Cơ bản về thiết kế Backend xử lý AI - Phần SNS với SpringBoot
Đây là khóa học backend thực chiến giúp rèn luyện tư duy lập kế hoạch và thiết kế dịch vụ mà lập trình viên cần có trong kỷ nguyên AI.
295 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Mẹo nghe giảng hiệu quả hơn
Xin chào các bạn học viên của khóa học Thiết kế Backend cơ bản xử lý AI - Phần SpringBoot SNS!
Hôm nay tôi mang đến một vài mẹo để giúp các bạn có thể học khóa học hiệu quả hơn.
Hôm nay tôi mang đến một số mẹo để các bạn có thể học khóa học hiệu quả hơn.
Trước hết, như đã đề cập trong phần giới thiệu khóa học, khóa học này không phải là về việc gõ theo code y nguyên, mà cốt lõi là hiểu "tại sao lại thiết kế như vậy?". Khi làm việc với AI agent
Trước hết, như đã đề cập trong phần giới thiệu khóa học, khóa học này không phải là việc copy code y nguyên, mà cốt lõi là hiểu được "tại sao lại thiết kế như vậy?". Hãy tự triển khai bằng AI agent, nhưng hãy xem xét code do AI tạo ra một cách phản biện với câu hỏi "Liệu code này có thực sự được viết tốt không?".
Để nghe bài giảng hiệu quả, các điểm cần suy nghĩ 1) Ra quyết định dựa trên đặc tính dữ liệu Đặc tính của dữ liệu phiên (tạm thời, nhiều thao tác đọc/ghi), đặc tính của dữ liệu bài đăng (vĩnh viễn
Những điểm cần suy nghĩ để nghe giảng hiệu quả
Hãy tự triển khai trực tiếp, nhưng hãy xem xét một cách phê phán code do AI tạo ra với câu hỏi "Liệu code này có thực sự được viết tốt không?". Những điểm cần suy nghĩ để nghe giảng hiệu quả
1) Ra quyết định dựa trên đặc tính dữ liệu
Đặc điểm của dữ liệu phiên (tạm thời, đọc/ghi nhiều),
đặc điểm của dữ liệu bài viết (vĩnh viễn, truy vấn phức tạp),
đặc điểm của dữ liệu media (file dung lượng lớn, truy vấn thường xuyên),
đặc điểm của dữ liệu timeline (dữ liệu phái sinh, đọc siêu tốc).
Như ví dụ trên, khi lựa chọn hệ thống lưu trữ, bạn nên ưu tiên xem xét đặc điểm của dữ liệu và rèn luyện khả năng lựa chọn hệ thống lưu trữ phù hợp.
Tôi không thể dịch vì không có nội dung nào trong thẻ `
2) Phân tích đánh đổi
Mọi lựa chọn công nghệ đều có ưu và nhược điểm. Soft Delete có thể khôi phục được nhưng truy vấn phức tạp hơn, Fanout on Write tra cứu nhanh nhưng chi phí ghi cao hơn.
Hãy học tập với sự hiểu biết về những gì bạn đạt được và những gì bạn phải từ bỏ.
Và hãy luôn lưu lại những ghi chép này. Sau nhiều năm khi nhìn lại tài liệu này, những bản ghi quyết định tích lũy sẽ trở thành tài sản quý giá.
Hãy học tập trong khi hiểu rõ điều này. Và hãy luôn lưu giữ bản ghi này. Khi nhìn lại tài liệu này sau nhiều năm, các bản ghi quyết định tích lũy sẽ trở thành tài sản quý giá.
3) Kiến trúc có khả năng mở rộng
Ban đầu nên bắt đầu đơn giản và mở rộng khi cần thiết. Tốt nhất là tránh over-engineering.
Tuy nhiên, ở đây chúng ta cũng sẽ thực hành mở rộng. Vì bạn cũng cần làm quen với cách mở rộng. Hãy học tập trong khi điều chỉnh cân bằng hợp lý giữa sự đơn giản và phức tạp.
