انتقل إلى المحتوى

ابحث في CooLWJ

选择搜索范围,输入关键词后按回车。

اللغة

التقنية والحياة اليومية

تطوير البرمجيات وأدوات الذكاء الاصطناعي واللهجات والقراءة.

أحدث المقالات

7–12 / 25 مقالًا

اللهجات المحلية

ما معنى “rang” في لهجة خنان؟ إنها موجودة حتى في «左传» (تعليق تسوه)

في لهجة خنان، بأي محرف ينبغي كتابة “rang” التي تُستخدم لتوبيخ الأطفال؟ تشير هذه الكلمة تحديدًا إلى انتقاد الكبار للأطفال المشاغبين وتأنيبهم. وقد تأمل الكاتب محرفين محتملين: المرشح الأول: «让». لهذا المحرف فعلًا معنى «اللوم» في الصينية القديمة. وعبارة «公使让之» في «تسو تشوان» تعني أن الحاكم أرسل من يلومه. فقدت الصينية المعيارية هذا المعنى، لكن لهجة خنان احتفظت به. المرشح الثاني: «嚷». ففي لهجات الشمال، يدل «嚷» نفسه على التوبيخ. والانتقال من الكلام بصوت عالٍ إلى التأنيب بصوت عالٍ منطقي أيضًا. لكن هناك موضع شك صغير: في مسقط رأس الكاتب تُنطق “rang” بالنغمة الأولى. أما «让» في «谦让»(التواضع وإيثار الآخرين)و«嚷»، فلا يُنطق أي منهما بالنغمة الأولى محليًا. لذلك لم يُحسم بعد أي المحرفين هو المقصود. وربما اختلطت الكلمتان بعد تقارب نطقهما. ما زالت اللهجة حية على ألسنة الناس، لكن محرف الكلمة الأصلي ضاع منذ زمن.

الذكاء الاصطناعي والأدوات

اختبار النماذج الكبيرة الرائجة للذكاء الاصطناعي في حساب عوائد الأسهم

استخدمت نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية والأجنبية الشائعة في السوق لمساعدتي على حساب أرباح الأسهم. شملت النماذج الصينية ديب سيك DeepSeek، وتونغي تشيان ون من علي بابا، وشينغهوه من iFlytek، ودوباو من ByteDance، وKimi من Moonshot AI، ويوانباو من Tencent، وونشين يي يان من Baidu، وتشيبو تشينغيان، وبايتشوان إنتليجنس، و360 تشيناو، وتيانغونغ AI، وشانغليانغ من SenseTime، أما الأجنبية فشملت GPT-4o، وClaude-3-Opus، وGemini-2.0-Pro، وGrok. مع المدخلات نفسها، لم يحسب النتيجة بصورة صحيحة سوى DeepSeek.

الذكاء الاصطناعي والأدوات

تقطير النماذج وتقليمها

تقطير النماذج وتقليمها تقنيتان مهمتان لضغط نماذج الشبكات العصبية، ويمكنهما تقليل عدد معاملات النموذج وتعقيده الحسابي بفعالية، مما يحسن كفاءة تشغيله وأداءه. ومع أن تقطير النماذج وتقليمها كلاهما من تقنيات ضغط نماذج الشبكات العصبية، فإن طرائق تنفيذهما وأهدافهما تختلف قليلًا. يركز تقطير النماذج أكثر على استخدام السلوك التنبؤي لنموذج المعلّم لتدريب نموذج الطالب، بينما يركز تقليم النماذج أكثر على إزالة المعاملات والوصلات غير المفيدة لضغط النموذج.

تطوير البرمجيات

خطأ في وسم الإصدارات المتأثرة بثغرة كشف المعلومات في MinIO، CVE-2023-28432

خطأ في تحديد الإصدارات المتأثرة بثغرة تسريب المعلومات في MinIO ذات المعرّف CVE-2023-28432، نطاق الإصدارات المتأثرة المحدد خطأً:RELEASE.2019-12-17T23-16-33Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z; الإصدارات المتأثرة فعليًا: RELEASE.2021-08-31T05-46-54Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z

تطوير البرمجيات

هل الطول المفرط خطأ أيضًا؟——رحلة إصلاح عجيبة لفقدان دقّة معرّفات Long في الواجهة الخلفية

في عصر الفصل بين الواجهة الأمامية والخلفية، تمتلئ حياتنا بفرص وتحديات لا حصر لها——ومنها تلك الأخطاء البرمجية التي تظهر فجأة وتكاد تصيبنا بالجنون. سنتحدث اليوم عن مشكلة كلاسيكية جعلت مطورين لا يُحصَون لا يدرون أيضحكون أم يبكون: فقدان الدقة في الواجهة الأمامية بسبب طول المعرّفات من نوع Long في الواجهة الخلفية. وعند الحديث عن هذه المشكلة، فهي حقًا «منبع كل الشرور»؛ فما العمل ما دامت JavaScript لا تستطيع التعامل بأمان إلا مع القيم التي لا تتجاوز Number.MAX_SAFE_INTEGER(أي 9007199254740991)؟ إذا سبق أن أضنيت تفكيرك في هذه المشكلة، فلا تقلق، لست وحدك. اليوم، لن نكتفي بتحليل «معضلة العصر» هذه بأسلوب فكاهي، بل سنرشدك أيضًا إلى حلها من جذورها، كي لا تعود شيفرتك إلى «فقدان الدقة».

تطوير البرمجيات

الفرسان الذهبيون الثلاثة لقوائم انتظار الرسائل:مواجهة شاملة بين RabbitMQ وRocketMQ وKafka، فأيّها الخيار الأفضل؟

RabbitMQ:يعتمد على بروتوكول AMQP، ويدعم بروتوكولات متعددة لتبادل الرسائل، ويتميز بقدرات توجيه مرنة. يناسب الحالات التي تتطلب توجيهًا معقدًا ودعمًا للبروتوكولات، لكن معدل نقله أقل نسبيًا، ويلائم تبادل الرسائل على نطاق صغير إلى متوسط. RocketMQ:وسيط رسائل موزع مفتوح المصدر من Alibaba، يدعم معدلات نقل مرتفعة وزمن استجابة منخفضًا، ويناسب رسائل المعاملات بمستوى متطلبات القطاع المالي ومعالجة البيانات الضخمة في الوقت الفعلي. يدعم الرسائل المرتبة والمجدولة ورسائل المعاملات، ويلائم الأنظمة الموزعة واسعة النطاق. Kafka:طابور رسائل مرتفع الإنتاجية يدعم التخزين الدائم، ويناسب معالجة تدفقات البيانات واسعة النطاق وتدفقات البيانات في الوقت الفعلي، ويُستخدم على نطاق واسع في منظومة البيانات الضخمة. تضمن آليتا التقسيم والنسخ المتماثل فيه التوافر العالي واتساق البيانات، مما يجعله مناسبًا جدًا لجمع السجلات ومعالجة التدفقات.

اختر المظهر المفضل

يُطبّق المظهر على الموقع كله.