Visual & Interactive Algorithm Learning Platform
AlgoLab
算法可视化与交互学习平台。每个算法页面都是一篇可执行教程，组合说明、公式、代码、分步执行、图表、参数交互和 LLM 解释。
Design Principles
- 每个算法页面都是可执行学习单元
- 公式、代码、流程与图示一体化呈现
- 支持分步执行、参数调节与结果观察
- 结合 LLM 提供过程解释与概念辅助
Optimization
FreeBeginner
线性模型中的梯度下降
Gradient Descent for a Linear Model
用最小线性回归例子理解 loss、gradient、参数更新，并通过实时调参观察训练曲线与拟合效果。
Classification
FreeBeginner
用 MLP 拟合非线性关系
MLP: Fitting Nonlinear Functions
从最小两层感知机出发，理解隐藏层、ReLU、反向传播和 autograd，并通过交互实验观察 MLP 如何拟合非线性关系。
Deep Learning
FreeIntermediate
系统理解 Transformer：Self-Attention 如何让词彼此看见
Transformer: Understanding Self-Attention
从最小词序列任务出发，系统拆解 Q/K/V、scaled dot-product attention、softmax、信息融合、多头注意力和 Tiny Transformer 训练过程。
Deep Learning
FreeIntermediate
VAE：从 latent space 到概率生成
VAE: From Latent Space to Probabilistic Generation
从最小二维 latent space 出发，理解 Encoder 如何输出 μ 和 σ、重参数化如何采样 z、Decoder 如何生成结果，以及 reconstruction loss 与 KL loss 如何共同塑造可生成的连续空间。