0、机器学习系统 TensorFlow,是Google的第二代机器学习连串

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、机器学习类别 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习系统 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

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TensorFlow
是Google的第二代机器学习系统,依照Google所说,在好几原则测试中,TensorFlow的显示比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的扩大辅助,任何可以用计量流图形来表达的精打细算,都可以动用TensorFlow。任何按照梯度的机械学习算法都可以收益于TensorFlow的自动分
化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中发表想法也会很容易。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow
是谷歌的第二代机器学习系统,按照Google所说,在一些规则测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的扩充帮忙,任何能够用计量流图形来表明的精打细算,都足以运用TensorFlow。任何依照梯度的机械学习算法都可以收益于TensorFlow的全自动分
化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表明想法也会很容易。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

 

 

1、material-design-icons  ★Star 30315

1、material-design-icons  ★Star 30315

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/

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 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,不借助于其他的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的施用体验,能够在旧版的浏览器举办平整的切换,提供充足快速的造访体验。(详情:https://github.com/google/material-design-lite

MDL (Material Design Lite) 是 谷歌 推出的网站前端开发工具组。Material
Design Lite (MDL)可以让你添加一个 Material Design
的外观和感觉到您的静态内容网站,不倚重于任何的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的拔取体验,可以在旧版的浏览器举办平整的切换,提供分外高效的走访体验。(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 是一款相当流行且好用的 Web 前端框架,近来由 Google维护。官方已将 Angular 2 和事先的版本 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和品种主页皆不一致)。渐进式 Web 应用,借助现代化 Web
平台的能力,交付 app
式体验。高性能、离线化、零安装。(详情:https://github.com/angular/angular

Angular 是一款非常盛行且好用的 Web 前端框架,近期由 Google维护。官方已将 Angular 2 和事先的版本 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和类别主页皆不同等)。渐进式 Web 应用,借助现代化 Web
平台的能力,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、容器集群管理系列 Kubernetes  ★Star 24599

Kubernetes 是来自 谷歌 云平台的开源容器集群管理连串。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选取一个办事容器供役使。其基本概念是
Container Pod。(详情:https://github.com/kubernetes/kubernetes

Kubernetes 是缘于 Google 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。该系统可以自动在一个容器集群中挑选一个做事容器供役使。其主导概念是
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集团开支的一种多少描述语言,类似于XML能够将结构化数据体系化,可用来数据存储、通信协议等地方。现阶段援助C++、JAVA、Python等二种编程语言。同XML相比较,Protocol
buffers在连串化结构化数据方面有很多独到之处(详情:https://github.com/google/protobuf

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是Google公司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,可用以数据存储、通信协议等地点。现阶段援助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不少亮点(详情:https://github.com/google/protobuf

 

 

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

该类型是 Google 的一个开源项目,包含众多 Google 主题的 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 核心的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

 

 

7、Spark  ★Star 13378

7、Spark  ★Star 13378

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

Spark(Spark) 是Google公司出产的一款基于 Chrome 浏览器的支出条件。提供一组可选取的
UI 组件。采纳 Dart
开发。(安装形式: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。近期提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本协助 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
帮助.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。这么些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

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。如今提供 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。这么些特征使得其在运动设备上表现更好,更省电和节约空间占据。(详情:https://github.com/grpc/grpc

 

 

9、高质量滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

9、高质料滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

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Guetzli,是一个对准数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,可以因此发生更小的
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 创立高质料的 JPEG
图像文件的分寸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
算法平日会碰着的失真境况。右侧是未压缩的原图,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

Guetzli,是一个针对性数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,可以通过发生更小的
JPEG 文件来达成更快的在线体验,并且还要保持与如今浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的兼容性。Google 称 Guetzli 创造高质地的 JPEG
图像文件的深浅比目前的滑坡方法要再小 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
算法经常会赶上的失真状况。右侧是未压缩的原图,中间为较小尺码的
libjpeg,左边是失真更少的 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实现的至极迅猛的kv数据库,近期的版本1.2可知襄助billion级其它数据量了。
在那个数目级别下还存有充足高的属性,紧要归功于它的名特优的计划。特别是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google实现的可怜高效的kv数据库,近期的本子1.2可知援助billion级此外数据量了。
在这一个数额级别下还持有十分高的特性,紧要归功于它的绝妙的规划。特别是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

