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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #133 · 6.01

В итоге все четыре сериала, которые выпустили Marvel за год, оказались в лучшем случае средненькими. Да, во всех есть реально крутые моменты, пасхалки, хороший неназойливый фан-сервис. Во всех есть хотя бы одна серия, которую смотришь с удовольствием от начала до конца, да и в целом ни один нет желания бросать на середине. Но послевкусие вообще нулевое, а оправданность ожиданий ниже плинтуса. Эмоций после просмотра практически не остаётся, не более чем прочитать абзац с важной информацией для дальнейшего понимания вселенной. Думаю, Марвел стали одновременно заложниками высокой планки и высокого бюджета. С одной стороны, после театральных блокбастеров ожидаешь как минимум не хуже. Хотя даже последние удаются компании, скажем честно, не каждый раз. С другой стороны, высочайшая стоимость серии — тут тебе и дорогие актеры, и дорогая картинка. В итоге серий приходится делать мало, и их не хватает, чтобы хорошо раскрыть персонажей (даже уже известных), и в особенности чтобы сформулировать и разрешить достаточно глубокий конфликт. Если бы мне год назад кто-то сказал, что, в принципе, все четыре сериала можно пропускать, и я даже как фанат вселенной особенно ничего не потеряю, я бы не поверил. Но увы. Самый сильный крах ожиданий был на Локи, естественно. Такой потенциал потеряли, эх. #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