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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #11 · 15.04

Новый универсальный дрон DJI Air 2S Пожалуй, я буду разбавлять длинные статьи небольшими заметками из мира технологий, а то канал ощущается тяжеловесным. Но, чтобы не быть бестолковым агрегатором новостей, буду дополнять собственным мнением и/или опытом, связанным с темой. Компания DJI только что выпустила новый квадрокоптер — DJI Air 2S. Складное и достаточно компактное устройство весом 600г, является своеобразным гибридом линеек Mavic Mini и Mavic Air. Кстати, обратите внимание на отсутствие слова Mavic в названии. Хотя на офсайте дрон находится в разделе Mavic, но теперь это просто DJI Air, что намекает на полностью отдельную линейку. Из важных особенностей: дюймовый сенсор, который по заявлению производителя может чисто снимать даже в темноте. По личному опыту могу сказать, что в темноте дроны отрабатывают лучше, чем от них ожидаешь, приложу ниже свой снимок Петропавловки с DJI Mavic Air первого поколения. Ещё формально заявлен 8-кратный зум, но это ерунда, потому что он цифровой — тот же эффект получится, если растягивать картинку в видеоредакторе. И второй важный момент — акцент на автоматизацию. В предыдущих моделях тоже были полуавтоматические режимы — дрон облетает вокруг тебя или, например, сам подлетает в точку над тобой и начинает подниматься, смотря вниз. Я почти никогда этими режимами не пользовался, потому что вручную всегда снимешь лучше, если уметь. Но это показывает характерную тенденцию — способность быстро получать сгенерированный контент для условных соцсетей. В своё время телефоны вытеснили с потребительского рынка большие фотокамеры не только из-за того, что телефон у каждого с собой, но и из-за простоты получения результата, который годится для демонстрации широким массам. В отдельной камере ты можешь долго возиться с настройками и фотошопом, а затем получить крутой результат. В телефоне ты можешь нажать одну кнопку и получить сносный результат, который отправишь в Инстаграм. С учётом того, что время жизни контента в интернете сокращается, идёт переход на форматы вроде Историй и коротких роликов — тенденция очевидна. Здесь добавили режимы, благодаря которым дрон сам летает вокруг тебя несколько минут в разных позах, а затем сам же склеивает из этого типа кинематографичное видео. Это гораздо хуже, чем снимать самому, если ты умеешь, но гораздо лучше, чем могут (и хотят!) делать 90% людей. Чтобы внедрить эту функцию, DJI якобы улучшили определение препятствий и режим слежения за движущимся объектом. По опыту могу сказать, что и то и другое — полный отстой, даже у лучшей в мире дроно-компании. Хвалёное определение препятствий полностью бессильно перед ветками и проводами — то есть тогда, когда оно действительно нужно. Потому что стену и ствол дерева я без проблем замечу сам. Что касается ActiveTrack (слежение за целью), то, опять же, оно работает нормально только при полном отсутствии препятствий. Вот как в рекламных роликах по ссылке, которую я привёл — если ты едешь по чистому полю или берегу моря. В реальных условиях даже небольшой ряд кустов вокруг дороги делает функцию неюзабельной. И вторая проблема — общая низкая скорость этих дронов. Здесь заявляют около 70 км/ч в спортивном режиме в безветрие. По факту получается 40-50 км/ч, даже для слежения за велосипедом скорости маловато, а слежение за автомобилем или мотоциклом адекватно организовать не получится. Тем не менее, при всех недостатках новая модель выглядит, как крутой универсальный дрон на все случаи жизни, и в особенности для путешествий (если вы не боитесь, что в аэропорту заставят его выкидывать). Обычная версия стоит $999, а расширенный комплект $1299, что по меркам качественных дронов не дорого. #gadgets#tech

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG