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。

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。

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。

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。

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。

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。

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...

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。

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...

在《MySQL自治平台建设的内核原理及实践（上）》一文中，我们主要介绍了数据库的异常发现与诊断方面的内容，在诊断方面经常会碰到一些难以找出根因的Case。针对这些疑难杂症Case，通过本篇可以了解到，如何通过内核可观测性以及全量SQL来解决这些问题。除此之外，在得出根因后，如何处理异常，如何对SQL进行优化，以及如...

CVPR 全称为 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，国际计算机视觉与模式识别会议。该会议始于1983年，与ICCV和ECCV并称计算机视觉方向的三大顶级会议。根据谷歌学术公布的2022年最新学术期刊和会议影响力排名，CVPR在所有学术刊物中位居第4，仅次于Nature、NEJM和Science。2023年，CVPR共收到...

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，...

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。

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。本文整理自主题分享《美团数据库的高可用系统》，系超大规模数据库集群保稳系列的第一篇文章。对数据库而言，非常核心的就是如何保证其高可用性。本文围绕4个方面的内容展开，包括高可用简介、...

用好中间件是每一个开发人员的基本功，一个专业的开发人员，追求的不仅是中间件的日常使用，还要探究这背后的设计初衷和底层逻辑，进而保证我们的系统运行更加稳定，让开发工作更加高效。结合这一主题，本文从一次线上告警问题出发，通过第一时间定位问题的根本原因，进而引出Google Dapper与MTrace（美团内部自研）这类...

美团语音交互部针对交互场景下的低延迟语音识别需求，提出了一种全新的低出字延迟流式语音识别方案。本方法将降低延迟问题转换成一个知识蒸馏过程，极大地简化了延迟优化的难度，仅通过一个正则项损失函数就使得模型在训练过程中自动降低出字延迟。在实验测试集上，本方法能够获得最高近 200 毫秒左右的平均出字延迟降低。

目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。

随着推荐算法技术的不断发展，跨场景学习已经受到了越来越多的研究人员的关注。美团到餐算法团队受到业界相关技术的启发，不断探索到店餐饮多场景推荐的优化问题，在多场景多任务学习的推荐领域中积累了较多的应用经验。团队使用到店餐饮全域推荐场景数据训练统一的多场景多任务学习模型，减少了重复性开发，并在多个到...

当你和智能语音机器人对话交互时，你是否好奇电话背后的机器人如何“听懂”你的意思，又如何像人一样“回答”你的问题？其中比较重要的技术就是 MRCP。本文主要介绍了 MRCP 在美团语音交互中的实践和应用，基于美团自研的语音识别及语音合成能力，我们提升了外呼通话的成功率，并且保证了更好的用户体验。

近日，美团视觉智能部发布了 YOLOv6 3.0 版本，再一次将目标检测的综合性能推向新高。本次更新除了对 YOLOv6-N/S/M/L 模型进行全系列升级之外，还推出了大分辨率 P6 模型。其中，YOLOv6-L6 检测精度和速度超越 YOLOv7-E6E，取得当前实时目标检测榜单 SOTA。本文主要介绍了 YOLOv6 3.0 版本中引入的技术创新和优化，希望...

美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。本文主要介绍了数据集特点、方法设计、性能对比，以及基于该数据集的迁移实验等方面的内容，并对Food2K未来的工作进行了展望。希望能为从事相关工...

面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战，美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化，他们提出一种通用高效的部署架构，来解决这种常见的性能瓶颈问题。以“图像检测+分类”服务为例，优化后的服务压测性能指标GPU利用率由40%提升至100%，QPS也提升超过3倍。本文将会重点介绍推理...

在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给大家。

美团开放平台为整个美团提供了20+业务场景的开放API，为了使开发者能够快速且安全的接入美团开放平台，美团开放平台提供了多种语言的SDK来提高开发者的接入效率。本文介绍了美团开放平台如何自动生成SDK代码的相关技术实现方案，希望对大家能够有所帮助或者启发。

2013年12月4日，美团技术团队博客诞生，发表了第1篇技术文章。9年多的时间，3311个日夜，目前我们已经发布了548篇技术文章，美团技术团队博客/公众号，感谢大家的一路相伴。

美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优...

美团语音交互部针对跨语言结构化情感分析任务中缺少小语种的标注数据、传统方法优化成本高昂的问题，通过利用跨语言预训练语言模型、多任务和数据增强方法在不同语言间实现低成本的迁移，相关方法获得了SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道的冠军。

11月6日至9日，第20届国际计算机学会ACM嵌入式网络感知系统大会SenSys在美国波士顿召开。清华大学软件学院何源副教授课题组和美团无人机团队合作论文“麦巢：辅助无人机精准降落的远距离即时声源定位技术”获得了大会最佳论文奖第二名（Best Paper Runner-Up）。

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。

人工智能技术正在成为内容领域的中台力量，其中视觉AI已经渗透到内容生产、内容审核、内容分发、用户互动、商业化变现等各个环节。美团视觉智能部以场景化的内容产品、智能化的内容工具助力产业，在内容的创作、内容分发等环节应用广泛。 前不久，美团视觉智能部的8篇论文被多媒体和计算机视觉领域顶会ACM MM 与ECCV收录...