开源巨献,谷歌最叫座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、机器学习系统 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习系统 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

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TensorFlow
是谷歌(Google)的第二代机器学习系统,根据谷歌(谷歌)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
内建纵深学习的扩大帮忙,任何能够用总结流图形来表述的计量,都足以应用TensorFlow。任何依据梯度的机械学习算法都可以受益于TensorFlow的电动分化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表明想法也会很简单。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow
是谷歌(Google)的第二代机器学习系统,依照谷歌(谷歌(Google))所说,在某些原则测试中,TensorFlow的变现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的恢宏协理,任何能够用计量流图形来发布的计算,都足以利用TensorFlow。任何按照梯度的机械学习算法都可以获益于TensorFlow的活动差别(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中发布想法也会很不难。(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。该系统图标包蕴常用的图标,如用于媒体播发、通信、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。该连串图标包蕴常用的图标,如用于媒体播发、通信、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(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,不依靠于其余的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的行使体验,可以在旧版的浏览器举行平整的切换,提供尤其便捷的走访体验。(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)能够让您添加一个 Material Design
的外观和感到到你的静态内容网站,不依赖于其它的 JavaScript 框架和库。MDL
可以优化跨设备的采纳体验,可以在旧版的浏览器进行平整的切换,提供极度高效的拜会体验。(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 是一款极度盛行且好用的 Web 前端框架,如今由 谷歌维护。官方已将 Angular 2 和后面的本子 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和档次主页皆不雷同)。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

Angular 是一款分外流行且好用的 Web 前端框架,近来由 谷歌(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
地址和项目主页皆差异)。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、容器集群管理连串 Kubernetes  ★Star 24599

4、容器集群管理种类 Kubernetes  ★Star 24599

Kubernetes 是发源 谷歌(Google) 云平台的开源容器集群管理种类。基于 Docker
构建一个容器的调度服务。该系统可以活动在一个器皿集群中接纳一个干活容器供役使。其焦点概念是
Container Pod。(详情:https://github.com/kubernetes/kubernetes

Kubernetes 是根源 谷歌(Google) 云平台的开源容器集群管理连串。基于 Docker
构建一个容器的调度服务。该系统可以自动在一个器皿集群中甄选一个行事容器供役使。其宗旨概念是
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
)是谷歌(Google)集团开销的一种多少描述语言,类似于XML可以将结构化数据系列化,可用于数据存储、通讯协议等地点。现阶段支撑C++、JAVA、Python等二种编程语言。同XML比较,Protocol
buffers在序列化结构化数据方面有过多独到之处(详情:https://github.com/google/protobuf

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是谷歌公司支付的一种多少描述语言,类似于XML能够将结构化数据系列化,可用来数据存储、通信协议等地点。现阶段支撑C++、JAVA、Python等三种编程语言。同XML比较,Protocol
buffers在系列化结构化数据方面有不可胜数独到之处(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 谷歌(Google) 的一个开源项目,包蕴众多 谷歌 大旨的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

该品种是 谷歌(Google) 的一个开源项目,包罗众多 谷歌 要旨的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

 

 

7、Spark  ★Star 13378

7、Spark  ★Star 13378

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斯帕克(Spark) 是谷歌(Google)商厦生产的一款基于 Chrome 浏览器的付出环境。提供一组可选拔的
UI 组件。选择 Dart
开发。(安装形式:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

斯帕克(Spark) 是谷歌(Google)公司生产的一款基于 Chrome 浏览器的付出环境。提供一组可选取的
UI 组件。选取 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。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、底部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。这些特征使得其在移动设备上显现更好,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。近日提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本援救 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
扶助.GRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流、流控、底部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。那几个特色使得其在活动装备上显现更好,更省电和节省空间占据。(详情:https://github.com/grpc/grpc

 

 

