@vuong_hongyen: Hài | Người trong ao làng... #vuonghongyen #vietcomedy

Vương Hồng Yên
Vương Hồng Yên
Open In TikTok:
Region: VN
Wednesday 11 March 2026 10:55:14 GMT
12987078
392791
3615
67795

Music

Download

Comments

utsydeptrai
Út Sỹ :
nhóm này hay hơn cả tủn
2026-03-11 12:54:43
6368
tran_thien_nhan2k
🥝𝙉𝙝𝙖̂𝙣🥝 :
coi 10 lần rồi chả thấy gì hay🥲
2026-03-11 11:17:46
2750
thanh233204_
Thanh cà mau 69 :
ah này có trong vai ko🥰
2026-03-13 12:39:32
951
vinh2608___0
Út Vinh :
video của bạn làm tôi rơi nước mắt. Biết khối lượng của giọt nước mắt là 0.05 g, thời gian giọt nước mắt rơi xuống đất là 6 giây, vận tốc ban đầu của giọt nước mắt là 0.4 m/s, gia tốc trọng trường tại địa phương g = 9.81 m/s^2, hệ số cản không khí Cd là 0.5 , diện tích mặt cắt ngang của giọt nước mắt là A = πr^2, với bán kính r = 1mm, mật độ không khí P_air = 1.225kg/m^3, nước mắt gồm 98% nước tinh khiết, 2% các chất và hợp chất, trong đó:0,0001% natri (Na⁺), 0,0002% lipit, 0,0003% kali (K⁺). Tính a) Tính khoảng cách từ mắt đến mặt đất mà giọt nước mắt rơi xuống, với sự tác động của lực cản không khí. Sử dụng các phương trình động học có lực cản không khí. Giả sử giọt nước mắt bắt đầu rơi từ vận tốc 0.4 m/s và không có gió. b) Tính tốc độ cuối cùng của giọt nước mắt khi chạm đất, tính đến lực cản không khí. Xác định tốc độ này tại thời điểm giọt nước mắt rơi hết khoảng cách đã tính ở câu a c) Tính lượng kali có trong giọt nước mắt khi giọt rơi xuống đất, sau khi đã tính đến sự bay hơi và phân hủy của các chất hòa tan trong quá trình giọt nước mắt rơi. Giả sử tỉ lệ bay hơi của kali là 0.5% mỗi giây và 10% kali bị phân hủy do tác động của nhiệt độ môi trường (giả sử nhiệt độ môi trường là 25°C, độ ẩm không khí là 70%). d) Tính hiệu quả của sự bay hơi đối với các hợp chất hòa tan trong giọt nước mắt, bao gồm natri và lipit. Giả sử tỉ lệ bay hơi của natri và lipit lần lượt là 0.3% mỗi giây và 0.1% mỗi giây trong suốt quá trình giọt nước mắt rơi xuống đất. Tính toán mức độ giảm của các thành phần này khi giọt nước mắt chạm đất, và so sánh với các thành phần còn lại trong nước mắt.
2026-03-13 15:38:24
37
ntnt14021
Tuyên TuTy :
Khúc anh tên là bằng là t cười ná thở 😂😂😂😂
2026-03-12 00:53:57
838
anhbachstar1
Anh Bách Star. TQ :
yêu cầu công an vào cuộc video này.
2026-03-20 07:12:07
42
vuivoicodon_t
👤I'm sad🎧 :
xe của ai vậy anh😂😂😂
2026-03-11 11:31:20
167
trantuananh960
um... :
vaiz cái bàn để cúng 😂
2026-03-11 11:00:15
372
bichtram.2025
Khoảng trống.2025 :
Cách làm phim của các bạn thời nay đỉnh thật
2026-03-13 00:37:10
22
b.x.t.1998
Trúc :
T tua khúc bay lên xe cỡ 10 lần
2026-03-12 10:54:05
126
chubarbanbunrieu
Chú Bar 🍜 :
Tôi sẽ là người đầu tiên hoàn thành Hành Trình flow cả Tik Tok .....🥇🥇🥇
2026-03-14 05:41:17
13
31267309961
Hạ Du :
Cùng là diễn tạo tiếng cười cho mọi người một cách miễn phí, anh/ chị đừng so sánh bên này hay hơn bên kia dở hơn nữa:(((
2026-03-14 04:58:15
90
xegrap0907035247
Nam Nguyễn hoang :
2026-03-12 03:03:45
53
baoboi20182021
Nguyễn Cúc :
Na ná Tuấn Khang
2026-03-16 14:28:54
10
plocdz
Lộc bá khí :
ⓘ Bình luận cao cấp - Không thể xem bình luận này nếu không có lượt thích của bạn!
2026-03-27 06:38:28
9
ngocgamingtv
𝙇𝙚𝙞𝙞•𝑯𝒂𝒚 𝑸𝒖𝒂̣𝒐 :
Hết xe máy giờ chơi tới 4 bánh r 😂😂
2026-03-11 11:24:16
74
39_duytung_79
Tùng Phan :
nhóm này vui nè rất là giải trí luôn😁
2026-03-12 00:48:54
22
vy_ngoc_huyen_tran
Vy Ngọc Huyền Trân :
Coi bấy nhiêu lần cười bao nhiêu lần
2026-03-15 12:28:26
11
chuyencuala2
Chuyện của lá 🌿🌿 :
í là chui hụt mấy lần để chui vô cửa mượt như Sunsilk vậy á.🥰🥰
2026-03-12 19:40:28
7
selmai83
Selmai🍀 :
Dàn cast ấn tượng thiệt. Cameo ấn tượng. Này phải chiếu rạp :)))
2026-03-12 05:49:08
10
nhan.mien.tay1982
@Hûu.Nhân❤️LongAn❤️ :
😂😂😂😂
2026-03-12 03:01:59
24
minh.phuc232
deem nồ ☠️ :
ủa anh bets hay j mà
