What is lazy loading?

It is a design pattern that means; not-loading a content until it is needed. Basically, it is the opposite of “preloading”.

The technique is mostly used in websites that have a long list of images & rather than loading all the images at once, we see them load when we try to view them by scrolling down.

How the logic works?

Using JavaScript, it is possible to detect the following:

• the coordinates of the part of the page (x-y) we’re viewing
• the coordinates of a specific element
• the width-height of the viewport

Having these inputs, we can easily understand if a given element is in the viewport or not. And, after it becomes “in”, we can make a JavaScript call to load the content.

Here are ready-to-use resources for implementing lazy loading:

Using jQuery – Lazy Loader

A jQuery plugin for delaying the loading of images in (long) web pages. It also enables you to set a sensitivity level (when/how close should the loading must happen) & a placeholder image.

Using MooTools – MooTools LazyLoad

This MooTools plugin again makes it possible to set a placeholder image & sensitivy level (range).

Using YUI 3 – ImageLoader

The ImageLoader Utility lets you determine triggers and time limits to initiate image loading. This allows you to ensure that the images are loaded before your user is likely to see them. The resource is very well-documented & supported with examples.

Using Prototype – lazierLoad

Besides the common settings, this lazy loader for Prototype has some filters like “extension, wifth & height” for limiting the type of the files to be lazy loaded.

from http://www.webresourcesdepot.com/lazy-loading-of-images-resources-you-need/

A developer can enable lazy loading on a component-by-component basis in both thread ed and non-threaded applications. The disadvantage of lazy loading is that if a component call s most of its dependents, every function call to a lazily loaded component requires extra instructions and time. Consequently, if a program can be expected to use most of its dependent components, then lazy loading will probably not improve performance.

Mở đầu.

Vài dòng suy nghĩ trên của tôi không phải là dự đoán mơ hồ mà hoàn toàn có cơ sở, tôi có thể lý giải sơ bộ về dự đoán trên như sau: Trước hết bạn phải công nhận/đồng ý với tôi rằng, hầu hết những người am hiểu ít nhiều về công nghệ đều không thể không biết đến các hệ thống như Google, Yahoo, Facebook, Twitter.. vì vậy điều tôi dự đoán bạn có sử dụng các sản phẩm trên hay không bằng cách nhận diện bạn là người am hiểu hoặc chí ít quan tâm đến công nghệ.

Ảnh có tính chất minh họa

Vậy vấn đề là làm thế nào để tôi có thể nhận diện bạn là người am hiểu/quan tâm đến công nghệ? Câu hỏi này thực ra thì đơn giản thôi: Data mining – Đây là một cụm từ trọng tâm nằm trong tiêu đề bài viết, và từ này bản chất nó là công nghệ rồi, khi bạn đọc bài này ít nhiều cụm từ này gây cho bạn sự quan tâm nhất định nếu không muốn nói là bạn đã có một chút hiểu biết về nó, điều đó đồng nghĩa bạn phải có một kiến thức nền ở mức tương đối về lĩnh vực công nghệ (không nhất thiết phải là công nghệ thông tin), và đây là mấu chốt để tôi có thể khẳng định (với xác xuất cao nhất) bạn là người am hiểu/quan tâm đến công nghệ, và vì vậy hiển nhiên bạn phải biết và có sử dụng các dịch vụ trên .

Hơi dài dòng chút, nhưng ở đây tôi muốn dẫn bạn tới khái niệm mà bài viết này sẽ đề cập và đó cũng là cách tôi ứng dụng để lý giải cho ví dụ ở trên: Data Mining.
Đọc đến đây, ít nhiều bạn công nhận với tôi những điều trên (Nếu không thì tốt nhất đừng đọc tiếp, tốn time .), bạn biết rằng Google luôn trả cho bạn kết quả tìm kiếm tốt nhất, thông minh nhất.. Nó còn thông minh hơn nếu như bạn luôn tìm kiếm thông tin bằng cách đăng nhập vào hệ thống của Google, bạn có thể thử bằng cách tìm một từ khóa chuyên biệt khi không đăng nhập và khi đăng nhập, nói chung kết quả sẽ khác nhau, và hầu hết là kết quả khi bạn đăng nhập sẽ có độ chính xác với mục đích tìm kiếm của bạn cao hơn so với khi bạn không đăng nhập. Bạn có biết tại sao không?

Tiếp: Facebook có tính năng rất hay và rất hữu dụng trong việc kết nối các mối quan hệ, đó là tính năng suggestions friends, các mối quan hệ của tôi hầu hết đều kết nối qua tính năng này, và điều thú vị là hầu hết các người bạn mà FB suggest đều là những người tôi biết. Vậy tại sao FB nó lại thông minh đến mức như vậy?

