YOUR NEXT STEP
有方向，也有每一步的实践
先把 Python 基础打牢，再探索 AI 与应用。根据实际投入安排节奏，不用以速度代替理解。
YOUR PATH / 规则化推荐
从你现在的位置出发
不需要账号。选择基础和目标，可以随时修改。
推荐仅根据你的选择匹配预设路线。记录只在当前浏览器，清理数据会丢失。
LEARNING PROGRESS0 / 13 节
根据你主动标记完成的课程计算。不使用页面停留时间。
KNOWLEDGE MASTERY暂无足够证据
至少完成 3 道不同题后显示估计。
掌握度如何估计？
每道题只使用最近一次答案，重复提交同一题不会增加题量。有间隔至少 24 小时的重答时，最近答案正确率占 80%，复习题正确率占 20%；没有复习证据则只显示最近答案正确率。至少 3 道不同题才显示分数。题库有限，结果仅用于选择复习方向，不是绝对能力评价。自我反馈单独保存。
Python 入门路线
建议每天 30–60 分钟；读完后运行示例，并独立完成练习。
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Python 是什么
概念 → 运行 → 变式 → 练习
第一行 Python 代码
概念 → 运行 → 变式 → 练习
变量：给数据一个名字
概念 → 运行 → 变式 → 练习
数据类型：认识不同的数据
概念 → 运行 → 变式 → 练习
运算符：让数据参与计算
概念 → 运行 → 变式 → 练习
条件判断：让程序做选择
概念 → 运行 → 变式 → 练习
循环结构：把重复交给程序
概念 → 运行 → 变式 → 练习
字符串：处理文字信息
概念 → 运行 → 变式 → 练习
列表与元组：组织一组数据
概念 → 运行 → 变式 → 练习
函数入门：把代码组织起来
概念 → 运行 → 变式 → 练习
人工智能成长路线
Python 数据科学
读取数据，完成数组运算与简单图表。
前置：Python 基础
已有阅读可开始，完整课程建设中。