@hoclaixehaiphong: Con dốc huyền thoại 🥹🥹#hoclaixeoto #hoclaixe #hoclaixehaiphong #hoclaixeb1b2c #LearnOnTikTok #xuhuong #de3

Học Lái Xe Hải Phòng

Open In TikTok:

Region: VN

Friday 05 July 2024 02:20:44 GMT

576130

7042

580

2218

Music

Download

No Watermark .mp4 (4.42MB) No Watermark(HD) .mp4 (3.21MB) Watermark .mp4 (0MB) Music .mp3

Comments

Vy Vy :

Nhả vía 100đ sa hình b2 cho các b nhé, mình mới thi xong sáng nay

2024-07-07 15:46:36

244

Minh Tuấn House :

Ai B2 chia sẻ giúp mình lúc này sẽ nhả côn và nhả thắng để xe lên dốc đúng ko ạ

2024-07-11 10:25:40

18

Bông nè ❤️ :

Con dốc làm tui đau 😥😥

2024-07-05 02:28:32

7

☘️Sống An Yên ☘️ :

Mất 5 điểm 🤣

2024-08-24 04:58:32

0

Memee :

Nếu các bạn muốn chắc ăn có thể thi bằng C thì sẽ qua dốc dễ hơn bằng B nhé . Vì xe tải côn khoẻ , mạnh .. khi lên dốc căn vạch cũng dễ vì có gương lồi phía trc . Lúc nhả côn tự nó bò lên khỏi mớm ga

2024-09-02 02:18:48

2

NHD@01 :

Đề 3 lên dốc kkkk

2024-08-06 06:53:17

0

Rùa Thanh :

Thi này tui sợ đôi đũa🤣

2024-07-09 13:19:05

2

yêu màu hường , ghét giả dối . :

Trường day nghe quan khu 3 dung ko b

2024-08-01 12:06:58

0

mrvit :

đỗ non, giữ côn. có hiệu lệnh đi tiếp nhả côn từ từ, xe rung lên thì nhấp ga là qua. ăn nhau ở cái tâm lí 😁

2024-08-24 15:34:32

2

♌️ :

Từ lúc nộp hồ sơ và lấy bằng. Thuận lợi các bước thì tối thiểu bao lâu thì ra bằng ạ

2024-08-02 03:59:31

1

Chị Song Tử :

Bài hát rất chi là hợp 😂, thi 100đ mà giờ nghĩ lại ko biết sau được 100 luôn

2024-08-28 08:43:58

0

HÀ THẢO😍 :

kt côn là lên dc mà. cái dốc cầu này siêu dễ . nhả vía mới thi đâu hôm qua

2024-07-07 00:55:33

9

myhuyen_3737 :

Sáng e cũng đứng giữa con dóc nó trừ 25 điểm vui vẻ 😂😂😂🥺🥺

2024-08-14 11:58:53

3

𝑪𝒐̂𝒏𝒈 𝑪𝒖̛𝒐̛̀𝒏𝒈 👨‍🏫 :

Nhả vía cho các bạn chuẩn bị thi nhé, vừa thi b2 được 2 hôm 95đ ạ 😂

2024-07-11 08:03:51

3

Nhân Cơ Lướt :

Xài thắng tay là ok nhất các bạn ạ, nó phù hợp cho cả xe côn yếu và xe côn mạnh, lên tới điểm dừng, đạp thắng kéo phanh tay, thả chân thắng ra để qua chân ga, chân côn thả nhẹ cảm nhận xe rùng thì vào ga nhẹ thả phanh tay là nó qua, mà nhớ qua chậm thôi, xuống dốc rà thắng, vì đoạn này có dừng khẩn cấp, coi chừng mất điểm oan… các bạn có thời gian để canh chỉnh k cần phải lu bu, thả phanh tay nếu xe k qua thì thả côn thêm là qua, chứ k bao giờ tụt, vì đã có ga nên đừng sợ xe tắt máy nhé các bạn.

