https://github.com/apache?q=servicecomb 服务间的通信 背景：为什么服务间通信重要？ • 每个微服务有自己的数据库（层） • 服务架构应用的质量很大程度取决于服务的拆分的高内聚，低耦合，不了解服务间通信，无法做出高质量的拆分。 不同的业务，涉及的不同的服务间通信有不同的要求 1. 关注事务性要求（ACID） 2. 关注对性能的要求 举例：商品维护和下订单是2个微服务，下订 声誉和法律风险。 4. 抢购体验  商家的技术能力  产品质量。 [社区网站] http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 一个电商抢房系统举例简介 从一个简单的电商Demo开始。 背景：开发商开盘时，让客户“抢购”其当前推售的所有房源，先抢到先得。 客户管理 Customer- User-center 认证鉴权 login 管理客户的基本信息， 录 入客户的选房资格。 管理楼盘的基本信息，楼盘 1-n 楼栋 1-n 房源。 管理开售活动，进行开售时 的抢购 用户查看自己的开售活动和 抢房资格，管理查看收藏的 房源，查看自己的抢房结果。 用户和管理员登录/修改密 码等功能。可扩展为多种登 录方式。 [社区网站] http://servicecomb.apache

背景：开发商开盘时，让客户“抢购”其当前推售的所有房源，先抢到先得。 客户管理 customer- manage 楼盘管理 realestate 抢购/下订单 house-order 用户中心 user-center 认证鉴权 login 管理客户的基本信息， 录 入客户的选房资格。 管理楼盘的基本信息，楼盘 1-n 楼栋 1-n 房源。 管理开售活动，进行开售时 的抢购 用户查看自己的开售活动和 用户查看自己的开售活动和 抢房资格，管理查看收藏的 房源，查看自己的抢房结果。 用户和管理员登录/修改密 码等功能。可扩展为多种登 录方式。 [社区网站] http://servicecomb.apache.org [Github ] https://github.com/apache?q=servicecomb 从客户管理应用谈起—简单性 表 内容 关键字段 customers 存客户的基本信息，包括名字，联系方式等 https://github.com/apache?q=servicecomb 服务间的通信 背景：为什么服务间通信重要？ • 每个微服务有自己的数据库（层） • 服务架构应用的质量很大程度取决于服务的拆分的高内聚，低耦合，不了解服务间通信，无法做出高质量的拆分。 不同的业务，涉及的不同的服务间通信有不同的要求 1. 关注事务性要求（ACID） 2. 关注对性能的要求 举例：客户维护和订单是2个微服务，订单系

工程效能 CI/CD 之流水线引擎的建设实践 912 美团外卖搜索基于 Elasticsearch 的优化实践 933 美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一） 953 提升资源利用率与保障服务质量，鱼与熊掌不可兼得？ 971 标准化思想及组装式架构在后端 BFF 中的实践 992 外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载 1013 数据库全量 SQL 分析与审计系统性能优化之旅 美团集群调度系统的云原生实践 1149 广告平台化的探索与实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载 1161 数据 1193 Kafka 在美团数据平台的实践 1193 美团综合业务推荐系统的质量模型及实践 1218 业务数据治理体系化思考与实践 1233 数据治理一体化实践之体系化建模 1263 vi > 2022年美团技术年货 运维 / 安全 1277 数字化新业态下数据安全创新——Token 的实验调研，我们发现，相较于 算法 < 9 Anchor-based 检测器的复杂度而带来的额外延时，Anchor-free 检测器在速度上 有 51% 的提升。 SimOTA 标签分配策略 为了获得更多高质量的正样本，YOLOv6 引入了 SimOTA [4] 算法动态分配正样本， 进一步提高检测精度。YOLOv5 的标签分配策略是基于 Shape 匹配，并通过跨网格 匹配策略增加正样本数量，从而使

团内部都有比较好的实践。美团也提供了高性能的 TF-Serving 服务（参见《基于 TensorFlow Serving 的深度学习在线预估》一文）以及自研的 MLX 模型打分服务， 都可以进行高性能的 Batch 打分。基于此，我们针对不同的模型，采取不同的策略： ● 深度学习模型：特征多，计算复杂，性能要求高；我们将计算过程放到公司统 一提供的 TF-Serving/MLX 预估服务上； 同，需要分别计算。 一个典型的模型预估请求，如下图所示： Augur 启动时会加载所有特征的表达式和模型，一个模型预估请求 ModelScore- 算法 < 13 Request 会带来对应的模型名、要打分的文档 id（docid）以及一些必要的全局信 息 Context。 Augur 在请求命中模型之后，将模型所用特征构建成一颗树，并区分 ContextLevel 特征和 DocLevel 特征。由于 维度，由于对每一个 Doc 都 要加载和计算对应的特征，所以在 Doc 加载阶段会对 Doc 列表进行分片，并发完成 特征的加载，并且各分片在完成特征加载之后就进行打分阶段。也就是说，打分阶段 本身也是分片并发进行的，各分片在最后打分完成后汇总数据，返回给调用方。 期间 还会通过异步接口将特征日志上报，方便算法同学进一步迭代。 在这个过程中，为了使整个流程异步非阻塞，我们要求引用的服务提供异步接口。

