TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #161 · 15.01
Зимой я выиграл в конкурсе Сбера телевизор Huawei Vision S 55". Недавно его доставили, поделюсь впечатлениями. Я хорошо отношусь к компании Huawei. На мой взгляд, они делают лучшие в мире мобильные камеры. И идеологически их ссору с гуглом я считаю скорее правильной и полезной для рынка. Но конечному потребителю пока что становится хуже. Телевизор Vision S это на самом деле не телевизор, а большой монитор. У него нет АЦП и разъёма для подключения антенны. Это мне глубоко импонирует: эфирное телевидение должно умереть, и чем быстрее, тем лучше. Радует, что на рынке появляются такие решения. Первый шаг к телефону без функции звонков :) Здесь своя операционная система HarmonyOS, на ней предустановленные программы и сервис Салют (умные голосовые помощники и соответствующая экосистема от Сбера). Само устройство лёгкое для своих размеров — без страха повесил его на стену на обычные дюбеля. По железу, к сожалению, ничего впечатляющего, к сожалению. Я сразу проверил работу моего приложения с трёхмерными игральными костями (HTML5 3D на three.js + физика cannon.js), и оно тормозит. Не так безбожно, как на SberBox, но всё-таки ни до уровня SberPortal, ни тем более до уровня мобильного телефона не дотягивает. Затем я запустил небольшую игру, которую недавно делал (HTML5 плеер на движке Godot, 2D + физика). И вот тут расстроился: игра работает, но буквально самую каплю ниже минимального предела комфорта. То есть, если бы она тормозила всего на 5% меньше, в неё уже можно было бы спокойно играть. А так нет. На Портале при этом игра работает шустро, на телефоне тоже шустро, но уже вне Салюта (в Салюте на телефоне не работает, не знаю, почему). Сама операционка вроде бы Android, но жутко урезанная. Для установки программ, которые мне нужны, пришлось скачивать APK. Причем, как именно это сделать было не ясно, и помогло только гугление. VLC завёлся штатно, YouTube отказался логиниться без гуглосервисов (к счастью, он есть внутри Салюта). Netflix я не нашёл ни в каком виде, и это провал. У нас с женой 60% экранного времени это именно Netflix. Ничто другое с ним не сравнится по соотношению нового контента к стоимости подписки. Для меня это самая главная причина, по которой я не стал бы ставить подобный телевизор в гостиной, как центральный экран в доме. Отдельно раздражает то, что предустановленные сервисы от самого Huawei невозможно удалить или даже спрятать. Они занимают всю полосу приложений на главном экране, но являются буквально мусором: покупать в России подписку на кино или музыку от Huawei глупо, мессенджером от Huawei тоже никто не пользуется. К самому экрану претензий нет — картинка сочная, качественная, разрешение отличное. Как устройство вывода для PlayStation 5 всё прекрасно. Ну, иногда может всплывать неотключаемое системное сообщение о каком-нибудь обновлении, но это мелочи. Камера сносная — не хватает звёзд с неба, но и не древняя вебка. Правда вот, на мой взгляд, она совершенно не нужна. Кейс «Люди разговаривают с кем-то по видеосвязи через телевизор» кажется мне целиком выдуманным маркетологами. А приложений, в которых камера могла бы раскрыться, в системе нет. Интеграция с Салютом, наоборот, выполнена хорошо. Даже если приложение «Салют» не запущено, устройство всё равно отзывается на голосовую команду без всякого пульта и активирует ассистента. Это меня приятно удивило, думал, будет такая же байда, как на СберБоксе, когда голосовой ввод, предполагающий занятость рук, всё равно вынуждает освободить руки и взять пульт. Однако, по непонятной причине не поддержана камера и жесты. Хотя, казалось бы, её и так мало где можно использовать, хоть здесь бы сделали. В целом, лично под мой сценарий использования девайс подошёл прекрасно: экран во всю стену в рабочем кабинете, на который главным образом выводится PS5, а ещё можно тестировать приложения Салюта при разработке. Но обычному пользователю покупать стоит с опаской. По моему мнению команда Сбера нормально выполнила интеграцию, но плохо выбрала донора для этой интеграции. #gadgets
Hashtags
Търсене: #datasets
@datainthecity · Post #138 · 29.12.2022 г., 09:36
47.8 миллионов километров дорог распознано в картах Bing и выложено Microsoft онлайн в виде открытых данных под лицензией ODbl [1]. В данных совсем нет Китая, Японии, Кореи, Папуа Новая-Гвинея. Но Россия есть, и обитаемая зона её не так велика как географическая. Все данные в формате TSV, сжатый объём около 10GB. Ссылки։ [1] https://github.com/microsoft/RoadDetections #opendata#datasets#microsoft
Hashtags
@geomapers · Post #564 · 07.04.2026 г., 12:34
