2022年9月开始我们针对金融APP进行了瘦身专项整治，在不考虑增量的情况，无删减业务代码的情况下实现从117M瘦身至74M，在本次安装包瘦身过程中我们遇到了不少坑，同时也积累了些经验，在此分享给大家。

作者：张学程简介TiDBDM（DataMigration）是用于将数据从MySQL/MariaDB迁移到TiDB的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将MySQL/MariaDB的数据导入到TiDB，也支持通过解析执行MySQL/MariaDBbinlog的方式将数据增量同步到TiDB。特别地，对于有多个MySQL

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EolinkApikit版本更新：搭建自定义接口协议架构，支持快速适配金融行业各类型私有协议的导入、编辑和展示。数据字典功能上线，支持以数据字典的形式管理参数枚举值。数据库连接支持MongoDB数据库操作。基于Apikit类型导入API数据支持增量更新......

作者：京东物流张媛1、大模型的概念大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广

AIGC发展到现在，大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手，那么从普通大众认知角度，到底能做到什么程度，我们选三个当前知名度较高的大模型进行验证和对比。GPT4o：OpenAI大模型代表，大模型的标杆DeepSeek：深度求索的大模型，当前最火爆的大模型，低成本高效能的杰出代表。（也是作为开发者的我最喜爱的大模型）Doubao：字节跳动的大模型，也是国内断崖领先的大模型应用豆包的底层模型。（豆包App是基于该大模型的应用，做了大量其他辅助工作，如搜索等，因此该大模型表现的能力，不能完全和豆包App划等号）

本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章，读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论，并针对后期业务需求变化，尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程，针对自己实际业务场景，不断抽象优化自己的数据模型。

本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。