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i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/build-and-run/_category_.json

@@ -3,6 +3,6 @@
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-    "description": "在这一章节中，我们将讨论 WasmEdge CLIs（命令行界面）以及如何利用 Docker 和 WASM 来构建、分享和运行您的 WASM 应用程序。"
+    "description": "在这一章节中，我们将讨论 WasmEdge CLIs（命令行界面）以及如何利用 Docker 和 WASM 来构建、分享和运行你的 WASM 应用程序。"
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i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/build-and-run/cli.md

@@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 1
 
 # `wasmedge` 命令行工具
 
-在安装了 WasmEdge 后，你可以使用 `wasmedge` 来执行 WASM 文件。我们将介绍如何在您的机器和 Docker 镜像上使用 WasmEdge 运行 WASM 文件。
+在安装了 WasmEdge 后，你可以使用 `wasmedge` 来执行 WASM 文件。我们将介绍如何在你的机器和 Docker 镜像上使用 WasmEdge 运行 WASM 文件。
 
 `wasmedge` 二进制文件是一个命令行界面（CLI）程序，用于运行 WebAssembly 程序。
 
@@ -186,7 +186,7 @@ Hello WasmEdge!
 
 ### 调用从 Rust 编译的 WebAssembly 函数
 
-[add](https://github.com/second-state/wasm-learning/tree/master/cli/add) 程序是用 Rust 编写的，包含一个导出的 `add()` 函数。你可以将其编译为 WebAssembly，并使用 `wasmedge` 调用 `add()` 函数。在这个示例中，您将看到如何从 CLI 进行此操作。通常在将 WasmEdge 嵌入到另一个主机应用程序中时，需要从主机调用 WASM 函数。
+[add](https://github.com/second-state/wasm-learning/tree/master/cli/add) 程序是用 Rust 编写的，包含一个导出的 `add()` 函数。你可以将其编译为 WebAssembly，并使用 `wasmedge` 调用 `add()` 函数。在这个示例中，你将看到如何从 CLI 进行此操作。通常在将 WasmEdge 嵌入到另一个主机应用程序中时，需要从主机调用 WASM 函数。
 
 你需要安装 [Rust 编译器](https://github.com/second-state/rust-examples/blob/main/README.md#prerequisites)，然后使用以下命令从 Rust 源代码构建 WASM 字节码文件。
 
@@ -255,7 +255,7 @@ wasmedge --dir .:. wasmedge_quickjs.wasm hello.js 1 2 3
 Hello 1 2 3
 ```
 
-[qjs_tf.wasm](https://github.com/WasmEdge/WasmEdge/raw/master/examples/wasm/js/qjs_tf.wasm) 是一个被贬意为 WebAssembly 的包含 [WasmEdge Tensorflow 扩展](https://www.secondstate.io/articles/wasi-tensorflow/) 的 JavaScript 解释器。要运行 [qjs_tf.wasm](https://github.com/WasmEdge/WasmEdge/raw/master/examples/wasm/js/qjs_tf.wasm)，你必须使用 `wasmedge-tensorflow-lite` CLI 工具，这是一个内置了 Tensorflow-Lite 扩展的 WasmEdge 构建版本。您可以下载一个完整的[基于 Tensorflow 的 JavaScript 示例](https://github.com/second-state/wasmedge-quickjs/tree/main/example_js/tensorflow_lite_demo) 进行图像分类。
+[qjs_tf.wasm](https://github.com/WasmEdge/WasmEdge/raw/master/examples/wasm/js/qjs_tf.wasm) 是一个被贬意为 WebAssembly 的包含 [WasmEdge Tensorflow 扩展](https://www.secondstate.io/articles/wasi-tensorflow/) 的 JavaScript 解释器。要运行 [qjs_tf.wasm](https://github.com/WasmEdge/WasmEdge/raw/master/examples/wasm/js/qjs_tf.wasm)，你必须使用 `wasmedge-tensorflow-lite` CLI 工具，这是一个内置了 Tensorflow-Lite 扩展的 WasmEdge 构建版本。你可以下载一个完整的[基于 Tensorflow 的 JavaScript 示例](https://github.com/second-state/wasmedge-quickjs/tree/main/example_js/tensorflow_lite_demo) 进行图像分类。
 
 ```bash
 # Download the Tensorflow example
@@ -271,7 +271,7 @@ confidence: 0.8941176470588236
 
 ## CLI 工具的 Docker 镜像
 
-本节中的 Docker 镜像主要用于开发目的。它允许你在容器化的 Linux 环境中使用 WasmEdge 工具。如果您想要将 WASM 应用程序放入容器中，请查看[此处](../getting-started/quick_start_docker.md)的内容。
+本节中的 Docker 镜像主要用于开发目的。它允许你在容器化的 Linux 环境中使用 WasmEdge 工具。如果你想要容器化 WASM 应用程序，请查看[此处](../getting-started/quick_start_docker.md)的内容。
 
 `wasmedge/slim:{version}` Docker 镜像提供了使用 [DockerSlim](https://dockersl.im) 构建的精简 WasmEdge 镜像，每次发布都会更新。
 

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/build-and-run/docker_wasm.md

@@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_position: 4
 
 Docker Desktop 分发了内置的 WasmEdge 运行时。这使开发人员可以通过 Docker 工具构建、分享和运行非常轻量的容器（即，只包含 `.wasm` 文件的 `scratch` 空容器，没有任何 Linux 操作系统库或文件）。这些“WASM 容器”完全符合 OCI 标准，因此可以由 Docker Hub 进行管理。它们是跨平台的，可以在 Docker 支持的任何操作系统/CPU 上运行（操作系统和 CPU 平台为 `wasi/wasm`）。但更重要的是，相较于 Linux 容器，它们的体积是其十分之一，因为 WASM 容器不需要捆绑和启动 Linux 库和服务，所以启动时间也是十分之一。
 
-结合 Docker 能够将开发环境和部署环境容器化的能力，你可以创建和部署复杂的应用程序，而无需安装任何依赖。例如，您可以在本地开发机器上设置完整的 Rust 和 WasmEdge 开发环境，而无需安装任何工具。您还可以部署一个复杂的 WasmEdge 应用，该应用需要连接到 MySQL 数据库，而无需在本地安装 MySQL。
+结合 Docker 能够将开发环境和部署环境容器化的能力，你可以创建和部署复杂的应用程序，而无需安装任何依赖。例如，你可以在本地开发机器上设置完整的 Rust 和 WasmEdge 开发环境，而无需安装任何工具。你还可以部署一个复杂的 WasmEdge 应用，该应用需要连接到 MySQL 数据库，而无需在本地安装 MySQL。
 
 在本指南中，我们将介绍如何：
 
@@ -77,7 +77,7 @@ docker push secondstate/rust-example-hello
 
 ### 运行 Rust 示例
 
-你可以使用常规的 Docker 的 `run` 命令来运行 WASM 容器应用程序。请注意，您确实需要指定 `runtime` 和 `platform` 标志，告知 Docker 这是一个非 Linux 容器，并且需要 WasmEdge 来运行它。
+你可以使用常规的 Docker 的 `run` 命令来运行 WASM 容器应用程序。请注意，你确实需要指定 `runtime` 和 `platform` 标志，告知 Docker 这是一个非 Linux 容器，并且需要 WasmEdge 来运行它。
 
 ```bash
 $ docker run --rm --runtime=io.containerd.wasmedge.v1 --platform=wasi/wasm secondstate/rust-example-hello:latest
@@ -152,7 +152,7 @@ docker push secondstate/node-example-hello
 
 ### 运行和测试 Node.js 示例
 
-你可以使用常规的 Docker 的 `run` 命令来运行 WASM 容器应用程序。请注意，您确实需要指定 `runtime` 和 `platform` 标志，告知 Docker 这是一个非 Linux 容器，并且需要 WasmEdge 来运行它。由于这是一个 HTTP 服务器应用，还需要将容器的端口 8080 映射到主机，以便您可以从主机访问服务器。
+你可以使用常规的 Docker 的 `run` 命令来运行 WASM 容器应用程序。请注意，你确实需要指定 `runtime` 和 `platform` 标志，告知 Docker 这是一个非 Linux 容器，并且需要 WasmEdge 来运行它。由于这是一个 HTTP 服务器应用，还需要将容器的端口 8080 映射到主机，以便你可以从主机访问服务器。
 
 ```bash
 $ docker run -dp 8080:8080 --rm --runtime=io.containerd.wasmedge.v1 --platform=wasi/wasm secondstate/node-example-server:latest

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/getting-started/quick_start.md

