CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。结合GPU硬件架构，美团设计了一系列流程对模型进行定制优化。

一文读懂信息安全团队如何通过各种措施和手段来保障业务安全，从而确保美团平台上的用户和商户利益免受侵害。

美团的各个业务有着丰富的NLP场景，而这些场景中模型的构建需要很多的标注资源，成本很高。小样本学习致力于在数据资源稀少的情况下训练出比较好的模型。本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。

Spock是国外一款优秀的测试框架，基于BDD（行为驱动开发）思想实现，功能非常强大。

Pike 2.0致力于为美团提供一套易接入、高可靠、高性能的双向消息投递服务。

酒店差价由来已久。

一次编写多处运行的动态化容器技术给研发效率带来了极大的提升，但对于依旧需要多端验证的测试流程来说，在效率层面却面临着极大的挑战。本文围绕动态化容器中的动态布局技术，阐述了如何通过可测性改造来帮助达成提升测试效率的目标。

本文介绍了本地生活综合性需求图谱的背景、体系设计和涉及的算法实践，并展示了在美团多个业务线的应用落地，希望给大家带来一些帮助或启发。

美团搜索排序是一个典型的多业务混合排序建模问题，这种多业务场景搜索存在很多挑战。本文聚焦到店商家多业务场景的多业务排序建模优化工作，希望能对从事相关工作的同学有帮助。

本文介绍了美团常识性概念图谱构建的Schema，图谱建设中遇到的挑战以及建设过程中的算法实践，最后介绍了一些目前常识性概念图谱在业务上的应用。

本来10万人就像是“满头乱发”，一把下去并不好抓，通过梯队建设培养起足够多领导人才，像是乱发编成了一串串小辫，就好抓了。

在深度学习时代，算力的需求和消耗日益增长，如何降低算力成本，提高算力效率，逐渐成为一个重要的新课题。

本文主要分享美团民宿在跨端复用技术探索层面以及业务实践过程中积累的经验。

​美团即将成为继字节跳动后，又一家员工人数在短期内突增到 10 万人规模的互联网公司。

团购、餐饮、外卖、电影、酒店、旅游、零售……打开美团APP，你会发现首页上陈列着多达数十种不同的业务内容。以团购起家，从5000多家团购网站突出重围的美团，几乎靠着无边界的激进扩张，做到了吃喝玩乐所有业务的全覆盖。

为什么是美团？在竞争如此激烈的环境下，它是如何在一个又一个领域里开拓进取？从团购，到餐饮、外卖，再到电影、旅游，美团是如何确定新业务可做可不做的？

在微服务架构下，服务拆分会让API的规模成倍增长，使用API网关来管理API逐渐成为一种趋势。美团统一API网关服务Shepherd就是在这种背景下应运而生，适用于美团业务且完全自研，用于替换传统的Web层网关应用，业务研发人员通过配置的方式即可对外开放功能和数据。本文将介绍美团统一API网关诞生的背景、关键的技术设计和实现，以及API网关未来的规划，希望能给大家带来一些帮助或者启发。