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终端新玩法：技术栈无关的剧本式引导

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”。

4年前
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终端新玩法：技术栈无关的剧本式引导

TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

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。

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TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

NeurIPS 2021 ｜ Twins：重新思考高效的视觉注意力模型设计

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。

4年前
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NeurIPS 2021 ｜ Twins：重新思考高效的视觉注意力模型设计

Java系列 | 远程热部署在美团的落地实践

Sonic是美团内部一款用于热部署的IDEA插件。本文主要讲述Sonic的实现细节以及底层原理，从IDEA插件到自动化部署，再到沉浸式开发产品闭环，全方位讲述了Sonic在美团的落地与实践经验。

4年前
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Java系列 | 远程热部署在美团的落地实践

美团内部讲座 | 清华大学崔鹏：因果推断技术最新的发展趋势

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的同学分享了因果推断技术最新的发展趋势，以及现阶段取得的一些成果。

4年前
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美团内部讲座 | 清华大学崔鹏：因果推断技术最新的发展趋势

设计模式二三事

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去讲解三类常用设计模式的应用。希望能对想提升系统设计能力的同学有所帮助或启发。

4年前
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异构广告混排在美团到店业务的探索与实践

在LBS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挑战。

4年前
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异构广告混排在美团到店业务的探索与实践

GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践

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。

4年前
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GPU在外卖场景精排模型预估中的应用实践

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

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。

4年前
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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

数据治理一体化实践之体系化建模

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”的实践。

4年前
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数据治理一体化实践之体系化建模

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2018-03-30