@@ -19,7 +19,7 @@ sidebar_position: 1
 
 ## 使用一行指令安装 WasmEdge
 
-安装 WasmEdge 的最简单方式是运行以下命令。你应该具有 root 或至少 `sudo` 权限。在运行此命令之前，您的系统应该已经安装了 `git` 和 `curl`。
+安装 WasmEdge 的最简单方式是运行以下命令。你应该具有 root 或至少 `sudo` 权限。在运行此命令之前，你的系统应该已经安装了 `git` 和 `curl`。
 
 ```bash
 curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | sudo bash -s -- -p /usr/local

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/install.md

@@ -121,7 +121,7 @@ dnf install wasmedge
 
 ## 安装 WasmEdge 插件和依赖项
 
-WasmEdge 使用插件来扩展其功能。如果您想使用更多 WasmEdge 的功能，可以按下面的说明安装 WasmEdge 以及其插件和扩展：
+WasmEdge 使用插件来扩展其功能。如果你想使用更多 WasmEdge 的功能，可以按下面的说明安装 WasmEdge 以及其插件和扩展：
 
 ### TLS 插件
 
@@ -158,7 +158,7 @@ WasmEdge 支持多种 `WASI-NN` 的后端。
 
 注意，WasmEdge 0.13.5 的安装程序将自动检测 CUDA。如果检测到 CUDA，安装程序将始终尝试安装支持 CUDA 的插件版本。
 
-如果您的机器上只有CPU可用，那么需要安装 OpenBLAS 版本的插件。
+如果你的机器上只有CPU可用，那么需要安装 OpenBLAS 版本的插件。
 
 ```
 apt update && apt install -y libopenblas-dev # You may need sudo if the user is not root.
@@ -362,7 +362,7 @@ ln -s libtensorflow_framework.2.dylib ~/.wasmedge/lib/libtensorflow_framework.dy
 
 ### TensorFlow-Lite 依赖
 
-如果未使用安装程序安装 `WasmEdge-TensorflowLite` 插件，您可以使用以下命令下载共享库：
+如果未使用安装程序安装 `WasmEdge-TensorflowLite` 插件，你可以使用以下命令下载共享库：
 
 ```bash
 VERSION=TF-2.12.0-CC

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/usage/serverless/aws.md

@@ -99,7 +99,7 @@ function _runWasm(reqBody) {
 }
 ```
 
-`hello.js` 中的 `exports.handler` 部分导出了一个异步函数处理程序，用于处理每次调用无服务器函数时的不同事件。在本例中，我们简单地通过调用上述函数处理图像并返回结果，但可以根据你的需求定义更复杂的事件处理行为。此外，我们还需要返回一些 `Access-Control-Allow` 标头以避免在从浏览器调用无服务器函数时出现 [跨源资源共享（CORS）](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/CORS) 错误。如果您在复制我们的示例时遇到 CORS 错误，可以在[这里](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/CORS/Errors)了解更多关于 CORS 错误的信息。
+`hello.js` 中的 `exports.handler` 部分导出了一个异步函数处理程序，用于处理每次调用无服务器函数时的不同事件。在本例中，我们简单地通过调用上述函数处理图像并返回结果，但可以根据你的需求定义更复杂的事件处理行为。此外，我们还需要返回一些 `Access-Control-Allow` 标头以避免在从浏览器调用无服务器函数时出现 [跨源资源共享（CORS）](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/CORS) 错误。如果你在复制我们的示例时遇到 CORS 错误，可以在[这里](https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP/CORS/Errors)了解更多关于 CORS 错误的信息。
 
 ```javascript
 exports.handler = async function (event, context) {
@@ -173,9 +173,9 @@ docker run -p 9000:8080  myfunction:latest
 curl -XPOST "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'
 ```
 
-你应该在终端中获得您期望的输出。
+你应该在终端中获得你期望的输出。
 
-如果你不想使用 AWS Lambda 的基础镜像，您也可以使用自己的基础镜像，并在构建 Docker 镜像时安装 RIC 和/或 RIE。只需按照[此指南](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/images-create.html)中的 **Create an image from an alternative base image** 部分进行操作。
+如果你不想使用 AWS Lambda 的基础镜像，你也可以使用自己的基础镜像，并在构建 Docker 镜像时安装 RIC 和/或 RIE。只需按照[此指南](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/images-create.html)中的 **Create an image from an alternative base image** 部分进行操作。
 
 准备就绪！在构建完 Docker 镜像后，可以参考存储库 [README](https://github.com/second-state/aws-lambda-wasm-runtime/blob/tensorflow/README.md#deploy)中简述的步骤将其部署到 AWS Lambda。然后你的无服务器函数就可以开始工作了！
 