2026-03-11 15:02:56
18
phatleee3
Phát kitty 🌊 :
2026-03-12 13:04:25
8
hshsjsjs48
jxjsisdbdns1102 :
hay gấp 10 lần tũn
2026-03-18 10:24:56
8
yn.trang.1991
yến trang 1991 :
nhóm này hay hơn Tuấn khang hay hơn tũn
2026-03-14 01:51:12
7
To see more videos from user @vuong_hongyen, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Want to actually learn Machine Learning? Build projects that force you to work with real data, real problems, and real decisions. 1️⃣ HOUSE PRICE PREDICTOR 🏠 Predict house prices using features such as: 📍 Location 📐 Size 🛏️ Rooms 🏗️ Property features Learn: Regression, feature engineering, evaluation. 2️⃣ CUSTOMER CHURN PREDICTION 📉 Predict which customers are likely to leave a service. Use: 👤 Customer information 💳 Usage patterns 📊 Subscription history Learn: Classification, feature selection, precision & recall. ⸻ 3️⃣ CREDIT CARD FRAUD DETECTION 💳 Identify potentially fraudulent transactions. Focus on: 🚨 Class imbalance 🔍 Anomaly detection 📊 Precision & Recall ⚖️ F1-Score Learn: Classification and real-world model evaluation. 4️⃣ CUSTOMER SEGMENTATION 👥 Group customers based on their behavior. Use: 💰 Spending 🛒 Purchases 📅 Activity 📊 Engagement Learn: Unsupervised learning, K-Means, clustering, visualization. 5️⃣ END-TO-END ML APPLICATION 🚀 Take a project from: 📥 Data Collection ⬇️ 🧹 Data Cleaning ⬇️ 🔍 EDA ⬇️ ⚙️ Feature Engineering ⬇️ 🤖 Model Training ⬇️ 📊 Evaluation ⬇️ 🌐 Deployment ⬇️ 📈 Monitoring Build it with Python + Scikit-learn + FastAPI/Streamlit and deploy it. 🧠 THE REAL GOAL Don’t just train a model and save a .pkl file. For every project, learn to answer: ❓ What problem am I solving? ❓ Why did I choose this model? ❓ How did I prepare the data? ❓ Which metric matters and why? ❓ How does the model perform? ❓ How would I deploy it? 💡 5 deep projects > 20 copied notebooks. Build fewer projects, but understand every part of them. 📌 Save this list and start building. #MachineLearning #MachineLearningProjects #DataScience                 #creatorsearchinsights #datascienceprojects
Want to actually learn Machine Learning? Build projects that force you to work with real data, real problems, and real decisions. 1️⃣ HOUSE PRICE PREDICTOR 🏠 Predict house prices using features such as: 📍 Location 📐 Size 🛏️ Rooms 🏗️ Property features Learn: Regression, feature engineering, evaluation. 2️⃣ CUSTOMER CHURN PREDICTION 📉 Predict which customers are likely to leave a service. Use: 👤 Customer information 💳 Usage patterns 📊 Subscription history Learn: Classification, feature selection, precision & recall. ⸻ 3️⃣ CREDIT CARD FRAUD DETECTION 💳 Identify potentially fraudulent transactions. Focus on: 🚨 Class imbalance 🔍 Anomaly detection 📊 Precision & Recall ⚖️ F1-Score Learn: Classification and real-world model evaluation. 4️⃣ CUSTOMER SEGMENTATION 👥 Group customers based on their behavior. Use: 💰 Spending 🛒 Purchases 📅 Activity 📊 Engagement Learn: Unsupervised learning, K-Means, clustering, visualization. 5️⃣ END-TO-END ML APPLICATION 🚀 Take a project from: 📥 Data Collection ⬇️ 🧹 Data Cleaning ⬇️ 🔍 EDA ⬇️ ⚙️ Feature Engineering ⬇️ 🤖 Model Training ⬇️ 📊 Evaluation ⬇️ 🌐 Deployment ⬇️ 📈 Monitoring Build it with Python + Scikit-learn + FastAPI/Streamlit and deploy it. 🧠 THE REAL GOAL Don’t just train a model and save a .pkl file. For every project, learn to answer: ❓ What problem am I solving? ❓ Why did I choose this model? ❓ How did I prepare the data? ❓ Which metric matters and why? ❓ How does the model perform? ❓ How would I deploy it? 💡 5 deep projects > 20 copied notebooks. Build fewer projects, but understand every part of them. 📌 Save this list and start building. #MachineLearning #MachineLearningProjects #DataScience #creatorsearchinsights #datascienceprojects

About