美团配送系统架构演进实践 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

写在前面美团配送自成立以来，业务经历了多次跨越式的发展。业务的飞速增长，对系统的整体架构和基础设施提出了越来越高的要求，同时也不断驱动着技术团队深刻理解业务、准确定位领域模型、高效支撑系统扩展。如何在业务高速增长、可用性越来越高的背景下实现系统架构的快速有效升级？如何保证复杂业务下的研发效率与质量？本文将为大家介绍美团配送的一些思考与实践。配送业务 从物流到同城即时配送物流行业...
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美团 R 语言数据运营实战 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

一、引言近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。在数据从后台走向前台的过程中，数据展示是最后一步关键环节。与冰冷的表...
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WMRouter：美团外卖Android开源路由框架 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

WMRouter是一款Android路由框架，基于组件化的设计思路，功能灵活，使用也比较简单。WMRouter最初用于解决美团外卖C端App在业务演进过程中的实际问题，之后逐步推广到了美团其他App，因此我们决定将其开源，希望更多技术同行一起开发，应用到更广泛的场景里去。Github项目地址与使用文档详见 。本文先简单介绍WMRouter的功能和适用场景，然后详细介绍WMRouter的...
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全链路压测平台（Quake）在美团中的实践 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

背景在美团的价值观中，“以客户为中心”被放在一个非常重要的位置，所以我们对服务出现故障越来越不能容忍。特别是目前公司业务正在高速增长阶段，每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失。而整个IT基础设施非常复杂，包括网络、服务器、操作系统以及应用层面都可能出现问题。在这种背景下，我们必须对服务进行一次全方位的“体检”，从而来保障美团多个业务服务的稳定性，提供优质的用户服务体验。真正通过以下技术...
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基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

一、前言随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展，很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用。而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷： Wide and Deep\，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。但是，当离线模型需要上线时，就会遇见各种新的问题： 离线模型性能能否满足线上要求、模型预估如何镶入到原有工程系统等等。只有准确的理解深度学习框架，才能更好地将...
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欢迎来到PhpSpreadsheet的文档 - PhpSpreadsheet文档

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Logan：美团点评的开源移动端基础日志库 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

前言==Logan是美团点评集团移动端基础日志组件，这个名称是Log和An的组合，代表个体日志服务。同时Logan也是“金刚狼”大叔的名号，当然我们更希望这个产品能像金刚狼大叔一样犀利。Logan已经稳定迭代了一年多的时间。目前美团点评绝大多数App已经接入并使用Logan进行日志收集、上传、分析。近日，我们决定开源Logan生态体系中的存储SDK部分（Android/iOS），希望...
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技术年货：美团技术沙龙合辑大放送——85个演讲，70+小时视频 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

你好，2019再见，2018又到了一年辞旧迎新的时候，大家应该也和美美一样，在忙着总结回顾和展望规划吧。按老惯例，我们该献上技术年货了。今年首先出场的，是我们的技术沙龙大套餐！美团技术沙龙是由美团技术团队和美团科协主办的线下技术活动，每期沙龙邀请美团和同行公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖前端、后台、系统、数据、算法、测试、运维等技术领域。目前已在北京、上海、厦门、成都...
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深度学习在搜索业务中的探索与实践 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

本文根据美团高级技术专家翟艺涛在2018 QCon全球软件开发大会上的演讲内容整理而成，内容有修改。引言2018年12月31日，美团酒店单日入住间夜突破200万，再次创下行业的新纪录，而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。第三部分会介绍深...
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Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结 - 美团技术团队的个人空间 - 开源中国

背景为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于Spring Boot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因，发现配置了4G堆内内存，但是实际使用的物理内存竟然高达7G，确实不正常。JVM参数配置是“XX:MetaspaceSize=256M XX:MaxMetaspaceSize=256M XX:+AlwaysPreTo...
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