• VNOJ
  • Trang chủ
  • Danh sách bài
  • Các bài nộp
  • Thành viên
    >
    • Tổ chức
  • Các kỳ thi
  • Wiki
  • Thông tin
    >
    • FAQ
    • Trình chấm ngoài
    • Tag
    • Máy chấm
    • Devlog
    • Github
    • Tickets
    • Thư viện đề thi
    • Đề xuất contest
  • Tạp chí 2025
VI EN Đăng nhập  hoặc  Đăng ký

Blog - Trang 1

  • Thông tin
  • Thống kê
  • Blog

2

Một chút về "Object-Oriented Programming" trong Python

IRLHStudio đã đăng vào 19, Tháng 4, 2025, 15:22

OOP trong Python - Khái niệm và Ví dụ chi tiết

OOP (Object-Oriented Programming) hay Lập trình hướng đối tượng là một phương pháp lập trình dựa trên đối tượng (objects) và lớp (classes). Mục đích chính của OOP là tổ chức mã nguồn sao cho dễ dàng mở rộng, bảo trì, và dễ hiểu. Nó giúp bạn mô phỏng các sự vật, hiện tượng trong thế giới thực thành các đối tượng có thể tương tác với nhau.

Các đối tượng này có thể chứa dữ liệu (attributes) và thực hiện hành động (methods). OOP giúp phân chia các nhiệm vụ lớn thành các phần nhỏ, dễ quản lý hơn.


Các Nguyên Lý Cơ Bản Của OOP

OOP trong Python bao gồm 4 nguyên lý chính:

  1. Class và Object (Lớp và Đối tượng)
  2. Encapsulation (Đóng gói)
  3. Inheritance (Kế thừa)
  4. Polymorphism (Đa hình)

1. Class và Object (Lớp và Đối tượng)
  • Class (Lớp): Là một bản thiết kế hoặc mô hình để tạo ra đối tượng. Class định nghĩa các thuộc tính và phương thức mà đối tượng sẽ có.
  • Object (Đối tượng): Là thể hiện cụ thể của một class. Khi bạn tạo ra một đối tượng từ class, bạn đã tạo ra một instance (thực thể) của lớp đó.

Khái niệm:

  • Class là một "mẫu" mà chúng ta có thể tạo ra nhiều đối tượng từ đó.
  • Object là bản sao của class, với các giá trị cụ thể của thuộc tính.

Ví dụ minh họa:

# Định nghĩa lớp Dog
class Dog:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name  # Thuộc tính name
        self.age = age    # Thuộc tính age

    def bark(self):  # Phương thức bark
        print(f"{self.name} says: Gâu gâu!")

# Tạo đối tượng (instance) của lớp Dog
dog1 = Dog("Milo", 3)
dog2 = Dog("Bella", 2)

# Gọi phương thức bark từ đối tượng
dog1.bark()  # Milo says: Gâu gâu!
dog2.bark()  # Bella says: Gâu gâu!

Output: Milo says: Gâu gâu!
Bella says: Gâu gâu!


2. Encapsulation (Đóng gói)

Encapsulation (Đóng gói) là nguyên lý ẩn đi các chi tiết cài đặt bên trong class, chỉ cho phép truy cập và thay đổi thông qua các phương thức công khai. Mục đích của việc đóng gói là bảo vệ dữ liệu và kiểm soát cách thức mà dữ liệu bị thay đổi.

Khái niệm:

  • Các thuộc tính và phương thức có thể được ẩn đi bằng cách đặt tên bắt đầu bằng dấu gạch dưới (_) hoặc dấu gạch dưới đôi (__) để chỉ chúng không nên được truy cập trực tiếp ngoài class.
  • Các phương thức công khai sẽ cho phép thao tác với dữ liệu mà không làm lộ chi tiết cài đặt bên trong.

