhiệm vụ, giữ yên □ và nhấn lần lượt Ｌ１、Ｒ１、→、←、↑、↓
Very good (b)ReplyDelete
Có thể nói game này đã ảnh hưởng đến cuộc đời của tôi! Tiếc là hiện nay không thấy thông tin series này sẽ tiếp tục được phát triển nữa.ReplyDelete

Server: GSE

X-Content-Type-Options: nosniff

Cache-Control: private, max-age=0

X-XSS-Protection: 1; mode=block


text:
PHIM
3D
Hành động
Phiêu lưu
Hoạt hình
Tiểu sử
Phim hài
Trẻ em
Hình sự
Tài liệu
Truyền hình
Gia đình
Thần thoại
Đen - Trắng
Game show
Lịch sử
Kinh dị
Âm nhạc
Thời sự
Phim ngắn
Thể thao
Video ca nhạc
Bí ẩn - Siêu nhiên
Truyền hình thực tế
Tâm lý - Lãng mạn
Khoa học giả tưởng
T.H thời gian thực
Talk show
Siêu anh hùng
Rùng rợn
Chiến tranh
Độc lập
Sử thi
Phim miền Tây
Cổ trang
Học đường
LỊCH CHIẾU
RẠP
ĐÁNH GIÁ PHIM
SAO
CUNG HOÀNG ĐẠO
TÀI KHOẢN
ĐĂNG NHẬP
ĐĂNG KÝ
Đăng nhập
Đăng nhập
Hoặc
Đăng nhập bằng
Quên mật khẩu?
Hoặc
Đăng ký
Phil Plait
#0
YÊU THÍCH
VOTE SAO
Phim mới nhất của Phil Plait :
Vũ Trụ Hoạt Động Như Thế Nào? (Phần 1) - 2010
tiểu sử
Sinh nhật
Quốc tịch
...
Tuổi
...
Xem thêm
CÙNG NGÀY SINH
... TUỔI
CUNG
tiểu sử
Xem thêm
Thu gọn
phim Phil Plait đã tham gia
Vũ Trụ Hoạt Động Như Thế Nào? (Phần 3)
Vũ Trụ Hoạt Động Như Thế Nào? (Phần 2)
Vũ Trụ Hoạt Động Như Thế Nào? (Phần 1)
có thể bạn muốn xem
Michio Kaku
- 70 tuổi
Vũ Trụ Hoạt Động Như Thế Nào? (Phần 1) - 2010
#0
Mike Rowe
- 55 tuổi
Vũ Trụ Hoạt Động Như Thế Nào? (Phần 1) - 2010
#0
Phim chiếu rạp
1.
Ninja Đối Đầu Samurai
2.
Thám Tử Lừng Danh Conan: Bản Tình Ca Màu Đỏ Thẫm
3.
Yêu Đi, Đừng Sợ!
4.
Kẻ Hủy Diệt 2: Ngày Phán Xét
5.
Nắng 2
6.
Mồi Cá Mập
7.
Chuyện Gì Đã Xảy Ra Với Thứ Hai
8.
Chí Phèo Ngoại Truyện
9.
Chú Hề Ma Quái
10.
Thiên Tài Bất Hảo
11.
Lật Mặt (VN)
12.
Logan Lucky: Vụ Trộm May Rủi
13.
Câu Chuyện Lý Tiểu Long: Sự Ra Đời Của Rồng
14.
Đảo Địa Ngục
15.
Phi Vụ Hạt Dẻ 2
sao sinh nhật tháng 09
Kurt Fuller
64 tuổi
Marion Cotillard
42 tuổi
Yoshitsugu Matsuoka
31 tuổi
Carice van Houten
41 tuổi
Jenna Elfman
42 tuổi
Luke Treadaway
33 tuổi
Laura Vandervoort
33 tuổi
Garrett Hedlund
33 tuổi
Christopher Heyerdahl
54 tuổi
XEM TIẾP
SAO CUNG BẠCH DƯƠNG

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Dục Hiểu
- Cố gắng để trở thành thiên vương của ngươi | Huyết Tinh (On-going)
- Đại thần, nhĩ lão bà điệu liễu! | Điềm Mật Các (Hoàn)
- Lại đi theo anh liền ăn luôn em | Điềm Mật Các (Hoàn)
- Song sinh ác ma | Quỷ Linh Động (On-going)
- Taobao tình thú kí sự | Dạ Quang Hoa (Hoàn)
- Thâm độ dụ nhập | Nhân Trung Chi Long (On-going)
- Tử dạ tình triền | 與子同志 (On-going) | Mạc Mạc (On-going) | WKSJ13 (Hoàn)
- Vương tử kỵ sĩ | Vườn hoa ký ức (On-going)
- Xa nhất là bên cạnh | Điềm Mật Các (Hoàn)
Advertisements
Một truyện khác của Dục Hiểu
http://dmcac.blogspot.com/p/tai-theo-ta-lien-em-nguoi-luon.html

markdown:
** Dục Hiểu **
- Cố gắng để trở thành thiên vương của ngươi |
[Huyết Tinh](https://bemuabedentoi.wordpress.com/2015/08/07/to-nhi-dich-thien-vuong-chi-cong-thanh-than-thoi/)(On-going)
- Đại thần, nhĩ lão bà điệu liễu! |
[Điềm Mật Các](http://dmcac.blogspot.com/p/ai-than-nhi-lao-ba-ieu-lieu-tac-gia-duc.html)(Hoàn)
- Lại đi theo anh liền ăn luôn em |
[Điềm Mật Các](http://dmcac.blogspot.com/p/tai-theo-ta-lien-em-nguoi-luon.html)(Hoàn)
- Song sinh ác ma |
[Quỷ Linh Động](https://quylinhdong.wordpress.com/2013/01/31/song-sinh-ac-ma/)(On-going)
- Taobao tình thú kí sự |
[Dạ Quang Hoa](http://ohyunjae.wordpress.com/tag/taobao-tinh-thu-ki-su/)(Hoàn)
- Thâm độ dụ nhập |
[Nhân Trung Chi Long](https://nhantrungchilong.wordpress.com/dammei/tham-do-du-nhap/)(On-going)
- Tử dạ tình triền |
[與子同志](https://hahanvu.wordpress.com/tu-da-tinh-trienh/)(On-going) | [Mạc Mạc](https://macmacteam7.wordpress.com/let-let-%EF%BF%A3%C2%B3%EF%BF%A3/tu-da-tinh-trien/)(On-going) | [WKSJ13](https://worry3011.wordpress.com/dam-my/danmei/)(Hoàn)
- Vương tử kỵ sĩ |
[Vườn hoa ký ức](http://vuonhoakiuc.blogspot.com/p/vuong-tu-ky-si-tac-gia-d-u-c-hi-e-u.html)(On-going)
- Xa nhất là bên cạnh |
[Điềm Mật Các](http://dmcac.blogspot.com/p/toi-vien-thi-than-bang.html)(Hoàn)
Advertisements
Một truyện khác của Dục Hiểu
http://dmcac.blogspot.com/p/tai-theo-ta-lien-em-nguoi-luon.html


text:
Gọi ngay số: 0286.2719.222 - HOTLINE: 0933.775.148
Lâm Quang Phát Sẽ tư vấn cho quý khách lựa chọn sản phẩm chất lượng tốt nhất và hài lòng nhất!
Giấy dán tường Winners 3801-1
Giấy dán tường Winners 3801-2
Giấy dán tường Winners 3801-3
Giấy dán tường Winners 3802-1
Giấy dán tường Winners 3802-2
Giấy dán tường Winners 3802-3
Giấy dán tường Winners 3802-4
Giấy dán tường Winners 3803-1
Giấy dán tường Winners 3803-2
Giấy dán tường Winners 3803-3
Giấy dán tường Winners 3804-1
Giấy dán tường Winners 3804-2
Giấy dán tường Winners 3804-3
Giấy dán tường Winners 3804-4
Giấy dán tường Winners 3804-5
Giấy dán tường Winners 3805-1
Giấy dán tường Winners 3805-2
Giấy dán tường Winners 3805-3
Giấy dán tường Winners 3805-4
Giấy dán tường Winners 3806-1
Giấy dán tường Winners 3806-2
Giấy dán tường Winners 3806-3
Giấy dán tường Winners 3806-4
Giấy dán tường Winners 3807-1
Giấy dán tường Winners 3807-2
Giấy dán tường Winners 3807-3
Giấy dán tường Winners 3807-4
Giấy dán tường Winners 3807-5
Giấy dán tường Winners 3808-001
Giấy dán tường Winners 3808-003
Giấy dán tường Winners 3808-004
Giấy dán tường Winners 3808-005
Giấy dán tường Winners 3809-1
Giấy dán tường Winners 3809-2
Giấy dán tường Winners 3809-3
Giấy dán tường Winners 3809-4

X-Powered-By: PleskWin


text:
Trong bài này, tôi sẽ giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản nhất (và đơn giản nhất) của Machine Learning. Đây là một thuật toán Supervised learning có tên Linear Regression (Hồi Quy Tuyến Tính). Bài toán này đôi khi được gọi là Linear Fitting (trong thống kê) hoặc Linear Least Square. Trong trang này:
- 1. Giới thiệu
- 2. Phân tích toán học
- 3. Ví dụ trên Python
- 4. Thảo luận
- 5. Tài liệu tham khảo
1. Giới thiệu
Quay lại ví dụ đơn giản được nêu trong bài trước: một căn nhà rộng \(x_1 ~ \text{m}^2\), có \(x_2\) phòng ngủ và cách trung tâm thành phố \(x_3~ \text{km}\) có giá là bao nhiêu. Giả sử chúng ta đã có số liệu thống kê từ 1000 căn nhà trong thành phố đó, liệu rằng khi có một căn nhà mới với các thông số về diện tích, số phòng ngủ và khoảng cách tới trung tâm, chúng ta có thể dự đoán được giá của căn nhà đó không? Nếu có thì hàm dự đoán \(y = f(\mathbf{x}) \) sẽ có dạng như thế nào. Ở đây \(\mathbf{x} = [x_1, x_2, x_3] \) là một vector hàng chứa thông tin input, \(y\) là một số vô hướng (scalar) biểu diễn output (tức giá của căn nhà trong ví dụ này).
Lưu ý về ký hiệu toán học: trong các bài viết của tôi, các số vô hướng được biểu diễn bởi các chữ cái viết ở dạng không in đậm, có thể viết hoa, ví dụ \(x_1, N, y, k\). Các vector được biểu diễn bằng các chữ cái thường in đậm, ví dụ \(\mathbf{y}, \mathbf{x}_1 \). Các ma trận được biểu diễn bởi các chữ viết hoa in đậm, ví dụ \(\mathbf{X, Y, W} \).
