基于网上找到的实例源码，因这个代码所配套的支持开源库版本或者其他原因无法编译通过只能自己按照实例描述的流程重新生成所需的支持库，经过1天努力终于在linux环境中复现了 H264播放功能 现在分享出来。
大致实现步骤：
1. 编译x264并安装。
2. 编译SDL2-2.0.16并安装。
3. 编译ffmpeg并安装。
4. cmake / make 编译server目录下工程。
5. server/build/目录下启动 simple_web_server。
6. web-client 目录下文件放置到 emcc 环境用 emrun 启动8080侦听端口。
7. web游览器内输入 http://localhost:8080/index.html 并点击 play 按钮即可播放视频。
2021-11-07 09:00:46
268.46MB
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Emscripten SDK 1.39.8 下载包，qt5.15 wasm 项目编译包 配合博客看吧
https://blog.csdn.net/zhouwu_a/article/details/108638698
2021-11-02 18:01:22
248.15MB
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The Uno Platform is a Universal Windows Platform Bridge that allows UWP-based code (C# and XAML) to run on iOS, Android, and WebAssembly.
2021-10-20 15:54:34
38.55MB
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WebAssembly SIMD 示例
本示例通过 WebAssembly 演示了 JavaScript 中 SIMD 的用法。 它运行了 2 个大小为 10000 的数组相加的 100000 倍（有关更多详细信息，请参阅 ）。
第一个实现是通过 JavaScript 中的一个简单循环完成的：
for ( let j = 0 ; j < arraySize ; j ++ ) {
result [ j ] = a [ j ] + b [ j ]
}
第二个实现依赖于以手工编写的 WebAssembly 代码。 这是 SIMD 特定部分（您可以在找到整个代码）：
(v128.store
( i32 . add (local. get $result ) (local. get $i ))
(i8x16.add
(v128.load (local. get $i )
2021-10-15 14:25:36
3KB
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The Uno Platform is a Universal Windows Platform Bridge that allows UWP-based code (C# and XAML) to run on iOS, Android, and WebAssembly.
2021-10-14 14:49:52
40.86MB
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Snarkjs
这是zkSNARK方案的JavaScript和Pure Web Assembly实现。 它使用Groth16协议（仅3点和3对）。
该库包括执行受信任的设置多方仪式所需的所有工具：包括仪式的通用以及第二阶段电路特定的仪式。
任何zk-snark项目都可以从公共阶段1进行回合，开始其特定于电路的阶段2仪式。
该库中用于多方计算的格式与和使用的格式兼容。
该库使用由编译器生成的编译电路。
它既可以在 ，也可以直接在。
这是一个，因此可以使用或将其直接导入到更大的项目中。
低级加密直接在wasm执行，并使用工作线程并行化计算。 结果是一个高性能的库，其基准可与主机实现相媲美。
初赛
安装节点v14
首先，请确保您已安装最新版本的Node.js 尽管v12之后的任何版本都可以正常运行，但我们建议您安装v14或更高版本。
如果不确定安装的是哪个版本的Node，可以
2021-09-16 10:44:27
919KB
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Web组件ImageMagick
该项目与无关，而只是将代码重新编译为 。 我这样做是因为我想将ImageMagick的功能带给浏览器。
目录
演示和范例
最简单的例子。 参见 。 一个简单的网页（普通javascript），其中包含阵列中的图像并加载magickApi.js来旋转文件。 示范站点
基本游乐场（React＆TypeScript项目）： 。
图像差异示例（React＆TypeScript项目）： 。
。 添加图像，使用不同的语法执行命令，管理和重用输出/输入图像，并选择命令示例以学习ImageMagick。
。 它还显示了在浏览器中使用ImageMagick进行的转换
2021-09-02 15:32:48
680KB
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opencv.js压缩包，内部目录结构opencv/opencv_js.wasm, opencv/opencv.js,model/haarcascade_frontalface_default.xml, face.js, index.html
2021-08-30 10:11:51
1.51MB
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2048 AI
为游戏2048制作的AI。在大多数情况下，AI可以达到16384，有时甚至可以达到32768。
经过5次尝试，AI在浏览器版本中达到了32768磁贴，得分为630032。下面是该游戏的屏幕截图。
算法
该AI是在浏览器上并行运行的Expectimax搜索，没有任何后端服务器或浏览器控件，因此您甚至可以在移动设备上运行它。
AI使用4个Web工作程序，每个工作程序都是一个用C ++和Emscripten编译的WebAssembly模块，用于对每个可用动作执行Expectimax搜索。 选择结果最高的棋步。 因为搜索是并行完成的，并且工作人员使用了诸如位板表示，查找表之类的大量优化，所以AI可以在很短的时间内进行非常深的搜索（默认搜索深度为7）。
基准测试（控制台应用程序，英特尔:registered:酷睿:trade_mark:i5-8300H处理器）
深度
游戏类
分数
％32768
％16384
％81
2021-08-22 11:45:05
384KB
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