Ví dụ minh họa:

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.__balance = balance  # Đóng gói thuộc tính __balance

    def deposit(self, amount):
        if amount > 0:
            self.__balance += amount

    def withdraw(self, amount):
        if self.__balance >= amount:
            self.__balance -= amount
        else:
            print("Không đủ tiền!")

    def get_balance(self):  # Phương thức công khai để lấy số dư
        return self.__balance

# Tạo đối tượng tài khoản
account = BankAccount(1000)
account.deposit(500)
account.withdraw(200)
print(account.get_balance())  # 1300

Output:
1300


3. Inheritance (Kế thừa)

Inheritance (Kế thừa) là nguyên lý cho phép một lớp con (subclass) kế thừa thuộc tính và phương thức của một lớp cha (superclass). Điều này giúp tái sử dụng mã và mở rộng các chức năng mà không cần phải viết lại code.

Khái niệm:

  • Lớp con có thể kế thừa tất cả thuộc tính và phương thức từ lớp cha, và có thể ghi đè (override) một phương thức nếu cần thiết.
  • Lớp con cũng có thể thêm vào các phương thức và thuộc tính riêng.

Ví dụ minh họa:

# Lớp cha Animal
class Animal:
    def speak(self):
        print("Động vật phát ra âm thanh.")

# Lớp con Dog kế thừa từ Animal
class Dog(Animal):
    def speak(self):
        print("Gâu gâu!")

# Lớp con Cat kế thừa từ Animal
class Cat(Animal):
    def speak(self):
        print("Meow!")

# Tạo đối tượng Dog và Cat
dog = Dog()
cat = Cat()

dog.speak()  # Gâu gâu!
cat.speak()  # Meow!

Output:
Gâu gâu!
Meow!


4. Polymorphism (Đa hình)

Polymorphism (Đa hình) cho phép các đối tượng khác nhau có thể sử dụng chung một tên phương thức, nhưng thực hiện với hành vi khác nhau tùy theo loại đối tượng.

Khái niệm:

  • Đa hình cho phép phương thức trong các lớp khác nhau có thể cùng tên nhưng hành vi khác nhau.
  • Điều này giúp code trở nên linh hoạt hơn và dễ mở rộng.

Ví dụ minh họa:

class Bird:
    def fly(self):
        print("Bay bằng cánh.")

class Airplane:
    def fly(self):
        print("Bay bằng động cơ.")

# Tạo đối tượng Bird và Airplane
bird = Bird()
airplane = Airplane()

# Dù là Bird hay Airplane, cả 2 đều có phương thức fly nhưng cách thực thi khác nhau
for obj in (bird, airplane):
    obj.fly()

Output:
Bay bằng cánh.
Bay bằng động cơ.


Kết luận

OOP là một phương pháp lập trình cực kỳ mạnh mẽ và linh hoạt. Với OOP, bạn có thể dễ dàng quản lý và mở rộng ứng dụng của mình. Cả 4 nguyên lý cơ bản: Class & Object, Encapsulation, Inheritance, và Polymorphism đều là những công cụ quan trọng giúp bạn xây dựng ứng dụng Python một cách hiệu quả và dễ bảo trì.

Nếu bạn làm quen và áp dụng tốt những nguyên lý này, code của bạn sẽ trở nên sạch sẽ, dễ đọc, và dễ dàng mở rộng trong tương lai.


Chú ý: Khi sử dụng OOP, đừng quên tinh chỉnh lại các phương thức, thuộc tính sao cho phù hợp với từng trường hợp thực tế để có thể tận dụng tối đa lợi ích của OOP! 💡

cre: IRLHStudio

IRLHStudio
o19, Tháng 4, 2025, 15:22 1

6

Python rất rất là đơn giản!

