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Mock Server实践
2015年10月19日
闫帅
美团EP团队开发的Mock Server,是用来模拟被测系统外部依赖模块行为的通用服务。本文介绍了Mock Server的整体结构及在美团使用的典型案例。
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测试
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基础研发平台
,
Test
,
Mock
美团Android资源混淆保护实践
2015年09月30日
jianshuai
Android APK的代码可以通过ProGuard或者DexGuard来保护,那资源文件又该怎么保护呢?
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前端
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美旅技术
,
Android
,
AAPT
,
ARSC
,
Obfuscation
细说ReactiveCocoa的冷信号与热信号(二):为什么要区分冷热信号
2015年09月28日
William Zang
美团iOS客户端中大量使用了ReactiveCocoa框架。使用过程中我们发现,冷信号与热信号的概念很容易混淆并且造成问题。本文是系列文章的第二篇,主要介绍为什么要区分冷信号与热信号。
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前端
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美旅技术
,
iOS
,
Objective-C
,
ReactiveCocoa
细说ReactiveCocoa的冷信号与热信号(一)
2015年09月08日
William Zang
美团iOS客户端中大量使用了ReactiveCocoa框架。使用过程中我们发现,冷信号与热信号的概念很容易混淆并且造成问题。本文将讨论冷信号与热信号的基本概念。
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前端
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美旅技术
,
iOS
,
Objective-C
,
ReactiveCocoa
深入理解 Objective-C:方法缓存
2015年08月12日
zj
摘要 只要用到Objective-C,我们每天都会跟方法调用打交道。我们都知道Objective-C的方法决议是动态的,但是在底层一个方法究竟
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前端
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美旅技术
,
iOS
,
Objective-C
,
Runtime
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Method Cache
前端组件化开发实践
2015年07月10日
spring
前言 一位计算机前辈曾说过: Controlling complexity is the essence of computer programming. 随着前端开发复杂度的日益提升,组件化开发应运而生,并随着 FIS、React 等优秀框架的出现遍地开花
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前端
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美旅技术
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Front-End
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Component
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Reduce
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Turbo
RACSignal的Subscription深入分析
2015年06月30日
peiyun
ReactiveCocoa是一个FRP的思想在Objective-C中的实现框架,目前在美团的项目中被广泛使用。对于ReactiveCoco
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前端
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iOS
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Objective-C
,
ReactiveCocoa
美团酒店Node全栈开发实践
2015年06月26日
郭凯
前后端分离的背景 “前后端分离”显然已不是什么新鲜的话题,Zakas在2013年10月份就曾发表过一篇博客《Node.js and the new web front-
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前端
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美旅技术
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Node
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PM2
,
FullStack
美团Android DEX自动拆包及动态加载简介
2015年06月15日
jianshuai xiaoyang
概述 作为一个android开发者,在开发应用时,随着业务规模发展到一定程度,不断地加入新功能、添加新的类库,代码在急剧的膨胀,相应的apk包
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前端
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美旅技术
,
Android
,
MultiDex
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DexOpt
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Dalvik
,
DexClassLoader
Logistic Regression 模型简介
2015年05月08日
FIN
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇,主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广。
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算法
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Logistic Regression
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分类
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机器学习InAction
Linux资源管理之cgroups简介
2015年03月31日
大龙,志超
引子 cgroups 是Linux内核提供的一种可以限制单个进程或者多个进程所使用资源的机制,可以对 cpu,内存等资源实现精细化的控制,目前越来越火的轻量级
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后台
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美旅技术
,
Cgroups
,
Linux资源管理
,
Linux资源隔离
Docker系列之二:基于容器的自动构建
2015年03月10日
Puff
本文介绍了美团基于Docker的自动构建系统,包括问题的背景,技术方案,以及带来的收益。最后展望了Docker在美团的应用前景。
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美旅技术
,
后台
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Docker
,
Container
,
容器
,
自动构建
,
自动部署
深入理解Objective-C:Category
2015年03月03日
zj
摘要 无论一个类设计的多么完美,在未来的需求演进中,都有可能会碰到一些无法预测的情况。那怎么扩展已有的类呢?一般而言,继承和组合是不错的选择。
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前端
,
美旅技术
,
iOS
,
Objective-C
,
Category
序列化和反序列化
2015年02月26日
刘丁
温馨提醒:本文系2015年文章,相关信息可能会有变化,请参考最新的技术介绍。感谢大家理解。 摘要 序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事
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后台
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到店
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序列化
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反序列化
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Presentation Layer
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Verbosity
,
Complexity
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JSON
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XML
,
Avro
,
Thrift
,
Protobuf
机器学习中的数据清洗与特征处理综述
2015年02月10日
caohao
背景 随着美团交易规模的逐步增大,积累下来的业务数据和交易数据越来越多,这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘
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算法
,
美旅技术
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推荐与个性化
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机器学习
,
特征处理
,
特征降维
,
特征选择
,
数据处理
,
数据清洗
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机器学习InAction系列
实例详解机器学习如何解决问题
2015年02月05日
huawolf
随着大数据时代的到来,机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。我们结合美团在机器学习上的实践,进行一个实战(InAction)系列的介绍(带“机器学习InAction系列”标签的文章),介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技术、经验和技巧。本文主要结合实际问题,概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流程,包括对问题建模、准备训练数据、抽取特征、训练模型和优化模型等关键环节。
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机器学习InAction系列
,
机器学习
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训练数据
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特征选择
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优化模型
Docker系列之一:入门介绍
2015年01月27日
xzs
Docker简介 Docker是DotCloud开源的、可以将任何应用包装在Linux container中运行的工具。2013年3月发布首个版
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基础研发平台
,
后台
,
Docker
,
container
美团推荐算法实践
2015年01月22日
Idealist
推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。
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算法
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推荐与个性化
,
触发
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融合
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重排序
高级语言的编译:链接及装载过程介绍
2015年01月22日
大龙,志超
虚拟机和解释器相当于为高级语言或者脚本语言提供了一个中间层,隔离了与操作系统之间进行交互的细节,这为工程师们减少了很多与系统底层打交道的麻烦,大大提高了工程师的开发效率。
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编译
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链接
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装载
Kafka文件存储机制那些事
2015年01月13日
“悠悠香草”
Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
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美旅技术
,
Kafka
,
Kafka文件存储
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