本文还是来自Jay Mody，那篇被Andrej Karpathy手动点赞的GPT in 60 Lines of NumPy。
LLM大行其道，然而大多数GPT模型都像个黑盒子一般隐隐绰绰，甚至很多人都开始神秘化这个技术。我觉得直接跳进数学原理和代码里看看真实发生了什么，才是最有效的理解某项技术的方法。正如DeepMind的Julian Schrittwieser所说：
这些都是电脑程序。
这篇文章细致的讲解了GPT模型的核心组成及原理，并且用Numpy手搓了一个完整的实现（可以跑的那种），读起来真的神清气爽。项目代码也完全开源，叫做picoGPT(pico，果然是不能再小的GPT了)。
译文链接：60行NumPy手搓GPT
(已获原文作者授权)
这是一篇通过NumPy计算距离矩阵的文章，原作者是Jay Mody。文章介绍了距离矩阵的概念，并且通过层层递进的方式，特别清晰地讲解了使用NumPy进行向量计算的思路和技巧。
原文链接：Computing Distance Matrices with NumPy
超级推荐：）
(已获原文作者授权)
这篇是《Exploring Protein Structure: Principles and Practice》这本书的练习解答。
纯粹是练习记录。这是Exercise 2的部分。
This is a test for excerption.
这是摘要的测试。
Some tweets inspiring me so much.
Just take a note here.
前置条件：0. 本文环境：windows 7 旗舰版；1. MySQL已经安装（为了方便，可选择利用AppServ一键安装）；2. 已安装R、RStudio环境。
当勤精进，如救头燃，但念无常，慎勿放逸。