9、高质料滑坡图片算法工具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,可以透过暴发更小的
JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且还要有限支撑与当前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的包容性。谷歌 称 Guetzli 创设高质料的 JPEG
图像文件的分寸比如今的裁减方法要再小 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
算法常常会碰着的失真情况。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,可以通过发出更小的
JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且还要保险与眼前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的包容性。谷歌(Google) 称 Guetzli 创造高质地的 JPEG
图像文件的轻重比当下的缩减方法要再小 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
算法日常会赶上的失真意况。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完成的要命飞快的kv数据库,如今的本子1.2力所能及辅助billion级其余数据量了。
在这一个数量级别下还持有至极高的性质,紧要归功于它的不错的布署。更加是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google落成的不胜高效的kv数据库,近年来的版本1.2力所能及接济billion级其他数据量了。
在这一个数额级别下还具有不行高的性质,首要归功于它的精良的规划。越发是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,用于改良网络选拔的身分。
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三番五次串的测试,然后生成一个关于页面性能的告知。可以参照败北的测试,看看可以动用哪些方法来创新应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改进网络选用的身分。
可以将其看作一个 Chrome 扩张程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要甄其他网址,它将针对此页面运行三番五次串的测试,然后生成一个关于页面性能的报告。可以参见战败的测试,看看可以应用哪些方法来立异应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

 

 

12、Gson  ★Star 9261

12、Gson  ★Star 9261

Gson 是 谷歌(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 谷歌 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据里面进行映射的 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
是一个小小系统加载工具,用来创制插件来处理可替代的场所加载进度,包含加载
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伸张,将使用在本土浏览器中。经常成立的插件名称是模块本身,假如没有尤其指定用途,则默许插件名是模块的增添名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个纤维系统加载工具,用来成立插件来处理可代表的风貌加载进度,包含加载
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扩充,将运用在地点浏览器中。平日创立的插件名称是模块本身,假如没有尤其指定用途,则默许插件名是模块的扩张名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

 

 

14、种类化库 FlatBuffers  ★Star 7991

14、体系化库 FlatBuffers  ★Star 7991

FlatBuffers 是一个 Java
的行列化库,用于游戏和此外内存受限的运用。FlatBuffers
可以让你直接访问种类化后的数量,无需解压并进行辨析的进度。同时提供很强的迈入和向后包容性。FlatBuffers
帮衬 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库援助。(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使用。FlatBuffers
能够让您一贯访问系列化后的多少,无需解压并拓展解析的历程。同时提供很强的前进和向后兼容性。FlatBuffers
支持 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库接济。(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,已有安插适配其余平台。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术(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,已有布置适配其余平台。所有编辑操作都足以在 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转时,意在替代 CPython
2.7。 关键的不一样是它将 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(即便不直接协助 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运行时,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。那意味着 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一一日千里调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(固然不直接帮助 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 是一个源点 谷歌 的 Javascript
编译器,通过它可以感受一些很新并且有趣的 Javascript
语言特征,这几个半数以上是还向来不被当下浏览器完结的 ECMAScript
标准或草案,比如:数组比较、类、模块、迭代器、方法参数默许值、Promise等。(详情:https://github.com/google/traceur-compiler

Traceur 是一个来源 谷歌 的 Javascript
编译器,通过它可以体验一些很新并且有趣的 Javascript
语言特征,这个半数以上是还不曾被眼前浏览器落成的 ECMAScript
标准或草案,比如:数组相比、类、模块、迭代器、方法参数默许值、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 不可能提供的特性,包罗 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 很不难定制和扩张,而且它可以因而 Play Store
更新升高。(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 在广播本地或在线的视频与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 援救部分
Android MediaPlayer API 不能提供的特性,包含 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 很简单定制和扩充,而且它可以通过 Play Store
更新提升。(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。它至关重如果用于构建 谷歌(Google)的软件,处理出现在谷歌(Google)的费用环境的构建问题,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题材。帮忙多种语言并且跨平台,还协助自动化测试和布局、具有再现性(Reproducibility)和规模化等风味。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

Bazel 是 谷歌(Google) 的一款可再生的代码构建工具。它至关重假使用于构建 Google的软件,处理出现在谷歌(Google)的费用条件的构建问题,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相关问题。帮衬多种语言并且跨平台,还扶助自动化测试和安顿、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等特性。(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、创作方法和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

谷歌(Google) Brain团队的一组商讨人口颁发了一个档次Project
Magenta,其主要对象是利用机械学习创作方法和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,啄磨人士在GitHub上开源了她们的模子和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

谷歌 Brain团队的一组商量人士公布了一个体系Project
Magenta,其紧要目标是运用机械学习创作方法和作曲曲子。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

 

 

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 开源的一个可从其余 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 的几乎方法;是支付和调剂 Python 代码的可行工具;能够使 Bash 和
Python
之间的转移更为不难;并且通过运用你需求导入和成立的模块和变量来安装
REPL,使得应用 Python REPL 更便于