IRLHStudio đã đăng vào 11, Tháng 4, 2025, 15:15

Python – Một ngôn ngữ cực chill cho người mới học lập trình 🐍✨

Bạn mới bước chân vào thế giới lập trình? Hơi hoang mang? Đừng lo!
Python chính là người bạn đầu tiên siêu thân thiện mà bạn nên bắt chuyện 💬

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, nổi bật với cú pháp gọn gàng, dễ hiểu, cực kỳ phù hợp cho người mới bắt đầu – đặc biệt là nếu bạn vừa học Scratch xong và muốn “nâng cấp trình” 🎮➡️💻

Vậy bạn nên bắt đầu học Python từ đâu?


I. CÁC BƯỚC CƠ BẢN ĐỂ NẮM RÕ CÁCH SỬ DỤNG PYTHON 🚀

A. SỰ KHỞI ĐẦU – Bắt đầu từ cú pháp 🤓

Việc đầu tiên bạn cần làm khi học bất kỳ ngôn ngữ nào chính là làm quen với cú pháp cơ bản. Với Python, mọi thứ cực kỳ dễ hiểu và gọn gàng!

Ví dụ cơ bản:

print("Xin chào thế giới!")

Câu lệnh trên có nghĩa là: In ra dòng chữ “Xin chào thế giới!” trên màn hình. Quá đơn giản luôn đúng không?

Nhưng hãy cẩn thận, Python cũng rất “kỹ tính” đó 😤 Nếu bạn viết sai cú pháp là chương trình lỗi liền!

Ví dụ sai cú pháp nè:

print-"Hello"
print: "Hi"
print {"Hey"}

🛑 Sai hết trơn rồi đó nha! Python sẽ báo lỗi ngay lập tức vì thiếu dấu ngoặc đúng hoặc dùng sai ký tự.


B. LÀM QUEN VỚI HÀM – Những người bạn mới của bạn 🧑‍💻

Sau khi bạn đã “bắt vibe” với cú pháp cơ bản, bước tiếp theo là làm quen với các hàm.

Python có sẵn rất nhiều hàm tiện lợi, và thường thì tên của nó cũng đã gợi ý được chức năng rồi. Ví dụ:

print("Hello")     # In ra dòng chữ Hello
len("banana")      # Trả về độ dài chuỗi -> 6
type(3.14)         # Trả về kiểu dữ liệu -> float

Tuy nhiên, có những hàm tuy tên dễ hiểu, nhưng cách hoạt động phức tạp hơn chút xíu – nên bạn cần thực hành nhiều để “thấm”.


C. CODE THỰC HÀNH – Cách học hiệu quả nhất 🎯

Không có gì tốt hơn việc tự viết code. Viết sai cũng được! Quan trọng là bạn hiểu và rút kinh nghiệm sau mỗi dòng code mình viết.

Ví dụ nhỏ để bạn luyện tay nè:

name = input("Nhập tên của bạn: ")
print("Chào mừng,", name)

Hoặc thử cộng 2 số:

a = int(input("Nhập số thứ nhất: "))
b = int(input("Nhập số thứ hai: "))
print("Tổng là:", a + b)

🔥 Học qua ví dụ sẽ giúp bạn ghi nhớ sâu hơn 100 lần so với chỉ đọc lý thuyết!


D. DỤNG CỤ HỌC TẬP – Tool xịn cho dân mới 😎

Muốn học nhanh, học vui thì phải có vũ khí trong tay chứ! Dưới đây là một số trang web và công cụ bạn nên bookmark liền tay:

  • w3schools.com – Lý thuyết + ví dụ siêu dễ hiểu
  • replit.com – Viết Python online, khỏi cần cài đặt gì hết
  • pythontutor.com – Visualize code, thấy luôn từng bước chạy
  • VS Code – Trình soạn thảo cực đỉnh, có luôn kiểm tra lỗi cú pháp

