Uber API是Uber提供的一组接口,用于开发者获取Uber平台上所有行程的收据信息。通过使用Uber API,开发者可以获取乘客的行程信息,包括行程的起始地点、目的地、行程距离、行程时间、费用等详细信息。
Uber API的主要功能包括:
Uber API的应用场景包括:
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它能够允许大型企业管理并向客户发送商务信息——如预约提醒、送货信息甚至是活动门票。目前,该平台活跃用户有300万个,但是公司的发言人拒绝透露它相关的价格信息。
原作者 Billy Charlton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Uber 和 Lyft 是美国主要的两个打车应用。数据科学家对其在旧金山的出行数据进行了可视化,发现每日行程超过20万人次。 我叫 Billy Charlton,Because LLC 公司的创始人,西雅图的普吉特区域理事会的前数据总监。我擅长交通规划领域,因为这对我们的城市和日常生活有直接的影响。 最近,旧金山交通管理局发布了 Uber 和 Lyft 的城市出行数据,这是史无前例的。加在一起,
2008 年巴黎一个寒冷的夜晚,特拉维斯·卡兰尼克 和加勒特·坎普打不到出租车。就在那时,Uber 的想法诞生了。如果你可以“按一下按钮就可以搭车”,那该多好啊?
Uber 的业务遍布全球,每天需要处理全球数百万人次的出行,实时性对 Uber 而言非常重要。在一次行程中,多个参与者可以修改和查看正在进行中的行程状态,这需要实时更新。无论是取车时间、到达时间、路线还是在打开应用时附近的司机数量,所有参与者和应用都必须保持实时信息同步。本文介绍了 Uber 如何通过轮询保持信息实时更新以及基于 gRPC 双向流协议构建应用。
Uber 一开始是单体架构,后来逐渐演化为面向服务的架构。Uber 最早只为旧金山提供服务,他们称之为 UberBlack。后来随着核心领域模型的增长以及引入了越来越多的新特性,组件的耦合非常严重,持续集成变成了沉重的负担,每次部署都意味着需要一次性部署所有的东西。在单一代码库中添加新功能、修复 bug、解决技术债务变得非常困难,这也是为什么 Uber 后来采用面向服务的架构的原因,这也促使 Uber 工程团队重构了新的 Uber 应用。
作者:Nikunj Aggarwal和Joshua Corbin 编译/校对:张天雷/郭蕾 摘自:http://www.infoq.com/cn 【编者的话】 Uber是一家总部位于旧金山的风险投资的创业公司和交通网络公司,以移动应用程序链接乘客和司机,提供租车及实时共乘的服务。在最近短短四年间,Uber的业务量已经惊人地增长了38倍,在这背后起到支撑作用的是公司强大的系统架构。其中一项非常杰出的工作是他们在处理系统故障时,包括当出现数据中心故障的时候,通过将司机的手机作为一个外部分布式存储系统,Uber采
由 Uber 开发的边缘网关是一个高可用、可扩展的自助式网关,用于配置、管理和监视 Uber 的每个业务域 API。
Uber 的全球用户每天会产生500万条行程,保证数据的准确性至关重要。如果所有的数据都得到有效利用,t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为,如垃圾邮件、虚假账户和付款欺诈等。放大正确的数据信号能使检测更精确,也因此更可靠。
Jellyfish 项目成功地降低了 Uber 的运营费用,并且未来可以节省更多的存储资源。这里介绍的分层概念可以通过多种方式进行扩展,进一步提高效率并降低成本。
作者 Russell Brandom 本文为CDA数据分析师原创编译作品,转载需授权 CDA数据分析师编译团队 ---- 一直以来,Uber 都想利用它庞大的交通数据库做点什么。 近日,Uber 公司推出了一款可以规划出行时间的新工具,名为 Movement。 【 Uber Movement 介绍视频】 视频内容 Movement 依托于 Ubers 记录的庞大行车交通数据。Uber 称使用该数据平台,地方政府可以更迅速、细致地了解交通状况,甚至乘客出行习惯,从而借此优化交通资源调配,改善交通状
从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Software Foundation顶级项目。为纪念这一里程碑,我们想分享Apache Hudi的构建、发布、优化和毕业之旅,以使更大的大数据社区受益。
