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AIOps在美团的探索与实践——故障发现篇
2020年10月15日
胡原 锦冬 俊峰 长伟 永强
美团技术团队在行业、业务领域知识和运维领域的知识等方面有着长期的积累,已经沉淀出不少工具和产品,实现了自动化运维,同时在AIOps方面也有一些初步的成果。我们希望通过在AIOps上持续投入、迭代和钻研,将之前积累的行业、业务和运维领域的知识应用到AIOps中,从而能让AIOps为业务研发、产品和运营团队赋能,提高整个公司的生产效率。
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运维
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基础研发平台
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AIOps
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SRE
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Horae
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时序异常检测系统
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深度学习
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机器学习
对话任务中的“语言-视觉”信息融合研究
2020年10月15日
会星 子彭 方向 小捷 玉树 仲远等
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务,要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。日前,北京邮电大学王小捷教授团队与美团AI平台NLP中心团队合作在目标导向的视觉对话任务上的研究论文被国际多媒体领域顶级会议ACMMM 2020录用。
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AI平台
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算法
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搜索与NLP部
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ACMMM 2020
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视觉-语言
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GuessWhat?!
外卖客户端容器化架构的演进
2020年09月30日
郭赛 同同 徐宏
好的架构要不断演变,进而去适应业务的发展。美团在移动端上的架构,也经历了组件化、平台化、RN混合化,到现在开始向容器化变迁。容器化架构充分地利用了现在的跨端技术,将动态化的能力最大化地赋予了业务。作为美团最为重要的业务之一,美团外卖移动端的架构演进是怎样的呢?本文将为你揭开背后的思考、技术细节以及实践。
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到家
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美团外卖
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Flutter
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React Native
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容器化
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架构演进
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iOS
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Android
美团内部讲座|清华大学莫一林:信息物理系统中的安全控制算法
2020年09月30日
莫一林
【Top Talk/大咖说】是美团技术学院面向公司内部组织的系列讲座,定期邀请美团技术团队负责人、业界大咖、高校学者及畅销书作者,为大家分享最佳实践、互联网热门话题、学术界前沿技术进展等内容。我们以后会定期公开这些内部讲座的内容,敬请关注。2020年9月10日,Top Talk邀请到了清华大学自动化系莫一林副教授,请他带来题为《信息物理系统中的安全控制算法设计》的分享。
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Top Talk
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技术学院
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内部讲座
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清华大学
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莫一林
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信息物理系统
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安全
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算法
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CPS
KDD Cup 2020多模态召回比赛亚军方案与搜索业务应用
2020年09月27日
左凯 马潮 东帅 曹佐 金刚 张弓
本文介绍了KDD Cup2020多模态召回比赛亚军的技术方案以及在美团搜索业务中的应用与实践。
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AI平台
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算法
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KDD Cup
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多模态召回
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Multimodalities Recall
KDD Cup 2020多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用
2020年09月27日
漆毅 坚强 胡可 雷军
本文介绍了KDD Cup2020多模态召回比赛季军的技术方案以及在美团搜索广告业务中的应用与实践。
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到店
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算法
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KDD Cup
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多模态召回
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Multimodalities Recall
Flutter包大小治理上的探索与实践
2020年09月18日
艳东 宗文 会超
为了帮助业务方更好的接入和落地Flutter技术,MTFlutter团队对Flutter的包大小问题进行了调研和实践,设计并实现了一套基于动态下发的包大小优化方案,瘦身效果也非常可观。
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美团外卖
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Flutter
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包大小
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动态化
工程师的基本功是什么?该如何练习?听听美团技术大咖怎么说
2020年09月03日
美团技术学院
在美团有一句老话,叫做「苦练基本功」。美团创始人王兴解读的基本功是业务和管理的基本动作。只要能把基本功扎实练好,就能产生巨大价值。然而滴水石穿非一日之功,练好基本功是一个长期的事情。那么对于技术团队来说,专业基本功是什么?又该如何练习呢?一起听听美团技术大咖如何理解技术基本功的吧~ ~
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成长
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美团技术团队
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工程师文化
KDD Cup 2020 AutoGraph比赛冠军技术方案及在美团的实践
2020年08月27日
坚强
ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题,最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149),并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军(3/1433)。
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算法
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AutoGraph
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KDD Cup
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数据偏差
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推荐算法
KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案及在美团的实践
2020年08月20日
坚强
ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题,最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149),并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军(3/1433)。
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广告平台
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Debiasing
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KDD Cup
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数据偏差
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推荐算法
MT-BERT在文本检索任务中的实践
2020年08月20日
兴武
提高机器阅读理解(MRC)能力以及开放领域问答(QA)能力是自然语言处理(NLP)领域的一大重要目标。在人工智能领域,很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。
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算法
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BERT
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ImageNet
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NLP
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MS MARCO
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Transformer
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深度学习
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机器学习
Kubernetes如何改变美团的云基础设施?
