开源巨献,Google最吃香60款开源项目

文章整理于互联网。
本文收集了 60款 Google 开源的项目,排名顺序按照 Github ★Star 数量排列。
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0、机器学习连串 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习体系 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

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TensorFlow
是Google的第二代机器学习体系,遵照Google所说,在某些标准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的扩充扶助,任何能够用总结流图形来表达的盘算,都能够拔取TensorFlow。任何依照梯度的机器学习算法都能够收益于TensorFlow的机动分
化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中发挥想法也会很容易。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow
是Google的第二代机器学习系统,遵照Google所说,在某些原则测试中,TensorFlow的显示比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的壮大辅助,任何可以用总计流图形来表明的臆度,都得以采用TensorFlow。任何按照梯度的机器学习算法都可以获益于TensorFlow的机动分
化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中发挥想法也会很容易。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

 

 

1、material-design-icons  ★Star 30315

1、material-design-icons  ★Star 30315

谷歌 开源了 Material Design 系统图标包里面的 750
个字形。该系统图标包含常用的图标,如用于媒体播放、通讯、内容编排、连接等等。在
Web 应用,安卓和 iOS
设计均适用。(详情:http://google.github.io/material-design-icons/

Google 开源了 Material Design 系统图标包里面的 750
个字形。该系统图标包含常用的图标,如用于媒体播放、通讯、内容编排、连接等等。在
Web 应用,安卓和 iOS
设计均适用。(详情:http://google.github.io/material-design-icons/

 

 

2、前端开发工具组 MDL  ★Star 27873

2、前端开发工具组 MDL  ★Star 27873

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MDL (Material Design Lite) 是 谷歌 推出的网站前端开发工具组。Material
Design Lite (MDL)能够让你添加一个 Material Design
的外观和感觉到您的静态内容网站,不借助于任何的 JavaScript 框架和库。MDL
能够优化跨设备的接纳体验,可以在旧版的浏览器举办平整的切换,提供非凡神速的访问体验。(详情:https://github.com/google/material-design-lite

MDL (Material Design Lite) 是 Google 推出的网站前端开发工具组。Material
Design Lite (MDL)可以让您添加一个 Material Design
的外观和感到到你的静态内容网站,不依赖于其余的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的接纳体验,可以在旧版的浏览器进行平整的切换,提供十分高效的拜会体验。(详情:https://github.com/google/material-design-lite

 

 

3、Web 前端框架 Angular  ★Star 25524

3、Web 前端框架 Angular  ★Star 25524

Angular 是一款特别风行且好用的 Web 前端框架,近年来由 Google维护。官方已将 Angular 2 和前边的本子 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和品种主页皆不相同)。渐进式 Web 应用,借助现代化 Web
平台的力量,交付 app
式体验。高性能、离线化、零安装。(详情:https://github.com/angular/angular

Angular 是一款特别风靡且好用的 Web 前端框架,近来由 Google维护。官方已将 Angular 2 和事先的本子 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和档次主页皆不一样)。渐进式 Web 应用,借助现代化 Web
平台的力量,交付 app
式体验。高性能、离线化、零安装。(详情:https://github.com/angular/angular

 

 

4、容器集群管理系列 Kubernetes  ★Star 24599

4、容器集群管理连串 Kubernetes  ★Star 24599

Kubernetes 是来源于 谷歌 云平台的开源容器集群管理系列。基于 Docker
构建一个器皿的调度服务。该连串可以活动在一个容器集群中挑选一个工作容器供役使。其核心概念是
Container Pod。(详情:https://github.com/kubernetes/kubernetes

Kubernetes 是来源于 Google 云平台的开源容器集群管理序列。基于 Docker
构建一个器皿的调度服务。该系统可以自动在一个容器集群中甄选一个办事容器供役使。其主旨概念是
Container Pod。(详情:https://github.com/kubernetes/kubernetes

 

 

5、数据描述语言 protobuf  ★Star 18447

5、数据描述语言 protobuf  ★Star 18447

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是Google集团支付的一种多少描述语言,类似于XML可以将结构化数据体系化,可用来数据存储、通信协议等方面。现阶段扶助C++、JAVA、Python等三种编程语言。同XML相比较,Protocol
buffers在连串化结构化数据方面有为数不少独到之处(详情:https://github.com/google/protobuf

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是Google集团支付的一种多少描述语言,类似于XML能够将结构化数据序列化,可用以数据存储、通信协议等方面。现阶段辅助C++、JAVA、Python等二种编程语言。同XML相相比,Protocol
buffers在类别化结构化数据方面有过多亮点(详情:https://github.com/google/protobuf

 

 

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

该品种是 Google 的一个开源项目,包含众多 Google 核心的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

该品种是 Google 的一个开源项目,包含众多 Google 主旨的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

 

 

7、Spark  ★Star 13378

7、Spark  ★Star 13378

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Spark(Spark) 是Google商家出产的一款基于 Chrome 浏览器的支出条件。提供一组可采纳的
UI 组件。接纳 Dart
开发。(安装形式:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

