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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1105 · 27.05

Что-то свежий сезон Love. Death. Robots совсем тухлый, и оценки серий (на IMDB) говорят сами за себя: почти ни одной выше семи, большинство в районе 5-6. А кукольных RHCP аудитория вообще не оценила, что понятно. Претенденты на хотя бы минимально интересные серии: Девушка в паутине, Кот-захватчик, но не хватило ни масштаба, ни смысла (кто-нибудь понял концовку про девушку?). Комментаторы в сети пишут: «An echo of past seasons», лучше и не скажешь. И это после сезона, в котором была фантастически крутая Bad Traveling (про краба на корабле) и очень неплохие Swarm, Three Robots 2, Mason's Rats. Хотя пока до первого сезона авторы так и не могут дотянуться. И правда, тогда в 2019-м казалось, что половина сезона хороших серий это так себе показатель, но теперь уже хорошо если в сезон будет одна крутая серия и парочка хороших. Увы, несравнимо с первым, где можно прям навечно отложить в коллекцию и пересматривать Good Hunting (про лису), Aquila Rift (корабли застревают в паутине), Zima Blue (робот-художник), The Secret War (демоны на войне) и конечно совершенно восхитительную Sonnie's Edge (бои монстров, к которым люди подключаются телепатически). Пока можно сказать, что чётные сезоны авторам совсем не удаются. Но во втором хотя бы была серия про детей (очень вторичная относительно романа «Будущее» Глуховского) и серия про санту. В чётвёртом нет вообще ничего. Демки, сделанные обучающимися 3D-аниматорами, вот что это: местами красиво, но без сценария и смысла. При этом я не понимаю, почему авторы не могут взять за основу сюжеты тысяч офигенных научно-фантастических рассказов. У них что, Шекли кончился? Что-то серии про Страж-птицу я не увидел. А Азимов? Где моя «Профессия» в виде мини-серии? Не слишком понятно, кем и для кого снято то, что вышло сейчас. #fiction

Hashtags

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