Vue 3 的最小化运行时（Runtime-only）：组件编译与打包策略的优化 大家好！今天我们深入探讨 Vue 3 的一个重要特性：最小化运行时，也就是 Runtime-only 构建模式。我们将一起剖析这种模式下，组件是如何编译的，打包策略又是如何优化的，以及它如何帮助我们构建更小、更快的 Vue 应用。 1. 理解 Vue 的两种构建模式：Runtime + Compiler vs. Runtime-only Vue 3 提供了两种主要的构建模式： Runtime + Compiler: 这种构建模式包含完整的 Vue.js 运行时以及模板编译器。这意味着你的应用可以在浏览器中直接编译模板。例如，你可以使用字符串模板： new Vue({ template: ‘<div>{{ message }}</div>’, data: { message: ‘Hello Vue!’ } }).$mount(‘#app’) 在这种情况下，浏览器需要先将字符串模板编译成渲染函数。 Runtime-only: 这种构建模式只包含 Vue.js 的运行时核心，不包含模板编 …
Vue 3的最小化运行时（Runtime-only）：组件编译与打包策略的优化
Vue 3 最小化运行时（Runtime-only）：组件编译与打包策略的优化 大家好！今天我们来深入探讨 Vue 3 的一个关键优化策略：最小化运行时，也称为 Runtime-only 构建。我们将剖析其背后的原理，深入了解组件编译过程，以及如何通过合理的打包策略来实现更小的应用体积和更快的启动速度。 理解 Vue 的两种构建版本：Runtime + Compiler vs. Runtime-only 在深入 Runtime-only 之前，我们需要了解 Vue 提供的两种主要构建版本： Runtime + Compiler: 这个版本包含了 Vue 的运行时核心以及模板编译器。这意味着你的 Vue 应用可以在浏览器中直接编译模板字符串。 Runtime-only: 这个版本仅包含 Vue 的运行时核心，没有模板编译器。你需要预先编译你的组件模板，例如使用 webpack 或 Vite 等构建工具。 Runtime + Compiler 的优点： 灵活性: 允许你在运行时动态地创建和编译组件，例如从服务器获取模板。 易于上手: 初学者可以直接在 HTML 中编写模板，无需复杂的构建配 …
Vue 3的内部模块化设计：`@vue/runtime-core`/`@vue/compiler-core`等模块的依赖与职责
Vue 3 内部模块化设计：依赖与职责详解 大家好，今天我们来深入探讨 Vue 3 的内部模块化设计，重点分析 @vue/runtime-core、@vue/compiler-core 等核心模块的依赖关系与各自职责。理解这些模块的划分和协作方式，能帮助我们更深入地理解 Vue 3 的运行机制，也能在源码阅读和二次开发时更加得心应手。 Vue 3 采用了 Monorepo 的架构，将整个项目拆分成多个独立发布的 npm 包。这种模块化的设计极大地提高了代码的可维护性、可测试性和可复用性。其中，@vue/runtime-core 和 @vue/compiler-core 是两个最核心的模块，分别负责运行时和编译时的工作。 1. 模块概览 首先，我们来大致了解一下 Vue 3 中一些重要的模块： 模块名称 主要职责 @vue/runtime-core 核心运行时，包含创建 Vue 应用实例、组件实例、渲染器、响应式系统等核心功能。它负责将组件的虚拟 DOM 渲染成真实的 DOM，并处理组件的更新和生命周期管理。 @vue/runtime-dom 基于浏览器的运行时，对 @vue/runti …
继续阅读“Vue 3的内部模块化设计：`@vue/runtime-core`/`@vue/compiler-core`等模块的依赖与职责”
Vue 3的最小化运行时（Runtime-only）：组件编译与打包策略的优化