斯帕克(Spark) 是Google公司出产的一款基于 Chrome 浏览器的支付环境。提供一组可采纳的
UI 组件。采纳 Dart
开发。(安装模式:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

 

 

8、RPC 框架 GRPC  ★Star 10363

8、RPC 框架 GRPC  ★Star 10363

GRPC 是一个高性能、开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2
设计。近日提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本襄助 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
帮忙.GRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流、流控、头部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。这多少个特色使得其在移动装备上突显更好,更省电和节省空间占据。(详情:https://github.com/grpc/grpc

GRPC 是一个高性能、开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2
设计。近期提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本扶助 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
协助.GRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流、流控、头部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。这个特色使得其在移动设备上表现更好,更省电和节约空间占据。(详情:https://github.com/grpc/grpc

 

 

9、高质地滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

9、高质地滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

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Guetzli,是一个针对性数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,能够通过暴发更小的
JPEG 文件来达成更快的在线体验,并且同时保持与目前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的兼容性。Google 称 Guetzli 创制高质地的 JPEG
图像文件的深浅比如今的滑坡方法要再小 35%。上图为 16×16
像素样本,是挂在蓝天下的一根电话线,传统 JPEG
算法平时会遭逢的失真情况。左侧是未压缩的原图,中间为较小尺码的
libjpeg,右侧是失真更少的 Guetzli
。(详情:https://github.com/google/guetzli

Guetzli,是一个对准数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,可以由此发出更小的
JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且还要保障与眼前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的兼容性。Google 称 Guetzli 创造高质料的 JPEG
图像文件的轻重比最近的滑坡方法要再小 35%。上图为 16×16
像素样本,是挂在蓝天下的一根电话线,传统 JPEG
算法平日会遇见的失真意况。左侧是未压缩的原图,中间为较小尺寸的
libjpeg,右侧是失真更少的 Guetzli
。(详情:https://github.com/google/guetzli

 

 

10、k/v数据库 Leveldb  ★Star 9799

10、k/v数据库 Leveldb  ★Star 9799

Leveldb是一个google实现的不胜连忙的kv数据库,目前的版本1.2可知辅助billion级其它数据量了。
在这么些数据级别下还有着相当高的特性,重要归功于它的精美的规划。特别是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google实现的不得了便捷的kv数据库,最近的版本1.2力所能及匡助billion级其余数据量了。
在那个数据级别下还具备非凡高的性质,首要归功于它的可观的统筹。特别是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

 

 

11、自动化网络核查工具 Lighthouse  ★Star 9400

11、自动化网络审批工具 Lighthouse  ★Star 9400

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改良网络利用的质地。
可以将其看成一个 Chrome 增添程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要甄另外网址,它将对准此页面运行一体系的测试,然后生成一个关于页面性能的报告。可以参见失利的测试,看看可以采用什么样方法来立异应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改正网络利用的质量。
可以将其用作一个 Chrome 增添程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要甄另外网址,它将针对此页面运行一体系的测试,然后生成一个有关页面性能的报告。可以参考败北的测试,看看能够采取什么样措施来改良应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

 

 

12、Gson  ★Star 9261

12、Gson  ★Star 9261

Gson 是 谷歌 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据里面展开映射的 Java
类库。可以将一个 JSON 字符串转成一个 Java
对象,或者反过来。(详情:https://github.com/google/gson

Gson 是 Google 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据里面展开映射的 Java
类库。可以将一个 JSON 字符串转成一个 Java
对象,或者反过来。(详情:https://github.com/google/gson

 

 

13、最小系统加载工具 systemjs  ★Star 8356

13、最小系统加载工具 systemjs  ★Star 8356

systemjs
是一个细微系统加载工具,用来创造插件来处理可替代的情景加载过程,包括加载
CSS 场景和图表,首要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6
浏览器加载程序的的恢弘,将动用在地头浏览器中。通常创制的插件名称是模块本身,假诺没有特意指定用途,则默认插件名是模块的壮大名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个很小系统加载工具,用来成立插件来拍卖可代表的场景加载过程,包括加载
CSS 场景和图片,紧要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6
浏览器加载程序的的扩充,将运用在位置浏览器中。通常创设的插件名称是模块本身,假设没有特别指定用途,则默认插件名是模块的扩张名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

 

 

14、连串化库 FlatBuffers  ★Star 7991

14、连串化库 FlatBuffers  ★Star 7991

FlatBuffers 是一个 Java
的行列化库,用于游戏和其余内存受限的施用。FlatBuffers
可以让您一直访问连串化后的数码,无需解压并展开剖析的历程。同时提供很强的前行和向后兼容性。FlatBuffers
协助 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库帮忙。(详情:https://github.com/google/flatbuffers

FlatBuffers 是一个 Java
的队列化库,用于游戏和其他内存受限的行使。FlatBuffers
可以让你直接访问系列化后的多寡,无需解压并拓展解析的经过。同时提供很强的前进和向后包容性。FlatBuffers
补助 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库援助。(详情:https://github.com/google/flatbuffers

 

 

15、Xi 文本编辑器 Xi Editor  ★Star 8000

15、Xi 文本编辑器 Xi Editor  ★Star 8000

Xi Editor 是 谷歌 开源的一款用 Rust 语言编写的文本编辑器,最初是为 Mac
OS X 构建的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有计划适配另外平台。所有编辑操作都得以在 16ms
之内提交并处理。文本绘制使用最好的技巧(如 Mac 上的 Core Text,Windows
上的 DirectWrite 等),并完全补助Unicode。(详情:https://github.com/google/xi-editor

Xi Editor 是 Google 开源的一款用 Rust 语言编写的文本编辑器,最初是为 Mac
OS X 构建的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有计划适配另外平台。所有编辑操作都得以在 16ms
之内提交并处理。文本绘制使用最好的技巧(如 Mac 上的 Core Text,Windows
上的 DirectWrite 等),并完全帮忙Unicode。(详情:https://github.com/google/xi-editor

 

 

16、Grumpy  ★Star 7760

16、Grumpy  ★Star 7760

Grumpy 是一个 Python  to Go 源代码翻译编译器和运作时,旨在替代 CPython
2.7。 关键的界别是它将 Python 源代码编译为 Go
源代码,然后将其编译为本机代码,而不是字节码。这意味 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一多级调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(即使不直接协理 C
API)。(详情:https://github.com/google/grumpy

Grumpy 是一个 Python  to Go 源代码翻译编译器和运作时,意在替代 CPython
2.7。 关键的界别是它将 Python 源代码编译为 Go
源代码,然后将其编译为本机代码,而不是字节码。这代表 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一多元调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(即使不直接襄助 C
API)。(详情:https://github.com/google/grumpy

 

 

17、Javascript 编译器 Traceur  ★Star 7300

17、Javascript 编译器 Traceur  ★Star 7300

Traceur 是一个来源 Google 的 Javascript
编译器,通过它可以感受一些很新并且有趣的 Javascript
语言特色,这些大多数是还尚未被眼前浏览器实现的 ECMAScript
标准或草案,比如:数组相比、类、模块、迭代器、方法参数默认值、Promise等。(详情:https://github.com/google/traceur-compiler

Traceur 是一个出自 Google 的 Javascript
编译器,通过它能够体验一些很新并且有趣的 Javascript
语言特色,那多少个大多数是还尚无被眼前浏览器实现的 ECMAScript
标准或草案,比如:数组相比较、类、模块、迭代器、方法参数默认值、Promise等。(详情:https://github.com/google/traceur-compiler

 

 

18、媒体播放器 ExoPlayer  ★Star 7152

18、媒体播放器 ExoPlayer  ★Star 7152

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ExoPlayer 是 Android 上一个应用级的媒体播放器。它为 Android MediaPlayer
的 API 在广播本地或在线的录像与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 补助部分
Android MediaPlayer API 不可能提供的风味,包括 DASH 和 SmoothStreaming
自适应回看,持久的高速缓存和自定义渲染器。不像 MediaPlayer
API,EXOPlayer 很容易定制和扩展,而且它可以经过 Play Store
更新提高。(详情:https://github.com/google/ExoPlayer

ExoPlayer 是 Android 上一个应用级的媒体播放器。它为 Android MediaPlayer
的 API 在播报本地或在线的视频与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 襄助部分
Android MediaPlayer API 不可以提供的特点,包括 DASH 和 SmoothStreaming
自适应重播,持久的高速缓存和自定义渲染器。不像 MediaPlayer
API,EXOPlayer 很容易定制和扩张,而且它能够通过 Play Store
更新进步。(详情:https://github.com/google/ExoPlayer

 

 

19、代码构建工具Bazel  ★Star 6641

19、代码构建工具Bazel  ★Star 6641

Bazel 是 谷歌 的一款可再生的代码构建工具。它最重若是用以构建 Google的软件,处理出现在Google的开发条件的构建问题,比如说:大规模数据构建问题,共享代码库问题,从源代码构建的软件的有关问题。帮助多种语言并且跨平台,还辅助自动化测试和部署、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等风味。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

Bazel 是 Google 的一款可再生的代码构建工具。它根本是用来构建 谷歌的软件,处理出现在Google的付出环境的构建问题,比如说:大规模数据构建问题,共享代码库问题,从源代码构建的软件的连带题材。协助多种语言并且跨平台,还帮助自动化测试和安排、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等特征。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

 

 

20、创作情势和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

20、创作形式和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

Google Brain团队的一组商量人口颁发了一个门类Project
Magenta,其重点对象是采纳机械学习创作模式和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,探究人口在GitHub上开源了她们的模子和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

Google Brain团队的一组研商职员揭橥了一个门类Project
Magenta,其重大目的是使用机械学习创作艺术和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,琢磨人士在GitHub上开源了她们的模子和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

 

 

21、自动生成命令行界面的内容库 Python Fire  ★Star 6500

21、自动生成命令行界面的内容库 Python Fire  ★Star 6500

Python Fire 是 Google 开源的一个可从其他 Python
代码自动生成命令行接口(CLI)的库。Python Fire 是一种在 Python 中开创
CLI 的简短方法;是支付和调剂 Python 代码的管事工具;可以使 Bash 和
Python
之间的更换更为容易;并且经过行使你需要导入和创办的模块和变量来安装
REPL,使得应用 Python REPL 更便于

