开源巨献,谷歌(Google)最紧俏60款开源项目

by admin on 2019年1月29日
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、机器学习种类 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习序列 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

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TensorFlow
是谷歌(谷歌)的第二代机器学习种类,依据谷歌所说,在一些规则测试中,TensorFlow的显示比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的扩展接济,任何可以用总计流图形来公布的计量,都得以应用TensorFlow。任何依照梯度的机器学习算法都可以收益于TensorFlow的电动分化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表明想法也会很不难。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow
是谷歌(谷歌)的第二代机器学习系统,根据谷歌(谷歌(Google))所说,在少数规则测试中,TensorFlow的突显比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的扩张辅助,任何能够用计量流图形来公布的一个钱打二十四个结,都得以使用TensorFlow。任何按照梯度的机械学习算法都可以收益于TensorFlow的电动分化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表述想法也会很不难。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

 

 

1、material-design-icons  ★Star 30315

1、material-design-icons  ★Star 30315

谷歌(Google) 开源了 Material Design 系统图标包里面的 750
个字形。该系统图标蕴涵常用的图标,如用于媒体播放、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。该系统图标包涵常用的图标,如用于媒体播放、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/亚洲必赢手机,)

 

 

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 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
可以优化跨设备的应用体验,可以在旧版的浏览器举办平整的切换,提供尤其便捷的造访体验。(详情:https://github.com/google/material-design-lite

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,提供丰硕便捷的访问体验。(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 是一款越发流行且好用的 Web 前端框架,近期由 Google维护。官方已将 Angular 2 和之前的本子 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和连串主页皆不相同)。渐进式 Web 应用,借助现代化 Web
平台的能力,交付 app
式体验。高质量、离线化、零安装。(详情:https://github.com/angular/angular

Angular 是一款卓殊盛行且好用的 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
地址和品种主页皆分裂等)。渐进式 Web 应用,借助现代化 Web
平台的能力,交付 app
式体验。高品质、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、容器集群管理种类 Kubernetes  ★Star 24599

Kubernetes 是发源 谷歌(Google) 云平台的开源容器集群管理体系。基于 Docker
创设一个容器的调度服务。该系列可以自行在一个器皿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

Kubernetes 是根源 谷歌(Google) 云平台的开源容器集群管理体系。基于 Docker
打造一个容器的调度服务。该连串能够活动在一个器皿集群中接纳一个干活容器供役使。其基本概念是
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可以将结构化数据连串化,可用于数据存储、通讯协议等地点。现阶段帮忙C++、JAVA、Python等两种编程语言。同XML相比较,Protocol
buffers在序列化结构化数据方面有为数不少优点(详情:https://github.com/google/protobuf

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是Google集团费用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、通讯协议等位置。现阶段支撑C++、JAVA、Python等三种编程语言。同XML比较,Protocol
buffers在种类化结构化数据方面有诸多优点(详情:https://github.com/google/protobuf

 

 

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

6、Java 常用库 Guava  ★Star 17267

该类型是 谷歌(Google) 的一个开源项目,包罗众多 谷歌 主旨的 Java
常用库。(详情:https://github.com/google/guava

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

 

 

7、Spark  ★Star 13378

7、Spark  ★Star 13378

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斯Parker 是谷歌(谷歌)公司出产的一款基于 Chrome 浏览器的开发环境。提供一组可选拔的
UI 组件。采用 Dart
开发。(安装方式:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

斯Parker 是谷歌商家推出的一款基于 Chrome 浏览器的开发条件。提供一组可选用的
UI 组件。选取 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 是一个高质量、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 版本协理 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、底部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。这个特征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 是一个高品质、开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2
设计。方今提供 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#
援救.GRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流、流控、尾部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。那么些特点使得其在运动装备上显示更好,更省电和节约空间占据。(详情:https://github.com/grpc/grpc

 

 

