Group 0A: Basic Language and Data Representation | 0A: 基础语言与数据表示
本组把 Python、NumPy 和 einsum 的最小表达方式立住，是 Part 0 的起点，也是后续 Tensor、mask、batch 和 config 的共同底座。对 Part 2 来说，这一组主要解决“能读懂代码表达”和“能看明白基础维度关系”的问题，而不是把语言语法讲满。
Group Overview | 组概览
这一组先把 Python 结构化表达、NumPy 维度思维和基础工程习惯立住，帮助你从“能跑代码”过渡到“能维护基础表达”。如果后面在 Part 2 里遇到形状变换、简单封装或输入输出组织，这一组会给你最基础的语法感和维度感。
这条线可以先记成：Python 负责把逻辑和对象关系写清楚，NumPy 负责把数组和 shape 看清楚，PyTorch 则在此基础上再加上 Tensor、device 和 autograd。
Group Asset Overview | 组内资产总览
| 页 | 核心职责 | Q 数 | 验证数 | 覆盖 Q | 定位 |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Python 数据结构与工程表达 | 3 | 3 | Q1, Q2, Q3 | 起步页 |
| 02 | NumPy、广播和维度表达 | 3 | 3 | Q1, Q2, Q3 | 主线页 |
| 03 | 对象封装和工具模式 | 3 | 3 | Q1, Q2, Q3 | 主线页 |
| 04 | 配置与 I/O 的复现习惯 | 3 | 3 | Q1, Q2, Q3 | 收口页 |
Learning Path | 学习路径
Recommended Order | 推荐顺序
- 先看 01 -> 02 -> 03 -> 04，把 Python 结构化表达、NumPy 维度思维和基础工程习惯先立住。若目标是尽快进入 Part 2，至少要把 02 和 03 看懂，它们最直接对应后面的维度表达和对象封装。
Next Steps | 后续衔接
- 看完本组后，继续进入 0B，把 Tensor 和 Autograd 接上；如果在 Part 2 里已经开始读 shape 或看类定义，这一组会是回头补基础语法的入口。
如果你只熟 Python，可以先把 01 和 03 看懂；如果你已经熟 NumPy，可以把 array -> Tensor 这条翻译链先记住，再进入 0B。
Environment Notes | 环境说明
- 默认按
CPU-first阅读，优先把表达方式和维度关系看懂。 - 这里只写组级统一前提，不点到具体节号。
- 少数页面如需
GPU optional，以后续单页说明为准。