Edge Functions 边缘计算前端实践：就近渲染、个性化与TTFB优化
面向前端的边缘计算实践，从就近渲染与个性化到缓存协同与性能监控，提供生产级可复制方案与指标验证，显著降低首字节时间与提升体验
计算
WebGPU 初探：图形与计算的浏览器性能新路径
"概述 WebGPU 在图形与通用计算上的能力与优势，对比 WebGL 的模型差异，并给出工程落地与安全注意。"
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
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、
WebAssembly在前端与边缘计算实践
使用 WebAssembly 在前端和边缘执行高性能逻辑，覆盖构建与加载、沙箱与安全、性能与资源治理，并提供验证与发布策略。
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。
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。"
WebGPU 实战：渲染与计算管线基础
"介绍 WebGPU 的适配器与设备获取、画布配置、基础渲染管线与 WGSL 着色器示例，涵盖部署与兼容注意事项。"
WebGPU：计算与渲染管线基础
使用 WebGPU 构建基础渲染与计算管线，包括适配器/设备获取、WGSL 着色器、管线配置与命令提交，并给出兼容与性能建议。