Amazon.com là website bán sách lớn nhất trên internet, bạn để ý rằng mỗi khi bạn xem thông tin chi tiết về một quyển sách nào đó trên site thì bao giờ cũng kèm theo 1 danh sách các quyển sách gợi ý mua kèm theo quyển bạn đang xem, một thống kê cho thấy có tới trên 70% đầu sách được người dùng mua thêm thông qua hình thức gợi ý này. Vậy điều gì làm cho việc bán sách hiệu quả đến như vậy?
Trên đây chỉ là các ví dụ chúng ta có thể nhìn và hiểu luôn (không cần phải nghĩ ), còn rất, rất nhiều các ví dụ từ nghiên cứu khoa học ứng dụng trong không gian, đến việc chống khủng bố (hay đấy chứ!!!) mà tôi không thể trình bày ở đây được..

Nói tóm lại tất cả những ví dụ, những điều tôi nói ở trên chung qui lại chỉ xoay quanh một chủ đề thôi: Data mining. Vậy data ming là cái gì vậy?

Data mining là gì?

Có khá nhiều cách định nghĩa khác nhau về Data mining nhưng tựu chung các bạn có thể hiểu nôm na nó là thế này:

Data mining là một quá trình trích xuất thông tin có mối quan hệ hoặc có mối tương quan nhất định từ một kho dữ liệu lớn (cực lớn) nhằm mục đích dự đoán các xu thế, các hành vi trong tương lai, hoặc tìm kiếm những tập thông tin hữu ích mà bình thường không thể nhận diện được.

Ảnh có tính chất minh họa

Ứng dụng của nó rất đa dạng và rộng tới, từ marketing, chống gian lận, giảm giá thành sản xuất, tăng doanh thu, phân tích hành vi sử dung người dùng internet để target đúng nhu cầu, đúng đối tượng hay ứng dụng hỗ trợ ra quyết định, nghiên cứu khoa học đến việc chống khủng bố v.v..

Các công cụ, kỹ thuật data mining có thể trả lời các câu hỏi mà các công cụ truyền thống đòi hỏi rất nhiều thời gian cần thiết để có thể giải đáp được (thậm chí các cách truyền thống không thể giải được). Nó có thể tìm thấy được những thông tin cực kỳ hữu ích mà rất dễ bị bỏ qua hoặc không xem xét đến để có thể dự đoán những xu thế/hành động xảy ra trong tương lai.

Để có thể data mining một cách hiệu quả, điều đầu tiên cần phải thu thập dữ liệu và định nghĩa lại theo các tiêu chí cần phân tích. Các kỹ thuật data mining có thể cài đặt rất nhanh chóng trên các nền tảng phần mềm, phần cứng phổ thông mà không cần đòi hỏi quá phức tạp, tuy vậy data mining thường gắn liền với việc phân tích một khối lượng dữ liệu cực lớn nên cần ứng dụng các công nghệ high performance client/server hoặc xử lý song song (parallel programming).
Nghe thì hơi loằng ngoằng khó hiểu, thực ra thì đúng là nó rất loằng ngoằng, phức tạp, khó hiểu . Tuy vậy có thể tóm lược khái quát các thành phần cơ bản của data mining như sau.

Các thành phần cơ bản của Data mining.

Công nghệ data mining là kết quả của quá trình lâu dài nghiên cứu và phát triển sản phẩm. Quá trình này bắt đầu từ khi những dữ liệu đầu tiên lưu vào máy tính, tiếp đến là quá trình cải tiến, nâng câp cách thức truy xuất dữ liệu và dần dần cho phép người dùng có thể duyệt dữ liệu theo thời gian thực. Kết quả của quá trình này cho phép truy xuất các nguồn dữ liệu quá khứ, tính toán và định vị lại việc truyền tải, cung cấp thông tin cho hiện tại, tương lai hay đưa ra các dự đoán tình huống có thể sắp diễn ra.

Có ba kỹ thuật cơ bản nhưng rất tổng quát và đầy đủ trong công nghệ data mining:
Thu thập dữ liệu lớn. (Massive data collective).
Nền tảng sức mạnh tính toán. Đây chính là hạ tầng bao gồm cả phần cứng và phần mềm lõi. (Powerful computing)

Các giải thuật/thuật toán để khai thác dữ liệu. (Data mining Algorithms)

Để có thể hiểu rõ hơn, tôi lấy ví dụ về hệ thống của VCC chúng ta:
Hệ thống thu thập dữ liệu: từ các site nội bộ của VCC, lượng dữ liệu thu thập hàng ngày trung bình khoảng gần 200GB data, số bản ghi dao động từ 200 đến 700 triệu, thời điểm cao nhất đạt 1.8 tỷ bản ghi được ghi nhận trong một ngày. Các dữ liệu thu thập bao gồm thông tin về ads item, user-agent, user id, url v.v…

Nền tảng tính toán bao gồm hệ thống Hadoop Cluster, Datawarehouse và các application server. Hệ thống Hadoop ứng dụng để giải các bài toán đòi hỏi phải xử lý song song trên một khối lượng dữ liệu cực lớn (hàng TB data và chục tỷ bản ghi), hệ thống DW ứng dụng để tính toán nhanh các dữ liệu nằm ở các khoảng thời gian ngắn, lượng bản ghi tính toán khoảng dưới 1 tỷ, và cần tính nhanh. Nền tảng này kết hợp với thành phần thứ ba dưới đây để giải các bài toán phân tích về hành vi người dùng, target, re-targeting sản phẩm đúng đối tượng, xây dựng hệ thống recommendation v.v..

