Câu 1.
Phương thức biểu đạt chính: Biểu cảm (kết hợp với tự sự và miêu tả).

Câu 2.
Văn bản gợi nhắc đến các tác phẩm nổi tiếng của nhà văn Andecxen như:

• Nàng tiên cá,
• Cô bé bán diêm.

Câu 3.
Việc gợi nhắc các tác phẩm của Andecxen có tác dụng:

• Tạo nên không gian cổ tích, gợi cảm xúc huyền ảo, mộng mơ,
• Làm nổi bật sự day dứt, tiếc nuối trong tình yêu,
• Gợi liên tưởng giữa tình yêu thực tại và thế giới cổ tích, giúp người đọc cảm nhận sâu sắc hơn vẻ đẹp mong manh, cao cả của tình yêu và con người.

Câu 4.
Biện pháp so sánh trong câu “Biển mặn mòi như nước mắt của em” có giá trị:

• Gợi hình ảnh biển sâu thẳm, mặn chát, như nỗi buồn hay nước mắt từ trái tim yêu thương,
• Làm nổi bật cảm xúc xót xa, nhớ thương, thể hiện chiều sâu tâm hồn và sự đồng cảm của nhân vật trữ tình với nỗi đau của “em”.

Câu 5.
Trong khổ thơ cuối, nhân vật trữ tình hiện lên với vẻ đẹp:

• Yêu thương sâu sắc, biết vỗ về, an ủi,
• Thấu hiểu nỗi cô đơn và những dang dở của cuộc đời,
• Tin vào tình yêu chân thành, dẫu trong thực tại lạnh giá thì que diêm cuối cùng vẫn cháy lên bằng niềm tin và hy vọng.

Câu 1.
Phương thức biểu đạt chính: Biểu cảm (kết hợp với tự sự và miêu tả).

Câu 2.
Văn bản gợi nhắc đến các tác phẩm nổi tiếng của nhà văn Andecxen như:

• Nàng tiên cá,
• Cô bé bán diêm.

Câu 3.
Việc gợi nhắc các tác phẩm của Andecxen có tác dụng:

• Tạo nên không gian cổ tích, gợi cảm xúc huyền ảo, mộng mơ,
• Làm nổi bật sự day dứt, tiếc nuối trong tình yêu,
• Gợi liên tưởng giữa tình yêu thực tại và thế giới cổ tích, giúp người đọc cảm nhận sâu sắc hơn vẻ đẹp mong manh, cao cả của tình yêu và con người.

Câu 4.
Biện pháp so sánh trong câu “Biển mặn mòi như nước mắt của em” có giá trị:

• Gợi hình ảnh biển sâu thẳm, mặn chát, như nỗi buồn hay nước mắt từ trái tim yêu thương,
• Làm nổi bật cảm xúc xót xa, nhớ thương, thể hiện chiều sâu tâm hồn và sự đồng cảm của nhân vật trữ tình với nỗi đau của “em”.

Câu 5.
Trong khổ thơ cuối, nhân vật trữ tình hiện lên với vẻ đẹp:

• Yêu thương sâu sắc, biết vỗ về, an ủi,
• Thấu hiểu nỗi cô đơn và những dang dở của cuộc đời,
• Tin vào tình yêu chân thành, dẫu trong thực tại lạnh giá thì que diêm cuối cùng vẫn cháy lên bằng niềm tin và hy vọng.

Câu 1.
Phương thức biểu đạt chính: Biểu cảm (kết hợp với tự sự và miêu tả).

Câu 2.
Văn bản gợi nhắc đến các tác phẩm nổi tiếng của nhà văn Andecxen như:

• Nàng tiên cá,
• Cô bé bán diêm.

Câu 3.
Việc gợi nhắc các tác phẩm của Andecxen có tác dụng:

• Tạo nên không gian cổ tích, gợi cảm xúc huyền ảo, mộng mơ,
• Làm nổi bật sự day dứt, tiếc nuối trong tình yêu,
• Gợi liên tưởng giữa tình yêu thực tại và thế giới cổ tích, giúp người đọc cảm nhận sâu sắc hơn vẻ đẹp mong manh, cao cả của tình yêu và con người.

Câu 4.
Biện pháp so sánh trong câu “Biển mặn mòi như nước mắt của em” có giá trị:

• Gợi hình ảnh biển sâu thẳm, mặn chát, như nỗi buồn hay nước mắt từ trái tim yêu thương,
• Làm nổi bật cảm xúc xót xa, nhớ thương, thể hiện chiều sâu tâm hồn và sự đồng cảm của nhân vật trữ tình với nỗi đau của “em”.

Câu 5.
Trong khổ thơ cuối, nhân vật trữ tình hiện lên với vẻ đẹp:

• Yêu thương sâu sắc, biết vỗ về, an ủi,
• Thấu hiểu nỗi cô đơn và những dang dở của cuộc đời,
• Tin vào tình yêu chân thành, dẫu trong thực tại lạnh giá thì que diêm cuối cùng vẫn cháy lên bằng niềm tin và hy vọng.

