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Tecnología y vida cotidiana

Desarrollo, herramientas de IA, voces locales y lecturas.

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Voces locales

¿Qué significa “rang” en el dialecto de Henan? ¡También aparece en el «Zuo Zhuan»!

¿Con qué carácter debería escribirse el “rang” que se usa en el habla de Henan para regañar a los niños? Esta palabra se refiere específicamente a los adultos que critican y reprenden a los niños traviesos. El autor ha considerado dos caracteres candidatos: Primero:“让”. En chino antiguo, este carácter sí tenía el significado de “责备” (reprochar). En el «左传» (Comentario de Zuo), “公使让之” significa que el duque mandó reprenderlo. El mandarín perdió esta acepción, pero el habla de Henan la conservó. Segundo:“嚷”. En los dialectos del norte, “嚷” ya significa regañar. El paso de hablar en voz alta a reprender a gritos también resulta lógico. Sin embargo, hay una pequeña duda:en la localidad natal del autor, “rang” se pronuncia con el primer tono. Pero allí ni el “让” de “谦让” (ceder por modestia) ni “嚷” se pronuncian con el primer tono. Por tanto, todavía no hay una conclusión definitiva sobre cuál es el carácter correcto. También es posible que las dos palabras acabaran mezclándose por la semejanza de su pronunciación. El dialecto sigue vivo en boca de la gente, pero el carácter original se perdió hace mucho.

IA y herramientas

Prueba de los principales grandes modelos de IA para calcular la rentabilidad bursátil

Utilicé modelos de IA chinos y extranjeros habituales en el mercado para que me ayudaran a calcular el rendimiento de unas acciones. Entre los chinos estaban DeepSeek, Tongyi Qianwen de Alibaba, iFlytek Spark, Doubao de ByteDance, Kimi de Moonshot AI, Tencent Yuanbao, Baidu ERNIE Bot, Zhipu Qingyan, Baichuan Intelligence, 360 Zhinao, Tiangong AI y SenseChat de SenseTime; entre los extranjeros, GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro y Grok. Con los mismos datos de entrada, solo DeepSeek hizo el cálculo correctamente.

IA y herramientas

Destilación y poda de modelos

La destilación y la poda son dos técnicas importantes de compresión de redes neuronales. Reducen eficazmente el número de parámetros y la complejidad computacional, lo que mejora la eficiencia de ejecución y el rendimiento. Aunque ambas comprimen redes neuronales, sus métodos y objetivos difieren ligeramente: la destilación se centra en entrenar un modelo alumno a partir del comportamiento predictivo de un modelo profesor; la poda elimina parámetros y conexiones innecesarios.

Desarrollo

Etiquetado incorrecto de las versiones afectadas por la vulnerabilidad de divulgación de información de MinIO CVE-2023-28432

CVE-2023-28432 Error en la identificación de las versiones afectadas por la vulnerabilidad de divulgación de información de MinIO; versiones indicadas erróneamente como afectadas: RELEASE.2019-12-17T23-16-33Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z; Versiones realmente afectadas: RELEASE.2021-08-31T05-46-54Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z

Desarrollo

¿Ser demasiado largo también está mal?——Un curioso viaje para corregir la pérdida de precisión de los ID de tipo Long del backend

En la era de la separación entre frontend y backend, nuestra vida está llena de innumerables oportunidades y desafíos, incluidos esos bugs que aparecen de repente y nos sacan de quicio. Hoy vamos a hablar de un problema clásico que ha dejado a incontables desarrolladores sin saber si reír o llorar:la pérdida de precisión en el frontend cuando los ID de tipo Long del backend son demasiado largos. Este problema sí que es el «origen de todos los males»; al fin y al cabo, ¿quién manda a JavaScript poder manejar con seguridad únicamente valores hasta Number.MAX_SAFE_INTEGER(es decir, 9007199254740991)? Si alguna vez te has devanado los sesos por este problema, tranquilo, no estás solo. Hoy, además de analizar con humor este «problema del siglo», vamos a ayudarte a resolverlo de raíz para que tu código deje de «perder precisión».

Desarrollo

Los tres mosqueteros de las colas de mensajes: duelo a fondo entre RabbitMQ, RocketMQ y Kafka, ¿cuál es la mejor opción?

RabbitMQ: basado en el protocolo AMQP, admite varios protocolos de mensajería y ofrece funciones de enrutamiento flexibles. Es adecuado para situaciones que requieren enrutamiento complejo y compatibilidad con distintos protocolos, aunque su rendimiento es relativamente bajo, por lo que resulta apropiado para la mensajería a pequeña y mediana escala. RocketMQ: middleware de mensajería distribuida de código abierto de Alibaba, con alto rendimiento y baja latencia, adecuado para mensajes transaccionales con exigencias del sector financiero y para el procesamiento de macrodatos en tiempo real. Admite mensajes ordenados, programados y transaccionales, y resulta apropiado para sistemas distribuidos a gran escala. Kafka: cola de mensajes de alto rendimiento con persistencia, adecuada para procesar flujos de datos a gran escala y en tiempo real, ampliamente utilizada en el ecosistema de macrodatos. Sus mecanismos de particionado y replicación garantizan una alta disponibilidad y la coherencia de los datos, lo que la hace especialmente adecuada para la recopilación de registros y el procesamiento de flujos.

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