2024-08-19 17:06:27

3

Vũ Quang Thuận :

Nhả vía 95/100 b2 hôm qua thi 1 lần đỗ luôn

2024-07-11 06:53:27

2

28th6 :

Bật nút lưu đi

2024-07-11 16:26:10

1

Hoai Duong :

nhả vía chưa bao giờ bị trượt d3 ạ

2024-08-10 05:06:57

1

bu Nguyễn ĐN :

nhã vía cho ae b2 nhé mình vừa đạt điểm cao rất vui luôn ạ

2024-08-02 15:21:23

1

Anh Không Thích :

thi 2 lần tốt nghiệp và sa hạch 100đ cả, nhả vía cho ai thi b2 nhé kk

2024-08-03 15:03:41

1

Học Lái Xe Hải Phòng :

Con dốc này tốn kém quá 🥺

2024-07-05 02:23:47

2

May5Th05 :

Đoạn này lên đến nơi xong bài cứ dẫm phanh nhả côn cho xe rung rung r nhả phanh từ từ là qua

2024-07-13 13:03:54

1

1k phô lâu đổi tên :

🤣 con dốc huyền thoại đã moi đc của e 1,400

2024-07-19 13:53:22

1

hoauyen623 :

Mình đang rất sợ hãi🤣🤣🤣

2025-03-07 00:42:48

0

Gái xứ nghệ :

Giống trường nam triệu

2024-07-05 07:53:53

0

To see more videos from user @hoclaixehaiphong, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Se hizo súper viral en TikTok y ya entiendo por qué. Es la herramienta más útil que he comprado para la cocina. Checa el precio en el carrito, te sorprenderá. 😱👇#CocinaFacil #UtensiliosDeCocina #Pelador #TikTokShopMX #AhorraTiempo

Se hizo súper viral en TikTok y ya entiendo por qué. Es la herramienta más útil que he comprado para la cocina. Checa el precio en el carrito, te sorprenderá. 😱👇#CocinaFacil #UtensiliosDeCocina #Pelador #TikTokShopMX #AhorraTiempo

SUMMER NIGHTS MID JULY

SUMMER NIGHTS MID JULY

Linear algebra is one of the mathematical foundations behind Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, and AI. You don’t need to become a mathematician. Start with these core concepts. 👇 1️⃣ SCALARS A single number. Examples: 5, -2, 3.14 📌 Used to represent individual values such as learning rates, weights, or measurements. 2️⃣ VECTORS ➡️ An ordered collection of numbers. Example: [2, 4, 6] 📌 Used to represent: 👤 Features 📝 Text embeddings 📊 Data points 🧠 Model parameters 3️⃣ MATRICES 🧩 A rectangular arrangement of numbers. Example: [[1, 2], [3, 4]] 📌 Used everywhere in ML: 🖼️ Images 📊 Datasets 🧠 Neural network weights 🔢 Transformations 4️⃣ MATRIX OPERATIONS ⚙️ Addition Matrices must have compatible dimensions. Multiplication For: A (m × n) × B (n × p) Result: C (m × p) This operation is fundamental to neural networks. 5️⃣ DOT PRODUCT 🎯 Multiply corresponding elements and add them together. Example: [1, 2, 3] · [4, 5, 6] = 32 📌 Used in: 🧠 Neural networks 🔍 Similarity search 📊 Linear models 6️⃣ TRANSPOSE 🔄 Rows become columns. Aᵀ If: A = [[1, 2], [3, 4]] Then: Aᵀ = [[1, 3], [2, 4]] 7️⃣ VECTOR NORM 📏 Measures the size or length of a vector. Common example: L2 norm ||x||₂ = √(x₁² + x₂² + ... + xₙ²) 📌 Used in: ⚙️ Optimization 📊 Regularization 📐 Distance calculations 8️⃣ EIGENVALUES & EIGENVECTORS 🔍 For a matrix A: Av = λv Where: 🔹 v = eigenvector 🔹 λ = eigenvalue 📌 Important in: 📊 PCA 🔬 Dimensionality Reduction 📐 Matrix Analysis 9️⃣ DETERMINANT 🔢 A scalar value associated with a square matrix. Written as: det(A) 📌 Useful for understanding whether a matrix is invertible and for studying linear transformations. 🔟 INVERSE MATRIX 🔄 For an invertible matrix: A⁻¹A = I where I is the identity matrix. 📌 Used in: 📈 Linear regression 🧮 Solving systems of equations 🔢 Mathematical transformations 1️⃣1️⃣ GRADIENT & VECTORS 📈 A gradient contains partial derivatives of a function. 📌 Fundamental to: 🤖 Gradient Descent 🧠 Neural Network Training ⚙️ Optimization 🤖 LINEAR ALGEBRA IN MACHINE LEARNING Data → Matrix Features → Vectors Model Weights → Matrices/Vectors Predictions → Matrix Operations Training → Gradients PCA → Eigenvectors & Eigenvalues 🧠 WHAT TO LEARN FIRST Start with: 1️⃣ Vectors 2️⃣ Matrices 3️⃣ Matrix Multiplication 4️⃣ Dot Products 5️⃣ Norms 6️⃣ Linear Transformations 7️⃣ Eigenvalues & Eigenvectors 8️⃣ Gradients 9️⃣ Systems of Linear Equations 💡 You don’t need advanced mathematics to start Machine Learning. But understanding linear algebra makes the mathematics behind ML models much less mysterious. 📌 Save this cheat sheet for your AI/ML journey. #LinearAlgebra #MachineLearning #DataScience #creatorsearchinsights #machinelearningengineer

