TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #176 · 2 ное.

Модуль Qt․py это не просто текстовый модуль, его компоненты генерируются на лету в зависимости от ситуации. Поэтому ваша любимая IDE не сможет качественно сообразить автокомплиты под этот модуль. Решение здесь более чем очевидно, надо сделать stubs-файлы. Это файлы с расширением .pyi, описывающие содержимое модуля но не имеющие рабочего кода. Ну что, готовы потратить пару месяцев своей жизни чтобы описать все классы Qt и их методы? 😭 Расслабьтесь, за вас это уже сделали добрые люди. Спасибо Fredrik Averpil ! Качаем здесь ⬇️ https://github.com/fredrikaverpil/Qt.py/tree/stubs/stubs/Qt Не думаю что стоит устанавливать Qt․py из этого репозитория. Он там не обновляется. Так что забираем только файлы .pyi. За актуальность этих файлов тоже не ручаюсь, но большинство методов там имеются. Установка: 🔸 Вариант 1: - находим куда установлен сам модуль Qt․py, это будет одинокий файл который так и называется Qt․py - кидаем директорию рядом с ним (если есть доступ на запись). Должно получиться так: 📁 site-packages\ 📄 Qt.py 📁 Qt\ ... 🔸 Вариант 2 - копируем директорию Qt куда угодно - пробиваем путь к ней в настройках энвайронмента в переменную PATH так, чтобы путь был ДО директории Qt. Закинуть можно и в свою домашнюю директорию. Если скопируете сюда: ~/stubs/Qt То переменную пишем так export PATH=~/stubs:${PATH} После этого IDE должна распарсить stubs-файлы и автокомплиты появятся 😎 #qt#libs#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #googledeepmind

当前筛选 #googledeepmind清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8784 · 15.10.2025 г., 19:39

🧬Gemma C2S-Scale 27B помогла учёным найти новый способ борьбы с раком Исследователи из Google Research и Calico применили эту модель, чтобы анализировать активность генов в клетках и искать вещества, усиливающие иммунный отклик против опухолей. В чем сложность: многие опухоли остаются «холодными» - иммунная система их «не замечает». Чтобы обратить это, нужно вызвать экспрессию антигенов (antigen presentation), но делать это точно, только там, где уже есть слабый иммунный сигнал, но не всем клеткам подряд. Gemma смогла предсказать, что комбинация препарата silmitasertib (ингибитор CK2) и низкой дозы интерферона повышает экспрессию MHC-I - это делает “холодные” опухоли более заметными для иммунной системы. 🔬 Результаты лабораторных тестов подтвердили прогноз модели: - совместное применение действительно усилило работу антигенов примерно на 50 % и это может стать основой для новых видов иммунотерапии. Главное достижение: ИИ не просто ускорил анализ данных, а сформулировал новую научную гипотезу, которая нашла подтверждение в реальных экспериментах. Это пример того, как большие модели выходят за рамки генерации текста - они начинают открывать новые лекарства и механизмы действия. 🟠Подробнее: https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery 🟠Статья: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2 🟠Github: https://github.com/vandijklab/cell2sentence @ai_machinelearning_big_data #AI#GoogleDeepMind#BioTech