 

 

11、自动化网络审批工具 Lighthouse  ★Star 9400

11、自动化网络核查工具 Lighthouse  ★Star 9400

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改良网络采取的质地。
可以将其作为一个 Chrome 扩张程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要查处的网址,它将本着此页面运行一体系的测试,然后生成一个有关页面性能的告知。可以参照失败的测试,看看可以采纳什么样措施来改正应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改进网络使用的质料。
可以将其视作一个 Chrome 扩张程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要查核的网址,它将针对此页面运行一系列的测试,然后生成一个关于页面性能的报告。可以参考战败的测试,看看可以运用怎么着方法来立异应用。(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 数据里面开展映射的 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
是一个微细系统加载工具,用来创立插件来处理可替代的情景加载过程,包括加载
CSS 场景和图纸,重要运行在浏览器和 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。通常创造的插件名称是模块本身,假设没有专门指定用途,则默认插件名是模块的壮大名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个小小系统加载工具,用来创设插件来拍卖可代表的场所加载过程,包括加载
CSS 场景和图表,紧要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6
浏览器加载程序的的增添,将运用在地方浏览器中。平时创设的插件名称是模块本身,假如没有专门指定用途,则默认插件名是模块的恢宏名称。(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
的体系化库,用于游戏和任何内存受限的施用。FlatBuffers
可以让您一直访问体系化后的数码,无需解压并展开剖析的进程。同时提供很强的前行和向后兼容性。FlatBuffers
协理 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库襄助。(详情:https://github.com/google/flatbuffers

FlatBuffers 是一个 Java
的队列化库,用于游戏和任何内存受限的拔取。FlatBuffers
可以让您平昔访问体系化后的数据,无需解压并开展辨析的经过。同时提供很强的向前和向后兼容性。FlatBuffers
扶助 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库帮忙。(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 语言编写的文件编辑器,最初是为 Mac
OS X 构建的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有计划适配其余平台。所有编辑操作都足以在 16ms
之内提交并处理。文本绘制使用最好的技术(如 Mac 上的 Core Text,Windows
上的 DirectWrite 等),并完全扶助Unicode。(详情:https://github.com/google/xi-editor

Xi Editor 是 Google 开源的一款用 Rust 语言编写的文件编辑器,最初是为 Mac
OS X 构建的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有计划适配其余平台。所有编辑操作都可以在 16ms
之内提交并拍卖。文本绘制使用最好的技能(如 Mac 上的 Core Text,Windows
上的 DirectWrite 等),并完全援助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,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。这象征 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(固然不直接协助 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周转时,目的在于替代 CPython
2.7。 关键的区分是它将 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 运行时的一名目繁多调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(尽管不间接帮忙 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 是一个来自 Google 的 Javascript
编译器,通过它可以体会一些很新并且有趣的 Javascript
语言特色,这么些大多数是还不曾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

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,那个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 在播报本地或在线的视频与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 帮忙部分
Android MediaPlayer API 不可能提供的风味,包括 DASH 和 SmoothStreaming
自适应重放,持久的高速缓存和自定义渲染器。不像 MediaPlayer
API,EXOPlayer 很容易定制和增添,而且它可以通过 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录像与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 帮忙部分
Android MediaPlayer API 无法提供的特性,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 很容易定制和增加,而且它可以通过 Play Store
更新提高。(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。它最首假诺用于构建 Google的软件,处理现身在Google的支出条件的构建问题,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连带问题。匡助多种语言并且跨平台,还襄助自动化测试和安排、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等特点。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

Bazel 是 Google 的一款可再生的代码构建工具。它最紧假设用来构建 Google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相干题材。补助多种语言并且跨平台,还襄助自动化测试和安排、具有重现性(Reproducibility)和规模化等特色。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

 

 

20、创作方法和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

20、创作模式和作曲曲子的机器智能 magenta  ★Star 6563

Google Brain团队的一组探究人士发布了一个品种Project
Magenta,其根本目的是利用机械学习创作方法和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,钻探人口在GitHub上开源了她们的模子和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

Google Brain团队的一组探究人士颁发了一个档次Project
Magenta,其重点对象是运用机械学习创作情势和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,探讨人口在GitHub上开源了他们的模型和工具。(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;是付出和调试 Python 代码的有效性工具;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 开源的一个可从其它 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 的粗略方法;是开发和调剂 Python 代码的有用工具;可以使 Bash 和
Python
之间的变换更为容易;并且经过动用你需要导入和创办的模块和变量来设置
REPL,使得应用 Python REPL 更易于

(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,可以用来构建各个由“像素”构成的展现,每个像素可以是此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,可以用来构建各个由“像素”构成的来得,每个像素可以是其他一种可互相的实体对象,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 团队着力的一个序列, 意在用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,各样URL可以说是链接的基础,也是去主旨化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各类智能设备用URL来标识自己,然后用户按照自己的急需通过URL和设备举办交互。这样一来,你采用智能装备的体验就和在网站上使
用各个超链接差不多了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队主导的一个类别, 目的在于用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,各样URL可以说是链接的根基,也是去中央化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各样智能设备用URL来标识自己,然后用户遵照自己的急需经过URL和装置进行互动。这样一来,你使用智能装备的体会就和在网站上使
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搜集、聚合、处理和导出运行容器相关的音信,每个容器保持单身的参数、历史资源使用情况和完全的资源利用数据。当前支撑
lmctfy 容器和 Docker
容器。(详情:https://github.com/google/cadvisor

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搜集、聚合、处理和导出运行容器相关的信息,每个容器保持独立的参数、历史资源利用情形和完全的资源接纳数据。当前匡助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

谷歌的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest
是一个异常的正确单元测试框架。补助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的一部分手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest
是一个充裕的没错单元测试框架。辅助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的有的手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

 

 

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

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

lovefield 是白手起家在 IndexedDB 上的关系查询引擎。它提供了近似 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(最近扶助 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 是确立在 IndexedDB 上的涉嫌查询引擎。它提供了类似 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(最近支撑 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
有诸多机械、重复、未经测试的代码,而且有时会冒出部分微妙的 Bug 。Auto
项目是机动执行那一个品种的职责的代码生成器的集结,他们得以无 Bug
创设你要编制的代码。(详情:https://github.com/google/auto

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有那一个机械、重复、未经测试的代码,而且有时会产出局部神秘的 Bug 。Auto
项目是电动执行那些类其余职责的代码生成器的聚集,他们可以无 Bug
成立你要编制的代码。(详情:https://github.com/google/auto

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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
库使用面向对象的点子,允许创造定义一些前向传导总括的模块。模块用有些输入
Tensor 调用,添加操作到图里并回到输出
Tensor。其中一种设计接纳是因而在随后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。
该库兼容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的版本必须至少为
1.0.1。Sonnet 扶助 TensorFlow 的 virtualenv 安装情势,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的措施,允许创造定义一些前向传导统计的模块。模块用有些输入
Tensor 调用,添加操作到图里并回到输出
Tensor。其中一种设计选取是透过在随后调用相同的模块时自动重用变量来担保变量分享被透明化处理。
该库兼容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的本子必须至少为
1.0.1。Sonnet 辅助 TensorFlow 的 virtualenv 安装形式,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办数据压缩,是一种收缩比很高的压缩方法。在回落速度上跟
Deflate
差不多,然则提供了更密集的滑坡。(详情:https://github.com/google/brotli

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进行数据压缩,是一种压缩比很高的回落方法。在调减速度上跟
Deflate
差不多,可是提供了更凝聚的缩减。(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 开源的一个依据 Linux 的载重均衡系统。Seesaw
包含基本的负荷均衡特性,同时匡助部分高级的意义,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 襄助六个 VLANs
和集中式配置。同时其设计的宏旨是便于维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

Seesaw 是 谷歌 开源的一个按照 Linux 的负载均衡系统。Seesaw
包含基本的载荷均衡特性,同时援助部分尖端的功力,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 匡助五个 VLANs
和集中式配置。同时其设计的主题是便于维护。(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 Google的一款用C语言实现的HTML5解析库,无需任何外部倚重。(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

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

遵循开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。Google也真正用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可辅助和模拟回溯至iOS
8的装备,有关该工具的事无巨细文档请戳这里。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

听从开源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可协理和效仿回溯至iOS
8的配备,有关该工具的详实文档请戳这里。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

 

 

35、Blockly  ★Star 3520

35、Blockly  ★Star 3520

Blockly 是一个遵照 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,
这些新语言的紧要目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的帮忙.
可以把变化的脚本输出成javascript, python
等.已经有多少个使用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly

Blockly 是一个遵照 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,
这些新语言的严重性目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的补助.
能够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

 

 

36、go-github  ★Star 2707

36、go-github  ★Star 2707

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

go-github  是 Google 对 Github 的开放 API 举办 Go
语言封装的一个门类。(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
编译时的荒唐。通常使用编译器只可以做静态类型的检查。但利用此工具,可以举办编译器的品类分析,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月。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的荒谬。平常使用编译器只可以做静态类型的反省。但接纳此工具,可以进行编译器的品类分析,可以检测并抓取到编译过程中的
Bug,能够大大的节约开发者的年华。(详情:https://github.com/google/error-prone

 

 

38、ROS 系统匡助的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

38、ROS 系统帮助的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

Cartographer,是Google开源的一个ROS系统匡助的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,同步总括传感器的地点并绘制传感器周围的环境。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图。(详情:https://github.com/googlecartographer/cartographer

Cartographer,是Google开源的一个ROS系统援助的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自五个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
录像头)的多少,同步总计传感器的地点并绘制传感器周围的条件。在产业界和学术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 是一个经过分析安卓 “bugreport”
进程文件来总计电量消费情状。它同意应用程序开发人士在岁月线上可视化系统和拔取程序级事件,具有运动和缩放功用,在设施上完全充电后方可轻松查看各样汇总总结消息,并能选取应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还允许六个错误报告的A /
B相比,非凡显示首要电池相关目的的差别。(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,具有活动和缩放效能,在装备上完全充电后方可轻松查看各个汇总总计信息,并能接纳应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还允许三个错误报告的A /
B相比,出色体现首要电池相关目的的差距。(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),可用来机器翻译、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),可用来机器翻译、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,用于跟踪和调研复杂的 Web
应用。它就可以帮你发现代码的属性问题,并且帮你制作非常顺理成章的 60 FPS Web
应用。它近期不得不用来特定的施用场面,并不是为利用于具有场景而设计,假设您在行使过程中遇见了问题,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和查明复杂的 Web
应用。它就足以帮您发觉代码的属性问题,并且帮你制作万分顺理成章的 60 FPS Web
应用。它近期只可以用于特定的利用场地,并不是为利用于所有场景而规划,即便你在运用过程中碰着了问题,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(Edward)   ★Star 2395

爱德华(Edward) 是一个用来概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用以神速实验和探讨概率模型的测试平台,其蕴藉的模型范围从在小数目集上的经文层次模型到在大数据集上的复杂性深度概率模型。Edward融合了以下多少个领域:贝叶斯统计学和机械学习、深度学习、概率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

爱德华 是一个用来概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用以快捷实验和探究概率模型的测试平台,其富含的模型范围从在小数码集上的经典层次模型到在大数量集上的复杂深度概率模型。爱德华融合了以下七个世界:贝叶斯总结学和机械学习、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 是一个强有力的 JavaScript 库,用于复杂的广阔的 Web
应用。它被广大 Google Web 应用使用,比如 Gmail 和 GoogleDocs。(详情:https://github.com/google/closure-library

Closure Library 是一个无敌的 JavaScript 库,用于复杂的周边的 Web
应用。它被广大 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、安全保持、管理与监控措施。Istio
项目可以为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其他增值效益(包括安全性、监控、路由、连接管理与政策等)成立了根基。这款软件应用久经考验的
Lyft Envoy
代理举办构建,可在不必对应用程序代码作出任何发动的前提下促成可视性与控制能力。(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,目的在于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,同时亦为其他增值效益(包括安全性、监控、路由、连接管理与政策等)创制了基础。那款软件应用久经考验的
Lyft Envoy
代理举行构建,可在不必对应用程序代码作出任何发动的前提下促成可视性与控制能力。(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,跟客户端举办交互。(详情:https://github.com/google/grr

GRR 是 Google 开发的中距离现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和服务器端组成,客户端能够配备在一个任务系统中,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 的漂流操作栏 Hover   ★Star 2053

46、Android 的漂移操作栏 Hover   ★Star 2053

Hover 是一个用于 Android 的悬浮操作栏。该菜单栏可以视作一个 service
启动,从而跨进程使用,悬浮在桌面或者此外应用程序的先头,当然,这里需要报名权限。
Hover 仍居于开发阶段,还有为数不少代码清理工作亟待做,也就是说,Hover
现在只有处于可用状态。(详情:https://github.com/google/hover

