TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.
Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks
Пребарај: #lly
@BWEtradfi · Post #5202 · 21.04.2026 г., 20:55
Tradfin: *MEDICARE INDEFINITELY DELAYS PILOT PLAN TO COVER GLP-1 WEIGHT LOSS DRUGS: ENDPOINTS #LLY • #NVO Tradfin: *联邦医疗保险无限期推迟GLP-1类减肥药物的试点计划：ENDPOINTS #LLY • #NVO ———————————— 2026-04-22 04:55:02
@goodtraders · Post #8686 · 21.11.2024 г., 13:09
#NVO Конкуренция в хайповом секторе усиливается 🤷♂️ 👉 Данные, полученные в ходе исследования экспериментального препарата для похудения MariTide компании Amgen #AMGN на средней стадии, прольют свет на то, насколько он может сравниться с популярными препаратами GLP-1, продаваемыми компаниями Eli Lilly #LLY и Novo Nordisk #NVO 👉 Компания Amgen заявила, что её препарат может обеспечить более быстрое снижение веса и, возможно, более эффективное его поддержание, а также меньшее количество уколов по сравнению с GLP-1, принимаемыми один раз в неделю, такими как Wegovy от Novo и Zepbound от Lilly. 👉 Аналитики Уолл-стрит ожидают, что испытание с использованием нескольких доз препарата покажет потерю веса не менее чем на 20%, и подчёркивают необходимость получения подробной информации о возможных побочных эффектах, включая тошноту, проблемы с плотностью костной ткани, частотой сердечных сокращений и уровнем сахара в крови. 👉 Препарат Wegovy был одобрен для лечения ожирения в 2021 году после того, как исследования показали, что он приводит к снижению веса на 15% за 68 недель, а Zepbound продемонстрировал снижение веса более чем на 22% за 72 недели. 🗣"Достижение более чем 20-процентной потери веса по сравнению с исходным уровнем - это минимальная планка для MariTide, но многие инвесторы будут считать успешным показатель 25%", - говорит аналитик William Blair & Co Мэтт Фиппс. 👉 MariTide может выйти на рынок лекарств от ожирения, который, по прогнозам некоторых аналитиков, достигнет более 150 миллиардов долларов в год. 👉 Добавьте сюда ещё и Viking Therapeutics, которые в ноябре 2024 года представила данные фазы 1, где пациенты, принимавшие максимальную дозу VK2735 в пероральной форме, потеряли в среднем 8,2% массы тела за 28 дней. Да, вес теряет меньше - но это более удобная пероральная форма, а не уколы... Да и дозировку наверное в итоге можно будет увеличить для эффективности... ❓ Ну что, в этом автобусе становится душно? 🤣👇 Я рассматриваю покупку #NVO через проданные опционы PUT, так как там сейчас рекордная волатильность и можно это использовать.
@goodtraders · Post #9191 · 10.08.2025 г., 15:27
#SANA#CRSP#технологии#медицина 🟢 9 января 2025 года в британской прессе рассказали о пробной терапии для диабета I типа, в которой в предплечье пересаживают генетически отредактированные островковые клетки, способные вырабатывать инсулин. Всё ради того, чтобы пациенты забыли про ежедневные уколы. 👉 Эти клетки взяты из трупного донора, отредактированы CRISPR‑Cas9, чтобы избежать иммунной атаки — и вот уже первые успехи: после 28 дней у пациента обнаруживается собственный вырабатывающийся инсулин. 👉 Но слабым местом остаётся нехватка донорских клеток. Поэтому параллельно работают над аналогичной техникой, но с клетками, полученными из стволовых. ❗️По словам учёных: это может стать масштабируемым, безыммунносупрессионным и безинъекционным решением — мечта многих пациентов и инвесторов. 👉 Это не первый подобный продукт. В 2021-м CRISPR вместе с ViaCyte запустили клиническое исследование терапии VCTX210 для диабета I типа. 🔴 Однако Vertex (через ViaCyte) вышел из этого проекта в начале 2024 года, оставив весь контроль и ответственность CRISPR Therapeutics. Клинический кандидат теперь называется CTX211, и CRISPR продолжает фазу I исследования, запланированную до 2025 года. ❓ Что скажете, господа медики? Реально нам побороть таким образом диабет? Это ведь миллиардный рынок! В том числе и потеря миллиардных рынков для таких компаний, как #NVO и #LLY , которые как раз зарабатывают на бесконечных инъекциях 🤷♂️ Обсудим? 🤔👇