本文对sun.misc.Unsafe公共API功能及相关应用场景进行介绍。

本文分析了全链路压测自动化中面临的问题，并分享了酒旅境内度假在如何把全链路压测标准化、平台化、常态化的架构设计和实践

本文介绍了支撑美团各业务线的数据安全——权限、审批、审计的相关实践。

2018年8月-12月，由美团点评、创新工场、搜狗、美图联合主办的“AI Challenger 2018全球AI挑战赛”历经三个多月的激烈角逐，冠军团队从来自全球81个国家、1000多所大学和公司的过万支参赛团队中脱颖而出。

2019 年 1 月 21 日，《麻省理工科技评论》发布了 2018 年“35 岁以下科技创新 35 人”（35 Innovators Under 35）中国榜单，美团点评AI平台部 NLP 中心负责人、点评搜索智能中心负责人王仲远获评为“远见者”。

又到了我们献上技术年货的时候。在2019年春节到来之际，我们再次精选了114篇技术干货，制作成一本厚达1200多页的电子书呈送给大家。

TSLint为TypeScript提供了代码检查能力，对使用TypeScript的React Native工程，在规范性、安全性、可靠性、可维护性等方面起到重要作用。本文主要对TSLint相关知识进行分享，并对自定义TSLint规则进行介绍。

HIDS主机型入侵检测系统是部署在服务器上的安全防护Agent，用来保障服务器安全。在大型互联网公司，面对的是几十万台甚至上百万台服务器规模的IDC时，复杂的服务器环境，网络环境，巨大的数据量给产品带来了哪些技术挑战呢？

本文介绍了大众点评搜索核心排序层模型的演化之路，包括结合知识图谱信息构建适合搜索场景的Listwise深度学习排序模型LambdaDNN以及特征工程实践和相关工具建设。

洪磊的职业生涯可以用“跌宕起伏”来形容。从高中时就参加各种计算机竞赛，就开始涉足技术。大四那年，瞒着家里人跟几个小伙伴一起休学创业。

本文介绍了在美团客户端单周发版快速迭代的背景下，大交通业务线多个仓库的多个发版分支的自动化的管理方法。

酒店搜索跟传统的搜索排序存在很多不一样的地方，酒店搜索业务具备独有的业务特点，本文分享了深度学习在酒店搜索NLP中的应用，并重点介绍了深度学习排序模型在美团酒店搜索的演进路线。

在项目迁移到Spring Boot之后，发生内存使用量过高的问题。本文介绍了整个排查过程以及使用到的工具，也非常适用于其他堆外内存排查。

在过去的一年里，美团技术团队成功举办了19场线下沙龙，16次线上沙龙，包括99位讲师，85个演讲，70+小时分享。现整理所有的PPT和视频，分享与大家。

AI技术如何在视觉设计领域中协助设计师更高效地完成工作？本文将介绍我们在海报设计与AI技术结合方面的一些探索。

本文介绍美团到店餐饮团队对 iOS 覆盖率检测算法的研究，分享一种可以嵌入到现有开发流程中，并对开发透明的增量代码测试覆盖率工具的实现。

在数据平台的建设中，数据一致性一直是一个难题，在常规的解决思路上，一般是通过加强数据仓库的建设来保证。不过由于业务的复杂性，需求来源的多样性，数据仓库无法完全消除这个问题，所以需要建设一个专业数据治理平台来辅助实现，达成数据一致性目标。

组件化作为Android客户端技术的一个重要分支，近年来一直是业界积极探索和实践的方向。美团内部各个Android开发团队也在尝试和实践不同的组件化方案，并且在组件化通信框架上也有很多高质量的产出。本文介绍了美团行业收银研发组Android团队的组件化实践，以及业界首创强约束组件消息总线modular-event的原理和使用。

LruCache(Least Recently Used Cache)是一种带有清退机制的缓存结构。用于DSP系统中的广告数据存储来提高广告投放引擎的性能。

文章从算法、架构两方面阐述排序学习。算法部分采用理论结合类比的方式进行讲解，希望帮助读者更容易地掌握排序学习核心概念。架构部分阐述如何设计一个良好的在线排序学习预测框架，包括特征治理、召回治理和分层模型三块。重点剖析了在线排序分层模型的组成、各模块的功能以及部分实现。