Cách mở nắp chai cực đỉnh trong nháy mắt

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH NGUYỄN THỊ KIM NGA VAI TRÒ TRÍ THỨC CÁCH MẠNG SÀI GÒN - GIA ĐỊNH TRONG CÔNG CUỘC KHÁNG CHIẾN CHỐNG PHÁP (1946 - 1954) LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LỊCH SỬ TP. HỒ CHÍ MINH, 2012 2 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH NGUYỄN THỊ KIM NGA VAI TRÒ TRÍ THỨC CÁCH MẠNG SÀI GÒN – GIA ĐỊNH TRONG CÔNG CUỘC KHÁNG CHIẾN CHỐNG PHÁP (1946 - 1954) CHUYÊN NGÀNH: LỊCH SỬ VIỆT NAM MÃ SỐ: 60.22.54 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LỊCH SỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. TRẦN VĂN THỨC Tp. Hồ Chí Minh, 2012 3 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu độc lập, nghiêm túc của riêng tôi. Trong quá trình nghiên cứu, tôi đã kế thừa thành quả khoa học của các nhà khoa học, nhà nghiên cứu và đồng nghiệp với sự tôn trọng và biết ơn. Các số liệu nêu trong luận văn là trung thực. Những kết quả nêu trong luận văn chưa được công bố trên bất kỳ công trình nào. TP. Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 9 năm 2012 Tác giả luận văn NGUYỄN THỊ KIM NGA 4 Trước hết tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến Thầy giáo - Người Trước hết tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến Thầy giáo - Người hướng dẫn khoa học - TS. Trần Văn Thức hướng dẫn khoa học - TS. Trần Văn Thức đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn Cao học. tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn Cao học. Xin chân thành cảm ơn Thành ủy và các cơ quan ban ngành, các Xin chân thành cảm ơn Thành ủy và các cơ quan ban ngành, các nhân sĩ trí thức ở Tp. Hồ chí Minh, và các địa phương đã giúp đỡ, hỗ trợ, nhân sĩ trí thức ở Tp. Hồ chí Minh, và các địa phương đã giúp đỡ, hỗ trợ, tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình sưu tầm tư liệu để hoàn tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình sưu tầm tư liệu để hoàn thành luận văn. thành luận văn. Xin chân thành cảm ơn khoa Lịch sử, phòng Sau Đại học, trường Xin chân thành cảm ơn khoa Lịch sử, phòng Sau Đại học, trường Đại học Vinh đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong học tập và hoàn Đại học Vinh đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong học tập và hoàn thành luận văn Thạc sỹ. thành luận văn Thạc sỹ. Cho phép tôi được bày tỏ sự tri ân quý lãnh đạo, đồng nghiệp tại Cho phép tôi được bày tỏ sự tri ân quý lãnh đạo, đồng nghiệp tại trường học nơi tôi công tác, đã quan tâm và tạo điều kiện cho tôi trong trường học nơi tôi công tác, đã quan tâm và tạo điều kiện cho tôi trong suốt khóa học. suốt khóa học. Xin chân thành cảm ơn gia đình và bạn bè đã luôn động viên, chia Xin chân thành cảm ơn gia đình và bạn bè đã luôn động viên, chia sẻ để tôi yên tâm học tập và hoàn thành khóa học này sẻ để tôi yên tâm học tập và hoàn thành khóa học này . . TP. Hồ Chí Minh, ngày 17/9/2012 TP. Hồ Chí Minh, ngày 17/9/2012 Tác giả Tác giả NGUYỄN THỊ KIM NGA NGUYỄN THỊ KIM NGA 5 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BCH: Ban chấp hành Cb. Chủ biên CMT8-1945: Cách mạng tháng 8/1945 CNXH: