David Finsterwalder开源了一款基于Three.js的神经网络可视化工具，展示了一个简单多层感知机（MLP）在MNIST手写数字上的训练过程。所有训练和可视化代码用PyTorch写成，完全开源，方便学生和开发者直观理解神经网络的动态变化。
这款工具运行在浏览器上，权重数据以JSON形式存储，适合桌面大屏体验，手机端菜单显示有些重叠。尽管目前教学内容主要是德语且依赖现场讲解，作者计划未来翻译并丰富教育资料，甚至考虑通过WebRTC支持平板手写输入，提升互动体验。
Finsterwalder称此项目100%“vibecoded”完成，得益于Three.js的强大以及PyTorch实现MLP的简洁。他的灵感部分来自3Blue1Brown的神经网络视频封面，强烈推荐该频道作为神经网络入门资源。
该项目更适合教学核心原理，网络结构简单（约11万参数），相比大型模型如LLM更便于理解和演示。社区反响热烈，大家一致认为此类可视化是连接理论与实际的桥梁，有助学生直观感受模型训练，甚至激发研究者对架构互动式实验的兴趣。
与现有类似项目相比，Finsterwalder强调自己更注重动态权重更新的展示和空间三维效果，避免了扁平神经元排列的视觉局限。他也在与展览方沟通，期待将此工具带入更多教学和展示场景。
体验地址 | 帖子 | 代码仓库 | #可视化 #工具
这款工具运行在浏览器上，权重数据以JSON形式存储，适合桌面大屏体验，手机端菜单显示有些重叠。尽管目前教学内容主要是德语且依赖现场讲解，作者计划未来翻译并丰富教育资料，甚至考虑通过WebRTC支持平板手写输入，提升互动体验。
Finsterwalder称此项目100%“vibecoded”完成，得益于Three.js的强大以及PyTorch实现MLP的简洁。他的灵感部分来自3Blue1Brown的神经网络视频封面，强烈推荐该频道作为神经网络入门资源。
该项目更适合教学核心原理，网络结构简单（约11万参数），相比大型模型如LLM更便于理解和演示。社区反响热烈，大家一致认为此类可视化是连接理论与实际的桥梁，有助学生直观感受模型训练，甚至激发研究者对架构互动式实验的兴趣。
与现有类似项目相比，Finsterwalder强调自己更注重动态权重更新的展示和空间三维效果，避免了扁平神经元排列的视觉局限。他也在与展览方沟通，期待将此工具带入更多教学和展示场景。
体验地址 | 帖子 | 代码仓库 | #可视化 #工具
大型语言模型基础知识可视化学习指南 | link | 翻译版 | #指南 #可视化
本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。
Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。
Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。
Financial Times的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。
OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。
Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。
Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。
PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。
这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。
本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。
Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。
Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。
Financial Times的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。
OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。
Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。
Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。
PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。
这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。
一款由 Anaconda 开发的免费可视化编程工具，通过拖动模块即可实现编程，同时它也可以生成 Python等编码。Anaconda 是全球最流行、最值得信赖的数据科学、机器学习和人工智能 Python/R 平台。
EduBlocks像Scratch一样，是一个基于块的编程工具，让初学者可以通过拖放代码块的方式来编程，而不需要书写代码。同时它支持多种编程语言，包括Python，HTML等，你可在侧面编辑代码并运行（不影响托块）
它可以帮助任何人使用类似于 Python 或 HTML 的基于文本的语言进行编程，同时使用了大家熟悉的拖放式块系统。
每个块代表一行代码，这使得连接块和代码变得比以往任何时候都更容易。每拖入一个块到工作区，文本编辑器也会实时更新。
EduBlocks 还内置了“课堂”功能，老师可以轻松跟踪和评估学生的工作。可以为学生创建作业，跟踪他们的进度，并使用内置于 EduBlocks 编辑器的课堂功能对他们的工作进行评分。
除了 Python，EduBlocks 还支持 HTML，micro:bit，CircuitPython 和 Raspberry Pi，这些都能使学生保持参与度并继续学习。还有一系列完全免费的课程，包含使用 EduBlocks 教授六节课所需的一切，帮助学生以有趣且引人入胜的方式从 Scratch 过渡到 Python。
新版本的EduBlocks优化了移动版本的首页、项目页面和编辑器，使用户在移动设备上也能获得无缝的体验。
EduBlocks | #可视化 #工具
EduBlocks像Scratch一样，是一个基于块的编程工具，让初学者可以通过拖放代码块的方式来编程，而不需要书写代码。同时它支持多种编程语言，包括Python，HTML等，你可在侧面编辑代码并运行（不影响托块）
它可以帮助任何人使用类似于 Python 或 HTML 的基于文本的语言进行编程，同时使用了大家熟悉的拖放式块系统。
每个块代表一行代码，这使得连接块和代码变得比以往任何时候都更容易。每拖入一个块到工作区，文本编辑器也会实时更新。
EduBlocks 还内置了“课堂”功能，老师可以轻松跟踪和评估学生的工作。可以为学生创建作业，跟踪他们的进度，并使用内置于 EduBlocks 编辑器的课堂功能对他们的工作进行评分。
除了 Python，EduBlocks 还支持 HTML，micro:bit，CircuitPython 和 Raspberry Pi，这些都能使学生保持参与度并继续学习。还有一系列完全免费的课程，包含使用 EduBlocks 教授六节课所需的一切，帮助学生以有趣且引人入胜的方式从 Scratch 过渡到 Python。
新版本的EduBlocks优化了移动版本的首页、项目页面和编辑器，使用户在移动设备上也能获得无缝的体验。
EduBlocks | #可视化 #工具
使用单个终端命令直观地模拟你自己的存储库中的 Git 操作。这将生成描述 Git 命令行为的图像（默认）或视频可视化效果。
命令语法直接基于 Git 的命令行语法，因此尽可能熟悉使用 git-sim。例：$ git-sim merge <branch>
使用案例
可视化 Git 命令，以便在实际运行它们之前了解它们对存储库的影响
通过在运行前进行模拟来防止意外的工作目录和存储库状态
与您的团队或世界共享 Git 命令的可视化效果（jpg 图像或 mp4 视频）
将可视化效果保存为团队文档的一部分，以记录工作流程并防止重复出现的问题
创建静态 Git 图（jpg）或动态动画视频（mp4）以加快内容创建速度
帮助视觉学习者了解 Git 命令的工作原理
特征
在终端中运行单行 git-sim 命令，从存储库生成自定义 Git 命令可视化 （.jpg）
支持的命令：log/status/add/restore/commit/stash/branch/tag/reset/revert/merge/rebase/cherry-pick
使用该标志生成动画视频（.mp4）而不是静态图像（注意：性能明显下降，建议在准备好生成演示质量的视频时用于加快测试速度并删除）--animate--low-quality
在暗模式（默认）和浅色模式之间进行选择
仅动画：根据需要添加自定义品牌的前奏/结尾序列
仅动画：根据需要加快或减慢动画速度
git-sim | #可视化
DataEase的功能包括：
图表展示：支持 PC 端、移动端、大屏;
图表制作：支持丰富的图表类型(Apache ECharts / AntV)、支持拖拉拽方式快速制作仪表板;
数据引擎：支持直连模式、本地模式(基于Apache Doris/Kettle实现);
数据连接：支持数据仓库/数据湖、OLAP数据库、OLTP数据库、Excel数据文件、API等各种数据源。
DataEase | #工具 #可视化