Linear algebra is one of the mathematical foundations behind Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, and AI. You don’t need to become a mathematician. Start with these core concepts. 👇 1️⃣ SCALARS A single number. Examples: 5, -2, 3.14 📌 Used to represent individual values such as learning rates, weights, or measurements. 2️⃣ VECTORS ➡️ An ordered collection of numbers. Example: [2, 4, 6] 📌 Used to represent: 👤 Features 📝 Text embeddings 📊 Data points 🧠 Model parameters 3️⃣ MATRICES 🧩 A rectangular arrangement of numbers. Example: [[1, 2], [3, 4]] 📌 Used everywhere in ML: 🖼️ Images 📊 Datasets 🧠 Neural network weights 🔢 Transformations 4️⃣ MATRIX OPERATIONS ⚙️ Addition Matrices must have compatible dimensions. Multiplication For: A (m × n) × B (n × p) Result: C (m × p) This operation is fundamental to neural networks. 5️⃣ DOT PRODUCT 🎯 Multiply corresponding elements and add them together. Example: [1, 2, 3] · [4, 5, 6] = 32 📌 Used in: 🧠 Neural networks 🔍 Similarity search 📊 Linear models 6️⃣ TRANSPOSE 🔄 Rows become columns. Aᵀ If: A = [[1, 2], [3, 4]] Then: Aᵀ = [[1, 3], [2, 4]] 7️⃣ VECTOR NORM 📏 Measures the size or length of a vector. Common example: L2 norm ||x||₂ = √(x₁² + x₂² + ... + xₙ²) 📌 Used in: ⚙️ Optimization 📊 Regularization 📐 Distance calculations 8️⃣ EIGENVALUES & EIGENVECTORS 🔍 For a matrix A: Av = λv Where: 🔹 v = eigenvector 🔹 λ = eigenvalue 📌 Important in: 📊 PCA 🔬 Dimensionality Reduction 📐 Matrix Analysis 9️⃣ DETERMINANT 🔢 A scalar value associated with a square matrix. Written as: det(A) 📌 Useful for understanding whether a matrix is invertible and for studying linear transformations. 🔟 INVERSE MATRIX 🔄 For an invertible matrix: A⁻¹A = I where I is the identity matrix. 📌 Used in: 📈 Linear regression 🧮 Solving systems of equations 🔢 Mathematical transformations 1️⃣1️⃣ GRADIENT & VECTORS 📈 A gradient contains partial derivatives of a function. 📌 Fundamental to: 🤖 Gradient Descent 🧠 Neural Network Training ⚙️ Optimization 🤖 LINEAR ALGEBRA IN MACHINE LEARNING Data → Matrix Features → Vectors Model Weights → Matrices/Vectors Predictions → Matrix Operations Training → Gradients PCA → Eigenvectors & Eigenvalues 🧠 WHAT TO LEARN FIRST Start with: 1️⃣ Vectors 2️⃣ Matrices 3️⃣ Matrix Multiplication 4️⃣ Dot Products 5️⃣ Norms 6️⃣ Linear Transformations 7️⃣ Eigenvalues & Eigenvectors 8️⃣ Gradients 9️⃣ Systems of Linear Equations 💡 You don’t need advanced mathematics to start Machine Learning. But understanding linear algebra makes the mathematics behind ML models much less mysterious. 📌 Save this cheat sheet for your AI/ML journey. #LinearAlgebra #MachineLearning #DataScience #creatorsearchinsights #machinelearningengineer

Nhà đẹp KĐT Hoà Xuân #nhaphodanang #nhadep #kênhnhàđẹp #thietkenha #learnontiktok

Nhà đẹp KĐT Hoà Xuân #nhaphodanang #nhadep #kênhnhàđẹp #thietkenha #learnontiktok

#fashiontiktok #daawoilaaadhamadka #tiktokviral @Iᑎᗩ ᗰOᕼᗩᗰᗴᗪ👑🎀🌷 @hodan Somalia 🇸🇴 12 @Strong Women💪❣

#fashiontiktok #daawoilaaadhamadka #tiktokviral @Iᑎᗩ ᗰOᕼᗩᗰᗴᗪ👑🎀🌷 @hodan Somalia 🇸🇴 12 @Strong Women💪❣

About

Robot
API

Legal

Privacy Policy