9、高性能滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

9、高品质滑坡图片算法工具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,可以通过暴发更小的
JPEG 文件来达成更快的在线体验,并且还要保持与当前浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的包容性。谷歌(Google) 称 Guetzli 创造高质量的 JPEG
图像文件的高低比近日的滑坡方法要再小 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
算法经常会蒙受的失真情形。左侧是未压缩的原图,中间为较小尺码的
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,可以因而暴发更小的
JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且还要有限援救与当下浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的包容性。谷歌(Google) 称 Guetzli 创建高质量的 JPEG
图像文件的大小比近日的滑坡方法要再小 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
算法平时会遇上的失真情形。左边是未压缩的原图,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完成的要命迅猛的kv数据库,近期的本子1.2能够支持billion级其余数据量了。
在那个数额级别下还保有丰富高的品质,主要归功于它的优质的安插。尤其是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google完结的不胜快捷的kv数据库,最近的本子1.2可以扶助billion级其他数据量了。
在这些数据级别下还装有格外高的特性,主要归功于它的上佳的筹划。越发是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

 

 

11、自动化网络核查工具 Lighthouse  ★Star 9400

11、自动化网络审批工具 Lighthouse  ★Star 9400

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改良互联网利用的成色。
可以将其视作一个 Chrome 扩充程序运行,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延续串的测试,然后生成一个有关页面品质的报告。可以参考失利的测试,看看可以运用怎么着方法来改革应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于革新互联网利用的质量。
可以将其看作一个 Chrome 增添程序运行,或从命令行运行。 当为 Lighthouse
提供一个要甄其他网址,它将对准此页面运行接二连三串的测试,然后生成一个有关页面品质的报告。可以参见战败的测试,看看可以使用如何措施来改良应用。(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 数据里面举办映射的 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
是一个纤维系统加载工具,用来创建插件来处理可替代的光景加载进程,包涵加载
CSS 场景和图片,首要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6
浏览器加载程序的的恢宏,将选拔在地头浏览器中。常常成立的插件名称是模块本身,假如没有更加指定用途,则默许插件名是模块的扩张名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个小小的系统加载工具,用来创建插件来拍卖可代表的现象加载进度,包涵加载
CSS 场景和图纸,主要运行在浏览器和 NodeJS 中。它是 ES6
浏览器加载程序的的恢弘,将动用在地面浏览器中。常常创立的插件名称是模块本身,假若没有专门指定用途,则默许插件名是模块的壮大名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

 

 

14、体系化库 FlatBuffers  ★Star 7991

14、种类化库 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施用。FlatBuffers
可以让你直接访问种类化后的多寡,无需解压并开展辨析的进程。同时提供很强的迈入和向后包容性。FlatBuffers
协理 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库援救。(详情:https://github.com/google/flatbuffers

FlatBuffers 是一个 Java
的队列化库,用于游戏和其余内存受限的行使。FlatBuffers
可以让您一贯访问连串化后的数目,无需解压并进行分析的进程。同时提供很强的向前和向后包容性。FlatBuffers
协理 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 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 营造的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有安插适配此外平台。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术(如 Mac 上的 Core Text,Windows
上的 DirectWrite 等),并完全辅助Unicode。(详情:https://github.com/google/xi-editor

Xi Editor 是 谷歌 开源的一款用 Rust 语言编写的文件编辑器,最初是为 Mac
OS X 营造的,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

 

 

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,目的在于替代 CPython
2.7。 关键的差别是它将 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 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一与日俱增调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(即便不间接辅助 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作时,目的在于替代 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 运行时的一多重调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(固然不间接帮助 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,通过它可以体会一些很新并且有趣的 Javascript
语言特征,那些一大半是还未曾被当下浏览器达成的 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 是一个源于 谷歌(Google) 的 Javascript
编译器,通过它能够感受一些很新并且有趣的 Javascript
语言特征,那几个大部分是还从未被当下浏览器完结的 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 在播报本地或在线的摄像与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 援助部分
Android MediaPlayer API 不可以提供的特征,包涵 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 很不难定制和壮大,而且它可以由此 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 在播报本地或在线的视频与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 扶助部分
Android MediaPlayer API 不可能提供的表征,包涵 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 很不难定制和伸张,而且它可以通过 Play Store
更新升高。(详情:https://github.com/google/ExoPlayer

