本文介绍了KDD Cup2020多模态召回比赛季军的技术方案以及在美团搜索广告业务中的应用与实践。

为了帮助业务方更好的接入和落地Flutter技术，MTFlutter团队对Flutter的包大小问题进行了调研和实践，设计并实现了一套基于动态下发的包大小优化方案，瘦身效果也非常可观。

在美团有一句老话，叫做「苦练基本功」。美团创始人王兴解读的基本功是业务和管理的基本动作。只要能把基本功扎实练好，就能产生巨大价值。然而滴水石穿非一日之功，练好基本功是一个长期的事情。那么对于技术团队来说，专业基本功是什么？又该如何练习呢？一起听听美团技术大咖如何理解技术基本功的吧~ ~

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。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题，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），并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军（3/1433）。

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。美团参加了KDD Cup比赛中Debiasing、AutoGraph、Multimodalities Recall等三道赛题，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），并在Multimodalities Recall赛道中获得了季军（3/1433）。

提高机器阅读理解（MRC）能力以及开放领域问答（QA）能力是自然语言处理（NLP）领域的一大重要目标。在人工智能领域，很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。

Kubernetes是让容器应用进入大规模工业生产环境的开源系统，也是集群调度领域的事实标准，目前已被业界广泛接受并得到了大规模的应用。Kubernetes在美团也进行了大规模的部署，已经成为美团云基础设施的管理引擎。

ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK11中推出的一款低延迟垃圾回收器。ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收，本文主要介绍ZGC在低延时场景中的应用和卓越表现。

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中占有重要的地位。

本文将与大家探讨美团搜索与NLP部使用的统一在线预估框架Augur的设计思路、效果、优势与不足，希望对大家有所帮助或者启发。

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，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务，承载了在线服务每天万亿级的请求量，本文系演讲内容的整理。

本文从 Flutter 的特点讲起， 阐述了美团外卖团队在整个 Flutter 动态化上探索的心路历程，还有设计理念、核心原理以及业务应用的经验。本文的视角也不局限于框架本身，更多思考了在解决问题的过程中技术团队需要做的事情，希望能对大家有所启发和帮助。

本文从一次MyBatis版本升级引发的线上告警开始讲起，然后针对告警定位过程、源码原理进行了深入的分析，并加入了不同版本的类比分析，最后结合实际工作做了一些经验总结，希望能对大家的工程实践有一定的帮助。

行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环，已成为近年来的一项研究热点。在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上，美团无人配送团队在行人轨迹预测竞赛中夺冠，本文系对该预测方法的一些经验总结，希望能对大家有所帮助或者启发。

本文介绍了美团MySQL数据库巡检系统的框架和巡检内容，希望能够帮助大家了解什么是数据库巡检，美团的巡检系统架构是如何设计的，以及巡检系统是如何保障MySQL服务稳定运行的。

本文重点阐述了美团配送技术团队在A/B评估体系构建过程中的一些思考和具体的实践，包括如何建立完备的指标体系、如何建立科学权威的评估方式等等。希望能够给大家一些启发和帮助。

本文主要介绍了Sketch Plugin项目的背景，由浅入深地带领大家认识了Sketch Plugin项目，文中还详细解读了该技术的各种优缺点，同时还提供了详细的实践步骤和踩坑总结。希望本文对大家打造一致性体验能够有所帮助。

计算机视觉技术是实现自动驾驶的重要部分，美团无人配送团队长期在该领域进行着积极的探索。不久前，高精地图组提出的CenterMask图像实例分割算法被CVPR2020收录，本文将对该方法进行介绍。

本文主要介绍了美团在打造自有规则引擎Zeus（中文名“宙斯”）的过程中，信息安全团队遇到的挑战以及对应的解决方案，并分享了很多踩过的坑，同时还有一些思考和总结。