微前端是前端开发中一个比较热门的话题，在美团企业项目中，我们采用微前端的方式，搭建类单页应用。本文讲述了前端HR业务的整个微前端化过程。

追求卓越是每一位工程师应该遵循的价值观，在工作中我们应当如何践行呢？这需要原则的指导。本文将作者在多年工作与学习中总结的十条原则介绍给大家，期望能够给大家带来一些启发。

本文将介绍一个用于测量App页面加载速度和冷启动速度的SDK，以及将其自动化实现的插件，可以对整个项目所有页面的加载速度进行实时监控，并且没有业务代码的侵入。

美团每天有百万级的图片产生量，运营人员负责相关图片的内容审核，对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大，人工审核耗时耗力且审核能力有限，所以必须依靠深度学习技术。

服务的高可用是每个业务方都极力追求的事，本文将详细讲讲大众点评账号团队在高可用方面的思考和实践，看看我们的实现有什么不一样。

本文以美团旅行大交通实时战场沙盘为例，讲述实时数据处理系统的架构、设计以及优化。

本文将聚焦软件开发生命周期中的提测阶段，以改进提测质量为例，介绍质量运营方法在智能支付业务中的初步应用。

业务发展是树，系统稳定是根。想要向上成树，先要向下扎根。美团点评智能订单量在高速增长，也给系统带来了巨大的挑战。本文主要介绍了美团点评智能支付核心交易系统的可用性实践。

运营策略及方式在激烈的竞争中越发重要，需要较强的系统能力进行支撑。本文主要介绍酒旅实时运营业务在具体场景下的实践。

如何在繁忙的工作中做好技术积累，构建个人核心竞争力，相信是很多工程师同行都在思考的问题。

我们在Hadoop集群上使用分布式TensorFlow的实践中，定位发现了一些系统性能瓶颈导致WDL模型训练速度慢。通过分析瓶颈根源和相应的调优手段，WDL模型训练性能提升10倍左右，同时我们对TensorFlow框架和WDL模型也有了更深刻的理解。

本文介绍了使用传统Toast存在的问题和对应的解决方案，并详细讲解了美团最终实现的用Snackbar替换Toast的方案。

本文将介绍深度学习模型在美团推荐业务中的应用以及针对场景特点所做的优化与探索。

在1月份的AICon全球人工智能与机器学习技术大会上，美团点评配送人工智能方向负责人何仁清分享了《美团骑手智能助手的技术与实践》。

本文结合美团配送清结算的业务背景，从设计思路和架构实现等多个角度介绍了美团配送清结算平台的对账体系构建经验。

本文介绍了网卡中断在Redis场景下的实践，包括故障分析定位、原理以及优化等。

介绍美团点评金融平台前端的技术选型以及背后的思考，包括一些个人体会与大家分享。

本文介绍了美团点评境内度假运营专题的数据建设、产品服务、可视化等过程的应用及实践。

本文主要介绍如何对Android平台上Xposed Installer和Cydia Substrate两种Hook手段进行防范。

本文介绍了一种在移动端实现的高效车辆识别算法，可用于帮助打车用户快速找到自己预约的车辆。通过本文可以学习如何利用Core ML在移动端应用AI算法。