基于https://www.jianshu.com/p/abf5b507c895中的代码，将skip-tram模型改为CBOW模型进行词向量的生成与展示

好的，我可以回答这个问题。CBOW模型是一种基于神经网络的词向量生成模型，与skip-gram模型不同，它是根据上下文中的词来预测中心词。如果要将上述代码改为CBOW模型，需要修改神经网络的结构和训练方式。具体实现可以参考相关文献或者其他代码实现。生成的词向量可以通过可视化工具展示，例如t-SNE算法可以将高维词向量映射到二维或三维空间中进行展示。

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这是一篇介绍React Native框架的文章，React Native是一种跨平台的移动应用开发框架，使用JavaScript语言进行开发，可以同时支持iOS和Android系统。它通过将JavaScript代码解释为原生组件，实现了与原生应用一样的性能和用户体验。文章介绍了React Native的基本概念、特点、环境搭建以及如何进行开发等方面的内容。

https://www.jianshu.com/帮我爬取这个网站下的新闻

好的，我可以帮你编写一个简单的 Python 爬虫来获取该网站下的新闻。你需要安装 requests 和 BeautifulSoup 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

然后，你可以使用以下代码来获取该网站下的新闻：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.jianshu.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

news_list = soup.find_all('a', class_='title')
for news in news_list:
    print(news.get_text())

这段代码会首先发送一个 GET 请求到该网站，并使用 BeautifulSoup 解析返回的 HTML 页面。然后，它会查找所有 class 为 `title` 的 `<a>` 标签，并输出它们的文本内容。你可以将这些新闻保存到文件或数据库中，以便进一步处理或分析。