Learning by doing. Each sub-directory is an independent experiment.
建这个 repo 的初衷是自己动手写每一行代码来加深理解，但说实话，里面相当一部分项目已经是 vibe coding 了——和 AI 结对完成的。时代变了，Kaizen 的方式也在变。
| Project | Language | Description |
|---|---|---|
| autograd | Python | 动态图 vs 静态图 autograd 玩具实现 — 手写计算图、反向传播、if 分支对比，演示 PyTorch vs TF 1.x 的核心差异 |
| cache-friendly-layout | C++ | 验证 Bun Install 博客 中 cache-friendly 数据布局的优化效果：AoS vs SoA、HashMap vs flat array、JSON 对象树 vs SoA+字符串池、真实依赖树遍历 |
| go | Python | AlphaGo Zero 风格的围棋 AI — MCTS + 神经网络自我对弈训练 |
| microgpt.py | Python | 从零实现的微型 GPT — 纯 Python 无依赖，手写 autograd + 字符级语言模型 |
| bili-views | TypeScript | B站实时在线观看人数统计系统 — Express + Redis + WebSocket |
| Project | Language | Description |
|---|---|---|
| branchless_sort.cpp | C++ | Branchless quicksort — 用 conditional move 消除分支预测失败，对比 std::sort 实现 2.5x 加速 |
| sort.ipynb | Python | 分析 branchless sorting 为什么快：分支预测代价量化，验证 Jeff Dean 的性能估算模型 |
| leet_168 | Python | LeetCode 168: Excel 列号转换 (整数 → "ZY") |
| leet_365 | Python | LeetCode 365: 水壶问题 (BFS 搜索) |