从我之前的文章中,你一定对微服务架构有了一个基本的了解。在本博客中,您将深入了解架构概念并使用 UBER 案例研究来实现它们。 在本文中,您将了解以下内容: 微服务架构的定义 微服务架构的关键概念 微服务架构的优缺点 优步——案例研究 在我谈论 UBER 的微服务架构之前,如果我给你定义微服务,这将是公平的。 微服务的定义 因此,没有对微服务(也称为微服务架构)的正确定义,但您可以说它是一个框架,由执行不同操作的小型、可单独部署的服务组成。 微服务专注于单个业务领域,可以将其实现为完全独立的可部署服
如果大家的 App 有使用 IAP 功能,那么可能会遇到用户反馈苹果充值成功,但是服务没有到账的情况,用户一般会提供这样的苹果收据:
建立一个真正由AI驱动的服务并不简单。所以,一些初创公司动起了歪脑筋——他们让人类模仿机器,而不是让机器学习人类,因为这样成本便宜得多,也容易得多。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 在众多打车软件中,相较外来的Uber,嘀嘀、快的可能更加被国人所熟知。究竟Uber在国内的打车体验如何?到底挖掘机技术哪家强?更多相关问题,请移步最下方“阅读原文”。我们这里不写软文,只做资讯的传递者~ 以下翻译自Uber官方博客,独家放送喔~ 原文链接见http://blog.uber.com/passenger-destinations 翻译:袁晶/校对:夏雅薇(转载请保留) 在最近这一期的#UberData部分,我们将向您展示数据科学细节,用来解释我们是如何运用经典
4个Uber司机认为,该公司的算法错误地指控他们欺诈。现在他们希望法院可以迫使公司披露其神秘的决策过程。
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可。 编者按:国务院法制办于2015年10月10日将交通运输部草拟的《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法(征求意见稿)》在国务院法制办网站公布,并向社会公开征集意见。 消息一出现就引起了社会广泛讨论,到底所谓“拼车”“专车”会否影响城市管理跟居民生活?这个问题并不是中国城市独有的难题,纽约市长在这个夏天同样针对Uber是否会带来拥堵广泛征求意见,大数据文摘今日为您推
今日凌晨消息,Uber在今天于美国上市后,首日开盘却破发,每股股价跌到了42美元,而此前的IPO定价为45美元。与其同时,Uber的竞争对手Lyft也遭遇了大跌的局面,下跌了7%。
O2O市场,有人合纵连横,有人静水流深。近日,百度地图上线8.5版本,瞄准车主市场进行了一系列功能优化,一边升级智能规避拥堵功能,另一边又优化了用车界面,更值得注意的是,这一版本将预约代驾和寻找加油站
安妮 编译自 Motherboard 量子位出品 | 公众号 QbitAI Uber真是风波不断。 Waymo对Uber的起诉事件还未完结,Uber又被爆出根据乘客以往线路差异性收费事件。这一次,Ub
虽然我们希望Uber的用户界面简单,但我们在背后设计了复杂的支撑系统,处理棘手的交互,支持海量的流量。我们将原来的整体式架构分成了许多部分,以便伴随业务成长而扩展。由于成百上千的微服务相互依赖,绘制一张图来表明目前Uber是如何工作的显得异常复杂,这一切在迅速变化。本文介绍了我们从2016年春天开始使用的架构。
大家好,我们在去年在 WWDC21 后 6 月 17 日发表了总结文章《苹果iOS内购三步曲 - WWDC21》。当时只是根据苹果的演讲内容进行了梳理,当时的很多接口和功能并没有上线,比如根据玩家的发票订单号查询用户的苹果收据,查询历史订单接口等,当时文章并没有深入的分析,而如今都 2022 年了,苹果 App Store Server API 已经上线,所以,今天我们一起来了解一下,相关 API 的具体使用实践吧~
英国《金融时报》报道,近年来,硅谷科技圈似乎越来越迷恋于交通技术,从无人驾驶汽车到超级高铁,再到太空旅行,硅谷的这些科技从业者们乐此不疲地研究着这些不断涌现出的新交通技术。然而,他们最近正在追捧的一个项目即便是对这些梦想家们来说,也显得有些可望而不可及,那就是飞车(flying cars)。 本周,Uber公司承诺最快将于2020年,在迪拜和美国达拉斯上线“一键打飞车”的服务。 “就像人工智能一样,人们对飞车已经期盼了几十年,现在属于它们的时代终于要到来了,”本周二,Uber的首席产品官杰夫·霍尔登(Jef
文档处理是指从不同类型的文档(包括发票、收据、合同等)中自动提取数据和信息。此过程涉及使用光学字符识别 (OCR)、计算机视觉和自然语言处理等先进技术,从非结构化文档格式中识别和提取相关数据点。通过将非结构化文档数据转换为结构化格式,文档处理使企业能够释放其信息资产的价值,提高运营效率,并做出更明智的决策。
