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Tecnologia e vita quotidiana

Sviluppo, strumenti di IA, voci locali e letture.

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Voci locali

Che cosa significa “rang” nel dialetto dello Henan?Compare persino nello 《左传》(Commentario di Zuo)

Con quale carattere si dovrebbe scrivere il “rang” usato nel dialetto dello Henan per sgridare i bambini? Questa parola indica specificamente gli adulti che rimproverano e redarguiscono i bambini monelli. L'autore ha preso in considerazione due caratteri: Primo candidato: “让”. Nel cinese antico questo carattere aveva davvero il significato di “rimproverare”. Nel passo “公使让之” dello 《左传》, significa proprio che il duca mandò qualcuno a rimproverarlo. Il mandarino ha perso questa accezione, mentre il dialetto dello Henan l'ha conservata. Secondo candidato: “嚷”. Nei dialetti settentrionali, “嚷” indica già di per sé lo sgridare. Anche il passaggio dal parlare a voce alta al rimproverare a voce alta è logico. Resta però un piccolo dubbio: nel paese natale dell'autore, “rang” si pronuncia al primo tono. Tuttavia, né il “让” di “谦让” né “嚷” hanno il primo tono nella pronuncia locale. Quindi non si è ancora giunti a una conclusione su quale sia il carattere giusto. È anche possibile che le due parole si siano confuse dopo un avvicinamento delle loro pronunce. Il dialetto vive ancora sulle labbra della gente, ma il carattere originario è andato perduto da tempo.

IA e strumenti

Test dei principali modelli AI di grandi dimensioni nel calcolo dei rendimenti azionari

Ho usato i modelli di IA cinesi e stranieri più comuni sul mercato per farmi calcolare il rendimento azionario. Tra quelli cinesi figurano DeepSeek, Alibaba Tongyi Qianwen, iFlytek Spark, ByteDance Doubao, Moonshot AI Kimi, Tencent Yuanbao, Baidu ERNIE Bot, Zhipu Qingyan, Baichuan AI, 360 Zhinao, Tiangong AI e SenseTime SenseChat; tra quelli stranieri GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro e Grok. A parità di input, solo DeepSeek ha eseguito correttamente il calcolo.

IA e strumenti

Distillazione e potatura dei modelli

La distillazione e la potatura sono due importanti tecniche di compressione delle reti neurali. Riducono efficacemente il numero di parametri e la complessità computazionale, migliorando l’efficienza di esecuzione e le prestazioni. I metodi e gli obiettivi differiscono leggermente: la distillazione addestra un modello allievo attraverso il comportamento predittivo di un modello insegnante, mentre la potatura elimina parametri e connessioni inutili.

Sviluppo

Essere troppo lunghi è una colpa?——L'insolito viaggio per risolvere la perdita di precisione degli ID di tipo Long nel backend

Nell'era della separazione tra frontend e backend, la nostra vita è piena di innumerevoli opportunità e sfide——compresi quei bug esasperanti che spuntano all'improvviso. Oggi parleremo di un problema classico che ha lasciato innumerevoli sviluppatori indecisi se ridere o piangere: la perdita di precisione nel frontend causata da ID di tipo Long troppo lunghi nel backend. A proposito di questo problema, è proprio la “radice di tutti i mali”: del resto, JavaScript può gestire in sicurezza soltanto valori entro Number.MAX_SAFE_INTEGER(ossia 9007199254740991)! Se ti sei mai scervellato su questo problema, non preoccuparti, non sei solo. Oggi analizzeremo con umorismo questo “problema del secolo” e ti guideremo anche a risolverlo alla radice, affinché il tuo codice non “perda più precisione”.

Sviluppo

I tre moschettieri d'oro delle code di messaggi: confronto completo tra RabbitMQ, RocketMQ e Kafka, qual è la scelta migliore?

RabbitMQ: basato sul protocollo AMQP, supporta diversi protocolli di messaggistica e offre funzionalità di instradamento flessibili. È adatto a scenari che richiedono instradamento complesso e supporto per più protocolli, ma ha una capacità di elaborazione relativamente bassa ed è indicato per la messaggistica su piccola e media scala. RocketMQ: middleware di messaggistica distribuito e open source di Alibaba, supporta un'elevata capacità di elaborazione e una bassa latenza; è adatto ai messaggi transazionali con requisiti di livello finanziario e all'elaborazione in tempo reale dei big data. Supporta messaggi ordinati, programmati e transazionali ed è indicato per sistemi distribuiti su larga scala. Kafka: coda di messaggi ad alta capacità di elaborazione con persistenza, adatta a gestire flussi di dati su larga scala e in tempo reale, ampiamente utilizzata nell'ecosistema dei big data. I suoi meccanismi di partizionamento e replica garantiscono elevata disponibilità e coerenza dei dati, rendendola particolarmente adatta alla raccolta dei log e all'elaborazione dei flussi.

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