d2l-zh
Free《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。
About d2l-zh
《动手学深度学习》是一本面向中文读者的开源深度学习教科书，提供可运行的Jupyter记事本，支持PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle等多种框架实现。该书由阿斯顿·张、扎卡里·C.·立顿、李沐和亚历山大·J.·斯莫拉等作者编写，内容涵盖深度学习的基础模型和算法，结合文字、公式、图示和代码，旨在提供交互式学习体验。第二版新增了PaddlePaddle实现，并已出版纸质书（PyTorch版）。该书被全球70多个国家的500多所大学用于教学，社区活跃，用户可通过每章末尾的链接参与讨论。配套资源包括课件、作业、教学视频（在B站和YouTube上），以及基于PyTorch版的教学视频。该项目在GitHub上开源，接受社区贡献。
Key Features
Pros & Cons
- 完全免费开源，可在线访问和下载
- 支持多种主流深度学习框架，便于对比学习
- 交互式Jupyter记事本，可即时运行和修改代码
- 被全球多所大学采用，内容经过教学验证
- 活跃的社区和丰富的配套资源（视频、课件）
- 纸质书版本可供购买，方便离线阅读
- 内容更新可能滞后于最新研究进展
- 需要一定的Python和数学基础
- 在线运行依赖Jupyter环境或云服务（如Colab）
- 纸质书内容与在线版大致相同，但可能缺少最新更新
- 部分教学视频基于较早草稿内容
Best For
Alternatives to d2l-zh
annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), ga
keras
Deep Learning for humans
face_recognition
The world's simplest facial recognition api for Python and the command line
cs-video-courses
List of Computer Science courses with video lectures.
ML-For-Beginners
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
awesome-scalability
The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems