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标签：超级

Uber开源：与kepler.gl后面的建筑师遇见Shan He

Molly Vorwerck.-
Uber的Kepler.GL框架的技术领先，讨论了她与数据可视化的旅程以及为什么她认为开源是她团队工作的重要组成部分。
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工程为可观察性异常检测的基于工作的预测工作流程

乔纳森金-
优步的可观察性应用团队检修我们的异常检测平台的工作流程，以实现预测的直观和表现回程，为更智能的警报铺平道路。
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谢谢您的反馈：通过调整UBER工程工作流程

露西周-
强调优步员工和客户在工具和产品中提供快速高效的反馈，使工程师能够建立更多敏感服务。
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隐藏天才项目 - 职业预备计划

揭示天才：Zach Singleton在为Tech Careers准备黑色男性CS学生

Wayne Cunningham.-
产品经理Zach Singleton讨论了优先权如何与隐藏天才项目合作，以创建职业预备计划，这是一项为期一年的课程，为科技职业生涯准备了黑色男性计算机科学学生。
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缩放Uber的Apache Hadoop分布式文件系统进行增长

张张-
优步数据基础架构团队通过包含多种新功能和功能，包括ViewFS，NameNode垃圾收集调整和HDFS负载管理服务，对我们的存储基础架构进行了缩放我们的存储基础架构的方法。
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UBER建立办理登机手续和预约安排定时支持

奥斯卡王-
优步客户的客户痴迷工程团队开发了新的办理登机手续和预约系统，以改善我们在绿灯枢纽的司机合作伙伴的客户体验。
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vine：神经系的开源交互式数据可视化工具

瑞旺-
Uber AI Labs介绍了神经系（vine）的视觉检查员，这是一个开源交互式数据可视化工具，帮助NeuroVolution研究人员更好地了解这家算法。雷竞技是骗人的
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在商场的优步知识

走出街机：设计超级亭

Anurag agarwalla.-
优步驾驶员支持亭的设计从过去的街机游戏中吸引了灵感，以及关于如何与公共空间中的客户互动的新思考。
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通过Grail扩展基础架构管理

Jesper Borlum.-
Uber Engineering构建Grail，我们的基础架构管理平台，将当前状态汇总到一个全局视图中，跨越所有区域和地区。
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Benito Sanchez在工作

从挤奶奶牛写作代码：梦想家的旅程

Benito Sanchez.-
当他10岁时带到美国时，Daca给了贝尼托·桑切斯的安全就去上大学，并获得了技术的工作。
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生产中的代码迁移：重写Uber Smancealess数据存储的分片层

JesperLindstrømnielsen.-
从Python迁移我们的SemanceAless Sharding层，在生产中逐步逐步展示，我们可以为我们重写大量数据存储的前端，并停机。
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介绍优步AI居住

Jason Yosinski.-
有兴趣通过解决一些优步最具挑战性的AI问题来加速您的职业生涯？申请优步AI居留权，致力于培养下一代AI人才的研究奖学金。雷竞技是骗人的
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建立可靠的再加工和死信队列与Apache Kafka

xia.-
优步保险工程团队通过使用非阻塞请求重新处理和死信队列（DLQ）扩展了Kafka在现有事件驱动架构中的角色，以实现解耦，可观察的错误处理，而不会中断实时流量。
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在优步实时异常检测平台中实施模型 - 不可知论

乔纳森金-
优步工程扩展了我们的异常检测平台集成了新预测模型的能力，允许这种关键的呼叫服务来扩展以满足更复杂的使用情况。
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符合优步软件工程师学徒

Ginny Fahs.-
优步软件工程师学徒计划为开发人员提供了非传统路径，以编程在接受扩展培训和指导时编制行业级软件的机会。
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Omphalos，优步的并行和语言可扩展时间序列反向工具

罗伊杨-
Uber Engineering创建了omphalos，我们的新的反垄断框架，以实现跨语言预测模型的高效可靠的比较。
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SBNet：利用激活块稀疏性加速卷积神经网络

蒙友仁-
Uber ATG多伦多开发出稀疏的块网络（SBNET），是Tensorflow的开源算法，加速我们的3D车辆检测系统的推断，同时降低计算成本。
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工程信心：培养症综合征的初学者指南

Emilee Urbanek.-
你如何克服冒险综合症？充满信心，跟随你的第一个本能，始终是学习和教学。
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Cota：通过NLP和机器学习改善优步客户服务

华溪郑-
在本文中，优步工程介绍了我们的客户痴迷票务助理（COTA），这是一个新工具，将机器学习和自然语言处理模型在客户服务中施加服务，帮助代理商提供改进的支持体验。
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基础设施建筑师：符合Uber Aarhus Engineering

Catharina Nordlien Johnsen.-
了解优步Aarhus工程和他们在幕后的工作来构建和维护我们的存储和计算平台。
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