动手学深度学习

典型使用场景

• 准备技术面试，按标签分类刷题并总结题型套路
• 零基础入门一门编程语言，跟交互式教程逐关通关
• 学习框架时对照官方实战项目练手，加深理解

使用流程

1. 1在动手学深度学习选择语言或框架的学习路径，从入门关卡开始
2. 2跟着交互式题目边写边练，遇到卡点看题解思路
3. 3把错题与关键知识点记进笔记，隔天重做一遍
4. 4进阶到真题模拟或开源实战，检验真实水平

收费模式

适合人群

• 准备校招或跳槽的程序员
• 转行进入技术岗的初学者
• 想保持手感与学习新语言的有经验开发者

不适合场景

• 刷题重质不重量，盲目追求数量不如吃透每类题型的思路
• 教程版本过时会让初学者卡在环境问题上，注意文档更新日期

同类对比

• vs LeetCode刷题手册

  先看定位——LeetCode刷题手册主打「经典丰富的算法在线刷题手册」，动手学深度学习偏向「面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书,含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现,被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学」

  两边都支持网页版，设备兼容上没有取舍

• vs linuxcommandlibrary

  linuxcommandlibrary的官方简介写的是「一个聚焦 Linux 命令行学习的在线资源站，同时提供配套的开源 Android / CLI 应用」，动手学深度学习定义为「面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书,含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现,被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学」

  两边都支持网页版，设备兼容上没有取舍

• vs 鱼C工作室

  同属编程学习：动手学深度学习的定位是「面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书,含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现,被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学」，鱼C工作室则是「免费编程视频教学，鱼C工作室官方站点，一站式在线使用」

  两边都支持网页版，设备兼容上没有取舍

• vs Kaggle

  两者都做编程学习，官方口径不同：动手学深度学习「面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书,含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现,被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学」，Kaggle「全球数据科学竞赛社区，数据集与 Notebook 生态」

  平台支持一致（网页版），平台不构成差异

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