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一般情况下，计算机访问一次SSD磁盘的时间大概是50~150微秒；如果是传统的硬盘，需要的时间更长，大概是1~10毫秒；而访问一次内存的时间大概是120纳秒。因此，可见访问的速度差了快一千倍左右。

Redis知多少？（2）

AI技术的飞速发展不仅改变了人们的生活方式，也大大提升了各行各业的生产效率和创新能力。

搭建一个本地AI知识库需要用到哪些技术栈？

Stream 流式编程的出现，显著推进了Java对函数式编程的支持，它允许开发者可以用声明式的方式处理数据集合（比如列表、数组等），还能有效利用多核处理器进行并行操作，提升应用程序的性能，同时保持代码简洁易读。

Java Stream 优雅编程

在上一篇文章（Java Stream 优雅编程）中，我们详细介绍了Java Stream流的工作原理以及实现步骤，相信大家应该已经对流的具体使用方法有了一定的了解。另外，目前为止所有示例都是基于对顺序流的操作，它是单线程顺序执行的，Stream API 还提供了一种更高效的解决方案，那就是并行流，它能够借助多核处理器的并行计算能力，加速数据处理，特别适合大型数据集，或计算密集型任务。

Java Parallel Streams 并行流

今天打开ChatGPT时，发现它竟然自动升级到了GPT-4o（o=omni 表示全能的意思），不仅支持文本输入，还能处理音频和图像，输出也可以是文本、音频或图像。这一模型的能力在多模态处理上实现了巨大飞跃，与前代GPT-4 Turbo在文本和代码处理上表现相当，同时在视觉感知方面达到了行业领先水平。相比于GPT-4 Turbo，GPT-4o在速度上也提升了一倍，成本减少了一半，同时处理速率提升了五倍。

GPT-4o发布，AI时代，测试有必要入局吗？

众所周知，在编程的世界里，数据结构作为程序员的一把利剑，能够帮助我们高效地处理和组织数据。数据结构主要分为线性结构和非线性结构两类。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。每种数据结构都有其独特的特点和适用场景，正确选择和应用能够极大地提高程序的效率和性能。

行云流水间：队列的妙用与任务分配(python queue)

在代码的世界里，每一行都是一个故事，每一个变量都是一个角色，而打印则是展示这些故事与角色的窗口。然而，这个窗口并非都是朴实无华的，有时候，我们需要一种更加「艺术」的方式来展示我们的故事。Python中的rich库便是一位大师级的艺术家，为我们的终端带来了绚丽的色彩和丰富的细节。

绚烂之境：Python Rich，让终端输出更炫酷！

这是复式记账系列的第四篇文章。在此之前，我们分别讨论了「一年之余，财富何方？」、「财富梳理：复式记账之道」以及「财富编织：Beancount复式记账指南」。分别解决了三个问题：“为什么要记账？”、“如何科学记账？”以及“复式记账工具Beancount的使用”。

自动记账：Python+Beancount

在前面两篇文章中，我们探讨了「一年之余，财富何方？」以及「财富梳理：复式记账之道」，旨在回答两个核心问题：“为什么要记账？”和“如何科学记账？”。

财富编织：Beancount复式记账指南

贰零贰肆年的第一篇Blog，也是Redis缓存三大问题的第三篇，继第一篇发布已经过去一个半月的时间，期间还有热情的小伙伴催更(hahaha~

彻底搞懂Redis击穿、雪崩、穿透（下）

在前几篇Redis相关文章中都说到了锁，同时我们在参加设计评审或者codeReview时也会接触到关于加锁的问题。因此，作为测试人员，还是很有必要搞懂相关的锁机制。

8分钟搞懂Java中的各种锁

书接上文「彻底搞懂Redis击穿、雪崩、穿透（上）」，本篇我们继续来讨论缓存的另一个问题——缓存雪崩。

彻底搞懂Redis击穿、雪崩、穿透（中）

从视频中可以看出，当我们打开两个窗口时，两个量子之间竟然还存在相互纠缠，简直把前端代码发挥到了极致，如此奇妙的效果到底是如何实现的呢？

外网爆火的“量子纠缠”前端代码已开源，抢鲜体验！

缓存雪崩、穿透以及击穿，作为老生常谈的问题，也是面试八股文中经常被提及的话题。因为目前的互联网系统没有几个不需要用缓存的。然而，对于缓存的这三个问题，很多人只是单纯的背过答案（比如布隆过滤器、分布式锁等），却少有人能够清楚地理解其思路。本文旨在深入浅出地探讨和分析这三大缓存问题。强调的是，真正有价值的不仅是答案本身，更是解答背后的思考和推导过程。如果能够理解这些问题的根本原因，才能更好地应对类似的挑战。

彻底搞懂Redis击穿、雪崩、穿透（上）

Python3.12的发布也意味着距离Python3.14只差两个版本，那时应该称Python为π-thon？（谐音哏扣钱 O(∩_∩)O哈哈~

Python3.12有哪些新变化？

众所周知，在开发过程中，我们经常需要使用不同类型的编辑器，以提高编码效率。编辑器的选择通常取决于编程需求和个人偏好，以及适用于不同编程语言和任务的要求。

巧用PyCharm编辑器，提高编码效率

当谈到算法时，通常人们会追求最优解，而最优解的评判标准主要考虑时间复杂度和空间复杂度，因为较低的复杂度通常代表着更优秀的算法。然而，有一些有趣的例外，即那些非传统的算法，如猴子排序（Monkey Sort）和睡眠排序（Sleep Sort），都是一些令人忍俊不禁的例子，尽管它们并不实用，但它们都引发了人们的兴趣和好奇心。

沙雕排序算法之猴子排序、睡眠排序

在代码的世界里，有一片自动化的花园，那里的用例是微风吹拂下的花朵，绽放着不同的颜色。在这片花园中，我们常常遇到一个美妙的情景：相同的测试流程，却需要随着业务的风向，切换不同的测试数据。这就像是一支曲子，相同的旋律，却因音符的不同而显得迥然不同。

Junit5参数化实战，让测试更优雅

在日常测试工作中，我们经常需要对上传的文件大小进行测试，例如：一个文件上传功能，限制文件大小最大为10MB，此时我们可能需要测试10MB以及其边界值9MB和11MB；再或者我们有时需要测试一个超大文件，进行大文件的测试。

Python生成指定大小的文件

作为一枚测试，或多或少都做过or听说过性能测试。说到性能测试，第一印象可能是高大上，因为它涉及到评估系统的性能、稳定性和可靠性。确实，性能测试水很深，如果玩得比较溜就能发展成性能测试专家、架构师级别。

来聊两块钱的性能测试

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