⼀站式开源持续测试平台 2023 年 9 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 MeterSphere 的使命 MeterSphere 是⼀站式的开源持续测试平台，遵循 GPL v3 开源许可协议，涵盖测试 管理、接⼝测试、UI 测试和性能测试等功能，全⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开 源标准，有效助⼒开发和测试团队充分利⽤云弹性进⾏⾼度可扩展的⾃动化测试，加 本正式发布。此版本在 测试能⼒、⽤户体验、系 统架构、系统安全 四⼤⽅⾯进⾏了升级和优化， 为⽤户和企业带来全⾯升级的使⽤体验。 累计下载超过 180,000 次，使⽤群体持续扩⼤ - ⽤户群体分布⼴泛，参与社区讨论的⽤户超过 10,000 ⼈ - MeterSphere 关键能⼒设计：平台⼀站式 - ⼀个平台解决测试⼈员协作、测试能⼒、测试数据⼀站式问题 - 系统管理员⻔户 团队管理员⻔户 项⽬管理员⻔户

⼀站式开源持续测试平台 2022 年 5 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 MeterSphere 的使命 MeterSphere 是⼀站式的开源持续测试平台，遵循 GPL v3 开源许可协议，涵盖测试 跟踪、接⼝测试、UI 测试和性能测试等功能，全⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开 源标准，有效助⼒开发和测试团队充分利⽤云弹性进⾏⾼度可扩展的⾃动化测试，加 ⽤户群体分布⼴泛，参与社区讨论的⽤户超过 10,000 ⼈ - - ⼀个平台解决测试⼈员、测试能⼒、测试数据⼀站式问题 - 协作⼀站式 让不同的组织、团队和⼈员的关键活动有序地串联在⼀起， 实现协作测试能⼒外溢，帮助测试左移和测试右移。 测试⼀站式 数据⼀站式 包含⼈⼯测试、接⼝管理、接⼝⾃动化测试、UI 测试、性能测 试等测试功能，是⼀个功能⼀站式的测试平台。 对测试前准备数据、测试过程数据、测试后数据等进⾏整合 并

⼀站式开源持续测试平台 2023 年 3 ⽉ 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 持续测试是持续交付发展的必然需求 持续交付可以降低发布⻛险，提⾼可靠性，使 软件能够根据⽤户反馈、市场变化和企业战略 变更不断进⾏调整。 持续交付能⼒是企业核⼼竞争⼒ 持续测试能⼒保障业务⾜够可靠 持续测试是执⾏⾃动化测试的过程，作为软件 1 2 持续测试的兴起与现状 3 MeterSphere 加速企业持续测试落地 MeterSphere 企业版及专业服务 MeterSphere 的使命 MeterSphere 是⼀站式的开源持续测试平台，遵循 GPL v3 开源许可协议，涵盖测试 跟踪、接⼝测试、UI 测试和性能测试等功能，全⾯兼容 JMeter、Selenium 等主流开 源标准，有效助⼒开发和测试团队充分利⽤云弹性进⾏⾼度可扩展的⾃动化测试，加 ⽤户群体分布⼴泛，参与社区讨论的⽤户超过 10,000 ⼈ - - ⼀个平台解决测试⼈员、测试能⼒、测试数据⼀站式问题 - 协作⼀站式 让不同的组织、团队和⼈员的关键活动有序地串联在⼀起， 实现协作测试能⼒外溢，帮助测试左移和测试右移。 测试⼀站式 数据⼀站式 包含⼈⼯测试、接⼝管理、接⼝⾃动化测试、UI 测试、性能测 试等测试功能，是⼀个功能⼀站式的测试平台。 对测试前准备数据、测试过程数据、测试后数据等进⾏整合 并

基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测研究 报告人：徐辉 报告日期：2022.11.25 复旦大学 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 Rust语言 ❑ 系统级安全编程语言 ▪ 内存安全 ▪ 并发安全 ▪ 效率 2006年 2011年 Foundation成立 2020年 2021年 Mozilla裁员Servo团队 AWS, Huawei, Google, Microsoft, Mozilla… Rust如何保障内存安全？ ❑ 内存安全问题产生的主要原因之一是指针别名导致悬空指针 ▪ 手动释放内存或调用析构函数 ▪ 函数返回时发生的自动析构或内存释放 ❑ Rust设计的目标之一是编译时检查指针别名（共享可变引用） ▪ 0x012345usize; let r = address as *const i32; } unsafe { risky(); } 调用unsafe函数 定义unsafe函数 Rust的安全哲学 ❑ Safe API无论如何被使用都不应带来未定义行为 ❑ 程序员应避免直接使用unsafe code ❑ Interior unsafe：将unsafe code封装为safe API

第三届中国 Rust 开发者大会 安全高效的二进制序列化 Daniel Wang @ NEAR Borsh • 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 二进制序列化的问题 Binary Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 Borsh • 轻量级 • 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射

编写安全的Python代码 邓良驹 2019.10.19 思考题 if user.balance >= product.price: user.balance -= product.price ? 目录 CONTENTS 常见不安全代码 代码检查的工具 总结：如何规避风险 常见不安全代码 小心 eval 应对： 在生产环境中，任何情况下都不要使用eval。 import sys 可改用raw_input。 小心类型溢出 应对： 使用较新版本的Python3，而不使用发行版OS自带的旧版Python。 捕获并处理溢出错误，可以减少风险。在重要的位置做好防御式 编程，检查好入参的类型与合法的上下限。 >>> range(100**100) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in "__main__": shellcode = pickle.dumps(ShellExp()) pickle.loads(shellcode) 应对： 绝不对不可信/未认证数据进行unpickle，使用更安全的JSON 或YAML做序列化。必须使用pickle时在沙盒环境执行。 小心 PyYAML 应对： 使用yaml.safe_load，必要时编写自定义 Loader 做更严格的检查。 对不可信来源的序列化检查后操作。

