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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #211 · 7.02

Приобщился к миру механических клавиатур. Механическая клавиатура — это название ряда способов организации нажатия клавиш. Разумеется, механика как физическое понятие есть во всех не сенсорных клавиатурах. Можно сделать клавишу, которая продавливает мембрану специальной формы — такие клавиатуры мы в основном видим в ноутбуках. А можно сконструировать специальной формы пружину, у которой в общем случае будет разное усилие в зависимости от положения, разная глубина хода и разный момент срабатывания. Так получилось, что у значимой доли людей работа с такими клавишами вызывает приятный эмоционально-тактильный отклик. Поэтому вокруг механических клавиатур выросла целая религия, без какого-либо преувеличения. Это очень похоже на то, как ведут себя, например, аудиофилы или фанаты Apple: - делать вид, что решений за пределами религии не существует: «Зачем вообще кто-то покупает обычную клавиатуру (...устройства не Apple, простые наушники, итд)?»; - убеждать людей, которые не примкнули к религии, что у них просто религии нормальной не было: «Ты просто попробуй попечатать на механике (...попользоваться айфоном, послушать вот эти наушники, выпить вот этот алкоголь...), обратно не захочешь!»; - тратить много денег на продукты, которые людям вне религии кажутся мало отличимыми от продуктов за мало денег; - создавать много религиозно-специфичных деталей, терминов и ритуалов, непонятных широкому кругу. В мире механических клавиатур так много деталей и мелочей, что утонуть можно очень быстро. Есть типы механизмов и характеристики каждого механизма, которые ещё и носят кодовые названия по цветам. Например, я взял простенькую (по меркам религии) клавиатуру Durgod K320 Nebula, а переключатели у неё Cherry MX Silver — это означает, что у них линейная зависимость между силой и положением, величина усилия 45 сантиньютонов, длина хода до срабатывания 1.2 мм, и общая длина хода 3.4 мм. Настоящие адепты, впрочем, составляют кастомные клавиатуры, где разные клавиши сконфигурированы по-разному. Ещё очень важен звук — на сайтах про механики предлагают даже послушать щелчок того или иного типа переключателей. У меня вот относительно тихие и глухие щелчки. Так вот. Я много слышал об этом, но сам не пользовался раньше. Моя старая клавиатура стёрлась, и я решил попробовать. Надо сказать, на меня религия вполне подействовала! Оказалось, я как раз из тех людей, кому кайфово. Первые дни я вообще не мог остановиться, постоянно хотелось делать клац-клац. Боюсь, при следующей покупке я рискую стать одним из тех, кто будет делать кастомную сборку за неадекватные для клавиатуры деньги. Я во всех чатах после покупки писал о том, как мне прикольно набирать текст. Но вам советовать не стану, не пробуйте! #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG