Show HN：我把 DOOM 变成了一台 Transformer

MIT 6.S191：深度学习导论

MIT 6.S191：Introduction to Deep Learning

MIT 6.S191 深度学习入门课程网站。课程定位为高强度的短期训练营，讲授深度学习基础及其在自然语言处理、计算机视觉、生物等领域的应用，内容包括深度学习算法基础、构建神经网络的实践经验，以及大语言模型和生成式 AI 等前沿话题，并以项目提案竞赛收尾。先修要求假设学习者掌握微积分（求导）和线性代数（矩阵乘法），有 Python 经验有帮助但非必需，也欢迎旁听。页面显示 2026 年课程时间为 2026 年 3 月 30 日至 5 月 25 日每周一美东时间上午 10 点，线上版本每周同步发布，并列出各讲主题与幻灯片、视频、代码实验室的开放安排。

我是图像型思考者，所以我让 Claude Code 在终端里画 mermaid 图

I think in pictures, so I taught Claude Code to draw mermaid in the terminal

这是一条 Reddit r/ClaudeAI 社区帖子。作者自述习惯先做设计、画时序图、活动流、状态机乃至 C4 图再写代码，且设计工作通过 CLI 中的 Claude 完成，成图存入 Obsidian 库。因为 Claude Code 能写 mermaid 但无法直接展示，作者做了 merman——一个在终端中实时渲染 mermaid 的 Claude Code 模组，请求时序图时图表直接出现在回复里，改动会即时重绘，支持流程图、时序、状态、类、ER 图以及柱状、折线、饼图和甘特图，表格也带配色；帖子还给出渲染约 2 ms、16 套配色主题、约 355 tokens 一次会话等参数说明。适合在终端中用 Claude Code 做设计并需要可视化图表的人阅读。

aa1143/NamiGPT

一个中文教程型仓库，主题是从零手写 GPT-2，用 PyTorch 逐步实现 attention、transformer 等组件，讲解大模型的工作过程。仓库标注面向零基础读者入门 LLM，配有图文教程站点 namiai.tech，代码采用 MIT 许可、文档采用 CC BY-NC 4.0 许可。适合刚开始学习大模型原理、想通过手写代码理解 GPT 结构的人阅读。

音乐人自己编写 AI

Musicians Coding AI for Themselves

这是一本由 Taylor & Francis 出版的开放获取图书，作者为 Basica, Constantin 与 Zhu, Julie，出版信息只给到 2026 年。书中结合学术研究与音乐人实际经验，讨论音乐与 AI 的交汇，由新兴的“编程音乐人”作者撰写各自的艺术实践与研究，内容涉及算法作曲、共创系统、神经网络与 AI 伦理，并收录对已将 AI 用于创作的音乐人的访谈。

我用 Claude Code 做了一个激光干射击游戏：摄像头看着你的显示器并给激光命中计分（开源、免费）

I built a laser dry-fire shooting game with Claude Code: a webcam watches your monitor and scores laser hits (open source, free)

Reddit r/ClaudeAI 上的社区帖子。作者称用约两周时间以 Claude Code 做出 ScreenPlink：以显示器为靶，用激光训练手枪或激光弹壳射击，显示器旁的摄像头拍摄屏幕并计算命中像素、打出弹孔并让靶倒下。功能包括九种训练、十五个带计分环的人形靶、17 发弹匣和同屏双人；摄像头可斜置，应用通过拍摄屏幕上的标记自行标定。作者说明代码基本全部由 Claude Code 编写，自己负责设计与验收，难点在于让无法看到屏幕、无法扣扳机的智能体调试一个测量物理世界的程序，为此使用了进程内 MCP 服务器等做法。适合用 Claude Code 做图像/硬件相关项目开发的人阅读。

《统计学习导论：基于 Python 的应用》

An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python

页面是《An Introduction to Statistical Learning》一书的官方网站，可下载 R 版与 Python 版教材。书中以较少技术化的方式覆盖统计学习主要主题，章节包括回归、分类、重采样方法、线性模型选择与正则化、非线性方法、树方法、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习和多重检验，每章末尾附有 R 或 Python 实验。R 版首版于 2013 年、第二版于 2021 年，Python 版于 2023 年出版。适合希望用当代工具做数据分析的读者使用。