约半年前，美团悄然上线了美团云（Meituan Open Services，简称MOS），这是美团网根据自身虚拟化平台开发和运维经验开放的云计算服务，

背景 美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基

美团数据仓库，在过去的两年中，与我们的业务一起高速发展。在这一演进过程中，有很多值得总结和沉淀的内容。这篇文档回顾下美团数据仓库这两年发展过

2016年，我们对美团Android热更新方案Robust的技术原理做了详细介绍。近几年，Google 推出了新的代码优化混淆工具R8，Android 热修复补丁制作依赖二次构建包和线上包对比，需要对Proguard切换到R8提前进行适配和改造，本文分享 Robust 在适配 R8 以及优化改进中的一些思路和经验，希望能对大家有所帮助或者启发。

基于过去多年在大规模数据集群保稳方面的实践经验，我们希望能够跟业界进行一些技术交流，美团技术团队举办了第75期技术沙龙。我们邀请到了美团研究员赵应钢担任出品人，同时请邀请到张洪、王占全、蔺瑞超、沈裕锋等4位数据库方向的4位技术专家，围绕进攻、防守、⾃愈、演练等几个方向展开分享。本文系超大规模数据库集群保稳系列的第一篇文章。

用好中间件是每一个开发人员的基本功，一个专业的开发人员，追求的不仅是中间件的日常使用，还要探究这背后的设计初衷和底层逻辑，进而保证我们的系统运行更加稳定，让开发工作更加高效。结合这一主题，本文从一次线上告警问题出发，通过第一时间定位问题的根本原因，进而引出Google Dapper与MTrace（美团内部自研）这类分布式链路追踪系统的设计思想和实现途径，再回到问题本质深入@Async的源码分析底层的异步逻辑和实现特点，并给出MTrace跨线程传递失效的原因和解决方案，最后梳理目前主流的分布式跟踪系统的现状，并结合开发人员日常使用中间件的场景提出一些思考和总结。

美团语音交互部针对交互场景下的低延迟语音识别需求，提出了一种全新的低出字延迟流式语音识别方案。本方法将降低延迟问题转换成一个知识蒸馏过程，极大地简化了延迟优化的难度，仅通过一个正则项损失函数就使得模型在训练过程中自动降低出字延迟。在实验测试集上，本方法能够获得最高近 200 毫秒左右的平均出字延迟降低。

目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。

美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中，基于多场景的业务背景，提出了分层信息抽取网络，提升了多场景多任务的建模效果。相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE 2023收录，本文详细阐述了多场景&多任务学习的解决方案，希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。

“当你和智能语音机器人对话交互时，你是否好奇电话背后的机器人如何“听懂”你的意思，又如何像人一样“回答”你的问题？其中比较重要的技术就是 MRCP。本文主要介绍了 MRCP 在美团语音交互中的实践和应用，基于美团自研的语音识别及语音合成能力，我们提升了外呼通话的成功率，并且保证了更好的用户体验。”

近日，美团视觉智能部发布了 YOLOv6 3.0 版本，再一次将目标检测的综合性能推向新高。本次更新除了对 YOLOv6-N/S/M/L 模型进行全系列升级之外，还推出了大分辨率 P6 模型。其中，YOLOv6-L6 检测精度和速度超越 YOLOv7-E6E，取得当前实时目标检测榜单 SOTA。本文主要介绍了 YOLOv6 3.0 版本中引入的技术创新和优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。

美团代码托管平台经过长期的打磨，完成了分布式架构的改造落地，托管数以万计的仓库，日均Git相关请求达到千万级别。本文主要介绍了美团代码托管平台在迭代演进过程中面临的挑战及解决思路，希望对大家有所帮助或启发。

在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给大家。祝愿大家，诸事顺遂，健康平安。

时光匆匆，就要跟2022年说再见了！2013年12月4日，美团技术团队博客诞生，发表了第1篇技术文章。9年多的时间，3311个日夜，目前我们已经发布了548篇技术文章，美团技术团队博客/公众号，感谢大家的一路相伴。

11月6日至9日，第20届国际计算机学会ACM嵌入式网络感知系统大会SenSys在美国波士顿召开。清华大学软件学院何源副教授课题组和美团无人机团队合作论文“麦巢：辅助无人机精准降落的远距离即时声源定位技术”获得了大会最佳论文奖第二名（Best Paper Runner-Up）。

美团语音交互部针对跨语言结构化情感分析任务中缺少小语种的标注数据、传统方法优化成本高昂的问题，通过利用跨语言预训练语言模型、多任务和数据增强方法在不同语言间实现低成本的迁移，相关方法获得了SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道的冠军。

前不久，美团视觉智能部的8篇论文被多媒体和计算机视觉领域顶会 ACM MM 与 ECCV 收录，本文将快速带你了解这8篇论文的研究成果及其可在内容领域的落地应用。

在传统的客服、IM等场景中，坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询，通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而，使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。我们设计并迭代了一套基于检索式对话系统的框架，以推荐回复的方式，基于对话上文为坐席提供候选回复，提高坐席效率进而提升用户体验，在美团众多业务上均取得了显著的效果。

你是否经常遇到线上需要日志排查问题但迟迟联系不上用户上报日志的情况？或者是否经常陷入由于存储空间不足而导致日志写不进去的囧境？本文介绍了美团是如何从0到1搭建高性能终端实时日志系统，从此彻底解决日志丢失和写满问题的。希望能为大家带来一些帮助和启发。

函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法，它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算，本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。在内容层面，主要使用JavaScript语言来描述函数式编程的特性，并以演算规则、语言特性、范式特性、副作用处理等方面作为切入点，通过大量演示示例来讲解这种编程范式。同时，文末列举比较一些此范式的优缺点，供读者参考。因为文章涵盖一些范畴论知识，可能需要其他参考资料一起辅助阅读。