Uber 公司 Go 语言风格指南，涵盖了“指导方针”、“性能”、“风格”与“模式”等几个大模块

本指南旨在通过详尽描述 Uber 在编写 Go 代码中的注意事项（规定）来解释其中复杂之处。制定这些注意事项（规定）是为了提高代码可维护性同时也让工程师们高效的使用 Go 的特性。

Ludwig 是 Uber 基于 Google TensorFlow 框架上的开源 AI 工具箱，用户无需再编写任何代码即可进行深度学习的开发。

Uber开源的一个分布式时序数据库，提供可扩展存储和时间序列的反向索引.

Jaeger, inspired by Dapper and OpenZipkin, is a distributed tracing system released as open source by Uber Technologies.

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。 它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。 PyTorch主要有两大特征： 类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速.