Go WebAssembly 实验项目教程
1. 项目介绍
gowasm-experiments 是一个用于 Go WebAssembly 实验的开源项目。该项目旨在探索和展示如何使用 Go 语言编写 WebAssembly 应用。通过该项目,开发者可以学习如何在浏览器中运行 Go 代码,并将其与前端技术结合,创建交互式的 Web 应用。
项目包含多个子模块,每个子模块展示了一个不同的 WebAssembly 实验,例如鼠标交互、图形绘制等。这些实验可以帮助开发者理解 Go WebAssembly 的基本概念和实际应用。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你已经安装了以下工具:
- Go 1.13 或更高版本
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 gowasm-experiments 项目到本地:
git clone https://github.com/stdiopt/gowasm-experiments.git
cd gowasm-experiments
2.3 构建和运行
选择一个子模块(例如 bouncy),进入该目录并构建项目:
cd bouncy
go get -v
./build.sh
构建完成后,运行服务器:
go run ./serve.go
默认情况下,服务器会在端口 8080 启动。如果该端口被占用,服务器会自动尝试下一个可用端口。
2.4 访问应用
打开浏览器,访问 http://localhost:8080,你将看到 WebAssembly 应用的运行效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 鼠标交互实验
在 rainbow-mouse 子模块中,展示了如何使用 Go WebAssembly 实现鼠标交互。通过监听鼠标事件,应用可以在浏览器中实时响应用户的操作,例如改变颜色或形状。
3.2 图形绘制实验
arty 子模块展示了如何使用 Go WebAssembly 进行图形绘制。通过调用 WebAssembly 提供的绘图 API,开发者可以在浏览器中绘制复杂的图形和动画。
3.3 最佳实践
- 模块化开发:将不同的功能模块化,便于管理和复用。
- 性能优化:在编写 WebAssembly 代码时,注意性能优化,避免不必要的计算和内存分配。
- 跨平台兼容:确保代码在不同浏览器和操作系统上都能正常运行。
4. 典型生态项目
4.1 gowasm
gowasm 是另一个与 Go WebAssembly 相关的开源项目,提供了构建 Web 应用的工具包。它支持虚拟 DOM、服务器端渲染等功能,适合开发复杂的 Web 应用。
4.2 tinygo
tinygo 是一个轻量级的 Go 编译器,特别适合编译 WebAssembly 应用。它生成的 WebAssembly 文件更小,加载速度更快,适合移动端和资源受限的环境。
通过结合这些生态项目,开发者可以更高效地开发和部署 Go WebAssembly 应用。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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