开源巨献,谷歌最叫座60款开源项目

0、机器学习系统 TensorFlow,0、机器学习系统 TensorFlow

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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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。

0、机器学习连串 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习序列 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

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TensorFlow
是Google的第二代机器学习系统,依据Google所说,在一些规则测试中,TensorFlow的展现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的壮大补助,任何可以用总结流图形来发表的揣度,都可以行使TensorFlow。任何按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

TensorFlow
是Google的第二代机器学习体系,依照谷歌所说,在某些标准测试中,TensorFlow的变现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的壮大帮助,任何可以用总结流图形来抒发的计量,都可以拔取TensorFlow。任何依照梯度的机器学习算法都可以收益于TensorFlow的自行分
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

Google 开源了 Material Design 系统图标包里面的 750
个字形。该连串图标包含常用的图标,如用于媒体播发、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。该序列图标包含常用的图标,如用于媒体播发、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,不借助于另外的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的施用体验,可以在旧版的浏览器举办平整的切换,提供十分迅猛的拜会体验。(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,不借助于另外的 JavaScript 框架和库。MDL
能够优化跨设备的拔取体验,可以在旧版的浏览器举行平整的切换,提供相当神速的造访体验。(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 是一款分外盛行且好用的 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
地址和档次主页皆不平等)。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 是一款非凡盛行且好用的 Web 前端框架,如今由 谷歌维护。官方已将 Angular 2 和事先的版本 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和项目主页皆不一样)。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、容器集群管理类别 Kubernetes  ★Star 24599

4、容器集群管理序列 Kubernetes  ★Star 24599

Kubernetes 是发源 Google 云平台的开源容器集群管理类别。基于 Docker
构建一个器皿的调度服务。该序列可以自动在一个容器集群中甄选一个行事容器供役使。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体系。基于 Docker
构建一个容器的调度服务。该系统可以自动在一个容器集群中精选一个做事容器供役使。其主干概念是
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集团开发的一种多少描述语言,类似于XML可以将结构化数据体系化,可用于数据存储、通信协议等地点。现阶段支撑C++、JAVA、Python等两种编程语言。同XML相相比,Protocol
buffers在序列化结构化数据方面有那个独到之处(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、通信协议等方面。现阶段辅助C++、JAVA、Python等两种编程语言。同XML比较,Protocol
buffers在系列化结构化数据方面有广大优点(详情:https://github.com/google/protobuf

 

 

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

该项目是 Google 的一个开源项目,包含众多 Google 要旨的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

该类型是 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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Spark(Spark) 是Google商厦推出的一款基于 Chrome 浏览器的支付环境。提供一组可接纳的
UI 组件。选拔 Dart
开发。(安装情势:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

Spark 是Google商家生产的一款基于 Chrome 浏览器的开销条件。提供一组可选拔的
UI 组件。拔取 Dart
开发。(安装格局: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 版本匡助 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
补助.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。这一个特色使得其在活动设备上展现更好,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。近年来提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本帮助 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。这一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,是一个针对数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,可以透过发出更小的
JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且同时保障与眼前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的兼容性。Google 称 Guetzli 创制高质量的 JPEG
图像文件的大大小小比当下的回落方法要再小 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
算法日常会遇见的失真意况。左侧是未压缩的原图,中间为较小尺寸的
libjpeg,左边是失真更少的 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,可以由此发生更小的
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 创制高质量的 JPEG
图像文件的大大小小比近年来的滑坡方法要再小 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
算法平时会赶上的失真情状。左侧是未压缩的原图,中间为较小尺寸的
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实现的充裕快捷的kv数据库,最近的版本1.2可知扶助billion级此外数据量了。
在那多少个数据级别下还有所充足高的性能,重要归功于它的好好的统筹。特别是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google实现的非凡便捷的kv数据库,近来的版本1.2力所能及帮助billion级其它数据量了。
在这些数据级别下还富有分外高的特性,首要归功于它的优良的宏图。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、自动化网络审批工具 Lighthouse  ★Star 9400

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改进网络利用的品质。
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
提供一个要甄其它网址,它将对准此页面运行一连串的测试,然后生成一个关于页面性能的报告。可以参见战败的测试,看看可以采纳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,用于改进网络利用的成色。
可以将其看成一个 Chrome 扩展程序运行,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类此外测试,然后生成一个关于页面性能的报告。可以参考失利的测试,看看可以采纳什么样方法来立异应用。(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
是一个微细系统加载工具,用来创制插件来拍卖可代表的情况加载过程,包括加载
CSS 场景和图纸,紧要运行在浏览器和 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。平日成立的插件名称是模块本身,倘诺没有特别指定用途,则默认插件名是模块的壮大名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个不大系统加载工具,用来创造插件来处理可代表的面貌加载过程,包括加载
CSS 场景和图纸,首要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6
浏览器加载程序的的扩张,将采纳在地点浏览器中。通常创制的插件名称是模块本身,假如没有特别指定用途,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、体系化库 FlatBuffers  ★Star 7991

FlatBuffers 是一个 Java
的行列化库,用于游戏和其他内存受限的行使。FlatBuffers
可以让你直接访问连串化后的数码,无需解压并拓展解析的历程。同时提供很强的前进和向后包容性。FlatBuffers
补助 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库匡助。(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采用。FlatBuffers
可以让您直接访问体系化后的多少,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
补助 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库协理。(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 Google 开源的一款用 Rust 语言编写的公文编辑器,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
之内提交并拍卖。文本绘制使用最好的技艺(如 Mac 上的 Core Text,Windows
上的 DirectWrite 等),并完全协理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,已有计划适配此外平台。所有编辑操作都可以在 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),并完全协理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行时,目的在于替代 CPython
2.7。 关键的分别是它将 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 运行时的一类别调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(尽管不直接辅助 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运转时,意在替代 CPython
2.7。 关键的区别是它将 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 运行时的一文山会海调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(虽然不直接辅助 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 是一个起点 Google 的 Javascript
编译器,通过它可以体会一些很新并且有趣的 Javascript
语言特征,这多少个大多数是还未曾被当下浏览器实现的 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,这一个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 匡助部分
Android MediaPlayer API 不能提供的风味,包括 DASH 和 SmoothStreaming
自适应回放,持久的高速缓存和自定义渲染器。不像 MediaPlayer
API,EXOPlayer 很容易定制和扩充,而且它可以由此 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 在播放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 不能够提供的特性,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 很容易定制和扩充,而且它可以经过 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 Google 的一款可再生的代码构建工具。它至关首假设用以构建 谷歌的软件,处理出现在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。襄助多种语言并且跨平台,还帮忙自动化测试和布局、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等特性。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

Bazel 是 Google 的一款可再生的代码构建工具。它根本是用于构建 Google的软件,处理出现在谷歌的支出环境的构建问题,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有关问题。协理多种语言并且跨平台,还扶助自动化测试和布置、具有重现性(Reproducibility)和规模化等特点。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

 

 

20、创作艺术和作曲曲子的机器智能 magenta  ★Star 6563

20、创作艺术和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

谷歌 Brain团队的一组研讨人口发布了一个项目Project
Magenta,其首要对象是应用机械学习创作情势和作曲曲子。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团队的一组研讨人口公布了一个品类Project
Magenta,其重点目的是拔取机械学习创作模式和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,探究人士在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 谷歌 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 的简练方法;是付出和调节 Python 代码的实用工具;可以使 Bash 和
Python
之间的转换更为容易;并且经过接纳你需要导入和开创的模块和变量来设置
REPL,使得应用 Python REPL 更易于

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 中创设CLI 的大概方法;是开发和调试 Python 代码的有用工具;可以使 Bash 和
Python
之间的转换更为容易;并且经过拔取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,可以用来构建各类由“像素”构成的来得,每个像素可以是任何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,可以用来构建各样由“像素”构成的显得,每个像素可以是其他一种可相互的实业对象,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,各类URL可以说是链接的基础,也是去焦点化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各类智能设备用URL来标识自己,然后用户遵照自己的内需经过URL和配备开展交互。那样一来,你接纳智能装备的经验就和在网站上使
用各个超链接差不多了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队为主的一个门类, 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可以说是链接的底子,也是去大旨化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各种智能装备用URL来标识自己,然后用户依照自己的需要经过URL和配备举办互动。那样一来,你接纳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
是一个运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,每个容器保持单身的参数、历史资源采用处境和全体的资源利用数据。当前支撑
lmctfy 容器和 Docker
容器。(详情:https://github.com/google/cadvisor

Advisor 是Google商家用来分析运行中的 Docker
容器的资源占用以及性能特点的工具。cAdvisor
是一个运作中的守护进程用来采访、聚合、处理和导出运行容器相关的信息,每个容器保持单身的参数、历史资源利用意况和一体化的资源采纳数据。当前帮忙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
是一个异常的不错单元测试框架。援助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的一敌手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest
是一个百般的不错单元测试框架。援助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的片段手机操作系统。(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 是建立在 IndexedDB 上的涉嫌查询引擎。它提供了近乎 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(方今支撑 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

