banner(“[2/9] BIOACTIVITY MINING (ChEMBL activities -> pIC50)”) def pull_activities(tid, cap): url, rows = f”{BASE}/activity”, [] params = {“target_chembl_id”: tid, “standard_type”:…
بناء
rprint(Panel.fit(“[bold]Baseline 1: Predict output_type from context using pure Python Naive Bayes[/bold]”)) model_artifacts = {} classifier_df = df.dropna(subset=[“output_type”]).copy() classifier_df = classifier_df[…
banner(“STEP 3 — Building the analysis DataFrame”) def process_example(ex): traj = normalize_trajectory(ex.get(“trajectory”)) rc = role_counts(traj) nf, add, dele, _files, _exts…
print(“\n” + “=”*70 + “\n4. Variable-length packed batch — no padding waste\n” + “=”*70) seqlens = [37, 120, 8, 200]…
print(“\n” + “=” * 90) print(“[5] cuTile kernels are defined only if cuda.tile imports successfully”) print(“=” * 90) if cutile_import_ok:…
def make_problems(n, seed=0): rng = random.Random(seed) out = [] for _ in range(n): t = rng.choice([“discount”, “travel”, “wallet”, “chain”]) if…
from sentence_transformers import util def search(query, k=5): q = model.encode([query], normalize_embeddings=True) sims = util.cos_sim(q, emb)[0].cpu().numpy() idx = sims.argsort()[::-1][:k] print(f’\n=== Query:…
TOOLS = { “calc”: lambda expression: _safe_calc(expression), “kb_search”: lambda query, k=3: _kb_search(query, int(k)), “extract_json”: lambda text: _extract_json(text), “write_file”: lambda path,…
وبينما تتسابق الشركات الأمريكية العملاقة مثل جوجل، وOpenAI، وAnthropic لتطوير النماذج اللغوية الكبيرة التي تدعم منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها،…
مرحبًا ، أيها الأشخاص ، مرحبًا بكم في Week in Review (WiR) ، جولة TechCrunch المنتظمة للأسبوع الماضي في مجال…