Một cách đơn giản nhất, chúng ta có thể thấy rằng: i) diện tích nhà càng lớn thì giá nhà càng cao; ii) số lượng phòng ngủ càng lớn thì giá nhà càng cao; iii) càng xa trung tâm thì giá nhà càng giảm. Một hàm số đơn giản nhất có thể mô tả mối quan hệ giữa giá nhà và 3 đại lượng đầu vào là:
\[y \approx f(\mathbf{x}) = \hat{y}\] \[f(\mathbf{x}) =w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_3 + w_0 ~~~~ (1)\] trong đó, \(w_1, w_2, w_3, w_0\) là các hằng số, \(w_0\) còn được gọi là bias. Mối quan hệ \(y \approx f(\mathbf{x})\) bên trên là một mối quan hệ tuyến tính (linear). Bài toán chúng ta đang làm là một bài toán thuộc loại regression. Bài toán đi tìm các hệ số tối ưu \( \{w_1, w_2, w_3, w_0 \}\) chính vì vậy được gọi là bài toán Linear Regression.
Chú ý 1: \(y\) là giá trị thực của outcome (dựa trên số liệu thống kê chúng ta có trong tập training data), trong khi \(\hat{y}\) là giá trị mà mô hình Linear Regression dự đoán được. Nhìn chung, \(y\) và \(\hat{y}\) là hai giá trị khác nhau do có sai số mô hình, tuy nhiên, chúng ta mong muốn rằng sự khác nhau này rất nhỏ.
Chú ý 2: Linear hay tuyến tính hiểu một cách đơn giản là thẳng, phẳng. Trong không gian hai chiều, một hàm số được gọi là tuyến tính nếu đồ thị của nó có dạng một đường thẳng. Trong không gian ba chiều, một hàm số được goi là tuyến tính nếu đồ thị của nó có dạng một mặt phẳng. Trong không gian nhiều hơn 3 chiều, khái niệm mặt phẳng không còn phù hợp nữa, thay vào đó, một khái niệm khác ra đời được gọi là siêu mặt phẳng (hyperplane). Các hàm số tuyến tính là các hàm đơn giản nhất, vì chúng thuận tiện trong việc hình dung và tính toán. Chúng ta sẽ được thấy trong các bài viết sau, tuyến tính rất quan trọng và hữu ích trong các bài toán Machine Learning. Kinh nghiệm cá nhân tôi cho thấy, trước khi hiểu được các thuật toán phi tuyến (non-linear, không phẳng), chúng ta cần nắm vững các kỹ thuật cho các mô hình tuyến tính.
2. Phân tích toán học
2.1. Dạng của Linear Regression
Trong phương trình \((1)\) phía trên, nếu chúng ta đặt \(\mathbf{w} = [w_0, w_1, w_2, w_3]^T = \) là vector (cột) hệ số cần phải tối ưu và \(\mathbf{\bar{x}} = [1, x_1, x_2, x_3]\) (đọc là x bar trong tiếng Anh) là vector (hàng) dữ liệu đầu vào mở rộng. Số \(1\) ở đầu được thêm vào để phép tính đơn giản hơn và thuận tiện cho việc tính toán. Khi đó, phương trình (1) có thể được viết lại dưới dạng:
\[y \approx \mathbf{\bar{x}}\mathbf{w} = \hat{y}\]
Chú ý rằng \(\mathbf{\bar{x}}\) là một vector hàng. (Xem thêm về ký hiệu vector hàng và cột tại đây)
2.2. Sai số dự đoán
Chúng ta mong muốn rằng sự sai khác \(e\) giữa giá trị thực \(y\) và giá trị dự đoán \(\hat{y}\) (đọc là y hat trong tiếng Anh) là nhỏ nhất. Nói cách khác, chúng ta muốn giá trị sau đây càng nhỏ càng tốt:
\[ \frac{1}{2}e^2 = \frac{1}{2}(y - \hat{y})^2 = \frac{1}{2}(y - \mathbf{\bar{x}}\mathbf{w})^2 \]
trong đó hệ số \(\frac{1}{2} \) (lại) là để thuận tiện cho việc tính toán (khi tính đạo hàm thì số \(\frac{1}{2} \) sẽ bị triệt tiêu). Chúng ta cần \(e^2\) vì \(e = y - \hat{y} \) có thể là một số âm, việc nói \(e\) nhỏ nhất sẽ không đúng vì khi \(e = - \infty\) là rất nhỏ nhưng sự sai lệch là rất lớn. Bạn đọc có thể tự đặt câu hỏi: tại sao không dùng trị tuyệt đối \( |e| \) mà lại dùng bình phương \(e^2\) ở đây? Câu trả lời sẽ có ở phần sau.
2.3. Hàm mất mát
Điều tương tự xảy ra với tất cả các cặp (input, outcome) \( (\mathbf{x}_i, y_i), i = 1, 2, \dots, N \), với \(N\) là số lượng dữ liệu quan sát được. Điều chúng ta muốn, tổng sai số là nhỏ nhất, tương đương với việc tìm \( \mathbf{w} \) để hàm số sau đạt giá trị nhỏ nhất:
\[ \mathcal{L}(\mathbf{w}) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^N (y_i - \mathbf{\bar{x}_i}\mathbf{w})^2 ~~~~~(2) \]
Hàm số \(\mathcal{L}(\mathbf{w}) \) được gọi là hàm mất mát (loss function) của bài toán Linear Regression. Chúng ta luôn mong muốn rằng sự mất mát (sai số) là nhỏ nhất, điều đó đồng nghĩa với việc tìm vector hệ số \( \mathbf{w} \) sao cho giá trị của hàm mất mát này càng nhỏ càng tốt. Giá trị của \(\mathbf{w}\) làm cho hàm mất mát đạt giá trị nhỏ nhất được gọi là điểm tối ưu (optimal point), ký hiệu:
\[ \mathbf{w}^* = \arg\min_{\mathbf{w}} \mathcal{L}(\mathbf{w}) \]
Trước khi đi tìm lời giải, chúng ta đơn giản hóa phép toán trong phương trình hàm mất mát \((2)\). Đặt \(\mathbf{y} = [y_1; y_2; \dots; y_N]\) là một vector cột chứa tất cả các output của training data; \( \mathbf{\bar{X}} = [\mathbf{\bar{x}}_1; \mathbf{\bar{x}}_2; \dots; \mathbf{\bar{x}}_N ] \) là ma trận dữ liệu đầu vào (mở rộng) mà mỗi hàng của nó là một điểm dữ liệu. Khi đó hàm số mất mát \(\mathcal{L}(\mathbf{w})\) được viết dưới dạng ma trận đơn giản hơn:
\[ \mathcal{L}(\mathbf{w}) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^N (y_i - \mathbf{\bar{x}}_i\mathbf{w})^2 \] \[ = \frac{1}{2} \|\mathbf{y} - \mathbf{\bar{X}}\mathbf{w} \|_2^2 ~~~(3) \]
với \( \| \mathbf{z} \|_2 \) là Euclidean norm (chuẩn Euclid, hay khoảng cách Euclid), nói cách khác \( \| \mathbf{z} \|_2^2 \) là tổng của bình phương mỗi phần tử của vector \(\mathbf{z}\). Tới đây, ta đã có một dạng đơn giản của hàm mất mát được viết như phương trình \((3)\).
2.4. Nghiệm cho bài toán Linear Regression
Cách phổ biến nhất để tìm nghiệm cho một bài toán tối ưu (chúng ta đã biết từ khi học cấp 3) là giải phương trình đạo hàm (gradient) bằng 0! Tất nhiên đó là khi việc tính đạo hàm và việc giải phương trình đạo hàm bằng 0 không quá phức tạp. Thật may mắn, với các mô hình tuyến tính, hai việc này là khả thi.
Đạo hàm theo \(\mathbf{w} \) của hàm mất mát là: \[ \frac{\partial{\mathcal{L}(\mathbf{w})}}{\partial{\mathbf{w}}} = \mathbf{\bar{X}}^T(\mathbf{\bar{X}}\mathbf{w} - \mathbf{y}) \]
Các bạn có thể tham khảo bảng đạo hàm theo vector hoặc ma trận của một hàm số trong mục D.2 của tài liệu này. Đến đây tôi xin quay lại câu hỏi ở phần Sai số dự đoán phía trên về việc tại sao không dùng trị tuyệt đối mà lại dùng bình phương. Câu trả lời là hàm bình phương có đạo hàm tại mọi nơi, trong khi hàm trị tuyệt đối thì không (đạo hàm không xác định tại 0).
Phương trình đạo hàm bằng 0 tương đương với: \[ \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{\bar{X}}\mathbf{w} = \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y} \triangleq \mathbf{b} ~~~ (4) \] (ký hiệu \(\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y} \triangleq \mathbf{b} \) nghĩa là đặt \(\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y}\) bằng \(\mathbf{b}\) ).
Nếu ma trận vuông \( \mathbf{A} \triangleq \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{\bar{X}}\) khả nghịch (non-singular hay invertible) thì phương trình \((4)\) có nghiệm duy nhất: \( \mathbf{w} = \mathbf{A}^{-1}\mathbf{b} \).
Vậy nếu ma trận \(\mathbf{A} \) không khả nghịch (có định thức bằng 0) thì sao? Nếu các bạn vẫn nhớ các kiến thức về hệ phương trình tuyến tính, trong trường hợp này thì hoặc phương trinh \( (4) \) vô nghiệm, hoặc là nó có vô số nghiệm. Khi đó, chúng ta sử dụng khái niệm giả nghịch đảo \( \mathbf{A}^{\dagger} \) (đọc là A dagger trong tiếng Anh). (Giả nghịch đảo (pseudo inverse) là trường hợp tổng quát của nghịch đảo khi ma trận không khả nghịch hoặc thậm chí không vuông. Trong khuôn khổ bài viết này, tôi xin phép được lược bỏ phần này, nếu các bạn thực sự quan tâm, tôi sẽ viết một bài khác chỉ nói về giả nghịch đảo. Xem thêm: Least Squares, Pseudo-Inverses, PCA & SVD.)
Với khái niệm giả nghịch đảo, điểm tối ưu của bài toán Linear Regression có dạng:
\[ \mathbf{w} = \mathbf{A}^{\dagger}\mathbf{b} = (\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{\bar{X}})^{\dagger} \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y} ~~~ (5) \]
3. Ví dụ trên Python
3.1. Bài toán
Trong phần này, tôi sẽ chọn một ví dụ đơn giản về việc giải bài toán Linear Regression trong Python. Tôi cũng sẽ so sánh nghiệm của bài toán khi giải theo phương trình \((5) \) và nghiệm tìm được khi dùng thư viện scikit-learn của Python. (Đây là thư viện Machine Learning được sử dụng rộng rãi trong Python). Trong ví dụ này, dữ liệu đầu vào chỉ có 1 giá trị (1 chiều) để thuận tiện cho việc minh hoạ trong mặt phẳng.
Chúng ta có 1 bảng dữ liệu về chiều cao và cân nặng của 15 người như dưới đây:
Bài toán đặt ra là: liệu có thể dự đoán cân nặng của một người dựa vào chiều cao của họ không? (Trên thực tế, tất nhiên là không, vì cân nặng còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nữa, thể tích chẳng hạn). Vì blog này nói về các thuật toán Machine Learning đơn giản nên tôi sẽ giả sử rằng chúng ta có thể dự đoán được.
Chúng ta có thể thấy là cân nặng sẽ tỉ lệ thuận với chiều cao (càng cao càng nặng), nên có thể sử dụng Linear Regression model cho việc dự đoán này. Để kiểm tra độ chính xác của model tìm được, chúng ta sẽ giữ lại cột 155 và 160 cm để kiểm thử, các cột còn lại được sử dụng để huấn luyện (train) model.
3.2. Hiển thị dữ liệu trên đồ thị
Trước tiên, chúng ta cần có hai thư viện numpy cho đại số tuyến tính và matplotlib cho việc vẽ hình.
# To support both python 2 and python 3 from __future__ import division, print_function, unicode_literals import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
Tiếp theo, chúng ta khai báo và biểu diễn dữ liệu trên một đồ thị.
# height (cm) X = np.array([[147, 150, 153, 158, 163, 165, 168, 170, 173, 175, 178, 180, 183]]).T # weight (kg) y = np.array([[ 49, 50, 51, 54, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 66, 67, 68]]).T # Visualize data plt.plot(X, y, 'ro') plt.axis([140, 190, 45, 75]) plt.xlabel('Height (cm)') plt.ylabel('Weight (kg)') plt.show()
Từ đồ thị này ta thấy rằng dữ liệu được sắp xếp gần như theo 1 đường thẳng, vậy mô hình Linear Regression nhiều khả năng sẽ cho kết quả tốt:
(cân nặng) =
w_1*(chiều cao) +
w_0
3.3. Nghiệm theo công thức
Tiếp theo, chúng ta sẽ tính toán các hệ số
w_1 và
w_0 dựa vào công thức \((5)\). Chú ý: giả nghịch đảo của một ma trận
A trong Python sẽ được tính bằng
numpy.linalg.pinv(A),
pinv là từ viết tắt của pseudo inverse.
# Building Xbar one = np.ones((X.shape[0], 1)) Xbar = np.concatenate((one, X), axis = 1) # Calculating weights of the fitting line A = np.dot(Xbar.T, Xbar) b = np.dot(Xbar.T, y) w = np.dot(np.linalg.pinv(A), b) print('w = ', w) # Preparing the fitting line w_0 = w[0][0] w_1 = w[1][0] x0 = np.linspace(145, 185, 2) y0 = w_0 + w_1*x0 # Drawing the fitting line plt.plot(X.T, y.T, 'ro') # data plt.plot(x0, y0) # the fitting line plt.axis([140, 190, 45, 75]) plt.xlabel('Height (cm)') plt.ylabel('Weight (kg)') plt.show()
w = [[-33.73541021] [ 0.55920496]]
Từ đồ thị bên trên ta thấy rằng các điểm dữ liệu màu đỏ nằm khá gần đường thẳng dự đoán màu xanh. Vậy mô hình Linear Regression hoạt động tốt với tập dữ liệu training. Bây giờ, chúng ta sử dụng mô hình này để dự đoán cân nặng của hai người có chiều cao 155 và 160 cm mà chúng ta đã không dùng khi tính toán nghiệm.
y1 = w_1*155 + w_0 y2 = w_1*160 + w_0 print( u'Predict weight of person with height 155 cm: %.2f (kg), real number: 52 (kg)' %(y1) ) print( u'Predict weight of person with height 160 cm: %.2f (kg), real number: 56 (kg)' %(y2) )
Predict weight of person with height 155 cm: 52.94 (kg), real number: 52 (kg) Predict weight of person with height 160 cm: 55.74 (kg), real number: 56 (kg)
Chúng ta thấy rằng kết quả dự đoán khá gần với số liệu thực tế.
3.4. Nghiệm theo thư viện scikit-learn
Tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng thư viện scikit-learn của Python để tìm nghiệm.
from sklearn import datasets, linear_model # fit the model by Linear Regression regr = linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) # fit_intercept = False for calculating the bias regr.fit(Xbar, y) # Compare two results print( 'Solution found by scikit-learn : ', regr.coef_ ) print( 'Solution found by (5): ', w.T)
Solution found by scikit-learn : [[ -33.73541021 0.55920496]] Solution found by (5): [[ -33.73541021 0.55920496 ]]
Chúng ta thấy rằng hai kết quả thu được như nhau! (Nghĩa là tôi đã không mắc lỗi nào trong cách tìm nghiệm ở phần trên)
Source code Jupyter Notebook cho bài này.
4. Thảo luận
4.1. Các bài toán có thể giải bằng Linear Regression
Hàm số \(y \approx f(\mathbf{x})= \mathbf{w}^T\mathbf{x}\) là một hàm tuyến tính theo cả \( \mathbf{w}\) và \(\mathbf{x}\). Trên thực tế, Linear Regression có thể áp dụng cho các mô hình chỉ cần tuyến tính theo \(\mathbf{w}\). Ví dụ: \[ y \approx w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_1^2 + \] \[ +w_4 \sin(x_2) + w_5 x_1x_2 + w_0 \] là một hàm tuyến tính theo \(\mathbf{w}\) và vì vậy cũng có thể được giải bằng Linear Regression. Với mỗi dữ liệu đầu vào \(\mathbf{x}=[x_1; x_2] \), chúng ta tính toán dữ liệu mới \(\tilde{\mathbf{x}} = [x_1, x_2, x_1^2, \sin(x_2), x_1x_2]\) (đọc là x tilde trong tiếng Anh) rồi áp dụng Linear Regression với dữ liệu mới này.
Xem thêm ví dụ về Quadratic Regression (Hồi Quy Bậc Hai).
4.2. Hạn chế của Linear Regression
Hạn chế đầu tiên của Linear Regression là nó rất nhạy cảm với nhiễu (sensitive to noise). Trong ví dụ về mối quan hệ giữa chiều cao và cân nặng bên trên, nếu có chỉ một cặp dữ liệu nhiễu (150 cm, 90kg) thì kết quả sẽ sai khác đi rất nhiều. Xem hình dưới đây:
Vì vậy, trước khi thực hiện Linear Regression, các nhiễu (outlier) cần phải được loại bỏ. Bước này được gọi là tiền xử lý (pre-processing).
Hạn chế thứ hai của Linear Regression là nó không biễu diễn được các mô hình phức tạp. Mặc dù trong phần trên, chúng ta thấy rằng phương pháp này có thể được áp dụng nếu quan hệ giữa outcome và input không nhất thiết phải là tuyến tính, nhưng mối quan hệ này vẫn đơn giản nhiều so với các mô hình thực tế. Hơn nữa, chúng ta sẽ tự hỏi: làm thế nào để xác định được các hàm \(x_1^2, \sin(x_2), x_1x_2\) như ở trên?!
4.3. Các phương pháp tối ưu
Linear Regression là một mô hình đơn giản, lời giải cho phương trình đạo hàm bằng 0 cũng khá đơn giản. Trong hầu hết các trường hợp, chúng ta không thể giải được phương trình đạo hàm bằng 0.
Nhưng có một điều chúng ta nên nhớ, còn tính được đạo hàm là còn có hy vọng.

markdown:
Trong bài này, tôi sẽ giới thiệu một trong những thuật toán cơ bản nhất (và đơn giản nhất) của Machine Learning. Đây là một thuật toán
*Supervised learning* có tên **Linear Regression** (Hồi Quy Tuyến Tính). Bài toán này đôi khi được gọi là *Linear Fitting* (trong thống kê) hoặc *Linear Least Square*.
**Trong trang này:**
[1. Giới thiệu](#-gioi-thieu) [2. Phân tích toán học](#-phan-tich-toan-hoc) [3. Ví dụ trên Python](#-vi-du-tren-python) [4. Thảo luận](#-thao-luan) [5. Tài liệu tham khảo](#-tai-lieu-tham-khao)
## 1. Giới thiệu
Quay lại
[ví dụ đơn giản được nêu trong bài trước](/2016/12/27/categories/#regression-hoi-quy): một căn nhà rộng \(x_1 ~ \text{m}^2\), có \(x_2\) phòng ngủ và cách trung tâm thành phố \(x_3~ \text{km}\) có giá là bao nhiêu. Giả sử chúng ta đã có số liệu thống kê từ 1000 căn nhà trong thành phố đó, liệu rằng khi có một căn nhà mới với các thông số về diện tích, số phòng ngủ và khoảng cách tới trung tâm, chúng ta có thể dự đoán được giá của căn nhà đó không? Nếu có thì hàm dự đoán \(y = f(\mathbf{x}) \) sẽ có dạng như thế nào. Ở đây \(\mathbf{x} = [x_1, x_2, x_3] \) là một vector hàng chứa thông tin *input*, \(y\) là một số vô hướng (scalar) biểu diễn *output* (tức giá của căn nhà trong ví dụ này). **Lưu ý về ký hiệu toán học:** *trong các bài viết của tôi, các số vô hướng được biểu diễn bởi các chữ cái viết ở dạng không in đậm, có thể viết hoa, ví dụ \(x_1, N, y, k\). Các vector được biểu diễn bằng các chữ cái thường in đậm, ví dụ \(\mathbf{y}, \mathbf{x}_1 \). Các ma trận được biểu diễn bởi các chữ viết hoa in đậm, ví dụ \(\mathbf{X, Y, W} \).*
Một cách đơn giản nhất, chúng ta có thể thấy rằng: i) diện tích nhà càng lớn thì giá nhà càng cao; ii) số lượng phòng ngủ càng lớn thì giá nhà càng cao; iii) càng xa trung tâm thì giá nhà càng giảm. Một hàm số đơn giản nhất có thể mô tả mối quan hệ giữa giá nhà và 3 đại lượng đầu vào là:
\[y \approx f(\mathbf{x}) = \hat{y}\] \[f(\mathbf{x}) =w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_3 + w_0 ~~~~ (1)\] trong đó, \(w_1, w_2, w_3, w_0\) là các hằng số, \(w_0\) còn được gọi là bias. Mối quan hệ \(y \approx f(\mathbf{x})\) bên trên là một mối quan hệ tuyến tính (linear). Bài toán chúng ta đang làm là một bài toán thuộc loại regression. Bài toán đi tìm các hệ số tối ưu \( \{w_1, w_2, w_3, w_0 \}\) chính vì vậy được gọi là bài toán Linear Regression.
**Chú ý 1:** \(y\) là giá trị thực của *outcome* (dựa trên số liệu thống kê chúng ta có trong tập *training data*), trong khi \(\hat{y}\) là giá trị mà mô hình Linear Regression dự đoán được. Nhìn chung, \(y\) và \(\hat{y}\) là hai giá trị khác nhau do có sai số mô hình, tuy nhiên, chúng ta mong muốn rằng sự khác nhau này rất nhỏ. **Chú ý 2:** *Linear* hay *tuyến tính* hiểu một cách đơn giản là *thẳng, phẳng*. Trong không gian hai chiều, một hàm số được gọi là *tuyến tính* nếu đồ thị của nó có dạng một *đường thẳng*. Trong không gian ba chiều, một hàm số được goi là *tuyến tính* nếu đồ thị của nó có dạng một *mặt phẳng*. Trong không gian nhiều hơn 3 chiều, khái niệm *mặt phẳng* không còn phù hợp nữa, thay vào đó, một khái niệm khác ra đời được gọi là *siêu mặt phẳng* ( *hyperplane*). Các hàm số tuyến tính là các hàm đơn giản nhất, vì chúng thuận tiện trong việc hình dung và tính toán. Chúng ta sẽ được thấy trong các bài viết sau, *tuyến tính* rất quan trọng và hữu ích trong các bài toán Machine Learning. Kinh nghiệm cá nhân tôi cho thấy, trước khi hiểu được các thuật toán *phi tuyến* (non-linear, không phẳng), chúng ta cần nắm vững các kỹ thuật cho các mô hình *tuyến tính*.
## 2. Phân tích toán học
### 2.1. Dạng của Linear Regression
Trong phương trình \((1)\) phía trên, nếu chúng ta đặt \(\mathbf{w} = [w_0, w_1, w_2, w_3]^T = \) là vector (cột) hệ số cần phải tối ưu và \(\mathbf{\bar{x}} = [1, x_1, x_2, x_3]\) (đọc là
*x bar* trong tiếng Anh) là vector (hàng) dữ liệu đầu vào *mở rộng*. Số \(1\) ở đầu được thêm vào để phép tính đơn giản hơn và thuận tiện cho việc tính toán. Khi đó, phương trình (1) có thể được viết lại dưới dạng:
\[y \approx \mathbf{\bar{x}}\mathbf{w} = \hat{y}\]
Chú ý rằng \(\mathbf{\bar{x}}\) là một vector hàng. (
[Xem thêm về ký hiệu vector hàng và cột tại đây](/math/#luu-y-ve-ky-hieu))
### 2.2. Sai số dự đoán
Chúng ta mong muốn rằng sự sai khác \(e\) giữa giá trị thực \(y\) và giá trị dự đoán \(\hat{y}\) (đọc là
*y hat* trong tiếng Anh) là nhỏ nhất. Nói cách khác, chúng ta muốn giá trị sau đây càng nhỏ càng tốt:
\[ \frac{1}{2}e^2 = \frac{1}{2}(y - \hat{y})^2 = \frac{1}{2}(y - \mathbf{\bar{x}}\mathbf{w})^2 \]
trong đó hệ số \(\frac{1}{2} \) (
*lại*) là để thuận tiện cho việc tính toán (khi tính đạo hàm thì số \(\frac{1}{2} \) sẽ bị triệt tiêu). Chúng ta cần \(e^2\) vì \(e = y - \hat{y} \) có thể là một số âm, việc nói \(e\) nhỏ nhất sẽ không đúng vì khi \(e = - \infty\) là rất nhỏ nhưng sự sai lệch là rất lớn. Bạn đọc có thể tự đặt câu hỏi: **tại sao không dùng trị tuyệt đối \( |e| \) mà lại dùng bình phương \(e^2\) ở đây?** Câu trả lời sẽ có ở phần sau.
### 2.3. Hàm mất mát
Điều tương tự xảy ra với tất cả các cặp
*(input, outcome)* \( (\mathbf{x}_i, y_i), i = 1, 2, \dots, N \), với \(N\) là số lượng dữ liệu quan sát được. Điều chúng ta muốn, tổng sai số là nhỏ nhất, tương đương với việc tìm \( \mathbf{w} \) để hàm số sau đạt giá trị nhỏ nhất:
\[ \mathcal{L}(\mathbf{w}) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^N (y_i - \mathbf{\bar{x}_i}\mathbf{w})^2 ~~~~~(2) \]
Hàm số \(\mathcal{L}(\mathbf{w}) \) được gọi là
**hàm mất mát** (loss function) của bài toán Linear Regression. Chúng ta luôn mong muốn rằng sự mất mát (sai số) là nhỏ nhất, điều đó đồng nghĩa với việc tìm vector hệ số \( \mathbf{w} \) sao cho
giá trị của hàm mất mát này càng nhỏ càng tốt. Giá trị của \(\mathbf{w}\) làm cho hàm mất mát đạt giá trị nhỏ nhất được gọi là *điểm tối ưu* (optimal point), ký hiệu:
\[ \mathbf{w}^* = \arg\min_{\mathbf{w}} \mathcal{L}(\mathbf{w}) \]
Trước khi đi tìm lời giải, chúng ta đơn giản hóa phép toán trong phương trình hàm mất mát \((2)\). Đặt \(\mathbf{y} = [y_1; y_2; \dots; y_N]\) là một vector cột chứa tất cả các
*output* của *training data*; \( \mathbf{\bar{X}} = [\mathbf{\bar{x}}_1; \mathbf{\bar{x}}_2; \dots; \mathbf{\bar{x}}_N ] \) là ma trận dữ liệu đầu vào (mở rộng) mà mỗi hàng của nó là một điểm dữ liệu. Khi đó hàm số mất mát \(\mathcal{L}(\mathbf{w})\) được viết dưới dạng ma trận đơn giản hơn:
\[ \mathcal{L}(\mathbf{w}) = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^N (y_i - \mathbf{\bar{x}}_i\mathbf{w})^2 \] \[ = \frac{1}{2} \|\mathbf{y} - \mathbf{\bar{X}}\mathbf{w} \|_2^2 ~~~(3) \]
với \( \| \mathbf{z} \|_2 \) là Euclidean norm (chuẩn Euclid, hay khoảng cách Euclid), nói cách khác \( \| \mathbf{z} \|_2^2 \) là tổng của bình phương mỗi phần tử của vector \(\mathbf{z}\). Tới đây, ta đã có một dạng đơn giản của hàm mất mát được viết như phương trình \((3)\).
### 2.4. Nghiệm cho bài toán Linear Regression
**Cách phổ biến nhất để tìm nghiệm cho một bài toán tối ưu (chúng ta đã biết từ khi học cấp 3) là giải phương trình đạo hàm (gradient) bằng 0!** Tất nhiên đó là khi việc tính đạo hàm và việc giải phương trình đạo hàm bằng 0 không quá phức tạp. Thật may mắn, với các mô hình tuyến tính, hai việc này là khả thi.
Đạo hàm theo \(\mathbf{w} \) của hàm mất mát là: \[ \frac{\partial{\mathcal{L}(\mathbf{w})}}{\partial{\mathbf{w}}} = \mathbf{\bar{X}}^T(\mathbf{\bar{X}}\mathbf{w} - \mathbf{y}) \]
Các bạn có thể tham khảo bảng đạo hàm theo vector hoặc ma trận của một hàm số trong
[mục D.2 của tài liệu này](https://ccrma.stanford.edu/~dattorro/matrixcalc.pdf). *Đến đây tôi xin quay lại câu hỏi ở phần Sai số dự đoán phía trên về việc tại sao không dùng trị tuyệt đối mà lại dùng bình phương. Câu trả lời là hàm bình phương có đạo hàm tại mọi nơi, trong khi hàm trị tuyệt đối thì không (đạo hàm không xác định tại 0)*.
Phương trình đạo hàm bằng 0 tương đương với:
\[
\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{\bar{X}}\mathbf{w} = \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y} \triangleq \mathbf{b}
~~~ (4)
\]
(ký hiệu \(\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y} \triangleq \mathbf{b} \) nghĩa là
*đặt* \(\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y}\) *bằng* \(\mathbf{b}\) ).
Nếu ma trận vuông \( \mathbf{A} \triangleq \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{\bar{X}}\) khả nghịch (non-singular hay invertible) thì phương trình \((4)\) có nghiệm duy nhất: \( \mathbf{w} = \mathbf{A}^{-1}\mathbf{b} \).
Vậy nếu ma trận \(\mathbf{A} \) không khả nghịch (có định thức bằng 0) thì sao? Nếu các bạn vẫn nhớ các kiến thức về hệ phương trình tuyến tính, trong trường hợp này thì hoặc phương trinh \( (4) \) vô nghiệm, hoặc là nó có vô số nghiệm. Khi đó, chúng ta sử dụng khái niệm
[ \( \mathbf{A}^{\dagger} \) (đọc là giả nghịch đảo](https://vi.wikipedia.org/wiki/Giả_nghịch_đảo_Moore–Penrose) *A dagger*trong tiếng Anh). ( *Giả nghịch đảo (pseudo inverse) là trường hợp tổng quát của nghịch đảo khi ma trận không khả nghịch hoặc thậm chí không vuông. Trong khuôn khổ bài viết này, tôi xin phép được lược bỏ phần này, nếu các bạn thực sự quan tâm, tôi sẽ viết một bài khác chỉ nói về giả nghịch đảo. Xem thêm:*) [Least Squares, Pseudo-Inverses, PCA & SVD](http://www.sci.utah.edu/~gerig/CS6640-F2012/Materials/pseudoinverse-cis61009sl10.pdf).
Với khái niệm giả nghịch đảo, điểm tối ưu của bài toán Linear Regression có dạng:
\[ \mathbf{w} = \mathbf{A}^{\dagger}\mathbf{b} = (\mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{\bar{X}})^{\dagger} \mathbf{\bar{X}}^T\mathbf{y} ~~~ (5) \]
## 3. Ví dụ trên Python
### 3.1. Bài toán
Trong phần này, tôi sẽ chọn một ví dụ đơn giản về việc giải bài toán Linear Regression trong Python. Tôi cũng sẽ so sánh nghiệm của bài toán khi giải theo phương trình \((5) \) và nghiệm tìm được khi dùng thư viện
[scikit-learn](http://scikit-learn.org/stable/) của Python. ( *Đây là thư viện Machine Learning được sử dụng rộng rãi trong Python*). Trong ví dụ này, dữ liệu đầu vào chỉ có 1 giá trị (1 chiều) để thuận tiện cho việc minh hoạ trong mặt phẳng.
Chúng ta có 1 bảng dữ liệu về chiều cao và cân nặng của 15 người như dưới đây:
|Chiều cao (cm)||Cân nặng (kg)||Chiều cao (cm)||Cân nặng (kg)|
|147||49||168||60|
|150||50||170||72|
|153||51||173||63|
|155||52||175||64|
|158||54||178||66|
|160||56||180||67|
|163||58||183||68|
|165||59|
Bài toán đặt ra là: liệu có thể dự đoán cân nặng của một người dựa vào chiều cao của họ không? (
*Trên thực tế, tất nhiên là không, vì cân nặng còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nữa, thể tích chẳng hạn*). Vì blog này nói về các thuật toán Machine Learning đơn giản nên tôi sẽ giả sử rằng chúng ta có thể dự đoán được.
