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、机器学习连串 TensorFlow  ★Star 62533

0、机器学习种类 TensorFlow  ★Star 62533

 

 

亚洲杯投注 1

亚洲杯投注 2

 

 

TensorFlow
是谷歌的第二代机器学习系统,按照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
内建纵深学习的扩张扶助,任何可以用计量流图形来发挥的乘除,都能够使用TensorFlow。任何依照梯度的机器学习算法都可以获益于TensorFlow的机动不一致(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表述想法也会很简单。(详情:https://github.com/tensorflow/tensorflow

TensorFlow
是谷歌的第二代机器学习连串,根据谷歌(谷歌(Google))所说,在少数标准测试中,TensorFlow的显现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow
内建纵深学习的恢弘协助,任何可以用计量流图形来表述的测算,都得以使用TensorFlow。任何按照梯度的机器学习算法都可以获益于TensorFlow的自发性不一致(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(Google) 开源了 Material Design 系统图标包里面的 750
个字形。该系统图标包括常用的图标,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(Google) 开源了 Material Design 系统图标包里面的 750
个字形。该连串图标包涵常用的图标,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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亚洲杯投注 4

MDL (Material Design Lite) 是 谷歌(Google) 推出的网站前端开发工具组。Material
Design Lite (MDL)可以让您添加一个 Material Design
的外观和感觉到您的静态内容网站,不借助于别的的 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进行平整的切换,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 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,不体贴于其余的 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,提供万分高效的造访体验。(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 是一款格外流行且好用的 Web 前端框架,目前由 谷歌维护。官方已将 Angular 2 和后边的本子 Angular.js 分开维护(两者的 GitHub
地址和项目主页皆不雷同)。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

Angular 是一款更加风行且好用的 Web 前端框架,近日由 Google维护。官方已将 Angular 2 和前边的本子 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

 

 

4、容器集群管理连串 Kubernetes  ★Star 24599

4、容器集群管理系列 Kubernetes  ★Star 24599

Kubernetes 是来源于 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。该连串可以活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

Kubernetes 是来自 谷歌(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。该种类可以自动在一个器皿集群中选用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、通信协议等方面。现阶段接济C++、JAVA、Python等三种编程语言。同XML相比较,Protocol
buffers在序列化结构化数据方面有成百上千亮点(详情:https://github.com/google/protobuf

Protocol Buffers (ProtocolBuffer/ protobuf
)是谷歌(Google)集团花费的一种多少描述语言,类似于XML能够将结构化数据种类化,可用于数据存储、通信协议等方面。现阶段支撑C++、JAVA、Python等二种编程语言。同XML相比较,Protocol
buffers在体系化结构化数据方面有诸多独到之处(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 的一个开源项目,包蕴众多 Google 主题的 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,包涵众多 谷歌(Google) 主题的 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(谷歌)集团生产的一款基于 Chrome 浏览器的支出环境。提供一组可拔取的
UI 组件。选用 Dart
开发。(安装形式:https://github.com/dart-lang/spark/tree/master/ide

斯帕克 是谷歌公司生产的一款基于 Chrome 浏览器的支出环境。提供一组可选拔的
UI 组件。采纳 Dart
开发。(安装情势: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。方今提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go.
其中 C 版本协理 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、头部压缩、单 TCP
连接上的多复用请求等特。这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

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 版本辅助 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C#
接济.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。这个特征使得其在运动设备上展现更好,更省电和节约空间占据。(详情:https://github.com/grpc/grpc

 

 

9、高质料滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

9、高质地滑坡图片算法工具Guetzli  ★Star 9959

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亚洲杯投注 8

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 文件来完结更快的在线体验,并且还要保持与方今浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的包容性。谷歌 称 Guetzli 成立高质地的 JPEG
图像文件的轻重缓急比目前的滑坡方法要再小 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
算法日常会赶上的失真处境。右侧是未压缩的原图,中间为较小尺码的
libjpeg,右侧是失真更少的 Guetzli
。(详情:https://github.com/google/guetzli

