1. 快速上手
RustyML 是一个完全用 Rust 写成的机器学习与深度学习库：不用链接BLAS，没有Python运行时，也没有C++绑定。
前置要求。 你得熟悉 cargo、Rust 的所有权与借用，以及基本的监督学习流程（训练、预测、评估）。不要求有ndarray使用经验（1.3会讲清楚需要用到的那部分知识）。所有代码都跑在Rust 1.89或更新版本上，不需要安装任何系统库。
1.1 认识 RustyML：简单了解RustyML提供的内容（经典机器学习估计器、Keras风格的神经网络栈、数据预处理、评估指标）。同时也讲明白纯 Rust带来的取舍问题。
1.2 安装与 Feature 配置：讲清楚不同的feature的含义以及应该选择开启哪些feature。
1.3 用 ndarray 准备数据：简单介绍ndarray的使用。RustyML的输入和输出矩阵类型都使用ndarray所提供的类型，了解如何使用ndarray是必不可少的。
1.4 第一个端到端模型：实战如何使用RustyML做一个完整的模型管线。
1.5 Prelude 与模块导入：讲解RustyML通过prelude模块快速导入内容的方法。
1.6 错误处理：讲解RustyML的错误类型是什么以及你应该如何处理错误。