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。
计算
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 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。
边缘计算基础：从概念到应用
"本篇文章旨在为初学者提供边缘计算的入门指南，详细介绍边缘计算的核心概念、优势、应用场景以及面临的挑战，帮助读者理解边缘计算在物联网和实时数据处理中的重要作用。"
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。"
实时特征平台与在线计算（2025）
实时特征平台与在线计算（2025）实时特征是在线决策的关键依赖。本文聚焦一致性与性能治理。一、架构与一致性离线/在线：统一特征定义与校验，避免语义偏差。一致性：保障生产与消费端的版本与模式对齐。二、低延迟与缓存热特征缓存：多级缓存与 TTL 控制；命中率观测与优化。回源与降级：在缓存 miss 时快
数据湖计算引擎对比与优化（2025）
数据湖计算引擎对比与优化（2025）不同引擎适配不同场景。本文从能力、生态与优化切入。一、场景与能力Spark：批处理与 ML 生态完善，适合离线计算与 ETL。Flink：低延迟流处理与一致性保障，适合实时计算。Trino：交互式查询与多源联邦，适合分析与探索。二、湖仓与兼容表格式：与 Icebe
Flink实时计算作业资源与检查点优化
通过并行度与算子链优化、检查点与状态后端选择、回压与重启策略治理，提升 Flink 作业的稳定性与吞吐，并给出验证方法。
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、
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。"
