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学习资源库 / Learning Resource Library
我们整理什么
覆盖范围
首期覆盖数据科学、人工智能、计算机科学与统计学，按具体学习主题组织，并保留 AI 通识入口。
每条资源说明
学习成果、适合与暂不适合的对象、前置条件、费用以及开始方式。
费用与许可
免费与付费资源均可收录。内容费用、实践费用与开源许可分别记录，未知信息标注“待核验”。
热度不等于学习价值；“AI 通识”是学习范围标签，不代表无需数学或编程基础。
资源从哪里来
原始来源
大学课程、出版社、作者网站、官方文档与开源仓库，提供资源本身及版本、目录、许可等依据。
推荐线索
技术媒体、个人分享与学习社区中的推荐，用于发现候选资源；收录前回到原始来源核对。
同一资源被多处推荐时只保留一个详情页。推荐文章的发布日期、资源原始发布时间与本站收录时间分别记录。本站只使用公开可访问的内容，不绕过登录或访问限制，也不承诺覆盖任何平台的全部内容。
审核与发布
- 1发现
每天定时从公开信源发现候选资源
- 2初审
大语言模型核对内容与原始来源
- 3复审
另一大语言模型独立复核
- 4发布
两轮审核均通过后发布
两轮审核意见不一致、信息不足或存在潜在风险的资源，转由人工确认后再决定是否发布；已发布内容定期人工抽检，发现问题及时更正或下线。
学科树怎样形成
综合大学课程结构与研究方向，再转成具体学习主题。这是面向本站设计的分类，并非任何大学或期刊的官方分类。同一资源可以归属多个主题（例如 Agent 评测也关联 LLM 评测），但不会复制成多条，父主题计数按资源去重。
展示规则
新资源排序
首页按本站首次收录时间倒序，按北京时间分组。原始发布时间可靠且在 30 天内的标记“新发布”，其余为“新收录”。课节更新、完结或版本替换只更新原资源，不重复推送。
封面
优先使用获准展示的原始封面；缺图时使用统一的原创排版封面，不代表与原机构存在合作关系。
使用前请了解
- 学习指南和提示词由本站整理；已按提示词完成最小开课检查的，会在详情页注明。开课检查不等于完成整门课程。
- 课程内容、费用与许可以原站为准；标注“待核验”的信息表示本站尚未确认。
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谁在运营
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