首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Uber Eats餐厅菜单在react-native中

开发的技术栈和流程是怎样的?

Uber Eats餐厅菜单在react-native中开发的技术栈和流程如下:

技术栈:

  1. 前端开发:使用react-native框架进行跨平台移动应用开发。
  2. 后端开发:使用Node.js或其他后端语言进行服务器端开发。
  3. 数据库:使用关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如MongoDB)存储菜单数据。
  4. 软件测试:使用自动化测试工具(如Jest、Enzyme)进行前端和后端的单元测试和集成测试。
  5. 服务器运维:使用云服务提供商的服务器实例(如腾讯云的云服务器CVM)进行部署和管理。
  6. 云原生:采用云原生架构,使用容器技术(如Docker)进行应用的打包和部署,使用容器编排工具(如Kubernetes)进行应用的自动化管理。
  7. 网络通信:使用HTTP协议进行前后端之间的通信。
  8. 网络安全:使用HTTPS协议进行数据传输加密,采用Web防火墙等安全策略保护系统安全。
  9. 音视频:利用react-native提供的音视频组件进行音视频处理和播放。
  10. 多媒体处理:使用第三方库或服务进行图片处理和多媒体内容的上传、存储、处理等。
  11. 人工智能:结合机器学习或深度学习模型,实现菜单推荐、用户个性化需求分析等功能。
  12. 物联网:将物联网设备与菜单应用进行连接,实现智能化的设备控制、数据采集等功能。
  13. 移动开发:使用react-native进行跨平台移动应用开发,适配iOS和Android系统。
  14. 存储:使用云存储服务(如腾讯云的对象存储COS)存储图片、音视频等多媒体内容。
  15. 区块链:将区块链技术应用于订单跟踪、溯源等场景,提高菜单的透明度和可信度。
  16. 元宇宙:结合虚拟现实、增强现实等技术,为用户提供沉浸式的菜单浏览和点餐体验。

开发流程:

  1. 需求分析:与业务方沟通需求,明确功能和交互需求。
  2. 原型设计:根据需求设计应用的原型,包括菜单展示、点餐流程等。
  3. 前端开发:使用react-native框架进行前端开发,实现菜单的展示和交互逻辑。
  4. 后端开发:设计和开发服务器端API,实现菜单数据的获取和存储逻辑。
  5. 数据库设计:设计数据库表结构,存储菜单和相关信息。
  6. 测试:编写并执行单元测试和集成测试,确保系统的功能和性能符合要求。
  7. 服务器运维:将应用部署到云服务器上,并进行配置和管理。
  8. 安全防护:采取HTTPS协议进行通信加密,配置Web防火墙等安全策略。
  9. 音视频处理:利用react-native提供的组件或第三方库进行音视频处理和播放。
  10. 多媒体处理:使用第三方库或云服务进行图片处理和多媒体内容的上传、存储、处理等。
  11. 人工智能集成:与机器学习或深度学习团队合作,将相关模型集成到菜单应用中。
  12. 物联网集成:将物联网设备与菜单应用进行连接,实现智能化的设备控制、数据采集等功能。
  13. 移动开发:根据iOS和Android的要求进行应用适配和调试。
  14. 存储管理:将多媒体内容上传到云存储服务中,并进行管理和访问控制。
  15. 区块链集成:结合区块链技术,实现订单的跟踪、溯源等功能。
  16. 元宇宙集成:结合虚拟现实、增强现实等技术,为用户提供沉浸式的菜单浏览和点餐体验。

腾讯云相关产品推荐:

  1. 云服务器(CVM):提供可靠的云服务器实例,用于部署和运行应用。
  2. 云数据库MySQL版:提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务,用于存储菜单数据。
  3. 云原生容器服务(TKE):提供容器编排和管理的平台,方便部署和运行应用。
  4. 内容分发网络(CDN):加速多媒体内容的传输和分发,提升用户体验。
  5. 人工智能开放平台:提供机器学习和深度学习的模型和工具,用于菜单推荐和个性化需求分析。
  6. 物联网通信(IoT Hub):提供设备与应用之间的连接和通信服务,用于物联网设备的集成。
  7. 腾讯移动应用分析(MTA):提供移动应用的数据分析和监控服务,帮助优化用户体验。
  8. 对象存储(COS):提供安全可靠的云存储服务,用于存储菜单的多媒体内容。
  9. 腾讯云区块链服务(TBCS):提供易用的区块链服务,用于菜单的溯源和透明度保证。
  10. 腾讯云VR资源池:提供虚拟现实资源和开发平台,用于元宇宙的集成和体验。

腾讯云产品介绍链接地址:

  1. 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库MySQL版:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  3. 云原生容器服务(TKE):https://cloud.tencent.com/product/tke
  4. 内容分发网络(CDN):https://cloud.tencent.com/product/cdn
  5. 人工智能开放平台:https://cloud.tencent.com/product/ai
  6. 物联网通信(IoT Hub):https://cloud.tencent.com/product/iothub
  7. 腾讯移动应用分析(MTA):https://mta.qq.com/
  8. 对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  9. 腾讯云区块链服务(TBCS):https://cloud.tencent.com/product/tbcs
  10. 腾讯云VR资源池:https://vr.tencent.com/
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Uber互联网架构扩展简史

例如,第一代 Uber Eats 优食完全是在网关内开发的。随着团队产品的成熟,部分内容被移出网关并转移到适当的服务。...其中许多是特定于某些国家/地区的,例如本地化支付类型、不同的汽车产品类型、详细的机场信息,甚至是应用程序的一些新选项,例如 Uber EatsUber for Business。...Uber Eats Canada 运行脚本来帮助管理哪些商店处于活跃状态,并根据可用的司机合作伙伴调整每个商店的送货半径 早期的 Uber Eats 优食很“简单”,因为它支持一个消费者、一个餐厅和一个司机伙伴的三向市场...如今的 Uber Eats 优食(超过 130 亿用户,数十个国家)支持多种订餐模式和功能,可以支持 0-N 个消费者(例如客人结账、团体订餐)、N 个商家(例如多餐厅订餐)和0-N 司机合作伙伴(例如大订单...但就目前而言,要了解更多早期的情况,我强烈建议听听 Uber Eats 创始人 Jason Droege 讲述“构建 Uber Eats”。

12710

你经常吃的“轻食简餐”,未来可能会交给机器人厨师做!

你可以选择一份沙拉或The Bungalow之类的套餐,一份棕色的印度香米饭,配上椰子咖喱酱、青菜、胡萝卜和辣味酸橙腰果,品就像我们打工人减肥时常吃的“轻食”那样~ 如果不喜欢到店点餐,还可以在网上叫外卖...疫情下的发展趋势 Farid说,疫情坚定了Spyce经营一个厨房而不是餐厅的目标,在餐厅座位容量有限,顾客对挤进较小的空间感到警惕的时候,这是一个明智的商业决定。...“我们做的是取餐和送餐,我们也想提供餐饮服务,但我们不是一家坐下来慢品的餐厅。” 但这并不意味着他希望餐厅员工失业。该公司已经建立了自己的配送系统,而不是依赖Uber Eats等第三方应用。...Spyce雇佣了一个司机团队,让他们骑着零排放的电动车送餐,并在他们的送餐包设置了隔间,以将冷暖食材保持在合适的温度。...Doordash和Uber等公司的大部分配送员都是承包商,但Farid希望他的司机能成为公司的一部分,他给司机福利和更多的工资。

40120
  • Uber 大规模运行 Apache Pinot实践

    本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。 1 引言 Uber 有一个复杂的“市场”,由乘客、司机、食客、餐厅等组成。在全球范围内运营该市场需要实时的情报和决策。...例如,识别延迟的 Uber Eats 订单或放弃的购物车有助于我们的社区运营团队采取纠正措施。...Uber Eats Restaurant Manager(餐厅经理)就是其中的一个例子: 这个仪表板可以让餐厅老板从 Uber Eats 订单获得有关客户满意度、热门菜单、销售和服务质量分析的信息。...例如,下面是一张简单的 Sunburst 图表,显示了 Uber Eats 在五分钟内的订单明细,针对特定地区按工作状态分组。...在这个例子,Maps 租户有两个代理和两个服务器,Maps 数据将均匀分布在这两台服务器上,查询处理将被限制在指定的代理,从而将其与任何 Eats 的流量隔离开来。

    88010

    UberEats利用AI向顾客推荐餐馆和菜单项目,优化配送

    它覆盖了美国50%以上的人口,为大约10万家餐厅提供便利。在全球范围内,它在全球250个城市和300多个地点开展业务。...它不仅用于预测餐厅可以为平台带来的增值,而且在UberEats的800多家虚拟餐厅可能会流行哪些菜肴,在实体餐厅内运营的弹出窗口。...“机器在这里将我们从重复性的工作解放出来,这样你就可以将你的才能用于其他工作。” UberEats的工程师利用公司数据平台团队建立的内部机器学习平台Michelangelo进行AI模型开发。...根据Peng的说法,它使优步的产品团队能够非常轻松地将机器学习模型培训,测试和部署到各种产品。 对于UberEats来说,这种方法非常有效。大约40%的用户是Uber的新用户。...首席执行官Dara Khosrowshahi在5月份的Vox Media代码会议上说:“Eats是一个很好的爆炸性业务。现在预订的预订价格为60亿美元,增长率超过200%。”

    73220

    图神经网络(GNN)的前沿应用!

    提升推荐系统(Uber 和 Pinterest) Uber Eats 优食的团队开发了一款送餐应用程序,最近开始将图形学习技术引入推荐系统,为应用程序提供支持,旨在显示最有可能吸引个人用户的食物。...鉴于在此类环境处理的图表规模很大(Uber Eats 优食是全球 500 多个城市的 320,000 多家餐厅的门户),图神经网络是一个非常有吸引力的选择。...在推荐菜肴和餐厅模型的第一次测试,该团队报告说,与现有的生产模型相比,在平均倒数排名、Precision@K和 NDCG 等关键指标上,性能提升了 20% 以上。...在将 GNN 模型集成到 Uber Eats 优食推荐系统(其中包含其他非基于图形的特征)后,开发人员观察到与现有的生产基线模型相比,AUC 从 78% 跃升至 87%,后来对影响的分析表明,基于 GNN...Uber Eats 优食和 Pinterest 团队都基于一种名为 GraphSAGE 的图神经网络构建了他们的 AI 系统,因为它具有很强的可扩展性。

    62910

    数据分析36计 :Uber的 AB 实验平台搭建

    该平台支持我们的驾驶员,骑手,Uber EatsUber 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。...例如,如果实验者从乘客团队转到Uber Eats团队,则算法在选择要评估的指标时就不必查看该实验者先前受Uber Eats影响的选择。 4....Uber的XP在各种用例利用了连续的实验,包括超参数调整和自动功能推出。 在案例研究1,我们概述了该方法如何帮助优化电子邮件活动并增强了Uber的乘客参与度。...在这里,欧洲,中东和非洲(EMEA)的Uber Eats客户关系管理(CRM)团队发起了一封电子邮件活动,以鼓励客户生命周期早期的下单意愿。...如下图11所示,Uber Eats数据科学团队利用MAB测试创建了一个线性编程模型,称为多目标优化(MOO),该模型在Uber Eats应用程序的主要信息流上对餐厅进行排名: ?

