前言

PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习平台，它简单易用上手快的同时功能十分强大。

本篇文章首先将介绍 PyTorch 的基本数据结构 Tensor 的一些操作；随后给出神经网络中的 HelloWorld 例子：用最经典的卷积神经网络（LeNet5）训练手写数据集 MNIST

场景

学生 Bob 把他的笔记本连接到宿舍的网络并请求一个 HTTP 页面。宿舍的网络链接连接到学校交换机，交换机又连接到学校路由器。

准备阶段一：DHCP UDP IP ETH

当 Bob 用网线将笔记本连接到网络端口后，没有 IP 地址他就不能做任何的事情，所以笔记本采取的第一个与网络相关的步骤是运行 DHCP 协议，从本地的 DHCP 服务器获取一个 IP 地址以及其它信息。

前言

在介绍一下的内容之前，先介绍两个表：R和 S，内容如下：

表 R

表 S

笛卡尔积

两个表的笛卡尔积定义为:

\begin{equation} R \times S = \{<t,g> \mid t \in R \quad AND \quad g \in S\} \end{equation}

线程的概念

为了减少程序并发执行的时空开销，使得并发粒度更细，并发性更好，把进程的两项功能（独立分配资源和被调度分派执行）分开得到线程。线程是操作系统进程中能够独立执行的实体，是处理器调度和分派的基本单位。

启动过程总结

emacs 启动在 lisp 源码里的顶级目录中的 startup.el 文件，如

/usr/share/emacs/26.1/lisp/startup.el

1. 运行 load-path 里面每个目录中的 subdirs.el 文件，递归的把所有把子目录添加到路径中。

2. 运行 load-path 中找到的用户创建的 leim-list.el 文件，Emacs 自带的忽略掉。这个文件用于注册输入法。