制作Windows系统可能需要遵循以下步骤，但这通常涉及复杂的软件工程和操作系统知识。这里是一个简化的概述，以帮助你理解制作Windows系统的基本概念：
1. 确定目标：首先，确定你想要制作的Windows系统的版本（如Windows 10、Windows 7等）。了解目标受众和使用场景将有助于你制定操作系统的功能和设计。
2. 学习相关知识：阅读相关书籍、文档和论文，了解操作系统的架构、设计和开发过程。了解Windows内核（如NT内核）的原理和技术。
3. 获取开发工具：安装Visual Studio、Windows Driver Kit (WDK)等开发工具，以便编写和调试代码。
4. 构建内核：基于NT内核，编写和调试内核代码。这包括内存管理、进程调度、文件系统、网络等功能的实现。
5. 开发系统组件：编写和调试系统组件，如系统服务、设备驱动程序、安全功能等。
6. 设计用户界面：设计符合用户需求和品牌风格的用户界面。这可能涉及设计开始菜单、任务栏、桌面背景、系统设置等。
7. 测试和调试：在不同的硬件配置和环境下测试操作系统，查找并修复可能存在的问题。
8. 许可证和兼容性：确保操作系统符合许可证要求和兼容性标准。这可能涉及到与硬件制造商、软件提供商等方面的合作。
9. 发布和维护：发布操作系统，并提供后续更新和技术支持。
请注意，制作操作系统是一个非常复杂的过程，需要深厚的技术知识和大量的时间投入。对于初学者或者业余爱好者，可以从开源操作系统（如Linux）开始，积累更多经验。
个人总结主要有3点:
就是直接拉低了编程门槛和使用难度
相比于C, C#,JAVA这些早轮子语言
学习Python完全就是直接开车的节奏
稍微努力一下，一周就能写出像样的东西
目前Python课程已发展到儿童编程领域
很多中小学开设Python教学，统一考试
很多国外学校，比如美国日本
更是将Python编程写入K12教育体系
能作为基础编程课程，入门难度自然很低
Python开放的环境和社区文化，相关课程、书籍，论文非常丰富。无论是入门级，还是高级进阶，我们都可以找到优秀的资源供学习参考。就连微软都推出免费Python课程，巨头都在推广它。
所以，想自学Python，难度低入门快，无需那么多顾虑，最后给个建议直接学习py3，py2停服了。
VAE，即Auto-encoding variational bayes是13年由Kingma, Diederik P., and Max Welling. 提出的。
论文地址：
想要深刻理解VAE背后的原理需要一定的数学基础，其中涉及到变分推理和贝叶斯等。本文的重点放在对VAE的思想的理解上，重点并不是怎么去做公式的推导和解释。
首先，VAE是结合了神经网络和贝叶斯思想做的变分推理。那神经网络，在这其中起到什么作用呢？
我们知道我们可以通过增加神经网络的复杂结构，来增强神经网络的非线性拟合功能。因此可以用神经网络去逼近一些比较复杂的函数，这些函数如果不用神经网络逼近的话，可能非常复杂，甚至无法以非常显形的建模出来（要知道，只有一部分自然界中的规律能让我们用数学公式抽象地表达出来）。
我们再来继续看，VAE中哪一步需要神经网络的帮助？
VAE是生成模型，先不看VAE。简单地说，如果我们想要生成一个数据，可以通过什么样的做到呢？如下图所示，比如，我们输入一个向量[1, 0, 0, 0]，想让它经过神经网络后生成一张猫的图片，我们不断训练这个网络去减小生成的图像和原始图像的平均平方误差。那么训练完后，这个图像的信息就被保留在了网络的参数中。
按照这个想法，我们再向网络输入[0, 1, 0, 0]代表狗，让网络能生成一个狗的图片。基于这个思想，我们可以上升一个层次扩展下去，我们可以不输入独热编码，而是输入实数值向量，从而能用更低维度的向量，编码更多的图片。例如可以输入 [3.3, 4.5, 2.1, 9.8]代表猫，输入[3.4, 2.1, 6.7, 4.2] 代表狗。这个已知的初始向量就对应了VAE中提到的概念latent variable。而上述得到的网络叫做解码器，因为给网络输入一个指定的向量，就能把这个向量通过网络解码得到与编码向量对应的一张图片。但这么做的前提是，你已经知道在latent variable这个集合中，怎样的向量输给网络能生成猫，怎样的向量输给网络能生成狗。如果你不知道这个latent variable，你会怎么办，你只能去试，比如随机选一个latent variable向量输进网络，看结果会不会是你想要的猫或者狗，但这种做法实在是一言难尽，一点不像是搞科研的人干的事情。
因此，我们需要一个编码器，能够把输入的图像进行编码，而这个编码的结果不再是规律不可循的了，而是服从我们指定的简单的分布，这个编码的结果服从的分布，一方面是基于输入数据的，因此它也具备了能被解码器解码回去的能力。另一方面，它服从一种简单的我们能够掌握的分布，因此我们能够有规律可循的生成一个latent variable，把这个latent variable输入给解码器，就能生成一张图片。我们把latent variable记作Z（Z是可以有很多分量，同时它的分量也可以是一个多维向量，总之Z可以是一个多维的向量），而Z的这个分布我们可以记作q（Z）。
实际上，真实世界的过程应该是这样的，比如对于一张动物图片，决定它是一个猫还是一个狗，应该是由很多隐含变量的，比如图片中的动物眼睛、鼻子、嘴、耳朵都是什么样的、而且这个变量之间往往不是相互独立的，是错综复杂的关系，这个真实世界中的latent variable的分布我们记作p（Z）。真实世界生成一种张图片的过程应该是：
我们先在p（Z）中选在一个编码向量，在根据这个编码向量生成图片。就是因为真实的先验概率p（Z）实在不好捕捉和发现，我们才利用VAE中的encoder去编码一个q（Z），这个q（Z）的意义就是为了去逼近近似p（Z），能完成p（Z）的功能，即采样之后能生成一张图片的功能。
因此，我们就能理解VAE中的loss函数的组成了，一方面，是图片的重构误差，我们可以用平均平方误差来度量，另一方面。我们可以用KL散度来度量我们的q（Z）分布和p（Z）分布的差异。
最后，我们给出利用VAE生成手写数字的结果：
感兴趣的同学也可以看一下，下面的有关VAE的更详细的论文：
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