伯纳德·马尔 畅销书作家、Keynote主讲嘉宾、顶尖商业及数据专家 不知道你能不能感觉到,我们每个人都在创造历史。大数据有着无比强大的力量,能够给各行各业乃至整个社会带来巨大变革。 从普通人生活的日常琐事,到治疗癌症的方法选择,再到应对人类社会面临的威胁,大数据将改变每个行业,改变我们生活中的方方面面。现在我们可以很肯定的说,大数据已经在悄然改变我们的生活了。 有人认为大数据的流行不过是昙花一现,但是他们错了。大数据不会改变,也不会消失,并且大数据的应用也会继续发展。我们现在称之为“大数据”的东西,几年
实验是Uber如何改善客户体验的核心。Uber将多种实验方法应用于各种用例,例如测试一项新功能以增强我们的应用程序设计。Uber的实验平台(XP)在此过程中扮演着重要角色,使我们能够启动,调试,衡量和监视新创意,产品功能,营销活动,促销乃至机器学习模型的效果。该平台支持我们的驾驶员,骑手,Uber Eats和Uber Freight 应用程序的实验,并被广泛用于运行A/B/N,因果推理和基于多臂老虎机(MAB)的连续实验。在任何时间,平台上都会运行1000多个实验。从较高的角度来看,Uber的XP可让工程师和数据科学家监视治疗效果,以确保它们不会导致任何关键指标的变差。
这是一个系列文章中的第3篇,该系列由4篇组成。请务必先读第1篇和第2篇!
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队|卫青 蒋宝尚 封面|Uber CEO Travis Kalanick 八年前,UberCab公司手机打车的商业模式在三藩引起了轰动。从那时起,这家现在叫做Uber的公司,以野火燎原之势席卷全球。今天,Uber在58个国家运营,估值超过600亿美元。 然而Uber这条路走的并非一帆风顺。 随着估值的持续走高,Uber吸引了越来越多的投资者。Uber在从一家轿车服务公司成长为庞大的物流公司的同时,与诸多对手及监管机构进行着抗争,并旨在未来拿下无人驾驶汽车行业。它
Uber表示,对于AI开发者来说,Ludwig可以帮助他们更好地理解深度学习方面的能力,并能够推进模型快速迭代。
随着移动支付的发展,许多交易磋商乃至合同订立活动都在微信上完成。但是,仅使用微信聊天、微信支付进行的商业活动往往存在证据瑕疵,比如交易双方身份不明确、标的物不明确、款项性质和用途不明确等。此外,聊天记录删除、手机丢失更可能导致证据灭失。当纠纷发生时,用户维护自身权利较为困难。
高质量的地图数据为Uber旅行体验的许多方面提供了动力。搜索、路由和预计到达时间(ETA)预测等服务都要依靠准确的地图数据为乘客、司机、食客和投递伙伴提供安全、便捷和高效的体验。然而,地图数据会随着时间的推移而过时,从而降低其质量。
在这篇文章中,我们将介绍票据数字化的问题,即从纸制收据(如医疗发票、门票等)中以标签的形式提取必要和重要的信息。这些类型的模型在现实生活中非常有用,可以帮助用户, 为了更好地理解数据,我们日常工作的很大一部分仍然是处理纸制收据(扫描件)。在自然语言处理领域,这项任务称为序列标记,因为我们以某种形式的预定义类标记每个输入实体,例如杂货店购物的正常收据,标签可以是 TOTAL_KEY、SUBTOTAL_KEY、COMPANY_NAME、COMPANY_ADDRESS、DATE、 下图描述了这些工作的一般流程,将在接下来的部分中一一描述。
Uber是一款提供出租车预订服务的智能手机应用,为需要搭车的用户和想要载客的司机搭建了沟通渠道。这项服务引起了很大争议,一方面普通的出租车司机抱怨Uber毁掉了他们的生计,另一方面民众担心Uber的司
概述 在2015年初,我们在Uber规划了一个官方的数据科学团队。这个主意的缘起是:通过可视化数据探索工具从Uber的数据中发现洞见。每天,Uber 管理上亿级别的GPS位置信息。每分钟,我们的平台处理上百万的移动事件。每次我们不用技术分析就直观地知道这是一个我们错过了解我们业务的好机会。 自成立以来,这个数据可视化团队就不断发展壮大,从我和另外一个工程师两个人发展到了现在的15人的全栈团队。数据可视化技术专家囊括了从计算机图形学到信息设计、封面创意技术以及 Web 平台开发。我们团队专注于从视觉分析到地图
当下国家政府推行无纸化,电子签开始频繁出现在各类媒体文章。尤其在腾讯电子签推出小收据之后,越来越多的人关注电子签,详情可参考手写收据太麻烦,下回用微信开! 。