Guetzli,是一个针对数码图像和网页图像的 JPEG 编码器,能够透过发出更小的
JPEG 文件来达到更快的在线体验,并且还要有限支撑与当下浏览器,图像处理利用和
JPEG 标准的包容性。谷歌(Google) 称 Guetzli 创设高质料的 JPEG
图像文件的尺寸比当下的减弱方法要再小 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境况。右边是未压缩的原图,中间为较小尺码的
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完成的不得了快速的kv数据库,近期的本子1.2能够协助billion级其他数据量了。
在那几个数据级别下还有着万分高的性质,主要归功于它的美好的统筹。更加是LSM算法。(详情:https://github.com/google/leveldb

Leveldb是一个google完结的要命高效的kv数据库,近来的版本1.2可见扶助billion级其他数据量了。
在这么些数额级别下还怀有非常高的习性,主要归功于它的脍炙人口的安插。更加是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身分。
可以将其当做一个 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,它将对准此页面运行一而再串的测试,然后生成一个有关页面性能的报告。可以参见失利的测试,看看可以运用咋样措施来改正应用。(详情:https://github.com/GoogleChrome/lighthouse

Lighthouse 是一个开源的自动化工具,用于改正网络拔取的质料。
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而再串的测试,然后生成一个有关页面性能的告诉。可以参见失利的测试,看看可以应用什么措施来改正应用。(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
是一个小小的系统加载工具,用来创设插件来处理可代表的现象加载进度,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,将运用在地面浏览器中。平常创设的插件名称是模块本身,假使没有专门指定用途,则默许插件名是模块的壮大名称。(详情:https://github.com/systemjs/systemjs

systemjs
是一个纤维系统加载工具,用来创制插件来拍卖可代表的风貌加载进度,包涵加载
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,将运用在地面浏览器中。平常创立的插件名称是模块本身,倘若没有更加指定用途,则默许插件名是模块的伸张名称。(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,用于游戏和其他内存受限的接纳。FlatBuffers
可以让你直接访问连串化后的多寡,无需解压并开展辨析的长河。同时提供很强的迈入和向后包容性。FlatBuffers
帮忙 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库辅助。(详情:https://github.com/google/flatbuffers

FlatBuffers 是一个 Java
的行列化库,用于游戏和此外内存受限的选拔。FlatBuffers
可以让您一贯访问系列化后的数额,无需解压并举行分析的进程。同时提供很强的向前和向后包容性。FlatBuffers
支持 C++ 和 Java
语言,无需依靠第三方库帮衬。(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(Google) 开源的一款用 Rust 语言编写的文件编辑器,最初是为 Mac
OS X 构建的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有布署适配其它平台。所有编辑操作都足以在 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),并完全援救Unicode。(详情:https://github.com/google/xi-editor

Xi Editor 是 谷歌(Google) 开源的一款用 Rust 语言编写的文件编辑器,最初是为 Mac
OS X 构建的,使用 Cocoa
作为用户界面,已有安插适配别的平台。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能(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,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。那意味 Grumpy 没有
VM。编译的 Go 源代码是对 Grumpy 运行时的一名目繁多调用,Go 库服务与 Python C
API 类似的目标(即使不直接辅助 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。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(固然不直接支持 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 是一个出自 谷歌(Google) 的 Javascript
编译器,通过它可以体验一些很新并且有趣的 Javascript
语言特色,这个超过半数是还未曾被当下浏览器已毕的 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 是一个来自 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,那一个半数以上是还尚未被当下浏览器完成的 ECMAScript
标准或草案,比如:数组相比较、类、模块、迭代器、方法参数默许值、Promise等。(详情:https://github.com/google/traceur-compiler

 

 

