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Tecnologia e cotidiano

Desenvolvimento, ferramentas de IA, falares locais e leituras.

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Falares locais

O que significa “rang” no dialeto de Henan? Aparece até em 《左传》(Comentário de Zuo)

Qual caractere deve representar o “rang” usado no dialeto de Henan para repreender crianças? Essa palavra se refere especificamente a adultos criticando e dando bronca em crianças travessas. O autor considerou dois caracteres candidatos: Primeiro candidato:“让”. Esse caractere realmente tinha o sentido de “repreender” no chinês clássico. No Zuo Zhuan, “公使让之” significa que o duque mandou alguém repreendê-lo. O mandarim perdeu esse sentido, mas o dialeto de Henan o preservou. Segundo candidato:“嚷”. Nos dialetos do norte, “嚷” por si só significa dar bronca. A passagem de falar alto para repreender em voz alta também faz sentido. Mas há uma pequena dúvida:na terra natal do autor, “rang” é pronunciado no primeiro tom. Porém, tanto o “让” de “谦让” quanto “嚷” não são pronunciados no primeiro tom naquela região. Portanto, ainda não há uma conclusão sobre qual é o caractere correto. Também é possível que as duas palavras tenham se misturado pela proximidade de suas pronúncias. O dialeto continua vivo na fala do povo, mas o caractere original já se perdeu há muito tempo.

IA e ferramentas

Teste dos principais grandes modelos de IA no cálculo de ganhos com ações

Usei modelos de IA chineses e estrangeiros comuns no mercado para me ajudar a calcular o lucro com ações. Entre os chineses estavam DeepSeek, Tongyi Qianwen da Alibaba, Spark da iFlytek, Doubao da ByteDance, Kimi da Moonshot AI, Yuanbao da Tencent, ERNIE Bot da Baidu, Zhipu Qingyan, Baichuan AI, 360 Zhinao, Tiangong AI e SenseChat da SenseTime. Entre os estrangeiros estavam GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro e Grok. Com a mesma entrada, somente o DeepSeek calculou corretamente.

IA e ferramentas

Destilação e poda de modelos

A destilação e a poda são duas técnicas importantes de compressão de redes neurais. Elas reduzem de forma eficaz a quantidade de parâmetros e a complexidade computacional, melhorando a eficiência de execução e o desempenho. Seus métodos e objetivos diferem um pouco: a destilação treina um modelo aluno a partir do comportamento preditivo de um modelo professor, enquanto a poda elimina parâmetros e conexões desnecessários.

Desenvolvimento

Ser longo demais também é um erro?——Uma curiosa jornada para corrigir a perda de precisão de IDs do tipo Long no backend

Na era da separação entre front-end e back-end, nossa vida está cheia de inúmeras oportunidades e desafios — incluindo aqueles bugs que surgem de repente e nos deixam malucos. Hoje vamos falar de um problema clássico que deixa incontáveis desenvolvedores sem saber se riem ou choram:a perda de precisão no front-end causada por IDs do tipo Long muito longos no back-end. Esse problema é mesmo a “origem de todos os males”; afinal, o JavaScript só consegue lidar com segurança com valores até Number.MAX_SAFE_INTEGER(ou seja, 9007199254740991)! Se você já quebrou a cabeça por causa disso, não se preocupe, você não está sozinho. Hoje, além de dissecar com humor esse “problema do século”, vamos ajudar você a resolvê-lo pela raiz, para que seu código não fique mais “perdendo a precisão”.

Desenvolvimento

O trio de ouro das filas de mensagens: confronto completo entre RabbitMQ, RocketMQ e Kafka — qual é a melhor escolha?

RabbitMQ:Baseado no protocolo AMQP, oferece suporte a diversos protocolos de mensagens e recursos flexíveis de roteamento. É adequado para cenários que exigem roteamento complexo e suporte a protocolos, mas tem uma vazão relativamente menor, sendo indicado para troca de mensagens em pequena e média escala. RocketMQ:Middleware distribuído de mensagens de código aberto da Alibaba, oferece alta vazão e baixa latência, sendo adequado para mensagens transacionais com requisitos do setor financeiro e processamento de big data em tempo real. Suporta mensagens ordenadas, agendadas e transacionais, sendo indicado para sistemas distribuídos de grande escala. Kafka:Fila de mensagens de alta vazão com persistência, adequada para processar fluxos de dados em grande escala e em tempo real, amplamente utilizada no ecossistema de big data. Seus mecanismos de particionamento e replicação garantem alta disponibilidade e consistência dos dados, tornando-a especialmente adequada para coleta de logs e processamento de fluxos.

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