Python Fire 是 谷歌 开源的一个可从其余 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 的简要方法;是支付和调剂 Python 代码的管事工具;可以使 Bash 和
Python
之间的更换更为不难;并且经过行使你必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

(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 谷歌(Google)开源的一个软件和硬件框架,可以用来构建各个由“像素”构成的显得,每个像素可以是其他一种可交互的实业对象,如
LED
灯、气球等。(详情:https://github.com/googlecreativelab/anypixel

AnyPixel.js 是 谷歌(Google)开源的一个软件和硬件框架,可以用来构建种种由“像素”构成的显得,每个像素可以是其余一种可交互的实业对象,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 团队主导的一个品种, 意在用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,种种URL可以说是链接的根基,也是去焦点化的,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急需经过URL和装备举行互动。那样一来,你使用智能装备的感受就和在网站上使
用各类超链接差不离了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队中央的一个品种, 目的在于用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,种种URL可以说是链接的底子,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,然后用户按照自己的内需经过URL和设施进行相互。那样一来,你利用智能装备的经验就和在网站上使
用各类超链接大约了。(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(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度用来收集、聚合、处理和导出运行容器相关的音讯,每个容器保持单身的参数、历史资源使用情状和完整的资源利用数据。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点的工具。cAdvisor
是一个运作中的守护进度用来搜集、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、历史资源利用景况和总体的资源接纳数据。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

谷歌(Google)的开源C++单元测试框架谷歌(Google) Test,简称gtest
是一个百般的不利单元测试框架。接济跨平台以及包含 Windows CE 和 Symbian
在内的有的手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

谷歌(Google)的开源C++单元测试框架谷歌(Google) Test,简称gtest
是一个分外的科学单元测试框架。匡助跨平台以及包罗 Windows CE 和 Symbian
在内的有些手机操作系统。(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(近期支撑 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 是建立在 IndexedDB 上的关联查询引擎。它提供了接近 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(近日支撑 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
有成百上千机械、重复、未经测试的代码,而且有时会并发一些玄妙的 Bug 。Auto
项目是半自动执行这几个项目标义务的代码生成器的聚众,他们得以无 Bug
创设你要编写的代码。(详情:https://github.com/google/auto

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有过多机械、重复、未经测试的代码,而且有时会出现局地神秘的 Bug 。Auto
项目是全自动执行那几个类其余任务的代码生成器的聚众,他们能够无 Bug
创造你要编制的代码。(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 谷歌 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
库使用面向对象的办法,允许创立定义一些前向传导计算的模块。模块用一些输入
Tensor 调用,添加操作到图里并重回输出
Tensor。其中一种设计拔取是透过在随之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 的版本必须至少为
1.0.1。Sonnet 辅助 TensorFlow 的 virtualenv 安装情势,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的方法,允许成立定义一些前向传导总计的模块。模块用部分输入
Tensor 调用,添加操作到图里并赶回输出
Tensor。其中一种设计采取是经过在随着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。
该库包容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的版本必须至少为
1.0.1。Sonnet 接济 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举行数据压缩,是一种压缩比很高的收缩方法。在收缩速度上跟
Deflate
几乎,不过提供了更密集的压缩。(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裁减方法。在回落速度上跟
Deflate
大约,可是提供了更密集的削减。(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 谷歌(Google) 开源的一个基于 Linux 的载荷均衡系统。Seesaw
包蕴基本的载重均衡特性,同时帮衬部分高级的效果,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 匡助多少个 VLANs
和集中式配置。同时其安顿的宗旨是便于维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

Seesaw 是 谷歌 开源的一个基于 Linux 的负载均衡系统。Seesaw
包括基本的载荷均衡特性,同时协理部分高等的听从,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 协助三个 VLANs
和集中式配置。同时其布置的宏旨是便于维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

 

 

32、Gumbo  ★Star 4060

32、Gumbo  ★Star 4060

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

Gumbo 是 谷歌(Google)的一款用C语言完毕的HTML5解析库,无需任何外部器重。(详情:https://github.com/google/gumbo-parser

 

 

33、GXUI  ★Star 3803

33、GXUI  ★Star 3803

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

大红鹰葡京会,GXUI 是 谷歌 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。谷歌(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的设施,有关该工具的详实文档请戳这里。除了EarlGrey,别的iOS
UI测试自动化框架还包涵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。谷歌(Google)也确实用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可扶助和模仿回溯至iOS
8的设施,有关该工具的详尽文档请戳那里。除了EarlGrey,此外iOS
UI测试自动化框架还包罗Calabash和Sauce
Labs的Appium。(详情:https://github.com/google/EarlGrey