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 在广播本地或在线的录像与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 支持部分
Android MediaPlayer API 无法提供的特点,包含 DASH 和 SmoothStreaming
自适应重放,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,而且它可以通过 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 在播报本地或在线的录像与节奏上提供了一个候选。ExoPlayer 支持部分
Android MediaPlayer API 无法提供的性状,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 很简单定制和扩张,而且它能够通过 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 谷歌(Google) 的一款可再生的代码构建工具。它至关重如若用于构建 谷歌(Google)的软件,处理出现在谷歌(谷歌(Google))的开销环境的构建问题,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问题。支持多种语言并且跨平台,还扶助自动化测试和安顿、具有再现性(Reproducibility)和规模化等特点。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

Bazel 是 谷歌 的一款可再生的代码构建工具。它首要是用来构建 Google的软件,处理出现在谷歌(谷歌)的成本条件的构建问题,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干问题。援救多种语言并且跨平台,还襄助自动化测试和布置、具有再次出现性(Reproducibility)和规模化等特性。(详情:https://github.com/bazelbuild/bazel

 

 

20、创作艺术和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

20、创作格局和作曲曲子的机械智能 magenta  ★Star 6563

谷歌(Google) Brain团队的一组切磋人士揭橥了一个连串Project
Magenta,其重点对象是利用机械学习创作方式和作曲曲子。Project
Magenta使用了
TensorFlow系统,切磋人士在GitHub上开源了她们的模子和工具。(详情:https://github.com/tensorflow/magenta

谷歌 Brain团队的一组探讨人士颁发了一个类型Project
Magenta,其重点对象是行使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 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 中开创
CLI 的简易方法;是付出和调节 Python 代码的得力工具;可以使 Bash 和
Python
之间的转移更为简单;并且经过采用你须求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 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 中开创
CLI 的概括方法;是付出和调节 Python 代码的实用工具;可以使 Bash 和
Python
之间的变换更为简单;并且通过动用你须要导入和创建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,可以用来构建各类由“像素”构成的体现,每个像素可以是任何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(Google)开源的一个软件和硬件框架,能够用来构建各类由“像素”构成的显得,每个像素可以是任何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

亚洲杯投注 13

亚洲杯投注 14

Physical Web 是由 Chrome 团队为主的一个系列, 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可以说是链接的底蕴,也是去主旨化的,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急需经过URL和装置开展互动。那样一来,你使用智能设备的体会就和在网站上使
用种种超链接大概了。(详情:https://github.com/google/physical-web

Physical Web 是由 Chrome 团队主旨的一个序列, 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可以说是链接的根基,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,然后用户依照自己的内需经过URL和配备开展相互。那样一来,你利用智能设备的心得就和在网站上使
用各类超链接大致了。(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(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,每个容器保持独立的参数、历史资源使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)集团用来分析运行中的 Docker
容器的资源占用以及性能特点的工具。cAdvisor
是一个周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音讯,每个容器保持单身的参数、历史资源利用情况和总体的资源选取数据。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

谷歌的开源C++单元测试框架谷歌 Test,简称gtest
是一个百般的正确性单元测试框架。帮衬跨平台以及包蕴 Windows CE 和 Symbian
在内的有些手机操作系统。(详情:https://github.com/google/googletest

谷歌的开源C++单元测试框架谷歌(Google) Test,简称gtest
是一个分外的正确性单元测试框架。扶助跨平台以及包含 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 是起家在 IndexedDB 上的涉及查询引擎。它提供了看似 SQL
的语法,并且可以跨浏览器工作(近日支持 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 是创造在 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(如今支撑 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

 

 

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
有无数机械、重复、未经测试的代码,而且有时会晤世有的神秘的 Bug 。Auto
项目是电动执行那么些类其他义务的代码生成器的聚合,他们得以无 Bug
创造你要编写的代码。(详情:https://github.com/google/auto

Auto 是 Java 生成器源代码集合,Java
有好多机械、重复、未经测试的代码,而且有时会现出一些玄妙的 Bug 。Auto
项目是半自动执行这一个项目的义务的代码生成器的集合,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 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(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

 

 

亚洲杯投注 15

亚洲杯投注 16

 

 

Sonnet
库使用面向对象的方法,允许创立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返输出
Tensor。其中一种设计选用是由此在随着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 支持 TensorFlow 的 virtualenv 安装情势,以及 nativ pip
安装。(详情:https://github.com/deepmind/sonnet

Sonnet
库使用面向对象的法门,允许创立定义一些前向传导总结的模块。模块用部分输入
Tensor 调用,添加操作到图里并赶回输出
Tensor。其中一种设计选取是因此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 的本子必须至少为
1.0.1。Sonnet 接济 TensorFlow 的 virtualenv 安装方式,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举办数据压缩,是一种压缩比很高的削减方法。在调减速度上跟
Deflate
大致,但是提供了更凝聚的回落。(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,是一种减弱比很高的滑坡方法。在减小速度上跟
Deflate
大致,不过提供了更密集的缩减。(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 开源的一个依照 Linux 的载荷均衡系统。Seesaw
包蕴基本的载重均衡特性,同时支持部分高等的效劳,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 协理多少个 VLANs
和集中式配置。同时其安顿的宏旨是便于维护。(详情:https://github.com/google/seesaw

Seesaw 是 谷歌(Google) 开源的一个根据 Linux 的载荷均衡系统。Seesaw
蕴含基本的负荷均衡特性,同时接济部分高档的成效,诸如:anycast, Direct
Server Return (DSR), 协助多个 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

 

 

32、Gumbo  ★Star 4060

32、Gumbo  ★Star 4060

Gumbo 是 谷歌的一款用C语言完毕的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语言达成的HTML5解析库,无需任何外部爱惜。(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

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

坚守开源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可协理和宪章回溯至iOS
8的设备,有关该工具的详细文档请戳那里。除了EarlGrey,其余iOS
UI测试自动化框架还包蕴Calabash和Sauce
Labs的Appium。(详情:https://github.com/google/EarlGrey

坚守开源Apache授权的EarlGrey,由Objective-C编写而成。谷歌也确实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那里。除了EarlGrey,其余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 是一个基于 Web 的可视化编程工具,只须求拖动多少个图形就能够编程,
完全不须求打字. 根据项目FAQ介绍,
那个新语言的主要目标是为web应用提供宏(或脚本编 程)的援助.
可以把转变的脚本输出成javascript, python
等.已经有多少个使用Blockly的demo.(详情:https://github.com/google/blockly

Blockly 是一个基于 Web 的可视化编程工具,只需求拖动多少个图形就足以编程,
完全不须要打字. 按照项目FAQ介绍,
这么些新语言的基本点目的是为web应用提供宏(或脚本编 程)的援救.
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(Google) 对 Github 的盛开 API 进行 Go
语言封装的一个门类。(详情:https://github.com/google/go-github

go-github  是 谷歌 对 Github 的盛开 API 进行 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
编译时的错误。平时选取编译器只可以做静态类型的检查。但利用此工具,可以举办编译器的花色分析,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年华。(详情:https://github.com/google/error-prone

error-prone 用来抓取 Java
编译时的不当。常常采纳编译器只好做静态类型的反省。但选用此工具,可以举办编译器的花色分析,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光阴。(详情:https://github.com/google/error-prone

 

 

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

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

Cartographer,是谷歌开源的一个ROS系统帮衬的2D和3D SLAM(simultaneous
localization and mapping)库。SLAM
算法结合来自三个传感器(比如,LIDAR、IMU 和
视频头)的数量,同步统计传感器的地点并绘制传感器周围的环境。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
视频头)的多寡,同步统计传感器的地方并绘制传感器周围的环境。在产业界和知识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