Các thuật toán/giải thuật ứng dụng để khai thác dữ liệu: Hệ thống của VCC ứng dụng khác nhiều các giải thuật/thuật toán khác nhau, tùy vào từng bài toán cụ thể. Ví dụ với bài toán chống spam thì ứng dụng thuật toán Cosine Similarity, Bayesian, Clustering… bài toán detect IP thì ứng dụng một số giải thuật tự nghiên cứu, hay bài toán tính lượng unique user theo khoảng thời gian bất kỳ ứng dụng giải thuật Bloom filter v.v…

Ngoài ra còn nhiều công nghệ phụ trợ khác, nhưng ba thành phần trên là phần cốt lõi của cả hệ thống mà VCC đã và đang ứng dụng.

Vậy với các thành phần tuy cơ bản nhưng phức tạp như vậy, cụ thể hơn thì phạm vi và ứng dụng của hệ thống là gì?

Phạm vi và ứng dụng.

Như đã trình bày ở trên, pham vi ứng dụng của data mining rất rộng, bao phủ hầu hết các lĩnh vực. Tuy vậy có thể tóm lược lại phạm vi ứng dụng của data ming trong các bài toán yêu cầu có cần có các chức năng/nghiệp vụ sau:
Tự động hóa việc dự doán các xu thế và hành vi sẽ diễn ra trong tương lai: Data mining tự động hóa quá trình tìm kiếm và trích xuất các tập thông tin có mối quan hệ hoặc tương quan trong một tập dữ liệu cực lớn. Những vấn đề/câu hỏi đặt ra với các cách truyền thống đòi hỏi một quá trình rất phức tạp và tốn kém cả về tài chính và thời gian để giải đáp thì giờ có thể trả lời một cách nhanh chóng trong khi giá thành là thấp nhất. Một ví dụ đơn giản trong quảng cáo online là quá trình targeting, khi một người dùng click vào một banner quảng cáo bán giầy dành cho nữ giới, thì khả năng người đó là nữ và họ đang quan tâm đến đôi giầy đó, khi hệ thống nhận diện được điều này thì có thể target thêm các kiểu dáng giầy khác nhau, kích cỡ khác nhau, giá thành khác nhau với mục tiêu là người dùng sẽ kết thúc quá trình là mua một đôi giày, ngoài ra bởi vì hệ thống nhận diện người dùng là phụ nữ nên nó có thể quảng cáo thêm các sản phẩm khác như mỹ phẩm, quần áo v.v..

Tự động hóa việc khám phá/nhận diện ra những tập thông tin quá khứ mà hệ thống không/chưa biết: Công cụ data mining trong quá trình phân tích dữ liệu sẽ nhận diện ra nhưng tập thông tin/dữ liệu không có hoặc bị ẩn bởi những mối liên hệ mà được xác định trước. Ví dụ như trong việc bán hàng, có những sản phẩm không có mối liên hệ gì với nhau, nhưng lại hay bán được cùng nhau, từ đó đưa ra cơ chế recommendation. Hay cơ chế nhận diện giao dịch gian lận trong thanh toán điện tử dựa vào việc phân tích các giao dịch bất thường…

Ngày nay, các công nghệ data mining được ứng dụng rộng rãi trong các công ty lấy khách hàng làm trung tâm như truyền thông, tài chính, marketing, bán hàng, các nghành công nghiệp sản xuất v.v… Nó cho phép các công ty xác định được các mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại như giá thành, mẫu mã, cách thức quảng cáo, thậm chí là kỹ năng của nhân viên công ty… các yếu tố bên ngoài như đối thủ cạnh tranh, chính sách kinh tế hay nhu cầu thị trường v.v.. Và nó còn hỗ trợ việc xác định được sự tác động của các chính sách khuyến mại, giảm giá, độ hài lòng của khách hàng và lợi nhuận của doanh nghiệp…

Từ đầu đến giờ toàn nói data mining ứng dụng vào cái này cái kia mà chưa nói gì đến cách thức nó hoạt động thế nào. Phần tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về vấn đề này.

Data mining hoạt động như thế nào?

Vậy chính xác thì data mining giúp bạn dự đoán được hoặc nhận biết nhưng điều chưa biết dựa trên tập dữ liệu quá khứ như thế nào? Các kỹ thuật ứng dụng để giải các câu hỏi trên trong data mining được gọi là quá trình mô hình hóa dữ liệu. Có nghĩa là xây dựng các mô hình trong các tình huống mà bạn đã biết/nhận diện được câu trả lời/kết quả và sau đó là áp dụng vào trong các tình huống khác mà bạn chưa biết/nhận diện được.

