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DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.

Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

• Destaque de sintaxe
• Sugestões (tabelas, funções)
• 20+ formatos de saída
• Suporte ao stdin
• Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao IRIS

$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server:  InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1                                                                                            |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30 2023 09:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | \q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | \?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | \R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | \q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post.

Está começando a codificar na plataforma de dados IRIS® da InterSystems? Experimente esse novo programa de aprendizagem para conhecer os conceitos básicos e ver como desenvolver um aplicativo com o InterSystems ObjectScript juntamente com a linguagem de sua escolha: Java, .NET, Python ou Node.js.

Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.

1. iris-huggingface

Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.

Há 2 anos eu venho utilizando Python embutido diariamente.
Talvez seja o momento de compartilhar um feedback sobre essa jornada.

Por que escrever esse feedback? Porque eu acredito que sou como a maioria das pessoas aqui, um desenvolvedor ObjectScript, e penso que a comunidade poderia ter algum benefício desse feedback e entender melhor os prós e contras de escolher Python embutido para desenvolver em IRIS. Além de evitar algumas armadilhas.

• Feedback : Usando Python embutido diariamente por 2 anos
• Introdução
• Começando com Python
  • Python não é ObjectScript
    • Pep8
    • Modulos
    • Dunders
  • Conclusão
• Python Embutido
  • O que é Python embutido?
  • Como usar Python embutido?
  • Como eu uso Python embutido
    • Use libraries e códigos Python como se fossem classes ObjectScript
      • Com a tag de linguagem
      • Sem a tag de lingaugem
      • Conclusão
    • Use uma primeira abordagem Python
      • Exemplo: iris-fhir-python-strategy
      • Observações
      • Onde achar o código
      • Como implementar uma estratégia
      • Implementação de InteractionsStrategy
      • Implementação de interações
      • Interações em Python
      • Implementação da classe abstrata de Python
      • Muito longo, faça um resumo

Ao começar a desenvolver com o IRIS, temos um kit de distribuição ou, no caso do Docker, extraímos a imagem do Docker e, geralmente, precisamos inicializá-lo e configurar o ambiente de desenvolvimento. Talvez seja necessário criar bancos de dados, namespaces, ativar/desativar serviços e criar recursos. Com frequência, precisamos importar código e dados na instância do IRIS e executar código personalizado para inicializar a solução.

Há vários modelos no Open Exchange onde sugerimos como inicializar o REST, Interoperability, Analytics, Fullstack e vários outros modelos com ObjectScript. E se só quisermos usar o Python para configurar o ambiente de desenvolvimento para o projeto do Embedded Python com o IRIS?

Então, a versão recente do modelo do Embedded Python é o boilerplate de python puro que pode ser um ponto de partida para os desenvolvedores que criam projetos em python, sem precisar usar e aprender o ObjectScript. Este artigo demonstra como esse modelo pode ser usado para inicializar o IRIS. Vamos lá!

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Desde a versão 2021.1, o InterSystems IRIS começou a enviar com um ambiente de execução do python no kernel do motor. No entanto, não havia como instalar pacotes de dentro da instância. A principal vantagem do python é seu enorme ecossistema de pacotes. Com isso em mente, apresento meu projeto pessoal zpip, um wrapper de pip que pode ser chamado a partir do terminal iris.

Olá a todos!

Visão geral

Com o cross-skilling do objectScript do IRIS para o Python, ficam claras algumas diferenças fascinantes na sintaxe.

Uma dessas áreas é como o Python retorna Tuplas de um método com desempacotamento automático.

Efetivamente, isso se apresenta como um método que retorna vários valores. Que invenção incrível :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

O ObjectScript tem uma abordagem diferente com o ByRef e os parâmetros de saída.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Onde:

Oi Comunidade,

Estamos felizes em convidar vocês para a próxima competição online de programação da InterSystems, que será focada em Python!

🏆 Competição InterSystems Python 🏆

Duração: Julho 15 - Agosto 4, 2024

Premiação total: $14,000

A ideia

Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de sair e estamos todos falando disso aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chats de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites e, ao longo do texto, vou levantar alguns questionamento sobre a capacidade da ferramentas utilizadas para que possamos compreender não só os resultados de as novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.

Por que conectar Flask com InterSystems IRIS?

A primeira coisa que vem à mente quando pensamos sobre a combinação de Flask com IRIS é um portal para interagir com seus clientes e parceiros. Um bom exemplo seria um website para pacientes acessarem seus exames clínicos. É claro, nesse caso seria necessário uma boa camada de segurança, que nós não cobrimos no último artigo. No enteando, podemos adicioná-la sem esforços com o Werkzeug, por exemplo.

Índice

Parte 1

• Introduzindo o Flask: uma rápida revisão da documentação do Flask, onde você vai achar tudo o que precisa saber para esse tutorial;
• Conectando ao InterSystems IRIS: um passo a passo detalhado de como usar SQLAlchemy para conectar a uma instância IRIS.

Parte 2

• Uma discussão sobre esse tipo de implementação: por que devemos usá-la e em quais situações é aplicável.