Python Fire 是 Google 开源的一个可从其他 Python
代码自动生成命令行接口(CLI)的库。Python Fire 是一种在 Python 中开创
CLI 的简便方法;是支付和调剂 Python 代码的管事工具;可以使 Bash 和
Python
之间的更换更为容易;并且经过应用你需要导入和创设的模块和变量来安装
REPL,使得应用 Python REPL 更便于

(详情:https://github.com/google/python-fire

(详情:https://github.com/google/python-fire

 

 

22、软硬件框架AnyPixel.js  ★Star 5906

22、软硬件框架AnyPixel.js  ★Star 5906

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AnyPixel.js 是 Google开源的一个软件和硬件框架,可以用来构建各样由“像素”构成的来得,每个像素可以是另外一种可互相的实业对象,如
LED
灯、气球等。(详情:https://github.com/googlecreativelab/anypixel

AnyPixel.js 是 Google开源的一个软件和硬件框架,可以用来构建各类由“像素”构成的显得,每个像素能够是其余一种可交互的实体对象,如
LED
灯、气球等。(详情:https://github.com/googlecreativelab/anypixel

 

 

23、物联网工具Physical Web  ★Star 5899

23、物联网工具Physical Web  ★Star 5899

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Physical Web 是由 Chrome 团队主旨的一个类型, 目的在于用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,各个URL可以说是链接的基础,也是去中央化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各种智能设备用URL来标识自己,然后用户遵照自己的内需通过URL和装备举办互相。这样一来,你利用智能装备的感受就和在网站上使
用各个超链接差不多了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队大旨的一个系列, 目的在于用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,各类URL可以说是链接的基础,也是去中央化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各样智能装备用URL来标识自己,然后用户遵照自己的内需通过URL和配备举办互动。这样一来,你使用智能装备的感受就和在网站上使
用各个超链接差不多了。(详情:https://github.com/google/physical-web

 

 

24、Docker 容器性能分析工具cAdvisorc  ★Star 5853

24、Docker 容器性能分析工具cAdvisorc  ★Star 5853

Advisor 是Google商厦用来分析运行中的 Docker
容器的资源占用以及性能特点的工具。cAdvisor
是一个周转中的守护进程用来收集、聚合、处理和导出运行容器相关的新闻,每个容器保持单身的参数、历史资源采用状态和完整的资源使用数据。当前支撑
lmctfy 容器和 Docker
容器。(详情:https://github.com/google/cadvisor

Advisor 是Google公司用来分析运行中的 Docker
容器的资源占用以及性能特点的工具。cAdvisor
是一个运行中的守护进程用来采访、聚合、处理和导出运行容器相关的新闻,每个容器保持独立的参数、历史资源利用情状和总体的资源选取数据。当前支撑
lmctfy 容器和 Docker
容器。(详情:https://github.com/google/cadvisor

 

 

25、C++单元测试工具  ★Star 5755

25、C++单元测试工具  ★Star 5755

Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest
是一个非常的科学单元测试框架。襄助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的有的手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest
是一个要命的不错单元测试框架。援助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的一些手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

 

 

26、IndexedDB 关系查询引擎 lovefield  ★Star 5532

26、IndexedDB 关系查询引擎 lovefield  ★Star 5532

lovefield 是树立在 IndexedDB 上的关系查询引擎。它提供了仿佛 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(如今扶助 Chrome 37 及以上版本,Firefox 31
及以上版本,IE 10
及以上版本)。(详情:https://github.com/google/lovefield

lovefield 是起家在 IndexedDB 上的关系查询引擎。它提供了看似 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(近年来帮忙 Chrome 37 及以上版本,Firefox 31
及以上版本,IE 10
及以上版本)。(详情:https://github.com/google/lovefield

 

 

27、 Java 生成器源代码集合 Auto  ★Star 5295

27、 Java 生成器源代码集合 Auto  ★Star 5295

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有不少机械、重复、未经测试的代码,而且有时会现出局部微妙的 Bug 。Auto
项目是机关执行这一个品种的职责的代码生成器的集合,他们可以无 Bug
成立你要编制的代码。(详情:https://github.com/google/auto

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有成千上万机械、重复、未经测试的代码,而且有时会产出部分神秘的 Bug 。Auto
项目是活动执行这么些类其余职责的代码生成器的集纳,他们可以无 Bug
成立你要编制的代码。(详情:https://github.com/google/auto

 

 

28、Python 代码格式化的工具  ★Star 5197

28、Python 代码格式化的工具  ★Star 5197

YAPF 是 Google 开发的一个用来格式化 Python
代码的工具。(详情:https://github.com/google/yapf

YAPF 是 Google 开发的一个用来格式化 Python
代码的工具。(详情:https://github.com/google/yapf

 

 

29、基于 TensorFlow 的神经网络库 Sonnet  ★Star 5000

29、基于 TensorFlow 的神经网络库 Sonnet  ★Star 5000

 

