Dev & Eng
Base Web: novo sistema de design da Uber para construção de sites em React
Neste artigo, a equipe da Uber Engineering apresenta o Base Web, o novo sistema de design da Uber para construção de sites em React.
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Acervo
2019
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Crie um aplicativo “Hello World!” em cinco minutos com Fusion.js
Neste artigo da Uber Engineering, o autor mostra como começar a usar o Fusion.js e a criar um aplicativo "Hello World!" em cinco minutos.
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Uber submete Hudi, biblioteca open source de Big Data, à Apache Software Foundation
O autor anuncia que a Apache agora conta com a Hudi, ferramenta criada para lidar com ineficiências nos pipelines de ingest e ETLs que exigiam primitivas de upsert e consumo incremental.
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Otimizando o M3: como a Uber reduziu pela metade a latência de ingestão de métricas
Neste artigo da Uber Engineering, o autor mostra como a empresa reduziu pela metade a latência de ingestão de métricas ao bifurcar o compilador Go.
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Dimensionando o gerenciamento de dispositivos móveis para macOS com Chef na Uber
Neste artigo, os autores mostram como a equipe de engenharia da Uber dimensiona o gerenciamento de dispositivos móveis para macOS usando o sistema Chef.
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Particionamento consistente de dados com Indexação Global para tabelas Apache Hadoop na Uber
No seguinte artigo, os autores apresenta um particionamento consistente de dados com Indexação Global para tabelas Apache Hadoop na Uber.
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Estudo de caso da Uber: escolhendo o formato de arquivo HDFS correto para seus trabalhos do Apache Spark
Neste artigo, Scott Short, da Uber Engineering, apresenta o processo de escolha do formato de arquivo HDFS correto para os trabalhos do Apache Spark na Uber.
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Resolvendo desafios de Big Data com Ciência de Dados na Uber
Neste artigo da Uber Engineering, dois membros da equipe mostra como a gigante norte-americana resolve seus desafios de Big Data usando Ciência de Dados.
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Construindo um rastreador de ganhos em tempo real no novo aplicativo de motorista da Uber
No seguinte artigo, Zebing Zong explica como aconteceu todo o processo de criação do rastreador de ganhos em tempo real no novo aplicativo de motorista da Uber.
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DBEvents: Framework padronizado para a ingestão eficiente de dados da Uber
Neste artigo, a equipe da Uber Engineering apresenta o DBEvents, um framework padronizado para a Ingestão eficiente de dados no Apache Hadoop da Uber.
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Horovod adiciona suporte para PySpark e Apache MXNet e recursos adicionais para treinamento mais rápido
Neste artigo, Carsten Jacobsen fala sobre o Horovod ter adicionado suporte para PySpark e Apache MXNet e apresenta os recursos adicionais para treinamento mais rápido.
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Apresentando o AVS, um padrão aberto para visualização de veículos autônomos da Uber
Neste artigo, os autores da Uber Engineering apresentam o AVS, um padrão aberto para visualização de veículos autônomos da Uber.
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Pyro aceita pela fundação de deep learning como um projeto hospedado
Lançado em outubro de 2017 sob a licença MIT de código aberto, a Pyro foi aceita pela fundação de deep learning como um projeto hospedado.
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Ludwig: uma toolbox de deep learning sem código
Neste artigo, os autores da Uber Engineering apresentam o Ludwig, uma toolbox open source de deep learning construída sobre o TensorFlow que permite aos usuários treinarem e testarem modelos de deep learning sem escrever código.
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Engenharia do Uber Beacon: combinando passageiros e motoristas em cores RGB de 24 bits
Neste artigo, Kevin Babcock, da equipe de engenharia da Uber, mostra como a empresa combina passageiros e motoristas em cores RGB de 24 bits.
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Pyro é aceita pela Deep Learning Foundation como um projeto hospedado
Pyro é a mais nova linguagem a se juntar ao projeto de incubação da Deep Learning Foundation como projeto hospedado.
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Construindo uma interface de mapa escalável e confiável para motoristas
Neste artigo, o autor mostra como a equipe de engenharia da Uber desenvolveu uma interface de mapa escalável e confiável para os motoristas da plataforma.
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Manifold: ferramenta de depuração visual para machine learning na Uber
Neste artigo, os autores da equipe de engenharia da Uber apresentam o Manifold, uma ferramenta de depuração visual para machine learning na Uber.
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POET: gerando infinitamente ambientes de aprendizagem cada vez mais complexos e diversificados
A equipe de engenharia da Uber apresenta o POET, sistema capaz de gerar infinitamente ambientes de aprendizagem cada vez mais complexos e diversificados.
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Criando um zoológico de agentes Atari-Playing para catalisar a compreensão do aprendizado de reforço profundo
Neste artigo, os engenheiros da Uber Engineering contam como funciona a autodetecção de neurônios no Seaquest, apresentam três maneiras de visualizá-los e falam sobre os diferentes tipos de RL existentes.
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Montezuma’s Revenge resolvido pelo Go-Explore: novo algoritmo para problemas de exploração
Neste artigo, membros da equipe de engenharia da Uber contam como foi projetor um algoritmo capaz de bater recordes nos jogos Montezuma's Revenge e Pitfall.
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Dimensionamento de pagamentos em dinheiro na Uber Eats
No seguinte artigo, Steven Austin fala sobre como a equipe de engenharia da Uber trabalhou com o React Native no dimensionamento de pagamentos em dinheiro na Uber Eats.
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O desafio de um bilhão de pontos de dados: criando um mecanismo de consulta para dados de série temporal
Neste artigo, os autores explicam como a equipe da Uber Engineering criou um mecanismo de consulta para dados de série temporal de alta cardinalidade.