Vài công nghệ và kỹ thuật data mining thường áp dụng như: thống kê (statistical), máy học (machine learning), mạng nơ ron (neural network).

Data mining bao gồm các bước sau:

1. Thu thập, bóc tách, chuẩn hóa dữ liệu và nhập dữ liệu vào hệ thống kho dữ liệu (Datawarehouse).

2. Lưu trữ và quản lý dữ liệu dưới dạng đa chiều.

3. Đưa ra các cơ chế truy xuất cho các ứng dụng phân tích dữ liệu .

4. Sử dụng các phần mềm phân tích để tính toán.

5. Kết xuất dữ liệu dưới dạng dễ hiểu, như biểu đồ hoặc dạng report.

Để ví dụ cho quá trình này, chúng ta quay trở lại trả lời các câu hỏi ở mục Mở đầu.
Đầu tiên là câu hỏi tại sao kết quả tìm kiếm của Google lại khác nhau khi đăng nhập và khi không đăng nhập? Tôi nghĩ đọc đến đây, có lẽ bạn đã có thể hình dung được câu trả lời. Câu trả lời ngắn gọn là: Khi bạn đăng nhập Google biết bạn là ai, biết hành vi trong quá khứ của bạn như thế nào (thông qua quá trình thu thập dữ liệu hành vi của bạn trên các site mà Google hiện diện), do đó nó dựa vào sự hiểu biết này nên kết quả trả về bao giờ cũng là kết quả có độ chính xác với nhu cầu của bạn cao nhất và ngược lại, khi không đăng nhập, Google chỉ trả về kết quả ranking bình thường mà không có kèm theo tham số ranking theo user. Và dĩ nhiên để biết được hành vi trong quá khứ của bạn, Google phải sử dụng đến các công nghệ data mining.

Thứ hai, tại sao Facebook lại có thể gợi ý cho tôi toàn những người mà tôi đã quen biết? Để có thể đưa ra gợi ý này đòi hỏi Facebook kết hợp rất nhiều các tham số, cụ thể là những tham số gì thì là bí mật công nghệ riêng của FB. Tuy nhiên có thể giải thích tóm lược như sau: Khi bạn đăng ký tài khoản Facebook, thông thường bạn nhập them các thông tin khác như: quá trình làm việc ở các công ty, công ty bạn đang làm, trường/lớp bạn đã/đang học, các hội bạn tham gia, bạn gái/trai/vợ/chồng của bạn v.v… Đây chính là các thông tin mà Facebook có thể dựa vào để xác định ai là bạn của bạn. Ở đây, Facebook đã mô hình hóa các tham số có độ liên quan nhất định để đưa ra những gợi ý mà có xác xuất đúng rất cao, và bạn thấy đó, thực sự là rất đúng . News stream của Facebook còn phức tạp và hay ho hơn nữa. Tất các điều đó Facebook làm được là quá trình thu thập dữ liệu hoạt động của người dùng trên site, sau đó sử dụng các công nghệ data mining để cung cấp nội dung, tính năng phù hợp nhất cho người dùng.

Thứ ba, tại sao Amazon lại có thể đưa ra danh sách các quyển sách bán kèm có tỷ lệ bán được cao như vậy? Để làm được điều này Amazon đã đầu tư phát triển hệ thống recommendation trong hàng chục năm, thời gian dài đó không chỉ là phát triển thuần túy công nghệ mà còn là quãng thời gian thu thập và phân tích hành vi người sử dụng trên site của Amazon, thời gian càng dài, dữ liệu thu thập càng lớn, dẫn đến tập thông tin có độ tương quan càng nhiều và càng chính xác. Nôm na bạn có thể hiểu là 100 khách hàng mua quyển sách ABC thì có tới 40 khách hàng đồng thời mua quyển sách DEF, vì thế với khách hàng 101 xem quyển ABC, hệ thống nhận diện và đưa ra gợi ý mua them quên DEF, đơn giản là vậy, tuy nhiên bên dưới còn có nhiều tham số khác để tăng độ tương quan lên nữa. Và đây cũng là một quá trình mining dữ liệu.

Một số công nghệ thường áp dụng trong data mining:

Mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial neural networks): Đây là mô hình mà hệ thống có thể tự học thông qua đào tạo với tập dữ liệu ban đầu, từ đó suy đoán ra các tập kết quả từ tập dữ liệu mà nó khai thác.

Cây quyết định (Decisions Trees): Một tập các decisions biểu diễn dưới dạng cây, các decisions này tạo ra các luật cho việc phân loại tập dữ liệu. Nôm na là, nếu tập thông tin A thõa mãn các luật B thì quyết định C.

