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标签:超级

回顾:2017年Uber开源亮点

布莱恩谢长廷-
随着新年的临近，Uber开源网站回顾了2017年Uber工程公司最受欢迎的一些项目。
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深度神经进化时代的到来

肯尼思·o·斯坦利-
通过利用神经进化来训练深度神经网络，Uber AI实验室正在开发解决强化学习问题的解决方案。
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统一Uber的手机入职体验

凯尔·加布里埃尔-
通过为我们的新骑手应用程序统一移动上车体验，优步工程公司让用户比以往任何时候都更容易“动起来”。
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Uber & Beyond的工程师面试流程导航

Uber & Beyond的工程师面试流程导航

马特·迪金森-
迎接前所未有的大规模开发的挑战?首先，了解如何掌握优步的技术面试流程。
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DNS拒绝:Uber的开源工具，用于防止DNS中断造成的资源耗尽

Motiejus木菠萝š泰-
优步工程公司建立了DNS拒绝服务，这是我们的开源解决方案，用于防止DNS中断导致的DoS，以促进优步应用程序的更可靠体验，无论用户选择如何访问它们。
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用客户关注工程构建优步支持

严厉的国王-
Uber的“客户至上”团队开发了一些工具，可以让用户在我们的服务中获得更快、更无缝的客户支持体验。
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欢迎Peter Dayan来到Uber AI实验室

Zoubin Ghahramani-
现在开始:优步首席科学家Zoubin Ghahramani介绍优步人工智能实验室的最新团队成员，获奖神经科学家Peter Dayan。
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设计Uber的随叫随到仪表盘

Vytautas Saltenis-
Uber Engineering的随叫随到仪表板提供实时事件响应、轮班维护和事后分析，以改善随到随叫随到的体验。
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为印度打造可靠的交通:来看看优步班加罗尔工程公司

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和其他国家建立可靠的大规模交通系统方面所扮演的角色。
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工程NullAway, Uber的开源工具，用于检测Android上的nullpointerexception

马努曾经-
Uber Engineering开发并开源了NullAway，这是我们消除npe的快速实用工具，可以帮助其他人部署更可靠的Android应用程序。
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见见Horovod: Uber的开源分布式深度学习框架TensorFlow

亚历克斯能够-
Uber Engineering推出了一个开源框架Horovod，它可以让我们用TensorFlow更快更容易地训练深度学习模型。
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与优步ATG一起策划百万英里之旅

(Poornima Kaniarasu-
优步ATG的Poornima Kaniarasu分享了她如何找到自己的“位置”，开发我们自动驾驶汽车背后的机器学习技术。
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如何拥有你的软件工程工作并吃掉它

艾梅Lucido-
优步工程公司的Aimee Lucido回顾了她如何通过宣传和写作重新定义了自己作为软件工程师的职业生涯。
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我在Uber的网站可靠性工程实习经历

Mitali Palekar-
这个夏天你做了什么?在这篇文章中，实习生Mitali Palekar回顾了她作为Uber网站可靠性工程团队成员的经历。
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优步工程公司罗奇·詹肯如何将创意转化为代码

罗氏Janken-
优步的罗奇·詹肯分享了她的舞蹈背景是如何影响她的隐私工程方法的。
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神经网络在时间序列预测中的工程不确定性估计

凌雪朱-
Uber Engineering引入了一种新的贝叶斯神经网络架构，可以更准确地预测时间序列预测和不确定性估计。
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米开朗基罗:优步的机器学习平台

米开朗基罗:优步的机器学习平台

杰里米·赫尔曼-
Uber Engineering推出了Michelangelo，我们的机器学习即服务系统，使团队能够轻松地大规模构建、部署和操作ML解决方案。
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优步与太阳同行:跟踪2017年日食

山,他-
Uber工程公司的数据可视化团队使用他们的平台。gl和Voyager可视化平台用于绘制2017年8月21日日食期间骑手的行为。
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IFTTT与Uber开启自动化魔法新范畴

超级开发人员-
在IFTTT上新推出的Uber applet增强了乘客的乘车体验。
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在优步工程上解包带有AutoValue扩展的Android Bundle

圣扎迦利Sweigart-
Uber工程公司的新开源工具AutoValue: Bundle Extension，通过允许Android工程师快速将数据分解为值类，降低了遇到错误的可能性。
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