责任链模式是一种行为设计模式，通过将多个处理对象连接成链来解决请求处理问题。该模式的核心思想是解耦请求发送者和接收者，让请求沿着处理链传递直到被处理。典型结构包括抽象处理者、具体处理者和客户端三部分，适用于审批流程、权限校验等场景。其优点在于灵活性和可扩展性，但存在请求可能未被处理、调试困难等缺点。与命令模式不同，责任链强调处理顺序和多个接收者。该模式在Servlet Filter等框架中有广泛应

在深度学习中几乎离不开一个核心概念——张量（Tensor）。无论是神经网络中的输入数据、权重参数，还是中间层的特征图，一切数据都以张量的形式存在。本文将用最直观的方式快速理解什么是张量，以及它在深度学习中的作用。