 

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Sonnet
库使用面向对象的章程,允许创造定义一些前向传导总结的模块。模块用一些输入
Tensor 调用,添加操作到图里并重临输出
Tensor。其中一种设计拔取是因而在随之调用相同的模块时自动重用变量来保证变量分享被透明化处理。
该库兼容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的版本必须至少为
1.0.1。Sonnet 匡助 TensorFlow 的 virtualenv 安装情势,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的不二法门,允许创造定义一些前向传导总计的模块。模块用一些输入
Tensor 调用,添加操作到图里并再次回到输出
Tensor。其中一种设计选用是透过在随着调用相同的模块时自动重用变量来保管变量分享被透明化处理。
该库包容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的本子必须至少为
1.0.1。Sonnet 匡助 TensorFlow 的 virtualenv 安装格局,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

 

 

30、无损压缩算法Brotli  ★Star 4822

30、无损压缩算法Brotli  ★Star 4822

Brotli 是一个通用目的的无损压缩算法,它经过用变种的 LZ77 算法,Huffman
编码和二阶文本建模举行数据压缩,是一种压缩比很高的缩减方法。在缩减速度上跟
Deflate
差不多,不过提供了更凝聚的削减。(详情:https://github.com/google/brotli

Brotli 是一个通用目标的无损压缩算法,它通过用变种的 LZ77 算法,Huffman
编码和二阶文本建模举行数据压缩,是一种压缩比很高的滑坡方法。在缩短速度上跟
Deflate
差不多,不过提供了更凝聚的回落。(详情:https://github.com/google/brotli

 

 

31、负载均衡系统 Seesaw  ★Star 4286

31、负载均衡系统 Seesaw  ★Star 4286

Seesaw 是 Google 开源的一个基于 Linux 的负荷均衡系统。Seesaw
包含基本的负载均衡特性,同时帮忙部分尖端的效益,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 帮忙两个 VLANs
和集中式配置。同时其设计的宏旨是容易维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

Seesaw 是 Google 开源的一个依据 Linux 的负荷均衡系统。Seesaw
包含基本的载荷均衡特性,同时帮忙部分高等的效益,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 匡助三个 VLANs
和集中式配置。同时其设计的核心是容易维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

 

 

32、Gumbo  ★Star 4060

32、Gumbo  ★Star 4060

Gumbo 是 Google的一款用C语言实现的HTML5解析库,无需任何外部依赖。(详情:https://github.com/google/gumbo-parser

Gumbo 是 谷歌的一款用C语言实现的HTML5解析库,无需任何外部依赖。(详情:https://github.com/google/gumbo-parser

 

 

33、GXUI  ★Star 3803

33、GXUI  ★Star 3803

GXUI 是 Google 出品的一个跨平台 GO 语言的 UI
框架。(详情:https://github.com/google/gxui

GXUI 是 Google 出品的一个跨平台 GO 语言的 UI
框架。(详情:https://github.com/google/gxui

 

 

34、iOS UI 测试自动化框架 EarlGrey  ★Star 3721

lovebet爱博体育,34、iOS UI 测试自动化框架 EarlGrey  ★Star 3721

严守开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。Google也的确用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可支撑和模拟回溯至iOS
8的配备,有关该工具的详细文档请戳这里。除了EarlGrey,此外iOS
UI测试自动化框架还包括Calabash和Sauce
Labs的Appium。(详情:https://github.com/google/EarlGrey

听从开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。Google也确确实实用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可匡助和宪章回溯至iOS
8的设备,有关该工具的详尽文档请戳这里。除了EarlGrey,另外iOS
UI测试自动化框架还包括Calabash和Sauce
Labs的Appium。(详情:https://github.com/google/EarlGrey

 

 

35、Blockly  ★Star 3520

35、Blockly  ★Star 3520

Blockly 是一个依照 Web 的可视化编程工具,只需要拖动多少个图形就可以编程,
完全不需要打字. 按照项目FAQ介绍,
这一个新语言的根本目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的帮忙.
可以把变化的台本输出成javascript, python
等.已经有多少个应用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly

Blockly 是一个基于 Web 的可视化编程工具,只需要拖动多少个图形就足以编程,
完全不需要打字. 遵照项目FAQ介绍,
这些新语言的要害目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的协理.
可以把变化的台本输出成javascript, python
等.已经有多少个使用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly

 

 

36、go-github  ★Star 2707

36、go-github  ★Star 2707

go-github  是 Google 对 Github 的绽开 API 举办 Go
语言封装的一个系列。(详情:https://github.com/google/go-github

go-github  是 Google 对 Github 的开放 API 举行 Go
语言封装的一个项目。(详情:https://github.com/google/go-github

 

 

37、抓取bug工具 error-prone   ★Star 2708

37、抓取bug工具 error-prone   ★Star 2708

error-prone 用来抓取 Java
编译时的一无是处。通常采取编译器只好做静态类型的自我批评。但运用此工具,可以进行编译器的类型分析,可以检测并抓取到编译过程中的
Bug,可以大大的节约开发者的岁月。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的失实。平时采纳编译器只好做静态类型的检讨。但使用此工具,可以举办编译器的类型分析,可以检测并抓取到编译过程中的
Bug,可以大大的节约开发者的年华。(详情:https://github.com/google/error-prone

 

 

38、ROS 系统协助的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

38、ROS 系统扶助的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

Cartographer,是谷歌开源的一个ROS系统帮助的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自四个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
视频头)的数额,同步总结传感器的岗位并绘制传感器周围的条件。在产业界和科学界常见的传感器配置上,Cartographer
能实时建立全局一致的地形图。(详情:https://github.com/googlecartographer/cartographer

Cartographer,是Google开源的一个ROS系统帮助的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自三个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
录像头)的数量,同步总括传感器的岗位并绘制传感器周围的条件。在产业界和教育界常见的传感器配置上,Cartographer
能实时建立全局一致的地形图。(详情:https://github.com/googlecartographer/cartographer

 

 

39、安卓电量分析工具 Battery Historian   ★Star 2579

39、安卓电量分析工具 Battery Historian   ★Star 2579

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Battery Historian 是一个透过分析安卓 “bugreport”
进程文件来总结电量消费状态。它同意应用程序开发人士在时间线上可视化系统和行使程序级事件,具有活动和缩放效率,在装备上完全充电后方可轻松查看各个汇总总结音信,并能接纳应用程序,检查影响应用程序特定电池的目标。
它还允许两个错误报告的A /
B比较,优良体现紧要电池相关目标的差距。(详情:https://github.com/google/battery-historian

Battery Historian 是一个通过分析安卓 “bugreport”
进程文件来总结电量消费状态。它同意应用程序开发人士在时光线上可视化系统和利用程序级事件,具有活动和缩放效用,在配备上完全充电后得以轻松查看各类汇总总括音信,并能采纳应用程序,检查影响应用程序特定电池的目标。
它还允许五个错误报告的A /
B相比较,非凡体现首要电池相关目标的反差。(详情:https://github.com/google/battery-historian

 

 

40、通用编码器&解码器框架 seq2seq  ★Star 2433

40、通用编码器&解码器框架 seq2seq  ★Star 2433

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seq2seq 是 Google 开源的一款用于 TensorFlow
的通用编码器&解码器框架(encoder-decoder
framework),可用以机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等。(详情:https://github.com/google/seq2seq

seq2seq 是 Google 开源的一款用于 TensorFlow
的通用编码器&解码器框架(encoder-decoder
framework),可用以机器翻译、文本摘要、会话建模、图像描述等。(详情:https://github.com/google/seq2seq

 

 

41、Web应用 Tracing Framework   ★Star 2371

41、Web应用 Tracing Framework   ★Star 2371

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Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和调查复杂的 Web
应用。它就足以帮您意识代码的性质问题,并且帮您打造至极流畅的 60 FPS Web
应用。它近期只可以用于特定的采取场所,并不是为运用于具有场景而计划,如若你在运用过程中相遇了问题,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和考察复杂的 Web
应用。它就可以帮你意识代码的属性问题,并且帮您打造非常顺理成章的 60 FPS Web
应用。它最近不得不用来特定的接纳场馆,并不是为使用于拥有场景而规划,假使您在应用过程中遇见了问题,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

 

 

42、深度概率编程语言 爱德华(Edward)   ★Star 2395

42、深度概率编程语言 爱德华   ★Star 2395

爱德华(Edward) 是一个用以概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用于迅速实验和钻研概率模型的测试平台,其蕴含的模型范围从在小数目集上的经典层次模型到在大数据集上的错综复杂深度概率模型。爱德华融合了以下五个领域:贝叶斯总结学和机具学习、深度学习、概率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

爱德华(Edward) 是一个用以概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用于快捷实验和探讨概率模型的测试平台,其含有的模子范围从在小数目集上的经文层次模型到在大数额集上的错综复杂深度概率模型。爱德华(Edward)融合了以下多少个领域:贝叶斯总括学和机械学习、深度学习、概率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

 

 

43、JavaScript 库 Closure Library   ★Star 2257

43、JavaScript 库 Closure Library   ★Star 2257

Closure Library 是一个强劲的 JavaScript 库,用于复杂的普遍的 Web
应用。它被很多 Google Web 应用使用,比如 Gmail 和 GoogleDocs。(详情:https://github.com/google/closure-library

Closure Library 是一个强大的 JavaScript 库,用于复杂的大规模的 Web
应用。它被众多 Google Web 应用使用,比如 Gmail 和 GoogleDocs。(详情:https://github.com/google/closure-library

 

 

44、大型微服务系统管理工具 Istio   ★Star 2291

44、大型微服务系统管理工具 Istio   ★Star 2291

Istio 是一个由Google、IBM 与 Lyft
共同开发的开源项目,意在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与督查措施。Istio
项目可以为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为此外增值效益(包括安全性、监控、路由、连接管理与政策等)制造了基础。这款软件使用久经考验的
Lyft Envoy
代理举办构建,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下实现可视性与控制能力。(详情:https://github.com/istio/istio