E. TỔNG KẾT – Lên level ngay thôi nè 💪
  • ✅ Bắt đầu từ cú pháp: print(), input(), type()...
  • ✅ Học qua ví dụ đơn giản: nhập dữ liệu, in ra, làm toán
  • ✅ Luyện tập mỗi ngày: viết code như bạn viết nhật ký
  • ✅ Dùng tool hỗ trợ: vừa học vừa chơi, dễ nhớ hơn

Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình, nó là chìa khóa mở ra thế giới công nghệ mới cho bạn 🔓🌍
Từ web, AI, game cho tới phân tích dữ liệu – học Python là bước đầu để bạn trở thành dev đỉnh kout 😎💻


Nếu bạn muốn tìm hiểu tiếp về biến, vòng lặp, danh sách, tuple, dictionary hay thậm chí là OOP, mình sẽ viết tiếp phần sau.
Nhớ lưu bài này lại hoặc share cho hội bạn cùng học nha! 🔁💖

IRLHStudio
o11, Tháng 4, 2025, 15:15 1

2

Liệu Bạn Có Biết Neural Network? 🤖✨

IRLHStudio đã đăng vào 6, Tháng 4, 2025, 16:57

Liệu Bạn Từng Có Câu Hỏi: AI Được Viết Lên Và Tạo Ra Như Thế Nào? 🤔💡

  • Chào các bạn, hôm nay chúng ta sẽ cùng “đột nhập” vào một thế giới cực kỳ thú vị và đầy bí ẩn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) – đó chính là Neural Network hay Mạng Nơ-ron Nhân tạo! 🌐💡

  • Chắc hẳn bạn đã từng tự hỏi, làm sao máy tính có thể học hỏi giống như con người? Hay làm sao mà chúng có thể nhận diện hình ảnh, dự đoán tương lai hay thậm chí tự lái xe? 🧠🚗 Neural Network chính là câu trả lời cho những câu hỏi này!

  • Đừng lo, đừng để những thuật ngữ phức tạp làm bạn "ngợp" nhé! Trong bài viết này, chúng ta sẽ phá vỡ mọi giới hạn và khám phá sự kỳ diệu của Neural Network – công nghệ đang thay đổi thế giới hiện đại! 🔍🚀

  • Hãy chuẩn bị tinh thần cho một cuộc hành trình thú vị, nơi máy tính có thể học và phát triển như một "bộ não nhân tạo", làm được những điều mà chúng ta chỉ thấy trong phim khoa học viễn tưởng! 🌟📈

  • Bây giờ, cùng bắt đầu thôi! 😎🎉

1. Neural Network là gì? 🧠🔌

  • Đầu tiên, để hiểu Neural Network, bạn có thể hình dung nó như một hệ thống các nơ-ron (tương tự như các tế bào thần kinh trong bộ não con người) kết nối với nhau để xử lý thông tin. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một mô hình toán học được xây dựng để mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ, giúp máy tính học và đưa ra quyết định giống như cách con người nhận thức và phân tích thông tin.
  • Mạng Neural Network gồm nhiều lớp (layers) nối tiếp nhau:

  • Input Layer (Lớp đầu vào): Nhận dữ liệu từ bên ngoài.

  • Hidden Layers (Các lớp ẩn): Đây là nơi xử lý chính, nơi mà các phép tính và mô hình phức tạp diễn ra.

  • Output Layer (Lớp đầu ra): Dữ liệu kết quả được trả về sau khi qua các lớp xử lý.

2. Cách Neural Network hoạt động 🔄📊

  • Neural Network hoạt động bằng cách học từ dữ liệu. Mỗi nơ-ron trong mạng nhận đầu vào, áp dụng một hàm toán học và đưa ra đầu ra cho các nơ-ron tiếp theo. Những đầu ra này được điều chỉnh qua nhiều lần huấn luyện để tối ưu hóa kết quả, giúp mô hình "học" tốt hơn.
  • Học sâu (Deep Learning) chính là chìa khóa, nơi mà mạng nơ-ron có thể tự động học từ dữ liệu và cải thiện dần dần. Để có được kết quả chính xác, mô hình cần một lượng dữ liệu lớn và thời gian huấn luyện đủ dài.