1. Xác định vấn đề (Problem Definition) Loại bài toán: Phân loại nhị phân (Binary Classification). Mục tiêu: Dự đoán một hình ảnh là chó 🐶 hay mèo 🐱. 2. Thu thập dữ liệu (Data Collection) Dữ liệu hình ảnh từ các bộ dữ liệu như: Kaggle Dogs vs Cats. Mỗi hình ảnh được gán nhãn "dog" hoặc "cat". 3. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) Các bước thường làm: Resize ảnh về cùng kích thước (ví dụ 128x128). Chuẩn hóa pixel (chia giá trị pixel cho 255 để về [0, 1]). Chuyển đổi nhãn: "dog" → 1, "cat" → 0. Augmentation (phóng to, xoay, lật ảnh) để tăng độ đa dạng. ✅ Công cụ: OpenCV, TensorFlow, PyTorch, PIL. 4. Chia dữ liệu (Train/Test Split) Ví dụ: 80% dùng để huấn luyện (train), 20% để kiểm tra (test). Có thể chia thêm tập validation để tinh chỉnh mô hình. 5. Xây dựng mô hình (Modeling) Chọn thuật toán/mô hình: Mô hình CNN (Convolutional Neural Network) chuyên xử lý ảnh. Hoặc dùng mô hình có sẵn như: VGG16, ResNet, MobileNet (Transfer Learning). ✅ Công cụ: Keras, TensorFlow, PyTorch. 6. Huấn luyện mô hình (Training) Dùng tập train để dạy mô hình phân biệt chó/mèo. Cần chọn: hàm mất mát (binary crossentropy), optimizer (Adam), số epoch, batch size,... 7. Đánh giá mô hình (Evaluation) Dùng tập test để kiểm tra độ chính xác (accuracy), độ mất mát (loss). Có thể dùng thêm: confusion matrix, precision, recall, F1-score. 8. Dự đoán (Prediction) Cho mô hình thử phân loại một hình ảnh mới → trả về kết quả: Chó hoặc Mèo. 9. Triển khai (Deployment) Xây dựng giao diện web/app để người dùng tải ảnh và nhận kết quả. Dùng Flask, FastAPI hoặc tích hợp vào phần mềm giáo dục như OLMS. ✅ Ví dụ minh họa thực tế (OLM - Online Learning Managemen

Vì Ngành Mạng máy tính và truyền thông chính là nền tảng vững chắc giúp người Quản trị mạng phát triển toàn diện cả về kiến thức, kỹ năng và khả năng ứng dụng thực tiễn. Theo học ngành này là con đường đúng đắn để trở thành một Quản trị mạng chuyên nghiệp và hiệu quả.

Mục tiêu dự án: Hiểu rõ xu hướng biến động giá cả để: Dự đoán giá trong tương lai. Hỗ trợ nông dân, doanh nghiệp ra quyết định canh tác, thu mua, dự trữ. Các giai đoạn chính của dự án Khoa học dữ liệu 1. Thu thập dữ liệu (Data Collection) Ví dụ: Thu thập dữ liệu giá cả từ 2010–2024 từ Tổng cục Thống kê, FAO, hoặc các website nông sản. Lấy thêm dữ liệu liên quan như: thời tiết, lượng mưa, sản lượng, diện tích gieo trồng, tỷ giá USD,... ✅ Công cụ: Web scraping (Python, BeautifulSoup), API, Excel,... 2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) Ví dụ: Làm sạch dữ liệu: loại bỏ giá trị thiếu, trùng lặp. Chuẩn hóa đơn vị (giá/kg, giá/tấn), định dạng thời gian. Biến đổi dữ liệu: tạo thêm cột "biến động theo năm" (% thay đổi so với năm trước). ✅ Công cụ: Pandas, NumPy. 3. Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA) Ví dụ: Vẽ biểu đồ giá lúa, cà phê qua các năm để thấy xu hướng tăng/giảm. Phân tích mối liên hệ giữa giá và sản lượng, thời tiết,... ✅ Công cụ: Matplotlib, Seaborn. 4. Xây dựng mô hình (Modeling) Ví dụ: Áp dụng hồi quy tuyến tính (Linear Regression) để dự đoán giá theo thời gian. Sử dụng ARIMA hoặc LSTM để dự đoán giá trong các năm tiếp theo. ✅ Công cụ: Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow/Keras. 5. Đánh giá mô hình (Evaluation) Ví dụ: So sánh kết quả dự đoán với dữ liệu thực tế từ các năm gần đây. Sử dụng MAE, RMSE để đánh giá độ chính xác. 6. Triển khai & Trình bày (Deployment & Presentation) Ví dụ: Trình bày bằng Dashboard (Power BI/Tableau) để thể hiện xu hướng và dự đoán. Lưu mô hình và xây dựng API để tích hợp vào ứng dụng nông nghiệp thông minh. 7. Bảo trì & cập nhật (Maintenance) Ví dụ: Hằng năm cập nhật thêm dữ liệu mới, huấn luyện lại mô hình. Điều chỉnh mô hình nếu có yếu tố mới ảnh hưởng (dịch bệnh, chính sách, biến đổi khí hậu,...)