ひとつの灯のもとで雨を聴く
中国風フォーク
川辺で書写をして暮らす沈衡は、帰郷の日を何度も先延ばしにしていた。秋の夜、垣根のそばで二人の子どもが紙の灯籠を破り、彼の腕を頼ってくる。筆を止めて灯籠を直せば、明朝の原稿が間に合わず、受け取る賃金は減ってしまう。灯籠が再びともったとき、彼もまた、ずっと出す勇気のなかった家族への手紙を書き終えていた。
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男儿生世间,及壮当封侯。(男としてこの世に生まれたなら、壮年のうちに侯に封ぜられるべきだ。)战伐有功业,焉能守旧丘?(戦に出て功績を立てるべきなのに、どうして故郷にとどまっていられようか?)

凉叶萧萧散雨声,虚堂淅淅掩霜清。(冷えた葉がさらさらと雨の音を散らし、人気のない堂にはしとしとと音がして、霜のような清冷さを覆う。)黄华自与西风约,白发先从远客生。(黄色い菊はおのずと西風との約束を守り、白髪は遠く旅する者に先に生える。)

弃我去者,昨日之日不可留。(私を捨てて去る昨日という日は、引き留めることができない。)乱我心者,今日之日多烦忧。(私の心を乱すもの、それは悩み多き今日という日だ。)

天上白玉京,十二楼五城。仙人抚我顶,结发受长生。(天上の白玉の都には、十二の楼と五つの城がある。仙人が私の頭をなで、若くして長生の術を授かった。)误逐世间乐,颇穷理乱情。九十六圣君,浮云挂空名。(誤って世間の楽しみを追い、治乱のありさまを深く究めた。九十六人の聖君も、浮雲のようにむなしい名を残すばかりだ。)

节物岂不好,秋怀何黯然!(季節の景物が美しくないはずはないのに、秋を迎えた心はなぜこれほど沈むのか!)西风酒旗市,细雨菊花天。 西風に酒旗のなびく町、細雨に菊の咲く季節。

燕の太子丹はよく士を養い、強大な嬴氏の秦に報復することを志した。招集百夫良,岁暮得荆卿。(百人に勝る優れた者を招き集め、年の暮れに荊卿を得た。)

烛龙栖寒门,光曜犹旦开。(燭龍は寒門にすみ、その光はなお夜明けのように輝く。)日月照之何不及此,惟有北风号怒天上来。(太陽と月の光は、なぜここには届かないのか。ただ北風だけが怒り叫び、天から吹きつけてくる。)

黄梅时节家家雨,(梅の実が黄色くなるころ、どの家にも雨が降る。)青草池塘处处蛙。(青草に囲まれた池には、至る所にカエルの声がする。)

荆溪白石出,(荊渓には白い石が姿を現し、)天寒红叶稀。(空気は冷たく、紅葉はまばらだ。)

寂れた庭に、また斜めに吹く風と細かな雨、幾重もの門を閉ざさねばならない。愛でられる柳や可憐な花、寒食も近いのに、何かと心を悩ませる空模様。難しい韻の詩を作り終え、頭を重くする酒の酔いも覚めると、また格別の所在なさがある。旅する雁はすべて飛び去り、幾千幾万の思いも託しようがない。楼上几日春寒,帘垂四面,玉阑干慵倚。被冷香消新梦觉,不许愁人不起。清露晨流,新桐初引,多少游春意。日高烟敛,更看今日晴未。 楼上には幾日も春の寒さが続き、四方に簾が垂れ、美しい欄干にもたれる気にもなれない。夜具は冷たく香は消え、夢から覚めたばかり。愁う人も起きずにはいられない。朝には清らかな露が流れ、桐の新芽が伸び始め、春を訪ねて出かけたい思いがいくつも湧く。日が高くなり、もやが収まったら、今日は晴れたかどうか、もう一度見てみよう。

梧桐の葉がさやさやと、寒さを告げる音を送る、江上秋风动客情。(川の上の秋風が、旅人の思いを揺り動かす。)

山远翠眉长。高处凄凉。菊花清瘦杜秋娘。净洗绿杯牵露井,聊荐幽香。(遠い山は翠の眉のように長く、高みには寂しさが漂う。菊の花は清らかに痩せた杜秋娘のようだ。露井から水をくみ、緑の杯をきれいに洗って、ひとまずほのかな香りを供えよう。)乌帽压吴霜。风力偏狂。一年佳节过西厢。秋色雁声愁几许,都在斜阳。(黒い帽子で呉の霜のような白髪を押さえる。風はひときわ激しい。一年の佳節を西の部屋で過ごす。秋の色と雁の声に、どれほどの愁いがあるのか。そのすべてが夕日の中にある。)

濮陽方言の“裼吧肚”を出発点に、安陽の類似表現と『詩経』『説文解字』を踏まえて、“裼”の「肌をあらわにする」という意味を整理し、末尾の字“㞘”をめぐる手がかりを検討します。

河南南部の方言の「kiai住」を出発点に、農村の暮らしの場面を踏まえながら、「刻、克、剋、揢」という四つの表記候補を比較し、郷里の言葉と漢字のつながりを探ります。本稿は「本来の表記は未詳」という判断を維持し、発音、意味、地方文献の相互の裏づけが必要であることを強調します。

南宮婉、紫霊、元瑶、銀月など 21 人の女性人物と韓立の関係を、知り合った順に整理。正式な道侶、心を通わせる女性の友人、片思い、成婚に至らなかった縁談を区別し、一人ずつ画像を添え、『仙界篇』の結末も補足します。全面的なネタバレを含みます。

雲翅鳥、血玉蜘蛛から噬金虫、啼魂、小白まで、韓立の23項目にわたる霊獣、霊物、特殊な仲間たちを入手順に整理し、それぞれに画像を添えて、来歴、能力、その後の行方を解説する。結末は『仙界篇』まで扱い、全面的なネタバレを含む。

原作の展開順に沿って、韓立が七玄門から仙界へ飛昇するまでの78項目の功法、秘術および補助的な伝承を整理する。記録媒体を入手した時期、法訣を解読した時期、実際に修練した時期を区別し、混同しやすい秘伝書数点の出所も明らかにする。

原作の物語の時系列に沿って、韓立が七玄門、乱星海を経て霊界から飛昇するまでに得た宝物、功法、霊物の入手元を整理します。初回の入手、育成、最終的な完成を区別し、青竹蜂雲剣、玄天斬霊剣、元合五極山という三つの継承の流れをまとめます。

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…

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。

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。

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

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…

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…
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