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标签：数据

开源歧管，一种可视化的调试工具，用于机器学习

莱齐·李-
歧管是Uber Engineering于2019年1月首次引入的，是一种视觉调试工具，使用户能够快速识别机器学习模型中的性能问题。
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将城市可视化到第三维，并使用点云，3D瓷砖和甲板。

ib绿色-
随着Deck.gl版本7.3的发布，Uber的开源可视化工具现在支持根据OGC 3D Tiles社区标准渲染大规模的地理空间数据集。
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Uber加入Urban Computing Foundation，贡献Kepler.gl作为组织的第一个托管项目

Molly Vorwerck-
除了加入Urban Computing Foundation外，Uber还为该组织的第一个托管项目贡献了开源地理空间分析工具Kepler.gl。
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歧管：在Uber上用于机器学习的模型不足的视觉调试工具

莱齐·李-
Uber构建的歧管是一种用于ML性能诊断和模型调试的模型不足的可视化工具，可促进更明智和可行的模型迭代过程。
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评论年度：2018年Uber开源的亮点

Brian Hsieh-
Uber的开源计划负责人Brian Hsieh反思了2018年的开源成就，项目发布和合作。
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Uber通过MAPBOX集成扩展高级可视化生态系统

chen-
Uber可视化宣布与MAPBOX的合作伙伴关系，以增强我们的数据可视化工具并发展我们的开源社区。
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用Uber的漏斗可视化平台迷宫最大化过程性能

Yujia Luo-
Uber开发了Maze，即我们的漏斗可视化平台，以确定可能的UX瓶颈，并洞悉骑手和驾驶员与我们平台相互作用的各种方式。
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Uber的开源：与Kepler.gl背后的建筑师Shan He见面

Molly Vorwerck-
Shan He是Uber的Kepler.gl框架上的技术负责人，讨论了她的数据可视化之旅，以及为什么她认为开源是团队工作中如此重要的一部分。
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使用Deck.GL V5增长数据可视化界

ib绿色-
Deck.gl V5结合了简化的API，脚本支持和框架不可知论，使流行的开源数据可视化软件比以往任何时候都更容易访问。
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Uber与太阳的骑行：跟踪2017年日食

Shan He-
Uber Engineering的数据可视化团队在2017年8月21日的日食中使用其甲板和Voyager可视化平台来绘制骑手行为。
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