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Tag: # 到家
新一代实验分析引擎:驱动履约平台的数据决策
2024年09月09日
到家研发平台
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎,该引擎对核心实验框架进行了标准化,并融合了众多先进解决方案,有效解决小样本挑战。同时,提供了多样化的溢出效应应对策略,并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法,以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
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美团外卖基于GPU的向量检索系统实践
2024年04月11日
到家研发平台&基础研发平台
到家搜索业务具有数据量大、过滤比高等特点,为了在保证高召回率的同时进一步提高检索性能,美团到家搜索技术团队与基础研发机器学习平台团队基于GPU实现了支持向量+标量混合检索的通用检索系统,召回率与检索性能均有较大提升。本文将介绍我们在GPU向量检索系统建设中遇到的挑战及解决思路,希望对大家有所帮助或启发。
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代码变更风险可视化系统建设与实践
2023年09月22日
桂来
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。
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美团多场景建模的探索与实践
2023年09月14日
王驰 森杰 树立 文帅 尹华 肖雄
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。
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如何提供一个可信的AB测试解决方案
2023年08月24日
王鹏 永斌 中锋
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。
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美团外卖搜索基于Elasticsearch的优化实践
2022年11月17日
泽钰 张聪 晓鹏
美团外卖搜索工程团队在Elasticsearch的优化实践中,基于Location-Based Service(LBS)业务场景对Elasticsearch的查询性能进行优化。该优化基于Run-Length Encoding(RLE)设计了一款高效的倒排索引结构,使检索耗时(TP99)降低了84%。本文从问题分析、技术选型、优化方案等方面进行阐述,并给出最终灰度验证的结论。
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美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密(一)
2022年11月10日
琦帆 立煌 兆军
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
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深入理解函数式编程(上)
2022年10月13日
俊杰
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。在内容层面,主要使用JavaScript语言来描述函数式编程的特性,并以演算规则、语言特性、范式特性、副作用处理等方面作为切入点,通过大量演示示例来讲解这种编程范式。同时,文末列举比较一些此范式的优缺点,供读者参考。因为文章涵盖一些范畴论知识,可能需要其他参考资料一起辅助阅读。
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深入理解函数式编程(下)
2022年10月13日
俊杰
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。在内容层面,主要使用JavaScript语言来描述函数式编程的特性,并以演算规则、语言特性、范式特性、副作用处理等方面作为切入点,通过大量演示示例来讲解这种编程范式。同时,文末列举比较一些此范式的优缺点,供读者参考。因为文章涵盖一些范畴论知识,可能需要其他参考资料一起辅助阅读。
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自动化测试在美团外卖的实践与落地
2022年09月15日
少飞 闫旭 文文 军帅
随着美团到家业务的发展,系统复杂度也在持续增长。测试用例数量近两年增长约一倍,单端数量超过1万2千条,而研发人员的工作从大部分时间在开发,转变成一半时间在开发、一半时间在模拟环境和自测。因此,引入自动化测试就显得十分有必要,本文介绍了美团外卖在自动化测试方向做的一些探索和实践,希望对从事相关领域工作的同学能够带来一些启发或帮助。
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图技术在美团外卖下的场景化应用及探索
2022年09月08日
任建 张伟 雨枫 黄坤 慧楠 鹏业 张波
在外卖广告CTR预估建模中,我们依托图技术在场景化上进行了一系列探索。本文首先介绍了使用图网络技术的出发点,然后从特征层面的抽象图关系到子图扩展以及场景感知子图,逐步介绍如何使用图技术建模业务问题,并针对联合训练的线上服务细节及效果进行解释和分析,希望能给从事相关工作的同学带来一些帮助或启发。
