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Technik und Alltag

Entwicklung, KI-Werkzeuge, regionale Stimmen und Lektüre.

Neueste Artikel

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Regionale Stimmen

Was bedeutet “rang” im Henan-Dialekt? Es kommt tatsächlich auch im „Zuo Zhuan“ vor

Mit welchem Schriftzeichen sollte man das “rang” im Henan-Dialekt, das das Ausschimpfen von Kindern bezeichnet, eigentlich schreiben? Dieses Wort bezeichnet speziell, dass Erwachsene ungezogene Kinder kritisieren und ihnen Vorhaltungen machen. Der Autor hat zwei mögliche Schriftzeichen erwogen: Erster Kandidat: „让“. Dieses Zeichen hat im klassischen Chinesisch tatsächlich die Bedeutung „tadeln“. „公使让之“ im „左传“ bedeutet, dass der Fürst jemanden schickte, um ihn zu tadeln. Im Standardchinesischen ist diese Bedeutung verloren gegangen, im Henan-Dialekt blieb sie erhalten. Zweiter Kandidat: „嚷“. In nordchinesischen Dialekten bedeutet „嚷“ selbst bereits „ausschimpfen“. Auch der Bedeutungsübergang vom lauten Sprechen zum lauten Schimpfen ist nachvollziehbar. Es gibt allerdings eine kleine Unstimmigkeit: In der Heimat des Autors wird “rang” im ersten Ton ausgesprochen. Doch weder „让“ in „谦让“ noch „嚷“ wird dort im ersten Ton gesprochen. Welches Schriftzeichen es letztlich ist, steht daher noch nicht fest. Möglicherweise sind auch zwei Wörter miteinander verschmolzen, nachdem sich ihre Aussprache angenähert hatte. Der Dialekt lebt im Mund der Menschen weiter, doch das ursprüngliche Schriftzeichen ist längst verloren gegangen.

KI und Werkzeuge

Führende große KI-Modelle im Test: Berechnung von Aktienerträgen

Ich habe gängige KI-Modelle aus China und dem Ausland genutzt, um meinen Aktiengewinn berechnen zu lassen. Zu den chinesischen Modellen gehörten DeepSeek, Alibaba Tongyi Qianwen, iFlytek Spark, ByteDance Doubao, Moonshot Kimi, Tencent Yuanbao, Baidu ERNIE Bot, Zhipu Qingyan, Baichuan Intelligence, 360 Zhinao, Tiangong AI und SenseTime SenseChat; zu den ausländischen GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro und Grok. Bei identischer Eingabe rechnete nur DeepSeek richtig.

KI und Werkzeuge

Modelldestillation und Modell-Pruning

Destillation und Pruning sind zwei wichtige Verfahren zur Komprimierung neuronaler Netze. Sie verringern die Parameterzahl und den Rechenaufwand und verbessern dadurch Ausführungseffizienz und Leistung. Ihre Vorgehensweisen und Ziele unterscheiden sich etwas: Bei der Destillation wird ein Schülermodell anhand des Vorhersageverhaltens eines Lehrermodells trainiert; beim Pruning werden überflüssige Parameter und Verbindungen entfernt.

Entwicklung

Ist zu lang zu sein auch ein Fehler? — Die wundersame Reparaturreise beim Präzisionsverlust von Long-IDs aus dem Backend

Im Zeitalter der Trennung von Frontend und Backend ist unser Leben voller unzähliger Chancen und Herausforderungen – einschließlich jener plötzlich auftauchenden Bugs, die einen in den Wahnsinn treiben. Heute geht es um ein klassisches Problem, bei dem unzählige Entwickler nicht wissen, ob sie lachen oder weinen sollen: Zu lange IDs vom Typ Long im Backend führen zu Präzisionsverlusten im Frontend. Dieses Problem ist wirklich eine „Wurzel allen Übels“ – schließlich kann JavaScript nur Zahlen bis Number.MAX_SAFE_INTEGER (also 9007199254740991) sicher verarbeiten! Falls du dir darüber schon einmal den Kopf zerbrochen hast, keine Sorge: Du bist nicht allein. Heute nehmen wir dieses „Jahrhundertproblem“ nicht nur mit Humor auseinander, sondern zeigen dir auch, wie du es an der Wurzel löst, damit dein Code nicht länger seine „Präzision verliert“.

Entwicklung

Die drei goldenen Musketiere der Nachrichtenwarteschlangen:RabbitMQ, RocketMQ und Kafka im umfassenden Vergleich – welche ist die beste Wahl?

RabbitMQ: Basiert auf dem AMQP-Protokoll, unterstützt mehrere Messaging-Protokolle und bietet flexible Routing-Funktionen. Geeignet für Szenarien, die komplexes Routing und Protokollunterstützung erfordern. Der Durchsatz ist jedoch vergleichsweise niedrig, weshalb es sich für Messaging in kleinem bis mittlerem Umfang eignet. RocketMQ: Eine von Alibaba als Open Source veröffentlichte verteilte Messaging-Middleware mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz, geeignet für Transaktionsnachrichten auf dem Qualitätsniveau des Finanzsektors und die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen. Sie unterstützt geordnete, zeitgesteuerte und transaktionale Nachrichten und eignet sich für große verteilte Systeme. Kafka: Eine Nachrichtenwarteschlange mit hohem Durchsatz und dauerhafter Speicherung, geeignet für die Verarbeitung großer Datenströme und Echtzeitdatenströme und weit verbreitet im Big-Data-Ökosystem. Ihre Partitionierungs- und Replikationsmechanismen gewährleisten hohe Verfügbarkeit und Datenkonsistenz, wodurch sie sich besonders für Protokollsammlung und Stream-Verarbeitung eignet.

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