TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #proteusai

当前筛选 #proteusai清除筛选

ИИ в медицине: ProteusAI – не чат-боты, а реальные клетки для лечения Мы привыкли обсуждать новые версии чат ботов и сравнивать их между собой... Здорово, но уже обыденность... Настоящий прорыв — когда ИИ создает новые методы лечения на клеточном уровне. Пример — платформа ProteusAI (PROTein Evolution Using Selection, Сиднейский университет). Суть разработки (Что делает ИИ?): ProteusAI — "биологический ИИ" для ускоренной эволюции белков прямо в клетках млекопитающих. Его сила: 1. Умный поиск вместо перебора: ИИ исследует миллионы возможных генетических последовательностей (включая несуществующие в природе), фокусируясь на перспективных вариантах под конкретную задачу. 2. Работа в "человеческих" клетках: Эволюция происходит *внутри клеток млекопитающих*, поэтому полученные белки стабильны и функциональны в среде, релевантной для человека. 3. Решение сложных задач: ИИ находит неочевидные решения для "трудных" мишеней (специфичные участки ДНК, сложные белки). Почему это важно для пациентов? ProteusAI создает основу для: ➡️Более эффективных генных терапий и таргетных лекарств (особенно против рака). ➡️Усовершенствованных инструментов редактирования генома (CRISPR). ➡️Точных диагностических систем. Ключевая ценность именно Proteus относительно конкурентов (Почему это доступно?): ➡️Бесплатна и Open Source: Любая лаборатория или стартап может использовать и модифицировать платформу. ➡️Минимальные требования: Достаточно стандартной лаборатории и компьютера (не нужны дорогие роботы). ➡️Релевантность: Белки создаются *непосредственно в клетках млекопитающих* — готовы к медицинскому применению. Значение для медицины: ➡️Ускоряет разработку методов лечения (годы → недели). ➡️Дает шанс малым командам создавать прорывные терапии. ➡️Решает задачи, недоступные традиционным методам. Заключение: ProteusAI — ИИ, который создает "живые инструменты" для лечения внутри клеток. Его открытость — ключ к быстрому появлению новых, эффективных методов лечения для пациентов по всему миру. Ссылки: ➡️Scientists create biological 'artificial intelligence' system ➡️A chimeric viral platform for directed evolution in mammalian cells #ИИВмедицине#ГеннаяТерапия#ЛечениеРака#ИнженерияБелков#OpenScience#ProteusAI#БудущееМедицины https://t.me/semasci