Chúng ta có thể thấy là cân nặng sẽ tỉ lệ thuận với chiều cao (càng cao càng nặng), nên có thể sử dụng Linear Regression model cho việc dự đoán này. Để kiểm tra độ chính xác của model tìm được, chúng ta sẽ giữ lại cột 155 và 160 cm để kiểm thử, các cột còn lại được sử dụng để huấn luyện (train) model.
### 3.2. Hiển thị dữ liệu trên đồ thị
Trước tiên, chúng ta cần có hai thư viện
[numpy](http://www.numpy.org/) cho đại số tuyến tính và [matplotlib](http://matplotlib.org/) cho việc vẽ hình.
# To support both python 2 and python 3 from __future__ import division, print_function, unicode_literals import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
Tiếp theo, chúng ta khai báo và biểu diễn dữ liệu trên một đồ thị.
# height (cm) X = np.array([[147, 150, 153, 158, 163, 165, 168, 170, 173, 175, 178, 180, 183]]).T # weight (kg) y = np.array([[ 49, 50, 51, 54, 58, 59, 60, 62, 63, 64, 66, 67, 68]]).T # Visualize data plt.plot(X, y, 'ro') plt.axis([140, 190, 45, 75]) plt.xlabel('Height (cm)') plt.ylabel('Weight (kg)') plt.show()
![](/assets/LR/output_3_0.png)
Từ đồ thị này ta thấy rằng dữ liệu được sắp xếp gần như theo 1 đường thẳng, vậy mô hình Linear Regression nhiều khả năng sẽ cho kết quả tốt:
(cân nặng) =
w_1*(chiều cao) +
w_0
### 3.3. Nghiệm theo công thức
Tiếp theo, chúng ta sẽ tính toán các hệ số
w_1 và
w_0 dựa vào công thức \((5)\). Chú ý: giả nghịch đảo của một ma trận
A trong Python sẽ được tính bằng
numpy.linalg.pinv(A),
pinv là từ viết tắt của
*pseudo inverse*.
# Building Xbar one = np.ones((X.shape[0], 1)) Xbar = np.concatenate((one, X), axis = 1) # Calculating weights of the fitting line A = np.dot(Xbar.T, Xbar) b = np.dot(Xbar.T, y) w = np.dot(np.linalg.pinv(A), b) print('w = ', w) # Preparing the fitting line w_0 = w[0][0] w_1 = w[1][0] x0 = np.linspace(145, 185, 2) y0 = w_0 + w_1*x0 # Drawing the fitting line plt.plot(X.T, y.T, 'ro') # data plt.plot(x0, y0) # the fitting line plt.axis([140, 190, 45, 75]) plt.xlabel('Height (cm)') plt.ylabel('Weight (kg)') plt.show()
w = [[-33.73541021] [ 0.55920496]]
![](/assets/LR/output_5_1.png)
Từ đồ thị bên trên ta thấy rằng các điểm dữ liệu màu đỏ nằm khá gần đường thẳng dự đoán màu xanh. Vậy mô hình Linear Regression hoạt động tốt với tập dữ liệu
*training*. Bây giờ, chúng ta sử dụng mô hình này để dự đoán cân nặng của hai người có chiều cao 155 và 160 cm mà chúng ta đã không dùng khi tính toán nghiệm.
y1 = w_1*155 + w_0 y2 = w_1*160 + w_0 print( u'Predict weight of person with height 155 cm: %.2f (kg), real number: 52 (kg)' %(y1) ) print( u'Predict weight of person with height 160 cm: %.2f (kg), real number: 56 (kg)' %(y2) )
Predict weight of person with height 155 cm: 52.94 (kg), real number: 52 (kg) Predict weight of person with height 160 cm: 55.74 (kg), real number: 56 (kg)
Chúng ta thấy rằng kết quả dự đoán khá gần với số liệu thực tế.
### 3.4. Nghiệm theo thư viện scikit-learn
Tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng thư viện scikit-learn của Python để tìm nghiệm.
from sklearn import datasets, linear_model # fit the model by Linear Regression regr = linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) # fit_intercept = False for calculating the bias regr.fit(Xbar, y) # Compare two results print( 'Solution found by scikit-learn : ', regr.coef_ ) print( 'Solution found by (5): ', w.T)
Solution found by scikit-learn : [[ -33.73541021 0.55920496]] Solution found by (5): [[ -33.73541021 0.55920496 ]]
Chúng ta thấy rằng hai kết quả thu được như nhau! (
*Nghĩa là tôi đã không mắc lỗi nào trong cách tìm nghiệm ở phần trên*) [Source code Jupyter Notebook cho bài này.](https://github.com/tiepvupsu/tiepvupsu.github.io/blob/master/assets/LR/LR.ipynb)
## 4. Thảo luận
### 4.1. Các bài toán có thể giải bằng Linear Regression
Hàm số \(y \approx f(\mathbf{x})= \mathbf{w}^T\mathbf{x}\) là một hàm tuyến tính theo cả \( \mathbf{w}\) và \(\mathbf{x}\). Trên thực tế, Linear Regression có thể áp dụng cho các mô hình chỉ cần tuyến tính theo \(\mathbf{w}\). Ví dụ:
\[
y \approx w_1 x_1 + w_2 x_2 + w_3 x_1^2 +
\]
\[
+w_4 \sin(x_2) + w_5 x_1x_2 + w_0
\]
là một hàm tuyến tính theo \(\mathbf{w}\) và vì vậy cũng có thể được giải bằng Linear Regression. Với mỗi dữ liệu đầu vào \(\mathbf{x}=[x_1; x_2] \), chúng ta tính toán dữ liệu mới \(\tilde{\mathbf{x}} = [x_1, x_2, x_1^2, \sin(x_2), x_1x_2]\) (đọc là
*x tilde* trong tiếng Anh) rồi áp dụng Linear Regression với dữ liệu mới này.
Xem thêm ví dụ về
[Quadratic Regression](http://www.varsitytutors.com/hotmath/hotmath_help/topics/quadratic-regression) (Hồi Quy Bậc Hai). ![](http://www.varsitytutors.com/assets/vt-hotmath-legacy/hotmath_help/topics/quadratic-regression/f-qr-1-1.gif)
[Quadratic Regression](http://www.varsitytutors.com/hotmath/hotmath_help/topics/quadratic-regression))
### 4.2. Hạn chế của Linear Regression
Hạn chế đầu tiên của Linear Regression là nó rất
**nhạy cảm với nhiễu** (sensitive to noise). Trong ví dụ về mối quan hệ giữa chiều cao và cân nặng bên trên, nếu có chỉ
một cặp dữ liệu *nhiễu* (150 cm, 90kg) thì kết quả sẽ sai khác đi rất nhiều. Xem hình dưới đây: ![](/assets/LR/output_13_1.png)
Vì vậy, trước khi thực hiện Linear Regression, các nhiễu (
*outlier*) cần
phải được loại bỏ. Bước này được gọi là tiền xử lý (pre-processing).
Hạn chế thứ hai của Linear Regression là nó
**không biễu diễn được các mô hình phức tạp**. Mặc dù trong phần trên, chúng ta thấy rằng phương pháp này có thể được áp dụng nếu quan hệ giữa *outcome* và *input* không nhất thiết phải là tuyến tính, nhưng mối quan hệ này vẫn đơn giản nhiều so với các mô hình thực tế. Hơn nữa, chúng ta sẽ tự hỏi: làm thế nào để xác định được các hàm \(x_1^2, \sin(x_2), x_1x_2\) như ở trên?!
### 4.3. Các phương pháp tối ưu
Linear Regression là một mô hình đơn giản, lời giải cho phương trình đạo hàm bằng 0 cũng khá đơn giản.
*Trong hầu hết các trường hợp, chúng ta không thể giải được phương trình đạo hàm bằng 0.*
Nhưng có một điều chúng ta nên nhớ,
**còn tính được đạo hàm là còn có hy vọng**.

Set-Cookie: __cfduid=dda95c829998d9ad67647db0bf48a41711505879952; expires=Thu, 20-Sep-18 03:59:12 GMT; path=/; domain=.machinelearningcoban.com; HttpOnly

X-Cache: MISS

Via: 1.1 varnish


text:
“Nói đúng những điều sai” – Nguyễn Quang DyĐăng trong: Tháng Tám 18, 2016 Filed under: Human Rights | Tags: Phân Tách Bạn nghĩ gì về bài viết này?
Bài đọc suy gẫm: “Nói đúng những điều sai”. Bài viết lý thú về “Vấn Nạn Truyền Thông – Phần nổi của tảng băng chìm” của tác giả Nguyễn Quang Dy (Viet-studies). Hình ảnh chỉ là minh họa.
Ngày càng nhiều “tai nạn truyền thông”, tuy không nhiều bằng tai nạn giao thông, nhưng cũng gây bức xúc không kém. Không phải chỉ có người dân, mà các quan chức cũng bức xúc. Ông Lê Doãn Hợp (cựu bộ trưởng TT-TT, nay là chủ tịch Hội Truyền thông số) chia sẻ, “Nếu báo chí tự cảm thấy nhạy cảm và không dám vào vùng nhạy cảm thì là không đúng…Nếu được làm rõ thì sẽ hết nhạy cảm, bởi vì chính bản thân cái được gọi là nhạy cảm làm cho xã hội lúng túng về thông tin. Bây giờ dân trí cao, mình đừng sợ dân hiểu sai…”
Trong bài này, tôi không định chỉ đề cập đến vấn đề “nhạy cảm” của báo chí (vì được đề cập nhiều rồi), mà muốn đặt vấn nạn truyền thông trong một bối cảnh rộng hơn (in perspectives). Nói cách khác, vấn nạn truyền thông chỉ là “phần nổi của tảng băng chìm”. Phát biểu của ông Lê Doãn Hợp (sau “hoàng hôn nhiệm kỳ”) mới đề cập đến hiện tượng, mà chưa đề cập đến bản chất và không lý giải nguyên nhân thực sự của hiện tượng đó.
Cuộc cách mạng truyền thông lần thứ hai
Cách đây khoảng hai năm, khi dự một hội thảo về truyền thông tại đại học Sydney, tôi có nói, “sự xuất hiện của internet, với truyền thông số (digital media) và mạng xã hội (blogosphere) đã tạo ra một cuộc cách mạng truyền thông lần thứ hai…”, một bước ngoặt làm thay đổi cơ bản nhiều vấn đề liên quan đến bản chất truyền thông và xã hội…
Khi nói đến “lần thứ hai”, thì phải nói đến “lần thứ nhất”. Cách đây hơn một thế kỷ, sự xuất hiện của máy in và sự bùng nổ của phong trào “truyền bá quốc ngữ” đã tạo ra một bước ngoặt, như cuộc “cách mạng truyền thông lần thứ nhất”. Lần đầu tiên, người Việt được tiếp cận với truyền thông đại chúng (mass media), với sự xuất hiện của báo chí độc lập, với những tên tuổi lớn đã đi vào lịch sử như Nguyễn Văn Vĩnh, Trương Vĩnh Ký, Phan Kế Bính…
Về văn hóa, phong trào “Tự lực Văn đoàn” (với Nhất Linh, Khải Hưng, Thạch Lam…), “Thơ mới” (với Tản Đà, Tú Mỡ…) và “Đông Kinh Nghĩa thục” (với Phan Bội Châu, Lương Văn Can, Nguyễn Quyến…) là một hiện tượng. Qua đó, những tư tưởng tự do, bình đẳng, bác ái của thế kỷ “khai sáng” (ở Tây Âu) và canh tân (ở Nhật) đã du nhập vào Việt Nam, góp phần làm thay đổi bản chất xã hội Việt Nam buổi giao thời (từ Nho sang Tây).
