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HOROVOD V0.21:使用本地梯度聚合和分组alleduce优化网络利用率

我们最初是在2017年开源的Horovod,从那时起,它已经成长为行业中的标准解决方案,用于将深度学习训练扩展到数百个gpu。使用Horovod,您可以通过向现有的TensorFlow、PyTorch或Apache中添加几行Python代码,将训练时间从几天或几周减少到几小时或几分钟……

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每天在世界各地超过10,000个城市,数百万人依靠优步旅行,订购食品和船舶货物。我们的应用程序和服务有超过69个国家,每天24小时运行。在我们的全球范围内,这些活动产生了大量的日志记录和操作数据,该数据实时通过我们的系统运行....

《2020安全工程实习生:新冠肺炎疫情防控指南》

优步致力于保护人们在路上的安全。安全与保险工程团队是优步业务的核心。我们努力重新定义全球范围内的道路安全。我们的技术使我们能够专注于骑手的安全之前,期间,和…

运营阿帕奇皮诺@优步规模

优步有一个复杂的市场,包括乘客、司机、食客、餐厅等。在全球范围内运营这个市场需要实时情报和决策。例如,识别延迟的Uber Eats订单或丢弃的购物车有助于我们的社区运营团队采取纠正措施。拥有不同事件的实时仪表板,如消费者需求,…

从波罗的海座上建造:在立陶宛维尔纽斯的Uber Engineering团队迎接

Uber Vilnius Office是我们生产工程,基础架构,存储平台和开发人员工具团队的成员的所在地。

Ludwig V0.3推出了封路计优化,变压器和Tensorflow 2支持

2019年2月,优步发布了Ludwig,一个开源,免费的深度学习(DL)工具箱,给出了非程序员和高级机器学习(ML)从业者为各种DL任务开发模型。使用跨越文本分类,自然语言理解,图像分类和时间序列预测,其中许多其他人,Ludwig为用户提供了......

以强大的数据一致性在规模上彻底改变货币运动

优步作为一个平台,邀请用户利用它,从中赚钱,并为之高兴。每天为1万多个城市的1800多万份申请提供服务,使人们能够在靠它谋生的同时自由地行动和广泛地思考。作为潜在的引擎之一,Uber Money实现了一些最重要的……

Spearheading Open Source:与Jim Jagielski的谈话,与Uber开源计划办公室的员工技术计划经理

Jim Jagielski对开源软件的迷恋是出于需要。20世纪80年代,他在NASA戈达德工作,该机构刚刚收到装有苹果新A/UX操作系统的漂亮的新Macintosh电脑。只有一个问题:Jagielski需要的所有工具都不能在A/UX上运行。所有的移植工作都交给了贾吉尔斯基。“这是……

优步API生命周期管理平台Edge Gateway的设计

边缘网关的制作,高可用性和可扩展的自助式网关来配置,管理和监控Uber的每个业务域的API。Uber's API Gateway的演变于2014年10月,优步始于规模的旅程最终将成为公司最令人印象深刻的增长阶段之一。随着时间的推移我们正在扩大......

代表安全:与优步圣保罗技术团队见面

优步圣保罗科技中心位于拉丁美洲最大的城市中心,成立于2018年底,成为安全技术的一家公司枢纽。该团队由产品经理,UX设计师,工程师和数据科学家组成。作为优步使我们的用户安全首先,我们圣保罗的技术团队是......

引入面向域的微服务架构

介绍最近围绕服务导向架构和微服务架构的缺陷实质性讨论。虽然只有几年前,许多人随心所欲地采用了微服能架构,因为他们提供了许多效益,例如独立部署的形式,明确所有权,系统稳定性的改善,以及更好地分离担忧,但最近的......

优步移动网络基础设施的工程故障转移处理

全球每天有数百万用户使用优步的应用程序,只需按下一个按钮,就可以实现无缝运输或送餐。为了大规模实现这种可访问性,我们的移动应用程序需要低延迟和高可靠的网络通信,无论客户在哪里使用我们的服务。优步所有移动应用的网络通信都是由边缘和…

光纤:简化人工智能的分布式计算

项目首页:GitHub在过去几年中,计算机器的加工能力增加导致机器学习进步的增加。越来越多,算法利用并行性并依赖于分布式训练来处理大量数据。但是,由于管理和......的软件,所造成的需要增加数据和培训造成巨大挑战......

使用nebula.gl编辑大量地理空间数据集

UBER构建和开放的Sourced Nebula.GL,一个用于Web浏览器中全功能的工具集的工具,更好地可视化大规模数据集。

编码简介:Diana Yanakiev, Uber ATG,匹兹堡

自动驾驶汽车长期以来一直被认为是运输的未来,但他们每天都变得越来越大。优步ATG(先进技术集团)是在这项技术的最前沿,帮助带来安全,可靠的自动驾驶车辆到街道。当然,如果没有工程师的工作建立ATG平台的基础技术,这将是不可能的。作为...的高级经理

使用Apache Hudi构建Uber的大型事务数据湖

优步的Apache Hudi团队回顾了这个开源项目的历史,因为它已经成为Apache软件基金会的顶级项目。

介绍Neuropod, Uber ATG的开源深度学习推理引擎

由Uber ATG开发的Neuropod是一个抽象层,它提供了一个通用接口,可以在任何深度学习框架上运行模型。

在Uber ATG的数据挖掘操作中:为机器学习大规模识别真实道路场景

Uber ATG的自动驾驶汽车测量了多种可能的场景变化,以回答一个古老的问题:“行人如何过马路?”

Meta-Graph:使用元学习的几次链路预测

优步AI介绍了元图,这是一种新的几次链路预测框架,便于更准确地培训ML模型,可快速适应新图形数据。

编码中的个人资料:Christabelle Bosson,Uber Update,旧金山

高级先进的空中航空服务工程师Christabelle Bosson讨论了从美国宇航局到优步高程的旅程,这是关于空中骑行的未来的兴趣,以及有抱负航空航天工程师的建议。

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