Giải thuật di truyền (Generic Algorithms): Kỹ thuật này sử dụng trong các quá trình phối hợp, biến đổi, chọn lọc tự nhiên kế thừa từ khái niệm tiến hóa.
Phương pháp ông hàng xóm gần nhất (Nearest neighbor method): Đây là kỹ thuật phân loại từng bản ghi/thông tin trong tập dữ liệu dựa trên sự kết hợp của k records có độ giống nhau nhất trong tập dữ liệu quá khứ.
Nguyên tắc suy diễn (Rule induction): Kỹ thuật bóc tác dữ liệu dựa trên nguyên tắc Nếu-Thì từ các tập dữ liệu thống kê.

Hạ tầng công nghệ:

Các bài toán data mining hầu hết là các bài toán xử lý lượng dữ liệu lớn, và phân tích phức tạp. Điều đó đòi hỏi phải có hạ tầng đủ lớn và có khả năng mở rộng mềm dẻo, linh hoạt (scale out) phù hợp với sự tăng trưởng của dữ liệu.
Mô hình hệ thống thông thường được xây dựng trên cơ sở phân tán, cho phép lưu trữ và tính toán song song, khả năng chịu lỗi cao.

Kích cỡ không gian lưu trữ dữ liệu tính bằng TB, băng thông giữa các node là Gb, tùy thuộc vào độ phức tạp của các công thức tính toán mà đòi hỏi hệ thống phải có lượng RAM đủ lớn, single CPU hay multi CPU v.v…
Hệ thống thu thập dữ liệu phải có khả năng chịu tải cao và đảm bảo tính sẵn sang cao (High available), tốc độ xử lý nhanh (High performance).

Kết luận:

Bài viết này mới chỉ là bước dạo đầu để chúng ta có thể hình dung được data mining là gì. Các khái niệm, định nghĩa còn khá chung chung. Tuy vậy cũng đủ để các bạn có thể nắm được các điểm cốt lõi của một hệ thống data mining cần có những gì.

Ngày nay, việc xây dựng ra một sản phẩm (đặc biệt là sản phẩm internet) ngày càng trở nên đơn giản hóa, tuy vậy để tồn tại, phát triển và mở rộng cần có những tính năng thông minh hỗ trợ cho người dùng đơn giản hóa việc truy xuất, đúng thông tin họ cần… Tất cả điều này đều cần đến nền tảng data mining bên dưới.
Các công nghệ data mining thực ra không mới, nó đã hình thành cách đây hơn 20 năm, từ khi các công nghệ điện toán xử lý song song phát triển. Tuy nhiên việc ứng dụng nó và các hệ thống web là điều còn khá mới mẻ, đặc biệt là các sản phẩm trực tuyến ở Việt nam chúng ta, hầu như chưa trang web nào ứng dụng thực sự các công nghệ data mining, lý do là quy mô chưa đủ lớn, lượng dữ liệu cần phân tích còn nhỏ và hẹp.

Tham khảo:

Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Data_mining
Web: Introduction to Data Mining; What is Data Mining
Book: Web Data Mining-Bing Liu, Springer publish
Book: Programming Collective Intelligence.

——————————————————————————————

Copy from http://nhanminhphuc.edublogs.org/2011/03/18/data-mining-%E2%80%93-khai-ni%E1%BB%87m-vai-tro-va-%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng/

Bị cáo Trương Tấn Dũng trước tòa.

Chiều ngày 21/10, TAND tối cao tại TP HCM đã tuyên bác đơn kháng cáo, y án tử hình về tội “giết người” đối với Đặng Bảo Hoàng (21 tuổi ngụ tại quận Thủ Đức). Cùng ngày, tòa cũng đưa ra xét xử một vụ án “giết người” khác và chấp nhận kháng nghị của Viện kiểm sát tỉnh Đồng Nai, tăng mức hình phạt từ chung thân lên tử hình đối với bị cáo Trương Tấn Dũng (28 tuổi ngụ tại Đồng Nai).

Trương Tấn Dũng, trước đó đã bị TAND tỉnh Đồng Nai đưa ra xét xử sơ thẩm và tuyên mức án chung thân về tội “Giết người”, 12 năm tù về tội “Hiếp dâm trẻ em”. Theo tòa sơ thẩm, chỉ vì xích mích nhỏ trong sinh hoạt, bị cáo Dũng đã đánh vào mặt và đập đầu bà Lê Ngọc Tuyết là dì họ của mình xuống nền gạch nhiều lần, dùng thanh gỗ đập đánh vào người cũng như dùng đoạn gãy có đầu nhọn đâm vào sườn thấu bụng thấu gan dẫn đến chết người. Không dừng lại, bị cáo còn tiếp tục hiếp dâm cháu M. (14 tuổi)…Thế nhưng, tòa xét việc sau khi phạm tội, bị cáo Dũng đã ra cơ quan công an đầu thú, khai báo thành khẩn, chưa có tiền án, tiền sự…nên tuyên mức án tù chung thân. Cho rằng việc bản án TAND Đồng Nai tuyên như trên là chưa tương xứng với hành vi phạm tội đặc biệt nghiêm mà bị cáo gây ra; Viện kiểm sát cùng cấp đã quyết định kháng nghị tăng hình phạt lên mức tử hình và được tòa tối cao chấp nhận.

