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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1104 · 25.05

Брент Уикс, «Чёрная призма». Почти не читаю фентези, но наткнулся в сети на обсуждение книги, купил и прослушал две части. Остальные, к сожалению, на русском не вышли, и неизвестно, выйдут ли (издательство отвечает отписками). При этом история сквозная, так что сами решайте. Потому что нереальная годнота как раз для тех, кто фентези считает менее умным и серьёзным жанром, нежели обычный сайфай. В этой вселенной маги могут колдовать, создавая из света разных цветов материальную субстанцию — люксин. При этом от цвета зависят физические свойства люксина: красный, например, липкий и взрывоопасный, синий прочный как металл, из зелёного можно делать верёвки и так далее. Большинство магов извлекают люксин одного цвета, реже двух соседних. Ещё реже больше. Причём, магия вполне подчиняется обычной физике: если маг наденет очки с цветными стёклами, то ему колдуется гораздо проще. Каждый извлекатель может за жизнь совершить некоторый конечный объём магии, после чего сходит с ума, и текущее состояние на этой шкале всегда видно по степени перекрашивания глазных белков. И первый любопытный факт, что главный герой уже самый могущественный маг и правитель империи, способный неограниченно использовать все цвета. Нередко в таких произведениях герой либо скрытый избранный, внезапно обнаруживающий в себе особые способности, либо поднимающийся со дна простолюдин (вор, маленький человек итд). А тут положение героя сразу концентрирует сюжет вокруг политики, управления страной и прочих масштабных вопросов. Второй любопытный факт, что автор явно гик, так что в сюжете вы найдёте реализацию реактивной тяги на люксиновых деталях, создаваемые магами полиспасты, отсылки к оптике, строительству, и в целом очень логичный, продуманный и непротиворечивый мир. Упоминаются маги, работающие с инфракрасным и УФ-диапазоном и даже с микроволновым излучением. Отдельный респект за то, что элита и всякая пафосная знать в этом мире играет не в какой-нибудь унылый покер, который и игрой то назвать нельзя, а в настоящую ККИ, правила и геймплей которой тоже описаны с неплохой степенью подробности (думаю, писатель вдохновлялся реальной Magic The Gathering). Из недостатков могу отметить неспешный сюжет — событий происходит очень мало. Вроде как всего уже написано 5 или 6 книг, но, как я уже сказал, придётся ждать. Ещё в книге есть один раздражающий, на мой взгляд, персонаж, неправдоподобно везучий. И стоит упомянуть, что переводчики первой и второй книги разные, и они почему-то друг с другом не синхронизировались по именам. Но в остальном, пожалуй, самое интересное на мой личный вкус фентези, из тех, что я читал, если вообще такое жанровое определение применимо. Кстати, озвучку аудиокниг на русском записал профессиональный диктор Илья Дементьев, и это просто офигеть как круто звучит. Есть много хороших чтецов, но профи с 20-летним стажем поднимает чтение на какой-то нереальный уровень, как по мне. #fiction

Hashtags

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