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: #mindreadingai

当前筛选 #mindreadingai清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #198 · 24.12.2023 г., 10:29

🌟AI Sanday Wonders: AI Translates Brainwaves to Text Hello everyone! Imagine a world where thoughts effortlessly transform into written words. Scientists are getting closer to this feat with mind-reading AI. A recent breakthrough showcased a system that, with the help of artificial intelligence, translates brainwaves into text. This innovation holds promise for revolutionizing communication, especially for those who have lost the ability to speak due to conditions like strokes. The process involves participants wearing a cap with sensors that record electrical brain activity through the scalp. These electroencephalogram (EEG) recordings are then decoded into text using an AI model named DeWave. Developed by researchers at the University of Technology Sydney, Australia, DeWave is trained by observing examples where specific brain signals correlate with particular sentences. It acts as a bridge between the brain's electrical activity and an open-source large language model, akin to the technology behind ChatGPT. While the current accuracy hovers around 40%, recent data, yet to be peer-reviewed, indicates significant improvement exceeding 60%. Despite the room for enhancement, the system's non-invasive nature, relative affordability, and portability make it an exciting avenue for further exploration. The potential applications extend beyond aiding communication challenges; this technology could find utility in robotics. The ability to silently read thoughts and convert them into text marks a significant stride in the realm of brain-machine interfaces. Researchers anticipate that with refinement, this system could be a game-changer for individuals with speech impairments. Moreover, its applications might extend to the broader field of robotics. As technology continues to bridge the gap between the mind and machines, the era of mind-reading AI inches closer to reality. #AISundayWonders#BrainMachineInterface#MindReadingAI