 

 

19、代码创设工具Bazel  ★Star 6641

19、代码打造工具Bazel  ★Star 6641

Bazel 是 谷歌 的一款可再生的代码打造工具。它紧如果用于创设 谷歌(Google)的软件,处理出现在谷歌(谷歌)的支出条件的塑造难点,比如说:大规模数据营造难点,共享代码库难题,从源代码营造的软件的连锁题材。支持多种语言并且跨平台,还匡助自动化测试和布署、具有再现性(Reproducibility)和规模化等特性。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

Bazel 是 谷歌 的一款可再生的代码营造工具。它最重即使用以创设 Google的软件,处理出现在谷歌的开发条件的打造问题,比如说:大规模数据创设难点,共享代码库难题,从源代码创设的软件的连带难点。帮助多样语言并且跨平台,还支持自动化测试和布局、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等特点。(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器智能 magenta  ★Star 6563

谷歌(Google) Brain团队的一组切磋人口公布了一个项目Project
Magenta,其首要性对象是行使机械学习创作形式和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,研商人士在GitHub上开源了她们的模子和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

谷歌 Brain团队的一组切磋人口颁发了一个档次Project
Magenta,其紧要性对象是应用机械学习创作方式和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,商讨人口在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 谷歌(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 中创建CLI 的简要方法;是支付和调剂 Python 代码的管用工具;可以使 Bash 和
Python
之间的变换更为不难;并且通过利用你须求导入和创造的模块和变量来安装
REPL,使得应用 Python REPL 更便于

Python Fire 是 谷歌(Google) 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 中创制CLI 的简练方法;是开发和调试 Python 代码的得力工具;可以使 Bash 和
Python
之间的转移更为简单;并且通过使用你需要导入和创制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 谷歌开源的一个软件和硬件框架,可以用来打造种种由“像素”构成的显得,每个像素能够是其余一种可交互的实体对象,如
LED
灯、气球等。(详情:https://github.com/googlecreativelab/anypixel

AnyPixel.js 是 谷歌开源的一个软件和硬件框架,可以用来打造各类由“像素”构成的显得,每个像素可以是其它一种可交互的实体对象,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 团队主导的一个序列, 意在用 URL 连接世界,
方便用户接受多少。在Web世界中,各类URL可以说是链接的基本功,也是去中央化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让每个智能装备用URL来标识自己,然后用户根据自己的要求经过URL和装置开展交互。那样一来,你选取智能设备的体会就和在网站上使
用各样超链接差不离了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队着力的一个连串, 意在用 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,也是去主旨化的,所以“The
Physical
Web”要做的就是让各样智能装备用URL来标识自己,然后用户依据自己的急需通过URL和装置开展互动。那样一来,你选拔智能设备的心得就和在网站上使
用各类超链接几乎了。(详情:https://github.com/google/physical-web

 

 

24、Docker 容器品质分析工具cAdvisorc  ★Star 5853

24、Docker 容器品质分析工具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质量特点的工具。cAdvisor
是一个运作中的守护进程用来收集、聚合、处理和导出运行容器相关的音讯,每个容器保持独立的参数、历史资源选用状态和一体化的资源使用数据。当前支撑
lmctfy 容器和 Docker
容器。(详情:https://github.com/google/cadvisor

Advisor 是谷歌(Google)商厦用来分析运行中的 Docker
容器的资源占用以及品质特点的工具。cAdvisor
是一个周转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、历史资源使用景况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

 

 

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 Test,简称gtest
是一个不行的不利单元测试框架。协理跨平台以及包蕴 Windows CE 和 Symbian
在内的有些手机操作系统。(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
是一个十分的科学单元测试框架。支持跨平台以及包涵 Windows CE 和 Symbian
在内的一些手机操作系统。(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 是创造在 IndexedDB 上的涉嫌查询引擎。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

lovefield 是确立在 IndexedDB 上的涉及查询引擎。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
有不少机械、重复、未经测试的代码,而且有时会见世有的神秘的 Bug 。Auto
项目是自行执行那几个类其余任务的代码生成器的汇集,他们得以无 Bug
创立你要编写的代码。(详情:https://github.com/google/auto

