TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1067 · 3.02

Вот вам ещё ОКР-контент. Понял, что стол в мастерской очень быстро заваливается вещами, которые, вроде как, нужны под рукой, поэтому прятать их в ящик неудобно. Сначала решил купить для упорядочивания канцелярский органайзер, но очень быстро уперся в недостаточную гибкость и неподходящие размеры как самих органайзеров, так и ячеек в них. В этом проекте попробовал две новые для себя фишки 3D-печати: длинные мосты и разглаживание. Чисто формально каждый новый слой при печати должен лежать на предыдущем. Если геометрия модели не подходит для этого, то печатается поддержка: специальная искусственная хрупкая башенка от стола до того места, где у детали нависание. Но если у нависания с двух сторон есть опорная часть детали, то настоящая физика нередко позволяет нам протянуть ниточку пластика прямо по воздуху горизонтально без поддержек. Это называется мостом. Нить охлаждается и твердеет сразу в процессе вытягивания, что чисто в теории не даёт ей провиснуть. У меня мостами сделаны ниши для выдвижных ящичков: поддержки там потребовались на ребре и небольшая полоска по центру. Качество поверхности так себе, но геометрия сохранилась, что и нужно было. Получилось, правда, со второго раза. Этот манёвр (неудачная попытка) стоил мне половину катушки. Но всё равно рекомендую. Разглаживание — специальная механика, с помощью которой горящее сопло водит по поверхности и размазывает пластик, из-за чего поверхность становится чуть более плоской и глянцевой. Я пробовал такой метод для улучшения прозрачности стенок ящичков, но, к сожалению, эффекта это не дало. Полагаю, что более прозрачные крышки можно было бы напечатать только на стекле. И ещё из-за разглаживания пластик забил термобарьер, так что пришлось впервые разбирать голову у нового принтера, благо, это делается не слишком сложно. Но всё равно не рекомендую. #life#diy#окр

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #visualisation

当前筛选 #visualisation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple