机器学习平台带给QA的挑战
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。其数据量大、数据多样性、支持算法种类多，加上算法模型结果不确定、集成复杂等等特点；这会给QA的工作带来怎样挑战、以及如何克服，本文一一揭晓。
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2024-11-02 16:27
对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
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2024-11-02 16:18
新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策
本文介绍了美团履约技术平台的新一代实验分析引擎，该引擎对核心实验框架进行了标准化，并融合了众多先进解决方案，有效解决小样本挑战。同时，提供了多样化的溢出效应应对策略，并针对不同业务场景提供了精准的方差和P值计算方法，以规避统计误差。希望对大家有所帮助或启发。
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2024-03-21 22:53
美团大规模KV存储挑战与架构实践
KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务，承载了在线服务每天万亿级的请求量，并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上，我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》，本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分：第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程；第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践；第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践；最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。
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2024-03-12 22:46
十亿行的挑战
国外的程序员休完他们的假期之后在玩什么？他们在玩十亿行的代码挑战。
工程师贡纳尔·莫林在元旦发起一个挑战(1BRC),挑战从 1 月 1 日持续到 1 月 31 日。
如果你决定接受它，你的任务看似简单： 编写一个 Java 程序，用于从文本文件中检索温度测量值并计算每个气象站的最小、平均值和最高温度。只有一点需要注意：文件有 1,000,000,000 行！（1 billion， 10亿行)。
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2024-03-12 22:39
分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践
美团履约平台技术部在因果推断领域持续的探索和实践中，自研了一系列分布式的工具。本文重点介绍了分布式因果树算法的实现，并系统地阐述如何设计实现一种分布式因果树算法，以及因果效应评估方面qini_curve/qini_score的不足与应对技巧。希望能为从事因果推断相关工作的同学们提供一些启发或帮助。
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2023-08-26 21:54
MySQL自治平台建设的内核原理及实践（下）
本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
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2023-08-26 21:54
MySQL自治平台建设的内核原理及实践（上）
本文整理自主题分享《美团数据库自治服务平台建设》，系超大规模数据库集群保稳系列的第四篇文章。本文作者在演讲后根据同学们的反馈，补充了很多技术细节，跟演讲（视频）相比，内容更加丰富。文章分成上、下两篇，上篇将介绍数据库的异常发现跟诊断方面的内容，下篇将介绍内核可观测性建设、全量SQL、异常处理以及索引优化建议与SQL治理方面的内容。希望能够对大家有所帮助或启发。
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2023-07-23 12:31
CMDB平台建设指南
本文写就于2022年，是本人在CMDB领域的钻研探索实践之后的一些经验分享，全文约计1.7w字，凝聚了我全部的心血，从平台架构的设计，到项目周期的管理，甚至项目完成之后的推广，都有所涉猎，如果你也在折腾CMDB，那么本文是你不可错过的入门必读之作。
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2023-02-20 22:18
为什么企业应该选择平台即服务（PaaS）
平台即服务能够快速、轻松地创建网络应用，而无需购买和维护其下的软件和基础设施。本文解释了它为什么有用。
平台即服务PaaS（以下简称 PaaS）指的是云计算服务，它为客户提供了开发、运行和管理应用程序的平台，而免去了建立和维护与开发和启动应用程序相关的基础设施的复杂工作。这是云原生应用和支持系统所依托的核心平台。
PaaS 通常包括不同的应用基础功能，包括应用平台、集成平台、业务分析平台、事件流服务和移动后端服务。此外，它还包括一套与监控、管理、部署相关的功能。
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2023-02-12 21:24
弹性AI团队工作流平台设计
AI行业的发展越来越规范，一套有效的CI/CD平台，可以让一个AI团队的工作效率大幅提升。但当前市场上五花八门的云平台让人难以决择，究竟如何做才是正确的，本文以MLflow，Jenkins和AWS SageMaker为基础，兼顾不同时期的团队的替换可能性，为基础架构提供技术选型。
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