GraphQL及元数据驱动架构在后端BFF中的实践

通过查询模型归一化设计解决展示字段扩散的问题;图4 后端BFF模式(案例) 1)展示服务颗粒度设计问题 这种方案要求展示逻辑和取数逻辑封装在一个模块中;2)数据图划分问题 通过GraphQL将多个展示服务的数据聚合到一张图(GraphQL Schema)中;比如展示字段的复用思路、数据的按需查询思路等等;展示逻辑和取数逻辑在商品展示场景中

美团Serverless平台Nest的探索与实践

Nest平台内会根据流量的特征路由到具体函数实例;函数实例的资源配置一般比传统服务的机器要小很多;Serverless平台会根据业务的自身流量需要;落地MVP版本 2.1 技术选型 2.2 架构设计 2.3 流程设计 2.4 函数触发 2.5 函数执行 2.6 弹性伸缩 3 优化核心技术;伸缩主要根据函数运行的流量数据以及实例阈值配置计算函数目标实例个数

CVPR 2021预讲:前沿视觉技术如何在实践中落地(内含视频&PPT)

招聘信息 视觉智能中心 视觉智能中心面向美团多样化的生活服务场景;了解视觉智能中心招聘信息 无人车配送中心 美团无人车配送围绕美团外卖、美团跑腿等核心业务;美团视觉智能中心实习生;美团视觉智能中心算法工程师 | 内容简介;内容覆盖实例分割、表情识别、快速图像分割、特征选择和对齐等多个技术领域

美团酒旅数据治理实践

为了保障业务的指标信息准确且统一;3.1.2 统一指标逻辑管理(One Logic) 业务使用数据的第一步是搭建业务指标体系;我们在业务线内统一了指标体系规范;4. 衡量指标 业务部门在业务发展初级就会建立指标体系;通过业务内统一的指标定义和使用

对话美团自动驾驶掌门人:无人配送车已商用,累计送货3万单

美团在顺义落地的无人配送车已经实现了商业化;▲美团无人配送车 截止今年4月;比如美团在2020年初就将无人配送车在北京落地;车东西跟夏华夏交流的会议室外就是美团自动驾驶团队的办公区;未来有望与美团的无人配送车实现配合

实践之后,我们来谈谈如何做好威胁建模

本文将着重分享威胁建模是如何帮助美团安全团队评估、发现大量安全设计的风险;一个有趣的现状是解决威胁时对于安全团队是业务在修复漏洞;业务团队独立完成威胁技术安全分析是有可能的;流程 安全架构评审的核心是威胁建模;1 写在前面 1.1 什么是威胁建模 1.2 威胁建模的价值 1.3 遇到的挑战 2 准备威胁建模 2.1 能力要求 2.2 评估流程 3 实施威胁建模 3.1 数据流关系图都不准确

美团弹性伸缩系统的技术演进与落地实践

弹性伸缩系统在落地过程中需要解决资源上面临的问题;并未大规模向业务推广Hulk 2.0弹性伸缩系统;会给每个业务集群的弹性分组;在美团这种多样化的业务场景中落地弹性伸缩;弹性伸缩系统1.0的业务逻辑模块

美团图数据库平台建设及业务实践

那么业务方可以在平台上自助地创建图数据库集群、创建图的 Schema、导入图数据、配置导入数据的执行计划、引入平台提供的 SDK 对数据进行操作等等;在一个应用中部署多个图数据库集群;  1 前言 2 图数据库选型 3 NebulaGraph架构 4 图数据库平台建设 4.1 高可用模块设计 4.2 每小时百亿量级数据导入模块设计 4.3 实时写入多集群数据同步模块设计 4.4 图可视化模块设计 5 业务实践 5.1 智能助理 5.2 搜索召回 5.3 图谱推荐理由 5.4 代码依赖分析 6 总结与展望 7 作者信息 8 参考资料 9 招聘信息 1 前言 图数据结构;图数据库平台会通知应用中多个集群去下载这些存储文件;此类图数据库根据图数据的特点对数据存储模型、点边分布、执行引擎进行了全新设计

设计稿(UI视图)自动生成代码方案的探索

后续布局生成就是基于对图层的切割来实现的;设计稿转视图树(UI2DSL)、视图树转代码(DSL2Code)、以及业务信息绑定;我们看下上述成组布局、悬浮布局两个设计稿中分别标出了相交的元素A、B;因此设计稿中不可避免会出现冗余图层的问题;对行/列布局中单状态列表组件的识别

ICLR 2021 | 美团AutoML论文:鲁棒的神经网络架构搜索 DARTS-

实验结果 模型结构 Figure 9 给出了我们在 DARTS 搜索空间 S0 和 Robust DARTS 搜索空间 S1-S4 得到的网络结构;神经网络架构搜索简介 神经网络架构搜索(NAS)的主要任务是如何在有限时间和资源下搜索得到最优的模型;DARTS- 搜索得到的模型性能优于 R-DARTS 和 SDARTS;NAS 主要由搜索空间、搜索算法、模型评估三部分组成;分析和验证 Hessian 特征根变化趋势 在 R-DARTS 以及 DARTS 采用的多个搜索空间下

