新春美团技术年货总结
总结：美团技术团队发布2024技术年货，精选过去一年30多篇技术文章和科研论文，涵盖算法、工程、测试、安全、数据等领域。
你能获得：了解美团在各技术领域的实践经验，学习顶会论文的解读，提升技术能力，共同进步。
核心内容：
1. 工程实践：
一文讲清多线程和多线程同步：深入探讨多线程编程的基本概念、常见模式和最佳实践，提升软件的性能和稳定性。
美团大规模 KV 存储挑战与架构实践：介绍美团自研的 KV 存储 Cellar，以及在扩展性、可用性等方面面临的挑战和解决方案。
领域驱动设计 DDD 在 B 端营销系统的实践：阐述如何通过 DDD 来应对系统设计和建设中遇到的业务复杂度高、需求多变、维护成本大等问题。
DDD 在大众点评交易系统演进中的应用：介绍在交易系统不同发展阶段如何应用 DDD，以应对业务和技术上的挑战。
Spark 向量化计算在美团生产环境的实践：阐述向量化计算的基本概念和优势，以及在 Spark 生产环境中的实践经验。
大前端 | 如何突破动态化容器的天花板？：探讨动态化容器的性能、效能、动态化之间的平衡，并提出 Recce 解决方案。
2. 算法研究：
KDD/CIKM/ACL/SIGIR/CVPR 2024 | 美团技术团队精选论文解读：解读美团在各个顶会上的论文，覆盖用户意图感知、机器学习 & 运筹优化等多个技术领域。
百亿大规模图在广告场景的应用：介绍如何构建和应用百亿规模的图，以提升广告效果。
大众点评内容搜索算法优化的探索与实践：分享大众点评在内容搜索算法优化方面的探索和实践经验。
搜索广告召回技术在美团的实践：阐述搜索广告召回技术在美团的实践，包括多路召回、排序模型等。
全域用户建模在美团首页推荐的探索与实践：介绍如何进行全域用户建模，以提升首页推荐效果。
信息流广告预估技术在美团外卖的实践：分享信息流广告预估技术在外卖场景中的实践经验。
基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建：阐述如何构建菜品知识图谱，以支持更精准的菜品推荐。
美团外卖基于 GPU 的向量检索系统实践：介绍如何构建基于 GPU 的向量检索系统，以提升检索效率。
分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践：阐述分布式因果推断在美团履约平台的探索和实践经验。
3. 测试、数据、安全：
AutoConsis | UI 内容一致性智能检测：介绍如何进行 UI 内容一致性智能检测。
小程序可测性能力建设与实践：阐述如何进行小程序可测性能力建设与实践。
基于接口数据变异的 App 健壮性测试实践：分享基于接口数据变异的 App 健壮性测试实践。
新一代实验分析引擎 | 驱动履约平台的数据决策：介绍新一代实验分析引擎，以及如何驱动履约平台的数据决策。
美团 RASP 大规模研发部署实践总结：总结美团 RASP 大规模研发部署实践。
4. 顶会论文：
BEM: Balanced and Entropy-based Mix for Long-Tailed Semi-Supervised Learning
Cooperation Does Matter: Exploring Multi-Order Bilateral Relations for Audio-Visual Segmentation
Decision Focused Causal Learning for Direct Counterfactual Marketing Optimization
问答
Q: 这本电子书适合哪些人群阅读？
A: 适合对技术感兴趣的开发者、工程师、研究人员等，特别是从事算法、工程、测试、安全、数据等领域的人员。
Q: 阅读这本电子书有什么好处？
A: 可以了解美团在各技术领域的实践经验，学习顶会论文的解读，提升技术能力，拓展知识面，并从中获得启发。
Q: 如何获取这本电子书？
A: 可以关注美团技术团队微信公众号，了解获取方式。