Đối với vụ của Tuấn, tối 25/2/2006, hai thanh niên là anh Trần Văn Tuấn và anh Nguyễn Hữu Vinh cùng nhau đi uống cà phê tại quán Nhịp Sống Trẻ trên địa bàn quận Thủ Đức. Trong lúc ngồi tại quán, hai anh “ghẹo” cô nhận viên phục vụ quán tên Thúy rồi “bo” cho cho cô này 100 ngàn đồng và mời đi chơi. Cầm tiền xong, Thúy không ngồi tiếp chuyện hai thanh niên này mà đi sang bàn của nhóm bạn cô đang ngồi gần đó đưa tiền, trong đó có Bình…

Thấy vậy, anh Tuấn và anh Vinh đề nghị cô tiếp viên xinh đẹp quay lại “tiếp chuyện”, nếu không thì trả tiền “bo” lại để đi về; nhưng không được Thúy đồng ý và hai bên bắt đầu to tiếng với nhau. Nghe ồn ào, chủ quán đi ra biết chuyện nên kêu Thúy và nhóm bạn phải “móc” tiền ra trả lại cho khách. Do bị “chơi quê” trước mặt cô tiếp viên xinh đẹp, Hoàng đứng dậy bỏ về nhà lấy một con dao quay trở lại quán để “xử” hai thanh niên kia. Đứng ở ngoài đường “canh me” một lúc, Hoàng và đồng bọn phát hiên anh Tuấn, anh Vinh đang đi ra nên liền đuổi theo chém 3 nhát vào người rồi để mặc nạn nhân tại hiện trường, cùng nhau đi uống cà phê như không có chuyện gì xảy ra. Do vết thương quá nặng, anh Tuấn đã tử vong tại chỗ.

*Tên nạn nhân đã thay đổi

Khánh Trang

(Tổng hợp)

	Các bị cáo Nhật Bản đã nêu đích danh ông Huỳnh Ngọc Sỹ

Trong khi đó, ông Lê Toàn, phó giám đốc Sở Giao thông vận tải TP Hồ Chí Minh đã được đề nghị tạm thời đảm trách vị trí giám đốc dự án Đại lộ Đông-Tây thay ông Sỹ.

Ông Huỳnh Ngọc Sỹ là người bị báo chí Nhật Bản nêu tên đích danh nhận hối lộ hàng trăm ngàn đô la từ Công ty Tư vấn Thái Bình Dương (PCI).

Hồi đầu tuần, Thành ủy TP HCM vừa quyết định tạm đình chỉ công tác đối với ông để tiếp tục điều tra làm rõ.

Giới chức thành phố khẳng định cam kết thực hiện đúng tiến độ dự án Đông – Tây, mà theo kế hoạch phải hoàn tất vào năm 2010.

Dự án này và dự án cải tạo môi trường nước thành phố được tài trợ của nguồn vốn ODA do Chính phủ Nhật Bản cung cấp.

Cho tới nay, trong những văn bản được công khai trong nước, ông Huỳnh Ngọc Sỹ vẫn khẳng định rằng quá trình đấu thầu và chọn thầu trong Dự án Đại lộ Đông Tây hoàn toàn theo đúng quy định.

Cơ quan điều tra Việt Nam chưa đưa ra bất cứ kết luận nào về sai phạm tại đây.

Áp lực dư luận

Tuy nhiên, vụ cáo buộc hối lộ hàng triệu đôla đã gây chú ý đặc biệt trong dư luận Việt Nam và Nhật Bản.

Báo chí Nhật, quốc gia viện trợ phát triển hàng đầu cho Việt Nam, đã phanh phui vụ này từ khi có thông tin về cựu quan chức PCI ‘đút tiền’ cho giới chức nước ngoài để thắng thầu.

PCI bị cáo buộc là có tiền sử vi phạm Luật Chống Cạnh tranh bất bình đẳng tại một số nước nhận ODA của Nhật.

VỤ CÁO BUỘC HỐI LỘ LIÊN QUAN PCI 8/2008: Bắt và truy tố bốn cựu lãnh đạo PCI tội vi phạm Luật Chống Cạnh tranh Bất bình đẳng. Cuối 8/2008: Nhật chuyển hồ sơ cho Việt Nam 9/2008: UBND TPHCM ngừng giải ngân các hợp đồng với PCI, thay đổi lãnh đạo dự án 11/2008: Ông Huỳnh Ngọc Sỹ bị tạm đình chỉ công tác. Ông Lê Toàn được chỉ định tạm thay thế Báo VN nói ông Sỹ nhập viện vì tai biến

Bốn bị cáo từ PCI đã thừa nhận tội đưa hối lộ tại Tòa án Quận Tokyo.

