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作者:程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹
本文为大家整理了 Google 开源的项目,看看有没有感兴趣的,排名顺序按照 Github ★Star 数排列。 0、机器学习系统 TensorFlow★Star 62533 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分 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) 1、material-design-icons★Star 30315 2、前端开发工具组 MDL★Star 27873 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 的外观和感觉到你的静态内容网站,不依赖于任何的 Java 框架和库。MDL 可以优化跨设备的使用体验,可以在旧版的浏览器进行平滑的切换,提供非常快速的访问体验。(详情:https://github.com/google/material-design-lite) 3、Web 前端框架 Angular★Star 25524 Angular 是一款十分流行且好用的 Web 前端框架,目前由 Google 维护。官方已将 Angular 2 和之前的版本 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub 地址和项目主页皆不相同)。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) 4、容器集群管理系统 Kubernetes★Star 24599 5、数据描述语言 protobuf★Star 18447 Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf )是Google公司开发的一种数据描述语言,类似于XML能够将结构化数据序列化,可用于数据存储、通信协议等方面。现阶段支持C++、JAVA、Python等三种编程语言。同XML相比,Protocol buffers在序列化结构化数据方面有许多优点(详情:https://github.com/google/protobuf) 6、Java 常用库 Guava★Star 17267 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。目前提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go. 其中 C 版本支持 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C# 支持.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。这些特性使得其在移动设备上表现更好,更省电和节省空间占用。(详情:https://github.com/grpc/grpc) 9、高质量压缩图片算法工具Guetzli ★Star 9959 Guetzli,是一个针对数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,能够通过产生更小的 JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且同时保持与当前浏览器,图像处理应用和 JPEG 标准的兼容性。Google 称 Guetzli 创建高质量的 JPEG 图像文件的大小比当前的压缩方法要再小 35%。上图为 16x16 像素样本,是挂在蓝天下的一根电话线,传统 JPEG 算法经常会遇到的失真状况。左边是未压缩的原图,中间为较小尺寸的 libjpeg,右边是失真更少的 Guetzli 。(详情:https://github.com/google/guetzli) 10、k/v数据库 Leveldb ★Star 9799 11、自动化网络审查工具 Lighthouse★Star 9400 12、Gson★Star 9261 13、最小系统加载工具 systemjs★Star 8356 systemjs 是一个最小系统加载工具,用来创建插件来处理可替代的场景加载过程,包括加载 CSS 场景和图片,主要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6 浏览器加载程序的的扩展,将应用在本地浏览器中。通常创建的插件名称是模块本身,要是没有特意指定用途,则默认插件名是模块的扩展名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs) 14、序列化库 FlatBuffers★Star 7991 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,已有计划适配其它平台。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术(如 Mac 上的 Core Text,Windows 上的 DirectWrite 等),并完全支持 Unicode。(详情:https://github.com/google/xi-editor) 16、Grumpy★Star 7760 Grumpy 是一个 Python to Go 源代码翻译编译器和运行时,旨在替代 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。这意味着 Grumpy 没有 VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一系列调用,Go 库服务与 Python C API 类似的目的(尽管不直接支持 C API)。(详情:https://github.com/google/grumpy) 17、Java 编译器 Traceur★Star 7300 18、媒体播放器 ExoPlayer★Star 7152 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音频上提供了一个候选。ExoPlayer 支持一些 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 很容易定制和扩展,而且它可以通过 Play Store 更新升级。(详情:https://github.com/google/ExoPlayer) 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。它主要是用于构建 Google 的软件,处理出现在谷歌的开发环境的构建问题,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关问题。支持多种语言并且跨平台,还支持自动化测试和部署、具有再现性(Reproducibility)和规模化等特征。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel) 20、创作艺术和谱写曲子的机器智能 magenta★Star 6563 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 中创建 CLI 的简单方法;是开发和调试 Python 代码的有用工具;能够使 Bash 和 Python 之间的转换更为容易;并且通过使用你需要导入和创建的模块和变量来设置 REPL,使得使用 Python REPL 更容易 22、软硬件框架AnyPixel.js ★Star 5906 23、物联网工具Physical Web★Star 5899 Physical Web 是由 Chrome 团队主导的一个项目, 意在用 URL 连接世界, 方便用户接受数据。在Web世界中,各种URL可以说是链接的基础,也是去中心化的,所以“The Physical Web”要做的就是让每个智能设备用URL来标识自己,然后用户按照自己的需要通过URL和设备进行交互。