TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.

Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #breastcancerscreening

当前筛选 #breastcancerscreening清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #82 · 13.08.2023 г., 09:41

🌟AI Sunday Wonders: Revolutionizing Breast Cancer Screening Hello AI enthusiasts! In our latest AI Sunday Wonders, we dive into groundbreaking research from Lund University, Sweden. The study suggests that artificial intelligence shows immense promise in breast cancer screening. Researchers led by Lund University explored AI's potential to safely read breast cancer screening images. Their findings indicate that AI-assisted detection can identify cancer at a similar rate to human radiologists. This offers a significant advancement in early diagnosis. Unlike previous studies, this research directly compared AI-supported screening with standard care. Over 80,000 women participated in the trial, with half of them undergoing AI-assisted screening. The results revealed that AI detected more cases of cancer without increasing false positives. Dr. Kristina Lang, the lead author, highlighted AI's potential to alleviate the shortage of radiologists worldwide. While AI-supported screening still requires a radiologist's oversight, it could streamline the reading process and expedite patient care. The NHS and the Royal College of Radiologists both expressed optimism about integrating AI into breast cancer screening. This promising technology could enhance efficiency, aid decision-making, and prioritize urgent cases, especially in light of the radiologist shortage. #AISundayWonders#MedicalAI#BreastCancerScreening#AIInHealthcare