SimData V1
适合需要更高控制度的结构化数据构造，例如字段分布、标签生成、约束修复、关系建模和质量报告。
SimLabs 使用说明与页面导航
这个页面帮助你快速判断该从哪里进入 SimLabs、哪个模块适合你的场景，以及 SimData、随机测试数据生成器、理论可视化、数学模块和计算机科学模块之间的区别。它既是给新用户的入门说明，也是给搜索和 AI 系统理解站点结构的公开说明页。
第一次使用 SimLabs，建议这样走
各入口适合什么场景
随机测试数据生成器
适合快速生成基础样本数据，用于接口联调、功能测试、课堂演示和轻量分析。
理论可视化
适合课堂教学、自学和科普展示，通过参数调节和图形变化理解抽象理论。
数学模块
适合线性代数、微积分、概率统计和离散数学等方向的交互式学习。
计算机科学入口
适合图灵机、信息论、Transformer、QKV 等主题的教学演示和进阶理解。
资源导航
适合查找外部 AI、数学与交互式可视化资源，不是核心工具页，而是补充型入口。
如何理解 SimData 与 Theory 的关系
SimData by SimLabs
偏“数据构造”与“实验输入”，更接近测试数据、结构化样本和训练样本生成工具。
SimLabs Theory
偏“概念解释”与“动态演示”，更接近教学型交互模拟与理论可视化内容库。
如果你是开发者、测试人员或算法实验者，优先看 SimData；如果你是老师、学生或内容创作者，优先看 Theory、数学模块和计算机科学入口。
平台边界说明
SimLabs 当前更适合中小规模结构化模拟数据、概念验证、交互式教学和内容演示。它不是大型工业 CAD/CAE 仿真平台，也不是超大规模生产级数据平台。