Chủ nghĩa xã hội CTQG: Chính trị quốc gia GS. Giáo sư H.: Hà Nội HLHQDVN: Hội Liên Hiệp Quốc Dân Việt Nam KT-XH: Kinh tế xã hội MTDTTN: Mặt trận Dân tộc Thống nhất NQTW: Nghị quyết trung ương Nxb.: Nhà xuất bản Tp.: Thành phố TƯ: Trung ương UBKCHC: Ủy ban Kháng chiến Hành chính UBND: Ủy ban nhân dân 6 MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Lời cảm ơn Danh mục từ viết tắt PHẦN MỞ ĐẦU Cách mở nắp chai hiệu nháy mắt Bạn mở nắp chai bia gót giày cao gót, thắt lưng hay từ nhẫn chưa? Cực hiệu nhé! Nhiều lúc cần mở nắp chai bia hay nước mà tìm không mở chai Với cách sau bạn "bỏ túi" 21 cách mở nắp chai vô hiệu mà độc đáo Dùng nhẫn bạn khui bia đồ khui Chìa kéo dùng mở cửa…xưa rồi, thử khui bia bạn VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Không đồ khui ta dùng đỡ… dây nịt quần Bật lửa khui bia 30 giây, nhanh mà chuẩn bạn VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Còng số khui chai chuẩn không cần chỉnh Cần đồ khui, rút tờ tiền khui chai cho bảnh bạn VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Bật nắp chai với chai bia, thử thấy không khó đâu bạn Trên bàn có sẵn muỗng, đũa khui bia uống liền cho mát VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Đĩa CD nghe nhạc xong, khui bia uống Với đồ dập ghim, đồ sạc điện thoại, đồ gỡ kim vài động tác bạn khui chai VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Tận dụng máy laptop bạn chẳng có để khui bia Trong cấp bách dùng tạm… giày cao gót chị em VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Lấy lon nước kế bên khui bia uống cho mát ruột Dao sắc khui bia thật “man” VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Tu vít, búa khui chai dân lao động chẳng thử lần Nón báo giao thông khui bia tốt, bạn thử chưa? VnDoc - Tải tài liệu, văn pháp luật, biểu mẫu miễn phí Cách Lôi Từ Khó Vượt Lên Top Cao Hơn Trong Nháy Mắt Chác vấn đề seo google thì hiện tượng google " Dance " thì ai cũng biết vậy cách sử lý như thế nào khi bị google dance. 1. Hiện tượng Dance là gì 2. Có nên lo lắng hiện tượng dance đó không 3. Google tính điểm cho bạn như thế nào khi dance 4. Cách giải quyết khi google dance 5. Cách lôi kéo lên top cao hơn khi google dance Hiện tượng google dance như vậy các bạn không quá lo lắng . Thời điểm này cũng chính là cơ hội giúp các bạn leo lên top nhanh hơn nếu các bạn coi trọng 3 yếu tố : Chất lượng nội dung bài viết cho link cần seo đó , chất lượng nội dung kèm link liên kết nội bộ, tính cập nhật nội dung mới hàng ngày có cạnh tranh hay không ( yếu tố mới và lạ độc nhất vô nhị quyết định thành công - kết hợp với nội dung xoay quanh vấn đề bạn đang cần seo cho từ khóa ) 1. Hiện tượng dance : là sự lên xuống bât tường của từ khóa khi đang giữ top trên google ở 1 thứ hạng nào đó. Hiện tượng này có thể làm cho từ khóa bạn đang seo lên cao hơn hoặc xuống thấp hơn đột ngột. Thường thì từ khóa đang ở top cao hơn sẽ xuống vị trí thấp hơn 2. Hiện tượng google dance làm các Seoer thường nghi ngờ và không hiểu google đánh giá gì về link mình đang seo. Hiện tượng này thực ra không đáng lo ngại google dance như vậy là do : nội dung website bạn không có tính cạnh