Flutter Web在美团外卖的实践

但由于 Flutter Web 页面滚动过程中会频繁进行位置信息的计算;实现 Flutter Plugin 的 Web 端支持;Flutter Web 页面滚动性能已得到较大提升;由于 Flutter Web 自身实现了一套页面滚动机制;由于 Flutter Web 自身实现了一套页面滚动机制

OCTO 2.0:美团基于Service Mesh的服务治理系统详解

图9 期望的OCTO-Proxy容器热重启流程 但是在实施过程中这个方案是有问题的;实现了在Pod中对OCTO-Proxy进行容器粒度的热重启;2.3 无损热重启 2.3.1 流量损失场景 如何在基础组件升级过程中提供持续、不间断的服务;下图分别在短连接和长连接两种场景下来说明OCTO-Proxy热重启时的流量损耗问题;应主动切换新连接并请求重试(以避免当前Client SDK持有的旧连接由于旧OCTO-Proxy热重启流程完成后被主动关闭的问题)

美团外卖特征平台的建设与实践

特征平台选择特征多版本作为线上数据存储方式;高性能的特征获取计算能力 特征获取计算为模型服务、业务系统、离线训练提供特征的实时获取能力和高性能的计算能力;训练样本生成(离线)、特征生产(近线)以及特征获取计算(在线);平台如何做到特征的快速迭代、特征的高效计算以及样本的配置化生成;即不同业务线的特征会被人工聚合到同一分组中

一款可以让大型iOS工程编译速度提升50%的工具

在 Pods/Headers/Private 中会保存所有头文件;在 Pods/Headers/Public 中会保存所有被声明为 public_header_files 的头文件;Pods/Headers/Public 和 Pods/Headers/Private 的内容一样且会包含所有头文件;也就是说这 5 个文件只会在编译 PodB 中使用;CocoaPods 会在 Pods/Header/ 目录下添加组件名目录和头文件软链

一款可让大型iOS工程编译速度提升50%的工具

在 Pods/Headers/Private 中会保存所有头文件;在 Pods/Headers/Public 中会保存所有被声明为 public_header_files 的头文件;Pods/Headers/Public 和 Pods/Headers/Private 的内容一样且会包含所有头文件;也就是说这 5 个文件只会在编译 PodB 中使用;结合组件里所有头文件的类型为 Project 的情况

从预编译的角度理解Swift与Objective-C及混编机制

@end 然后编译器会开始查找 iAd/iAd.h 到底是哪个文件且包含何种内容;当 Swift 和 Objective-C 文件同时在一个 Target 中;当 Swift 和 Objective-C 文件在不同 Target 中;需要引入其他组件里的 modulemap 文件才可以;所以像 internal 类型的 API 是不会包含在这个文件中

美团技术年货:1300+页电子书,覆盖前端、后台、数据、算法、顶会论文……...

即可获取往期年货下载链接;即可获取电子书的下载链接;2020美团技术年货合辑;这本电子书内容覆盖前端、后台、算法、数据、运维、安全等多个领域;一年一度的美团技术年货如期而至啦

自动驾驶轨迹预测算法:NeurIPS挑战赛冠军方案

图2 基于混合注意力机制的预测算法   上图2是算法的整体结构;基于(图)注意力机制的交互[7-11]等;03 算法介绍 Part 1 地图数据处理 由于Generalizability Track和Regular Track数据形式不一致(前者带有高精地图;编码过程主要包含障碍物历史轨迹编码与场景拓扑编码;美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚军

直播 | 美团技术沙龙:美团无人配送最新成果论文分享

基于 3D 场景几何约束的视觉定位算法 田咪 | 美团算法工程师 美团无人车配送中心算法工程师;基于全局交互的多智能体轨迹预测算法 朱炎亮 | 美团算法工程师 美团无人车配送中心算法工程师;介绍美团AI平台无人车配送中心视觉定位组在ICRA 2020 上发表的论文;一种交互作用感知的时空图卷积行人轨迹预测网络模型 樊明宇 | 美团研究员 美团无人车配送中心研发顾问;基于点表示的一阶段实例分割算法 CenterMask 介绍 王钰晴 | 美团算法工程师 南开大学硕士毕业

人工智能领域国际顶会AAAI 2021看点

回复【AAAI】进入美团AAAI微信交流群;等你来参与 在AAAI大会举办期间;美团作为本次AAAI大会的银牌赞助商;与美团技术专家讨论交流;将有多位美团技术专家、HR在虚拟展位等待各位同学的到来


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