这样一来,你使用智能设备的体验就和在网站上使 用各种超链接差不多了。(详情:https://github.com/google/physical-web) 24、Docker 容器性能分析工具cAdvisorc★Star 5853 Advisor 是谷歌公司用来分析运行中的 Docker 容器的资源占用以及性能特性的工具。cAdvisor 是一个运行中的守护进程用来收集、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、历史资源使用情况和完整的资源使用数据。当前支持 lmctfy 容器和 Docker 容器。(详情:https://github.com/google/cadvisor) 25、C++单元测试工具★Star 5755 26、IndexedDB 关系查询引擎 lovefield★Star 5532 27、 Java 生成器源代码集合 Auto★Star 5295 28、Python 代码格式化的工具★Star 5197 29、基于 TensorFlow 的神经网络库 Sonnet★Star 5000 Sonnet 库使用面向对象的方法,允许创建定义一些前向传导计算的模块。模块用一些输入 Tensor 调用,添加操作到图里并返回输出 Tensor。其中一种设计选择是通过在随后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 支持 TensorFlow 的 virtualenv 安装模式,以及 nativ pip 安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet) 30、无损压缩算法Brotli ★Star 4822 31、负载均衡系统 Seesaw★Star 4286 Seesaw 是 Google 开源的一个基于 Linux 的负载均衡系统。Seesaw 包含基本的负载均衡特性,同时支持一些高级的功能,诸如:anycast, Direct Server Return (DSR), 支持多个 VLANs 和集中式配置。同时其设计的宗旨是易于维护。(详情:https://github.com/google/seesaw) 32、Gumbo★Star 4060 33、GXUI★Star 3803 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也确实用的它来测试自家的iOS app。EarlGrey可支持和模拟回溯至iOS 8的设备,有关该工具的详细文档请戳这里。除了EarlGrey,其它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 Blockly 是一个基于 Web 的可视化编程工具,只需要拖动几个图形就可以编程, 完全不需要打字. 根据项目FAQ介绍, 这个新语言的主要目的是为web应用提供宏(或脚本编 程)的支持. 可以把生成的脚本输出成java, python 等.已经有几个利用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly) 36、go-github★Star 2707 37、抓取bug工具 error-prone★Star 2708 38、ROS 系统支持的 SLAM 库 Cartographer★Star 2700 39、安卓电量分析工具 Battery Historian ★Star 2579 Battery Historian 是一个通过分析安卓 "bugreport" 进程文件来统计电量消费情况。它允许应用程序开发人员在时间线上可视化系统和应用程序级事件,具有平移和缩放功能,在设备上完全充电后可以轻松查看各种汇总统计信息,并能选择应用程序,检查影响应用程序特定电池的指标。 它还允许两个错误报告的A / B比较,突出显示关键电池相关指标的差异。(详情:https://github.com/google/battery-historian) 40、通用编码器&解码器框架 seq2seq★Star 2433 41、Web应用 Tracing Framework★Star 2371 42、深度概率编程语言 Edward★Star 2395 43、Java 库 Closure Library★Star 2257 44、大型微服务系统管理工具 Istio★Star 2291 Istio 是一个由谷歌、IBM 与 Lyft 共同开发的开源项目,旨在提供一种统一化的微服务连接、安全保障、管理与监控方式。Istio 项目能够为微服务架构提供流量管理机制,同时亦为其它增值功能(包括安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创造了基础。这款软件利用久经考验的 Lyft Envoy 代理进行构建,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 46、Android 的悬浮操作栏 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面,当然,这里需要申请权限。 Hover 仍处在开发阶段,还有很多代码清理工作需要做,也就是说,Hover 现在仅仅处于可用状态。(详情:https://github.com/google/hover) 47、模块化深度学习系统 Tensor2Tensor ★Star 2000 48、Google 模糊测试服务 OSS-Fuzz★Star 1781 OSS-Fuzz 能够针对开源软件进行持续的模糊测试,它的目的是利用更新的模糊测试技术与可拓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稳定性。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 为大规模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 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 51、Common Lisp Koans ★Star 1695 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,它显著缩小了 3D 图形文件的大小,同时对 3D 图形的观看者来说又根本不严重影响视觉效果。它还旨在改善 3D 图形的压缩和传输。Draco 是作为 C++ 源代码发布的,可以用来压缩 3D 图形,另外还发布了处理编码数据的 C++ 和 Java 解码器。(详情:https://github.com/google/draco) 53、 Java 库 Shaka Player ★Star 1354 54、TensorFlow 深度学习库 Fold★Star 1192 55、Google 地球企业版 Earth Enterprise★Star 1161 56、图像差异比较库 Butteraugli ★Star 1100 Butteraugli 是用来评判两个图像之间的相似度。通过识别图像之间一些最受关注的差异点并给出相似度分值。这个项目的一个主要动机是对差异受体的不同颜色的位置和密度的统计,特别是蓝色的低密度锥窝。另一个动机来自于更准确的神经节细胞建模,特别是抑制频率空间。目前该项目只提供了 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 58、钢琴二重奏 AI aiexperiments-ai-duet ★Star 883 59、端到端加密系统 E2EMail ★Star 704 如果还有其他项目是你认为值得推荐的,留言告诉我们~ ●本文编号436,以后想阅读这篇文章直接输入436即可。 ●输入m获取文章目录 推荐↓↓↓ Python编程 更多推荐《》 涵盖:程序人生、算法与数据结构、黑客技术与网络安全、大数据技术、前端开发、Java、Python、Web开发、安卓开发、iOS开发、C/C++、.NET、Linux、数据库、运维等。
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