開発実践、AIツール、方言、読書。
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方言の話
河南方言で子どもを叱る意味の“rang”は、いったいどの字で書くべきなのでしょうか？ この言葉は、大人がやんちゃな子どもを叱ったり、小言を言ったりすることを指します。筆者は二つの候補の字を検討しました： 候補一：「让」。この字には、古代中国語で確かに「责备」（責める）という意味がありました。『左伝』の「公使让之」は、彼を責めるという意味です。普通話ではこの意味が失われましたが、河南方言には残っています。 候補二：「嚷」。北方の方言では、「嚷」そのものが叱りつけることを指します。大声で話すことから大声で叱ることへという意味のつながりも自然です。 ただし、小さな疑問が一つあります：筆者の故郷では“rang”を第一声で発音します。ところが、「谦让」の「让」も「嚷」も、現地では第一声ではありません。 ですから、結局どちらの字なのか、まだ定説はありません。二つの言葉の発音が近づいた結果、混ざり合った可能性もあります。 方言は今も人々の口の中で生きていますが、本来それを表していた字は、とうの昔に失われてしまったのです。
AIとツール
市場でよく使われている中国国内外のAIモデルを使い、株式の利益を計算してもらいました。中国国内のモデルは深度求索DeepSeek、アリババ通義千問、訊飛星火、字節豆包、月之暗面Kimi、騰訊元宝、百度文心一言、智譜清言、百川智能、360智脳、天工AI、商湯商量、海外のモデルはGPT-4o、Claude-3-Opus、Gemini-2.0-Pro、Grokです。同じ入力で正しく計算できたのは深度求索だけでした。
AIとツール
モデル蒸留と枝刈りは、ニューラルネットワークモデルを圧縮する二つの重要な技術です。モデルのパラメーター数と計算量を効果的に削減し、実行効率と性能を向上させることができます。モデル蒸留とモデルの枝刈りはどちらもニューラルネットワークモデルの圧縮技術ですが、実現方法と目的には多少の違いがあります。モデル蒸留は教師モデルの予測挙動を利用して生徒モデルを訓練することに重点を置き、モデルの枝刈りは不要なパラメーターや接続を取り除いてモデルを圧縮することに重点を置きます。
開発実践
CVE-2023-28432 MinIOの情報漏えい脆弱性でバージョンの表記に誤り、誤って記載された影響対象バージョン：RELEASE.2019-12-17T23-16-33Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z； 実際の影響対象バージョン： RELEASE.2021-08-31T05-46-54Z <= MinIO < RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
開発実践
フロントエンドとバックエンドが分離された時代、私たちの日々は無数の機会と課題で満ちています——突然現れて気が狂いそうになるバグも含めて。今日取り上げるのは、数え切れないほどの開発者を泣き笑いさせてきた定番の問題です：バックエンドのLong型IDが長すぎて、フロントエンドで精度が失われるというもの。この問題ときたら、まさに「諸悪の根源」ですよね。JavaScriptが安全に扱える数値はNumber.MAX_SAFE_INTEGER（つまり 9007199254740991）までなのですから。 この問題で頭を抱えたことがある方も、心配はいりません。あなただけではありません。今日は、この「世紀の難問」をユーモア交じりに分析するだけでなく、根本から解決し、コードがもう「精度を失わない」ようにする方法をご案内します。
開発実践
RabbitMQ：AMQPプロトコルを基盤とし、複数のメッセージングプロトコルに対応し、柔軟なルーティング機能を備えています。複雑なルーティングやプロトコル対応が必要な場面に適していますが、スループットは比較的低く、中小規模のメッセージングに向いています。 RocketMQ：Alibabaがオープンソース化した分散メッセージミドルウェアで、高スループットと低遅延に対応し、金融水準のトランザクションメッセージやビッグデータのリアルタイム処理に適しています。順序付きメッセージ、遅延・定時メッセージ、トランザクションメッセージに対応し、大規模な分散システムに向いています。 Kafka：高スループットで永続化可能なメッセージキューで、大規模なデータストリームやリアルタイムデータストリームの処理に適し、ビッグデータのエコシステムで広く利用されています。パーティションとレプリケーションの仕組みが高可用性とデータの一貫性を確保し、ログ収集やストリーム処理に非常に適しています。
