预备知识
接触编程这么久，却没有对编程这个广泛的概念做一个系统的整理，感到非常可惜，但亡羊补牢为时不晚，希望本文的整理能够给刚进入大学或者刚接触编程的朋友提供帮助。
- 计算机技术的演进过程。计算机技术的发展阶段决定了对应的编程语言：第一阶段的标志是ENIAC的诞生，此阶段主要解决计算能力的问题，重视探索计算机系统、操作系统，代表语言是C语言，重视利用内存，提高性能；第二阶段的标志是个人PC的诞生，此阶段主要解决交互的问题，包括计算机之间的通信（互联网）和人与计算机的通信（Windows视窗操作系统），代表语言分别是Java（面向对象和跨平台），VB（理解交互逻辑）；第三阶段的标志是安卓操作系统的诞生，进入了复杂信息系统时代，移动通信成为主流，云计算，大数据，网络安全都是代表词语，主要解决数据问题；第四阶段的标志是2016年人工智能时代的到来，随着计算机算力的提高和数据的爆炸，Python一度成为了“超级语言”。
- 按照可读性可以将其分类。编程语言分为机器语言，汇编语言和高级语言，由数电的知识我们知道，计算机实际上只能理解0和1，所以机器语言是最基本的语言，人类几乎不可读，但实际上所有的语言都是变为机器语言之后才被执行的，将其变为机器语言的过程请看下面第3点；为了增加可读性，出现了汇编语言，但编写效率太低不符合需求；之后从C语言开始的其他语言实际上都是高级语言了，也有人将Python这种生态庞大的语言称为超级语言，表明其强大的能力。
- 按照源代码转化为目标代码的方式也可将其分类。编程语言分为静态语言和脚本语言，静态语言（以C，Java，C++为例）需要编译器，编译器将其一次性转化为目标代码，进而执行；而另一种动态语言（以Python，JS为例）则不同，是由解释器将其逐条解释逐条运行的，这也就对应着编译器和解释器的不同。
说起来配置环境，一直以来都是令人头疼的事情，本质是对程序运行不够了解，下面明确几个不同的东西。
- 编译器/解释器：每种语言都需要自己对应的编译器/解释器，用来识别语法，并将其转化为计算机可读的目标代码，这个是必须的。
- 集成开发环境（IDE）是为开发者提供的一个平台，例如Visual Studio和PyCharm，每种IDE都有其强项即擅长的语言，一般而言IDE可以编写很多种语言的程序，并且利用多种功能帮助开发者提高效率，但本质上依旧需要借助编译器/解释器完成，IDE不是必须的，也就是说只要有对应的编译器/解释器，事实上你用记事本编写的程序也可以运行，这就是为什么有高手在用notepad++（实际上只是一个功能较多的记事本）。
- 环境。你的电脑虽然有编译器/解释器，你也编写了源代码，但是你的电脑并不知道编译器在哪里，怎么去处理，所以你需要告诉电脑怎么对你的源文件进行操作，用什么操作，这就是程序的运行环境，一些安装教程中所说的添加“环境变量”目的就在于此。
- 库/包/模块。这3个概念一般而言是一样的，本质都是一系列函数，分为标准库和第三方库，为了提高开发效率，从而将其封装开源，供开发者使用，就叫做第三方库，我们在编程中需要利用某些特殊的函数就要下载对应的库/包/模块。
前期准备
- 下载python解释器：https://www.python.org/
需要注意python2.x和python3.x是不同的，现在主流都是python3.x，下载时一般不需要最高版本，低一些的版本足够使用，而且最高版本可能出现某些不兼容的问题。 - 下载PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/
本文推荐此IDE，也可以下载其他的，适合自己的才是最好的。
网上有很多教程，我就不重复了。这时候已经初步构建好了运行的基本环境，但是对机器学习而言还需要一些第三方库作为支持。
- 安装必须的库
包括numpy，torch，streamlit等，在GitHub下载的代码中可能有requirements.txt文件，直接告诉你需要哪些库，或者根据自己需要，下载即可。
我们直接用win+r打开cmd进入命令行，网上的教程都是利用pip命令安装，但是下载速度实在太慢，动辄下载失败，一切重来。
解决方法如下：
使用国内镜像网站下载，也就是将pip命令改为：
pip install -i 网址 所需要安装的库名
网址为国内镜像网址，包括：
- 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
- 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
- 中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
- 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
- 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
- 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
也可以直接前往镜像网站寻找适合的版本。
- 安装pytorch
这个库比较大，直接使用
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch
然后打开PyCharm，运行：
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
得到结果：
1.7.1+cpu
False
以上，准备工作基本完成，可以搬运大佬的代码自己运行了。个人认为，代码只是工具，重点还是要放在机器学习的模型以及算法本身上面，增强数学能力，勇于突破创新，才是机器学习的重点，不可本末倒置。
最后，给出pytorch和streamlit的官方文档，方便查阅
pytorch：https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/
streamlit：https://docs.streamlit.io/en/stable/index.html