在软件开发中，对象之间的转换是一项常见的任务，尤其是在处理数据模型间的映射时。传统的做法，如使用JavaBeanUtils，可能会导致性能下降，而手动编写转换代码则效率低下且易出错。为了解决这些问题，MapStruct应运而生。MapStruct是一个强大的代码生成器，遵循约定优于配置的原则，使得对象间的映射变得简单、高效且类型安全。它在编译时生成映射代码，确保了高性能，并通过自动化减少开发工作，降低了维护成本。 MapStruct通过注解处理器集成到构建工具和IDE中，简化了集成流程。在实际应用中，我们可以创建一个单独的转换层，集中管理所有映射代码，保持代码的整洁和模块化。此外，MapStruct支持多种映射策略，包括基本类型转换、枚举与字符串之间的映射，甚至复杂的对象和集合转换。通过自定义注解，我们可以处理特殊场景，如空值处理、日期格式化、自定义表达式等。 本文将引导读者逐步了解MapStruct的引入、基本用法，以及在实际开发中的复杂映射场景，帮助开发者充分利用MapStruct提高开发效率和代码质量。
大家好，我是阿里云云原生微服务技术负责人李艳林，我所在的团队是做云原生应用的架构、开发和运维的，并以开源和云产品的方式服务广大开发者和企业客户。随着大模型的流行，我们看到了越来越多 AI 原生的应用，因此做了非常多的实践。今天我将分享一些实践中的感悟。
OpenAI 国内停服，除了各个大模型厂商提供的迁移方案外，是否有其他更平滑的迁移方案呢？本文以 OpenAI 切换到通义千问为例，介绍开源网关 Higress 的应对方案。
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
一次压测过程中，当数据库的qps和tps都正常时，如果cpu利用率异常的高，应该如何排查？希望通过这篇文章，给你一些启发...
人工智能生成内容（AIGC）在图像处理和创意设计中日益普及。通过阿里云的PAI-DSW（Data Science Workshop）和Free Prompt Editing算法，用户可以开发一个个性化的AIGC绘图小助理，实现图像智能编辑和生成。