场景是什 么？ 环签名、零知识证明等技术适用于对隐私保护有较高需求的 网络中。目前环签名已经在crypto模块中开源，可以实现对交 易发起者信息的混淆，例如在论文评审场景里，实现评审者 对论文的匿名打分等；零知识证明目前尚未开源。 超级链有区块链浏览器吗？ 暂时没有，在计划中，敬请关注。 什么是VAT，它的作用是什么？ VAT (Verifiable Auto-generated Transaction 于工作组、社区以及合作伙伴；同时，工作 组会对收集来的需求进行可行性、优先级评 审；之后，开发者在github上选择感兴趣的 需求进行设计并形成文档； 再之后，即可以 发起实际的代码开发流程；为了提高代码的 质量，需要同时编写单元测试。 如何快速参与超级链的需求开发？ 为了方便开发者更快地参与超级链的需求开 发，超级链工作组已经将一些待开发的需求 推到 github [https://github.c

需求主要来源于工作组、社区以及合作伙伴；同时，工作组会对收集 来的需求进行可行性、优先级评审；之后，开发者在github上选择感兴趣的需 求进行设计并形成文档； 再之后，即可以发起实际的代码开发流程；为了提 高代码的质量，需要同时编写单元测试。 如何快速参与超级链的需求开发？ 为了方便开发者更快地参与超级链的需求开发，超级链工作组已经将一些待 开发的需求推到 github [https://github.com 场景是什 么？ 环签名、零知识证明等技术适用于对隐私保护有较高需求的 网络中。目前环签名已经在crypto模块中开源，可以实现对 交易发起者信息的混淆，例如在论文评审场景里，实现评审 者对论文的匿名打分等；零知识证明目前尚未开源。 超级链有区块链浏览器吗？ 暂时没有，在计划中，敬请关注。 什么是VAT，它的作用是什么？ VAT (Verifiable Auto-generated Transaction

需求主要来源于工作组、社区以及合作伙伴；同时，工作组会对收集 来的需求进行可行性、优先级评审；之后，开发者在github上选择感兴趣的需 求进行设计并形成文档； 再之后，即可以发起实际的代码开发流程；为了提 高代码的质量，需要同时编写单元测试。 如何快速参与超级链的需求开发？ 为了方便开发者更快地参与超级链的需求开发，超级链工作组已经将一些待 开发的需求推到 github [https://github.com 场景是什 么？ 环签名、零知识证明等技术适用于对隐私保护有较高需求的 网络中。目前环签名已经在crypto模块中开源，可以实现对 交易发起者信息的混淆，例如在论文评审场景里，实现评审 者对论文的匿名打分等；零知识证明目前尚未开源。 超级链有区块链浏览器吗？ 暂时没有，在计划中，敬请关注。 什么是VAT，它的作用是什么？ VAT (Verifiable Auto-generated Transaction

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需求主要来源于工作组、社区以及合作伙伴；同时，工作组会对收集 来的需求进行可行性、优先级评审；之后，开发者在github上选择感兴趣的需 求进行设计并形成文档； 再之后，即可以发起实际的代码开发流程；为了提 高代码的质量，需要同时编写单元测试。 如何快速参与超级链的需求开发？ 为了方便开发者更快地参与超级链的需求开发，超级链工作组已经将一些待 开发的需求推到 github [https://github.com 场景是什 么？ 环签名、零知识证明等技术适用于对隐私保护有较高需求的 网络中。目前环签名已经在crypto模块中开源，可以实现对 交易发起者信息的混淆，例如在论文评审场景里，实现评审 者对论文的匿名打分等；零知识证明目前尚未开源。 超级链有区块链浏览器吗？ 暂时没有，在计划中，敬请关注。 什么是VAT，它的作用是什么？ VAT (Verifiable Auto-generated Transaction

用知识库内的相似问，构造句对训练数 据，训练有监督的模型 Ø 基于通用领域的问答对，构造句对训练 数据，训练通用领域内有监督的模型 Ø 模型融合 Ø 判断（query，question）相关性打分， 返回top n作为最终命中知识点，给出对 应知识点的答案回复用户 • 依赖工具 Ø Python及第三方扩展包 各个击破－模型 各个击破－数据 • 开源数据抓取&清洗 • 依赖工具