TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.

Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #cardiaccare

当前筛选 #cardiaccare清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #114 · 17.09.2023 г., 09:07

🌟AI Sunday Wonders: AI's Contribution to Healthcare Hello, dear subscribers! Researchers from Osaka Metropolitan University have harnessed the power of artificial intelligence to advance cardiac care. Their deep learning model, outlined in a recent submission to The Lancet Digital Health, leverages chest X-rays to not only detect cardiac functions but also identify valvular diseases. This innovative AI model represents a significant leap forward in medical imaging. By analyzing chest X-rays rather than relying solely on echocardiograms, it introduces a more efficient and comprehensive approach to diagnosing heart conditions. The key advantage lies in its ability to streamline the diagnostic process, making it faster and more accessible. The AI model exhibited remarkable capabilities by accurately categorizing six distinct types of valvular heart disease. Lead author Dr. Daiju Ueda from Osaka Metropolitan University's Graduate School of Medicine believes this system could revolutionize the field of cardiology. Beyond enhancing doctors' efficiency in diagnosis, it holds promise in regions with limited access to specialists, night-time emergencies, and patients who face challenges with traditional echocardiography. #AISundayWonders#AIinHealthcare#MedicalInnovation#CardiacCare