Vue 3 的最小化运行时（Runtime-only）：组件编译与打包策略的优化 大家好！今天我们来深入探讨 Vue 3 的一个核心特性：最小化运行时（Runtime-only）以及其背后的组件编译与打包策略。 理解这一概念对于优化 Vue 应用的性能至关重要，尤其是在大型项目中。 1. 理解 Vue 的两种构建版本：Runtime + Compiler vs. Runtime-only 在 Vue 中，存在两种主要的构建版本，它们在功能和体积上有所差异： Runtime + Compiler: 这个版本包含了完整的 Vue 运行时和编译器。编译器负责将模板字符串（template）编译成渲染函数（render function）。 这种版本允许你在浏览器中直接使用 template 选项，例如： new Vue({ template: ‘<div>{{ message }}</div>’, data: { message: ‘Hello Vue!’ } }).$mount(‘#app’) 或者在组件选项中使用 template 属性。 Runtime-only …
Vue 3的内部模块化设计：`@vue/runtime-core`/`@vue/compiler-core`等模块的依赖与职责
Vue 3 内部模块化设计：@vue/runtime-core/@vue/compiler-core 等模块的依赖与职责 大家好，今天我们深入探讨 Vue 3 的内部模块化设计，特别是 @vue/runtime-core 和 @vue/compiler-core 这两个核心模块，以及它们之间的依赖关系和各自承担的职责。理解这些模块的划分，有助于我们更好地理解 Vue 3 的工作原理，从而更有效地使用和调试 Vue 应用，甚至参与到 Vue 的源码贡献中。 Vue 3 的模块化架构概览 Vue 3 采用了高度模块化的架构，将其核心功能分解为多个独立的 npm 包（package）。这种模块化设计带来了诸多好处： 更好的可维护性： 每个模块职责单一，易于理解和修改。 更强的可测试性： 可以针对单个模块进行单元测试，提高代码质量。 更高的可复用性： 不同的模块可以在不同的上下文中使用，提高了代码的利用率。 更小的包体积： 可以按需引入所需的模块，减少最终打包体积。 一些关键的模块包括： @vue/runtime-core: 运行时核心，负责组件的生命周期管理、虚拟 DOM 操作、响应式系统等 …
继续阅读“Vue 3的内部模块化设计：`@vue/runtime-core`/`@vue/compiler-core`等模块的依赖与职责”
C++实现自定义运行时（Runtime）：替换C++标准库与实现最小化运行环境
好的，没问题。 C++ 自定义运行时：替换标准库与实现最小化运行环境 大家好，今天我们来探讨一个高级且有趣的 C++ 主题：自定义运行时环境。通常，我们编写 C++ 代码时，会依赖于编译器提供的标准库（如 iostream, vector, string 等）以及底层的运行时环境，包括内存管理、异常处理等。但有时候，为了特定的需求，例如嵌入式系统、性能优化、安全加固等，我们需要替换标准库，甚至是实现一个最小化的、定制的运行时环境。 为什么要自定义运行时？ 在深入技术细节之前，我们先明确几个自定义运行时环境的常见动机： 资源受限环境： 在嵌入式系统中，内存和处理器资源非常有限。标准库可能过于庞大和复杂，不适合部署。自定义运行时可以只包含程序真正需要的组件，大大减少资源占用。 性能优化： 标准库为了通用性，往往会牺牲一些性能。针对特定应用场景，我们可以编写更高效的数据结构和算法，并集成到自定义运行时中。 安全加固： 标准库中可能存在安全漏洞。自定义运行时可以避免使用存在风险的组件，并实现更严格的安全策略。 定制化需求： 某些应用可能需要特定的功能或行为，而标准库无法满足。自定义运行时可以提 …
ONNX Runtime的执行提供者（Execution Providers）：CPU、GPU与NPU的调度与切换机制
ONNX Runtime 执行提供者：CPU、GPU 与 NPU 的调度与切换机制 大家好，今天我们来深入探讨 ONNX Runtime 的核心概念之一：执行提供者（Execution Providers）。ONNX Runtime 的强大之处在于它能够利用不同的硬件加速器来执行 ONNX 模型，从而实现最佳的性能。这些硬件加速器，例如 CPU、GPU 和 NPU，通过执行提供者来集成到 ONNX Runtime 中。理解执行提供者的调度与切换机制对于充分利用硬件资源、优化模型性能至关重要。 1. 什么是执行提供者？ 执行提供者是 ONNX Runtime 中用于执行模型计算的硬件加速器或软件库的抽象层。每个执行提供者都实现了 ONNX 算子的特定子集，并针对其底层硬件进行了优化。 当 ONNX Runtime 加载模型时，它会检查可用的执行提供者，并将模型图中的算子分配给最合适的执行提供者来执行。 简单来说，执行提供者就是 ONNX Runtime 与底层硬件之间的桥梁。它负责将 ONNX 模型的计算任务翻译成底层硬件能够理解并执行的指令。 2. 常见的执行提供者 ONNX Runt …