智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践 1 Transformer 在美团搜索排序中的实践 23 BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践 36 美团智能配送系统的运筹优化实战 60 一站式机器学习平台建设实践 77 美团搜索中 NER 技术的探索与实践 92 KDD Cup 2020 Debiasing 比赛冠军技术方案及在美团的实践 113 ICRA 2020 轨迹预测竞赛冠军的方法总结 美团无人配送 CVPR2020 论文 CenterMask 解读 215 WSDM Cup 2020 检索排序评测任务第一名经验总结 225 美团内部讲座｜清华大学莫一林：信息物理系统中的安全控制算法 235 KDD Cup 2020 多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用 252 对话任务中的“语言 - 视觉”信息融合研究 267 ICDM 论文：探索跨会话信息感知的推荐模型 的业务管理系统。为了能够真正地提升预估能力和业务迭代的效率，平台需要回答以 下几个问题： ● 如何解决特征和模型的高效迭代？ ● 如何解决批量预估的性能和资源问题？ ● 如何实现能力的快速复用并能够保障业务的安全？ 下面，我们将逐一给出答案。 8 > 美团 2020 技术年货 4.1 构建预估内核：高效的特征和模型迭代 4.1.1 Operator 和 Transformer 在搜索场景下，特征抽取较为难做的原因主要包括以下几点：

接入层主要为运营人员、业务研发提供接入能力。通过运营流程化为事前、事中、事后提供保障。一个运 营资源从制作到最后在C端展示，需要经过运营人员的投放、测试预览、审核及发布的中间流程。这里对 于一些敏感的运营资源，需要通过安全部门的审查。安全审查主要涉及到敏感词的处理、敏感图片的检测 等。对运营配置平台来说，它完全是一个“黑盒模型”。这里主要涉及到两种情况： 1. 资源上线时 2. 资源上线后 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 Cache)，在目前的DSP系统中，使用LruCache + 键值存储数据库的机制将远端数据变为 本地缓存数据，不仅能够降低平均获取信息的耗时，而且通过一定的清退机制，也可以维持服务内存占用 在安全区间。 本文将会结合实际应用场景，阐述引入LruCache的原因，并会在高QPS下的挑战与解决方案等方面做详 细深入的介绍，希望能对DSP感兴趣的同学有所启发。 LruCache简介 LruCache简介 e预设上限大于N时，将数据M写 入后的数据结构。 LruCache 未达预设上限，添加数据 LruCache达到预设上限情况下的写操作，首先将链表尾部的缓存数据在映射表中的键值对删除，并删除 链表尾部数据，再将新的数据正常写入到缓存中。下图是LruCache预设上限为N时，将数据M写入后的数 据结构。 LruCache 达预设上限，添加数据 线程安全的LruCache在读写操作中，全

才能感受到漫天星辰的光芒和温暖。 在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多 篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给 大家。 这本电子书内容覆盖算法、前端、后端、数据、安全等多个技术领域， 希望能对同学们的工作和学习有所帮助。 也欢迎大家转给更多有相同兴趣、积极上进的同事和朋友们，一起切 磋，共同成长。 祝愿2023年，大家诸事顺遂，健康平安。 序 算法 图神经网络训练框架的实践和探索 66 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 83 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 152 美团 SemEval2022 结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结 174 检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践 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 化 1277 Linux 中基于 eBPF 的恶意利用与检测机制 1293 如何应对开源组件风险？软件成分安全分析（SCA）能力的建设与演进 1328 算法 < 1 YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦 作者：楚怡

伴 869 30 深 深 深入 入 入浅 浅 浅出 出 出FISCO BCOS 879 31 社 社 社区 区 区资 资 资源 源 源和 和 和更 更 更多 多 多开 开 开源 源 源工 工 工具 具 具 1459 ii FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.9.0 FISCO BCOS 是一个稳定、高效、安全的区块链底层平台，经过多家机构、多个应用，长时间在生产环 平 平台 台 台介 介 介绍 绍 绍 CHAPTER 1 FISCO BCOS 区块链 标签：FISCO BCOS介绍 关键特性 开发工具 FISCO BCOS是由国内企业主导研发、对外开源、安全可控的企业级金融联盟链底层平台，由金链盟开 源工作组协作打造，并于2017年正式对外开源。 社区以开源链接多方，截止2020年5月，汇聚了超1000家企业及机构、逾万名社区成员参与共建共治， 发展 BCOS底层平台研发，超80个已在生产环境中稳定运行，覆盖文化版权、司法服务、政务服 务、物联网、金融、智慧社区等领域。 注 注 注解 解 解: FISCO BCOS以联盟链的实际需求为出发点，兼顾性能、安全、可运维性、易用性、可扩展性， 支持多种SDK，并提供了可视化的中间件工具，大幅缩短建链、开发、部署应用的时间。此外，FISCO BCOS通过信通院可信区块链评测功能、性能两项评测，单链TPS可达两万。