tranh. Nội dung trong link cần seo có yếu tối sao chép, mật độ nội dung liên quan đến từ khóa cần seo quá ít. Liên kết nội bộ không hợp lý có tính nhồi nhét từ khóa. 3. Khi google dance : chính là lúc google tính điểm cho bạn vậy lúc dance đó bạn nên làm gì để được tính điểm tốt hơn. Việc từ khóa bị xuống hạng là do bạn đã bị đánh giá thấp về nội dung trong link cần seo là yếu tố chính làm cho từ khóa đang top bị xuống top. Vậy cách lấy điểm như thế nào : bạn cần khoe với google là tôi đã cải thiện nội dung, có cái mới, cái hay trong đó khác lạ độc đáo hơn, bao phủ hơn nội dung đối thủ khác, hay quay lại và rò tìm lại tôi bạn sẽ thấy. Việc con robots quay lại site bạn thêm cũng chính là lúc bạn nói với nó tôi pro nhất. Việc khi robot quay lại mà bạn không nói được với nó tôi pro nhất thì bạn sẽ bị tụt hạng 4. Giải quyết google dance : Thay đổi nội dung trong link cần seo có tính update hiện thời mới nhất độc đáo nhất không nên sao chép nội dung đặc biệt là hình ảnh . Tạo bài viết mới có tính hiện thời và tương lai để xây dựng liên kết nội bộ Xây dựng tiếp liên kết cho link cần seo. Không được hoảng hốt khi từ khóa tụt : không nên cầy link không chất lượng tại thời điểm đó. 5. Cách lôi kéo từ khóa lên top cao hơn khi google dance. Xây dựng bao phủ nội dung tốt nhất cho từ khóa đang seo Xây dựng liên kết trong ngoài hợp lý. Tăng độ bao phủ trên mạng xã hội cho website Tăng lượng index cho bài viết mới ra đời Lợi dụng mạng xã hội để cho google thấy tôi có tầm ảnh hưởng lớn hơn website khác Ti!p chf Tin h<;Jc va Dieu khien hoc, T. 16, S; 1 (2000), 45-51 MOT THUAT TOAN PHAT HIEN VUNG vA. lrNG DUNG CUA NO . TRONG QUA TRINH VEC T<1 HOA Tlf eQNG DO NANG ToAN Abstract r In this paper, we present an algorithm based on using the contours to detect region and its implementation in automatic vectorizing process. In general, regions are solid 'objects without holes inside and their sizes are bigger than the given threshold 8. The algorithm is used to select vectorizing method fo~ each object in automatic vectorizing process. 1. GIOl THr~U -Vi~c chuydn d5i tir cac ban do giay sang ban do tren cac may tinh nho cac ky thu~t vec to' h6a (tV' d9ng va ban tV' d9ng) trong nhimg nam glin day rat diroc quan tamj da. c6 nhieu h~ thong dang nay nhir R2V, VPmaxNT, Imageln, MapScan v.v C6 nhieu phirong ph ap vec to' h6a nhirng doi vai ban d~ hay ban ve ky thu~t c6 hai phiro'ng phap chinh: - Phuong phap vec to' h6a theo xirong thuong diro'c tien hanh dua trdn 'ky thu~t lam m anh, doi tiro'ng dtroc b6c dan lap bien cho den khi bi thu manh lai thanh mi?t diro ng duy nhat c6 di? day b~ng mi?t pixel, sau d6 lien ket cac di€m xiro'ng voi nhau thanh xau cac di€m k'e nhau. Phuong phap nay dtro'c ap dung cho cac doi tircng 130 cac dean th!ng, diro'ng trim, cung trim nhir diro'ng ranh giai, diro'ng blnh di? nlnrng khOng thich hop cho cac doi tiro'ng nhir ao, h~ - Phuong ph ap vec to' hoa theo dirong bien diroc tien hanh dira tren ky thu~t do bien, doi ttro'ng se dircc vec to' h6a theo cac dtro'ng vien, Phuong phap nay rat thich hop doi vo'i cac doi tiro'ng Ia ao, hO Thirc te, ban d~ thu<rng chira d. hai loai doi turmg neu tren, do d6 nay sinh van de phan loai cac doi tiro'ng d€ IV'a chon phiro'ng phap vec to' hoa thich hop. D€ thirc hi~n vi~c nay c6 th€ tien hanh m9t each ban tV' di?ng nhc viec chon cac vung va chi dinh che di? vec to' thich hop vai vimg ay. Vi~c nay thtro'ng mat cong va kh6 khan do c ac doi trrcng 6- gan nhau. Bai bao nay chi ra m9t thu~t toan ph at hien vung mi?t each t~· di?ng nho' sll: dung chu tuyen va qua d6 neu ra mi?t thu~t toan vec to' h6a tl! di?ng ket ho'p d. hai cM di? vec to' hoa (theo tam va theo dirong bien). Bai bao cling dira ra ket qua thuc nghiern d€ danh gia tinh hiru hieu cua thu~t toano 2. MQT s6 KHAI NI~M CO' BAN • Anh va ai€m <1nh Anh drrcc bi€u di~n bhg mi?t mang so thtrc 2 chieu (aii), kich thiro'c (m X n), trong d6 m~i phan trr aiij i = 1, ,rn; i = 1, , n bi€u thi mire xam cua cinh t ai vi tri (i, J') ttro'ng img. . Mi?t anh diro'c goi 130 nhi phan neu cac gia tri aii cti a n6 chi nhan gia tri 0 ho~c 1. Mi?t anh bat ky c6 th€ dira v'e dang nhi phan blng phep d.t ngufrng. Ta ky hi~u F F 130 t~p di€m 1 (di€m cinh) va F F 130 t~p cac di€m 0 (di~m nen) . • Cac di€ m 4 va 8 -Iang gieng Gia su- (i, J') 130 m9t di€m cinh, cac di€m 4 -Tang gi'eng 130 cac di€m tru-e tiep ben tren, duxri, trai, phai cua di€m (i,i): N4 = {(i - I,J'), (i + I,J'),(i,i -1), (i,J'+)}, 46 £>6 NANG TO AN va. nhirng digm 8 -Iang gieng (hlnh 1) gom: Ns = N4 U {(i ., 1, i-I), (i + 1, i-I), (i - 1, i + 1), (i + 1,i + I)}. Vi du trong hlnh 1 cac die'm 0,2,4,6 l3. cac 4-lang gieng ciia die'm P, con cac die'm 0, 1,2, 3, 4, 5, 6, 7 Iii.cae 8 -Lang gi'eng cua P. • Doi tucmg anh Hai die'm PI, P 2 E E, E ~ FF ho~e FF dtroc goi u 8-lien thOng (hay 4-lien thOng) trong E neu ton t~i q.p cac die'm diroc goi Iii."dirong din (io, io), , (in' in) sac eho (io, io) = Pi> (in' in) = P 2 , (ir, J~) E E vii. (ir,J~) Iii.8 -Iang gi'eng [hay 4 lang gi'engj cua (i r - l , J~- d voi r = 1,2, , n. Quan h~ "k -Iien thong trong E", k = 4, 8 Iii.m9t quan h~ phan x~ d~i xrmg vii. b1e e~n bo·i v~y T~p chl Tin hoc va Di'eu khi€n hoc, T.16, S.l (2000), 52-58 A , ,c A If ,I, M9T CACH TIEP C~N RA QUYET f)~NH TRONG CHAN ·f)OAN LAM SANG DO VAN THANH Abstract. The main purpose of this paper is to present an approach for applying aggregation model in possibility theory proposed in the papers [3 - 8] in processes of clinical diagnostics with participation of many medicine specialists. 1. D~T VAN DE Qua trlnh ch[n dean lam sang ngtrci b~nh la qua trlnh thOng thiro'ng diro'c tlnrc hien bO'i t~p th~ cac chuyen gia y hoc. Day 111. khfiu bitt bU9Cva anh hircng quan trong dgn chat hro'ng di'eu trio M\lC dich cua qua trlnh nay nh~m xac dinh dung benh, rmrc d9 mitc b~nh ciia ngtro'i b~nh va dira ra bi~n phap dieu tri ban dau. Trong qua trlnh ch[n dean, m~i chuyen gia y hoc se dtra VaGtri~u chimg Him sang ngtroi b~nh, dira VaGtri th irc y hoc chung da diro'c t5ng ket va dira VaGtri tlnrc kinh nghiern cua chinh mlnh d€ dua ra y kign ch[n dean. Nhieu tlnh huang xay ra la ngirci b~nh bie'u hi~n lam sang khong ro net, nhirng chuyen gia y hoc chi co th~ dira ra nhirng ph an dean rieng cua mlnh va ni"em tin VaGsir dung dJtn cua cac phan doan rieng ay cua m~i chuyen gia n6i chung Ill. khac nhau. Trong nhirng trtronghop nhu v~y ta can phai chon y kign cua chuyen gia xuat s;;'c nhat ho~c t5 hop cac y kien ciia cac chuyen gia do de' dira ra m9t ch[n doan lam sang tot nhat c6 the' dtro'c cho ngiro'i b~nh. Bai bao nay se chi ro d.ng cac phan i1.oanchv:a chif.c chif.n ve lam sang ngiro'i b~nh se tao thanh m9t CO" sO-tri thu:c gia tr~ can thiet (ho~c khd nang) trong 111 thuyet khd nang. Bo-iv~y ta c6 the' irng dung phircrng phap hra chon ho~c phtrong phap tich hop cac y kien chuyen gia dC>ivo'i CO" so' tri thtrc trongIy thuyet kha nang da diro'c de xuat trong cac tai li~u [3-8]. Bai nay chi trlnh bay han chg mot khia canh img dung ciia phtro'ng ph ap tkh hop thong qua vi~c gi&i thi~u mf hlnh tfch hop trong ch[n dean lam sang ngtrci b~nh. 2. CO' SO' TRI THUC CAN THlET COA cAc pHAN DoAN KHONG CH.,lC CHAN Gii sd' c6 m chuyen gia y hoc tham gia thu'c hi~n ch[n dean lam sang nguoi b~nh. M~i chuyen gia thirong dira ra cac y kien phan dean cua rninh dirci dang t~p cac cau kie'u nhir: 1) Co the' tin rhg (cUc chh rhg) ngiroi b~nh co chirng. b~nh [hoac ngtrci b~nh can diro'c] "ten cac ket lu~n" • 2) VI nguei b~nh co cac trieu chimg "ten cac tri~u clnrng" nen co the' tin rhg (cUc chh rhg) ngtroi d6 co chirng benh [hoac ngiro'i do can diro'c] "ten cac ket luan". Sau d6 t~p the' cac chuyen gia se phan tfch tat d. cac phan doan d6 de' rut ra cac phan doan thkh ho'p nh St; Truong hop khi bie'u hi~n lam sang ngtroi b~nh khong ro net ho~c co nhieu bie'u hi~n la thl m~i chuyen gia thuong cho y kien cda mmh dirci dang: . 3) C6 nhieu kha nang tin rhg (gan nhir chdc chdn d.ng, kha cUc cMn rhg, ) .ngtro'i b~nh co chirng b~nh (ho~c ngiro'i b~nh nen diroc] "ten cac ket lu~n", ho~c la: 4) VI ngiro'i b~nh c6 cac tri~u clurng "ten cac tri~u clnrng" nen co nhieu kH nang tin r~ng ( h h~ h d •• kh' h oJ h 6 ~ ) , • d' , h' b A h (h v , • d' Ad) gan n ir c ac c an rang, a c ac c an rang, ngucn 0 co c trng en oac ngtrm 0 nen iro'c "ten cac kih lu~n". MQT CACH TIEP CA-N RA QUYET D~NH TRONG CHAN DoAN LAM SANG 53 Trong nhirng ket luan kie'u nay, cac tir nhir: co nhieu khd nang, gan nhv: ch;{c cMn, klui cMc h" • ~ th" hi A At khf h" h~ "', h d' d" , , h' d' ~" A can, nen ac oc.: e ien rno sir The Secrets of Mental Math Arthur T. Benjamin, Ph.D. PUBLISHED BY: THE GREAT COURSES Corporate Headquarters 4840 Westfi elds Boulevard, Suite 500 Chantilly, Virginia 20151-2299 Phone: 1-800-832-2412 Fax: 703-378-3819 www.thegreatcourses.com Copyright © The Teaching Company, 2011 Printed in the United States of America This book is in copyright. All rights reserved. Without limiting the rights under copyright reserved above, no part of this publication may be reproduced, stored in or introduced into a retrieval system, or transmitted, in any form, or by any means (electronic, mechanical, photocopying, recording, or otherwise), without the prior written permission of The Teaching Company. i Arthur T. Benjamin, Ph.D. Professor of Mathematics Harvey Mudd College P rofessor Arthur T. Benjamin is a Professor of Mathematics at