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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #230 · 23.02

Есть такое понятие Liminal Space — пространство, являющееся переходным между двумя другими. Как правило это пустой коридор, пустая проходная комната, большой пустой двор и так далее. Такие места вызывают у людей определённые эмоции, поэтому за данным понятием стоит целая визуальная эстетика. Есть сабреддит по теме, и из него данные публикуются в твиттер аккаунт Liminal Spaces, у которого более 800 тысяч подписчиков (по меркам Твиттера это как на ютубе 20 млн). Эстетика сама по себе интересная, но сегодня хочу рассказать вам об игре Superliminal, на которую недавно наткнулся. Она из тех игр, что целиком продают себя своей идеей, и вообще, строятся вокруг неё. Посмотрите на видео ниже, и сразу станет понятно, в чём прикол. Помимо классной идеи не могу не отметить техническую реализацию: мне страшно даже представить, с каким количеством сложностей и краевых случаев столкнулись разработчики. Там дальше по игре вообще такие выверты пространства идут, что авторы Portal нервно курят в сторонке. И да, игра активно использует концепцию Liminal Space. Под конец даже слишком. Хотя местами создаётся ощущение, что ты словил баг, но это так и задумано. И один раз мне пришлось подсмотреть на ютубе, как проходить — оказалось, что был неочевидный для меня способ взаимодействия с предметами, который нигде не презентуется. Возможно, разработчики как раз и ставили перед игроком задачу догадаться, но я не осилил. Тем не менее, очень яркое и запоминающееся видеоигровое впечатление. Рекомендую. #games

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