不知大家在使用MyBatis有没有过程人工梳理代码的经理？但由于web应用数量多，代码行数几十万行，人力梳理代码费时又费力。基于此，架构师根据MyBatis的扩展点推出一款插件做到降低全表更新的风险，降低人工成本。

PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模

Redis4.0新增了非常实用的lazyfree特性，从根本上解决BigKey(主要指定元素较多集合类型Key)删除的风险。笔者在redis运维中也遇过几次BigKey删除带来可用性和性能故障。本文分为以下几节说明redislazyfree：lazyfree的定义我们为什么需要lazyfreelazyfr

本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，因为水平有限，疏漏在所难免。请大家谅解。引言大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代，人

9月4日，“天翼云息壤——大模型训推一体化服务能力升级”线上发布会成功举办。会上，息壤平台训推服务能力重磅升级，新增闭源、多模态基座大模型以及数据集，支持万卡规模训练，训练稳定性再次提升，新增体验空间，为基础大模型训练、行业大模型训推提供一站式解决方案。

随着人工智能技术的飞速发展，AI推理大模型已经成为各行业关注的焦点。2025年，国内AI推理大模型领域呈现出百家争鸣的态势，其中DeepSeek、通义千问和腾讯混元等模型尤为引人注目。本文将从技术架构、性能表现、应用场景等多个维度对这三款模型进行对比分析。

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一、引言在人工智能的奇幻世界中，大模型数据集如同神秘的魔法书，蕴藏着无尽的智慧与力量。它们为AI注入了生命，使其具备了理解和改变世界的能力。今天，就让我们一起揭开大模型数据集的神秘面纱，探索其背后的魔法世界吧！二、大模型数据集：智慧的宝库大模型数据集就如同