Cam kết chống tham nhũng và bảo toàn quan hệ với Nhật Bản đã gây áp lực nặng nề lên cơ quan công quyền của Việt Nam trong vụ PCI.

Gần đây, sau khi vấn đề PCI bị mang ra chất vấn trước Thủ tướng tại Quốc hội, tiến trình giải quyết vụ cáo buộc hối lộ này dường như tăng tốc. Báo chí VN cũng bắt đầu có nhiều bài đề cập tới vụ việc.

Các báo cũng cho biết thêm chi tiết về ông Huỳnh Ngọc Sỹ.

Ông Sỹ sinh năm 1953, xuất thân từ lực lượng Thanh niên Xung phong (TNXP) TP HCM. Từ 1995 – 1999 ông là giám đốc công ty TNXP.

Từ 1999 – 10/2000, ông giữ chức chỉ huy phó lực lượng TNXP TP HCM. Ông chính thức giữ chức phó giám đốc sở Giao thông công chính kiêm giám đốc ban quản lý Dự án Đại lộ Đông-Tây và môi trường nước thành phố từ 10/2000.

Vụ cáo buộc hối lộ xảy ra trong thời gian 2003-2006.

(Theo BBC)

Những tấm ảnh không một mảnh vải che thân của người đẹp “Vợ tôi là găngtơ 3″ khi cô mới 20 tuổi lại vừa bị tung lên Internet. Dù Thư Kỳ từng là một diễn viên cấp 3 nhưng khi bộ ảnh này của cô bị phát tán ra thì không ít người bất ngờ.

Một trong những tấm ảnh nhạy cảm của Thư Kỳ. Ảnh: 67.

Sinh trưởng trong một gia đình không hạnh phúc, Thư Kỳ đến với nghiệp diễn xuất bắt đầu từ các bộ phim cấp 3 khi mới vừa 16 tuổi. Thậm chí, cô còn ký hợp đồng làm người mẫu ảnh nude và sống trong scandal, tai tiếng về tình ái suốt những năm tháng thời thiếu nữ. Cuộc sống của nữ diễn viên này chỉ thực sự rẽ hướng khi cô tham gia Sex and Zen 2 của đạo diễn Manfred Wong dù phim bị cấm chiếu ở Hong Kong. Sau bộ phim này, năm 1996, cô nhận được lời mời đóng Viva Erotica và giành giải thưởng Nữ diễn viên phụ xuất sắc, Diễn viên mới xuất sắc tại LHP Kim Tượng. Chính từ bước ngoặt quan trọng đó, cô gái trẻ dần dần thay đổi hướng đi và thực sự tỏa sáng sau nhiều bộ phim thành công như Người vận chuyển, The eye 2…

Đón nhận những thành công trong sự nghiệp, Thư Kỳ không ít lần khỏi rớt nước mắt tâm sự, cô muốn thoát khỏi biệt danh Người đẹp phim cấp 3 để trở thành một diễn viên thực thụ. Đối với cô, đó là những ngày tháng sai lầm, nhưng không vì thế mà hối tiếc: “Từ một cô gái đóng phim sex, tôi đã trở thành một nữ diễn viên thành công. Đó là một kỳ tích lớn và không dễ dàng”.

Dù luôn khẳng định rằng không thích chuyện kết hôn và chẳng mấy quan tâm đến việc yêu đương nhưng hôm đầu tuần, Thư Kỳ lại bị phát hiện bí mật đi chơi với Ngô Ngạn Tổ, trong khi nam diễn viên này đã yêu cô người mẫu Lisa S được gần 6 năm. Nhiều tin đồn cho rằng đôi uyên ương này trục trặc vì sự xuất hiện của người thứ ba, không ai khác là Thư Kỳ.

Mới đây, theo thăm dò của khán giả kênh E! Channel của Mỹ, đôi môi của Thư Kỳ thậm chí còn được đánh giá là quyến rũ hơn ngôi sao Hollywood Angelina Jolie.

(Theo Ngôi Sao)

Năm nay, Ban tổ chức Miss World quyết định mở cuộc bình
chọn trên mạng để tìm ra Miss People’s Choice. Người đoạt danh hiệu này
sẽ được vào thẳng vòng bán kết.

Cuộc bình chọn đã khởi động trên trang web http://www.missworld.com/
và website của Amuso – đối tác của Tổ chức Hoa hậu Thế giới. Mỗi thí
sinh đều được giới thiệu thông tin và hình ảnh tại đây, độc giả khắp
thế giới chấm điểm từng người theo thang điểm 10. Người đẹp nào có số
điểm bình chọn cao nhất sẽ chiến thắng.
]]> http://donghoqualac.wordpress.com/2008/11/23/con-d%c6%b0%c6%a1%cc%80ng-va%cc%80o-ba%cc%81n-ke%cc%81t-hoa-ha%cc%a3u-the%cc%81-gi%c6%a1%cc%81i-ha%cc%83y-ba%cc%80u-cho%cc%a3n-cho-thien-ly%cc%81-qua-internet/feed/ 0 donghoqualac Ảnh minh họa http://donghoqualac.wordpress.com/2008/11/23/nh%e1%ba%adn-d%e1%bb%8bnh-ttck-th%e1%bb%a9-hai-24-11-2008/ http://donghoqualac.wordpress.com/2008/11/23/nh%e1%ba%adn-d%e1%bb%8bnh-ttck-th%e1%bb%a9-hai-24-11-2008/#comments Sun, 23 Nov 2008 03:40:45 +0000 donghoqualac http://donghoqualac.wordpress.com/?p=470 ]]>

