公司：Uber
优步（英语：Uber，/ˈuːbər/）是一间交通网络公司，总部位于美国加利福尼亚州旧金山，以开发移动应用程序连结乘客和司机，提供载客车辆租赁及媒合共乘的分享型经济服务。乘客可以透过应用程序来预约这些载客的车辆，并且追踪车辆的位置。营运据点分布在全球785个大都市。人们可以透过网站或是手机应用程序进入平台。
优步的名称大多认为是源自于德文über，和over是同源，意思是“在…上面”。 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
然而其营业模式在部分地区面临法律问题，其非典型的经营模式在部分地区可能会有非法营运车辆的问题，有部分国家或地区已立法将之合法化，例如美国加州及中国北京及上海。原因在于优步是将出租车行业转型成社群平台，叫车的客户透过手机APP（应用程序），就能与欲兼职司机的优步用户和与有闲置车辆的租户间三者联系，一旦交易成功即按比例抽佣金、分成给予反馈等去监管化的金融手法。
2019年5月10日，优步公司透过公开分发股票成为上市公司，但首日即跌破分发价。
据估算，优步在全球有1.1亿活跃用户，在美国有69%的市占率。优步亦在大中华区开展业务，目前优步已在香港和台湾建成主流召车服务平台，并于中国大陆通过换股方式持有该市场最大网约车出行平台滴滴出行母公司小桔科技17.7%经济权益。
Disaster Recovery for Multi-Region Kafka at Uber
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Uber’s Real-Time Push Platform
How we went from polling for refreshing the app to a gRPC-based bi-directional streaming protocol to build our app experience.
No Code Workflow Orchestrator for Building Batch & Streaming Pipelines at Scale
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Horovod v0.21: Optimizing Network Utilization with Local Gradient Aggregation and Grouped Allreduce
We originally open-sourced Horovod in 2017, and since then it has grown to become the standard solution in industry for scaling deep learning training to hundreds of GPUs. With Horovod, you can reduce training times from days or weeks to hours or minutes by adding just a few lines of Python code to an existing TensorFlow, PyTorch, or Apache MXNet training script.
Turning Metadata Into Insights with Databook
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Revolutionizing Money Movements at Scale with Strong Data Consistency
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uber-go漏桶限流器使用与原理分析
uber 在 Github 上开源了一套用于服务限流的 go 语言库 ratelimit, 该组件基于 Leaky Bucket(漏桶) 实现。 我在之前写过一篇 《Golang 限流器 time/rate 实现剖析》，分析了 Golang 标准库中基于 Token Bucket 实现限流组件的 time/rate 原理，同时也讲了限流的一些背景。 相比于 TokenBucket 中，只要桶内还有
新 Uber 司机端是如何克服网络延迟问题
新 Uber 司机端是如何克服网络延迟问题 本文是 Uber 的客户端工程师团队讲述了如何开发最新版本司机端系列文章中的第三篇，该系列代号 Carbon ，是我们共享出行业务的核心。包括其它功能在内，Uber 司机端使得超过 300 万名司机可以查看费用、里程以及收益情况。2017 年我们结合司机的反馈开始对司机端进行重新设计，并在 2018 年 9 月份启动了该项目。 城市建筑和无线数据技术的竞
Uber竟然把两年前炫耀过的自动驾驶可视化软件开源了
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