高效利用ArrayBuffers:BufferBackedObject
2024-05-20 06:45:13作者:冯爽妲Honey
在处理大量二进制数据时,JavaScript的ArrayBuffer是不可或缺的工具。然而,直接操作ArrayBuffer可能会带来一定的复杂性。这就是BufferBackedObject的切入点——一个让ArrayBuffer更加易用的库。
项目介绍
BufferBackedObject是一个轻量级的库,它将ArrayBuffer与普通的JavaScript对象结合,通过DataView进行序列化和反序列化。这个库的核心思想是在需要访问数据时才执行序列化或反序列化过程,从而提高性能和便利性。
要开始使用,只需运行以下命令:
npm i -S buffer-backed-object
技术分析
BufferBackedObject提供了一种方法,可以创建基于ArrayBuffer的对象,这些对象的属性值存储在ArrayBuffer内。通过定义结构描述符,你可以轻松地读取或设置数据,而无需直接与ArrayBuffer打交道。此外,还有一个特殊的ArrayOfBufferBackedObjects,它可以解析ArrayBuffer内的数组对象,支持懒加载以优化大数组的处理效率。
应用场景
- Web Workers中的高效通信:当你利用Web Workers进行计算并传输大数据时,
BufferBackedObject能帮助你绕过结构克隆算法的潜在性能瓶颈,提升postMessage的效率。 - WebGL的顶点数据管理:在WebGL中,你可以使用
BufferBackedObject来更方便地管理和操纵以交错方式存储的顶点数据。 - WebGPU的内存缓冲区操作:类似地,在WebGPU中,你可以轻松地定义结构并在GPU内存缓冲区内进行读写。
项目特点
- 延迟序列化和反序列化:只在访问属性时执行,降低初始开销。
- 便捷的数据操作:通过普通JavaScript对象语法,处理ArrayBuffer中的数据如同操作普通对象一样简单。
- 结构化的数据描述:允许自定义数据结构,并支持嵌套的BufferBackedObject和数组。
- 懒加载数组:对于大型数据集,
ArrayOfBufferBackedObjects仅在访问元素时创建对象,节省资源。
下面是一个简单的示例,展示了如何创建和操作BufferBackedObject:
import * as BBO from "buffer-backed-object";
// 创建ArrayBuffer和对象视图
const buffer = new ArrayBuffer(100);
const view = BBO.BufferBackedObject(buffer, {...});
// 设置和获取数据
view.id = 3;
console.log(view.position.x);
// JSON序列化
console.log(JSON.stringify(view));
BufferBackedObject为处理二进制数据提供了新的解决方案,尤其是在高性能和低延迟的应用场景中。立即尝试,看看它如何改变你对ArrayBuffer的使用方式吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492