浏览器中的Linux Shell:Browser-Shell项目推荐
项目介绍
Browser-Shell 是一个在浏览器中运行的Linux Shell项目,它通过forked v86技术在浏览器中模拟了一个完整的Linux虚拟机。该项目利用Filer实现了浏览器与Linux虚拟机之间的双向POSIX文件系统共享,并通过Plan 9资源共享协议进行文件系统的挂载。
用户可以在浏览器中直接体验Linux Shell的强大功能,而无需安装任何本地软件。项目提供了一个在线演示,用户可以立即体验到在浏览器中运行Linux Shell的便捷性。
项目技术分析
Browser-Shell 项目的技术栈主要包括以下几个关键组件:
-
v86虚拟机:通过forked v86项目,
Browser-Shell在浏览器中模拟了一个完整的Linux虚拟机环境。v86是一个基于JavaScript的x86虚拟机,能够在浏览器中运行Linux、FreeBSD等操作系统。 -
Filer文件系统:Filer是一个基于JavaScript的POSIX文件系统实现,它允许在浏览器中创建和管理文件及目录。
Browser-Shell通过Filer实现了浏览器与Linux虚拟机之间的文件系统共享。 -
Plan 9资源共享协议:项目利用Plan 9的9P协议,将Filer文件系统挂载到Linux虚拟机的
/mnt目录下,实现了双向的文件系统访问。 -
Cache Storage:为了提升用户体验,
Browser-Shell在首次启动后会将虚拟机的状态缓存到浏览器的Cache Storage中,使得后续的启动速度大大加快,类似于从休眠状态恢复笔记本电脑。
项目及技术应用场景
Browser-Shell 项目的应用场景非常广泛,特别适合以下几种情况:
-
在线编程教育:教育机构可以利用
Browser-Shell为学生提供一个无需安装任何软件的Linux编程环境,学生可以直接在浏览器中进行编程练习和实验。 -
远程开发与调试:开发人员可以在浏览器中直接运行Linux Shell,进行代码编写、编译和调试,特别适合在没有Linux环境的设备上进行开发工作。
-
技术演示与培训:技术团队可以利用
Browser-Shell进行技术演示和培训,用户无需安装任何软件即可体验到Linux Shell的强大功能。 -
临时环境需求:对于需要临时使用Linux环境的用户,
Browser-Shell提供了一个便捷的解决方案,用户无需安装虚拟机或双系统即可在浏览器中运行Linux。
项目特点
Browser-Shell 项目具有以下几个显著特点:
-
无需安装:用户无需在本地安装任何软件,只需打开浏览器即可体验完整的Linux Shell环境。
-
双向文件系统共享:通过Filer和Plan 9资源共享协议,
Browser-Shell实现了浏览器与Linux虚拟机之间的双向文件系统共享,用户可以在浏览器中直接访问和管理Linux虚拟机中的文件。 -
快速启动:首次启动后,虚拟机的状态会被缓存到浏览器的Cache Storage中,后续启动速度极快,类似于从休眠状态恢复设备。
-
跨平台支持:由于项目完全基于浏览器运行,因此支持所有主流操作系统,包括Windows、macOS和Linux。
-
开源免费:
Browser-Shell是一个开源项目,用户可以自由使用、修改和分发,没有任何使用限制。
总之,Browser-Shell 项目为用户提供了一个便捷、高效的Linux Shell体验,无论是教育、开发还是技术演示,都是一个非常值得尝试的开源工具。立即访问在线演示,体验在浏览器中运行Linux Shell的乐趣吧!
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
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