3. Ứng dụng của Neural Network trong đời sống 🌍💻

  • Neural Network không chỉ là một khái niệm trong lý thuyết, mà đã được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực thực tế. Một số ứng dụng thú vị mà chúng ta thường gặp hàng ngày bao gồm:
  • Nhận diện khuôn mặt: Các hệ thống như Face ID trên iPhone sử dụng Neural Network để nhận diện khuôn mặt bạn, bảo mật cực kỳ an toàn! 📸🔒

  • Dự đoán xu hướng: Mạng nơ-ron có thể phân tích dữ liệu khổng lồ để dự đoán giá cổ phiếu, nhu cầu thị trường, hay thậm chí là trải nghiệm người dùng. 📈💸

  • Xe tự lái: Neural Network là một phần quan trọng trong công nghệ xe tự lái, giúp xe nhận diện môi trường và đưa ra quyết định một cách chính xác và nhanh chóng. 🚗🤖

  • Chẩn đoán y tế: Mạng nơ-ron giúp phân tích các hình ảnh y tế như X-quang, MRI, hỗ trợ bác sĩ trong việc phát hiện sớm bệnh tật. 🏥💉

4. Lợi ích và Thách thức của Neural Network ⚖️ Lợi ích:

  • Khả năng học và cải tiến liên tục: Neural Network có thể tự động học từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác qua thời gian mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. 🔄💡
  • Xử lý phức tạp: Các mô hình Neural Network có thể giải quyết các bài toán cực kỳ phức tạp mà các phương pháp truyền thống không thể làm được, ví dụ như nhận diện hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 📸🔍

  • Thách thức: Yêu cầu dữ liệu lớn: Để Neural Network có thể học và phát triển một cách chính xác, nó cần một lượng dữ liệu rất lớn và đa dạng. 📊📦

  • Cần tài nguyên tính toán mạnh mẽ: Việc huấn luyện một mạng nơ-ron yêu cầu phần cứng cực kỳ mạnh mẽ, chẳng hạn như GPU để xử lý nhanh chóng các phép toán phức tạp. 💻⚡

5. Tương lai của Neural Network 🌟🚀

  • Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, Neural Network ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong các ứng dụng AI hiện đại. Từ nhận diện giọng nói đến robot tự hành, Neural Network chắc chắn sẽ giúp mở ra những cánh cửa mới cho các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, tài chính, và nhiều ngành công nghiệp khác. 🔮🌍

Kết luận 🏁

  • Vậy là bạn đã có cái nhìn sơ lược về Neural Network – một trong những công nghệ cốt lõi trong trí tuệ nhân tạo. Dù có một số thách thức, nhưng khả năng học hỏi và tiến bộ không ngừng của mạng nơ-ron sẽ tiếp tục mở ra một tương lai sáng lạn cho AI.
  • Nếu bạn yêu thích khám phá và tìm hiểu về công nghệ mới, đừng ngần ngại tham gia vào cuộc cách mạng AI và Neural Network nhé! 💪🤩 Chắc chắn bạn sẽ không bao giờ cảm thấy nhàm chán với những gì mà công nghệ này mang lại. ✨🔥

  • Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết! Nếu bạn có câu hỏi hay muốn tìm hiểu thêm, đừng quên để lại comment hoặc chia sẻ bài viết này với bạn bè nhé! 😄👾

bạn có thể tìm hiểu thêm qua https://vi.wikipedia.org/wiki/M%E1%BA%A1ngth%E1%BA%A7nkinhnh%C3%A2nt%E1%BA%A1o

|[Cre: IRLH STUDIO]|

IRLHStudio
o6, Tháng 4, 2025, 16:57 1

dựa trên nền tảng DMOJ | theo dõi VNOI trên Github và Facebook