    1.4K20

    Uber工程师利用关系图检测共谋

    选自eng.uber 作者:Xinyu Hu等 机器之心编译 编辑:力元、陈萍 近年来,随着 Uber 在客户中越来越受欢迎以及规模的不断扩大,它也吸引了互联网金融犯罪分子的目光。...例如,Uber Eats 外卖服务部门已经开发了一种图学习技术,目的在于推荐最有可能吸引用户下单的食物。图学习已经成为提升 Uber Eats 上食物和餐厅推荐质量和相关性的有效方法之一。...在实验,我们通过在现有生产模型添加这两个欺诈评分作为特征,发现精确率提高了 15%,而只是假阳性有小幅增加。...数据管道 数据获取 在之前的一篇博文「Food Discovery with Uber Eats,我们解释了如何利用离线图生态系统生成一个城市级别的用户 - 餐厅关系图。...我们只对最近使用过 Uber 平台的用户的 x 跳子图感兴趣。并为这些最近的「种子用户」随机分配一个分区号(0 到 n)。每个种子用户的 x 跳子图也被放到到相同的分区

    49410

    优步(Uber)准备将“优步美食”( Uber Eats)印度业务出售给Zomato(Apps)

    image.png 三名知情人士告诉科技博客TechCrunch,优步(Uber)与当地竞争对手Zomato就在印度销售外卖服务“优步美食”(Uber Eats)的谈判已进入后期阶段,这家美国叫车服务巨头正寻求削减其全球支出...其中一位消息人士称,该交易目前对Uber Eats印度业务的估值约为4亿美元。...优步于2017年年在印度推出了送餐服务。尽管这家叫车服务巨头为赢得客户提供了大量折扣,但Uber Eats从未对Zomato和斯威基构成真正的威胁,这两家公司每天都要处理100多万份订单。...此外,最近几个季度,Uber Eats遇到了更多麻烦,两名关键高管——Bhavik Rathod (Uber Eats的印度和东南亚主管)和Deepak Reddy (Uber Eats的印度中心运营主管...所以球队知道他们前面有很大的提升,但是我们在比赛。”

    48010

    美团打车VS滴滴外卖:尔要战便战,却谁也干不掉谁

    滴滴外卖:Uber Eats大获成功,滴滴想让司机变配送员? 不想做外卖的出行平台,不是好的出行平台。滴滴不是第一个尝试做外卖的出行平台。共享出行的始祖Uber也尝试过做外卖。...Uber Eats发展不错,去年10月据《金融时报》报道,“Uber快速增长的送餐服务在第二季度占公司全球交易额的近十分之一,这一水平意味着该业务今年全年有望实现30亿美元以上的销售总额。”...Uber Eats有自己的独立App,其增长速度超过了UberUber Eats还在快速扩张,去年底覆盖的城市数量达到近200个。然而,跟中国外卖平台面临的处境一样,其在大多数的地区都是亏着的。...滴滴外卖通过低佣金和补贴来吸引商户端和用户端,不过配送能力短期内只能依赖第三方,未来它可能会像Uber Eats一样有自己的独立App,一个城市一个城市地建立健全配送体系,这同样需要大笔的资金投入。...总而言之,看上去美团和滴滴不务正业是在向各自领地入侵,实质是还是小巨头成长为大巨头过程的自我突破,就像阿里、腾讯当年走过的路一样。

    71660

    Uber 基于Apache Hudi的超级数据基础设施

    在如此规模的数据,将所有这些活动的原始数据转化为业务洞察的技术挑战尤其困难,尤其是以高效且可靠的方式做到这一点。 Uber 也是 Onehouse 起源故事的核心。...其他人可以接受更长的等待时间,最多一天,例如为餐厅老板运行预定的 Uber Eats 优食报告时。 Uber 的数据分析挑战 Uber 的数据基础设施团队收到四种主要类型的分析请求。...交互式分析 这里的一个典型用例包括为餐厅经理生成每日摘要报告,详细说明他们的 UberEats 订单和收入。对于交互式分析,数据新鲜度约为一天,规模约为每个餐厅老板的多份报告。...多云改进‍ Uber 在混合数据环境运营。传统上,团队使用其堆栈的本地部署。...总的来说,这些创新凸显了 Uber 致力于利用开源技术提供强大的数据平台,该平台在其全球数据基础设施可扩展且可靠。

    15310

    谷歌,Facebook,Uber这些互联网大公司如何架构人工智能平台

    问题 尽管围绕机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 大肆宣传,但企业的大部分努力仍处于试验阶段。...这个问题在企业环境尤为明显,在这些环境,现代机器学习解决方案的新应用程序生命周期管理实践与企业实践和监管要求相冲突。在采用机器学习解决方案时,组织应该采用哪些关键的架构构建块?...技术一览 优步的米开朗基罗 Uber的米开朗基罗系统是给数百个机器学习的工作流程提供支持。从实验到模型服务,米开朗基罗结合主流技术,将机器学习应用的生命周期自动化。...Michelangelo 为 Uber 不同部门的数百个机器学习场景提供支持。例如,Uber Eats 使用在 Michelangelo 上运行的机器学习模型来对餐厅推荐进行排名。...类似地,Uber 应用程序中极其精确的预计到达时间 (ETA) 是使用在 Michelangelo 上运行的极其复杂的机器学习模型计算得出的,该模型逐段估计 ETA。

    57340

    Doordash: 送餐服务在米国怎么玩?(2014 年旧文)

    7) doordash:外卖界的uber,YC的孵化项目,商业模式学习打车软件uber,提供餐馆的在线订餐,不限总价,每单6美元送餐费。 8) blue apron:提供食材预定。...每个餐厅都有预估的送达时间,一般在35-60分钟。餐厅可以通过一些简单的搜索来过滤,比如:chinese,则显示所有类别是中餐的餐厅。...选定了餐厅后,可以从菜单上选择想吃的,每道有菜名,大致介绍和价格,却没有图片。...12:23我收到短信,品已经被送货人员取走;12:41又收到短信,说送货人员快到你的地址了;然后12:43我就收到了电话,让我下去取餐。拿到品,签收完毕,体验堪称完美。 ?...doordash的网站是典型的bootstrap UI风格,选餐厅和选都用了Single Page Application技术,减少页面刷新,提高体验。

    1.8K20

    百度表示:用于外卖的人工智能不比下围棋low

    此前有网友调侃“谷歌人工智能赢世界冠军,百度用黑科技送外卖”,百度公司日前回应称:确实已将人工智能相关的技术应用到了百度外卖。...百度方面表示,由吴恩达领导的百度深度学习实验室(IDL)确实已将相关成果,应用到了外卖配送调度。具体而言是用人工智能、大数据和深度学习,帮助外卖骑士预知时间。...百度方面解释称,对于外卖配送人员来说,自己几分钟能够赶到餐厅取餐是一个基本确定值,多长时间能够送到用户家中也可估算,可是“餐厅多长时间能把餐做出来”这件事,在相当长的时间里却近乎一个玄学数据。...毕竟每家餐厅的厨师速度不一、客流量亦总在变化。做得快了,没准人还没到餐厅,饭菜就做好了;做得慢了或者客人特别多,我们就得在餐厅里等上半天,一边还有别的订单在催促,用户也在家里等得着急,真是心焦。...百度外卖过往每一单,每间餐厅每道的出餐时间,在数据系统里都有记录,并汇聚成大数据。而精准的出餐时间预估,正是来自于人工智能对于这些大数据的计算。

    692130

    揭秘“饿了么”是如何利用人工智能进行智慧下单

    目前中国最大的领域是电商,淘宝、京东,其次就是出行行业,滴滴、UBER 紧接是共享单车,这几家公司加起来是一天两三千万订单量左右。...2500 万单量里面 “饿了么” 是什么样的场景:我们把手机 APP 打开,可以找到自己喜欢的餐厅,大家选择一个餐厅,选择喜欢吃的东西,这个行为虽然是点一个,但是实际上跟大家淘宝买衣服,在携程买机票是一样...讲到其中运筹优化,大数据作为运筹优化的基础起到了非常关键的作用,现在大家看这个图挺有意思,我会多花两分钟讲一讲在业务的算法问题,大概有三个层面。...默认模式下, 一个骑手可以同时送 5 到 10 单, 每单都有严格的时效要求, 并且订单在午高峰爆发式增加。 方案 1 就是车辆路径规划 输入:订单,骑手,容量,成本。...餐厅选址就不详细讲了,我们自己其实也和商家开始合作开一些餐厅,我们都希望选最好的地方,餐厅覆盖最多的用户,品不一样,用户群不一样,所以这个选址是很重要的。

    5.9K10

    Uber机器学习平台Michelangelo实践

    在短短三年内,Uber 已经拥有技术先进的机器学习工具和基础平台,以及上百个机器学习案例。 Uber 的机器学习用例 Uber 将机器学习用在了各种各样的业务。...在这一部分,我们将为大家介绍在过去三年的时间里几个 Michelangelo 的典型用例,它们体现了机器学习在 Uber 业务的多样性和影响力: ▌Uber Eats Uber Eats 使用基于 Michelangelo...基于机器学习的排名模型会根据历史数据和用户当前的进程信息,来推荐合适的餐馆和品。基于 Michelangelo,优食也会根据预测到达时间、历史数据以及餐馆的实时信息,来估算餐食的送达时间。...对于数据科学家,Uber 的工具简化了机器学习系统构建与部署过程的生产和运行。...Uber 机器学习系统的组织关联 1.产品团队 团队发现,如果产品工程团队具有自己在生产中构建和部署的模型,效果是最好的。

    73820

    定了,Uber将在Uber Eats,自动驾驶和其他部门裁员约350人

    Uber首席执行官Dara Khosrowshahi在在10月15日的一封电子邮件对员工说,Uber刚刚裁员了组织内各个团队的约350名员工,这是该公司今年初开始的裁员的第三阶段也是最后一个阶段。...受影响的人员包括来自Uber Eats,绩效营销,Advanced Technologies Group和HR的员工,以及全球平台部门的各个团队。同时还要求一些员工重新选择工作地点。...Khosrowshahi在电子邮件写道: “今天对于我们所有人来说都是艰难的日子,而ELT和我将竭尽所能,确保我们将不会再有这样的日子发生。”...在这一轮裁员受影响的人中有70%以上来自美国和加拿大,其余人员则相对均匀地分布在亚太地区,拉丁美洲和欧洲,中东和非洲地区。优步在15号早上通知了受影响的人。...This time, ATG, Eats, Global Rides and Platform (Rides Ops, CommOps, Safety & Insurance, U4B, and Product

    33830

    干货 | 1400篇机器学习的文章,这10篇是最棒的!

    ;在未来的工作,探索 GQN 在场景理解的更广泛应用。...Eats: Building a Query Understanding Engine | Uber Engineering Blog 摘要:通过构建查询理解引擎的方式来更好的向用户进行食物推荐。...Uber Eats 努力帮助食客尽可能轻松地找到他们想要的确切事物,通过搜索和推荐技术及机器学习的最新进展来完成这项任务,本文首先为大家重点介绍如何通过内部食品知识图谱构建Uber Eats 的查询理解引擎及如何帮助更好的理解用户意图相关工作...文章地址: https://eng.uber.com/uber-eats-query-understanding ▌No.10 Object Detection with 10 lines of code...由于现实存在众多的实际案例,目标检测应该是计算机视觉中最令人深刻的一个方向。

    34720

    除了美团点评合并,国庆长假O2O还发生了什么?

    与这一计划同时宣布的还有“全民开店”计划,阿里口碑试图通过Uber的方式让每个人成为其地推,邀请商家入驻阿里口碑,就是说,阿里O2O本阶段最重要的任务是服务端商家的积累,想要通过众包方式弯道超车。...在过往的“造节营销”,大众点评和美团都很积极,尤其是美团,与大众点评合并之前,算是游走在BAT势力范围之外的第四股强大力量,营销力度巨大,烧钱速度也非常快。...反观美团和点评,它们更擅长“本地消费场景”,美团猫眼电影有开展优惠,但团购、买单在国庆期间很多餐厅反而不支持了。 3、美团点评与百度、阿里所处阶段不同。...还有一个场景数据并没有太多,即出行,出租车已被滴滴快的合并后拿下,相当于是腾讯的,但专车、顺风车、代驾这些场景还有变数,百度投资Uber、神州专车们依然是变数。

    66370
    领券