Harvey Mudd College. He graduated from Carnegie Mellon University in 1983, where he earned a B.S. in Applied Mathematics with university honors. He received his Ph.D. in Mathematical Sciences in 1989 from Johns Hopkins University, where he was supported by a National Science Foundation graduate fellowship and a Rufus P. Isaacs fellowship. Since 1989, Professor Benjamin has been a faculty member of the Mathematics Department at Harvey Mudd College, where he has served as department chair. He has spent sabbatical visits at Caltech, Brandeis University, and the University of New South Wales in Sydney, Australia. In 1999, Professor Benjamin received the Southern California Section of the Mathematical Association of America (MAA) Award for Distinguished College or University Teaching of Mathematics, and in 2000, he received the MAA Deborah and Franklin Tepper Haimo National Award for Distinguished College or University Teaching of Mathematics. He was also named the 2006–2008 George Pólya Lecturer by the MAA. Professor Benjamin’s research interests include combinatorics, game theory, and number theory, with a special fondness for Fibonacci numbers. Many of these ideas appear in his book (coauthored with Jennifer Quinn) Proofs That Really Count: The Art of Combinatorial Proof, published by the MAA. In 2006, that book received the MAA’s Beckenbach Book Prize. From 2004 to 2008, Professors Benjamin and Quinn served as the coeditors of Math Horizons magazine, which is published by the MAA and enjoyed by more than 20,000 readers, mostly undergraduate math students and their teachers. In 2009, the MAA published Professor Benjamin’s latest book, Biscuits of Number Theory, coedited with Ezra Brown. ii Professor Benjamin is also a professional magician. He has given more than 1000 “mathemagics” shows to audiences all over the world (from primary schools to scienti¿ c conferences), in which he demonstrates and explains his calculating talents. His techniques are explained in his book Secrets of Mental Math: The Mathemagician’s Guide to Lightning Calculation and Amazing Math Tricks. Proli¿ c math and science writer Martin Gardner calls it “the clearest, simplest, most entertaining, and best book yet on the art of calculating in your head.” An avid game player, Professor Benjamin was winner of the American Backgammon Tour in 1997. Professor Benjamin has appeared on dozens of television and radio programs, including the Today show, The Colbert Report, CNN, and National Public Radio. He has been featured in Scienti¿ c American, Omni, Discover, People, Esquire, The New York Times, the Los Angeles Times, and Reader’s Digest. In 2005, Reader’s Digest called him “America’s Best Math Whiz.” Ŷ iii Table of Contents LECTURE GUIDES INTRODUCTION Professor Biography i Course Scope 1 Acknowledgments 3 LECTURE 1 Math in Your Head! 4 LECTURE 2 Mental Addition and Subtraction 11 LECTURE 3 Go Forth and Multiply 21 LECTURE 4 Divide and Conquer 30 LECTURE 5 The Art of Guesstimation 35 LECTURE 6 Mental Math and Paper 41 LECTURE 7 Intermediate Multiplication 46 LECTURE 8 The Speed of Vedic Division 52