摘要：

python3.12 与 2023.10 发布正式版：3.12.0，开始进入生产阶段的生命周期。

本文从 jupyter 导出，每段代码后面跟随的是代码的执行结果。

matplotlib 中作图时常遇到中文显示乱码的问题，本文探索一下原因，并在文末给出一个通用的解决方案。

import os
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.FontManager​

matplotlib 中有个字体管理类，可以查询、添加、删除字体，包括系统安装、matplotlib 安装、用户自己安装的 3 类字体。

fm = mpl.font_manager.FontManager()
print(len(fm.ttflist))
print(fm.ttflist[0])
print(len(fm.afmlist))
print(fm.afmlist[0])

print(f"manager 找到了 {len(fm.ttflist)} 个 ttf 字体，{len(fm.afmlist)} 个 afm 字体。")

551
FontEntry(fname='/data/kevin/workspace/venv/venv310/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/DejaVuSans-Bold.ttf', name='DejaVu Sans', style='normal', variant='normal', weight=700, stretch='normal', size='scalable')
138
FontEntry(fname='/data/kevin/workspace/venv/venv310/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/afm/putb8a.afm', name='Utopia', style='normal', variant='normal', weight='bold', stretch='normal', size='scalable')
manager 找到了 551 个 ttf 字体，138 个 afm 字体。

熟悉 ViT（Vision Transformer）训练视觉模型的基本原理以及其典型方法（如 MAE，Mask Autoencoding）

文中以下面形式引用 ChatGPT 答复：

• 提问

ChatGPT 的回答

• ViT 模型出现的时间、paper、提出人

ViT 模型是由 Anish Athalye、Nicholas Carlini 和 David Wagner 等人于 2020 年在《Advances in Neural Information Processing Systems》会议上发布的论文**《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》**中提出的。该论文开创性地将 Transformer 应用于计算机视觉领域，提出了一种名为 Vision Transformer（ViT）的模型，用于图像分类等计算机视觉任务。

paper 链接：http://arxiv.org/abs/2010.11929: v1(2020.10), v2(2021.6)

我是从 3 月的 ChatGPT 爆发才开始关注大模型的，经过一番手忙脚乱的注册 openai 的 id、使用其 python sdk 后，这才开始转入对 LLM 的观察和学习上来。

2018 年学过 CNN、RNN 后除了在视觉上做了一些产品外，NLP 基本没接触，所以对 Transformer、ViT 都略过了，忽然被 ChatGPT 刺激了一下，才发现 Transformer 除了 NLP，也已经横扫 CV 了，效果超过 NN。那好吧，赶紧补课，把 LLM 学起来。

openAI 提供多种 API：

1. webAPI: 使用 curl、postman、insomnia 等访问。
2. python API：pip install openai 即可开始使用，源码在 github上开源，文档没有专门的，但 OpenAI 另外一个开源项目 cookbook 中有很多例子可以参考。
3. Node.js API: npm install openai 即可开始使用，源码在 github上开源，
4. .NET API: 貌似开发中……

Python 3.11 于 2022.10.24 发布正式版 3.11.0，历经 1 年开发和测试：

• 2021.10 - 2022.04：发布 7 个 a 版本；
• 2022.05 - 2022.07：发布 5 个 b 版本；
• 2022.8.8：rc1
• 2022.9.12：rc2
• 2022.10.24：3.11.0

重点新特性：

• Runtime、解释器
  • Faster Cpython
  • bytecode 中添加偏移量对应关系，以便 traceback 中指明出错位置
• 语言（语法、词法）
  • 新增“异常组”：ExceptionGroup & try...except*
• 标准库
  • 新增 tomllib 模块
  • asyncio 模块
    • 新增“任务组”：asyncio.TaskGroup
    • Task 新增 cancelling(), uncancel() 方法
  • inspect 模块
    • 新增 getmembers_static()
  • dataclasses 模块
  • typing 模块
    • 增加 typing.TypeVarTuple
    • 增加 typing.Self
    • 增加 typing.LiteralString
    • 增加 typing.TypedDict

本文来导读一下这个刚刚正式揭开面纱的新版本。

局域网内多人之间、个人多台电脑之间 —— 如何快速分享、互传 git 管理的代码？

• 邮件？
• ftp？
• scp [-P <port>] <src-file> <user>@<ip>/<dst-file>
• python -m http.server
• npm install http-server -g then http-server <root/dir> [-p <port>] ?

上面都行，但文件要逐个传或打包，然后手工合并……不妨用 git 内置的 server 来处理:

$ git daemon