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美团技术团队

我们信仰耐心和坚持的力量,愿意持续去做一些正确、有积累、可能表面看上去不那么重要实则非常关键的事情
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YOLOv6:又快又准的目标检测框架开源啦
总第518篇 2022年 第035篇 近日,美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6,能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中,视觉智能部不断进行了探索和优化,同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示,YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法,同时支持多种不同平台的部署,极大简化工程部署时的适配工作。特此开源,希望能帮助到更多的同学。 1. 概述 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的
美团技术团队
2022-06-27
1.7K0
知识图谱可视化技术在美团的实践与探索
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索,同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案,并支持了美团的很多业务场景,包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
美团技术团队
2022-04-15
1.8K0
GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践
总第492篇 2022年 第009篇 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。 1 前言 2 背景 3 外卖搜推场景下的精排模型 4 模型服务架构概览 5 GPU优化实践 5.1 系统优化 5.2 计算优化 5.3 基于DL编译器的自动优化 6 性能表
美团技术团队
2022-03-04
7690
TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践
美团内部深度定制的TensorFlow版本,基于原生TensorFlow 1.x架构与接口,从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景中,分布式扩展性提升10倍以上,单位算力性能也有显著提升,并在美团内部业务中大量使用,本文介绍了相关的优化与实践工作。
美团技术团队
2021-12-13
9190
ICLR 2021 | 美团AutoML论文:鲁棒的神经网络架构搜索 DARTS-
高质量模型的设计和更新迭代是当前 AI 生产开发的痛点和难点,在这种背景下,自动化机器学习(AutoML)应运而生。2017年,谷歌正式提出神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS),并成为 AutoML 的核心组成部分。美团技术团队也对AutoML领域进行了积极探索,本文系美团与上海交通大学合作的一篇被深度学习顶会 ICLR 2021 收录的论文解读。
美团技术团队
2021-03-30
6360
速度与压缩比如何兼得?压缩算法在构建部署中的优化
压缩在数据传输和存储过程中经常扮演着十分重要的角色,因此提高压缩的效率可以帮助我们节省时间和降低存储成本。本文介绍了压缩算法的优化在构建部署平台的应用,能够帮助研发团队提高研发和交付效率。
美团技术团队
2021-01-12
2.2K0
React Native工程中TSLint静态检查工具的探索之路
TSLint为TypeScript提供了代码检查能力,对使用TypeScript的React Native工程,在规范性、安全性、可靠性、可维护性等方面起到重要作用。本文主要对TSLint相关知识进行分享,并对自定义TSLint规则进行介绍。
美团技术团队
2019-03-22
2.7K0
数据库运维必读的10个问题
本文中的问题精选自上期【你问我答】——数据库专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务,你在工作学习中遇到的各种技术问题,都可以通过我们微信公众号发问,我们5000+工程师会义务为你解答,欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1:能不能推荐几本关于SQL的书籍。谢谢!谢谢! A:推荐图灵出的《SQL必知必会(第4版)》,这也是Amazon上最畅销的SQL图书的中文版,写得很明快,概念非常清楚。这本书用来学习关系型数据库也很不错,至少基本概念比大部头的教材说得
美团技术团队
2018-03-13
2.6K0
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