Streamline.js 技术文档
1. 安装指南
streamline.js 是一个简化异步 JavaScript 编程的语言工具。安装方法如下:
使用 NPM 进行全局安装:
npm install streamline -g
如果遇到 UNIX 系统的权限错误,请使用 sudo 重新尝试安装。
注意:在安装过程中可能会遇到错误,因为 fibers 现在作为可选包安装,并且可能无法构建。但这个包是可选的,streamline 本身应该可以正常安装。
2. 项目使用说明
streamline.js 允许你以同步方式编写异步代码,只需将所有回调函数的参数替换为一个下划线 _。这样,你就可以按照同步代码的方式来编写异步逻辑。
以下是一个简化的例子:
function archiveOrders(date, _) {
var conn = db.connect(_);
conn.query("select * from orders where date < ?", [date], _).forEach_(_, function(_, order) {
conn.execute("insert into archivedOrders ...", [order.id, ...], _);
conn.execute("delete from orders where id=?", [order.id], _);
});
console.log("orders have been archived");
}
streamline.js 会自动处理回调,你不需要手动编写它们。
3. 项目 API 使用文档
streamline.js 提供了以下主要 API 和功能:
- 使用
_替换回调参数,以同步方式编写异步代码。 - 支持条件语句、循环、
try/catch/finally块、匿名函数、链式调用、this等 JavaScript 特性。 - 提供
_futures,用于异步操作的未来结果。 - 提供异步数组的扩展函数,如
forEach_、map_、filter_、reduce_等。
4. 项目安装方式
streamline.js 可以通过以下两种方式安装:
- 全局安装:使用 NPM 全局安装,使
_node和_coffee命令可用。
npm install streamline -g
- 本地安装:在不使用
-g的情况下安装,但_node和_coffee命令不会在默认路径中。
npm install streamline
在开发过程中推荐使用加载器,而在部署时推荐预编译文件。
运行时依赖:运行时库作为单独的 streamline-runtime 包提供。如果部署预编译文件,只需 streamline-runtime。如果使用加载器,则需要同时部署 streamline-runtime 和 streamline。
浏览器端使用:可以通过 browserify 转换和捆绑文件,或使用 transform API 在浏览器中转换代码。
生成选项:可以针对不同的运行时环境(回调、fibers、生成器、await)转换代码。选择哪种运行时取决于性能基准。
与标准 Node.js 代码的互操作性:可以无缝调用标准的 Node.js 异步函数,并将 Streamline 函数作为标准 Node.js 函数调用。
与 Promise 的互操作性:Streamline 支持与 Promise 库的无缝互操作。
Futures:Streamline 提供 Futures,用于简化异步操作的并行处理。
异步数组函数:Streamline 扩展了 Array 原型,提供了异步版本的 ES5 数组函数。
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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
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