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标签：优步吃

来自Ubereats.com的屏幕截图

计数卡路里：我们如何改进Ubereats.com的性能和开发人员体验

克里斯刘易斯-
提高Uber的性能和开发人员速度涉及完整的重写，开发新的体系结构并使用Fusion.js。
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综述日期：2019来自优步工程博客的亮点ti8 竞猜雷竞技app雷竞技到底好不好用

Molly Vorwerck.-
Uber Engineering Blogti8 竞猜雷竞技app编辑为20雷竞技到底好不好用19年的CAP，提供了一系列最受欢迎的文章，涵盖了一系列技术主题，从AI到移动开发。
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UBER基础设施于2019年：提高可靠性，驾驶客户满意度

瑞克布恩-
2019年，优步的基础设施团队建立了新的服务和系统，以实现资源节省，效率提升以及在技术堆栈中更大的弹性。
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用优步食品发现：使用图表学习电力推荐

Ankit Jain.-
通过将图形学习技术与我们的优步聚合，我们在我们的平台上为食用者创造了更加无缝和个性化的用户体验。
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介绍菜单制造商：优步饮食'新菜单管理工具

保罗侯-
为了简化优步为我们的餐厅合作伙伴提供体验，我们建立了菜单制造商，这是一种基于网络的工具，用于在优步使用应用程序上无缝管理菜单。
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使用优步的开源编排工具，Cadence开展更好的业务

使用优步的开源编排工具，Cadence开展更好的业务

Bea Schuster.-
优步工程师描述了Cadence，Uber的开源工作流量管理工具，其体系结构，以及它在一系列信息演示文稿中的使用。
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使用因果推理来改善超级用户体验

托特哈琳-
优步实验室利用因果推理，一种统计方法，以便更好地了解实验结果的原因，改善我们的产品和运营分析。
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减轻三方市场的风险：与Trupti Natu和Neel Mouleeswaran的谈话......

Molly Vorwerck.-
我们坐下风险战略经理和一个风险工程师，讨论他们如何构建解决方案，以最大限度地减少优步的风险吃三方市场。
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在本地建立，全球扩展：迎接Uber纽约市的技术团队

亚历山德拉肥胖-
有史以来想知道在优步纽约市的技术中工作是什么样的吗？只需时间广场和布莱恩特公园的街区，优步是曼哈顿中城的新办事处是十几队，数百名员工（以及成长），以及各种工程角色。
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Uber数据科学的妇女：用数据移动世界

sreeta gorripaty-
在2018年10月的会议期间，我们的统计数据，数据，优化和机器学习（WISDOM）集团的妇女员工在优步展示。
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审查年度：2018来自Uber Engineering Blog的亮点ti8 竞猜雷竞技app雷竞技到底好不好用

Molly Vorwerck.-
我们的编辑聚焦了一些年度最受欢迎的文章，从我们的大数据平台概述到工程师移民旅程的第一人称帐户。
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在Uber互联：建造优步吃菜单调度程序

Jonathan Levi.-
Jonathan Levi在2018年夏季将他作为超级实习生的经验，包括为优步队伍建立一个有用的项目。
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Uber中的现金支付 - Feature_Image

在优步缩放现金支付

史蒂文奥斯汀-
优步的新驱动程序应用程序利用其离线模式以及在餐厅周围组织的现金滴系统，以便优步饮食客户可以支付现金的交货。
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使用Michelangelo的优步学习

杰里米·赫尔曼-
Uber建造了Michelangelo，我们的机器学习平台，2015年。三年后，我们反映了我们在优步和沿途吸取的经验教训的旅程。
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从金融模式到iOS模型视图控制器：使职业生涯搬到编程

乔周-
优步的第7位IOS工程师Joe Zhou为那些考虑在编程中的人提供了建议。
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优步食品发现：推荐市场

优步食品发现：推荐市场

余燕王-
优步吃工程师描述了他们如何使用多目标优化在应用中的地表餐厅推荐，以使食用者最令人满意的经验，同时保持优步的健康。
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在Uber的实验平台引擎盖下

anirban deb.-
优步的实验平台使我们能够通过允许团队推出，调试，测量和监控产品变化来改善客户体验。
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看双人：符合优步的相同双胞胎数据师

Wayne Cunningham.-
Afshine和Shervine Amidi，同样的双胞胎，讨论他们对数据科学的旅程以及他们在优步的工作如何帮助团队改善我们的平台上的用户体验。
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旅行推断和机器学习如何优化超优味的交货时间

旅行推断和机器学习如何优化超优味的交货时间

Ryan Winaly-
使用来自Android手机的GPS和传感器数据，Uber工程师开发了由优步拍摄的旅行的状态模型，以便优化交付伙伴和食用者的旅行时间。
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查询了解文章功能图像

优步食品发现：建立一个了解发动机的查询

费拉斯哈马德-
优步工程师分享我们如何处理我们的优步使用服务的搜索条件，使用查询理解和扩展来查找最佳匹配我们的食物所需的餐馆和菜单项目。
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