在线可视化训练小型前馈神经网络，实时显示决策边界
这是浏览器端可交互的小型神经网络实验工具。你可以修改网络结构、调整参数，观察训练过程和分类结果。
从零实现前向传播、反向传播和梯度下降算法。支持3种经典分类数据集，实时绘制分类决策边界。
最多支持 3 层隐藏层，每层最多 8 个神经元，满足小型网络实验需求。
暂不支持自定义数据集，当前仅支持预设的 3 种分类数据集。
刷新页面后训练结果会丢失，所有计算都在本地浏览器完成。
支持 Sigmoid 和 ReLU 两种常用激活函数，可切换对比效果。
拖拽搭建门电路，实时仿真，自动生成对应真值表
可视化模拟图灵机运行，支持自定义规则和预设示例
交互式生成分形图形，支持 5 种经典分形，可点击放大缩放导出 PNG
拖拽创建有限状态机，支持输入测试，自动生成转移函数表
用高斯消元法配平化学方程式，支持带括号多原子团
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