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(最近襄助 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

 

 

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
有成千上万机械、重复、未经测试的代码,而且有时会现身局部神秘的 Bug 。Auto
项目是全自动执行这多少个类其它职责的代码生成器的联谊,他们可以无 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
有好多机械、重复、未经测试的代码,而且有时会冒出一些神秘的 Bug 。Auto
项目是自动执行这多少个类其余职责的代码生成器的聚集,他们得以无 Bug
创立你要编写的代码。(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
库使用面向对象的方法,允许创制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。其中一种设计采纳是经过在跟着调用相同的模块时自动重用变量来确保变量分享被透明化处理。
该库兼容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的版本必须至少为
1.0.1。Sonnet 襄助 TensorFlow 的 virtualenv 安装形式,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的办法,允许创制定义一些前向传导统计的模块。模块用部分输入
Tensor 调用,添加操作到图里并再次回到输出
Tensor。其中一种设计采取是透过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 的本子必须至少为
1.0.1。Sonnet 补助 TensorFlow 的 virtualenv 安装情势,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减少方法。在削减速度上跟
Deflate
差不多,不过提供了更凝聚的缩减。(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办数据压缩,是一种压缩比很高的缩减方法。在收缩速度上跟
Deflate
差不多,可是提供了更凝聚的削减。(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 的负荷均衡系统。Seesaw
包含基本的负载均衡特性,同时扶助部分高档的成效,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 帮助两个 VLANs
和集中式配置。同时其计划的要旨是容易维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

Seesaw 是 Google 开源的一个遵照 Linux 的负载均衡系统。Seesaw
包含基本的载荷均衡特性,同时辅助部分高档的效应,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 帮助六个 VLANs
和集中式配置。同时其计划的要旨是便于维护。(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

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

遵从开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。Google也着实用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可支撑和模拟回溯至iOS
8的装备,有关该工具的事无巨细文档请戳那里。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

遵从开源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可协理和宪章回溯至iOS
8的配备,有关该工具的详细文档请戳那里。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 是一个依照 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,
这多少个新语言的重大目的是为web应用提供宏(或脚本编 程)的匡助.
可以把变化的脚本输出成javascript, python
等.已经有多少个利用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly

Blockly 是一个依据 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. 依照项目FAQ介绍,
这多少个新语言的重要目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的帮助.
可以把变化的剧本输出成javascript, python
等.已经有几个使用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 的盛开 API 举办 Go
语言封装的一个门类。(详情:https://github.com/google/go-github

go-github  是 Google 对 Github 的怒放 API 举行 Go
语言封装的一个档次。(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
编译时的不当。经常采取编译器只好做静态类型的检讨。但使用此工具,可以进行编译器的品种分析,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日子。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的不当。日常采用编译器只可以做静态类型的自我批评。但运用此工具,能够举办编译器的门类分析,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时间。(详情:https://github.com/google/error-prone

 

 

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

38、ROS 系统辅助的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

Cartographer,是Google开源的一个ROS系统补助的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)的数码,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系统匡助的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自两个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
视频头)的多寡,同步总结传感器的职务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

 

 

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状态。它同意应用程序开发人士在岁月线上可视化系统和使用程序级事件,具有运动和缩放效率,在设备上完全充电后方可轻松查看各个汇总总括信息,并能采取应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还同意五个错误报告的A /
B相比较,特出展示紧要电池相关目的的差距。(详情:https://github.com/google/battery-historian

Battery Historian 是一个透过分析安卓 “bugreport”
进程文件来总结电量消费情状。它同意应用程序开发职员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可以轻松查看各个汇总总计音信,并能采取应用程序,检查影响应用程序特定电池的目标。
它还允许三个错误报告的A /
B相比较,卓绝显示首要电池相关目标的异样。(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),可用于机器翻译、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,用于跟踪和调研复杂的 Web
应用。它就可以帮你发觉代码的属性问题,并且帮您打造异常顺理成章的 60 FPS Web
应用。它近年来只得用来特定的应用场馆,并不是为使用于所有场景而规划,假设你在利用过程中境遇了问题,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和调查复杂的 Web
应用。它就可以帮您发现代码的性质问题,并且帮你制作非常流畅的 60 FPS Web
应用。它目前只能用来特定的运用场所,并不是为利用于所有场景而规划,假若您在拔取过程中相见了问题,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(Edward)   ★Star 2395

爱德华(Edward) 是一个用以概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用于飞快实验和探讨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据集上的复杂深度概率模型。Edward融合了以下三个世界: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

爱德华(Edward) 是一个用来概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用以快捷实验和研商概率模型的测试平台,其蕴藉的模子范围从在小数码集上的经文层次模型到在大数额集上的扑朔迷离深度概率模型。爱德华(Edward)融合了以下两个世界:贝叶斯总结学和机器学习、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 是一个无敌的 JavaScript 库,用于复杂的科普的 Web
应用。它被不少 Google Web 应用使用,比如 Gmail 和 GoogleDocs。(详情:https://github.com/google/closure-library

Closure Library 是一个强劲的 JavaScript 库,用于复杂的宽广的 Web
应用。它被很多 谷歌 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,目的在于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
项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为此外增值功效(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创建了根基。这款软件使用久经考验的
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,同时亦为任何增值效益(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

 

 

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 开发的中远距离现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和劳务器端组成,客户端可以配备在一个职责系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端进行互动。(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)和劳动器端组成,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,跟客户端举办相互。(详情:https://github.com/google/grr

 

 

46、Android 的漂移操作栏 Hover   ★Star 2053

46、Android 的飘浮操作栏 Hover   ★Star 2053

Hover 是一个用来 Android 的悬浮操作栏。该菜单栏可以当做一个 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 的飘浮操作栏。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眼前,当然,这里需要报名权限。
Hover 仍处在开发阶段,还有为数不少代码清理工作急需做,也就是说,Hover
现在单纯处于可用状态。(详情:https://github.com/google/hover

 

 

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

47、模块化深度学习体系 Tensor2Tensor   ★Star 2000

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩展的库和二进制文件,
 可以扶助人们为各类机械学习程序创造起首进的模型,可利用于五个世界,如翻译、语法分析、图像信息描述等,大大提升了研讨和开支的速度。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩大的库和二进制文件,
 可以襄助人们为各类机器学习程序创立起头进的模子,可应用于六个领域,如翻译、语法分析、图像音信描述等,大大提高了商量和开发的速度。(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
可以针对开源软件实行不断的混淆测试,它的目的是行使革新的模糊测试技术与可开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),并且经过 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
可以针对开源软件举行不断的混淆测试,它的目标是拔取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平稳。OSS-Fuzz
结合了多种模糊测试技术/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
为广大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,它包含一雨后春笋安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是否存在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,它含有一多级安全测试,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

 

 

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个语言学习磨练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首倘诺匡助学习有些 lisp
规范特性和改进,可以学习到大气的 Common Lisp
语言特色。(详情:https://github.com/google/lisp-koans

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习锻练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首如若匡助学习一些 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,它不问可知裁减了 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
图形的缩减和传导。Draco 是作为 C++ 源代码发表的,能够用来压缩 3D
图形,此外还披露了处理编码数据的 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,它明确缩小了 3D
图形文件的高低,同时对 3D
图形的观望者来说又历来不严重影响视觉效果。它还目的在于改良 3D
图形的压缩和传导。Draco 是用作 C++ 源代码宣布的,可以用来压缩 3D
图形,另外还公布了拍卖编码数据的 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 客户端的意义。它的播音效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端功用很难落实。(详情:https://github.com/google/shaka-player

Shaka Player 它实现了 DASH 客户端的效率。它的播报效果基于 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

 

 

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,其中总结图的结构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 是用以创建使用结构化数据的 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,意在让社区继续立异和推动该类型。(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
地图的地理空间应用,意在让社区连续立异和推动该项目。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差别相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差异相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来裁判几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别点并交由相似度分值。这些项目标一个重大思想是对出入受体的不等颜色的职位和密度的总结,特别是肉色的低密度锥窝。另一个思想来自于更精确的神经节细胞建模,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
是用来评定多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别点并提交相似度分值。这一个类其它一个要害思想是对出入受体的两样颜色的地方和密度的总结,特别是黄色的低密度锥窝。另一个心境来自于更准确的神经节细胞建模,特别是抑制频率空间。近来该项目只提供了
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。通过安装 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。该类型会在您弹出了几个音符之后,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,通晓音符的“编码规则”。(详情:https://github.com/googlecreativelab/aiexperiments-ai-duet

“钢琴二重奏”的 A.I. Duet。该品种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,通晓音符的“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增加程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。音信的当众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。音信的领悟单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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