*Theo PP Quan sát thị trường của BST hôm nay 21-11-2008 chỉ số T = 4.5 điểm, nằm trong vùng khuyến nghị không đầu tư. Test dòng tiền đạt: 40% +/-10% (tức là có từ 30%-50% số người có thể mua cổ phiếu). Dòng tiền trong cổ phiếu tăng lên 46%, (nghĩa là áp lực bán cổ phiếu ngày phiên tới tăng thêm 10% so với hôm nay). Hình ảnh 3 kịch bản VNI ngày 24-11-2008 cho thấy 2 tăng và 1 giảm. Phân tích lệnh hôm nay: Số lệnh mua lớn hơn lệnh bán, khối lượng mua lớn hơn bán nhưng trung bình lệnh mua vẫn nhỏ hơn bên bán rất nhiều. Điều này cho thấy NĐT bán ra vẫn là NĐT lớn. Thông tin C, những thông tin hỗ trợ TT đã không còn tác động. ngày 20-11 Thủ Tướng trực tiếp chỉ ra những khó khăn về kinh tế trong năm 2009 mà đất Nước phải đối mặt. Thông tin này còn tác động đến TT trong thời gian rất dài. Tâm lý ở mức B, nhiều NĐT cho rằng khủng hoảng là cơ hội và nhiều NĐT dài hạn chấp nhận rủi ro để tìm kiếm cơ hội, sẽ giúp cho TT có một vài phiên ổn định trong đầu tuần sau.  NĐTNN lại tăng lượng bán ra khi ngay khi có thể, đây là tín hiệu xấu cho TTCK. Chỉ số kỳ vọng VNI cho ngày mai hướng lên 326 đạt 40%, trong khi đó chỉ số này hướng xuống 309 là 30%. Hôm qua chỉ số này hướng xuống 318 đạt gấp đôi hướng lên và cho kết quả VNI rơi về 318.96.

Nhận xét: Hôm qua BST có nhận xét “Nếu điểm hỗ trợ 318 không đủ tạo tâm lý trấn an NĐT thì khả năng VNI sớm về 300” rất may VNI đã kịp dừng lại ngay mốc 318.96. Đây là mốc hỗ trợ khá mạnh giúp cho VNI bật dậy. TTCK Mỹ tăng và nhiều khả năng tăng tiếp trong phiên tới, giúp cho NĐTNN và NĐT lớn rút vốn dễ dàng hơn. Như vậy khi VNI chạm ngưỡng hộ trợ 318 sẽ có nhiều NĐT tìm kiếm cơ hội mua vào. Nhờ mức hỗ trợ này nhiều NĐT đang giữ CP khôn g còn bán tháo mà chỉ bán ở giá cao. Nếu NĐT mua vào chấp nhận mua giá cao thì lực bán của NĐTNN sẽ tăng lên giữ cho VNI chỉ tăng hoặc giảm nhẹ quanh giá tham chiếu.

• Dự đoán thứ hai 24-11-2008: VNINDEX có nhiều cơ hội tăng.

Khuyến nghị: Giữ cổ phiếu ở mức độ 20% hoặc thấp hơn. Chính phủ đang hoàn thiện luật phá sản cho ngành TC-CK, điều này cho thấy rủi ro khá cao trong việc ĐT vào CK. BST khuyến nghị các NĐT nên chọn CTCK có TKCK và TK ngân hàng riêng biệt.

Mua: Không nên mua. Hãy kiên nhẫn giữ lấy đồng tiền và xem như bạn đang đầu tư đồng nội tệ, chắc chắn ngày mai bạn sẽ mua được mọi thứ rẽ hơn ( hàng hóa, hàng tiêu dùng, xăng dầu…kể cả chứng khoán). Thời gian qua NĐTNN đã rất thành công trong việc cất giữ tiền đồng Việt Nam.

Bán: theo PT của BST thì thứ ba là ngày tăng điểm VNI, bạn bán vào ngày này sẽ được giá cao hơn. Đồng thời theo PTKT nếu thứ 3 VNI tăng cũng là điểm có thể mua vào. BST vẫn giữ quan điểm không nên mua.

Chúc mọi người có phiên giao dịch thành công.

Ghi chú: Lý thuyết BST chỉ khuyến nghị trong ĐT ngắn hạn và lướt sóng lướt sóng qua từng phiên giao dịch.

BST