亚洲杯投注 17

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Battery Historian 是一个经过分析安卓 “bugreport”
进度文件来计算电量消费情状。它同意应用程序开发人员在岁月线上可视化系统和运用程序级事件,具有运动和缩放功用,在装置上完全充电后方可轻松查看各样汇总统计音讯,并能拔取应用程序,检查影响应用程序特定电池的目的。
它还同意多个错误报告的A /
B相比较,出色体现主要电池相关目的的不一致。(详情:https://github.com/google/battery-historian

Battery Historian 是一个经过分析安卓 “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,具有运动和缩放作用,在装置上完全充电后得以轻松查看各个汇总总括音信,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相比较,优异浮现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

亚洲杯投注 19

亚洲杯投注 20

 

 

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

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),可用来机器翻译、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

亚洲杯投注 21

亚洲杯投注 22

 

 

Tracing Framework 是一套库、工具,用于跟踪和查证复杂的 Web
应用。它就能够帮你意识代码的性质问题,并且帮你制作万分流畅的 60 FPS Web
应用。它如今只能用来特定的运用场面,并不是为运用于具有场景而布置,如若您在选择进度中相见了问题,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。它就足以帮您发现代码的性能问题,并且帮你制作非常流畅的 60 FPS Web
应用。它近日只得用于特定的施用场面,并不是为运用于具有场景而布署,即使你在动用进程中相遇了问题,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   ★Star 2395

42、深度概率编程语言 爱德华   ★Star 2395

爱德华 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python
库。它是一个用以快捷实验和探讨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。爱德华融合了以下多少个世界:贝叶斯计算学和机器学习、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。它是一个用以急迅实验和研讨概率模型的测试平台,其富含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复杂深度概率模型。Edward融合了以下三个世界:贝叶斯统计学和机械学习、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 是一个强有力的 JavaScript 库,用于复杂的大规模的 Web
应用。它被众多 谷歌 Web 应用使用,比如 Gmail 和 谷歌(Google)Docs。(详情:https://github.com/google/closure-library

Closure Library 是一个有力的 JavaScript 库,用于复杂的宽泛的 Web
应用。它被很多 谷歌(Google) 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、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(包涵安全性、监控、路由、连接管理与政策等)创立了基础。那款软件使用久经考验的
Lyft Envoy
代理举行构建,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(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、管理与监督措施。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(包罗安全性、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
代理举行构建,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 谷歌 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,客户端可以配备在一个任务系统中,服务器可以管理客户端,跟客户端举行交互。(详情:https://github.com/google/grr

GRR 是 谷歌(Google) 开发的远程现场事件取证系统。GRR
由一个代理(客户端)和服务器端组成,客户端可以布署在一个职分系统中,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

 

 

46、Android 的漂浮操作栏 Hover   ★Star 2053

46、Android 的漂流操作栏 Hover   ★Star 2053

Hover 是一个用来 Android 的漂浮操作栏。该菜单栏可以看做一个 service
启动,从而跨进度使用,悬浮在桌面或者其余应用程序的前头,当然,那里必要报名权限。
Hover 仍处在开发阶段,还有众多代码清理工作索要做,也就是说,Hover
现在然则处于可用状态。(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前边,当然,那里须求报名权限。
Hover 仍居于开发阶段,还有众多代码清理工作需求做,也就是说,Hover
现在只是处于可用状态。(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 是一个模块化和可伸张的库和二进制文件,
 可以辅助人们为各样机器学习程序创设起初进的模子,可利用于七个世界,如翻译、语法分析、图像新闻描述等,大大提升了探讨和开销的进程。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩张的库和二进制文件,
 可以协助人们为种种机器学习程序创制起始进的模子,可利用于三个世界,如翻译、语法分析、图像新闻描述等,大大升高了探讨和花费的速度。(详情:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

 

 

