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、机器学习系统 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习序列 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

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TensorFlow
是谷歌的第二代机器学习体系,遵照谷歌所说,在某些标准测试中,TensorFlow的显现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的壮大帮助,任何可以用计量流图形来发挥的计量,都可以运用TensorFlow。任何依照梯度的机械学习算法都可以获益于TensorFlow的全自动分
化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表达想法也会很容易。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow
是Google的第二代机器学习系统,依据Google所说,在少数标准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的扩大补助,任何可以用计量流图形来表述的精打细算,都得以运用TensorFlow。任何遵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中表述想法也会很容易。(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/

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/

 

 

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,不借助于于其他的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的运用体验,可以在旧版的浏览器举办平整的切换,提供充足迅猛的访问体验。(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,不借助于于任何的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的应用体验,可以在旧版的浏览器举行平整的切换,提供充足迅猛的拜访体验。(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 是一款特别风靡且好用的 Web 前端框架,如今由 Google维护。官方已将 Angular 2 和从前的本子 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和体系主页皆不平等)。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

Angular 是一款非常盛行且好用的 Web 前端框架,如今由 Google维护。官方已将 Angular 2 和后面的版本 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和品种主页皆不雷同)。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、容器集群管理体系 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体系。基于 Docker
构建一个器皿的调度服务。该系列可以活动在一个器皿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 是根源 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。该体系可以自动在一个器皿集群中挑选一个工作容器供役使。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公司开发的一种多少描述语言,类似于XML可以将结构化数据连串化,可用以数据存储、通信协议等地点。现阶段帮助C++、JAVA、Python等两种编程语言。同XML比较,Protocol
buffers在连串化结构化数据方面有广大优点(详情:https://github.com/google/protobuf

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是Google公司开支的一种多少描述语言,类似于XML可以将结构化数据连串化,可用来数据存储、通信协议等方面。现阶段补助C++、JAVA、Python等两种编程语言。同XML相比较,Protocol
buffers在体系化结构化数据方面有为数不少独到之处(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 大旨的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

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

 

 

7、Spark  ★Star 13378

7、Spark  ★Star 13378

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Spark 是Google商厦出产的一款基于 Chrome 浏览器的开支环境。提供一组可采用的
UI 组件。接纳 Dart
开发。(安装格局:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

斯帕克(Spark) 是Google商家出产的一款基于 Chrome 浏览器的开发环境。提供一组可采取的
UI 组件。采取 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。最近提供 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#
襄助.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。这些特点使得其在运动装备上展现更好,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。目前提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本协理 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
辅助.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。这多少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

 

 

9、高质地滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

9、高质料滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

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Guetzli,是一个针对性数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,能够通过发生更小的
JPEG 文件来达成更快的在线体验,并且同时保持与当前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的兼容性。Google 称 Guetzli 创立高质地的 JPEG
图像文件的尺寸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
算法平日会遇上的失真情状。左边是未压缩的原图,中间为较小尺寸的
libjpeg,左侧是失真更少的 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,可以通过暴发更小的
JPEG 文件来达成更快的在线体验,并且还要保持与最近浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的兼容性。谷歌 称 Guetzli 创立高质料的 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
算法日常会际遇的失真状况。左侧是未压缩的原图,中间为较小尺寸的
libjpeg,左侧是失真更少的 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实现的不行便捷的kv数据库,如今的本子1.2力所能及补助billion级其余数据量了。
在那个数据级别下还具备特别高的习性,首要归功于它的赏心悦目的计划。特别是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google实现的不胜飞速的kv数据库,近日的版本1.2可以扶助billion级此外数据量了。
在那多少个数量级别下还保有非凡高的习性,紧要归功于它的优质的统筹。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、自动化网络核查工具 Lighthouse  ★Star 9400

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于鼎新网络利用的质量。
可以将其看作一个 Chrome 扩大程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要查处的网址,它将对准此页面运行一系列的测试,然后生成一个关于页面性能的告诉。可以参见败北的测试,看看可以应用什么方法来立异应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改革网络采取的成色。
可以将其当作一个 Chrome 扩大程序运行,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,然后生成一个关于页面性能的告诉。可以参照败北的测试,看看可以动用哪些方法来改进应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

 

 

