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तकनीक और रोज़मर्रा की ज़िंदगी

सॉफ़्टवेयर विकास, AI उपकरण, स्थानीय बोलियाँ और पढ़ना।

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7–12 / 25 लेख

स्थानीय बोलियाँ

हेनान बोली में “rang” का क्या अर्थ है?यह तो 《左传》 यानी ज़ुओ झुआन में भी मिलता है

हेनान बोली में बच्चों को डाँटने के लिए बोले जाने वाले “rang” को आख़िर किस चीनी अक्षर से लिखना चाहिए? यह शब्द ख़ास तौर पर बड़ों द्वारा शरारती बच्चों की आलोचना करने、उन्हें खरी-खोटी सुनाने के लिए इस्तेमाल होता है।लेखक ने दो संभावित अक्षरों पर विचार किया है: पहला विकल्प:“让”。प्राचीन चीनी में इस अक्षर का सचमुच “दोष देना” अर्थ था。《左传》में “公使让之” का मतलब है कि शासक ने किसी को उसे फटकारने भेजा।मानक मंदारिन में यह अर्थ खो गया,लेकिन हेनान बोली में बचा रहा। दूसरा विकल्प:“嚷”。उत्तरी बोलियों में,“嚷” अपने आप में डाँटने का अर्थ देता है।ऊँची आवाज़ में बोलने से ऊँची आवाज़ में फटकारने तक का अर्थ-विकास भी स्वाभाविक है। लेकिन एक छोटी-सी शंका है:लेखक के गृहनगर में “rang” प्रथम स्वर में बोला जाता है।जबकि “谦让” में आने वाला “让” और “嚷”,दोनों स्थानीय उच्चारण में प्रथम स्वर के नहीं हैं। इसलिए आख़िर सही अक्षर कौन-सा है,इस पर अभी कोई अंतिम निष्कर्ष नहीं है।यह भी संभव है कि दोनों शब्दों के उच्चारण पास आने के बाद वे आपस में मिल गए हों। बोली अब भी आम लोगों की ज़बान पर जीवित है,लेकिन उसका मूल अक्षर बहुत पहले खो चुका है।

AI और उपकरण

शेयरों के लाभ की गणना पर प्रमुख बड़े AI मॉडलों की परीक्षा

बाज़ार में प्रचलित चीनी और विदेशी AI मॉडलों की मदद से मैंने शेयर का लाभ गणना करवाया। चीनी मॉडलों में 深度求索DeepSeek、अलीबाबा का 通义千问 、讯飞星火、बाइटडांस का 豆包、मूनशॉट का Kimi、टेनसेंट का 元宝、बाइदू का 文心一言、智谱清言、百川智能、360智脑、天工AI、सेंसटाइम का 商量 शामिल थे, और विदेशी मॉडलों में GPT-4o、Claude-3-Opus 、 Gemini-2.0-Pro、Grok थे। एक ही इनपुट पर केवल DeepSeek ने सही गणना की।

AI और उपकरण

मॉडल डिस्टिलेशन और मॉडल प्रूनिंग

मॉडल डिस्टिलेशन और प्रूनिंग न्यूरल नेटवर्क को संपीड़ित करने की दो महत्वपूर्ण तकनीकें हैं। वे पैरामीटरों की संख्या और गणना की जटिलता घटाकर मॉडल की कार्यकुशलता तथा प्रदर्शन सुधार सकती हैं। दोनों तकनीकों के तरीके और उद्देश्य थोड़े अलग हैं। डिस्टिलेशन शिक्षक मॉडल के पूर्वानुमान व्यवहार से छात्र मॉडल को प्रशिक्षित करने पर केंद्रित है, जबकि प्रूनिंग अनुपयोगी पैरामीटर और कनेक्शन हटाकर मॉडल को छोटा करती है।

सॉफ़्टवेयर विकास

CVE-2023-28432 MinIO सूचना प्रकटीकरण भेद्यता के संस्करण का गलत अंकन

CVE-2023-28432 MinIO सूचना प्रकटीकरण भेद्यता के संस्करणों का गलत अंकन, गलत प्रभावित संस्करण: RELEASE.2019-12-17T23-16-33Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z; वास्तविक प्रभावित संस्करण: RELEASE.2021-08-31T05-46-54Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z

सॉफ़्टवेयर विकास

बहुत लंबा होना भी गलती है?——बैकएंड के Long प्रकार वाले ID की परिशुद्धता खोने की समस्या ठीक करने की अनोखी यात्रा

फ़्रंटएंड और बैकएंड के अलग होने के इस दौर में हमारा जीवन अनगिनत अवसरों और चुनौतियों से भरा है——इनमें अचानक सामने आकर सिर चकरा देने वाले Bug भी शामिल हैं। आज हम ऐसी ही एक पुरानी समस्या पर बात करेंगे, जो अनगिनत डेवलपरों को हँसने और रोने के बीच छोड़ देती है:बैकएंड की Long प्रकार की ID बहुत लंबी होने से फ़्रंटएंड में संख्यात्मक सटीकता खो जाना। सच कहें तो यह समस्या तो “सारी मुसीबतों की जड़” है, आख़िर JavaScript केवल Number.MAX_SAFE_INTEGER(यानी 9007199254740991)तक के संख्यात्मक मानों को ही सुरक्षित रूप से संभाल सकता है! यदि आपने कभी इस समस्या को सुलझाने में सिर खपाया है, तो चिंता मत कीजिए, आप अकेले नहीं हैं। आज हम न केवल इस “सदी की पहेली” का मज़ेदार ढंग से विश्लेषण करेंगे, बल्कि इसे जड़ से सुलझाने में भी आपका साथ देंगे, ताकि आपके कोड की “सटीकता न खोए”।

सॉफ़्टवेयर विकास

संदेश कतारों के तीन स्वर्णिम योद्धा:RabbitMQ, RocketMQ और Kafka का व्यापक मुकाबला, कौन है सबसे अच्छा विकल्प?

RabbitMQ:AMQP प्रोटोकॉल पर आधारित, यह अनेक संदेश प्रेषण प्रोटोकॉल और लचीली रूटिंग का समर्थन करता है। जटिल रूटिंग और प्रोटोकॉल समर्थन वाले परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है, लेकिन इसकी संदेश प्रसंस्करण दर अपेक्षाकृत कम है, इसलिए छोटे और मध्यम स्तर के संदेश प्रेषण के लिए उपयुक्त है। RocketMQ:अलीबाबा का मुक्त स्रोत वितरित संदेश मिडलवेयर, जो उच्च प्रसंस्करण दर और कम विलंबता का समर्थन करता है। यह वित्तीय स्तर के लेनदेन संदेशों और विशाल डेटा के वास्तविक समय प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त है। यह क्रमबद्ध, समयबद्ध और लेनदेन संबंधी संदेशों का समर्थन करता है तथा बड़े वितरित तंत्रों के लिए उपयुक्त है। Kafka:उच्च प्रसंस्करण दर वाली संदेश कतार, जिसमें संदेशों को स्थायी रूप से संग्रहीत किया जा सकता है। यह बड़े पैमाने की डेटा धाराओं और वास्तविक समय डेटा धाराओं के प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त है तथा विशाल डेटा पारिस्थितिकी में व्यापक रूप से इस्तेमाल होती है। इसकी विभाजन और प्रतिकृति व्यवस्था उच्च उपलब्धता तथा डेटा संगति सुनिश्चित करती है, इसलिए यह लॉग संग्रह और धारा प्रसंस्करण के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।

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