Python

反向传播（Backpropagation）是深度学习的核心，但很多人只会调用 loss.backward()，没有真正理解背后发生了什么。这篇文章从链式法则出发，手推一个两层网络的梯度。

动态规划（DP）是算法面试中频率最高的考点。很多人觉得 DP 难，其实难在"状态设计"，而不是代码本身。这篇文章用三道经典题讲清楚 DP 的思维过程。

梯度下降是机器学习中最核心的优化算法。这篇文章从数学原理出发，推导出三种变体，并用 Python 实现一个完整的线性回归训练过程。