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。

命名服务主要解决微服务拆分后带来的服务发现、路由隔离等需求，是服务治理的基石。日均调用达到万亿级别的美团命名服务MNS，如何实现从1.0到2.0的演进？

五四青年节，我们采访了来自清华大学、北京大学、中国科学院大学等国内高校的2位博士和7位硕士，请他们分享了自己在美团技术团队的成长故事。

2020年，新冠肺炎疫情突然而至，无论是国家，还是公司，亦或是我们个人，都面临着来自内外部的新挑战。在这个时候，我们更需要通过读书来保证理性、冷静、客观，希望每位同学都能从读书中汲取营养，会读书，读好书。

美团点评自研的 OCTO 数据中心（简称 Watt）日均处理万亿级数据量，该系统具备较好的扩展能力及实时性，千台实例集群周运维成本低于10分钟。

本文将分享一个工作中的实践案例，因Intel PAUSE指令周期的迭代，引发了MySQL的性能瓶颈，美团MySQL DBA团队如何基于这三者来一步步进行分析、定位和优化。希望这些思路能对大家有所启发。

近年来，BERT等Transformer模型大放异彩，在搜索推荐系统应用也成为业界潮流。美美今天介绍的这篇文章，将分享Transformer在美团搜索排序上的实践经验。

美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析，由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现了低成本生产与高效查询的平衡。