[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-400":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":23,"hasPages":23,"topics":25,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":34,"readmeContent":35,"aiSummary":36,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":37,"lastSyncTime":38,"discoverSource":39},400,"d2l-zh","d2l-ai\u002Fd2l-zh","d2l-ai","《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。","http:\u002F\u002Fzh.d2l.ai",null,"Python",78302,12267,1111,126,0,15,72,498,69,120,"Apache License 2.0",false,"master",[26,27,28,29,30,31,32,33],"book","chinese","computer-vision","deep-learning","machine-learning","natural-language-processing","notebook","python","2026-06-13 04:00:03","# 动手学深度学习（Dive into Deep Learning，D2L.ai）\n\n[第二版：zh.D2L.ai](https:\u002F\u002Fzh.d2l.ai)  | [第一版：zh-v1.D2L.ai](https:\u002F\u002Fzh-v1.d2l.ai\u002F) |  安装和使用书中源代码： [第二版](https:\u002F\u002Fzh.d2l.ai\u002Fchapter_installation\u002Findex.html) [第一版](https:\u002F\u002Fzh-v1.d2l.ai\u002Fchapter_prerequisite\u002Finstall.html)\n\n\u003Ch5 align=\"center\">\u003Ci>理解深度学习的最佳方法是学以致用。\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fh5>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"200\"  src=\"static\u002Ffrontpage\u002F_images\u002Feq.jpg\">\n  \u003Cimg width=\"200\"  src=\"static\u002Ffrontpage\u002F_images\u002Ffigure.jpg\">\n  \u003Cimg width=\"200\"  src=\"static\u002Ffrontpage\u002F_images\u002Fcode.jpg\">\n  \u003Cimg width=\"200\"  src=\"static\u002Ffrontpage\u002F_images\u002Fnotebook.gif\">\n\u003C\u002Fp>\n\n本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念、背景知识和代码；我们将在同一个地方阐述剖析问题所需的批判性思维、解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。\n\n我们的目标是创建一个为实现以下目标的统一资源：\n1. 所有人均可在网上免费获取；\n1. 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法；\n1. 包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验；\n1. 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域；\n1. 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互答疑并交换经验。\n\n\u003Ch5 align=\"center\">将本书（中英文版）用作教材或参考书的大学\u003C\u002Fh5>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"400\"  src=\"https:\u002F\u002Fd2l.ai\u002F_images\u002Fmap.png\">\n\u003C\u002Fp>\n\n如果本书对你有帮助，请Star (★) 本仓库或引用本书的英文版：\n\n```\n@book{zhang2023dive,\n    title={Dive into Deep Learning},\n    author={Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J.},\n    publisher={Cambridge University Press},\n    note={\\url{https:\u002F\u002FD2L.ai}},\n    year={2023}\n}\n```\n\n## 本书的英文版\n\n虽然纸质书已出版，但深度学习领域依然在迅速发展。为了得到来自更广泛的英文开源社区的帮助，从而提升本书质量，本书的新版将继续用英文编写，并搬回中文版。\n\n欢迎关注本书的[英文开源项目](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fd2l-ai\u002Fd2l-en)。\n\n## 中英文教学资源\n\n加州大学伯克利分校 2019 年春学期 [*Introduction to Deep Learning* 课程](http:\u002F\u002Fcourses.d2l.ai\u002Fberkeley-stat-157\u002Findex.html)教材（同时提供含教学视频地址的[中文版课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fd2l-ai\u002Fberkeley-stat-157\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fslides-zh)）。\n\n## 学术界推荐\n\n> \u003Cp>\"Dive into this book if you want to dive into deep learning!\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 韩家炜，ACM 院士、IEEE 院士，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系 Michael Aiken Chair 教授\u003C\u002Fb>\n\n> \u003Cp>\"This is a highly welcome addition to the machine learning literature.\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— Bernhard Schölkopf，ACM 院士、德国国家科学院院士，德国马克斯•普朗克研究所智能系统院院长\u003C\u002Fb>\n\n> \u003Cp>\"书中代码可谓‘所学即所用’。\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 周志华，ACM 院士、IEEE 院士、AAAS 院士，南京大学计算机科学与技术系主任\u003C\u002Fb>\n\n> \u003Cp>\"这本书可以帮助深度学习实践者快速提升自己的能力。\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 张潼，ASA 院士、IMS 院士，香港科技大学计算机系和数学系教授\u003C\u002Fb>\n\n## 工业界推荐\n\n> \u003Cp>\"一本优秀的深度学习教材，值得任何想了解深度学习何以引爆人工智能革命的人关注。\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 黄仁勋，NVIDIA创始人 & CEO\u003C\u002Fb>\n\n> \u003Cp>\"《动手学深度学习》是最适合工业界研发工程师学习的。我毫无保留地向广大的读者们强烈推荐。\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 余凯，地平线公司创始人 & CEO\u003C\u002Fb>\n\n> \u003Cp>\"强烈推荐这本书！我特别赞赏这种手脑一体的学习方式。\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 漆远，复旦大学“浩清”教授、人工智能创新与产业研究院院长\u003C\u002Fb>\n\n> \u003Cp>\"《动手学深度学习》是一本很容易让学习者上瘾的书。\"\u003C\u002Fp>\n> \u003Cb>— 沈强，将门创投创始合伙人\u003C\u002Fb>\n\n## 贡献\n\n感谢[社区贡献者们](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fd2l-ai\u002Fd2l-zh\u002Fgraphs\u002Fcontributors)为每一位读者改进这本开源书。\n\n[如何贡献](https:\u002F\u002Fzh.d2l.ai\u002Fchapter_appendix-tools-for-deep-learning\u002Fcontributing.html) | [致谢](https:\u002F\u002Fzh.d2l.ai\u002Fchapter_preface\u002Findex.html) | [讨论或报告问题](https:\u002F\u002Fdiscuss.d2l.ai\u002Fc\u002Fchinese-version\u002F16) | [其他](INFO.md)\n","《动手学深度学习》是一个面向中文读者的开源项目，旨在通过结合理论与实践教授深度学习知识。其核心功能包括提供详细的数学推导、可运行的Python代码示例以及互动式的Jupyter Notebook，帮助读者理解并实现深度学习算法。技术特点上，该项目采用Apache License 2.0授权，并支持计算机视觉、自然语言处理等多个领域内的应用场景。适合高等院校作为教材使用，也适用于希望深入理解和应用深度学习技术的研究人员和工程师。",2,"2026-06-11 02:35:11","top_all"]