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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #217 · 12.02

Попробовал Obsidian. Это такой заметочник. И в итоге буду переходить на него с Notion. Вообще, с заметочниками дела плохи. Когда-то появился Evernote и занял лидирующее положение на рынке даже при всём своём неудобстве. Он кривой, кроссплатформенность реализована плохо (на части платформ то те, то другие функции недоступны), система организации урезана и приводит к беспорядку, а в клиентах много визуального мусора в UI. И тем не менее, это был один из первых облачных заметочников — важный шаг для рынка. Удивительно, как долго человечество шло к идее, что нужно сделать «Блокнот», но под все платформы, включая телефоны, и с синхронизацией через сеть. Потом пришел Notion, который поначалу топтался на месте из-за сомнительной ценовой политики. Но в результате правильных реформ стал процветающим стартапом, использующимся сейчас в огромном количестве команд и проектов. Даже смог позволить себе сделать безлимитную бесплатную версию. По сравнению с Evernote это был глоток свежего воздуха: мусора в UI на порядки меньше, функциональность одинаковая на всех платформах, полноценная древовидная организация любой глубины, почти нормальная поддержка Markdown. Впрочем, что-то не дало авторам пойти дальше и избавить свой сервис от серьёзных UX-косяков. Только ленивый не ругает Notion за ужасно низкую скорость работы. Он долго грузится, долго открывает файлы и относительно долго реагирует на ввод — для заметочника это критически важно. На всех платформах использовали гибридную разработку (HTML внутри контейнера как будто от нормального нативного приложения) со всеми худшими её чертами: проект тяжёлый и неповоротливый. Это не говоря уже о том, что и десктопное и мобильное приложение по сути окно в веб. Оно не будет работать без интернета, а сессия сбрасывается раз в несколько дней. В итоге вы хотите добавить заметку, открываете клиент, и он мало того что грузится долго, так ещё и показывает вам окно авторизации. Нужно переходить в браузер, ждать, пока авторизация пройдёт там, возвращаться в клиент... в общем, вы уже забудете, что за заметку хотели. После пары лет использования Notion я поймал себя на том, что на телефоне открываю встроенные системные заметки, а потом копирую текст оттуда в Telegram, чтобы он был доступен отовсюду. На компьютере же быстрее открыть Notepad++. Короче, Notion со своей задачей быть заметочником на каждый день не справляется. И вот, Obsidian. По сути это продвинутый блокнот с поддержкой Markdown. Ладно, у него есть какая-то фишка с организацией заметок по методу Zettelkasten, но я пока туда не смотрел, да и сам метод требует определённого подхода, который я пока что не применяю. Так что это блокнот, умеющий выводить дерево и отображать Markdown-форматирование. Он очень быстрый, грузится не молниеносно, но адекватно, и сам интерфейс работает очень шустро. Не знаю, HTML там или нет (по виду кажется, что да), но авторы явно поработали над оптимизацией. Конечно же, есть приложения под телефоны, и они тоже весьма комфортны по скорости. Что касается синхронизации, то это платная функция, и, на мой взгляд, необоснованно дорогая: $8 в месяц (сама программа бесплатная). Здесь бы разговор можно было закончить — при всех прелестях сервис без синхронизации между устройствами в 2022 году это как обувь на одну ногу. Но мне повезло: моё NAS-хранилище умеет создавать виртуальное облако. Да, возможно у какого-то из облаков на рынке тоже есть все нужные функции, но, например, Яндекс Диск на телефоне синхронизирует только видео и фотки, а произвольные папки не может. А вот Synology прям спасло. Что ещё хорошего. Notion был перегружен лишними функциями. Но если они всё-таки нужны, у Obsidian отличная система плагинов, поддерживаемых независимыми разработчиками. Уже есть множество решений на любой вкус. Например, в Notion я мог пошарить другому человеку выбранную заметку. А здесь нашёл плагин, который трансформирует заметку в Github Gist. Удобно: Markdown там совместимый, Gist бесплатный и без рекламы. Короче, пока нравится. Вот этот пост сейчас пишу в нём на компьютере, а начал на телефоне днём. То, что нужно. #web#tools

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ggplot2

当前筛选 #ggplot2清除筛选
Чартомойка

@chartomojka · Post #1051 · 24.09.2023 г., 08:43

🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter). RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов. RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты. #R#ggplot2#AI#chatGPT

Чартомойка

@chartomojka · Post #1193 · 26.06.2024 г., 06:48

«Основы визуализации данных» Клауса Уилке Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов. С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем. Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом. Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике. Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков. Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы. В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза. #книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных

🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2 GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных. ▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot). Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека. #R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное