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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1235 · 20.04

Джеймс Хоган — «Звёзды в наследство» Вообще это пенталогия, на русском вышли три книги, я прочитал все три, особенно мне понравилась первая, но и остальные достойные. Я вам как-то писал, что авторы нередко умеют придумывать интересные миры, но сюжет остаётся довольно простым и посредственным. Так вот, тут — обратная ситуация. Очень интересный сюжет, подобного которому я особо не встречал. Я бы сказал, что «Звёзды в наследство» — это научный детектив. Человечество в недалёком будущем сталкивается с необъяснимым феноменом: на Луне находят труп в скафандре, которому пятьдесят тысяч лет. И учёные с помощью научных методов разгадывают эту загадку. При этом сама вселенная мне показалась не слишком правдоподобной. У автора в будущем царит всеобщий мир, дружба и демилитаризация, а ля «Полдень», но при этом сохранилась капиталистическая экономика, а государства заказывают у корпораций за деньги разного вида работу и технологии. Если у Стругацких мир на Земле неизбежно связан с коммунизмом и оценкой работы в терминах блага для общества, то здесь капитализм, в основе которого лежит конкуренция. Это и само по себе не вяжется, и по непонятной причине не привело в книге к росту влияния корпораций, подобно более классическим антиутопиям. Отдельно современному читателю будет заметна глубоко второстепенная роль женщин в сюжете. Для американца семидесятых это нормально, но сейчас странно читать про общество будущего, где абсолютно все учёные, руководители и инженеры мужчины, а женщины — просто красивые секретарши. Однако, сюжет интересный и затягивает, если вы фанат всякого наукообразного и непротиворечивого. Точнее так: выкладки, связанные с программированием и работой ИИ (из второй и третьей книги) показались мне наивными, как специалисту. Но выкладки по теории эволюции очень зашли: например, автор одной небольшой эволюционной деталью показал, как гипотетически могло бы образоваться общество, в котором нет войн. Возможно, профессиональный антрополог кривился бы, а я прям кайфанул. История появления первой книги тоже очень любопытная: Хоган работал продавцом электроники и жаловался коллегам на концовку фильма «Космическая одиссея 2001» и рассказов Артура Кларка, которые легли в основу (я согласен, концовка очень плохая). На что коллеги сказали ему, дескать, возьми и попробуй сам написать роман и сделать концовку лучше. Он и написал, роман стал супер популярным, и позже даже Артур Кларк при встрече признал, что концовка у Хогана получилась лучше. Впрочем, он добавил, что его «Одиссея» заработала больше денег. Типичные американцы. Рекомендовать трилогию однозначно могу. #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