TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #383 · 28 окт.

Что нового добавили в REPL в Python 3.13 На самом деле серьезно его прокачали! ▫️Както я писал, что для выхода из REPL приходится писать exit, еще и скобки для вызова. И было бы удобней сделать это по аналогии с обычным терминалом. Видимо, я не один такой😁 В новом REPL добавили несколько команд: exit или quit: для выхода. Именно так, без вызова функции! clear: для очистки терминала help или F1: для входа в режим справки (q для выхода) ▫️ Автокомплит по TAB аналогичный Linux-терминалу. Одиночный TAB заполняет самое пхожее совпадение, двойной показывает все доступные варианты. Эти варианты фильтруются по мере набора. ▫️ Ранее при вставке многострочного кода с пустыми строками мы получали ошибку IndentationError, теперь это исправили. Хотя, в некоторых терминалах это даже с 3.6 работает нормально, но зависит от конкретной реализации именно терминала а не Python. На винде точно не работает до 3.13. Пример кода для теста в 3.12 и 3.13 class A: def test(self): pass ▫️ История ввода теперь учитывает многосрочные команды.При нажатии стрелки вверх появятся все строки из прошлого многосрочного ввода, по ним даже можно перемещаться и редактировать. По нажатию F2 можно открыть всю историю ввода. ▫️ Колоризация кода для tracebacks и doctest. Также я заметил что имеет цвет промт функции input(). Кстати, для тестов на винде без установки можно использовать портейбл версию из проектаWinPython. #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #breakthrough

当前筛选 #breakthrough清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #95 · 27.08.2023 г., 08:48

🌟AI Sunday Wonders: Breakthrough in AI-Assisted Communication for Paralysis Patients Hello everybody! This Sunday we explore new studies published in Nature showcase groundbreaking advances in brain implants, offering hope to individuals with paralysis or speech impairments. Led by Dr. Jaimie Henderson and his team at Stanford Medicine, the studies highlight neuroprostheses that can decode neural activity into words on a computer screen, audio speech, or animated avatars. The implants were tested on patients like Pat Bennett, diagnosed with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) affecting her speech. By recording neural activity during speech attempts and decoding it into words, researchers achieved promising results. A 50-word vocabulary saw a 9.1% error rate during vocalization days, and a 125,000-word vocabulary had a 23.8% error rate. These findings indicate the potential to restore fluent conversation for paralysis patients. Dr. Henderson emphasized the transformative impact on communication, with a promising future where those unable to speak can stay connected with the world. Although the studies are proof of concept and require further testing, they pave the way for future breakthroughs, offering a glimpse of technology's potential to bridge communication gaps. #AI#MedicalTech#Neuroprosthetics#Paralysis#Communication#Breakthrough#AIInnovation