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有很多机械、重复、未经测试的代码,而且有时会现身一些玄妙的 Bug 。Auto
项目是全自动执行这几个项目的天职的代码生成器的汇合,他们得以无 Bug
创设你要编制的代码。(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 谷歌(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 的神经互联网库 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,允许创设定义一些前向传导总结的模块。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通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。
该库包容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。TensorFlow 的本子必须至少为
1.0.1。Sonnet 帮衬 TensorFlow 的 virtualenv 安装形式,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的主意,允许创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。其中一种设计拔取是通过在跟着调用相同的模块时自动重用变量来保障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办数据压缩,是一种收缩比很高的回落方法。在缩减速度上跟
Deflate
大概,可是提供了更密集的减少。(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进行数据压缩,是一种压缩比很高的缩减方法。在减弱速度上跟
Deflate
大概,然而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 谷歌 开源的一个基于 Linux 的载荷均衡系统。Seesaw
包罗基本的载荷均衡特性,同时辅助部分尖端的职能,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 匡助多少个 VLANs
和集中式配置。同时其设计的主题是不难维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

Seesaw 是 谷歌(Google) 开源的一个基于 Linux 的载重均衡系统。Seesaw
包括基本的负荷均衡特性,同时辅助部分高级的意义,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 接济多个 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

 

 

32、Gumbo  ★Star 4060

32、Gumbo  ★Star 4060

Gumbo 是 Google的一款用C语言达成的HTML5解析库,无需任何外部着重。(详情:https://github.com/google/gumbo-parser

Gumbo 是 Google的一款用C语言落成的HTML5解析库,无需任何外部珍惜。(详情:https://github.com/google/gumbo-parser

 

 

33、GXUI  ★Star 3803

33、GXUI  ★Star 3803

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

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

 

 

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

遵守开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。谷歌(Google)也着实用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可支持和模仿回溯至iOS
8的设施,有关该工具的详尽文档请戳那里。除了EarlGrey,其余iOS
UI测试自动化框架还包含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。谷歌也真正用的它来测试自己的iOS
app。EarlGrey可支持和模拟回溯至iOS
8的设施,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 是一个依据 Web 的可视化编程工具,只须求拖动多少个图形就足以编程,
完全不必要打字. 根据项目FAQ介绍,
这么些新语言的紧要性目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的协助.
能够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

Blockly 是一个基于 Web 的可视化编程工具,只须要拖动几个图形就可以编程,
完全不需求打字. 按照项目FAQ介绍,
那一个新语言的要害目的是为web应用提供宏(或脚本编 程)的接济.
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 谷歌 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

go-github  是 谷歌(Google) 对 Github 的怒放 API 举办 Go
语言封装的一个品类。(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
编译时的失实。常常使用编译器只好做静态类型的检查。但选择此工具,可以进行编译器的门类分析,可以检测并抓取到编译进度中的
Bug,可以大大的节约开发者的时间。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的荒唐。日常选择编译器只好做静态类型的反省。但选用此工具,可以进行编译器的门类分析,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月。(详情:https://github.com/google/error-prone

 

 

38、ROS 系统支持的 SLAM 库 Cartographer   ★Star 2700

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

Cartographer,是谷歌开源的一个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,是谷歌开源的一个ROS系统扶助的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自七个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
视频头)的数目,同步总计传感器的职位并绘制传感器周围的条件。在产业界和教育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

 

 

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 是一个通过分析安卓 “bugreport”
进度文件来统计电量消费状态。它同意应用程序开发人士在时光线上可视化系统和采纳程序级事件,具有活动和缩放功效,在配备上完全充电后可以轻松查看各类汇总结算音讯,并能拔取应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还同意多少个错误报告的A /
B比较,良好浮现紧要电池相关目的的歧异。(详情:https://github.com/google/battery-historian

