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标签:超级

用Jaeger，M3和Uber XYS优化可观察性

Bea Schuster.-
Uber的可观察性工程师展示了他们在分布式跟踪(Jaeger)、采样(XYS)和度量处理(M3)方面的工作。
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与Uber的Chef合作，为macOS扩展移动设备管理

埃里克·戈麦斯-
优步的IT Engineering团队通过利用开源工具和自定义API驱动的厨师烹饪书来缩放Macos上的移动设备管理。
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地铁站台上

为使用肋骨的驱动首选项构建一个安全的、可伸缩的、服务器驱动的平台

布雷特·杜普里-
我们的驱动程序应用程序的新服务器驱动首选项部分使Driver-Partners能够自定义他们的经验，使应用程序更好地融入他们的生活。
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Horovod为Pyspark和Apache MxNet提供了支持以及更快的培训的其他功能

Carsten Jacobsen.-
Horovod在最新版本中增加了对更多框架的支持，并引入了新功能，以提高多功能性和生产力。
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优步数据科学领域的女性:用数据移动世界

sreeta gorripaty-
在2018年10月的一次聚会上，我们的女性统计、数据、优化和机器学习(智慧)小组的成员介绍了他们在Uber的技术工作。
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年度回顾:2018年优步开源的亮点

布莱恩谢长廷-
优步开源项目负责人Brian Hsieh回顾了2018年的开源成就、项目启动和合作。
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Makisu:优步为Apache Mesos和Kubernetes提供的快速、可靠的Docker形象构建器

刘伊芙琳-
优步建立了我们的开源Docker形象构建器Makisu，以便在Mesos和Kubernetes生态系统中快速、可靠地生成dockerfile。
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Go-Explore解决了Montezuma的复仇，Go-Explore是一种新的算法，用于解决困难的探索问题。

阿德里安·Ecoffet-
优步人工智能实验室推出了Go-Explore，这是一种新的强化学习算法，用于解决各种具有挑战性的问题，尤其是在机器人领域。
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规模上的可观察性:构建优步的预警生态系统

Shreyas Srivatsan-
优步的可观察性团队建立了一个强大的、可扩展的指标和警报管道，以便在问题发生时检测、缓解和通知工程师。
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工程可持续性：采访优步信息技术负责人，Shobhana Ahluwalia

莫莉Vorwerck-
我们采访了优步的信息技术主管，讨论了她的科技服务之旅、她在优步工作中最具挑战性的地方，以及她的团队如何让公司走向成功。
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使用Michelangelo的优步学习

杰里米·赫尔曼-
2015年，优步建立了我们的机器学习平台Michelangelo。三年后，我们将回顾我们在优步(Uber)扩展ML的历程，以及一路上学到的经验教训。
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Peloton:优步针对不同集群工作负载的统一资源调度程序

分钟蔡-
优步开发了Peloton，以帮助我们平衡资源使用，弹性地股票资源，并计划将来的能力需求。
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关于Uber的技术写作，你需要知道的7件事

香农布朗-
技术作家和前实习生沙通布朗解释了她的工作，并回答了关于优步工程组织中这种重要作用的常见问题。
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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-
乔·周是优步外卖团队的第七名iOS工程师，他为那些考虑投身编程的人提供了建议。
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在优步实验平台的掩护下

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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扩展优步客户支持票务助理（COTA）系统，深入学习

华溪郑-
Uber通过利用深度学习模型构建了下一代COTA，从而扩展了系统，提供更准确的客户支持票预测。
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使用迷宫，优步漏斗可视平台最大限度地提高流程性能

于家村罗-
优步开发了迷宫，我们的漏斗可视化平台，识别可能的UX瓶颈，并提供对骑手和司机与我们的平台互动的各种方式的洞察力。
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数据笔记:在优步用元数据把大数据转化为知识

吕尧李-
Databook是优步内部用于挖掘和挖掘上下文元数据的平台，它让整个公司的团队更容易发现和挖掘数据集。
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介绍Fusion.js：基于插件的通用Web框架

狮子座的崛江-
融合。js是优步新的开源web框架，它支持现代的特性和集成功能，可以轻松构建轻量级、高性能的web应用程序。
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《如果海明威写JavaScript》的作者安格斯·克罗尔的十个问题

金妮该-
受热爱阅读的启发，优步工程师安格斯·克罗尔写了一本旨在模仿著名作家文学风格的书——用JavaScript写的。
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