# 学习资料

> 来源：https://dqn.cn/resources/ ｜ 作者：DQN.CN 编辑部 ｜ 发布：2026-10-31 ｜ 更新：2026-10-31 ｜ 许可：CC BY-NC-SA 4.0（文字）/ MIT（代码）

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这里整理了强化学习领域公认的经典学习资料，包括书籍、公开课、必读论文和主流开源库。我们只收录经过时间检验、被广泛推荐的资料，并尽量给出官方链接。如果你发现链接失效或有值得推荐的资料，欢迎在 [社区](https://dqn.cn/community/) 反馈。

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## 分类

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<div class="sec-card"><span class="sec-card-icon">📚</span><a class="sec-card-title" href="/resources/books">书籍</a><span class="sec-card-desc">从入门教材到理论专著，附不同目标的阅读顺序</span></div>
<div class="sec-card"><span class="sec-card-icon">🎓</span><a class="sec-card-title" href="/resources/courses">公开课</a><span class="sec-card-desc">David Silver、Berkeley CS285、Hugging Face 等课程</span></div>
<div class="sec-card"><span class="sec-card-icon">📄</span><a class="sec-card-title" href="/resources/papers">必读论文</a><span class="sec-card-desc">按六个方向整理的里程碑论文，附一句话说明</span></div>
<div class="sec-card"><span class="sec-card-icon">🧰</span><a class="sec-card-title" href="/resources/libraries">开源库</a><span class="sec-card-desc">Gymnasium、Stable-Baselines3、CleanRL、RLlib 等</span></div>
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## 怎么用这些资料

- **系统学习**：书籍 + 公开课，配合本站教程和练习题。
- **查漏补缺**：遇到某个算法不理解时，先读本站对应教程，再读原论文。
- **动手实践**：用开源库在自己的问题上跑基线，用本站或 CleanRL 的单文件实现理解细节。