_白驹过隙_

Cache-aside下数据变更推荐使用删除缓存的策略，为降低数据不一致通常会配合延迟双删策略。但大厂却很少使用这种方式。背后原因是什么呢？延迟双删策略有致命缺陷么？大厂采用什么策略。

近日，Anthropic 发布了 《How AI assistance impacts the formation of coding skills》 ，这篇论文主要核心解释了一个问题：AI 写代码能

一. 前言 之前有过关注的小伙伴 ，一定知道我之前主要的桌面端是 : PyQT + Python 的组合。 这个组合整体来说很成熟也很强大。 基于脚手架 ❗❗❗ ，简单的小工具能轻松解决，复杂的也能做

公司里后台系统太多、环境太杂、入口太散，登录方式各不一样，换个电脑就得重新找半天地址，老板要看个数据还得来问我后台入口在哪。时间久了，多后台、多环境、多团队一起工作就会变得特别乱，所以我就干脆花时间设

大家好，我是苏三，又跟大家见面了 前言 数据库和缓存（比如：redis）双写数据一致性问题，是一个跟开发语言无关的公共问题。尤其在高并发的场景下，这个问题变得更加严重。 我很负责的告诉你，该问题无论在

好的代码，不是展现你用了多复杂的技巧，而是让后来者在读代码时，能清晰地看到业务的轮廓，而不是一堆混乱的数据操作。

你以为黑客都是戴着面具、敲着键盘、屏幕上满是绿色字符的那种人？ 不，其实只是你工位旁边那个写了 8 年 Java、每天泡在 IDEA 和 VS Code 里的程序员罢了。

有人说，中年人的生活，就像走钢丝，上有父母需要赡养，下有孩子要抚养，自己还要扛房贷、车贷、生活开销。 钢丝走得稳的时候，一切安好，可一旦失业，这根钢丝随时可能断裂。 最让人心寒的不是没工作，而是没了工

一. 前言 作为 Java 领域的资深从业人员 ，对 Java 在 AI 领域的一些进度一直是有一些关注的 。 但是基于一些语言本身的限制 ，Java 在 AI 方面几乎没有希望成为主流语言。 但是这