TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #191 · 14 дек.

Как разделить строку с shell-командой на отдельные аргументы в виде списка? Если сделать просто сплит по пробелу то получим то что надо, кроме случаев со вставками текста с пробелами. Например так: >>> '-arg "I Am Groot"'.split(' ') ['-arg', '"I', 'Am', 'Groot"'] Чтобы учитывать текст в кавычках как единый аргумент можно воспользоваться функцией shlex.split() Кто читает мой канал давно, уже в курсе. А что делать, если нужно обратное действие? Объединить аргументы из списка в строку и при этом добавить кавычки в аргумент с пробелами. Конечно, если вы используете subprocess то он сам всё разрулит. Но если вам нужна именно команда одной строкой, то можно воспользоваться готовой функцией в том же subprocess. >>> from subprocess import list2cmdline >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am Groot']) '-arg "I Am Groot"' Он также позаботится об экранировании уже имеющихся кавычек >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am "Groot"']) '-arg "I Am \"Groot\""' А вот так он может "схлопнуть" в команду JSON >>> list2cmdline(['--json', json.dumps({'key': 'value'})]) '--json "{\"key\": \"value\"}"' _______________ Возможно кто-то спросит, а зачем соединять аргументы в строку если subprocess сам это сделает а os.system не наш путь? Мне как-то потребовалось отправлять команду на удалённое выполнение и в API поддерживалось указание команды только строкой. Так что всякое бывает) #libs#basic

Hashtags

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