Battery Historian 是一个由此分析安卓 “bugreport”
进程文件来计算电量消费状态。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,具有运动和缩放功效,在装备上完全充电后能够轻松查看种种汇总计算音信,并能选取应用程序,检查影响应用程序特定电池的目标。
它还同意多个错误报告的A /
B比较,杰出显示紧要电池相关指标的不一致。(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 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 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,用于跟踪和调查复杂的 Web
应用。它就可以帮您发现代码的习性难点,并且帮你制作极度畅达的 60 FPS Web
应用。它近日只能用来特定的应用场面,并不是为利用于所有场景而规划,假如您在选拔进程中相遇了难点,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和考察复杂的 Web
应用。它就足以帮你意识代码的品质难题,并且帮您打造非凡通畅的 60 FPS Web
应用。它目前只可以用于特定的采纳场面,并不是为运用于具有场景而安插,如若你在使用进程中相见了难题,请呈递你的
Bug。(详情:https://github.com/google/tracing-framework

 

 

42、深度几率编程语言 爱德华   ★Star 2395

42、深度几率编程语言 Edward   ★Star 2395

爱德华 是一个用于几率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用来飞快实验和钻研几率模型的测试平台,其包罗的模型范围从在小数目集上的经典层次模型到在大数据集上的错综复杂深度几率模型。Edward融合了以下四个领域:贝叶斯计算学和机具学习、深度学习、几率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

爱德华 是一个用以几率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用于快速实验和钻研几率模型的测试平台,其包蕴的模型范围从在小数目集上的经典层次模型到在大数据集上的错综复杂深度几率模型。爱德华融合了以下七个领域:贝叶斯计算学和机具学习、深度学习、几率编程。(详情:https://github.com/blei-lab/edward

 

 

43、JavaScript 库 Closure Library   ★Star 2257

43、JavaScript 库 Closure Library   ★Star 2257

Closure Library 是一个强大的 JavaScript 库,用于复杂的广泛的 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

Closure Library 是一个有力的 JavaScript 库,用于复杂的普遍的 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

 

 

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、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,同时亦为别的增值效益(包含安全性、监控、路由、连接管理与政策等)成立了基础。那款软件使用久经考验的
Lyft Envoy
代理举办打造,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下落成可视性与控制能力。(详情:https://github.com/istio/istio

Istio 是一个由谷歌(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,同时亦为别的增值成效(包蕴安全性、监控、路由、连接管理与策略等)创造了基础。这款软件使用久经考验的
Lyft Envoy
代理进行营造,可在无需对应用程序代码作出任何发动的前提下落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 谷歌(Google) 开发的长距离现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和服务器端组成,客户端可以布置在一个任务系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端进行相互。(详情:https://github.com/google/grr

GRR 是 谷歌 开发的长距离现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和劳动器端组成,客户端可以布置在一个任务系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端举办互动。(详情:https://github.com/google/grr

 

 

46、Android 的浮动操作栏 Hover   ★Star 2053

46、Android 的悬浮操作栏 Hover   ★Star 2053

Hover 是一个用来 Android 的上浮操作栏。该菜单栏可以当做一个 service
启动,从而跨进度使用,悬浮在桌面或者其余应用程序的眼前,当然,那里须求报名权限。
Hover 仍处在开发阶段,还有为数不少代码清理工作必要做,也就是说,Hover
现在唯有处于可用状态。(详情:https://github.com/google/hover

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,从而跨进度使用,悬浮在桌面或者其余应用程序的前方,当然,那里须要申请权限。
Hover 仍处于开发阶段,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充的库和二进制文件,
 可以帮助人们为各样机械学习程序创立起始进的模型,可选择于多个世界,如翻译、语法分析、图像音讯描述等,大大升高了探讨和支付的速度。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩展的库和二进制文件,
 可以匡助人们为各类机械学习程序创建起头进的模子,可接纳于五个领域,如翻译、语法分析、图像音信描述等,大大进步了商量和成本的快慢。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

 

 

