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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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  • Apache Kylin的实践与优化

    从2016年开始,美团到店餐饮技术团队就开始使用Apache Kylin作为OLAP引擎,但是随着业务的高速发展,在构建和查询层面都出现了效率问题。于是,技术团...

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  • 美团内部讲座|周烜:华东师范大学的数据库系统研究

    【Top Talk/大咖说】由美团技术学院和科研合作部主办,面向全体技术同学,定期邀请美团资深技术专家、业界大咖、高校学者及畅销书作者,为大家分享最佳实践、互联...

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  • 积木Sketch插件进阶开发指南

    前段时间,美团外卖技术团队积木Sketch插件“意外走红”。为了帮助更多的设计师小哥哥、小姐姐落地设计规范,提升产研效率,积木Sketch团队开始着手打造一个平...

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  • Native地图与Web融合技术的应用与实践

    有用户反馈美团打车地图的性能有一些问题,美团打车技术团队在调研分析之后,采用了一套Native地图与Web的融合框架,不仅实现了用户手势事件智能分发的机制,还解...

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  • 基本功 | Java即时编译器原理解析及实践

    跟其他常见的编程语言不同,Java将编译过程分成了两个部分,这就对性能带来了一定的影响。而即时(Just In Time, JIT)编译器能够提高Java程序的...

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  • AIOps在美团的探索与实践——故障发现篇

    AIOps,最初的定义是Algorithm IT Operations,是利用运维算法来实现运维的自动化,最终走向无人化运维。随着技术成熟,逐步确定为Artif...

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  • ACM MM顶会论文 | 对话任务中的“语言-视觉”信息融合研究

    目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务,它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。

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  • KDD Cup 2020多模态召回比赛亚军方案与搜索业务应用

    ACM SIGKDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)是世界数据挖掘领...

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  • KDD Cup 2020多模态召回比赛季军方案与广告业务应用

    美团搜索广告算法团队最终在Debiasing赛道中获得冠军(1/1895),在AutoGraph赛道中也获得了冠军(1/149)。在Multimodalitie...

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  • Flutter包大小治理上的探索与实践

    Flutter作为一种全新的响应式、跨平台、高性能的移动开发框架,在性能、稳定性和多端体验一致上都有着较好的表现,自开源以来,已经受到越来越多开发者的喜爱。

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  • 智能配送系统的运筹优化实战

    美团配送业务场景复杂,单量规模大。下图这组数字是2019年5月美团配送品牌发布时的数据。

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  • KDD Cup 2020 自动图学习比赛冠军技术方案及在美团广告的实践

    ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。

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  • KDD Cup 2020 Debiasing比赛冠军技术方案及在美团广告的实践

    ACM SIGKDD (国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。

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  • MT-BERT在文本检索任务中的实践

    基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO,美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT,该方案是第一个在官...

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  • 跨越鸿沟:计算机视觉-学术界与工业界的GAP有多大?

    2020年7月31日,由中国图象图形学学会主办、视觉大数据专委会承办,北京智源人工智能研究院和美团协办的ECCV 2020中国预会议成功举办。本次ECCV预会议...

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  • Kubernetes如何改变美团的云基础设施?

    本文根据美团基础架构部王国梁在KubeCon 2020云原生开源峰会Cloud Native + Open Source Virtual Summit Chin...

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  • 新一代垃圾回收器ZGC的探索与实践

    很多低延迟高可用Java服务的系统可用性经常受GC停顿的困扰,作为新一代的低延迟垃圾回收器,ZGC在大内存低延迟服务的内存管理和回收方面,有着非常不错的表现。

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  • 美团搜索中NER技术的探索与实践

    命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程...

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  • 智能搜索模型预估框架的建设与实践

    在过去十年,机器学习在学术界取得了众多的突破,在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用,从最开始的线性模型、树模型,再到...

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  • BERT在美团搜索核心排序的探索和实践

    为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性,提升用户体验,搜索与NLP部算法团队从2019年底开始基于BERT优化美团搜索排序相关性,经过三个月的算法迭代优化...

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