在调用matplotlib库中的pyplot模块时，许多函数都是对当前的画板Figure或画布Axes对象进行处理。有两个经常使用的命令可以指向的获得当前的figure和axes# 在plt.plot()中，通过使用plt.gcf()# Get Current Figure# 获得当前使用的画板plt.gca()# Get Current Axes# 获得当前使用的画布改...

PDF解析能够提升大语言模型系统的信息处理能力和应用范围，为用户提供更加便捷、高效、个性化的服务体验。本文介绍三种常用的pdf解析方式：`Open Parse`、`pdfplumber`、`PyMuPD`。

在调用matplotlib库中的pyplot模块时，许多函数都是对当前的画板Figure或画布Axes对象进行处理。有两个经常使用的命令可以指向的获得当前的figure和axes# 在plt.plot()中，通过使用plt.gcf()# Get Current Figure# 获得当前使用的画板plt.gca()# Get Current Axes# 获得当前使用的画布改...

画板和画纸plt.figure(), 用画板和画纸来做比喻的话，figure就像画板，是画纸的载体。但是具体作画等操作是在画纸上完成的，在pyplot中画纸对应的概念应该是axes()或者subplot()。plt.figure() 画板plt.figure(num, figsize, dpi, facecolor, edagecolor, frameon...)参数解释：字段...

对比学习 是一种特殊的`无监督学习方法`。旨在通过`拉近相关样本的距离`并且`推远不相关样本的距离`，来学习`数据表示`。通常使用一种高自由度、自定义的规则来`生成正负样本`。在模型预训练中有着广泛的应用。

PDF解析能够提升大语言模型系统的信息处理能力和应用范围，为用户提供更加便捷、高效、个性化的服务体验。本文介绍三种常用的pdf解析方式：`Open Parse`、`pdfplumber`、`PyMuPD`。

C-MTEB 有35个数据集，覆盖文本召回(NDCG@10)，排序(MAP)，分类(average precision)，相似度匹配(Spearman’s correlation)，聚类(average precision)，文本对分类(average precision)共六个方向，最终模型表现由6大任务指标取平均值得到。

本文提出了一种用于生成可执行的EDA代码的RAG框架RAGvis，该框架基于知识图谱，将EDA操作代码与其语义和所使用的数据列联系起来。

论文贡献主要包括三点：### 1、 提出组件化 KBQA——CompKBQA系统化地将逻辑生成拆显著降低 LLM 一步生成的难度。### 2️、 提出 R3 关系检索器解决 LLM 缺乏 KB-aware 的问题。通过 hard negative + 对比学习，使关系检索精准。### 3️、 在 WebQSP 和 CWQ 上取得 SOTA尤其是 Entity Error 显著减少。

Knowledge Base Question Answering (KBQA)：即给定一个自然语言问题，基于大规模知识库（如 Freebase）输出答案。作者提到的**KBQA**实际上指的是**KGQA**