用 5 个可运行的 Julia 案例拆解深度学习基础：SOM 无监督聚类、Softmax 与交叉熵、卷积/ReLU/池化前向传播、神经网络函数拟合和鸢尾花分类，并结合损失曲线、混淆矩阵和 U-Matrix 观察算法实际运行过程。

这篇文章分享了一个深度学习教学案例库的使用体验，作者通过运行多个可独立执行的小脚本，直观理解了卷积、池化等基础算子在前向传播中的具体作用，以及CNN、LSTM、VAE等模型的运行机制。案例库包含18个轻量级脚本，涵盖图像分类、时间序列预测、生成模型等主题，每个案例都配有可视化结果和可调参数，特别适合自学和验证。作者重点测试了CNN几何图形分类（测试准确率75%）、LSTM时间序列预测（MSE 0.

本文介绍了使用Modelica中的QuadrupedRobot案例进行四足机器人对角小跑步态仿真的过程。作者通过该模型验证了步态相位、足地接触和机身响应之间的联合关系，重点分析了关节命令生成机制、足地接触模型以及仿真结果中的机身位移、关节角度和足端反力数据。文章指出该模型适合作为理解多体动力学和步态原型的起点，但需要进一步扩展以接近实际应用场景，并建议通过参数调整观察步态特征的变化。案例展示了如何