TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #175 · 30 окт.

В прошлом посте говоря "Все вызовы теперь одинаковы" я несколько слукавил. Всё-таки есть в этом зоопарке версий некоторая несовместимость вызов которой просто так не унифицировать. Эти моменты вынесены в отдельный модуль QtCompat (compatibility). Там не так много функций но они довольно полезны. Этот модуль содержит унификаци модуля shiboken2, функций loadUi, translate и несколько переименованных функций классов или изменённую сигнатуру аргументов и возвращаемых значений. Это единственное исключение из правила когда вам потребуется где-то изменить свой код кроме импортов и этот код не похож на обычный код PySide2. Например, в PyQt4 и PySide есть метод QHeaderView.setResizeMode Для PyQt5 и PySide2 они были благополучно переименованы в QHeaderView.setSectionResizeMode Чтобы применить этот метод следует использовать такой код from Qt import QtCompath header = self.horizontalHeader() QtCompat.QHeaderView.setSectionResizeMode(header, QtWidgets.QHeaderView.Fixed) Унификация загрузки UI файлов: # PySide2 from PySide2.QtUiTools import QUiLoader loader = QUiLoader() widget = loader.load(ui_file) # PyQt5 from PyQt5 import uic widget = uic.loadUi(ui_file) # Qt.py from Qt import QtCompat widget = QtCompat.loadUi(ui_file) Хорошо что таких моментов не много и их легко запомнить. Полный список можно посмотреть в таблице. #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #medicalinnovation

当前筛选 #medicalinnovation清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #114 · 17.09.2023 г., 09:07

🌟AI Sunday Wonders: AI's Contribution to Healthcare Hello, dear subscribers! Researchers from Osaka Metropolitan University have harnessed the power of artificial intelligence to advance cardiac care. Their deep learning model, outlined in a recent submission to The Lancet Digital Health, leverages chest X-rays to not only detect cardiac functions but also identify valvular diseases. This innovative AI model represents a significant leap forward in medical imaging. By analyzing chest X-rays rather than relying solely on echocardiograms, it introduces a more efficient and comprehensive approach to diagnosing heart conditions. The key advantage lies in its ability to streamline the diagnostic process, making it faster and more accessible. The AI model exhibited remarkable capabilities by accurately categorizing six distinct types of valvular heart disease. Lead author Dr. Daiju Ueda from Osaka Metropolitan University's Graduate School of Medicine believes this system could revolutionize the field of cardiology. Beyond enhancing doctors' efficiency in diagnosis, it holds promise in regions with limited access to specialists, night-time emergencies, and patients who face challenges with traditional echocardiography. #AISundayWonders#AIinHealthcare#MedicalInnovation#CardiacCare

Google Facts™ [ ️@googlefactss🌎]

@googlefactss · Post #40142 · 20.11.2025 г., 19:00

The biconcave shape of red blood cells maximizes surface area for efficient oxygen exchange and allows flexibility to squeeze through tiny capillaries, crucial for health. Diseases can distort this shape, but new microfluidic tech helps detect these changes for better diagnosis. 🔬💉🩸 [Read more] @googlefactss #RedBloodCells#Biology#Health#Disease#Biomechanics#MedicalInnovation#ScienceFacts