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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1079 · 7.03

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Авито конечно удивительный пример оторванности компании от реального поведения своих юзеров. Наверное, не слишком необычно, что богатые топ-менеджеры, принимающие решения в компании такого размера, сами не занимаются продажей и покупкой с рук, но уж для проформы то заглянуть разок могли бы в собственную экосистему. Например: Авито ввёл комиссию для покупки с доставкой, и заявляет, что эта комиссия списывается с продавца. Но доставка нужна покупателю, а не продавцу. Продавцу даже менее удобно носить вещь куда-то, вместо того, чтобы ждать, когда к нему заедут. В итоге 99% продавцов при заказе с доставкой готовы продать только дороже на процент комиссии. И хорошо, если они пишут об этом заранее в тексте описания, а не в личку после того, как ты уже оплатил товар по изначальной цене. В итоге приходится заказ отменять и перезаказывать. Или вот: Авито предлагает на выбор разные формы доставки, но продавцы отдельно ещё сами не готовы носить товар в какой-то далёкий для них пункт, поэтому иногда пишут, что, дескать, выбранный вами способ доставки не поддерживаем, выберите другой. Интерфейс опять же не даёт для этого никаких предварительных функций, приходится отменять. В целом Авито правильно делает, пытаясь уменьшить необходимость контакта с людьми. В идеале я при покупке хочу как на маркетплейсах, а при продаже чтобы ко мне приезжал курьер и забирал. Без обсуждения, без торга, без попыток договориться итд. Но реальные люди действуют так, чтобы минимизировать ущерб и объём возни для себя, и это нормально. И понятно всем, кроме руководства Авито. #web

Hashtags

#web
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

Намери подобниПрегледай

🌟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

Hashtags

#ai#ml#embedding#visualisation#apple