2013年12月4日，美团技术博客发布了第一篇技术文章；2014年9月30日，「美团技术团队」微信公众号同步更新技术博客的内容。10年的时间，3600多个日夜，我们共发布了570多篇技术文章。感谢大家的一路相伴。 阅读全文

美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。 阅读全文

美团到店广告平台在用户行为序列建模算法的迭代落地中，基于对业务实际场景中用户决策心智的观察，创新性地提出了深度上下文兴趣网络，精确建模了用户的兴趣，提升了CTR等线上业务指标。本文介绍了相应算法背后的动机、建模方法以及工程优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。 阅读全文

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。本文介绍了基于模式挖掘的可靠性治理探索，为通过技术手段解决该领域代表性问题开启了新的思路。文章第一部分介绍可靠性治理的痛点；第二部分引入模式的概念；第三部分讨论新基建下的新尝试；第四部分分享三个典型的实践案例。 阅读全文

本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。文章第一部分介绍了软件系统风险与变更；第二部分介绍了代码变更风险可视化系统的能力建设；第三部分介绍了整个系统在美团内部实践落地的情况；最后是对未来的规划和展望。希望对大家能有所帮助或启发。 阅读全文

本文介绍了美团到家/站外投放团队在多场景建模技术方向上的探索与实践。基于外部投放的业务背景，本文提出了一种自适应的场景知识迁移和场景聚合技术，解决了在投放中面临外部海量流量带来的场景数量丰富、场景间差异大的问题，取得了明显的效果提升。希望能给大家带来一些启发或帮助。 阅读全文

MJDK 是基于 OpenJDK 构建的美团 JDK 发行版。本文主要介绍 MJDK 是如何在保障 java.util.zip.* API 及压缩格式兼容性的前提下，实现压缩/解压缩速率提升 5-10 倍的效果。希望相关的经验能够帮助到更多的技术同学。 阅读全文

本文以履约场景下的具体实践为背景，介绍如何提供一个可信赖的AB测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱，给出具体的解决方案，一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户，而不只是功能和方法由用户自由选择，因为实验方法差之毫厘，结果可能是失之千里。 阅读全文

本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

本文整理自美团技术沙龙第76期《大前端研发协同效能提升与实践》，为大家介绍了美团到店前端研发框架Rome实践和演进趋势。具体来讲，本文首先介绍了Rome整体的工程生态、演变路径、规模化升级以及工程框架外的开发辅助工具；第二部分，重点阐述了如何做框架度量和相关的业务实践；最后做整体的总结以及对工程框架的下一阶段的思考。希望能对大家带来一些帮助或启发。 阅读全文

视觉分割技术在街景理解中具有重要地位，同时也面临诸多挑战。美团街景理解团队经过长期探索，构建了一套兼顾精度与效率的分割技术体系，在应用中取得了显著效果。同时，相关技术斩获了CVPR 2023竞赛2项冠军1项季军。本文将详细介绍街景理解中分割技术的探索与应用，希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。 阅读全文

外卖场景下，用户“复购”属性强、下单频次高，既想下单老商家，也会想换换“新口味”。为更好平衡用户的复购、尝新体验，外卖推荐团队从2022年起开始持续投入，构建了外卖场景新颖性推荐的体系化解决方案。截止目前，外卖首页用户曝光新颖性累计提升19%+，新颖好评率累计提升7%+，用户新颖体验Case率累计降低18%+。本文将详细介绍外卖首页Feed用户新颖体验优化过程中面临的挑战、解决思路以及业务思考。 阅读全文

相比于其他电商场景，外卖场景对于实时发现和反馈用户兴趣的能力有着更高的要求，近年来，美团外卖算法团队摸索出了一套适用于外卖场景的智能陪伴型导购架构和策略。这一举措已经取得了显著成效，本文将详细介绍外卖搜索技术团队搭建智能陪伴型导购时，所遇到的挑战以及解决思路，希望能对大家有所帮助或启发。 阅读全文

本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。 阅读全文

本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。 阅读全文

本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

本篇是美团超大规模数据库集群保稳定系列的第三篇，重点介绍一下美团数据库的容灾体系建设实践。主要内容包括业务架构、数据库容灾平台能力建设、演练体系建设、以及这些建设取得的一些成果，最后也会分享一下容灾建设的未来思考。希望对大家能够有所帮助或者启发。 阅读全文

本文整理自美团技术沙龙第75期的主题分享《美团数据库攻防演练建设实践》，系超大规模数据库集群保稳系列的第2篇文章。本文首先介绍了美团当前数据库运维现状、遇到的问题，以及为什么要建设数据库攻防演练平台；其次，分享当前数据库攻防演练平台的具体实践；第三部分会介绍数据库攻防演练在美团内部的落地情况；最后，会结合混沌工程的成熟度标准和成熟度等级，分享我们对未来工作的一些规划。 阅读全文

2016年，我们对美团Android热更新方案Robust的技术原理做了详细介绍。近几年，Google 推出了新的代码优化混淆工具R8，Android 热修复补丁制作依赖二次构建包和线上包对比，需要对Proguard切换到R8提前进行适配和改造，本文分享 Robust 在适配 R8 以及优化改进中的一些思路和经验，希望能对大家有所帮助或者启发。 阅读全文

基于过去多年在大规模数据集群保稳方面的实践经验，我们希望能够跟业界进行一些技术交流，美团技术团队举办了第75期技术沙龙。我们邀请到了美团研究员赵应钢担任出品人，同时请邀请到张洪、王占全、蔺瑞超、沈裕锋等4位数据库方向的4位技术专家，围绕进攻、防守、⾃愈、演练等几个方向展开分享。本文系超大规模数据库集群保稳系列的第一篇文章。 阅读全文