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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1167 · 26.11

Вернор Виндж, «Пламя над бездной». Я уже писал вам о другой книге Винджа, и моё первоначальное впечатление об авторе усилилось. Это высококлассная фантастика, очень умная, качественная, не уступающая по интеллектуальной ценности лучшим произведениям мировой литераторы, но читать её тяжеловато. Она прям требовательна к вниманию читателя или слушателя. Не сказать, чтоб лексика была сложная, просто каким-то неуловимым образом нагружает мозг, поэтому слушал я с паузами и перерывами. Бессмысленно рассказывать про сюжет, потому что он довольно вторичен относительно вселенной, построенной автором. Нет, сюжет не примитивный, он хороший и интересный, но меркнет на фоне совершенно феноменальных деталей устройства местного мира. Я вообще нигде такого не встречал, хотя читал и смотрел очень много. У Винджа, ни много ни мало, вся галактика состоит из областей с разными законами физики, причём, шито это не белыми нитками, а вполне гармонично. Идея любопытная не только сама по себе, но и позволяет автору вводить изолированные сюжетные контексты. Например, в нашей с вами области, «Медленной зоне», нельзя двигаться быстрее света, и невозможна работа сильного ИИ. Но вокруг неё есть «Край», где и гиперпрыжки и искусственный разум заводятся. Жители «Края» технологически более развиты, но по понятным причинам ни в коммуникацию с «Медленной зоной» вступить толком не могут, ни контакт совершить. Поэтому «Глубина в небе» — другой роман Винджа, о котором я вам рассказывал до этого — происходит в той же вселенной, но так, будто бы сверхсветового движения не существует. Кстати, корабли тут совершают микропрыжки по несколько десятков в секунду. Прикольная идея, которая ещё и накладывает некоторые ограничения на сражения в космосе: любой выпущенный тобой снаряд или даже лазерный луч попадёт туда, где враг находился несколько миллисекунд назад. Как именно автор преодолел это ограничение, я вам спойлерить не буду. Ну и самое крутое: раса существ, в которой одна особь представляет собой стаю собак из 3-6 организмов. Каждая отдельная собака не обладает высшими когнитивными функциями, но в синхронизации они превращаются в единое разумное существо, управляющее частями стаи так, как мы управляем руками и ногами. Это очень интересно описано, автор придумал целый отдельный быт с особенностями и ограничениями, связанными с таким необычным видом организмов. Авторский гений тут в том, что для введения принципиально иной формы жизни не потребовалось выдумывать условные летающие сгустки плазмы (или живой океан, да простит меня пан Станислав), а взят фундамент на основе понятного нам с вами (читателям, людям) образа. Наверное, если бы я советовал фантастику кому-то, кто невежественно считает её примитивным (детским, несерьёзным и т.д.) жанром, я бы предложил как раз Винджа. Ну может ещё Питера Уоттса. Знаю, что в серии у Винджа есть ещё книга, но в аудио её нет. Буду в старости у камина читать текстовые версии :) #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