2020年08月13日
王国梁
Kubernetes是让容器应用进入大规模工业生产环境的开源系统,也是集群调度领域的事实标准,目前已被业界广泛接受并得到了大规模的应用。Kubernetes在美团也进行了大规模的部署,已经成为美团云基础设施的管理引擎。
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Kubernetes
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Serverless
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OpenStack
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Docker
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容器
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Hulk
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云原生
新一代垃圾回收器ZGC的探索与实践
2020年08月06日
王东 王伟
ZGC(The Z Garbage Collector)是JDK11中推出的一款低延迟垃圾回收器。ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收,本文主要介绍ZGC在低延时场景中的应用和卓越表现。
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安全
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ZGC
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运维
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G1
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CMS
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GC
美团搜索中NER技术的探索与实践
2020年07月23日
丽红,星池,燕华,马璐,廖群,志安,刘亮,李超,云森,永超等
NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
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算法
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NER
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BERT
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NLP
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AI
智能搜索模型预估框架Augur的建设与实践
2020年07月16日
朱敏,紫顺,乐钦,洪晨,乔宇,武进,孝峰,俊浩等
本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足,希望对大家有所帮助或者启发。
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算法
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AI平台
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Augur
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Poker
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BERT
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NLP
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Transformer
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AI
BERT在美团搜索核心排序的探索和实践
2020年07月09日
李勇 佳昊 杨扬 金刚 周翔 朱敏等
为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性,提升用户体验,搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性,经过三个月的算法迭代优化,离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。
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算法
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AI平台
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BERT
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NLP
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Transformer
美团万亿级 KV 存储架构与实践
2020年07月01日
泽斌
KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,本文系演讲内容的整理。
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KV存储
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Cellar
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Squirrel
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QCon
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Redis
美团外卖Flutter动态化实践
2020年06月23日
尚先
本文从 Flutter 的特点讲起, 阐述了美团外卖团队在整个 Flutter 动态化上探索的心路历程,还有设计理念、核心原理以及业务应用的经验。本文的视角也不局限于框架本身,更多思考了在解决问题的过程中技术团队需要做的事情,希望能对大家有所启发和帮助。
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前端
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Flutter
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美团外卖
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RN
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MTFlutter
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Weex
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Flap
MyBatis版本升级引发的线上告警回顾及原理分析
2020年06月18日
凯伦
本文从一次MyBatis版本升级引发的线上告警开始讲起,然后针对告警定位过程、源码原理进行了深入的分析,并加入了不同版本的类比分析,最后结合实际工作做了一些经验总结,希望能对大家的工程实践有一定的帮助。
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MyBatis
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inf-bom
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问题追踪
ICRA 2020轨迹预测竞赛冠军的方法总结
2020年06月11日
炎亮 佳禾 德恒 冬淳
行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环,已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上,美团无人配送团队在行人轨迹预测竞赛中夺冠,本文系对该预测方法的一些经验总结,希望能对大家有所帮助或者启发。
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无人配送
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算法
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ICRA
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LSTM
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无人驾驶
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行人轨迹预测
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世界模型
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