Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов.
Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5.
И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁)
На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект.
Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах.
Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python.
Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой.
Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт.
Установка
pip install Qt.py
Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py
from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets
=>
from Qt import QtWidgets
Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python.
При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы.
Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу.
Приоритет импорта такой:
1. PySide2
2. PyQt5
3. PySide
4. PyQt4
Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__
>>> import Qt
>>> Qt.__binding__
'PySide2'
Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально.
#qt#libs
Еще про ИИ и когнитивные искажения
Всю ночь смотрела интервью Дурова перечитывала статьи про использование ИИ в науке, готовясь к упомянутой выше дискуссии и к докладам на двух конференциях.
В частности, обратилась к статье «Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research», вышедшей в марте в журнале Nature.
Авторы статьи, как водится, отмечают, что распространение ИИ-инструментов в науке рано или поздно приведет к тому, что мы будем производить больше знания (в том числе и «мусорного»), но при этом меньше понимать его источники и содержание.
Ученые делят применяемые сегодня исследовательские ИИ-инструменты на генеративные и предиктивные и на основе этого выводят 4 условных типа ИИ в современнойнауке:
▪️Оракул (генерация научных гипотез и study design)
▪️Суррогат (моделирование сложных системных процессов и сбор данных)
▪️Квант (анализ данных для исследования)
▪️Арбитр (рецензирование полученных результатов исследования)
Их совместное применение увеличивает некоторые эпистемические риски, связанные с подверженностью ученых «иллюзиям понимания» (в т.ч. иллюзиям объяснительной глубины, широты и объективности).
Таким образом, самый актуальный вопрос сегодняшнего дня не «Что даст ИИ науке?» а «Как у нас формируются когнитивные иллюзии нового типа, порождаемые использованием ИИ?».
Старые-добрые ловушки вроде «эффекта ореола», «эффекта фрейминга» и, конечно, «эффекта Элизы» уже давно изучены, а вот новые - пока не очень.
Пока новые исследования по этой теме пишутся, вот тут можно посмотреть легендарныйфайл с 176 когнитивными искажениями, с которыми мы сталкиваемся ежедневно. Скорее всего, применение ИИ просто усугубит многие из них.
#papers
Ученые из Института химии растворов им. Г.А. Крестова РАН методом твердофазного синтеза с механохимической активацией получили фотокатализатор, содержащий гетероструктуры Fe2TiO5. Они изучили механизмы образования кристаллических фаз, а также эволюцию структурных и физико-химических свойств полученных материалов при отжиге на воздухе и в азоте. На основании исследований фотокаталитической активности нанокатализаторов при разложении органического красителя родамина Б учеными был предложен механизм разделения зарядов в исследуемых керамических нанокомпозиционных материалах, связанный с различным поглощением фотонов и образованием электронно-дырочных пар.
Подробнее об исследовании см.: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0254058423002018?via%3Dihub
Ivanov K.V., Noskov A.V., Alekseeva O.V., Agafonov A.V. Effect of annealing conditions on the physicochemical and photocatalytic properties of a nanopowder based on Fe2TiO5. Materials Chemistry and Physics. 2023, Vol. 299, 127493.
https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2023.127493
#ИХРРАН#papers
#LLMs#papers
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
Language models are increasingly being deployed for general problem solving across a wide range of tasks, but are still confined to token-level, left-to-right decision-making processes during inference. This means they can fall short in tasks that require exploration, strategic lookahead, or where initial decisions play a pivotal role.
✍ Princeton and Google DeepMind
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
Ученые ИХР РАН предложили способы идентификации энантиомеров противогрибковых препаратов класса 1,2,4-триазолов, которые можно будет применить для разработки лекарств.
Уникальность энантиомеров заключается в том, что они представляют собой зеркальные отражения друг друга и имеют близкие физические свойства, однако биологическая активность «правого» и «левого» энантиомеров не всегда одинакова. Например, один энантиомер в составе лекарства может оказывать терапевтическое действие, а другой - быть «пустышкой» или вызывать неблагоприятные побочные эффекты. Ключевая проблема фармацевтики состоит в том, чтобы определить, какой энантиомер или их смесь содержится в лекарстве.
Подробнее о способах решения этой задачи, предложенных в ИХР РАН, читайте на сайте: http://www.isc-ras.ru/ru/novosti/levyy-ili-pravyy, а также на портале "Научная Россия": https://scientificrussia.ru/articles/ucenye-vyasnili-kak-razdelat-pravye-i-levye-enantiomery-i-bezopasno-ispolzovat-ih-kak-osnovu-dla-lekarstv
#ISCRAS#papers#Media