@@ -267,6 +267,6 @@ function _runWasm(reqBody) {
 exports.handler = ... // _runWasm(reqBody) is called in the handler
 ```
 
-你可以按照之前的示例中概述的方式构建您的 Docker 镜像并部署函数。现在您已经创建了一个用于主题分类的 Web 应用！
+你可以按照之前的示例中概述的方式构建你的 Docker 镜像并部署函数。现在你已经创建了一个用于主题分类的 Web 应用！
 
-接下来，轮到你使用 [aws-lambda-wasm-runtime 存储库](https://github.com/second-state/aws-lambda-wasm-runtime/tree/main) 作为模板，在 AWS Lambda 上开发 Rust 无服务器函数了。期待着您的出色工作。
+接下来，轮到你使用 [aws-lambda-wasm-runtime 存储库](https://github.com/second-state/aws-lambda-wasm-runtime/tree/main) 作为模板，在 AWS Lambda 上开发 Rust 无服务器函数了。期待着你的出色工作。

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/usage/serverless/tencent.md

@@ -7,5 +7,5 @@ sidebar_position: 4
 
 我们还提供了一个代码模板，用于在腾讯云上部署无服务器的 WebAssembly 函数，请查看 [tencent-scf-wasm-runtime 存储库](https://github.com/second-state/tencent-scf-wasm-runtime)。
 
-Fork 这个存储库并开始编写您自己的 Rust 函数。
+Fork 这个存储库并开始编写你自己的 Rust 函数。
 

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/usage/serverless/vercel.md

@@ -191,4 +191,4 @@ module.exports = (req, res) => {
 
 现在，你可以[将你 Fork 的存储库部署到 Vercel](https://vercel.com/docs/git#deploying-a-git-repository)，获得一个用于主题分类的 Web 应用。
 
-接下来，轮到你使用 [vercel-wasm-runtime 存储库](https://github.com/second-state/vercel-wasm-runtime) 作为模板，在 Vercel 中开发你自己的 Rust 无服务器函数了。期待着您出色的工作。
+接下来，轮到你使用 [vercel-wasm-runtime 存储库](https://github.com/second-state/vercel-wasm-runtime) 作为模板，在 Vercel 中开发你自己的 Rust 无服务器函数了。期待着你出色的工作。

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/wasmedge/features.md

@@ -41,7 +41,7 @@ WasmEdge（[CNCF 旗下的沙盒项目](https://www.cncf.io/projects/wasmedge/)
 
 WasmEdge 可以与现有的云原生基础设施无缝集成。
 
-要将 WasmEdge 与你现有的云原生基础架构集成，有几种管理 WASM 应用程序作为 Kubernetes 下的“容器”的选项。这些选项使您能够在 Kubernetes 集群中同时运行 Linux 容器和 WASM 容器。
+要将 WasmEdge 与你现有的云原生基础架构集成，有几种管理 WASM 应用程序作为 Kubernetes 下的“容器”的选项。这些选项使你能够在 Kubernetes 集群中同时运行 Linux 容器和 WASM 容器。
 
 **选项 #1：**[使用 OCI 运行时 crun](../../develop/deploy/oci-runtime/crun.md)（runc 的 C 版本，主要由 Red Hat 支持）。crun 根据镜像注释决定 OCI 镜像是 WASM 还是基于 Linux 的。如果镜像被注释为 wasm32，则 crun 将绕过 Linux 容器设置，直接使用 WasmEdge 运行镜像。通过使用 crun，你可以让整个 Kubernetes 栈（包括 CRI-O、containerd、Podman、kind、micro k8s 和 k8s）与 WASM 镜像一起工作。
 

i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/start/wasmedge/integrations.md

@@ -8,7 +8,7 @@ WasmEdge 是云原生和边缘计算应用的“无服务器”运行时。它
 
 ## 将 WasmEdge 嵌入到主机应用程序中
 
-WasmEdge 的一个主要用例是从主机应用程序启动虚拟机实例。根据你的主机应用程序编程语言，您可以使用 WasmEdge SDK 来启动和调用 WasmEdge 函数。
+WasmEdge 的一个主要用例是从主机应用程序启动虚拟机实例。根据你的主机应用程序编程语言，你可以使用 WasmEdge SDK 来启动和调用 WasmEdge 函数。
 
 - 使用 [WasmEdge C API](/category/c-sdk-for-embedding-wasmedge) 将 WasmEdge 函数嵌入到基于 `C` 的应用程序中。查看[快速入门指南](../../embed/c/intro.md)。
 - 使用 [WasmEdge Go API](/category/go-sdk-for-embedding-wasmedge) 将 WasmEdge 函数嵌入到 `Go` 应用程序中。这里有一个[教程](https://www.secondstate.io/articles/extend-golang-app-with-webassembly-rust/) 和一些[示例](https://github.com/second-state/WasmEdge-go-examples)！