Hover 是一个用于 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方,当然,这里需要申请权限。
Hover 仍居于开发阶段,还有不少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、模块化深度学习系统 Tensor2Tensor   ★Star 2000

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩张的库和二进制文件,
 可以帮衬人们为各个机器学习程序创制先河进的模子,可采纳于几个世界,如翻译、语法分析、图像消息描述等,大大提升了研讨和支出的速度。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Tensor2Tensor 是一个模块化和可增添的库和二进制文件,
 可以协理人们为各个机械学习程序创立先导进的模型,可采纳于四个世界,如翻译、语法分析、图像信息描述等,大大进步了研商和支付的速度。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

 

 

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

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

OSS-Fuzz
能够针对开源软件拓展不断的混淆测试,它的目的是运用立异的模糊测试技术与可开展的分布式执行相结合,进步一般软件基础架构的安全性与稳定。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
为周边可分布式执行提供了测试环境。(详情:https://github.com/google/oss-fuzz

OSS-Fuzz
可以针对开源软件拓展连发的歪曲测试,它的指标是运用革新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
为普遍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;为线性规划和交集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,线性和分红,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。Google优化工具包括:约束编程解决方案;为线性规划和交集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,线性和分红,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,它包含一密密麻麻安全测试,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

Wycheproof
是Google开源的加密库测试项目,它包含一多重安全测试,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)是一个言语学习磨炼程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 紧假使协文学习一些 lisp
规范特性和改正,可以学习到大方的 Common Lisp
语言特色。(详情:https://github.com/google/lisp-koans

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习训练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首如若赞助学习一些 lisp
规范特性和改进,可以学习到大方的 Common Lisp
语言特征。(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,它肯定缩短了 3D
图形文件的轻重缓急,同时对 3D
图形的观察者来说又历来不严重影响视觉效果。它还目的在于立异 3D
图形的缩短和传导。Draco 是作为 C++ 源代码发表的,可以用来压缩 3D
图形,另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

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,它明确缩短了 3D
图形文件的轻重,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
图形的压缩和传导。Draco 是用作 C++ 源代码公布的,可以用来压缩 3D
图形,其余还揭露了拍卖编码数据的 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 客户端的职能。它的播音效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端效能很难实现。(详情:https://github.com/google/shaka-player

Shaka Player 它实现了 DASH 客户端的功效。它的播报效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端功能很难实现。(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 是用来创立使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中总结图的布局取决于输入数据的结构。 TensorFlow Fold
使得拍卖不同数额尺寸和协会的吃水学习模型更易于实现。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

TensorFlow Fold 是用以成立使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中总结图的社团取决于输入数据的布局。 TensorFlow Fold
使得拍卖不同数量尺寸和布局的深度学习模型更便于实现。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

 

 

55、Google 地球公司版 Earth Enterprise   ★Star 1161

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

Earth Enterprise 是 谷歌 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,目的在于让社区继承立异和促进该品种。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差距相比库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差别相比库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来评定六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提交相似度分值。这一个类此外一个生死攸关思想是对出入受体的例外颜色的岗位和密度的总计,特别是肉色的低密度锥窝。另一个心情来自于更规范的神经节细胞建模,特别是抑制频率空间。近期该品种只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

Butteraugli
是用来鉴定多少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提交相似度分值。这么些类型的一个根本思想是对出入受体的不比颜色的职务和密度的总计,特别是肉色的低密度锥窝。另一个想法来自于更标准的神经节细胞建模,特别是遏制频率空间。近日该类型只提供了
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。该项目会在您弹出了多少个音符之后,通过 AI
自动总结来帮你“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,了解音符的“编码规则”。(详情:https://github.com/googlecreativelab/aiexperiments-ai-duet

“钢琴二重奏”的 A.I. Duet。该类型会在您弹出了多少个音符之后,通过 AI
自动统计来帮你“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

 

 

59、端到端加密系统 E2EMail   ★Star 704

59、端到端加密系统 E2EMail   ★Star 704

E2EMail
是一个实验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扩张程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。音信的公然单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

E2EMail
是一个尝试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增添程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。音讯的公然单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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