【Top Talk/大咖说】是美团技术学院面向公司内部组织的系列讲座，定期邀请美团技术团队负责人、业界大咖、高校学者及畅销书作者，为大家分享最佳实践、互联网热门话题、学术界前沿技术进展等内容。我们以后会定期公开这些内部讲座的内容，敬请关注。2020年9月10日，Top Talk邀请到了清华大学自动化系莫一林副教授，请他带来题为《信息物理系统中的安全控制算法设计》的分享。

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

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。

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。

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。

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？

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。

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。

随着互联网的高速发展，技术岗位在不断地细分，比如软件开发不仅分为前端和后端，前端会分为Web、iOS和Android三个方向，后端又分为后台、系统、数据等。现在异常火爆的AI方向更是让人「眼花缭乱」，深度学习、数据挖掘、NLP、人脸识别、知识图谱等等。那么，我们应该如何更好地选择适合自己的技术岗位呢？

业务策略多变导致需求多变，是业界很多技术团队面临的最具挑战的问题之一。那么如何设计一套实现易于扩展和维护的营销系统呢？

大数据时代的到来，让越来越多的企业意识到数据资产的价值。但是如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳​”。

深入各个产业已经成为互联网目前的主攻方向，线上和线下存在大量复杂的业务约束和多种多样的决策变量，为运筹优化技术提供了用武之地。作为美团智能配送系统最核心的技术之一，运筹优化是如何在美团各种业务场景中进行落地的呢？

本文会首先回顾美团外卖从早期的月交付，逐渐演变成双周交付，再从双周交付演变成双周版本交付配合周动态交付的过程。然后从外卖的历史实践中，浅谈一个好的持续交付需要综合考虑哪些关键因素，希望对大家有所帮助或启发。

Bifrost（英 ['bi:frɔst]）原意彩虹桥，北欧神话中是连通天地的一条通道。而在漫威电影《雷神》中，Bifrost是神域——阿斯加德（Asgard）的出入口，神域的人通过它自由穿梭于“九界”（指九个平行的宇宙）之间。

MRN（Meituan React Native） 是基于开源的React Native框架改造并完善而成的一套动态化方案，在开发体验上基本能与原生RN保持一致，同时从业务需求的角度满足从开发、构建、测试、部署、运维的工程化需要。

本文根据美团基础架构部服务治理团队工程师郭继东在2019 QCon上的演讲内容整理而成，主要阐述美团大规模治理体系结合 Service Mesh 演进的探索实践，希望对从事此领域的同学有所帮助。

做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。