Istio 是一个由Google、IBM 与 Lyft
共同开发的开源项目,意在提供一种统一化的微服务连接、安全保持、管理与督查措施。Istio
项目可以为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为此外增值效用(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创制了根基。这款软件使用久经考验的
Lyft Envoy
代理举办构建,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下实现可视性与控制能力。(详情:https://github.com/istio/istio

 

 

45、远程现场取证系统 GRR   ★Star 2100

45、远程现场取证系统 GRR   ★Star 2100

GRR 是 Google 开发的长途现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和服务器端组成,客户端可以安排在一个职责系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端举行互相。(详情:https://github.com/google/grr

GRR 是 Google 开发的长途现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和劳务器端组成,客户端可以安排在一个任务系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端举行交互。(详情:https://github.com/google/grr

 

 

46、Android 的飘浮操作栏 Hover   ★Star 2053

46、Android 的上浮操作栏 Hover   ★Star 2053

Hover 是一个用于 Android 的漂流操作栏。该菜单栏可以当作一个 service
启动,从而跨进程使用,悬浮在桌面或者其他应用程序的前方,当然,这里需要申请权限。
Hover 仍处于开发阶段,还有不少代码清理工作需要做,也就是说,Hover
现在只是处于可用状态。(详情:https://github.com/google/hover

Hover 是一个用来 Android 的上浮操作栏。该菜单栏可以作为一个 service
启动,从而跨进程使用,悬浮在桌面或者其他应用程序的前边,当然,这里需要报名权限。
Hover 仍居于开发阶段,还有众多代码清理工作急需做,也就是说,Hover
现在一味处于可用状态。(详情:https://github.com/google/hover

 

 

47、模块化深度学习系统 Tensor2Tensor   ★Star 2000

47、模块化深度学习序列 Tensor2Tensor   ★Star 2000

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩充的库和二进制文件,
 可以协理人们为各样机械学习程序创造起初进的模型,可接纳于三个世界,如翻译、语法分析、图像消息描述等,大大提升了探讨和支付的快慢。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩充的库和二进制文件,
 可以帮助人们为各样机器学习程序创制初叶进的模子,可利用于五个世界,如翻译、语法分析、图像信息描述等,大大提升了研究和开支的快慢。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

 

 

48、Google 模糊测试服务 OSS-Fuzz   ★Star 1781

48、谷歌 模糊测试服务 OSS-Fuzz   ★Star 1781

OSS-Fuzz
可以针对开源软件拓展连发的歪曲测试,它的目标是利用立异的混淆测试技术与可进展的分布式执行相结合,提升一般软件基础架构的安全性与安宁。OSS-Fuzz
结合了多种歪曲测试技术/漏洞捕捉技术(即原来的libfuzzer)与清洗技术(即原来的
AddressSanitizer),并且经过 ClusterFuzz
为广泛可分布式执行提供了测试环境。(详情:https://github.com/google/oss-fuzz

OSS-Fuzz
可以针对开源软件举办不断的混淆测试,它的目的是应用改进的模糊测试技术与可开展的分布式执行相结合,提高一般软件基础架构的安全性与平稳。OSS-Fuzz
结合了多种歪曲测试技术/漏洞捕捉技术(即原来的libfuzzer)与清洗技术(即原来的
AddressSanitizer),并且通过 ClusterFuzz
为大面积可分布式执行提供了测试环境。(详情:https://github.com/google/oss-fuzz

 

 

49、优化搜索工具or-tools   ★Star 1771

49、优化搜索工具or-tools   ★Star 1771

or-tools 是 Google 的优化搜索工具。Google优化工具包括:约束编程解决方案;为线性规划和混合整数规划解决方案提供简单统一的接口,包括
CBC, CLP, GLOP, GLPK, Gurobi, SCIP, 和 Sulum;背包算法;图算法
(最短路径,线性和分配,最小费用流,最大流)(详情:https://github.com/google/or-tools

or-tools 是 Google 的优化搜索工具。谷歌优化工具包括:约束编程解决方案;为线性规划和混合整数规划解决方案提供简单统一的接口,包括
CBC, CLP, GLOP, GLPK, Gurobi, SCIP, 和 Sulum;背包算法;图算法
(最短路径,线性和分配,最小费用流,最大流)(详情:https://github.com/google/or-tools

 

 

50、加密库安全测试套件 Wycheproof   ★Star 1722

50、加密库安全测试套件 Wycheproof   ★Star 1722

Wycheproof
是Google开源的加密库测试项目,它富含一多样安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是否留存已知的口诛笔伐漏洞。(详情:https://github.com/google/wycheproof

Wycheproof
是Google开源的加密库测试项目,它涵盖一多重安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是否留存已知的抨击漏洞。(详情:https://github.com/google/wycheproof

 

 

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习磨练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 紧倘使帮扶学习一些 lisp
规范特性和改正,可以学习到大气的 Common Lisp
语言特征。(详情:https://github.com/google/lisp-koans