Với một gia tài văn hóa tư tưởng đáng tự hào như vậy, nhưng mặt bằng trí thức nói chung và nền báo chí nói riêng tại Việt Nam hiện nay không những thua kém mà còn đang tụt hậu so với các nước khu vực có bối cảnh lịch sử tương đồng. Đó là một nghịch lý. Những gì xảy ra như những tai họa ịch sử đã làm thui chột truyền thống đáng quý đó? Phải chăng là do tư tưởng cực đoan và cuồng tín của chủ nghĩa Mao đã ăn sâu bám rễ, dẫn đến những nhầm lẫn ấu trĩ về tư duy, dù vô tình hay cố ý, đang góp phần kéo lùi lịch sử?
Ông Lê Doãn Hợp thừa nhận, “chúng ta đã sai, đang sai và tiếp tục sai… phải có sự góp ý, phản biện, giám sát của dân, của trí thức… chúng ta chưa động viên báo chí nói đúng những điều sai… không ai xử lý người nói đúng và cũng không ai xử lý người nói có lý, có tình…” Bây giờ ông Hợp “nói đúng những điều sai”, nhưng khi còn tại chức, ông “đã làm được gì” để thay đổi những điều sai đó? (mượn lời bà Chủ tịch Quốc hội). Liệu đã hết “nhạy cảm” đối với các ý kiến phản biện và nỗi ám ảnh về các “thế lực phản động” nào đó?
Truyền thông trực tuyến và thể chế chính trị
Sau một thế kỷ, sự phát triển của truyền thông đại chúng tại Việt Nam vẫn đang đối mặt với những thách thức tương tự, như tài chính và thể chế chính trị (kiểm duyệt). Việt Nam vẫn đang ở ngã ba đường của lịch sử. Tuy nhiên, bản chất cuộc “cách mạng truyền thông lần thứ hai” có những đặc điểm khác trước. Khác với máy in (bị hạn chế), internet với ưu thế của công nghệ số đã mở ra một xa lộ thông tin trực tuyến, không thể kiểm duyệt.
Sự phát triển vũ bão của internet tại Việt Nam trong gần hai thập kỷ qua là một hiện tượng, do nhu cầu đổi mới và phát triển kinh tế cũng như truyền thông. Mỗi ngày có hơn 3 triệu người dùng facebook. Về tốc độ phát triển internet, Việt Nam được xếp vào nhóm nước đứng đầu khu vực, nhưng về kiểm duyệt và tự do thông tin thì Việt Nam lại được xếp vào nhóm nước đứng cuối. Theo ông Lê Doãn Hợp, “bây giờ số người đọc tin tức qua internet có khoảng 52 triệu, trong khi đó số người đọc báo in chỉ có khoảng 5 triệu…”
Gần đây, trong giới báo chí xuất hiện một khái niệm hơi bất bình thường là báo “lề phải” và báo “lề trái” (chỉ Việt Nam mới có). Lý giải thế nào khi một nhà báo vừa làm cho báo “lề phải”, vừa là một blogger? Sự phân biệt này phản ánh dân trí xã hội trước thực trạng truyền thông đại chúng đang bị phân hóa sâu sắc vì những lý do chính trị (như cái bẫy ý thức hệ). Đồng thời nó phản ánh ưu thế gần như tuyệt đối của truyền thông số đang làm giới quản lý đau đầu và cơ chế kiểm duyệt lúng túng và bất lực trước một thực tế mới.
Có một nguyên tắc (hay tập quán) bất thành văn trong hệ thống công quyền là “cái gì không kiểm soát được thì cấm” (hoặc không thừa nhận). Ví dụ, người ta tranh cãi mạng xã hội có phải là báo chí hay không, có nên thừa nhận hay không. Lý do là nếu thừa nhận thì không thể kiểm soát được. Nhưng thật chớ trêu là mạng xã hội (hay báo “lề trái”) vẫn tồn tại, dù có được thừa nhận hay không. Không những thế, nó đang lấn sân và áp đảo báo “lề phải” đang bị cơ chế kiểm duyệt vô hiệu hóa chức năng truyền thông đại chúng.
Ông Lê Doãn Hợp thừa nhận thực trạng yếu kém của nền báo chí mà bộ ông phụ trách, “Nhà nước phải đi trước mạng xã hội chứ không phải đi sau. Nếu đi sau mạng xã hội là đối phó không kịp thời…Trong vụ cá chết ở miền Trung vừa rồi, thông tin mạng đưa hết rồi nhưng báo chí nhà nước lại đi sau và chậm trễ là khó chấp nhận, làm mất đi vị trí của mình. Trong xã hội, nếu báo chí đi sau, người dân sẽ không dùng đến báo chí nữa…”
Ông Hợp đã “nói đúng những điều sai”. Thái độ ứng xử của chính quyền và báo chí “lề phải” phản ánh khủng hoảng về truyền thông và lúng túng, lẩn tránh trách nhiệm của chính quyền trước thảm họa môi trường, mà Formosa là phần nổi của tảng băng chìm. Khi buộc tội Formosa, tại sao phải tránh né đề cập đến trách nhiêm của nhà thầu Trung quốc MCC? Tại sao phải gây khó dễ và ngăn cản bà Su Chih-fen (nghị sỹ Quốc hội Đài Loan, thuộc Đảng cầm quyền Dân Tiến) sang Việt Nam khảo sát thực tế về Formosa?
Cũng như vậy, khi hệ thống an ninh mạng tại sân bay Nội Bài và Tân Sơn Nhất bị hackers (của Trung Quốc) đánh sập, thì dư luận cả nước lo lắng và bức xúc. Nhưng thái độ ứng xử của một số quan chức và nhà báo đối với sự cố an ninh mạng nghiêm trọng này đã bị dư luận phản ứng vì họ muốn “định hướng dư luận” bằng cách ngụy biện và đánh tráo khái niệm. Phải chăng đó là biểu hiện của tâm trạng lo sợ, không dám thoát Trung?
Tương tự, dư luận bức xúc phản đối Bộ GTVT đề xuất vay Trung Quốc 300 triệu USD để làm đường cao tốc Vân Đồn – Móng Cái. Theo thăm dò dư luận trên mạng dantri.com.vn, có 99% người dân phản đối, nhưng tại sao ngoại trưởng Phạm Bình Minh lại ủng hộ (vì động cơ gì)? Trong khi đó, Bộ Tài chính và Quảng Ninh không tán thành. Các chuyên gia kinh tế có uy tín như Lê Đăng doanh, Phạm Chi Lan và Lưu Bích Hồ… đã lên tiếng phản đối, cho rằng dự án đường cao tốc này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro (về kinh tế, an ninh, môi trường) như dự án đường sắt Cát Linh – Hà Đông hoặc Bô-xít Nhân Cơ và Thép Formosa.
Tại sao đến lúc này mà nhiều người vẫn chưa tỉnh ngộ về “Giấc mộng Trung Hoa” (như bị bóng đè hay ma ám)? Liệu Việt Nam có muốn trở thành bãi rác thải công nghiệp để Trung quốc hay Đài Loan xuất khẩu công nghệ cũ gây ô nhiễm môi trường, hàng hóa lạc hậu ế thừa, hay những thiết bị làm nhiệm vụ “Con ngựa thành Troy”? Cách đây hơn 25 năm cố ngoại trưởng Nguyễn Cơ Thạch đã cảnh báo, “Một thời kỳ Bắc thuộc mới bắt đầu”…
Những hệ lụy của định hướng và kiểm duyệt
Chủ trương tuyên truyền, định hướng dư luận, cũng như cơ chế kiểm duyệt đã dẫn đến những hệ quả đáng tiếc về chất lượng chương trình, đạo đức nghề nghiệp, gây ra những sự cố truyền thông (hay “tai nạn nghề nghiệp”), làm ảnh hưởng đến uy tín của tổ chức hay tư cách cá nhân những người trong cuộc. Nhưng thái độ vô cảm và coi thường công chúng của một số người trong cuộc xét cho cùng chỉ là hệ quả của “lỗi hệ thống”.
Các biên tập viên phụ trách những chương trình gây ra tranh cãi, thực ra không đáng trách bằng chính hệ thống và những người đã định hướng họ, làm cho họ méo mó về nghề nghiệp và nhân cách, theo một đường mòn (“đúng quy trình”) mà ông Lê Doãn Hợp gọi là “đã sai, đang sai và tiếp tục sai”. Đó là sự nhầm lẫn đáng tiếc mà những người trong cuộc, như ông cựu bộ trưởng, cũng không thể vô can, dù đã về hưu hay làm việc khác.
Gần đây, một loạt sự cố và tai nạn truyền thông tại VTV đã làm dư luận bức xúc. Ví dụ, chương trình “60 phút mở” của VTV do nhà báo Tạ Bích Loan phụ trách, về chủ đề “đấu tố” MC Phan Anh, hay về chủ đề “mục đích làm từ thiện”. Ví dụ, chương trình truyền hình “Ký sự Syria” của biên tập viên Lê Bình (VTC24), được Tổng Giám đốc VTV Trần Bình Minh trao bằng khen “vì dũng cảm hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ”, trong khi dư luận (có cả các đại sứ) phê phán là “dàn dựng vụng về, thiếu chuyên nghiệp và không trung thực”.
Một số quan chức hay chính khách cũng có thể trở thành nạn nhân của tai nạn truyền thông, nếu họ không ý thức rõ bản chất của truyền thông trực tuyến là phản ánh trung thực và lan tỏa cực nhanh. Thái độ ứng xử và phát ngôn vụng về của họ sẽ được truyền đến hàng triệu người ngay lập tức, (going viral in real time), làm cho họ không có cơ hội cải chính và không thể che đậy (cover up). Truyền thông trực tuyến như con dao hai lưỡi.
