WebAssembly SIMD 前端高性能计算实践 wasm-loader-Atomics
使用 WebAssembly SIMD 在前端执行高性能计算，结合 Atomics 与 Worker 实现并行加速，并给出模块加载与数据交互的工程化落地。
计算
"WebGPU 计算与图形实战：从 API 到性能验证"
"基于 WebGPU 的计算与图形渲染全流程实战，强调设备能力检测、着色器管线构建与性能验证方法。"
数据脱敏与隐私计算实践（2025）
数据脱敏与隐私计算实践（2025）隐私保护要求在采集、存储与使用全链路实施技术与治理手段。一、脱敏与匿名化掩码与替换：对敏感字段进行掩码与伪值替换。泛化与聚合：按范围与分组降低识别风险。二、差分隐私与采样差分隐私：在统计输出添加噪声以保护个体隐私。采样与阈值：控制最小样本与门槛避免过拟合与泄露。三、
数据流处理与实时计算架构（2025）
数据流处理与实时计算架构（2025）实时计算强调低延迟与一致性。本文总结关键语义与工程实践。一、时间与窗口事件时间与水位线：以事件时间驱动窗口与乱序处理。窗口：滚动/滑动/会话窗口按业务选型与参数校准。二、状态与一致性状态管理：合理的状态拆分与持久化策略。Checkpoint：定期快照与恢复一致性，
"边缘计算：赋能物联网与实时数据处理"
"本文深入探讨边缘计算的核心概念、工作原理、关键技术及其在物联网（IoT）、5G、工业自动化等领域的应用。通过分析边缘计算如何解决传统云计算在延迟、带宽和数据隐私方面的挑战，展示其在未来智能世界中的重要作用。"
WebGPU 渲染与计算实践：管线、缓冲与跨平台回退
以生产可用的方式实现 WebGPU 渲染与计算，覆盖设备适配、渲染管线、计算管线与性能监控，并提供到 WebGL 的回退策略
Serverless 边缘计算 架构与成本优化
以边缘节点执行为核心，构建高性能低成本的 Serverless 架构，并围绕冷启动、包体积与缓存策略进行优化。
WebGPU 计算管线：ComputePass 与 StorageBuffer
构建 WebGPU 计算管线并使用存储缓冲在 GPU 上进行并行计算，包含 WGSL compute 着色器与命令提交流程。
"WebGPU 计算着色器：ComputePipeline 与 StorageBuffer"
"介绍 WebGPU 的计算管线与存储缓冲，用 WGSL 编写计算着色器并提交命令，实现并行数据处理与加速，提供示例与兼容建议。"
WebAssembly 在边缘计算与浏览器的实践
结合 WASI 与边缘函数平台，探索 WebAssembly 在高性能与安全隔离场景的应用与优化路径。
