测试代码如下，首先自动抓一个fname字体路径，然后将路径固定写入变量fname

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# 1. 自动抓系统里第一个带中文的字体（Win、mac、Linux 都能用）
# fname=sorted(f for f in fm.findSystemFonts() 
#             if any(k in f.lower() for k in ('simhei', 'microsoft yahei', 'pingfang', 'wenquanyi')))[0]
# print(fname)
fname="/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_Font7/3419f2a427639ad8c8e139149a287865a90fa17e.asset/AssetData/PingFang.ttc"
zh_font = fm.FontProperties(fname=fname)

# # 2. 正常画图，单独指定字体
# x = [1, 2, 3, 4, 5]
# y = [2, 4, 6, 4, 5]
# plt.plot(x, y, marker='o')
# plt.title("折线图", fontproperties=zh_font)
# plt.xlabel("X轴", fontproperties=zh_font)
# plt.ylabel("Y轴", fontproperties=zh_font)
# plt.grid()
# plt.show()

# 2. 正常画图，全局指定字体
print(zh_font.get_name())
plt.rcParams['font.family'] = zh_font.get_name()
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 4, 5]
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title("折线图")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")
plt.grid()
plt.show()

1. 百度网盘

bypy 安装：pip install bypy

登录：bypy info，运行后命令行会返回一个网址，打开网址登录，得到授权码，返回命令行输入此授权码即可。接下来就可以使用bypy访问百度网盘 “我的应用数据/bypy” 文件夹了。

退出登陆

rm -r ~/.bypy

查看文件列表、下载文件、下载文件夹、上传文件

bypy list
bypy downfile baidu_image1.tar
bypy downdir /aaa  /your_path/aaa

bypy syncup xxx
# 或者
bypy upload xxx

相关用法-zhihu

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LM-PPL

PPL是Perplexity的缩写，中文称为"困惑度"。它是一种衡量语言模型性能的指标，常用于评估语言模型在给定测试集上的表现。PPL越低，说明语言模型对测试数据的预测越准确，性能越好。

PPL的计算基于语言模型对测试集的概率估计。给定一个测试集 $W = w_1, w_2, ..., w_N$，其中N是测试集的长度(单词数)，语言模型的PPL定义为:

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ChatGPT 已经广泛用于各行各业提高工作效率。然而，不同的引导词（prompt）提示下，同一模型的输出结果可能大相径庭，好的prompt能释放模型的潜力，得到更有用的输出。本文提供了一些方法论和常用 prompt 示例。本文持续更新，欢迎在评论区踊跃交流经验~

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1. Open LLM Leaderboard（英文）

Open LLM Leaderboard中包含有下列Benchmark：

所有能力

  • 通用&数学&code——MT-Bench，由80个高质量的多轮对话问题组成的基准，旨在测试多轮对话和指令遵循能力，共包含8个常见的用户提示类别：writing 写作、roleplay 角色扮演、extraction 提取、reasoning 推理、math 数学、coding 编程、知识I（stem）和 知识II（humanities 人文/社会科学）。对于每个类别，手动设计了10个多轮的问题，每一轮有2个问题。

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论文：OneChart: Purify the Chart Structural Extraction via One Auxiliary Token
主页及demo：https://onechartt.github.io/

《论语》中说：“知之为知之，不知为不知，是知也”。从神经网络兴起以来，人们就没有停止过对这种黑盒模型应用在生产环境的担心。在AI 1.0中大部分模型还至少会输出一个置信度得分可供参考；然而对于AI2.0时代的VLMs来说，所有的结果以文本的形式吐出，这加重了人们对模型安全性的焦虑。让模型知道自己的能力边界，不要产生致命错误，这点十分必要，也是目前的难点。

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本文对VLM领域的常见数据集做了简要介绍和分类，以方便读友看论文时参考。
本博文将部分数据划分为了粗加工、精加工、套餐数据。其中粗加工一般指数据中的video是作者首次收集的，但由于提出时间较早，当时提供的caption比较简单或粗糙。很多“粗加工”数据中的videos被新的工作使用并提供了更好的caption，被称为“精加工”数据。“套餐数据”则是进一步包含了多个精加工数据。

注意：本文信息仍在时常更新中...

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SAM 好比在视网膜层面，能力是很low-level的，举个例子它可以对图片信息进行简单的切分，但它不知道左边的一坨像素和右边的一坨像素是一个品种的狗。DINOv2好比大脑中某块视觉区，好比刚出生不久的婴儿，它是纯视觉的，可以完成视觉层面的目标聚类，知道左边的一坨像素和右边的一坨像素是一种东西，但没有语言系统不知道这种东西叫“金毛犬”。CLIP就是更近一步，实现了视觉和语言的关联，好比5岁的小孩；然而由于数据、训练方式、输入分辨率等原因，CLIP没正经读过书看过图表，所以在做dense OCR任务时Vary自己训了个encoder，在做chart任务时Onechart也自己训了个encoder，好比让小孩上个学。🐶
Vision encoders百花齐放，与decoders相匹配。当decoder是LLM时，需要LLM能看懂的encoder。

Vision-Language 的 Vision Encoders

1. CLIP 2021.2.26

论文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（OpenAI in ICML2021）

如下图所示，将图片和文本描述通过网络都得到768维的Embedding，其中文本编码器使用transformer，图片编码器使用了ResNet和ViT两种结构进行实验，ViT的有4个模型：输入224px 的 ViT-B/32, ViT-B/16 (196 tokens), ViT-L/14 (256 tokens)；输入336px的 ViT-L/14 (576 tokens)。预训练使用了400M（4亿）个图像文本对，每个batch采样三万多个这样的配对，通过对比学习，配对的Embedding位置处为1，非配对处为0进行交叉熵损失训练。

在测试时支持zero-shot推理，如下面右图所示：首先分别获得图像和文本的embedding，对提取的embedding进行归一化用来算相似度image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True), text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)。通过计算图片Embedding和各个候选（"a photo of [cls_name]"）的相似度，相似度大于某个阈值或者topk的为输出类别结果。

CLIP

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在上一篇工作 Vary 中，我们第一次提出了CLIP视觉词表在密集感知能力上的不足，并给出了一种简单有效的扩充词表方案。Vary发布后得到了不少朋友的关注（目前已1.2k+ star），但也有不少人因为资源受限运行不了。

考虑到目前开源得很好且性能出色的“小”VLM比较少，我们新发布了“年轻人的第一个多模大模型”——1.8B Vary-toy，并以最大的诚意欢迎各位高校和个人研究者们加入多模态大模型的研究中。当然也欢迎大佬们用它做出有意思的落地应用，把Vary-toy玩起来！

与Vary相比，Vary-toy除了小之外，我们还优化了新视觉词表。解决了原Vary只用新视觉词表做 OCR 的网络容量浪费问题，以及吃不到SAM预训练优势的问题。与Vary-toy同时发布的还有更强的视觉词表网络，其不仅能做文档级 OCR，还能做通用视觉目标检测。

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