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Technologie et quotidien

Développement, outils d’IA, parlers locaux et lectures.

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Parlers locaux

Que signifie “rang” dans le parler du Henan ? On le trouve même dans le 《左传》 (Commentaire de Zuo)

Dans le parler du Henan, quel caractère faut-il donc employer pour écrire “rang”, au sens de réprimander un enfant ? Ce mot désigne précisément les critiques et les reproches adressés par un adulte à un enfant turbulent. L’auteur a envisagé deux caractères : Premier candidat : « 让 ». Ce caractère signifie bel et bien « réprimander » en chinois ancien. Dans le Zuo Zhuan, « 公使让之 » signifie que le duc envoie quelqu’un le réprimander. Le mandarin standard a perdu ce sens, mais le parler du Henan l’a conservé. Deuxième candidat : « 嚷 ». Dans les dialectes du Nord, ce caractère désigne lui-même le fait de réprimander. Le passage de parler fort à gronder à haute voix paraît également logique. Un petit doute subsiste toutefois : dans la région natale de l’auteur, “rang” se prononce au premier ton. Or, ni le « 让 » de « 谦让 » (« céder par modestie »), ni « 嚷 » ne s’y prononcent au premier ton. Le caractère exact n’est donc pas encore établi. Il est aussi possible que deux mots se soient confondus après un rapprochement de leurs prononciations. Le dialecte vit encore dans la bouche des gens, mais le caractère d’origine s’est perdu depuis longtemps.

IA et outils

Test des principaux grands modèles d’IA sur le calcul du rendement d’actions

J’ai demandé aux modèles d’IA chinois et étrangers courants sur le marché de calculer le rendement de mes actions. Les modèles chinois comprenaient DeepSeek, Qwen d’Alibaba, iFlytek Spark, Doubao de ByteDance, Kimi de Moonshot AI, Tencent Yuanbao, Baidu ERNIE Bot, Zhipu Qingyan, Baichuan Intelligence, 360 Zhinao, Tiangong AI et SenseChat de SenseTime ; les modèles étrangers comprenaient GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro et Grok. Avec les mêmes données d’entrée, seul DeepSeek a effectué le calcul correctement.

IA et outils

Distillation et élagage de modèles

La distillation et l’élagage sont deux techniques importantes de compression des réseaux de neurones. Elles réduisent efficacement le nombre de paramètres et la complexité des calculs, améliorant ainsi l’efficacité d’exécution et les performances. Leurs méthodes et objectifs diffèrent légèrement : la distillation entraîne un modèle élève à partir du comportement prédictif d’un modèle enseignant, tandis que l’élagage supprime les paramètres et connexions inutiles.

Développement

CVE-2023-28432 Erreur d’identification des versions concernées par la vulnérabilité de divulgation d’informations de MinIO

CVE-2023-28432 Erreur d’identification des versions concernées par la vulnérabilité de divulgation d’informations de MinIO, versions indiquées à tort comme affectées : RELEASE.2019-12-17T23-16-33Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z; Versions réellement affectées : RELEASE.2021-08-31T05-46-54Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z

Développement

Être trop long serait aussi une faute ? — L’étonnant parcours pour corriger la perte de précision des ID de type Long côté serveur

À l’ère de la séparation entre frontend et backend, notre quotidien regorge d’occasions et de défis — y compris ces bugs surgis de nulle part qui nous rendent fous. Aujourd’hui, nous allons parler d’un problème classique qui laisse d’innombrables développeurs partagés entre le rire et les larmes : la perte de précision côté frontend lorsque les identifiants de type Long du backend sont trop longs. Ah, ce problème, quelle « source de tous les maux » ! Il faut dire que JavaScript ne peut représenter les entiers de façon sûre que dans la limite de Number.MAX_SAFE_INTEGER (soit 9007199254740991), n’est-ce pas ? Si vous vous êtes déjà creusé la tête à ce sujet, rassurez-vous, vous n’êtes pas seul. Aujourd’hui, nous allons non seulement décortiquer avec humour ce « casse-tête du siècle », mais aussi vous montrer comment le résoudre à la racine, pour que votre code ne « perde plus sa précision ».

Développement

Les trois mousquetaires des files de messages : RabbitMQ, RocketMQ et Kafka s’affrontent sur tous les fronts, quel est le meilleur choix ?

RabbitMQ : fondé sur le protocole AMQP, il prend en charge plusieurs protocoles de messagerie et offre un routage flexible. Il convient aux situations nécessitant un routage complexe et la prise en charge de protocoles, mais son débit relativement faible le destine à la messagerie de petite et moyenne envergure. RocketMQ : middleware de messagerie distribué open source d’Alibaba, il offre un débit élevé et une faible latence, adaptés aux messages transactionnels répondant aux exigences du secteur financier et au traitement en temps réel de données massives. Il prend en charge les messages ordonnés, programmés et transactionnels, et convient aux systèmes distribués à grande échelle. Kafka : file de messages à haut débit avec persistance, adaptée au traitement de flux de données massifs et en temps réel, largement utilisée dans l’écosystème des données massives. Ses mécanismes de partitionnement et de réplication garantissent une haute disponibilité et la cohérence des données, ce qui la rend particulièrement adaptée à la collecte de journaux et au traitement de flux.

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