AutoConsis：UI内容一致性智能检测
深入分享了美团在 UI 自动化一致性检测上的技术方案，从设计思路到实际应用，全面展示了如何提升产品质量和用户体验！想了解大厂如何用技术解决复杂问题？快来阅读并转发！
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2024-03-31 21:14
大众点评内容搜索算法优化的探索与实践
本文整理自美团技术沙龙第80期《美团内容智能分发的算法实践》，分享内容主要包括三部分。第一部分介绍了大众点评内容搜索的场景特点以及面临的挑战；第二部分介绍了为应对这些困难和挑战，技术团队在链路各环节上做的实践优化，包括内容消费和搜索满意度的优化等等；第三部分是总结和对未来的展望。
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2024-03-31 21:10
异常检测是什么？
简单整理一下在和AI对话时产生的一些对「异常检测」的理解，方便后面有需要的时候参考。
异常检测是识别与预期行为不同的事件或模式的过程（因此想要识别“异常”，就需要先明确“正常”是什么样的。一种逻辑是完全按照规范来，非白即黑，但在实际情况下这种的告警量太多导致基本不可用；另一种逻辑是按照统计指标进行从大到小排序，每次只处理当前的top5，要么正常要么异常，正常的话就去优化统计策略——加白，异常的话就加大统计指标权重，进一步发现更多异常。总之就是需要在准确率和召回率之间找到平衡）。
异常检测的准确性高度依赖于数据的质量，包括数据的完整性、一致性和准确性。
对于某些领域，需要深入了解数据的业务背景和特点，以便更好地识别异常。
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2024-03-21 23:23
图解一致性模型
本文使用大量的图例，同时没有难懂的公式，意图解释清楚一致性模型要解决什么问题，以及三种一致性模型：顺序一致性、线性一致性、因果一致性。
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2024-03-13 13:24
重复视频检测的价值和常见方法
全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复版权的内容，导致重复内容出现。另外，搬运视频也会导致重复内容出现，这些重复内容会造成极差的用户体验。
再者，大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战，为了不必要的资源浪费，对视频内容进行去重是非常有必要的。
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2023-12-01 09:48
校园网保证一机一号和检测共享上网的原理
出于利益等原因，许多校园网采取一机一号的管理方式。即一个宽带账号只能由一台规定的设备使用。同时检测共享上网以避免使用路由器或类似方式实现共享。那么这些限制背后的原理是什么呢？
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2023-11-29 23:40
基于UI交互意图理解的异常检测方法
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。
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2023-10-24 23:39
C# 使用 LibUsbDotNet 实现 USB 设备检测
基于某些不可抗因素上的考虑，博主需要在程序中集成某厂商的硬件。我猜测，人们觉得这件事情“简单”，或许是看到这个设备有一条 USB 连接线，因为在人们的固有印象中，只要把它接到电脑上就可以正常工作了。事实的确如此，因为你只要考虑串口(SerialPort)、USB 以及这两者间的相互转换即可。当然，这世上的事情圆满者少，遗憾者多，博主在使用过程中发现，厂商的提供的 SDK 存在 Bug，当设备从电脑上拔出后，其 SDK 的初始化函数依然正常返回了，这意味着我们无法在使用设备前“正确”地检测出硬件状态。考虑厂商愿不愿意修复这个 Bug 还是个未知数，博主不得不尝试另辟蹊径。
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2023-07-04 23:33
分布式数据库的一致性问题与共识算法
谈到分布式数据库，不论是 Etcd/Zookeeper 这样的中心化数据库，还是 Ethereum 区块链这样的去中心化数据库，都避免不了两个关键词：「一致性」跟「共识」。
本文是笔者学习「一致性」和「共识」以及相关的理论知识时记录的笔记，这些知识能帮助我们了解 Etcd/Zookeeper/Consul/MySQL/PostgreSQL/DynamoDB/Cassandra/MongoDB/CockroachDB/TiDB 等一众数据库的区别，理解各数据库的优势与局限性，搞懂数据库隔离级别的含义以及应该如何设置，并使我们能在各种应用场景中选择出适用的数据库。
如果你对区块链感兴趣，那这篇文章也能帮助你了解区块链这样的去中心化数据库，跟业界流行的分布式数据库在技术上有何区别，又有哪些共同点，具体是如何实现。
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2023-04-09 21:42
开放环境下的鲁棒异常检测
机器学习模型有效的前提假设是：训练阶段与模型部署阶段的数据分布一致，然而在真实世界中，数据往往是变化的，输入与输出之间的关联性也会发生变化，这种现象（概念漂移）会导致机器学习模型的表现下降；异常检测任务作为安全领域的一项重要任务，应用领域广泛，异常检测的模型同样会受概念漂移现象的影响。为了提高异常检测算法的鲁棒性，本文介绍一篇NDSS2023年的论文，该论文关注正常行为的变化情况，剔除过期正常行为，添加新增正常行为，从而使模型适应数据的变化，提高鲁棒性。
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2023-04-06 10:43
浅谈基于深度学习的漏洞检测
深度学习在图像处理、视频实体识别、自然语言处理等领域中已经取得了长足的发展和突出的成果，这自然驱使着安全研究员们将神经网络引入到安全领域中。
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