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美团外卖广告智能算力的探索与实践(二)
2022年04月28日
家宏 顺辉 国梁 乾龙 乐彬
在深度学习时代,算力的需求和消耗日益增长,如何降低算力成本,提高算力效率,逐渐成为一个重要的新课题。智能算力旨在对流量算力进行精细化和个性化分配,从而实现系统算力约束下的业务收益最大化。本文主要介绍了美团外卖广告智能算力从线性规划算法到进化算法的技术演进过程,给出了一种基于进化算法的多动作算力分配方案,希望能给大家带来一些帮助或者启发。
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终端新玩法:技术栈无关的剧本式引导
2022年04月07日
松涛 尚先 筱斌
App引导是端上做心智建设的重要手段,我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时,相关研发工作量较大,而且终端技术栈多样化,需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程,并会对关键技术方案进行剖析和解读,希望能给从事相关开发工作的同学以启发。
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GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践
2022年03月03日
杨杰 陈卓
GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力,已经成为机器学习领域的核心利器,在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景,是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程,希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。
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广告平台化的探索与实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载
2022年03月03日
乐彬 国梁 玉龙 吴亮 磊兴 王焜 刘研 思远
随着美团外卖业务不断发展,外卖广告引擎团队在多个领域进行了工程上的探索和实践,目前已经取得了一些成果。我们计划通过连载的形式分享给大家,本文是《美团外卖广告工程实践》专题连载的第一篇。本文针对业务提效的目标,介绍了美团外卖广告引擎在平台化过程中的一些思考和实践。
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数据治理一体化实践之体系化建模
2022年02月24日
王鹏 新兴 晓飞
数字经济的快速发展,给企业的经营带来了新的机遇和挑战,如何有效开展数据治理,打破数据孤岛,充分发挥数据的业务价值,保护数据安全,已成为业界的热门话题。本文基于美团配送数据治理的历程,分享了数据定义、模型设计、数据生产三环节统一的配送数据“底座”的建设与实践。
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从0到1:美团端侧CDN容灾解决方案
2022年01月13日
魏磊 心澎 陈彤
CDN已经成为互联网重要的基建之一,越来越多的网络服务离不开CDN,它的稳定性也直接影响到业务的可用性。CDN的容灾一直由美团的SRE团队在负责,在端侧鲜有方案和实践。本文结合美团外卖业务中的具体实践,介绍了一种在端侧感知CDN可用性状况并进行自动容灾切换的方案,通过该方案可有效降低业务对CDN异常的敏感,提高业务的可用性,同时降低CDN运维压力。希望本方案能够对被CDN问题所困扰的同学有所帮助或者启发。
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FlutterWeb性能优化探索与实践
2021年12月16日
典胜 海阔 徐亮
美团外卖商家端基于 FlutterWeb 的技术探索已久,目前在多个业务中落地了App、PC、H5的多端复用,有效提升了产研的整体效率。在这过程中,性能问题是我们面临的最大挑战,本文结合实际业务场景进行思考,介绍美团外卖商家端在 FlutterWeb 性能优化上所进行的探索和实践,希望对大家能有所帮助或启发。
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美团外卖终端容器无关化研发框架
2021年11月30日
正浩 宝石 彭震
2019年9月,美团外卖技术团队联合多个研发部门正式推出了React2X,面向所有的前端研发人员,特别是按业务领域划分的团队,为大家提供一个完整的、开放的多终端容器无关化(Containerless)研发框架。研发同学可以通过React2X框架快速创建、开发、构建、部署项目,在人力消耗最小的前提下,以期在不同终端上达到相对最佳的性能体验,并且能大幅降低因容器升级带来的替换和改造成本,让代码同构的复用率最大化。
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美团跨端一体化富文本管理技术实践
2021年11月25日
高瞻 宇立等
在互联网圈,开发和产品经理之间相爱相杀的故事,相信大家都有所耳闻。为了减少产品和前端开发人员之间的矛盾,不断降本提效,美团医药技术部构建了跨端一体化富文本管理平台Page-佩奇。本文系统介绍了该平台的定位、设计思路、实现原理以及取得的成效。希望这些实战经验与总结,能给大家带来一些启发或帮助。
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