几个月前,我们讨论到 Uber 决定将原有的整体单一式代码库更换成模块化、更具灵活性的微服务架构。 从那时起,Uber 有许多工程师投入了数千小时,改造拓展 Uber 微服务的生态环境。新的架构使用了多种语言以及很多不同的框架结构,鉴于重构任务非常庞大,我们也利用此机会在 Uber 使用了一套新的微服务构建技术。借助适合 SOA 迁移的技术堆栈及标准,我们改进了在 Uber 开发服务的方式。 开始一项新服务 在 一家快速成长的工程类公司,想要追踪所有进行中的任务是非常困难的,需要有相应的方法,才能避免各
像Uber和滴滴这类的打车软件虽然很方便,但是乘客的安全问题却一直饱受争议,频频有乘客的人身安全受到司机侵犯的新闻事件发生,诸如此前印度Uber司机性侵女乘客、滴滴的女教师被杀事件、美国Uber司机枪
几个月前,我们讨论到 Uber 决定将原有的整体单一式代码库更换成模块化、更具灵活性的微服务架构。从那时起,Uber 有许多工程师投入了数千小时,改造拓展 Uber 微服务的生态环境。新的架构使用了多种语言以及很多不同的框架结构,鉴于重构任务非常庞大,我们也利用此机会在 Uber 使用了一套新的微服务构建技术。借助适合 SOA 迁移的技术堆栈及标准,我们改进了在 Uber 开发服务的方式。 开始一项新服务 在一家快速成长的工程类公司,想要追踪所有进行中的任务是非常困难的,需要有相应的方法,才能避免各团队工作
近来,一些关于面向服务架构的话题,特别是针对微服务架构的弊端这个话题上进行了大量的讨论。虽然在几年前,微服务架构受到很多人的青睐,因为它们提供了许多好处,如独立部署的灵活性、明确的所有权、系统稳定性的改善以及更好的分离问题等优点。但是不久,就开始有人吐槽微服务会大幅增加系统复杂性,有时甚至连一些简单的功能都难以构建。
数据收集的建议 有关英国分享经济的信息少之又少——分享经济正在迅速增长,而在讨论和制定政策时面临信息真空是令人沮丧的。前文已经描述过英国的经济数据中存在的统计缺口,也提到了有关方面已经就收集更多关于分享经济和数字化经济的数据达成了共识。Charles Bean先生撰写的《经济统计研究》一文即将完稿,在其建议下国家统计局也将更及时地更新其经济数据。本文的最后将给统计人员一些具体的建议。 我们要认识到的关键一点是,衡量分享经济所需要的统计数据将需要从个人方面收集,而不只是利用企业数据或者平台的统计
情感分析是文本的上下文挖掘,它识别和提取源材料中的主观信息,并帮助企业了解其品牌、产品或服务的社会情感,同时监控在线对话。然而,对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情感分析和基于指标的度量。这类似于仅仅
Waymo无人驾驶出租车终于商用了,为了这一天,Waymo付出了10年的努力,进行了超过1600万公里的实际路测。
转自:FreeBuf.COM,编译:FB小编clouds 近期,俄罗斯渗透测试人员Vladimir Ivanov发现了反勒索数据备份服务商Code42的一个XXE 0day漏洞,利用该漏洞可以从使用Code42服务的公司窃取相关备份数据,这些公司包括Uber、Adobe、Lockheed Martin(洛克希德马丁)等。作者在这篇文章中分享了该漏洞的发现过程。 Code 42,成立于2007年,最初以个人数据保护和备份软件起家,随后便逐渐拓展到了企业数据备份和反勒索服务领域。目前该公司在全球管理并保护着大量
日前,Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统,Uber 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题,雷锋网 AI 研习社将原文(https:
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源(包括 Hadoop 和各类文件)和在线数据源(如 Kafka)中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景:查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟,以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
以太坊在去年升级的go-ethereum(geth)1.9.0大版本,除了性能得到大幅提升之外,引入了GraphQL,一种节点接口查询机制,用以补充JSON-RPC。
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