环境要求
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt快速运行
cd python-practice
python examples/01_linear_algebra.py
python examples/11_reinforcement_learning.py学习建议
- 先跑 `01`、`02`、`03`，补齐矩阵、概率和 NumPy。
- 再跑 `10`、`11`、`12`，把机器人与强化学习连接起来。
- 每跑完一个脚本，顺手记录输入、输出和你改过的参数。
示例列表
| 编号 | 主题 | 说明 | 难度 |
|---|---|---|---|
| 01 | 线性代数 | 向量、矩阵、坐标变换 | ⭐ |
| 02 | 概率统计 | 分布、贝叶斯、期望 | ⭐ |
| 03 | NumPy 基础 | 数组与广播运算 | ⭐ |
| 04 | MLP from Scratch | 最小神经网络实现 | ⭐⭐ |
| 05 | CNN 分类 | 图像分类最小闭环 | ⭐⭐ |
| 06-09 | 视觉与 NLP | YOLO、U-Net、Transformer、BERT | ⭐⭐⭐ |
| 10 | 机器人运动学 | 机械臂基础直觉 | ⭐⭐⭐ |
| 11 | 强化学习 | Q-Learning 最小例子 | ⭐⭐⭐ |
| 12 | 机器人抓取 | 抓取仿真与感知结合 | ⭐⭐⭐⭐ |