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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #216 · 11.02

В Твиттере айтишники иногда поднимают тему выгорания, но она для меня не до конца понятна. Много лет назад я взялся за написание очень масштабного проекта. У меня было куда меньше опыта программирования, чем сейчас. Используемые мной инструменты были несовершенны, а применял я их не всегда правильно. Стоит ли говорить, что проект, цикл разработки которого планировался года на полтора, занял все пять, и вышел в таком плохом техническом состоянии, что даже после двух переделок был закрыт. Это была онлайн-игра для ВК, кто очень давно меня читает, те могут даже что-то помнить. Это, пожалуй, самая сокрушительная история моего поражения, после которой были полгода единственной во всей моей жизни настоящей депрессии. Под конец разработки я испытывал сильнейшее эмоциональное истощение. Я просто видеть не мог этот проект. Я просыпался каждый день с мыслью о том, что мне снова нужно открывать IDE и вносить правки, добавлять фичи, и что конца этому нет, потому что сделать нужно столько, сколько я за сегодня в принципе смогу, пока не упаду замертво. Особенно после релиза, когда проявились проблемы, и когда стало ясно, что игра не «выстрелила», и я не стану миллионером, но принять решение бросить её это значило отказаться от надежд, которые питали меня последние 5 лет. В общем, по всем признакам похоже на выгорание. Разработчик вкладывает в работу так много сил и эмоций, что у него садится батарейка. И всё-таки. Я ведь сам виноват: истощал себя, потому что взял задачу не по силам, да ещё и создал вокруг неё завышенные ожидания. Мою энергию тратило моё же собственное упорство и нежелание признавать фиаско. Однако принято воспринимать и описывать выгорание, как внешний фактор. Стихию, которая тебе не особо подконтрольна. Разве что условно: ты мог добровольно выбрать не ехать в то место, где потом начался ураган. И вот тут я не особо согласен. Мне кажется, человек понимает, что именно он продолжает делать, чтобы выгорать. А ещё для выгорания нужно иметь возможность похандрить, вы уж простите. Так и представляю себе, как выгорает рабочий, который вагоны разгружает. Или кассирша в Пятёрочке. Что-то тяжело мне стало товары пробивать, уйду в саббатикал! Ну ладно, они, допустим, эмоции в работу не вкладывают (а программисты действительно вкладывают, об этом я как-нибудь ещё напишу). Но где у нас выгорание врачей, учителей? Пашут как проклятые же. Это мы, айтишники — неженки, чуть что, сразу психолога мне. Так что и к историям о выгорании я отношусь соответственно, хотя сам подобное проходил. Выгорел — значит, была возможность. Было окно в жизни, которое можно заполнить страданиями. Было достаточно денег, чтобы с работы уйти. Это не отменяет того факта, что субъективно человеку действительно очень плохо и тяжело. Но если я себе ногу отпилю — мне тоже будет очень плохо и тяжело. #dev#life

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