本文通过Java函数嵌套类比，揭示了神经网络的核心原理：神经网络本质是多层函数嵌套（线性变换+激活函数），通过反向传播自动优化参数（权重w和偏置b）。文章以PyTorch实战演示了二分类任务的完整流程，包括数据准备、网络定义、反向传播优化和效果评估。关键点在于：1）神经网络通过"自动调参"实现学习能力；2）反向传播通过链式求导自动计算参数梯度；3）调参技巧（学习率设置、防止过拟

流程掌握：从 “文本清洗→分词→补齐 / 截断→词嵌入”，每一步都能通过代码落地；实战能力：能将原始代码文本转化为模型可输入的向量，为后续 Transformer 架构学习打下基础。下一篇文章，我们将深入 NLP 的核心架构 ——Transformer，用 “程序员熟悉的分层设计” 类比自注意力机制、编码器 / 解码器结构，带你手动实现简化版 Transformer，理解大模型 “理解长文本语义”

摘要： 本文介绍了如何利用AI大语言模型（如通义千问）优化传统学习笔记方法，解决边学边记效率低、结构混乱等问题。核心步骤包括：提炼学习内容关键框架，通过DashScope SDK调用通义千问生成结构化笔记（含定义、方法、实例），最后人工补充修正。文章提供了Python代码示例，演示如何基于书籍目录和重点自动生成分章节笔记，并预告后续将实现PDF内容自动提取与个性化适配功能，进一步提升学习效率。

摘要： 本文介绍了如何利用AI大语言模型（如通义千问）优化传统学习笔记方法，解决边学边记效率低、结构混乱等问题。核心步骤包括：提炼学习内容关键框架，通过DashScope SDK调用通义千问生成结构化笔记（含定义、方法、实例），最后人工补充修正。文章提供了Python代码示例，演示如何基于书籍目录和重点自动生成分章节笔记，并预告后续将实现PDF内容自动提取与个性化适配功能，进一步提升学习效率。