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习磨练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首即便援助学习一些 lisp
规范特性和立异,能够学习到大方的 Common Lisp
语言特色。(详情:https://github.com/google/lisp-koans

 

 

52、 3D 图形开源压缩库 Draco   ★Star 1600

52、 3D 图形开源压缩库 Draco   ★Star 1600

Draco 是一种库,用于压缩和解压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它明确缩小了 3D
图形文件的深浅,同时对 3D
图形的观察者来说又历来不严重影响视觉效果。它还意在改进 3D
图形的滑坡和传导。Draco 是用作 C++ 源代码发布的,可以用来压缩 3D
图形,另外还发表了拍卖编码数据的 C++ 和 Javascript
解码器。(详情:https://github.com/google/draco

Draco 是一种库,用于压缩和解压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它显著缩小了 3D
图形文件的大大小小,同时对 3D
图形的观察者来说又历来不严重影响视觉效果。它还意在改良 3D
图形的回落和传导。Draco 是当做 C++ 源代码发布的,可以用来压缩 3D
图形,此外还发布了处理编码数据的 C++ 和 Javascript
解码器。(详情:https://github.com/google/draco

 

 

 

 

53、 JavaScript 库 Shaka Player   ★Star 1354

53、 JavaScript 库 Shaka Player   ★Star 1354

Shaka Player 它实现了 DASH 客户端的效能。它的广播效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端效用很难实现。(详情:https://github.com/google/shaka-player

Shaka Player 它实现了 DASH 客户端的成效。它的播音效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端效用很难落实。(详情:https://github.com/google/shaka-player

 

 

54、TensorFlow 深度学习库 Fold   ★Star 1192

54、TensorFlow 深度学习库 Fold   ★Star 1192

TensorFlow Fold 是用来创制使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中统计图的社团取决于输入数据的协会。 TensorFlow Fold
使得拍卖不同数额尺寸和结构的纵深学习模型更易于实现。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

TensorFlow Fold 是用来创制使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中总括图的结构取决于输入数据的构造。 TensorFlow Fold
使得拍卖不同数额尺寸和社团的深浅学习模型更便于实现。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

 

 

55、Google 地球集团版 Earth Enterprise   ★Star 1161

55、Google 地球集团版 Earth Enterprise   ★Star 1161

Earth Enterprise 是 Google Earth Enterprise
的开源版本,是一个提供构建和托管自定义 3D 地球模型和 2D
地图的地理空间利用,意在让社区连续改良和促进该品种。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

Earth Enterprise 是 Google Earth Enterprise
的开源版本,是一个提供构建和托管自定义 3D 地球模型和 2D
地图的地理空间利用,目的在于让社区延续革新和促进该品种。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差距相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差距相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来裁判三个图像之间的相似度。通过辨认图像之间有些最受关注的差距点并交由相似度分值。这一个项目标一个首要思想是对出入受体的不等颜色的地点和密度的总括,特别是绿色的低密度锥窝。另一个思想来自于更纯粹的神经节细胞建模,特别是防止频率空间。最近该项目只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

Butteraugli
是用来评定两个图像之间的相似度。通过辨认图像之间有些最受关注的差距点并交由相似度分值。这么些类其余一个首要思想是对出入受体的两样颜色的地方和密度的总结,特别是藏蓝色的低密度锥窝。另一个思想来自于更标准的神经节细胞建模,特别是避免频率空间。最近该项目只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

 

 

57、Go 语言实现的网络协协议栈 Netstack   ★Star 1016

57、Go 语言实现的网络协协议栈 Netstack   ★Star 1016

Netstack,使用 Go 语言编写的网络协议栈。通过设置 tun_tcp_echo demo
尝试在 Linux 上使用 。(详情:https://github.com/google/netstack

Netstack,使用 Go 语言编写的网络协议栈。通过安装 tun_tcp_echo demo
尝试在 Linux 上使用 。(详情:https://github.com/google/netstack

 

 

58、钢琴二重奏 AI aiexperiments-ai-duet   ★Star 883

58、钢琴二重奏 AI aiexperiments-ai-duet   ★Star 883

“钢琴二重奏”的 A.I. Duet。该品种会在你弹出了多少个音符之后,通过 AI
自动测算来帮您“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,了然音符的“编码规则”。(详情:https://github.com/googlecreativelab/aiexperiments-ai-duet

“钢琴二重奏”的 A.I. Duet。该项目会在你弹出了多少个音符之后,通过 AI
自动测算来帮您“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,精晓音符的“编码规则”。(详情:https://github.com/googlecreativelab/aiexperiments-ai-duet

 

 

59、端到端加密系统 E2EMail   ★Star 704

59、端到端加密系统 E2EMail   ★Star 704

E2EMail
是一个试行性质的端到端加密系统。E2EMail由Google开发,内置JavaScript内部支出的JavaScript加密库。它提供了一种通过Chrome扩充程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。音讯的明白单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

E2EMail
是一个试行性质的端到端加密系统。E2EMail由Google开发,内置JavaScript内部支出的JavaScript加密库。它提供了一种通过Chrome扩充程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。信息的精通单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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