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。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0108AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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