继续阅读“ONNX Runtime的执行提供者（Execution Providers）：CPU、GPU与NPU的调度与切换机制”
Python ONNX Runtime的底层优化：图转换、节点融合与设备加速器（CUDA/TensorRT）集成
Python ONNX Runtime的底层优化：图转换、节点融合与设备加速器（CUDA/TensorRT）集成 大家好，今天我们来深入探讨 Python ONNX Runtime (ORT) 的底层优化技术，包括图转换、节点融合以及设备加速器（CUDA/TensorRT）集成。ONNX Runtime 作为跨平台、高性能的推理引擎，其优异性能很大程度上得益于这些底层优化策略。 1. ONNX 图的结构与优化基础 ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的深度学习模型表示格式。一个 ONNX 模型本质上是一个有向无环图 (DAG)，其中节点代表算子（operators），边代表张量（tensors）。理解 ONNX 图的结构是进行优化的前提。 import onnx import onnx.helper as helper # 创建一个简单的 ONNX 图 node1 = helper.make_node(‘Add’, [‘A’, ‘B’], [‘C’]) node2 = helper.make_node(‘Relu’, [‘C’], [‘D’ …
继续阅读“Python ONNX Runtime的底层优化：图转换、节点融合与设备加速器（CUDA/TensorRT）集成”
JAVA 开发者如何构建自己的模型推理服务？结合 ONNX Runtime 实战
JAVA 开发者如何构建自己的模型推理服务：结合 ONNX Runtime 实战 大家好，今天我将为大家讲解如何使用 Java 构建自己的模型推理服务，并结合 ONNX Runtime 进行实战演示。随着人工智能的快速发展，模型推理服务在各种应用场景中扮演着越来越重要的角色。例如，图像识别、自然语言处理、推荐系统等都依赖于高效的模型推理服务。 1. 模型推理服务概述 模型推理服务是指将训练好的机器学习模型部署到服务器上，对外提供预测或推理能力的服务。它接收客户端的输入数据，通过模型进行计算，然后将结果返回给客户端。一个典型的模型推理服务架构包括以下几个核心组件： 模型加载器: 负责加载训练好的模型文件，并将其转换为模型推理引擎可以使用的格式。 推理引擎: 负责执行模型推理计算，例如 ONNX Runtime、TensorFlow Lite 等。 API 接口: 提供客户端访问的接口，例如 REST API、gRPC 等。 输入预处理: 负责对客户端的输入数据进行预处理，例如图像缩放、文本分词等。 输出后处理: 负责对模型的输出结果进行后处理，例如概率值转换为类别标签。 2. ONNX …
Java与ONNX Runtime/TensorFlow Serving集成：实现低延迟AI模型部署
Java与ONNX Runtime/TensorFlow Serving集成：实现低延迟AI模型部署 大家好，今天我们要讨论的是如何将Java与ONNX Runtime和TensorFlow Serving集成，以实现低延迟的AI模型部署。在当前AI应用广泛普及的背景下，如何快速、高效地将训练好的模型部署到生产环境中至关重要。Java作为企业级应用开发的主流语言，拥有强大的生态系统和成熟的工具链，而ONNX Runtime和TensorFlow Serving分别作为高性能推理引擎和灵活的模型服务框架，它们的结合能够为Java应用带来强大的AI能力。 1. 背景与挑战 传统的AI模型部署流程通常涉及以下几个步骤： 模型训练： 使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练模型。 模型转换： 将模型转换为部署所需的格式（如ONNX、TensorFlow SavedModel）。 模型部署： 将模型部署到推理服务器或嵌入到应用程序中。 模型推理： 应用程序调用推理服务或直接使用推理引擎进行预测。 在Java环境中，直接使用Python编写的深度学习框架进行推理会引入额外的开 …