Tuy nhiên, ở đây chúng ta cũng thực hành mở rộng. Vì bạn cũng cần làm quen với cách mở rộng. Hãy học tập trong khi điều chỉnh hợp lý tỷ trọng giữa sự đơn giản và phức tạp.
4) Tận dụng tích cực AI Agent
Hãy thử triển khai trực tiếp những gì đã học trong bài giảng bằng AI agent. Bạn có thể yêu cầu cụ thể như "Hãy tạo dịch vụ follow và API với các entity Follow, FollowCount", "Hãy viết logic tăng số lượng follow bằng Atomic Update". Hãy giao các công việc lặp đi lặp lại (boilerplate code, test code) cho AI, còn bạn hãy tập trung vào việc đánh giá "liệu code này có đúng không", "có cách nào tốt hơn không". Càng sử dụng AI nhiều, kỹ năng của bạn càng tiến bộ nhanh.
Ôn tập và thực hành (Mission⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)
Ôn tập và thực hành (nhiệm vụ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️)
Có nghiên cứu cho thấy tỷ lệ ghi nhớ sau 1 ngày học mà không ôn tập chỉ khoảng 20-30%, nhưng nếu ôn tập lặp lại đều đặn với khoảng cách thời gian phù hợp thì có thể duy trì trên 70%.
Bạn nên ghi chép lại "Tại sao?" của mỗi chương vào sổ tay và tự mình vẽ lại các sơ đồ nhé.
Có nghiên cứu cho thấy nếu ôn tập trong vòng 24 giờ thì có thể duy trì trên 70% kiến thức. Bạn nên ghi chú lại "Tại sao?" của mỗi chương và tự vẽ sơ đồ.
Không chỉ vậy, tôi thực sự khuyến khích mạnh mẽ bạn hãy thực hiện các nhiệm vụ có trong mỗi chương và tự tay xây dựng dịch vụ SNS (người dùng, xác thực, theo dõi, bài đăng, media, dịch vụ timeline). Tôi thực sự khuyến khích điều này.
Khi tự tay xây dựng, khác với việc chỉ xem video, qua quá trình trực tiếp viết code, đối mặt với lỗi và kết nối luồng xử lý, thiết kế backend sẽ không chỉ là kiến thức mà sẽ được thấm nhuần qua trải nghiệm và điều này sẽ trở thành tài sản quý giá của bạn.
Trong quá trình tự viết code, gặp lỗi và kết nối luồng xử lý, kiến thức thiết kế backend sẽ không chỉ là lý thuyết mà trở thành kinh nghiệm thực tế thấm vào người, và điều này sẽ trở thành tài sản quý giá của bạn.
Trong quá trình tự viết code, gặp lỗi và kết nối luồng xử lý, kiến thức về thiết kế backend sẽ không chỉ là lý thuyết mà trở thành kinh nghiệm thực tế thấm vào người, và điều này sẽ trở thành tài sản quý giá của bạn.
Mong bạn để lại đánh giá khóa học
Tôi đã dành rất nhiều thời gian và công sức để tạo ra khóa học này. Đánh giá chân thành và cụ thể của bạn sẽ giúp ích rất nhiều cho các học viên khác, là yếu tố thiết yếu để cải thiện khóa học và là nguồn động viên lớn lao cho gi강사. ❤
Nếu bạn không hài lòng với khóa học, tôi mong bạn liên hệ với tôi trước khi đăng đánh giá. Nếu bạn cho tôi biết phần nào chưa làm bạn hài lòng, tôi sẽ cố gắng hết sức để cải thiện, cung cấp thêm tài liệu và hỗ trợ bạn.
Email của tôi: apiece.dev.ai@gmail.com
Cảm ơn bạn. Hanjoagak kính gửi
Xin cảm ơn.
Trân trọng, Han Jogak
Tôi sẽ cố gắng hết sức để cải thiện tối đa hoặc cung cấp thêm tài liệu và hỗ trợ bạn. Email của tôi: apiece.dev.ai@gmail.com Cảm ơn bạn. Hanjoagak gửi
