TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #62 · 4 апр.

Когда разрабатываете свой GUI с помощью PyQt для какого-либо софта бывает необходимо позаимствовать цвета из текущего стиля интерфейса. Например, чтобы правильно раскрасить свои виджеты, подогнав их по цвету. Ведь бывает, что ваш GUI используется в разных софтах. Причём некоторые со светлой темой а другие с тёмной. По умолчанию стили наследуются, но если вы задаёте какую-либо раскраску для части виджета через свой styleSheet, то требуется ссылаться на цвета текущего стиля. Как это сделать? Как получить нужный цвет из палитры имеющегося стиля? Это достаточно просто, нужно использовать класс QPalette и его роли. Например, мне нужно достать цвет текста из одного виджета и применить его в другом как цвет фона (не важно зачем именно так, просто захотелось😊). Получаем палитру виджета и сразу достаём нужный цвет, указав его роль. from PySide2.QtGui import QPalette color = main_window.palette().color(QPalette.Text) теперь можем использовать этот цвет в стилях my_widget.setStyleSheet(f'background-color: {color.name()};') Готово, мы динамически переопределили дефолтный стиль используя текущий стиль окна! На самом деле есть запись покороче, в одну строку и без лишних переменных. Не очень-то по правилам CSS, но Qt это понимает. my_widget.setStyleSheet('background-color: palette(Text);') Этот способ не подходит если вам нужно как-то модифицировать цвет перед применением в своих стилях. В этом случае потребуется первый способ. Зато он прекрасно сработает в файле .qss, то есть не придётся в коде прописывать раскраску отдельных элементов через ссылки на палитру, всё красиво сохранится в отдельном файле .qss! QListView#my_widget::item:selected { background: palette(Midlight); } Про имеющиеся роли можно почитать здесь🌍 #qt#tricks

Hashtags

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