48、谷歌(Google) 模糊测试服务 OSS-Fuzz   ★Star 1781

48、谷歌(Google) 模糊测试服务 OSS-Fuzz   ★Star 1781

OSS-Fuzz
可以针对开源软件举办连发的歪曲测试,它的目的是运用革新的混淆测试技术与可进展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
为普遍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,它的目标是运用创新的歪曲测试技术与可进行的分布式执行相结合,进步一般软件基础架构的安全性与稳定。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

 

 

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。谷歌优化工具包罗: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,最小开支流,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,最小开销流,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)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

Wycheproof
是谷歌(谷歌(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)软件是否存在已知的抨击漏洞。(详情:https://github.com/google/wycheproof

 

 

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

51、Common Lisp Koans   ★Star 1695

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习磨炼程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 首如果扶助学习一些 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

Common Lisp Koans(lisp-koans)是一个言语学习磨炼程序,类似 ruby
koans,python koans 等等。Common Lisp Koans 重假设赞助学习有些 lisp
规范特性和改革,可以学习到大气的 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,用于压缩息争压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它不问可见裁减了 3D
图形文件的轻重,同时对 3D
图形的寓目者来说又历来不严重影响视觉效果。它还目的在于改正 3D
图形的压缩和传导。Draco 是当做 C++ 源代码发表的,可以用来压缩 3D
图形,其它还揭橥了拍卖编码数据的 C++ 和 Javascript
解码器。(详情:https://github.com/google/draco

Draco 是一种库,用于压缩和平解决压缩 3D 几何网格(geometric
mesh)和点云(point cloud)。换句话说,它显明缩短了 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++ 源代码公布的,可以用来压缩 3D
图形,别的还宣布了处理编码数据的 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 它完毕了 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
客户端功效很难完成。(详情:https://github.com/google/shaka-player

Shaka Player 它完结了 DASH 客户端的功能。它的播报效果基于 HTML5
video、MediaSource Extensions,和 Encrypted Media Extensions 。一般的
DASH
客户端效用很难得以落成。(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社团。 TensorFlow Fold
使得拍卖差别数量尺寸和结构的纵深学习模型更便于已毕。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

TensorFlow Fold 是用来创制使用结构化数据的 TensorFlow
模型库,其中计算图的构造取决于输入数据的构造。 TensorFlow Fold
使得拍卖不一致数量尺寸和布局的纵深学习模型更便于完结。(详情:https://github.com/tensorflow/fold

 

 

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

55、谷歌(Google) 地球公司版 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,意在让社区持续革新和促进该品种。(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
地图的地理空间应用,意在让社区延续革新和促进该类型。(详情:https://github.com/google/earthenterprise

 

 

 

 

56、图像差别相比较库 Butteraugli   ★Star 1100

56、图像差距相比库 Butteraugli   ★Star 1100

Butteraugli
是用来评判七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交由相似度分值。那几个类其余一个重视思想是对出入受体的不相同颜色的职责和密度的计算,越发是青色的低密度锥窝。另一个念头来自于更可信的神经节细胞建模,越发是抑制频率空间。近期该品种只提供了
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怀的差距点并交由相似度分值。这一个类其他一个主要思想是对出入受体的不等颜色的岗位和密度的总计,尤其是藏蓝色的低密度锥窝。另一个想法来自于更纯粹的神经节细胞建模,越发是遏制频率空间。近来该类型只提供了
C++ 接口。(详情:https://github.com/google/butteraugli

 

 

57、Go 语言完成的网络协协议栈 Netstack   ★Star 1016

57、Go 语言已毕的网络协协议栈 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。该品种会在您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,领会音符的“编码规则”。(详情:https://github.com/googlecreativelab/aiexperiments-ai-duet

“钢琴二重奏”的 A.I. Duet。该项目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,精通音符的“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(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。音讯的明白单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

E2EMail
是一个试验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。新闻的公开单独保留在客户端上。(详情:https://github.com/e2email-org/e2email

 

 

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