对于数据库来说，慢查询往往意味着风险。SQL执行得越慢，消耗的CPU资源或IO资源也会越大。大量的慢查询可直接引发业务故障，关注慢查询即是关注故障本身。本文主要介绍了美团如何利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。

不同的开发语言适合不同的领域，例如Python适合做数据分析，C++适合做系统的底层开发，假如它们需要用到相同功能的基础组件，组件使用多种语言分别开发的话，不仅增加了开发和维护成本，而且不能确保多种语言间在处理效果上是一致的。本文讲述在Linux系统下跨语言调用的实践总结，即开发一次C++语言的组件，其他语言通过...

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...

针对视频数据，如何通过计算机视觉技术用相关数据，为用户和商家提供更好的服务，是一项重要的研发课题。本文将为大家分享短视频内容理解与生成技术在美团业务场景的落地实践。

美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性，从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化，最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性能优化及业务落地工作，希望能对从事相关开发的同学有所帮助...

Twins 是美团和阿德莱德大学合作提出的视觉注意力模型，相关论文已被 NeurIPS 2021 会议接收。本文主要讲述 Twins 解决的难点、设计和实现思路，以及在美团场景的探索落地，希望能对从事视觉算法研发的同学有所帮助和启发。

Sonic是美团内部研发设计的一款用于热部署的IDEA插件，本文其实现原理及落地的一些技术细节。在阅读本文之前，建议大家先熟悉一下Spring源码、Spring MVC 源码 、Spring Boot源码 、Agent字节码增强、Javassist、Classloader等相关知识。

随着人工智能的不断发展，安全及合规问题变得越来越重要。当前机器学习比较大的一个局限性在于其学习模型都是基于关联框架，这种框架存在样本选择偏差的问题，且其稳定性也较差。而因果推理模型的出现，给机器学习打开了一个新的思路。美团技术团队特别邀请到清华大学计算机学院长聘副教授崔鹏老师，请他为美团技术团队...

设计模式是众多软件开发人员经过长时间的试错和应用总结出来的，解决特定问题的一系列方案。现行的部分教材在介绍设计模式时，有些会因为案例脱离实际应用场景而令人费解，有些又会因为场景简单而显得有些小题大做。本文会结合在美团金融服务平台设计开发时的经验，结合实际的案例，并采用“师生对话”这种相对诙谐的形式...

在LBS（Location Based Services, 基于位置的服务）距离约束下，候选较少制约了整个到店广告排序系统的潜力空间。本文介绍了我们从候选类型角度进行候选扩展，通过高性能的异构混排网络来应对性能的挑战，从而提升了本地生活场景排序系统的潜能上限。希望能给从事相关方向的同学以启发。

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。

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。

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。

查询改写是对用户Query拓展改写词，用更好的表述，帮用户召回更多符合需求的结果。查询改写对于文本布尔检索系统是非常重要的扩召回手段，通过优化该算法模块能够直接且显著地提升搜索体验。本文主要讲述在美团的搜索场景下查询改写项目的迭代方向和实现思路，希望能对从事搜索、广告、推荐中召回相关工作的同学有所启发...

本文介绍了美团在如何解决大规模集群管理的难题、设计优秀且合理的集群调度系统方面的实践，阐述了美团在落地以Kubernetes为代表的云原生技术时，比较关心的问题、挑战以及对应的推进策略。同时本文也介绍了针对美团业务需求场景做的一些特色支持，希望本文能够对云原生领域感兴趣的同学有所帮助或者启发。

在2022年春节到来之际，我们精选过去一年公众号50多篇技术文章以及20多篇国际顶会论文，整理制作成一本厚达1200多页的电子书，作为新年礼物赠送给大家。这本电子书内容覆盖前端、后端、算法、数据、安全、测试等多个领域，希望能对同学们的工作和学习有所帮助。

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...

本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。

反馈快速，竞争激烈的算法比赛是算法从业者提升技术水平的重要方式，从若干行业核心问题抽象出的算法比赛具有很强的实际意义。本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验，对于多领域建模优化，AutoML技术框架，以及面对新问题如何分析建模三个方面进行了介绍。希望能够让读者收获比赛中的通用高效建模方法与问题理解...

「美团技术团队」微信公众号祝大家新年快乐！温故而知新，我们根据文章的「阅读量」和「在看」数，以及所覆盖的技术领域，精选了22篇技术文章作为新年礼物送给大家。希望在2022年，继续陪大家一起，静心苦练，砥砺向前。

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。

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，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。

经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。本文介绍了美团到店到餐应用算法团队通过结合学界最先进的阅读理解、注意力机制等方面的实体抽取、情感分析经验，解决到餐（菜品，属性，观点，情感）四元组抽...

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...

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。

研究Fairplay DRM（Digital Rights Management，即数字版权保护）最关键的两点是授权和加密。但长久以来，关于App DRM的研究却很少，而就是在这样的前提下，Fairplay DRM又为iOS App的安全研究叠加了一层“阻碍”。我们通过分析混淆系统的设计和实现过程中的问题，克服调试跟踪的障碍，设计了多种静态和动态的对抗方案；同...

近日，两年一度的计算机视觉领域顶级学术会议 ICCV (InternationalConference on Computer Vision) 圆满闭幕。本次大会中，美团入选2篇接收论文，一篇论文获HTCV研讨会最佳论文提名奖，拿下两项知名挑战赛亚军，涵盖了人脸技术、人体技术、模型优化、低功耗等多个领域。并首次联合中科院计算所、北京智源、巴塞罗那大学...

随着美团零售商品类业务的不断发展，美团搜索在多业务商品排序场景上面临着诸多的挑战。本文介绍了美团搜索在商品多业务排序上相关的探索以及实践，希望能对从事相关工作的同学有所帮助或者启发。

知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的...

剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（GENE，GEneral NEeds net）覆盖至剧本杀行业，构建剧本...