計算機的學習總少不了用“可視化”的方式去理解，今天推薦我收藏夾裏相當不錯的網站。
1. VisALgo - 數據結構和算法動態可視化
網站提供不下20種經典的數據結構與算法可視化迭代過程，十分適合剛剛接觸數據結構的小白快速理解算法過程。
如圖是深度優先搜索算法的可視化，每一個動作對應什麼代碼，清晰明瞭！
2. 在線感受A*算法
地址：https://www.redblobgames.com/pathfinding/a-star/introduction.html
大佬的博客，可以在線操作，體驗A*算法的尋路過程。
3. 在線操作可視化git
地址：https://learngitbranching.js.org/?locale=zh_CN
git 是每個計算機從業者/軟件工程師的必修課，用於版本迭代、團隊協作、開源分享等等重要領域。這個網站如一個git教程，讓你通過“通關打遊戲”的方式，循序漸進地掌握`git``及其原理。
4. 在線學習Linux
英文地址：http://linuxcommand.org/index.php
中文地址：https://www.kancloud.cn/thinkphp/linux-command-line/39431
日常中是否使用命令行，是區分程序員與非程序員的可靠特徵之一。Linux可謂命令行的佼佼者，且Mac也保留了Linux的絕大部分原生命令。從命令行開始學習Linux，讓程序與工作變得高效。
5. 讓統計學習變得生動
地址：https://seeing-theory.brown.edu/index.html
本來只是幾位高材生的畢業設計，卻因爲質量與創意都出奇地好而走紅。統計是數學建模、人工智能、管理經濟的重要基礎課程，從圖形上對其進行根本地理解尤爲重要。
如上圖，實時在線生成並觀看隨機過程，更好地理解統計學中的概念。
6. 讓現象代數變得生動
地址：http://immersivemath.com/ila/index.html
這個網站讓線性代數的學習更加具有趣味性。
如圖，比如在學習矩陣時，可以通過3D空間中的3*3矩陣進行理解。還有許多可以互動並控制的地方，比如通過變換向量大小，查看相關向量與特徵的變化。
7. 看見卷積神經網絡
網址1：https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
網址2：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
這兩個網站幫助我們更好地理解CNN的卷積過程。
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