 

 

35、Blockly  ★Star 3520

35、Blockly  ★Star 3520

Blockly 是一个根据 Web 的可视化编程工具,只要求拖动多少个图形就足以编程,
完全不必要打字. 遵照项目FAQ介绍,
这一个新语言的严重性目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的协助.
可以把转变的台本输出成javascript, python
等.已经有多少个使用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly

Blockly 是一个根据 Web 的可视化编程工具,只必要拖动多少个图形就可以编程,
完全不要求打字. 按照项目FAQ介绍,
那几个新语言的关键目的是为web应用提供宏(或脚本编 程)的协理.
可以把转变的剧本输出成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 谷歌(Google) 对 Github 的开放 API 举办 Go
语言封装的一个项目。(详情:https://github.com/google/go-github

go-github  是 谷歌(Google) 对 Github 的怒放 API 举办 Go
语言封装的一个类型。(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
编译时的荒谬。平常采取编译器只好做静态类型的检讨。但利用此工具,可以举行编译器的门类分析,可以检测并抓取到编译进度中的
Bug,能够大大的节约开发者的时日。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的荒谬。寻常采取编译器只能做静态类型的自我批评。但使用此工具,可以举办编译器的系列分析,可以检测并抓取到编译进程中的
Bug,可以大大的节约开发者的年华。(详情:https://github.com/google/error-prone

 

 

38、ROS 系统襄助的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

38、ROS 系统帮衬的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

Cartographer,是谷歌(Google)开源的一个ROS系统帮衬的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自多少个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
视频头)的多寡,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,是谷歌(Google)开源的一个ROS系统接济的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自多少个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
录像头)的多寡,同步统计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

大红鹰葡京会 17

大红鹰葡京会 18

 

 

Battery Historian 是一个因此分析安卓 “bugreport”
进度文件来总括电量消费状态。它同意应用程序开发人士在时刻线上可视化系统和利用程序级事件,具有运动和缩放成效,在配备上完全充电后方可轻松查看各个汇总统计新闻,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,非凡突显主要电池相关目标的分化。(详情:https://github.com/google/battery-historian

Battery Historian 是一个因而分析安卓 “bugreport”
进度文件来总结电量消费状态。它同意应用程序开发人员在时光线上可视化系统和利用程序级事件,具有活动和缩放功效,在设施上完全充电后得以轻松查看各类汇总括算音信,并能选拔应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还同意五个错误报告的A /
B比较,卓越显示主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

大红鹰葡京会 19

大红鹰葡京会 20

 

 

seq2seq 是 谷歌(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 谷歌(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

 

 

41、Web应用 Tracing Framework   ★Star 2371

41、Web应用 Tracing Framework   ★Star 2371

大红鹰葡京会 21

大红鹰葡京会 22

 

 

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和调研复杂的 Web
应用。它就可以帮您发现代码的特性问题,并且帮你制作格外流利的 60 FPS Web
应用。它方今不得不用来特定的使用场面,并不是为利用于具有场景而设计,假设您在利用进程中遭遇了问题,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和查明复杂的 Web
应用。它就足以帮您发觉代码的特性问题,并且帮你制作至极流利的 60 FPS Web
应用。它近年来只可以用于特定的行使场地,并不是为利用于所有场景而设计,即使你在使用进程中碰到了问题,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 是一个用以概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用于急速实验和钻研概率模型的测试平台,其涵盖的模子范围从在小数码集上的经文层次模型到在大数量集上的复杂深度概率模型。爱德华融合了以下五个世界:贝叶斯计算学和机具学习、深度学习、概率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

Edward 是一个用于概率建模、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,其包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纷繁深度概率模型。爱德华(Edward)融合了以下五个世界: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,用于复杂的广泛的 Web
应用。它被不少 谷歌(Google) Web 应用使用,比如 Gmail 和 谷歌(Google)Docs。(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。它被不少 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 是一个由谷歌(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,同时亦为其余增值效益(包含安全性、监控、路由、连接管理与政策等)创立了根基。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完毕可视性与控制能力。(详情:https://github.com/istio/istio

Istio 是一个由谷歌(谷歌)、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,同时亦为此外增值作用(包蕴安全性、监控、路由、连接管理与政策等)创立了根基。那款软件应用久经考验的
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)和劳动器端组成,客户端可以计划在一个职分系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端进行交互。(详情:https://github.com/google/grr