Vì vậy, phát ngôn của đại sứ Tôn Nữ Thi Ninh về Bob Kerrey đã gây bão dư luận, làm cho bà Ninh bị “ném đá” dữ dội như một cuộc tàn sát. Hình ảnh cho cá ăn phản cảm của Chủ tịch Quốc hội Nguyễn Thị Kim Ngân (bên cạnh Tổng thống Obama) đã làm cho dư luận bức xúc và chê trách. Câu nói xếch mé của bà Ngân, “các người đã làm được gì cho đất nước chưa?” cũng bị dư luận phản ứng dữ dội, làm bà Ngân mất điểm nặng nề. Nếu không đổi mới tư duy, sẽ còn nhiều người khác trở thành nạn nhân của sự cố truyền thông.
Người ta có thể kiểm duyệt hay đóng cửa một tờ báo, nhưng không thể kiểm duyệt hay đóng cửa mạng xã hội. Ông Lê Doãn Hợp đã phải thừa nhận một thực tế mới là không thể quản lý truyền thông báo chí theo kiểu cũ, “Việc quản lý báo chí trong thời đại công nghệ thông tin, trong thời kỳ mạng xã hội đã trở thành phổ biến, phải hoàn toàn khác. Nhưng chúng ta vẫn đang quản lý theo những kinh nghiệm truyền thống của thế kỷ 20… Chúng ta đang quản lý báo chí bằng mệnh lệnh hành chính… đó là quản lý tình thế, giật cục…”
Lời cuối
Trong thế giới phẳng, với nhu cầu kết nối toàn cầu, phải xóa bỏ các rào cản phân biệt báo “lề trái” với báo “lề phải”, thông tin “trong luồng” và “ngoài luồng”, để hòa nhập thành một dòng chảy chung của truyền thông đại chúng thời đổi mới. Muốn biến điều không thể thành có thể, trước hết phải bình thường hóa những điều bất bình thường.
Muốn tránh vấn nạn truyền thông, phải ý thức rõ bản chất và vai trò của truyền thông số và triển vọng phát triển đáng kinh ngạc của nó hiện nay. Trong khi nhân loại đang tiến tới một nền văn minh truyền thông mới, thì Việt Nam vẫn đang ở ngã ba đường. Muốn phát triển kinh tế trí thức dựa trên công nghệ cao và tư duy quản trị mới, phải tháo gỡ những ách tắc và bất cập về truyền thông, cả về công nghệ lẫn ý thức hệ, bằng cải cách thể chế.
NQD. 10/8/2016
Hình ảnh và bài đọc do nhóm Paltalk tổng hợp từ Nam California, Hoa Kỳ.

markdown:
# “Nói đúng những điều sai” – Nguyễn Quang Dy
**Đăng trong:**Tháng Tám 18, 2016 **Filed under:** [Human Rights](https://muoisau.wordpress.com/category/human-rights/)| **Tags:** [Phân Tách](https://muoisau.wordpress.com/tag/phan-tach/) [Bạn nghĩ gì về bài viết này?](https://muoisau.wordpress.com/2016/08/18/noi-dung-nhung-dieu-sai-nguyen-quang-dy/#respond) __Bài đọc suy gẫm__: “Nói đúng những điều sai”. Bài viết lý thú về “Vấn Nạn Truyền Thông – Phần nổi của tảng băng chìm” của tác giả Nguyễn Quang Dy (Viet-studies). Hình ảnh chỉ là minh họa.
Ngày càng nhiều “tai nạn truyền thông”, tuy không nhiều bằng tai nạn giao thông, nhưng cũng gây bức xúc không kém. Không phải chỉ có người dân, mà các quan chức cũng bức xúc. Ông Lê Doãn Hợp (cựu bộ trưởng TT-TT, nay là chủ tịch Hội Truyền thông số) chia sẻ, “
*Nếu báo chí tự cảm thấy nhạy cảm và không dám vào vùng nhạy cảm thì là không đúng…Nếu được làm rõ thì sẽ hết nhạy cảm, bởi vì chính bản thân cái được gọi là nhạy cảm làm cho xã hội lúng túng về thông tin. Bây giờ dân trí cao, mình đừng sợ dân hiểu sai*…”
Trong bài này, tôi không định chỉ đề cập đến vấn đề “nhạy cảm” của báo chí (vì được đề cập nhiều rồi), mà muốn đặt vấn nạn truyền thông trong một bối cảnh rộng hơn (in perspectives). Nói cách khác, vấn nạn truyền thông chỉ là “phần nổi của tảng băng chìm”. Phát biểu của ông Lê Doãn Hợp (sau “hoàng hôn nhiệm kỳ”) mới đề cập đến hiện tượng, mà chưa đề cập đến bản chất và không lý giải nguyên nhân thực sự của hiện tượng đó.
**Cuộc cách mạng truyền thông lần thứ hai**
Cách đây khoảng hai năm, khi dự một hội thảo về truyền thông tại đại học Sydney, tôi có nói, “
*sự xuất hiện của internet, với truyền thông số (digital media) và mạng xã hội (blogosphere) đã tạo ra một cuộc cách mạng truyền thông lần thứ hai*…”, một bước ngoặt làm thay đổi cơ bản nhiều vấn đề liên quan đến bản chất truyền thông và xã hội…
Khi nói đến “lần thứ hai”, thì phải nói đến “lần thứ nhất”. Cách đây hơn một thế kỷ, sự xuất hiện của máy in và sự bùng nổ của phong trào “truyền bá quốc ngữ” đã tạo ra một bước ngoặt, như cuộc “cách mạng truyền thông lần thứ nhất”. Lần đầu tiên, người Việt được tiếp cận với truyền thông đại chúng (mass media), với sự xuất hiện của báo chí độc lập, với những tên tuổi lớn đã đi vào lịch sử như Nguyễn Văn Vĩnh, Trương Vĩnh Ký, Phan Kế Bính…
Về văn hóa, phong trào “Tự lực Văn đoàn” (với Nhất Linh, Khải Hưng, Thạch Lam…), “Thơ mới” (với Tản Đà, Tú Mỡ…) và “Đông Kinh Nghĩa thục” (với Phan Bội Châu, Lương Văn Can, Nguyễn Quyến…) là một hiện tượng. Qua đó, những tư tưởng tự do, bình đẳng, bác ái của thế kỷ “khai sáng” (ở Tây Âu) và canh tân (ở Nhật) đã du nhập vào Việt Nam, góp phần làm thay đổi bản chất xã hội Việt Nam buổi giao thời (từ Nho sang Tây).
Với một gia tài văn hóa tư tưởng đáng tự hào như vậy, nhưng mặt bằng trí thức nói chung và nền báo chí nói riêng tại Việt Nam hiện nay không những thua kém mà còn đang tụt hậu so với các nước khu vực có bối cảnh lịch sử tương đồng. Đó là một nghịch lý. Những gì xảy ra như những tai họa ịch sử đã làm thui chột truyền thống đáng quý đó? Phải chăng là do tư tưởng cực đoan và cuồng tín của chủ nghĩa Mao đã ăn sâu bám rễ, dẫn đến những nhầm lẫn ấu trĩ về tư duy, dù vô tình hay cố ý, đang góp phần kéo lùi lịch sử?
Ông Lê Doãn Hợp thừa nhận, “
*chúng ta đã sai, đang sai và tiếp tục sai… phải có sự góp ý, phản biện, giám sát của dân, của trí thức… chúng ta chưa động viên báo chí nói đúng những điều sai… không ai xử lý người nói đúng và cũng không ai xử lý người nói có lý, có tình*…” Bây giờ ông Hợp “nói đúng những điều sai”, nhưng khi còn tại chức, ông “đã làm được gì” để thay đổi những điều sai đó? (mượn lời bà Chủ tịch Quốc hội). Liệu đã hết “nhạy cảm” đối với các ý kiến phản biện và nỗi ám ảnh về các “thế lực phản động” nào đó? **Truyền thông trực tuyến và thể chế chính trị**
Sau một thế kỷ, sự phát triển của truyền thông đại chúng tại Việt Nam vẫn đang đối mặt với những thách thức tương tự, như tài chính và thể chế chính trị (kiểm duyệt). Việt Nam vẫn đang ở ngã ba đường của lịch sử. Tuy nhiên, bản chất cuộc “cách mạng truyền thông lần thứ hai” có những đặc điểm khác trước. Khác với máy in (bị hạn chế), internet với ưu thế của công nghệ số đã mở ra một xa lộ thông tin trực tuyến, không thể kiểm duyệt.
Sự phát triển vũ bão của internet tại Việt Nam trong gần hai thập kỷ qua là một hiện tượng, do nhu cầu đổi mới và phát triển kinh tế cũng như truyền thông. Mỗi ngày có hơn 3 triệu người dùng facebook. Về tốc độ phát triển internet, Việt Nam được xếp vào nhóm nước đứng đầu khu vực, nhưng về kiểm duyệt và tự do thông tin thì Việt Nam lại được xếp vào nhóm nước đứng cuối. Theo ông Lê Doãn Hợp, “
*bây giờ số người đọc tin tức qua internet có khoảng 52 triệu, trong khi đó số người đọc báo in chỉ có khoảng 5 triệu*…”
Gần đây, trong giới báo chí xuất hiện một khái niệm hơi bất bình thường là báo “lề phải” và báo “lề trái” (chỉ Việt Nam mới có). Lý giải thế nào khi một nhà báo vừa làm cho báo “lề phải”, vừa là một blogger? Sự phân biệt này phản ánh dân trí xã hội trước thực trạng truyền thông đại chúng đang bị phân hóa sâu sắc vì những lý do chính trị (như cái bẫy ý thức hệ). Đồng thời nó phản ánh ưu thế gần như tuyệt đối của truyền thông số đang làm giới quản lý đau đầu và cơ chế kiểm duyệt lúng túng và bất lực trước một thực tế mới.
Có một nguyên tắc (hay tập quán) bất thành văn trong hệ thống công quyền là “cái gì không kiểm soát được thì cấm” (hoặc không thừa nhận). Ví dụ, người ta tranh cãi mạng xã hội có phải là báo chí hay không, có nên thừa nhận hay không. Lý do là nếu thừa nhận thì không thể kiểm soát được. Nhưng thật chớ trêu là mạng xã hội (hay báo “lề trái”) vẫn tồn tại, dù có được thừa nhận hay không. Không những thế, nó đang lấn sân và áp đảo báo “lề phải” đang bị cơ chế kiểm duyệt vô hiệu hóa chức năng truyền thông đại chúng.
Ông Lê Doãn Hợp thừa nhận thực trạng yếu kém của nền báo chí mà bộ ông phụ trách, “
*Nhà nước phải đi trước mạng xã hội chứ không phải đi sau. Nếu đi sau mạng xã hội là đối phó không kịp thời…Trong vụ cá chết ở miền Trung vừa rồi, thông tin mạng đưa hết rồi nhưng báo chí nhà nước lại đi sau và chậm trễ là khó chấp nhận, làm mất đi vị trí của mình. Trong xã hội, nếu báo chí đi sau, người dân sẽ không dùng đến báo chí nữa*…”
Ông Hợp đã “nói đúng những điều sai”. Thái độ ứng xử của chính quyền và báo chí “lề phải” phản ánh khủng hoảng về truyền thông và lúng túng, lẩn tránh trách nhiệm của chính quyền trước thảm họa môi trường, mà Formosa là phần nổi của tảng băng chìm. Khi buộc tội Formosa, tại sao phải tránh né đề cập đến trách nhiêm của nhà thầu Trung quốc MCC? Tại sao phải gây khó dễ và ngăn cản bà Su Chih-fen (nghị sỹ Quốc hội Đài Loan, thuộc Đảng cầm quyền Dân Tiến) sang Việt Nam khảo sát thực tế về Formosa?
