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标签:超级地图

雪山上的滑雪缆车

全球科技在伟大的户外:见见优步的博尔德科技办公室

乔万卡Balac-
让我们来认识一下来自优步科罗拉多州博尔德办事处的几位工程师，他们的工作涉及从地图到新型交通工具再到大规模分布式系统的方方面面。
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利用CatchME提高优步的地图准确性

粤海徐-
CatchMapError (CatchMe)是一个系统，它可以通过司机应用中的匿名GPS追踪自动捕捉优步地图数据中的错误。
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优步案例研究:为您的Apache Spark选择正确的HDFS文件格式…

斯科特短-
在选择最适合Apache Spark使用的HDFS文件格式时，Uber的地图收集和报告(MapCARs)团队分享了最佳实践。
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优步司机app屏幕

为驱动程序构建一个可扩展和可靠的地图接口

克里斯Haugli-
在我们正在进行的关于重写优步司机应用程序的系列中，工程师Chris Haugli解释了我们如何设计有弹性的地图显示，总是显示最有用的信息。
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优步应用显示地图的照片

应用客户反馈:NLP和深度学习如何改善优步地图

Chun-Chen郭-
为了改进我们的地图，优步工程通过自然语言处理和深度学习来分析客户支持票据，以识别和纠正不准确的地图数据。
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提高优步地图的质量与度量计算特征图像

通过度量计算提高优步地图的质量

伊内斯Viskic-
地图是优步交通解决方案的基础。了解我们如何通过广泛的度量计算来确保我们的地图数据的质量，保持真实世界位置的保真度，并为乘客精确定位允许的接送地点。
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重新思考GPS:优步的下一代定位工程

丹尼Iland-
优步的传感、推断和研究团队发布了一款针对安卓手机GPS的软件升雷竞技是骗人的级，极大地提高了城市环境中的定位精度。
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指导Uber & Beyond的工程面试流程

指导Uber & Beyond的工程面试流程

马特·迪金森-
准备好迎接前所未有的发展挑战了吗?首先，学习如何掌握优步的技术面试流程。
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在优步用机器学习和人工智能打造更可靠的交通工具

Chintan Turakhia-
在本文中，我们将重点介绍优步如何利用机器学习和人工智能来大规模应对工程挑战。
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印度的可靠交通:Uber班加罗尔工程公司

Disha Pancholi-
在这篇文章中，优步班加罗尔工程公司的成员讨论了他们在为印度乃至全世界建设可靠的大规模交通系统方面的作用。
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