GRR 是 谷歌 开发的远程现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和劳务器端组成,客户端可以计划在一个义务系统中,服务器能够管理客户端,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 的漂浮操作栏 Hover   ★Star 2053

Hover 是一个用于 Android 的漂流操作栏。该菜单栏可以看成一个 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,那里需求申请权限。
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
现在但是处于可用状态。(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,悬浮在桌面或者其余应用程序的眼前,当然,那里需求报名权限。
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 是一个模块化和可增加的库和二进制文件,
 可以支持人们为各个机器学习程序创制初始进的模子,可使用于三个世界,如翻译、语法分析、图像音讯描述等,大大进步了探究和付出的速度。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Tensor2Tensor 是一个模块化和可增加的库和二进制文件,
 可以帮助人们为各类机器学习程序创制初步进的模型,可使用于多少个世界,如翻译、语法分析、图像音讯描述等,大大进步了商讨和支出的快慢。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

 

 

48、谷歌(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,它的目的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安定。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 谷歌(Google) 的优化搜索工具。谷歌优化工具包蕴: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,包含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 谷歌 的优化搜索工具。Google优化工具包含: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不难统一的接口,包蕴CBC, CLP, GLOP, GLPK, Gurobi, SCIP, 和 Sulum;背包算法;图算法
(最短路径,线性和分红,最小花费流,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
是谷歌(谷歌(Google))开源的加密库测试项目,它含有一层层安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是不是存在已知的抨击漏洞。(详情:https://github.com/google/wycheproof

Wycheproof
是谷歌(Google)开源的加密库测试项目,它富含一文山会海安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是不是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)是一个语言学习操练程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首假诺匡助学习有些 lisp
规范特性和革新,可以学学到大气的 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 紧如果帮助学习一些 lisp
规范特性和核查,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,用于压缩和平解决压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它由此可见减弱了 3D
图形文件的轻重,同时对 3D
图形的观望者来说又历来不严重影响视觉效果。它还意在立异 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,其它还发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,用于压缩息争压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它总之减少了 3D
图形文件的尺寸,同时对 3D
图形的观察者来说又历来不严重影响视觉效果。它还目的在于改革 3D
图形的减弱和传导。Draco 是当做 C++ 源代码发布的,可以用来压缩 3D
图形,其它还揭穿了拍卖编码数据的 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 它落成了 DASH 客户端的职能。它的广播效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端功效很难已毕。(详情:https://github.com/google/shaka-player

Shaka Player 它落成了 DASH 客户端的功用。它的播放效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端功能很难落成。(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 是用于创立使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中计算图的构造取决于输入数据的协会。 TensorFlow Fold
使得拍卖分歧数量尺寸和结构的纵深学习模型更便于完结。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

TensorFlow Fold 是用以创造使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中总结图的构造取决于输入数据的构造。 TensorFlow Fold
使得拍卖不一致数量尺寸和协会的深浅学习模型更便于完成。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

 

 

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

55、谷歌 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
地图的地理空间应用,意在让社区三番四次改进和促进该类型。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

Earth Enterprise 是 谷歌(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,意在让社区持续立异和推动该类型。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差距相比库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差距比较库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来鉴定八个图像之间的相似度。通过辨认图像之间有些最受关怀的差别点并交由相似度分值。那么些类其他一个首要思想是对出入受体的例外颜色的岗位和密度的计算,尤其是黑色的低密度锥窝。另一个想法来自于更纯粹的神经节细胞建模,更加是避免频率空间。方今该项目只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

Butteraugli
是用来裁判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。这么些类型的一个关键思想是对出入受体的分歧颜色的职位和密度的总结,越发是藏蓝色的低密度锥窝。另一个思想来自于更可信赖的神经节细胞建模,越发是抑制频率空间。近年来该品种只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

 

 

57、Go 语言已毕的网络协协议栈 Netstack   ★Star 1016

57、Go 语言完成的网络协协议栈 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。该类型会在你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,明白音符的“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
自动总计来帮您“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,领悟音符的“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由谷歌开发,内置JavaScript内部支出的JavaScript加密库。它提供了一种通过Chrome扩大程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。信息的公然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由谷歌(Google)开发,内置JavaScript内部支出的JavaScript加密库。它提供了一种通过Chrome扩大程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。音信的公开单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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