12、Gson  ★Star 9261

12、Gson  ★Star 9261

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

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
是一个小小的系统加载工具,用来创立插件来拍卖可代表的现象加载过程,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,将应用在本土浏览器中。通常创造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扩充名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个细微系统加载工具,用来创建插件来处理可替代的光景加载过程,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恢宏,将接纳在地头浏览器中。平日成立的插件名称是模块本身,即使没有特意指定用途,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、序列化库 FlatBuffers  ★Star 7991

FlatBuffers 是一个 Java
的连串化库,用于游戏和任何内存受限的采纳。FlatBuffers
可以让你间接访问系列化后的多寡,无需解压并开展辨析的进程。同时提供很强的迈入和向后兼容性。FlatBuffers
帮忙 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库帮助。(详情:https://github.com/google/flatbuffers

FlatBuffers 是一个 Java
的行列化库,用于游戏和任何内存受限的应用。FlatBuffers
可以让你直接访问系列化后的数量,无需解压并拓展解析的进程。同时提供很强的前进和向后兼容性。FlatBuffers
辅助 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库补助。(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 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

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,已有计划适配其余平台。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),并完全协助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行时,意在替代 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。这意味着 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一密密麻麻调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目的(即便不直接帮助 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。这象征 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一体系调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(即使不间接扶助 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 是一个来源于 Google 的 Javascript
编译器,通过它能够体验一些很新并且有趣的 Javascript
语言特征,这些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,那一个大多数是还从未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

 

 

18、媒体播放器 ExoPlayer  ★Star 7152

18、媒体播放器 ExoPlayer  ★Star 7152

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图片 10

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视频与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 辅助部分
Android MediaPlayer API 无法提供的特性,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 很容易定制和扩大,而且它可以因此 Play Store
更新提升。(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视频与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 协理部分
Android MediaPlayer API 不可能提供的特征,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 很容易定制和壮大,而且它可以由此 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 Google 的一款可再生的代码构建工具。它根本是用以构建 Google的软件,处理出现在Google的支付环境的构建问题,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锁题材。襄助多种语言并且跨平台,还扶助自动化测试和配置、具有重现性(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。它紧倘诺用以构建 Google的软件,处理现身在Google的支付条件的构建问题,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题材。扶助多种语言并且跨平台,还帮助自动化测试和布局、具有重现性(Reproducibility)和规模化等特性。(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、创作形式和作曲曲子的机器智能 magenta  ★Star 6563

谷歌 Brain团队的一组研讨人口颁发了一个类别Project
Magenta,其首要目标是运用机械学习创作艺术和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,研商人士在GitHub上开源了她们的模型和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

Google Brain团队的一组探讨人员发表了一个档次Project
Magenta,其关键对象是行使机械学习创作艺术和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,研商人口在GitHub上开源了他们的模子和工具。(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 开源的一个可从另外 Python
代码自动生成命令行接口(CLI)的库。Python Fire 是一种在 Python 中创造CLI 的简短方法;是支付和调剂 Python 代码的实用工具;可以使 Bash 和
Python
之间的变换更为容易;并且通过选拔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 开源的一个可从任何 Python
代码自动生成命令行接口(CLI)的库。Python Fire 是一种在 Python 中创造CLI 的简约方法;是付出和调节 Python 代码的卓有功效工具;可以使 Bash 和
Python
之间的转移更为容易;并且经过使用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

(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”构成的体现,每个像素可以是其余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”构成的呈现,每个像素可以是任何一种可相互的实体对象,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 团队为主的一个品种, 意在用 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,然后用户依据自己的需要通过URL和设备开展交互。这样一来,你利用智能设备的体会就和在网站上使
用各类超链接差不多了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队基本的一个品种, 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可以说是链接的功底,也是去主题化的,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通过URL和装置开展互动。这样一来,你采纳智能设备的心得就和在网站上使
用各样超链接差不多了。(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 是谷歌企业用来分析运行中的 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搜集、聚合、处理和导出运行容器相关的消息,每个容器保持单身的参数、历史资源使用情状和总体的资源利用数据。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
是一个运作中的守护进程用来搜集、聚合、处理和导出运行容器相关的消息,每个容器保持单身的参数、历史资源利用意况和总体的资源拔取数据。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
是一个充裕的不利单元测试框架。协助跨平台以及包括 Windows CE 和 Symbian
在内的片段手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest
是一个万分的科学单元测试框架。协理跨平台以及包括 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 是确立在 IndexedDB 上的关联查询引擎。它提供了类似 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(近期襄助 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

lovefield 是建立在 IndexedDB 上的关系查询引擎。它提供了近乎 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(近来支撑 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
有广大机械、重复、未经测试的代码,而且有时会油不过生部分神秘的 Bug 。Auto
项目是机动执行那个项目标天职的代码生成器的集合,他们得以无 Bug
创制你要编制的代码。(详情:https://github.com/google/auto

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有为数不少机械、重复、未经测试的代码,而且有时会冒出局部玄妙的 Bug 。Auto
项目是机关执行这个品种的任务的代码生成器的集纳,他们得以无 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
库使用面向对象的措施,允许创设定义一些前向传导统计的模块。模块用一些输入
Tensor 调用,添加操作到图里并重回输出
Tensor。其中一种设计选拔是通过在随着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 的本子必须至少为
1.0.1。Sonnet 帮忙 TensorFlow 的 virtualenv 安装模式,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的法子,允许创设定义一些前向传导统计的模块。模块用部分输入
Tensor 调用,添加操作到图里并赶回输出
Tensor。其中一种设计接纳是由此在随着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 协理 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,是一种收缩比很高的压缩方法。在裁减速度上跟
Deflate
差不多,不过提供了更密集的滑坡。(详情:https://github.com/google/brotli

Brotli 是一个通用目标的无损压缩算法,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。在减小速度上跟
Deflate
差不多,不过提供了更凝聚的压缩。(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 的载荷均衡系统。Seesaw
包含基本的载重均衡特性,同时协助部分高等的效用,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 帮助三个 VLANs
和集中式配置。同时其计划的大旨是便于维护。(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
包含基本的负载均衡特性,同时援助部分高档的效率,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 匡助三个 VLANs
和集中式配置。同时其计划的核心是便于维护。(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,无需任何外部倚重。(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,无需任何外部看重。(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

服从开源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可支撑和效仿回溯至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

严守开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。Google也真的用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可支撑和效仿回溯至iOS
8的装置,有关该工具的详实文档请戳这里。除了EarlGrey,其余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 是一个按照 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. 依据项目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)的补助.
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

Blockly 是一个按照 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. 依据项目FAQ介绍,
那么些新语言的显要目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的协助.
可以把变化的脚本输出成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 的绽开 API 进行 Go
语言封装的一个品种。(详情:https://github.com/google/go-github

go-github  是 Google 对 Github 的开放 API 举办 Go
语言封装的一个类别。(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。平日采用编译器只好做静态类型的反省。但采取此工具,可以举办编译器的花色分析,能够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刻。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的荒唐。平时使用编译器只好做静态类型的检查。但利用此工具,可以举行编译器的项目分析,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

 

 

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

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

Cartographer,是Google开源的一个ROS系统协助的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
摄像头)的数额,同步总计传感器的岗位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

Cartographer,是Google开源的一个ROS系统扶助的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自六个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
录像头)的数据,同步总结传感器的职位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 是一个由此分析安卓 “bugreport”
进程文件来统计电量消费情况。它同意应用程序开发人士在时刻线上可视化系统和应用程序级事件,具有运动和缩放效能,在配备上完全充电后可以轻松查看各类汇总总计信息,并能接纳应用程序,检查影响应用程序特定电池的目标。
它还同意五个错误报告的A /
B相比,特出呈现首要电池相关目的的差距。(详情:https://github.com/google/battery-historian

Battery Historian 是一个通过分析安卓 “bugreport”
进程文件来总计电量消费状态。它同意应用程序开发人员在时光线上可视化系统和动用程序级事件,具有活动和缩放效用,在设备上完全充电后得以轻松查看各样汇总总括消息,并能选拔应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还允许几个错误报告的A /
B相比较,优异显示紧要电池相关目的的异样。(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,用于跟踪和查证复杂的 Web
应用。它就可以帮你发现代码的性质问题,并且帮您打造卓殊流畅的 60 FPS Web
应用。它近日只可以用于特定的采取场馆,并不是为利用于具有场景而设计,假使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,用于跟踪和检察复杂的 Web
应用。它就足以帮您意识代码的属性问题,并且帮你制作极度顺理成章的 60 FPS Web
应用。它近年来不得不用来特定的选取场所,并不是为运用于具有场景而计划,如若您在应用过程中遭逢了问题,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) 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用来快捷实验和研商概率模型的测试平台,其蕴含的模型范围从在小数码集上的经典层次模型到在大数目集上的扑朔迷离深度概率模型。爱德华(Edward)融合了以下多少个世界:贝叶斯总括学和机具学习、深度学习、概率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

爱德华 是一个用来概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用以快速实验和研讨概率模型的测试平台,其含有的模子范围从在小数码集上的经典层次模型到在大数量集上的纷繁深度概率模型。爱德华(Edward)融合了以下多个世界:贝叶斯总计学和机器学习、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 是一个有力的 JavaScript 库,用于复杂的周边的 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

Closure Library 是一个强劲的 JavaScript 库,用于复杂的大面积的 Web
应用。它被广大 Google Web 应用使用,比如 Gmail 和 谷歌Docs。(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,同时亦为任何增值效益(包括安全性、监控、路由、连接管理与政策等)创制了根基。那款软件应用久经考验的
Lyft Envoy
代理进行构建,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

Istio 是一个由谷歌、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
项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其他增值效率(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创设了基础。那款软件使用久经考验的
Lyft Envoy
代理举行构建,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,跟客户端举行互动。(详情:https://github.com/google/grr

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)和劳动器端组成,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,跟客户端举行互相。(详情:https://github.com/google/grr

 

 

46、Android 的漂流操作栏 Hover   ★Star 2053

46、Android 的飘浮操作栏 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先头,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索要做,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 的漂移操作栏。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,还有好多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、模块化深度学习连串 Tensor2Tensor   ★Star 2000

47、模块化深度学习连串 Tensor2Tensor   ★Star 2000

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩张的库和二进制文件,
 可以扶助人们为各样机械学习程序创立起头进的模型,可采用于两个世界,如翻译、语法分析、图像信息描述等,大大提高了研究和支付的进度。(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,
 可以援救人们为各样机器学习程序成立起首进的模子,可利用于三个世界,如翻译、语法分析、图像音讯描述等,大大提高了商讨和开支的进度。(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
可以针对开源软件拓展持续的模糊测试,它的目标是选择革新的歪曲测试技术与可举行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
为广大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持续的模糊测试,它的目标是应用改进的歪曲测试技术与可举办的分布式执行相结合,提高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,它涵盖一文山会海安全测试,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,它涵盖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

 

 

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习锻炼程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首假设支援学习一些 lisp
规范特性和改善,可以学学到大方的 Common Lisp
语言特征。(详情:https://github.com/google/lisp-koans

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个语言学习锻练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 重要是匡助学习有些 lisp
规范特性和改进,可以学学到大气的 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,它显著裁减了 3D
图形文件的深浅,同时对 3D
图形的观望者来说又历来不严重影响视觉效果。它还目的在于立异 3D
图形的滑坡和传导。Draco 是用作 C++ 源代码宣布的,可以用来压缩 3D
图形,其它还公布了拍卖编码数据的 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,它肯定缩短了 3D
图形文件的轻重缓急,同时对 3D
图形的观望者来说又历来不严重影响视觉效果。它还目的在于立异 3D
图形的回落和传导。Draco 是用作 C++ 源代码公布的,可以用来压缩 3D
图形,此外还发表了处理编码数据的 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 客户端的功力。它的播报效果基于 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 客户端的效益。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 是用于成立使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中统计图的构造取决于输入数据的构造。 TensorFlow Fold
使得拍卖不同数量尺寸和布局的深浅学习模型更便于实现。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

TensorFlow Fold 是用于创建使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中总括图的布局取决于输入数据的结构。 TensorFlow Fold
使得拍卖不同数量尺寸和结构的吃水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,目的在于让社区继承立异和推动该类型。(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
地图的地理空间利用,意在让社区持续改进和推动该类型。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差距相比库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差别相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来鉴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付诸相似度分值。这个类型的一个紧要思想是对出入受体的不同颜色的职务和密度的总计,特别是灰色的低密度锥窝。另一个想法来自于更纯粹的神经节细胞建模,特别是抑制频率空间。如今该品种只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

Butteraugli
是用来评定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付诸相似度分值。那一个类型的一个首要思想是对出入受体的不比颜色的职务和密度的总括,特别是黑色的低密度锥窝。另一个想法来自于更确切的神经节细胞建模,特别是抑制频率空间。如今该品种只提供了
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。该项目会在你弹出了几个音符之后,通过 AI
自动测算来帮你“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
自动总括来帮您“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,了解音符的“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扩充程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。新闻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扩张程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。信息的通晓单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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