Cũng như vậy, khi hệ thống an ninh mạng tại sân bay Nội Bài và Tân Sơn Nhất bị hackers (của Trung Quốc) đánh sập, thì dư luận cả nước lo lắng và bức xúc. Nhưng thái độ ứng xử của một số quan chức và nhà báo đối với sự cố an ninh mạng nghiêm trọng này đã bị dư luận phản ứng vì họ muốn “định hướng dư luận” bằng cách ngụy biện và đánh tráo khái niệm. Phải chăng đó là biểu hiện của tâm trạng lo sợ, không dám thoát Trung?
[Tương tự, dư luận bức xúc phản đối Bộ GTVT đề xuất vay Trung Quốc 300 triệu USD để làm đường cao tốc Vân Đồn – Móng Cái. Theo thăm dò dư luận trên mạng dantri.com.vn, có 99% người dân phản đối, nhưng tại sao ngoại trưởng Phạm Bình Minh lại ủng hộ (vì động cơ gì)? Trong khi đó, Bộ Tài chính và Quảng Ninh không tán thành. Các chuyên gia kinh tế có uy tín như Lê Đăng doanh, Phạm Chi Lan và Lưu Bích Hồ… đã lên tiếng phản đối, cho rằng dự án đường cao tốc này cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro (về kinh tế, an ninh, môi trường) như dự án đường sắt Cát Linh – Hà Đông hoặc Bô-xít Nhân Cơ và Thép Formosa. ](http://i242.photobucket.com/albums/ff219/emyeunhac/August%202016/san_bay_zing_2.jpg)
Tại sao đến lúc này mà nhiều người vẫn chưa tỉnh ngộ về “Giấc mộng Trung Hoa” (như bị bóng đè hay ma ám)? Liệu Việt Nam có muốn trở thành bãi rác thải công nghiệp để Trung quốc hay Đài Loan xuất khẩu công nghệ cũ gây ô nhiễm môi trường, hàng hóa lạc hậu ế thừa, hay những thiết bị làm nhiệm vụ “Con ngựa thành Troy”? Cách đây hơn 25 năm cố ngoại trưởng Nguyễn Cơ Thạch đã cảnh báo, “Một thời kỳ Bắc thuộc mới bắt đầu”…
**Những hệ lụy của định hướng và kiểm duyệt **
Chủ trương tuyên truyền, định hướng dư luận, cũng như cơ chế kiểm duyệt đã dẫn đến những hệ quả đáng tiếc về chất lượng chương trình, đạo đức nghề nghiệp, gây ra những sự cố truyền thông (hay “tai nạn nghề nghiệp”), làm ảnh hưởng đến uy tín của tổ chức hay tư cách cá nhân những người trong cuộc. Nhưng thái độ vô cảm và coi thường công chúng của một số người trong cuộc xét cho cùng chỉ là hệ quả của “lỗi hệ thống”.
Các biên tập viên phụ trách những chương trình gây ra tranh cãi, thực ra không đáng trách bằng chính hệ thống và những người đã định hướng họ, làm cho họ méo mó về nghề nghiệp và nhân cách, theo một đường mòn (“đúng quy trình”) mà ông Lê Doãn Hợp gọi là “
*đã sai, đang sai và tiếp tục sai*”. Đó là sự nhầm lẫn đáng tiếc mà những người trong cuộc, như ông cựu bộ trưởng, cũng không thể vô can, dù đã về hưu hay làm việc khác.
Gần đây, một loạt sự cố và tai nạn truyền thông tại VTV đã làm dư luận bức xúc. Ví dụ, chương trình “60 phút mở” của VTV do nhà báo Tạ Bích Loan phụ trách, về chủ đề “đấu tố” MC Phan Anh, hay về chủ đề “mục đích làm từ thiện”. Ví dụ, chương trình truyền hình “Ký sự Syria” của biên tập viên Lê Bình (VTC24), được Tổng Giám đốc VTV Trần Bình Minh trao bằng khen “
*vì dũng cảm hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ*”, trong khi dư luận (có cả các đại sứ) phê phán là “ *dàn dựng vụng về, thiếu chuyên nghiệp và không trung thực*”.
Một số quan chức hay chính khách cũng có thể trở thành nạn nhân của tai nạn truyền thông, nếu họ không ý thức rõ bản chất của truyền thông trực tuyến là phản ánh trung thực và lan tỏa cực nhanh. Thái độ ứng xử và phát ngôn vụng về của họ sẽ được truyền đến hàng triệu người ngay lập tức, (going viral in real time), làm cho họ không có cơ hội cải chính và không thể che đậy (cover up). Truyền thông trực tuyến như con dao hai lưỡi.
Vì vậy, phát ngôn của đại sứ Tôn Nữ Thi Ninh về Bob Kerrey đã gây bão dư luận, làm cho bà Ninh bị “ném đá” dữ dội như một cuộc tàn sát. Hình ảnh cho cá ăn phản cảm của Chủ tịch Quốc hội Nguyễn Thị Kim Ngân (bên cạnh Tổng thống Obama) đã làm cho dư luận bức xúc và chê trách. Câu nói xếch mé của bà Ngân, “các người đã làm được gì cho đất nước chưa?” cũng bị dư luận phản ứng dữ dội, làm bà Ngân mất điểm nặng nề. Nếu không đổi mới tư duy, sẽ còn nhiều người khác trở thành nạn nhân của sự cố truyền thông.
Người ta có thể kiểm duyệt hay đóng cửa một tờ báo, nhưng không thể kiểm duyệt hay đóng cửa mạng xã hội. Ông Lê Doãn Hợp đã phải thừa nhận một thực tế mới là không thể quản lý truyền thông báo chí theo kiểu cũ, “
*Việc quản lý báo chí trong thời đại công nghệ thông tin, trong thời kỳ mạng xã hội đã trở thành phổ biến, phải hoàn toàn khác. Nhưng chúng ta vẫn đang quản lý theo những kinh nghiệm truyền thống của thế kỷ 20… Chúng ta đang quản lý báo chí bằng mệnh lệnh hành chính… đó là quản lý tình thế, giật cục*…” **Lời cuối**
Trong thế giới phẳng, với nhu cầu kết nối toàn cầu, phải xóa bỏ các rào cản phân biệt báo “lề trái” với báo “lề phải”, thông tin “trong luồng” và “ngoài luồng”, để hòa nhập thành một dòng chảy chung của truyền thông đại chúng thời đổi mới. Muốn biến điều không thể thành có thể, trước hết phải bình thường hóa những điều bất bình thường.
Muốn tránh vấn nạn truyền thông, phải ý thức rõ bản chất và vai trò của truyền thông số và triển vọng phát triển đáng kinh ngạc của nó hiện nay. Trong khi nhân loại đang tiến tới một nền văn minh truyền thông mới, thì Việt Nam vẫn đang ở ngã ba đường. Muốn phát triển kinh tế trí thức dựa trên công nghệ cao và tư duy quản trị mới, phải tháo gỡ những ách tắc và bất cập về truyền thông, cả về công nghệ lẫn ý thức hệ, bằng cải cách thể chế.
**NQD. 10/8/2016** **Hình ảnh và bài đọc do nhóm Paltalk t** **ổng hợp** **từ Nam California, Hoa Kỳ.**
**Links:**
** ** [Blog Anh Ba Sàm](https://anhbasam.wordpress.com/2016/08/11/9538-van-nan-truyen-thong-phan-noi-cua-tang-bang-chim/)
[Blog Anh Ba Sàm](https://anhbasam.wordpress.com/2016/08/11/9538-van-nan-truyen-thong-phan-noi-cua-tang-bang-chim/)

Link: <http://wp.me/pz8Rs-1La>; rel=shortlink


text:
14C1 Hà Huy Tập, Phường 3, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 2.66km
12 Hoàng Hoa Thám, phường 10, Đà lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 0.78km
25/10 Lê Đại Hành - P3- Tp. Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.12km
9/1 đường Nguyễn Văn Cừ, phường 4, Đà Lạt, Lâm Đồng, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.71km
28 Nguyễn Chí Thanh, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.63km
Số 5 - 7 Yersin, phường 10 ,Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 2.11km
56 Phan Như Thạch, phường 1, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.75km
7 Nguyễn Thái Học, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.27km
6 Nguyễn Thị Minh Khai, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.4km
118 Đường 3/2, Phường 1, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.79km
18A Nguyễn Chí Thanh,phường 1,Đà lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.49km
6G đường Nam Kỳ Khởi Nghĩa, phường 1, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.5km
50-52 Hoà Bình, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.57km
3 Lê Thị Hồng Gấm, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.36km
57 - 59 đường 3/2, phường 1,Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.68km
62 Phan Đình Phùng, phường 1, tp Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.78km
14-16 Khu Hòa Bình, Phường 1, Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.65km
101 Bùi Thị Xuân, Phường 2, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.27km
7A/1 Bùi Thị Xuân, Đà Lạt, Lâm Đồng (Xem bản đồ) ~ 3.3km

markdown:
[
14C1 Hà Huy Tập, Phường 3, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 2.66km
[
12 Hoàng Hoa Thám, phường 10, Đà lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 0.78km
[
25/10 Lê Đại Hành - P3- Tp. Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.12km
[
9/1 đường Nguyễn Văn Cừ, phường 4, Đà Lạt, Lâm Đồng, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.71km
[
28 Nguyễn Chí Thanh, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.63km
[
Số 5 - 7 Yersin, phường 10 ,Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 2.11km
[
56 Phan Như Thạch, phường 1, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.75km
[
7 Nguyễn Thái Học, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.27km
[
6 Nguyễn Thị Minh Khai, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.4km
[
118 Đường 3/2, Phường 1, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.79km
[
18A Nguyễn Chí Thanh,phường 1,Đà lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.49km
[
6G đường Nam Kỳ Khởi Nghĩa, phường 1, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.5km
[
50-52 Hoà Bình, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.57km
[
3 Lê Thị Hồng Gấm, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.36km
[
57 - 59 đường 3/2, phường 1,Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.68km
[
62 Phan Đình Phùng, phường 1, tp Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.78km
[
14-16 Khu Hòa Bình, Phường 1, Đà Lạt, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.65km
[
101 Bùi Thị Xuân, Phường 2, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.27km
[
7A/1 Bùi Thị Xuân, Đà Lạt, Lâm Đồng
(Xem bản đồ)
](javascript:;)
~ 3.3km

Server: Apache/2.2.15 (CentOS)

Connection: Close