在自然语言处理（NLP）任务中，文字无法直接被计算机识别与运算，词向量（Word Embedding）是连接自然语言与深度学习模型的核心桥梁。CBOW（连续词袋模型）和Skip-Gram模型。通过某个单词的上下文词汇，预测当前中心单词，在训练过程中不断迭代更新权重，最终学习到每一个单词的高维语义向量。本文实现了极简版CBOW词向量训练模型，完整复现了Word2Vec的核心逻辑，帮助理解词嵌入的训练

摘要： 2026年7月13日，作者开始通过博客记录每日学习al+大数据的进展。首日学习python内容包括：Python与PyCharm的安装配置、print()函数的用法、变量命名规则与数据类型、字符串操作（拼接、索引、切片等）、输入输出函数及程序控制语句（if分支、逻辑运算符）。笔记强调Python作为AI时代的主流语言优势，并分享了初学感悟——坚持记录是进步的第一步。全文以技术细节为主，旨在

for-in 循环主要用于遍历可迭代对象，常配合 range 实现固定次数循环，适合已知循环次数、遍历数据集合的场景；while 是条件循环，依靠布尔表达式控制循环执行，适合循环次数不确定的业务场景。break 用于跳出整个循环，continue 跳过本次循环。开发中优先选择 for 循环；持续轮询、动态终止场景选用 while。

一味往前赶进度容易留下隐患，定期复盘、重复敲 Demo、修复自己遇到的 bug，才能把基础打扎实。一开始经常粗心随意敲击空格，运行代码不断报错，反复调试后慢慢养成习惯：写完 if、循环语句后，自觉规范缩进，保持整块代码对齐。很多概念看懂不等于掌握，只有亲自敲代码、遇到报错、解决问题，才算真正学会。夯实基础，再继续开启下一阶段学习。循环体内代码没有正确缩进，会导致逻辑错乱，本该循环执行的代码只运行一

是组织好的，可以重复使用的，用来实现特定功能的代码段。

一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为一个元素，每一个元素，可以是任意类型的数据，如：字符串、数字、布尔等。序列[起始下标:结束下标:步长]：表示从序列中，指定位置开始，依次取出元素，到指定位置结束，得到一个新序列。列表：列表内的每一个数据，称之为元素，以[]作为标识，列表内的每一个元素之间使用逗号隔开。首先，因为集合是无序的，所以集合不支持：下标索引访问，但是集合和列表一样，是允

注意：传进的所有参数都会被 *args变量收集，它会根据传进参数的位置合并一个元组（tuple），agrs是元组类型，这就是位置传递。操作系统以文件为单位管理磁盘中的数据。打开一个文件用于追加，如果该文件已经存在则打开文件并将写入到已有内容之后，如果文件不存在，则创建新文件并写入。打开一个文件只用于写入，如果该文件已经存在则打开文件并从头开始写入，如果该文件不存在，则创建文件并写入。注意：函数调用

作用：python中有很多各种不同的模块，每一个模块都可以帮助我们快速实现一些功能， 比如实现和时间相关的功能就可以使用time模块，我们认为一个模块就是一个工具包， 每一个工具包中都有各种不同的工具供我们使用进而实现不同的功能。当func01中发生异常，并且捕获异处理这个异常的时候，异常就会传递到函数func02， 当func02中也没有捕获处理这个异常的时候，main函数会不会这个异常，这就是

类只是一种程序内的 "设计图纸"，需要基于图纸生产实体（对象），才能正常工作这这套路，称之为：面向对象编程。既然现实世界的事物有不公开的属性和行为，那么作为现实世界事物在程序中映射的类，也应该支持。从被匹配字符串开头进行匹配，匹配成功返回匹配对象（包含匹配的信息），匹配不成功返回空。也就是，类型注解仅仅是提示性的，不是决定性的。匹配整个字符串，找出全部匹配项，最终返回的是一个列表对象，如果找不到则

今天是我学习的，学习了昨天没有更新是在整理和复习之前学过的python基础，和题目练习。是 Python 爬虫、接口开发最核心、最常用的库，语法简单、功能强大，完全替代老旧的 urllib。