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REPOGEO 报告 · LITE

oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4

默认分支 master · commit aab4e7d0 · 扫描时间 2026/6/9 02:03:10

星标 659 · Fork 230

AI 可见性总分
28 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • hightopics#1
    Add relevant topics for reinforcement learning and book companion

    原因:

    复制粘贴的修复
    reinforcement-learning, deep-learning, pytorch, book-companion, o-reilly, python, machine-learning, education
  • highreadme#2
    Add an explicit English summary to the README's top

    原因:

    当前
    書籍『ゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編』(オライリー・ジャパン)のサポートサイトです。本書籍で使用するソースコードがまとめられています。
    复制粘贴的修复
    書籍『ゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編』(オライリー・ジャパン)のサポートサイトです。本書籍で使用するソースコードがまとめられています。
    
    This repository provides the source code and support materials for 'Deep Learning from Scratch 4: Reinforcement Learning Edition' (O'Reilly Japan, 2022), designed for hands-on learning of deep reinforcement learning concepts.
  • mediumhomepage#3
    Add the book's Amazon homepage URL

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://www.amazon.co.jp/dp/4873119758

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Stable Baselines3
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Stable Baselines3 · 被推荐 2 次
  2. RLlib · 被推荐 2 次
  3. Deep Reinforcement Learning Hands-On · 被推荐 1 次
  4. Reinforcement Learning: An Introduction · 被推荐 1 次
  5. OpenAI Spinning Up in Deep RL · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I learn deep reinforcement learning concepts with practical Python examples?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Deep Reinforcement Learning Hands-On
    2. Reinforcement Learning: An Introduction
    3. OpenAI Spinning Up in Deep RL
    4. Stable Baselines3
    5. RLlib
    6. AlphaZero General
    7. Practical Reinforcement Learning
    8. Kaggle Learn Reinforcement Learning

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What resources provide PyTorch implementations for various reinforcement learning algorithms?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. CleanRL
    2. Stable Baselines3
    3. RLlib
    4. PyTorch-RL (pytorch/examples)
    5. Tianshou
    6. OpenAI Baselines

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4?
    pass
    AI 明确点名了 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4 in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4 solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4 —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4.svg)](https://repogeo.com/zh/r/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4)
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