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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #27 · 23.05

Еще пара слов об ошибках UX в Телеграме. Как я писал раньше — все, кто занимается Телеграмом, без исключения сказали мне, что любой канал непрерывно теряет аудиторию, если не поддерживать его рекламой. Я поразмыслил, почему так, и ответ довольно очевиден. Сообщения в каналах приходят человеку напрямую, с уведомлением, в каком-то смысле навязываются ему и требуют внимания. Не как в других соцсетях — человек видит ленту когда сам зашёл её посмотреть. А как в телефонных звонках — человек отвлекается от текущих дел внешним раздражителем. Даже если уведомления отключены — а у большинства они в каналах отключены — это лишь более мягкая версия такого внедрения. Канал поднимается вверх в списке чатов. При этом канал напоминает о своём существовании, и тот процент подписчиков, кому он не очень интересен, может отписаться. А такой процент всегда есть, при любом качестве контента. Получается, что Телеграм наказывает авторов за посты. Если ты сидишь молча, твои подписчики падают медленнее, чем если пишешь. И это прям жёсткий косяк, одна из самых серьёзных ошибок команды Дурова. Причем, это именно просчёт, а не умысел, потому что сейчас Телеграм с рекламы между каналами не получает ничего. #web

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