48、谷歌 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,它的目标是选择立异的混淆测试技术与可举办的分布式执行相结合,升高一般软件基础架构的安全性与平稳。OSS-Fuzz
结合了各个歪曲测试技术/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
为科普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,它的目的是采用立异的模糊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
结合了多样模糊测试技术/漏洞捕捉技术(即原来的libfuzzer)与清洗技术(即原来的
AddressSanitizer),并且经过 ClusterFuzz
为常见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 的优化搜索工具。谷歌优化工具包罗: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,包蕴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

or-tools 是 谷歌(Google) 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,包涵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
是谷歌(Google)开源的加密库测试项目,它包涵一种类安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是不是存在已知的口诛笔伐漏洞。(详情:https://github.com/google/wycheproof

Wycheproof
是谷歌(谷歌(Google))开源的加密库测试项目,它富含一多元安全测试,用来检测加密库(cryptographic
libraries)软件是不是存在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)是一个言语学习陶冶程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 紧假使帮扶学习有些 lisp
规范特性和创新,能够学学到大气的 Common Lisp
语言特征。(详情:https://github.com/google/lisp-koans

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个语言学习陶冶程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 紧假设扶持学习有些 lisp
规范特性和修正,可以学学到大气的 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,用于压缩息争压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它肯定减少了 3D
图形文件的分寸,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
图形的削减和传导。Draco 是当做 C++ 源代码公布的,可以用来压缩 3D
图形,别的还揭破了处理编码数据的 C++ 和 Javascript
解码器。(详情:https://github.com/google/draco

Draco 是一种库,用于压缩和平解决压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它明确收缩了 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。它还意在革新 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,其它还揭橥了处理编码数据的 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 它完结了 DASH 客户端的成效。它的广播效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端作用很难达成。(详情:https://github.com/google/shaka-player

Shaka Player 它完结了 DASH 客户端的作用。它的播放效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端功效很难完结。(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,其中计算图的结构取决于输入数据的构造。 TensorFlow Fold
使得拍卖不一致数额尺寸和结构的深浅学习模型更易于已毕。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

TensorFlow Fold 是用来创立使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中总计图的布局取决于输入数据的结构。 TensorFlow Fold
使得拍卖不相同数额尺寸和协会的吃水学习模型更易于已毕。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

 

 

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

55、谷歌 地球企业版 Earth Enterprise   ★Star 1161

Earth Enterprise 是 谷歌 Earth Enterprise
的开源版本,是一个提供打造和托管自定义 3D 地球模型和 2D
地图的地理空间利用,目的在于让社区延续立异和牵动该类型。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

Earth Enterprise 是 谷歌 Earth Enterprise
的开源版本,是一个提供营造和托管自定义 3D 地球模型和 2D
地图的地理空间应用,目的在于让社区持续立异和拉动该项目。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差距相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差距相比库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来评判多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。这些类其他一个要害思想是对出入受体的不比颜色的义务和密度的计算,越发是灰色的低密度锥窝。另一个想法来自于更准确的神经节细胞建模,尤其是防止频率空间。近来该项目只提供了
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怀的差距点并提交相似度分值。这么些类其余一个第一思想是对出入受体的例外颜色的职位和密度的总计,越发是肉色的低密度锥窝。另一个念头来自于更纯粹的神经节细胞建模,越发是抑制频率空间。近日该品种只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

 

 

57、Go 语言落成的网络协协议栈 Netstack   ★Star 1016

57、Go 语言达成的互联网协协议栈 Netstack   ★Star 1016

Netstack,使用 Go 语言编写的互联网协议栈。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 语言编写的互联网协议栈。通过设置 tun_tcp_echo demo
尝试在 Linux 上使用 。(详情:https://github.com/google/netstack

 

 

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
自动计算来帮你“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,领悟音符的“编码规则”。(详情:https://github.com/googlecreativelab/aiexperiments-ai-duet

“钢琴二重奏”的 A.I. Duet。该类型会在你弹出了多少个音符之后,通过 AI
自动测算来帮您“补完”旋律的重奏部分。A.I. Duet
运用了人工智能技术,精晓音符的“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
是一个尝试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增加程序将OpenPGP集成到Gmail中的方法。新闻的了然单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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