В рубрике как это устроено у них могу сказать что для меня открытие этого года в том сколько спешно-успешно распространяются сервисы для доступа к геоданным на базе спецификации STAC (SpatioTemporal Asset Catalogs). Я как раз обновляю реестр каталогов данных Dateno и у меня сервисов поддерживающих спецификацию STAC накопилось уже 168. Скорее будет больше. При этом изначально я их классифицировал как отдельное ПО, потому что большая часть сервисов были на базе референсных реализаций, а правильнее классифицировать как протокол, а ПО определять иначе. Например, после появления расширения STAC для Geoserver (ПО с открытым кодом для создания OGC совместимых API, используется по всему миру) Особенность спецификации STAC в том что из нее сложно преобразовывать в другие спецификации и отсюда сложность в индексации в Dateno. То что обычно называют датасетом в STAC называется каталогом, в рамках этого каталога публикуются ресурсы охватывающие территорию заданную этим каталогом, но в разные промежутки времени (еженедельно, ежедневно, ежечасно и тд). В результате внутри одного набора данных могут быть тысячи и миллионы файлов. Рассматривать ресурсы как отдельные наборы данных будет некорректно, а как отображать карточки с таким числом файлов непонятно. И, кстати, перечень каталогов STAC сервисов на StacIndex неполон, у нас в реестре Dateno полнее будет, а в живой природе их сильно больше потому что, как я упоминал, он теперь поддерживается расширением GeoServer'а, а этих инсталляций в мире очень много. P.S. Кстати, у Роскосмоса тоже есть открытый STAC каталог, с декларируемыми примерно 200ТБ данными. Явление необычное при нынешнем тренде в РФ на закрытость. #opendata#geodata#datasets
@geomapers · Post #450 · 30.09.2025 г., 13:00
GlobalBuildingAtlas набор данных по всем зданиям в мире, общим объёмом в 36 терабайт. Опубликован в апреле 2025 г. , доступен для полной выгрузки и как сервис WFS. Под лицензией CC-BY-NC 3.0 (свободное использование для некоммерческих целей) #opendata#datasets#geodata
@geomapers · Post #316 · 23.04.2025 г., 06:09
Ещё одна важная находка, оказывается облачные LLM'ки вполне неплохо научились восстанавливать данные из графиков. Причём в разных формах и разных стилях. Это даёт довольно существенные возможности по превращению PDF отчетов и презентаций в таблицы с данными. Слишком многие данные вот таким образом закопаны в официальных отчётах. А теперь можно их "выковыривать" гораздо более универсальными способами. #data#datasets#llm
@geomapers · Post #72 · 19.08.2024 г., 09:48
В рубрике интересных проектов на данныхGeoSeer [1], поисковая система по геоданным, а конкретнее по точкам API по стандартам WFS, WMC, WCS по всему миру. Я писал о нём год назад [2] и в течение года ни раз обращал внимание. Из интересного: 1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных 2. За деньги доступно API для поиска 3. Любопытная статистика по охвату [3] 4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4] Из особенностей: - более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%. - реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе - фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов - поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только. Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так: 1. ✅В Dateno есть публичный реестр всех источников, он не скрывается, любой желающий может скачать его как датасет [4]. 2. ✅В Dateno есть много открытой статистики [5]. Она пока мало визуализируется, но с ней можно работать. 3. ✅В Dateno есть быстрый фасетный поиск и фильтрация по странам/территориям и другим критериям 4. ✅Dateno агрегирует геоданные из порталов неохваченных GeoSeer поскольку они не по стандартам OGC. 5. ❌Пока в Dateno нет охвата любых источников геоданным по стандартам OGC 6. ❌Пока в Dateno нет расширенного вывода метаданных для георесурсов В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы. Ссылки: [1] https://www.geoseer.net [2] https://t.me/begtin/5071 [3] https://www.geoseer.net/stats/ [4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/ [5] https://github.com/commondataio/dateno-stats #opendata#datasearch#datasets#geodata#spatial
@djangoproject · Post #153 · 03.09.2016 г., 20:20
http://wla.berkeley.edu/~cs61a/fa11/lectures/streams.html In this chapter, we continue our discussion of real-world applications by developing new tools to process #sequential#data. In Chapter 2, we introduced a sequence interface, implemented in Python by built-in data types such as #tuple and #list. #Sequences supported two operations: querying their length and accessing an element by index. In Chapter 3, we developed a user-defined implementations of the sequence interface, the Rlist class for representing recursive lists. These sequence types proved effective for representing and accessing a wide variety of sequential #datasets.
@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025 г., 11:30
#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch