实现思路文档

本目录用于记录代码实现的思路、设计决策和算法原理。这些文档是 Hahaha 项目教育价值的重要组成部分。

📁 目录结构

explains/ 目录的结构应该与代码目录结构相对应：

explains/
├── index.md              # 本文件
├── math/                 # 对应 core/include/math/
│   ├── tensor.md        # 张量相关实现思路
│   └── tensor-wrapper.md
├── compute/              # 对应 core/include/compute/
│   ├── graph.md         # 计算图实现思路
│   └── autograd.md      # 自动微分实现思路
├── ml/                   # 对应 core/include/ml/
│   ├── optimizer/       # 优化器实现思路
│   │   ├── sgd.md
│   │   └── adam.md
│   ├── model/           # 模型实现思路
│   │   ├── linear.md
│   │   └── knn.md
│   └── loss/            # 损失函数实现思路
│       └── mse.md
├── backend/             # 对应 core/include/backend/
│   ├── device.md
│   └── vectorize.md
└── display/             # 对应 core/include/display/
    └── visualizer.md

✍️ 文档内容建议

每篇实现思路文档可以包含以下内容：

1. 功能概述

  • 这个功能/模块的作用是什么？
  • 它解决了什么问题？

2. 设计思路

  • 为什么选择这种实现方式？
  • 有哪些替代方案？为什么没有选择它们？
  • 设计时考虑了哪些因素？

3. 算法原理

  • 核心算法的数学原理
  • 算法步骤的详细说明
  • 关键公式和推导过程（如果有）

4. 实现细节

  • 关键数据结构的说明
  • 重要函数的实现逻辑
  • 边界情况的处理方式

5. 性能考虑

  • 时间复杂度分析
  • 空间复杂度分析
  • 优化点和权衡

6. 使用示例

  • 简单的代码示例
  • 常见使用场景

📝 编写指南

文档命名

  • 使用小写字母和连字符
  • 文件名应该清晰描述内容
  • 例如：adam-optimizer.md、tensor-broadcast.md

文档格式

  • 使用 Markdown 格式
  • 适当使用代码块、公式、图表
  • 保持结构清晰，使用标题层级组织内容

内容要求

  • 清晰易懂：用简洁明了的语言表达
  • 逻辑完整：包含必要的背景信息和推理过程
  • 示例丰富：提供代码示例或伪代码
  • 个人思考：体现您的设计思路和理解

AI 辅助

我们完全支持您使用 AI 帮助撰写文档，例如：

  • 使用 AI 润色您的口头描述
  • 使用 AI 生成数学公式
  • 使用 AI 检查语法和格式

但我们更希望看到：

  • 有个人思考和理解的文档
  • 体现您的设计决策过程
  • 避免仅仅是 AI 的生成内容

🔗 相关链接

💡 示例

以下是一个实现思路文档的示例结构：

# Adam 优化器实现思路

## 功能概述

Adam (Adaptive Moment Estimation) 是一种自适应学习率的优化算法...

## 设计思路

### 为什么选择 Adam？

Adam 结合了 Momentum 和 RMSprop 的优点...

### 实现方案

我们选择使用模板类实现，支持不同的数据类型...

## 算法原理

### 数学公式

Adam 的核心公式包括：
- 一阶矩估计：...
- 二阶矩估计：...
- 参数更新：...

### 算法步骤

1. 初始化...
2. 计算梯度...
3. 更新参数...

## 实现细节

### 关键数据结构

```cpp
class AdamOptimizer {
    // ...
};

重要函数

  • step(): 执行一步优化
  • zeroGrad(): 清零梯度

性能考虑

  • 时间复杂度：O(n)，其中 n 是参数数量
  • 空间复杂度：O(n)，需要存储动量和方差

使用示例

auto optimizer = AdamOptimizer(parameters, 0.001);
optimizer.zeroGrad();
loss.backward();
optimizer.step();


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**记住**：好的实现思路文档不仅能帮助他人理解代码，也能帮助您自己更好地理解设计决策。让我们一起构建有价值的知识库！📚✨